Dữ liệu thu thập từ các đối tƣợng khảo sát đƣợc đánh giá bằng phƣơng pháp phân tích độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach‟s Alpha, phƣơng pháp phân tích EFA, phƣơng pháp phân tích CFA và mô hình cấu trúc tuyến tính SEM đƣợc sử dụng để kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu.
Trong kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu, mô hình cấu trúc tuyến tính SEM có lợi hơn các phƣơng pháp truyền thống nhƣ hồi quy đa biến vì nó có thể tính đƣợc sai số đo lƣờng. Hơn nữa, phƣơng pháp này cho phép chúng ta kết hợp đƣợc các khái niệm tiềm ẩn với đo lƣờng của chúng và có thể xem xét các đo lƣờng độc lập hay kết hợp chung với mô hình lý thuyết cùng một lúc.
Để đo lƣờng mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu thu thập từ thị trƣờng, nghiên cứu sử dụng các chỉ tiêu Chi bình phƣơng (χ2
), Chi bình phƣơng điều chỉnh theo bậc tự do (Cmin/df), chỉ số CFI (Comparative Fit Index), chỉ số TLI (Tucker and Lewis Index) và chỉ số RMSEA (Root Mean Aquare Error Approximation). Mô hình đƣợc gọi là phù hợp với dữ liệu thu thập từ thị trƣờng khi phép kiểm định Chi bình phƣơng có giá trị p – value > 0,05. Tuy nhiên, kiểm định Chi bình phƣơng có nhƣợc điểm là nó phụ thuộc vào kích thƣớc mẫu. Chính vì vậy, một mô hình nhận đƣợc giá trị TLI > 0,90; CFI > 0,90; Cmin/df có giá trị < 5; RMSEA < 0,07thì mô hình này cũng đƣợc xem là phù hợp với dữ liệu thu thập từ thị trƣờng. Bảng 3.8trình bày tổng hợp các chỉ số đánh giá mức độ phù hợp của mô hình CFA với dữ liệu thu thập từ thị trƣờng.
Bảng 3.13Tổng hợp các chỉ số đánh giá mức độ phù hợp của mô hình CFA với dữ liệu thị trường Tên Ký hiệu Giá trị tham khảo Nguồn
Chi2 χ2 p – value > 0,05 Nguyễn Đình Thọ và
Nguyễn Thị Mai Trang (2011)
Tucker and Lewis Index TLI TLI > 0,90 Hair và cộng sự (2006)
Comparative Fix Index CFI CFI > 0,90 Hu và Bentler (1999)
Root Mean Aquare Error Approximation
RMSEA RMSEA < 0,8 Hair và cộng sự (2006)
Cmin/df χ2/ d.f. χ2/ d.f. < 5 Schumacker và Lomax (2004)
(Nguồn: tổng hợp của tác giả)
Các chỉ tiêu đánh giá thang đo nghiên cứu trong phân tích CFA là:
(i) Hệ số độ tin cậy tổng hợp:
Độ tin cậy tổng hợp Pc (Jorekog, 1971) đƣợc tính theo công thức sau:
Trong đó:λi: là trọng số chuẩn hóa của biến quan sát thứ i; 1 – λi2: là phương sai của sai số đo lường biến quan sát thứ i; p: là số biến quan sát của thang đo.
Hệ số độ tin cậy tổng hợp Pc của các thang đo cần phải lớn hơn 0,6 (Bagozzi và Yi, 1988)
(ii) Tổng phƣơng sai trích đƣợc
79
Trong đó:λi: là trọng số chuẩn hóa của biến quan sát thứ i; 1 – λi2: là phương sai của sai số đo lường biến quan sát thứ i; p: là số biến quan sát của thang đo.
Phƣơng sai trích Pvc của các thang đo nghiên cứu cần phải lớn hơn 0,5 (Fornell và Larcker, 1981; Bagozzi và Yi, 1988)
(iii) Tính đơn hƣớng: mức độ phù hợp của mô hình đo lƣờng với dữ liệu
thị trƣờng cho chúng ta điều kiện cần và đủ để tập các biến quan sát đạt đƣợc tính đơn hƣớng (Steenkam và Vantrijp, 1991). Điều này chỉ đúng khi không có tƣơng quan giữa sai số của các biến quan sát.
