CHƢƠNG 2 THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
2.6. PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH SỐ LIỆU
2.6.4. Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’sAlpha
Alpha
Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tƣơng quan giữa các biến quan sát. Cronbach’s Alpha là công cụ giúp loại đi những biến quan sát không đáng tin cậy, không đạt yêu cầu và hạn chế các biến rác trong mô hình nghiên cứu. Điều này liên quan đến hai khía cạnh là tƣơng quan giữa bản thân các biến và tƣơng quan của các điểm số của từng biến với điểm số toàn bộ các biến của mỗi ngƣời trả lời. Theo Nunally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995, nếu hệ số Cronbach’s Alpha đạt từ 0.8 trở lên thì thang đo lƣờng là rất tốt và mức độ tƣơng quan cao. Bên cạnh đó, theo Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2005; các biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến tổng (item total correlation) nhỏ hơn 0.4 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên.
2.6.5. Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính
Mô hình cấu trúc tuyến tính (Structural equation modeling - SEM). Phƣơng pháp phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính đƣợc sử dụng để kiểm định mô hình nghiên cứu đã đề xuất. Mô hình cấu trúc chỉ rõ mối quan hệ giữa các biến tiềm ẩn với nhau.
Để đo lƣờng mức độ phù hợp của mô hình với thông tin thị trƣờng, ngƣời ta thƣờng sử dụng Chi-square (CMIN); Chi-square điều chỉnh bậc tự do (CMIN/df); chỉ số thích hợp so sánh (CFI_ Comparative Fit Index). Chỉ số Tucker & Lewis (TLI_ Tucker & Lewis Index); Chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Approximation). Mô hình đƣợc xem là thích hợp với dữ liệu thị trƣờng khi kiểm định Chi-square có P-value > 0.05. Tuy nhiên, Chi-square có
nhƣợc điểm là phụ thuộc vào kích thƣớc mẫu. Nếu một mô hình nhận đƣợc các giá trị GFI, TLI, CFI ≥0.9 (Bentler & Bonett, 1980); CMIN/df ≤ 2, một số trƣờng hợp CMIN/df có thể ≤ 3 (Carmines & McIver, 1981); RMSEA ≤ 0.08, RMSEA ≤ 0.05 đƣợc xem là rất tốt (Steiger, 1990); thì mô hình đƣợc xem là phù hợp với dữ liệu thị trƣờng, hay tƣơng thích với dữ liệu thị trƣờng. Thọ & Trang (2008) cho rằng: Nếu một mô hình nhận đƣợc các giá trị TLI, CFI ≥0.9, CMIN/df ≤ 2, RMSEA ≤ 0.08 thì mô hình phù hợp (tƣơng thích) với dữ liệu thị trƣờng.