Phân tích nhân tố khẳng định CFA cho phép kiểm định cấu trúc lý thuyết của các thang đo cũng như mối quan hệ giữa một khái niệm nghiên cứu với các khái niệm khác mà không bị chệch do sai số đo lường và có thể kiểm định giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo (Steenkamp & van Trijp, 1991). Chính vì thế mà phân tích nhân tố khẳng định mang lại nhiều lợi thế hơn so với các phương pháp truyền thống (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2013). Cho nên, trong nghiên cứu này tác giả sử
dụng CFA để tiến hành kiểm định mức độ phù hợp của mô hình thang đo với dữ liệu thu thập được sau bước đánh giá sơ bộ bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA.
Tiêu chuẩn đánh giá của phân tích CFA: bao gồm các tiêu chuẩn đánh giá mức độ phù hợp chung và mức độ phù hợp theo các khía cạnh giá trị nội dung. Trong đó, để đánh giá mức độ phù hợp chung của mô hình, nghiên cứu này sử dụng các tiêu chuẩn: Chi-Square (Chi bình phương CMIN); Chi-Square điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df); chỉ số GFI (Goodness of Fit Index); Chỉ số CFI (Comparative Fit Index); chỉ số TLI (Tucker & Lewis Index); chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Approximation ). Mô hình được coi là phù hợp khi kiểm định Chi-square có giá trị P ≤ 0,05. Tuy nhiên, Nhược điểm của kiểm định Chi-square là phụ thuộc vào kích thước mẫu nghiên cứu. Chi-square càng lớn khi kích thước mẫu càng lớn, do đó làm giảm mức
độ phù hợp của mô hình. Vì vậy, ngoài P-value, các tiêu chuẩn khác được sử dụng là 1≤ CMIN/df ≤ 3 (Hair và c.s., 2010), một số trường hợp mẫu ≥ 200, có thể chấp nhận CMIN/df ≤ 5 (Kettinger & Lee, 1995); GFI, TLI, CFI ≥ 0,9 (Bentler & Bonett, 1980; Hair và c.s., 2010); RMSEA ≤ 0,08, trường hợp RMSEA ≤ 0 ,05 theo (Steiger, 1990) được coi là rất tốt.
Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình theo các khía cạnh giá trị nội dung bao gồm các tiêu chuẩn:
Độ tin cậy của thang đo: gồm các hệ số tin cậy tổng hợp (ρc - Composite reliability), phương sai trích được (ρvc - Variance extracted), hệ số tin cậy (Cronbach’s alpha - α). Cụ thể, tiêu chuẩn về phương sai trích cho biết lượng biến thiên chung của các biến quan sát được giải thích bởi biến tiềm ẩn (Hair và c.s., 2010); độ tin cậy tổng hợp đo lường độ tin cậy của tập hợp các biến quan sát đo lường một khái niệm (nhân tố);
hệ số tin cậy Cronbach’s alpha đo lường tính nhất quan trong tất cả các câu trả lời khảo sát. Mô hình phù hợp khi độ tin cậy của thang đo đạt các tiêu chuẩn gồm: ρc > 0,5, ρvc > 0,5 và α ≥ 0,6.
Tính đơn hướng/đơn nguyên (Unidimension ality) của một thang đo: thể hiện mỗi một biến quan sát chỉ được sử dụng để đo lường duy nhất một biến tiềm ẩn. Mức độ
phù hợp của mô hình đo lường với dữ liệu thị trường là điều kiện cần và đủ để kết luận tập các biến quan sát đạt tiêu chuẩn về tính đơn hướng, trừ khi các sai số của tập các biến
quan sát có tương quan với nhau (Steenkamp and van Trijp, 1991).
Giá trị hội tụ (Convergent validity): cho biết giá trị đo lường một khái niệm có tương quan chặt chẽ với nhau sau những đo lường được lặp lại. Theo Anderson and Gerbing (1988), thang đo được coi là đạt giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hóa của thang đo đều cao (>0,5) và có ý nghĩa thống kê (p nhỏ hơn 0,05).