a. Tính đơn hướng
3.5.1.1. Cơ sở thống kê để kiểm định các mô hình cạnh tranh
a. Kiểm định độ phù hợp tổng quát
Mô hình có các chỉ số χ2/df < 3; GFI > 0,9; TLI > 0,9; CFI > 0,9; RMSEA < 0,08 được xem là mô hình phù hợp với dữ liệu thực tế. Chi-square và AIC càng nhỏ càng tốt. Các tiêu chuẩn trên căn cứ vào sự khác biệt giữa ma trận các biến quan sát với ma trận của mô hình ước lượng. Nếu mô hình phân tích từ dữ liệu thực tế và mô hình lý thuyết giống nhau thì có thể cho rằng dữ liệu phù hợp với mô hình lý thuyết. Nếu có sự khác biệt đáng kể giữa chúng thì có nghĩa dữ liệu không hỗ trợ mô hình lý thuyết.
b. Kiểm định độ phù hợp của các tham số hồi quy
Hai nguyên tắc liên quan đến các tham số hồi quy cần được xem xét. Trước hết, các tham số hồi quy có ý nghĩa thống kê khác không hay không. Nếu giá trị tính toán của tham số vượt quá giá trị kỳ vọng ở mức ý nghĩa α (ví dụ, giá trị 1,96 cho kiểm định hai phía với mức ý nghĩa 0,05) thì xem như tham số đó có ý nghĩa thống kê khác không. Thứ hai là xem xét dấu của các tham số có phù hợp với kỳ vọng từ mô hình lý thuyết hay không. Mô hình được phân tích theo nguyên tắc: trong mô hình xuất phát, tất cả các mối quan hệ lý thuyết đều được kết nối, tiếp theo sử dụng các nguyên tắc trên để loại bỏ dần các tham số không phù hợp. Mô hình cuối cùng có tất cả các đường dẫn có ý nghĩa về mặt thống kê sẽ được sử dụng để kết luận các giả thuyết đã nêu và thảo luận kết quả.