(iv) Giá trị hội tụ: thang đo có giá trị hội tụ nếu các trọng số chuẩn hóa đều cao (> 0,5) và có ý nghĩa thống kê (p < 0,05; Gerbing và Anderson, 1998)
(v) Giá trị phân biệt: hai khái niệm đạt đƣợc giá trị phân biệt khi hệ số tƣơng quan giữa chúng nhỏ hơn 1 (Steenkam và Vantrijp, 1991).
Phƣơng pháp ƣớc lƣợng ML đƣợc sử dụng để ƣớc lƣợng các tham số trong mô hình vì khi kiểm định phân phối của các biến quan sát thì phân phối này lệch một ít so với phân phối chuẩn đa biến, tuy nhiên các kurtoses và skewnesses đều nằm trong khoảng [-3, +3] nên đây vẫn là phƣơng pháp ƣớc lƣợng thích hợp (Yuan và cộng sự, 2005).
TÓM TẮT CHƢƠNG 3
Chƣơng này trình bày về thiết kế nghiên cứu sử dụng để đánh giá thang đo, kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu. Quy trình nghiên cứu đƣợc thực hiện qua 03 bƣớc bao gồm nghiên cứu định tính và định lƣợng.
Nghiên cứu định tính đƣợc thực hiện thông qua thảo luận nhóm tập trung với các đối tƣợng khảo sát. Kết quả nghiên cứu cho thấy: kết quả xuất khẩu chịu tác động trực tiếp bởi 07 yếu tố. Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy: 36 biến quan sát dùng để đo lƣờng khái niệm kết quả xuất khẩu và các yếu tố tác động đến kết quả xuất khẩu đã đƣợc hình thành.
Nghiên cứu định lƣợng sơ bộ đƣợc thực hiện bằng cách phỏng vấn trực tiếp 100 doanh nghiệp xuất khẩu rau quả thông qua bảng câu hỏi chi tiết theo phƣơng pháp lấy mẫu thuận tiện để điều chỉnh và xác định lại cấu trúc thang đo. Các biến
quan sát này được đánh giá bằng 02 phƣơng pháp: phương pháp phân tích độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach‟s Alpha và phƣơng pháp phân tích EFA. Kết quả cho thấy: 34 biến quan sát dùng để đo lƣờng khái niệm kết quả xuất khẩu và các yếu tố tác động đến kết quả xuất khẩu thỏa mãn các chỉ tiêu trong 02 phƣơng pháp đánh giá trên. Do vậy, các thang đo này đều đƣợc sử dụng cho nghiên cứu chính thức.
Nghiên cứu chính thức đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp định lƣợng thông qua phỏng vấn trực tiếp 300 doanh nghiệp xuất khẩu rau quả tại vùng đồng bằng Sông Cửu Long bằng bảng câu hỏi chi tiết theo phƣơng pháp lấy mẫu thuận tiện. Các thang đo đƣợc đánh giá bằng phƣơng pháp phân tích độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach‟s Alpha, phƣơng pháp phân tích EFA, phƣơng pháp phân tích CFA và mô hình cấu trúc tuyến tính SEM đƣợc sử dụng để kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu.
81
CHƢƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU GIỚI THIỆU
Chƣơng 3 đã thảo luận về thiết kế nghiên cứu đƣợc sử dụng để đánh giá thang đo, kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu. Trong chƣơng 4 này tác giả trình bày kết quả đánh giá thang đo; kết quả kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu. Trƣớc tiên, tác giả thực hiện đánh giá thang đo bằng phƣơng pháp phân tích độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach‟s Alpha và phƣơng pháp phân tích EFA. Các thang đo đạt yêu cầu sẽ tiếp tục đƣợc đánh giá bằng phƣơng pháp phân tích CFA. Cuối cùng, mô hình cấu trúc tuyến tính SEM đƣợc sử dụng để kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu.