Phân tích nhân tố khẳng định CFA: Trong đó mối quan hệ hay giả thuyết (có được từ lý thuyết hay thực nghiệm) giữa biến quan sát và nhân tố cơ sở thì được mặc nhiên thừa nhận trước khi tiến hành kiểm định thống kê. CFA là bước tiếp theo của FA nhằm kiểm định xem có một mô hình lý thuyết có trước làm nền tảng cho một tập hợp các quan sát không do các biến quan sát cũng là các biến chỉ báo trong mô hình đo lường, bởi vì chúng cùng” tải” lên khái niệm lý thuyết cơ sở.
Mô hình S M sử dụng kỹ thuật phân tích CFA được xây dựng như sau: X1 = λ11 ξ1 + δ1
(ξ i là các nhân tố chung, Xi là các nhân tố xác định)
Trong đó: λ là các hệ số tải, các nhân tố chung ξ i có thể có tương quan với nhau, các nhân tố xác định Xi cũng có thể tương quan với nhau. Phương sai của một nhân tố xác định là duy nhất.
Phương trình biểu diễn mô hình một cách tổng quát dạng ma trận của x như sau: x = Λx ξ +δ
Cov(x, ξ) = Σ = (xx’) = [(Λx ξ +δ)(Λx ξ +δ)’] = [(Λx ξ +δ)(Λ’x ξ ‘+δ’)] = Λx (ξξ’)Λx’ + Λx (ξδ’)Λx’ + (δ’δ’)
Đặt: Σ = (xx’); Φ = (ξξ’); Θ = (δδ’)
Với x’; Λx’; ξ ‘; δ’ lần lượt là ma trận chuyển vị của ma trận x; Λx; ξ ;δ. Cuối cùng phương trình Covariance được viết gọn như sau:
Σx = Λx Φξ Λ’x + Θx
Tương tự đối với phương trình dạng ma trận của y và ma trận Covariance: y = Λyη + ε
Σy = Λy Φη Λ’y + Θy (Theo Phạm Đức ỳ)
Các nhà nghiên cứu sử dụng một số các chỉ số đo lường gồm:
Standardized oading stimates: Hệ số tải chuẩn hóa; Composite Reliability (CR): Độ tin cậy tổng hợp; Average Variance xtracted (AV ): Phương sai trung bình được trích; Maximum Shared Variance (MSV): Phương sai riêng lớn nhất.
Theo Hair et al., Multivariate Data Analysis (2010) thì các ngưỡng so sánh của 4 chỉ số trên tương ứng với các kiểm định về Validity và Reliability như sau: Độ tin cậy (Reliability); Standardized oading stimates >= 0, (lý tưởng là >=0,7); Composite Reliability (CR) >= 0,7
Tính hội tụ (Convergent): Average Variance xtracted (AV ) >= 0,5 Tính phân biệt (Discriminant):
Maximum Shared Variance (MSV) < Average Variance Extracted (AVE) Square Root of AVE (SQRTAVE)> Inter-Construct Correlations.
TIỂU KẾT CHƯƠNG 3
Chương 3 tác giả trình bày mô hình nghiên cứu, quy trình nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, xây dựng và mã hóa thang đo, phương pháp xử lý dữ liệu.
Với phương pháp nghiên cứu, tác giả thực hiện qua 2 bước: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Trong nghiên cứu định tính, tác giả sử dụng phương pháp thảo luận nhóm để điều chỉnh thang đo cho phù hợp. Trong nghiên cứu chính thức, tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng. Đối tượng khảo sát là nhân viên và ban lãnh đạo đang làm việc tại VNPT Tân Thạnh – Thạnh Hóa, với số lượng mẫu là 350 người và được khảo sát thông qua hình thức trả lời vào bảng câu hỏi. Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS 20,0 và AMOS 20,0 theo quy trình: mô tả mẫu, đánh giá độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích CFA, kiểm định SEM, phân tích bootstrap và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU