U Phân tích và kiểm định độ thích hợp và chính xác của mô hình: U

Một phần của tài liệu Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hài lòng học viên về chất lượng công tác đào tạo tại trung tâm ngoại ngữ đại học sư phạm thành phố hồ chí minh (Trang 82 - 83)

Total Variance Explained

4.6.2. U Phân tích và kiểm định độ thích hợp và chính xác của mô hình: U

Bảng 4.18 Model Fit Summary

CMIN

Model NPAR CMIN DF P CMIN/DF

Default model 129 1270.183 611 .000 2.079 Baseline Comparisons Model NFI Delta1 RFI rho1 IFI Delta2 TLI rho2 CFI Default model .901 .892 .946 .941 .946

Kiểm định Chi-Square (χ2): biểu thị mức độ phù hợp tổng quát của toàn bộ mô hình tại mức ý nghĩa pv= 0.05 [Joserkog & Sorbom, 1989]. Điều này thực tế rất khó xảy ra vì χ2 rất nhạy với kích thước mẫu lớn và độ mạnh của kiểm định, nên chúng ta dùng chỉ số χ2 /df để đánh giá. Tỷ số Chi-Square/bậc tự do (χ2/df): dùng để đo mức độ phù hợp một cách chi tiết của cả mô hình. Một số tác giả đề nghị 1 < χ2/df < 3 [Hair & ctg, 1998] . Dựa vào bảng kết quả ta có 1 < χ2 /df = 2.079 < 3 nên có thể kết luận rằng mô hình được nghiên cứu là khá phù hợp.

NFI, TLI và CFI có giá trị > 0.9 được xem là mô hình phù hợp tốt. Với các giá trị này bằng 1, ta nói mô hình là hoàn hảo. [Segar, Grover, 1993] & [Chin & Todd, 1995]. Chỉ số NFI = 0.901 đo sự khác biệt phân bố chuẩn của χ2 giữa mô hình độc lập (đơn nhân tố, có các hệ số bằng 0) với phép đo phương sai và mô hình đa nhân tố. Giá trị đề nghị NFI > 0.9 [Hair et al, 1998] & [Chin & Todd, 1995], vì vậy mô hình có tính phù hợp cao. Chỉ số TLI = 0.946 xấp xỉ 1, cho thấy mô hình có độ phù hợp rất cao.

mô hình có sự phù hợp cao và có thể sử dụng để biểu diễn cấu trúc quan hệ của các biến.

RMSEA ( Xấp xỉ trung bình căn sai số (Root Mean Square Error of Approximation)

Model RMSEA LO 90 HI 90 PCLOSE

Default model .052 .048 .056 .234 Independence model .213 .210 .216 .000

RMSEA =0.052 phản ánh một mô hình có phù họp thực tế hay không. Giá trị RMSEA thấp hơn cho thấy sự phù hợp cao hơn. Các nghiên cứu truớc đây chỉ ra giá trị RMSEA dưới 0.1 cho tất cả các mô hình được chấp nhận. RMSEA là một chỉ tiêu quan trọng, nó xác định mức độ phù hợp của mô hình so với tổng thể. Trong tạp chí nghiên cứu trước đây, các tác giả cho rằng chỉ số RMSEA < 0.05 thì mô hình phù hợp tốt. Trong một số trường hợp giá trị này < 0.08 mô hình được chấp nhận. [Taylor, Sharland, Cronin và Bullard, 1993].

Một phần của tài liệu Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hài lòng học viên về chất lượng công tác đào tạo tại trung tâm ngoại ngữ đại học sư phạm thành phố hồ chí minh (Trang 82 - 83)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(169 trang)