Nhóm biến Cronbach Alpha Variance Số lượng biến
Tin cậy 0.910 17.087 4 Đồng cảm 0.902 12.474 4 PTHH 0.933 37.174 6 Đáp ứng 0.832 13.965 4 Đào tạo 0.861 5.494 3 Sự hài lòng 0.817 14.223 4 Sự trung thành 0.818 7.330 3 (nguồn: Xử lý số liệu SPSS)
Hệ số Cronbach's Alpha của tất cả các nhân tố sau khi rút trích từ các biến quan sát bằng phương pháp phân tích nhân tố EFA đều lớn hơn 0.7. Đặc biệt, nhân tố “Tin cậy”( Cronbach's Alpha = 0.910), nhân tố “Đồng cảm”( Cronbach's Alpha = 0.902) và “Phương tiện hữu hình”( Cronbach's Alpha = 0.993) có hệ số Cronbach's Alpha rất Trường Đại học Kinh tế Huế
biến), hơn nữa trong quá trình điều tra những đối tượng được hỏi chủ yếu là sinh viên có trình độ củng như có cách suy nghĩ gần giống nhau nên thang đo được xem có tính kiên định tại xun suốt tập hợp các biến quan sát của các câu trả lời. Ngoài ra, tất cả các hệ số Cronbach's Alpha của các nhóm biến quan sát về “Đáp ứng”, “Đào tạo”, “Sự hài lịng” và “Sự trung thành” đều có các giá trị Cronbach's Alpha khá cao và đều lớn hơn 0.7 và trong mỗi nhóm biến thì hệ số tương quan tổng cầu các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Điều này khẳng định thang đo các nhân tố rút trích từ các biến quan sát là phù hợp và đáng tin cậy. Vậy ta có thể sử dụng 7 nhóm biến này trong các bước phân tích tiếp theo.
2.3.4. Phân tích nhân tố khẳng định (CFA)
Phương pháp CFA trong phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tích được sử dụng bởi có nhiều ưu điểm hơn so với các phương pháp truyền thống như phương pháp hệ số tương quan, phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA), phương pháp đa phương pháp - đa khái niệm (MTMM),... (Bagozzi & Foxall, 1996). Cụ thể, phương pháp CFA cho phép kiểm định cấu trúc lý thuyết của các thang đo lường, như mối quan hệ giữa một khái niệm nghiên cứu với các khái niệm khác mà không bị chệch do sai số đo lường (Steenkamp & Van Trijp, 1991). Hơn nữa CFA cho phép kiểm định giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo mà không cần dùng nhiều nghiên cứu như trong phương pháp truyền thống MTMM.
Phân tích nhân tố khẳng định CFA được thực hiện với 21 item quan sát. Từ kết quả phân tích EFA có 5 nhân tố được rút ra với các nhóm thang đo tương ứng tạo thành mơ hình đo lường các khái niệm và được đưa vào phân tích CFA để xem xét sự phù hợp của mơ hình với dữ liệu thị trường. Kết quả phân tích CFA như sau:
Bảng 2.21: Các chỉ số đánh giá sự phù hợp của mơ hình với dữ liệu thị trường (trước khi hiệu chỉnh bằng hệ số MI - Modification Indices)
Các chỉ số đánh giá Giá trị CMIN/DF 1.834 GFI 0.778 TLI 0.893 CFI 0.907 RMSEA 0.072
(Nguồn: Kết quả phân tích CFA trên phần mềm Amos 16)
Dựa vào bảng ta thấy, CMIN/DF=1.834 (<2), CFI lớn hơn 0.9, RMSEA=0.072 (<0.08) đều phù hợp. Tuy nhiên, chỉ số GFI=0.778 < 0.9 và TLI=0.893 <0.9 chưa thỏa mãn nên mơ hình chưa được tốt. Tiến hành hiệu chỉnh để các chỉ số được phù hợp.
Bảng 2.22: Các chỉ số đánh giá sự phù hợp của mơ hình với dữ liệu thị trường (sau khi hiệu chỉnh bằng hệ số MI - Modification Indices)
Các chỉ số đánh giá Giá trị CMIN/DF 1.750 GFI 0.792 TLI 0.904 CFI 0.917 RMSEA 0.069
(Nguồn: Kết quả phân tích CFA trên phần mềm Amos 16)
Sau khi hiệu chỉnh bằng hệ số MI – Modification Indices, các chỉ số đánh giá có sự thay đổi nhất đinh như sau: CMIN/DF= 1.750 (<2), TLI=0.904 và CFI=0.917 (>0.9), RMSEA=0.069 (<0.08). Do vậy, nhìn chung mơ hình phù hợp hay tương thích với dữ liệu thị trường. Ngoài ra, cần xem xét một số vấn đề về độ tin cậy thang đo, giá trị hội tụ, tính đơn nguyên và giá trị phân biệt.
2.3.4.1. Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Độ tin cậy thang đo được đánh giá thông qua 3 chỉ số: Độ tin cậy tổng hợp (Composite reliability - CR), tổng phương sai rút trích (Average variance extracted - AVE) và hệ số Cronbach’s Alpha.
Theo Hair (1998, 612): “Tổng phương sai trích (AVE) của mỗi khái niệm nên vượt quá 0.4”; và phương sai trích cũng là một chỉ tiêu đo lường độ tin cậy. Nó phản ánh lượng biến thiên chung của các biến quan sát được tính tốn bởi biến tiềm ẩn.
Schumacker & Lomax (2006, 178) cho rằng trong CFA, một vấn đề quan trọng cần phải quan tâm khác là độ tin cậy của tập hợp các biến quan sát đo lường một Trường Đại học Kinh tế Huế
khái niệm (nhân tố). Yêu cầu của hệ số này (CR) là phải lớn hơn 0.7, nhưng khơng nên vượt q 0.95 vì có thể xuất hiện biến thừa.
Nunnally (1978), Peterson (1994) và Slater (1995) đã đề xuất việc xem xét tính đồng nhất của dữ liệu trong từng thang đo dựa trên hệ số Cronbach’s alpha. Yêu cầu đối với các thang đo đưa vào kiểm định đó là đạt được giá trị kiểm định lớn hơn 0,7 nhưng không nên vượt q 0.95 vì có thể xuất hiện biến thừa.
Kết quả phân tích ở bảng 2.3 dưới đây cho thấy, tất cả giá trị độ tin cậy tổng hợp (CR) của thang đo đều lớn hơn 0.7; các giá trị tổng phương sai rút trích (AVE) đều lớn hơn 0.5 và hệ số Cronbach's alfa đều rất cao, lớn hơn 0,7. Vậy có thể kết luận cả 3 thang đo lường này đều đáng tin cậy.
2.3.4.2. Kiểm định giá trị hội tụ
Thang đo được xem là đạt giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hóa của các thang đo lớn hơn 0,5 và có ý nghĩa thống kê P–value < 0,05 (Gerbring & Anderson, 1988; Hair & cộng sự, 1992). Ngồi ra, cịn một tiêu chí khác để kiểm tra giá trị hội tụ đó là tổng phương sai rút trích (AVE) của các khái niệm. Để khái niệm đạt giá trị hội tụ thì AVE tối thiểu phải là 0,5 (Fornell và Larcker, 1981).
Theo kết quả phân tích ở bảng 2.23 cho thấy, tất cả các hệ số đã chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa của 21 biến quan sát, thuộc 5 khái niệm đều lớn hơn 0,5. Đồng thời, giá trị tổng phương sai rút trích (AVE) của 5 khái niệm đều lớn hơn 0,5. Vậy nên có thể kết luận các khái niệm thuộc thang đo đều đạt giá trị hội tụ