Trong kết quả phân tích EFA dựa trên số liệu thu thập được từ điều tra khảo sát, các biến số được tách thành 8 nhóm nhân tố như được đề cập trong giả thuyết mô hình nghiên cứu. Tuy nhiên, do phân tích EFA dựa hoàn toàn trên kết quả dữ liệu, và những dữ liệu này thường bị ảnh hưởng bởi các quyết định chủ quan do vậy cần sử dụng phân tích nhân tố khẳng định CFA đã kiểm định sự phù hợp của các nhóm nhân tố về mặt lý thuyết (Byrne, 1989; Jöreskog & Sörbom, 1989; Pedhazur & Schmelkin, 1991)
Việc đánh giá chỉ số độ phù hợp của mô hình (Model Fit) trong CFA cho phép kiểm định cấu trúc thang đo lường, xem xét mô hình đề xuất với dữ liệu đầu vào có bị sai lệch do sai số đo lường hay không (Steenkamp & Van Trijp, 1991).
Theo Hair và cộng sự (2014), chỉ số Chi-Square/df nên nằm trong khoảng từ 1 đến 3. Trường hợp, nếu số mẫu lớn hơn 200 thì giá trị này có thể chấp nhận được nếu nhỏ hơn 5. Giá trị của CFI, GFI và TLI lớn hơn 0.9; RMSEA nhỏ hơn 0.05 và PCLOSE lớn hơn 0.05 thì mô hình được coi là phù hợp. Tuy nhiên, một số chỉ số có thể được chấp nhận trong một số trường hợp: GFI có thể được coi là chấp nhận được khi giá trị nằm trong khoảng từ 0.8 đến 0.9 (Forza và Filippini, 1998; Greenpoon và Saklofske, 1998). Hair và cộng sự (2014) khẳng định chỉ số GFI bị ảnh hưởng bởi quy mô mẫu nên chỉ số này có nhiều hạn chế. Mặt khác, chỉ số RMSEA cũng được cho là chấp nhận được khi có giá trị nhỏ hơn 0.08. Theo kết quả nghiên cứu ở Bảng 4.3, chỉ số Chi-square/df của mô hình bằng 2.891 cho thấy giá trị của chỉ số này là phù hợp. Tuy nhiên, chỉ số
CFI có giá trị bằng 0.874<0.9 và PCLOSE<0.05 phản ánh các chỉ số này chưa phù hợp (Bảng 4.3). Vì vậy, tác giả đã tiến hành điều chỉnh hiệp phương sai của một số thang đo nhằm tăng sự phù hợp của mô hình nghiên cứu.
Sau khi điều chỉnh hiệp phương sai của các thang đo, giá trị của các chỉ số này được thể hiện trong Bảng 4.3 và Hình 4.1. Theo Hair và cộng sự (2014), các chỉ số quan trọng cung cấp thông tin đầy đủ để đánh giá mô hình gồm: chỉ số Chi – square, số bậc tự do, CFI hoặc TLI và RMSEA. Chỉ số Chi-square và bậc sự do được đánh giá chung bằng chỉ số Chi – square/ bậc tự do (Chi-square/df), chỉ số này nhỏ hơn 3 là tốt. Trường hợp, mẫu lớn hơn 200 thì chỉ số này được khuyến khích là nhỏ hơn 5. Chỉ số TLI và CFI có thể được thay thế cho nhau, yêu cầu tối thiểu của 2 chỉ số này là giá trị lớn hơn 0.9. Chỉ số RMSEA được cho là hợp lý khi có giá trị nhỏ hơn 0.5. Tuy nhiên, nếu giá trị của chỉ số này lớn hơn 0.5 nhưng nhỏ hơn 0.8 thì vẫn có thể chấp nhận được.
Như vậy, căn cứ vào các nội dung trên, tác giả có thể kết luận là mô hình nghiên cứu là phù hợp. Kết quả phân tích chi tiết tại Phụ lục 02.
Bảng 4.3: Các chỉ số đánh giá sự phù hợp của mô hình trong CFA
Các chỉ số đánh giá Chi-
square/df CFI GFI TLI RMSEA PCIOSE
Điều kiện < 3,0 > 0,9 > 0,9 hoặc > 0.8 > 0,9 < 0,05 hoặc < 0.08 > 0.05
Kết quả mô hình khi chưa điều chỉnh hiệp phương sai
2.891 0.874 0.793 0.860 0.070 0.000
Kết quả mô hình sau khi điều chỉnh hiệp phương sai
1.770 0.952 0.883 0.943 0.045 0.964
Hình 4.1. Kết quả CFA chuẩn hóa của mô hình tới hạn