Đânh giâ thang đo

Một phần của tài liệu Định hướng marketing quan hệ tác động trong ngành Logistics ở Việt Nam.pdf (Trang 42 - 44)

Để thang đo được âp dụng văo khảo sât, thang đo đạt yíu cầu phải :

™ Cronbach Alpha

ƒ Kiểm định độ tin cậy của câc thang đo bằng cơng cụ Cronbach’s Alpha, nhằm loại đi những thang đo khơng đạt khi cĩ độ tin cậy thấp. Theo Nunnally (1994) cho rằng câc biến quan sât phải cĩ tương quan với biến tổng (item total correlation) phải lớn hơn 0.3, những biến năo cĩ hệ số tương quan nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Theo Joseph A. Gliem vă Rosemary R. Gliem (2003) cho rằng khi Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.9 thì thang đo lường lă tuyệt hảo, lớn hơn 0.8 lă tốt, lớn hơn 0.7 lă chấp nhận được, lớn hơn 0.6 lă đâng nghi ngờ, lớn hơn 0.5 lă tệ

vă nhỏ hơn 0.5 thì khơng thể chấp nhận được. Theo Nunnally (1978) Cronbach’s Alpha đạt được từ người trả lời cho mỗi nhđn tố > 0.7 lă tốt, vì nĩ cho biết trước sự phù hợp chắc chắn của nhđn tố lă rất cao.

ƒ Cũng theo Hoăng Trọng & Mộng Ngọc (2005) trích từ Nunnally,Peterson, Slater đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lín lă cĩ thể sử dụng được trong trường hợp khâi niệm đang nghiín cứu lă mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiín cứu.

ƒ Trong đề tăi nghiín cứu năy, thang đo cĩ hệ số Cronback Alpha ≥ 0.6 (nghiín cứu khâm phâ sơ bộ) vă hệ số Cronback Alpha ≥ 0.7 (nghiín cứu chính thức) được xem lă thích hợp.

Luận văn thạc sỹ Nguyễn Văn Thạnh

™ Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)

ƒ Kiểm định sự thích hợp của phđn tích nhđn tố với dữ liệu của mẫu thơng qua giâ trị thống kí KMO, lă chỉ số so sânh độ lớn của hệ số tương quan quan sât đến hệ số tương quan từng phần ( 0 ≤ KMO ≤1).

ƒ Hệ số KMO căng lớn chứng tỏ rằng việc phđn tích nhđn tố đạt được sự

thích hợp cao.

Theo Kaiser ( trích bởi Dziuban & Shirkey, 1974) đê định rõ khi KMO văo khoảng .90 lă tuyệt vời, KMO văo khoảng 0.8 lă xuất sắc, KMO văo khoảng 0.7 lă trung bình, KMO văo khoảng 0.6 lă thường, KMO văo khoảng 0.5 lă khơng cĩ giâ trị, KMO dưới 0.5 lă khơng chấp nhận. KMO ≥ 0.5 mới cĩ giâ trị phđn tích nhđn tố (Garson, 2001; Hoăng Trọng & Chu Nguyễn Mọng Ngọc, 2005).

™ Chỉ số Eigenvalue

ƒ Số lượng nhđn tố được xâc định dựa văo chỉ số Eigenvalue đại diện cho phần biến thiín được giải thích bởi mẫu nhđn tố. Theo tiíu chuẩn Kaiser thì những nhđn tố cĩ Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mơ hình nghiín cứu (Garson, 2001).

ƒ Chỉ số Eigenvalue hay tiíu chuẩn Kaiser. Theo Rummel (1970) giâ trị

Eigenvalue >1 được xem lă tin cậy. Nhđn tố được xem xĩt sự biến thiín chung của câc biến được mơ tả bằng một số ít câc nhđn tố chung (common factor), nếu như nĩ cĩ bằng chứng tiềm ẩn > 1 (Child, 1990)

™ Phương sai trích (Variance explained criteria)

ƒ Nghiín cứu năy sử dụng phương phâp trích nhđn tố Principal Axis Factoring với phĩp quay Varimax. Phương phâp trích principal Axis Factoring sẽ cho kết quả lă số lượng nhđn tố ít nhất để giải thích phương sai chung của tập hợp câc biến quan sât trong sự tâc động qua lại giữa chúng .

ƒ Tổng phương sai trích phải ≥ 50% thì thang đo mới phù hợp

Luận văn thạc sỹ Nguyễn Văn Thạnh Theo Comrey & Lee (1992) hệ số tải nhđn tố cĩ giâ trị ≥ 0.71 thì sự phù hợp đâp ứng mối liín hệ mạnh giữa một biến vă một nhđn tố trong mơ hình nghiín cứu được xem lă tuyệt hảo, nếu hệ số tải nhđn tố≥ 0.63 được xem lă quâ tốt, nếu như ≥ 0.55 được xem lă tốt, nếu ≥ 0.45 được xem lă khâ vă nếu như

nhỏ hơn 0.32 được xem lă tồi. Đề tăi năy chọn theo tiíu chuẩn của Elena C. Papanastasiou cho rằng hệ số tải nhđn tố cĩ giâ trị tuyệt đối > 0.5 lă đạt vă hệ số

tải nhđn tố cĩ giâ trị tuyệt đối < 0,5 xem như khơng đạt sự tin cậy, vă những biến như vậy cần loại khỏi thang đo.

™ Khâc biệt hệ số tải nhđn tố : sự khâc biệt của hệ số tải nhđn tố của một biến lín một nhđn tố so với hệ số nhđn tố của biến đĩ lín câc câc nhđn tố cịn lại.

Những biến tải lín câc nhđn tố phải thể hiện hệ số tải khâc biệt giữa câc nhđn tố lă 0.3 để đảm bảo sự khâc biệt giữa câc nhđn tố (Jabnoun, N. and Al- Tamimi, 2003). Nhưng lại cĩ tâc giả Tracy L. Tylka (2006) cho rằng tiíu chuẩn

để biến tải lín nhđn tố phải cĩ hệ số tải tố lớn hơn 0.4 vă biến đĩ khơng cĩ hệ số

tải lín nhđn tố khâc lớn hơn 0.3. Theo Hatcher (1994) đề nghị rằng một biến tải lín một nhđn tố phải cĩ hệ số tải nhđn tố lớn hơn 0.4 vă hệ số tải của mục hỏi đĩ lín câc nhđn tố cịn lại phải nhỏ hơn 0.4.

Hệ số tải nhđn tố của một biến lín một nhđn tố phải ≥0.5 vă cĩ hệ số tải nhđn tố lín câc nhđn tố cịn lại <0.3 lă tiíu chuẩn được âp dụng trong đề tăi nghiín cứu năy.

Một phần của tài liệu Định hướng marketing quan hệ tác động trong ngành Logistics ở Việt Nam.pdf (Trang 42 - 44)