2 .7 Thực trạng tiêu dùng thực phẩm hữu cơ tại siêu thị Quế Lâm
2.2.10. Phân tích nhân tố khẳng định CFA
Phân tích nhân tố khẳng định CFA được thực hiện với 17 biến quan sát. Từ kết quả phân tích EFA có 5 nhân tố được rút ra với các nhóm thang đo tương ứng tạo thành mô hìnhđo lường các khái niệm và được đưa vào phân tích nhân tố khẳng định
CFA để xem xét sự phù hợp của mô hình với dữ liệu thị trường. Dưới đây là quy tắc
đánh giá mức độphù hợp của mô hình cấu trúc.
Bảng 2.27: Quy tắc đánh giá mức độ phù hợp của mô hình cấu trúc
Chỉ số Yêu cầu
Chi sque điều chỉnh theo bậc tựdo ( giá trị
CMIN/dfởbảng output khi chạy AMOS)
CMI/df <2: phù hợp tốt RMSEA RMSEA<0.08: phù hợp RMSEA>0.1: ít phù hợp GFI 0<GFI<1 GFI xấp xĩ bằng 1: phù hợp tốt TLI 0<TLI<1 TLI xấp xĩ bằng 1: phù hợp tốt CFI 0<CFI<1 CFI xấp xĩ bằng 1: phù hợp tốt
Nguồn: Byrne, (2011), Arbuckle (2006)
Nếu một mô hình nhận giá trị GFI từ 0,9 đến 1, RMSEA có giá trị <0.8 thì mô hình này được xem là phù hợp với dữ liệu thị trường (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn ThịMai Trang, 2011).
Các chỉ tiêu đánh giá là (1) hệ số tin cậy tổng hợp (composite reliability), (2) tổng phương sai trích được (variance extracted), (3) tính đơn hướng (unidimensionality), (4) gá trị hội tụ (convergent validity), (5) giá trị phân biệt (discriminant validity) và (6) giá trị liên hệ lý thuyết (lomonolical validity). Các chỉ tiêu được đánh giá trong mô hình thang đo. Riêng giá trị liên hệlý thuyết được đánh
giá trong mô hình lý thuyết (Anderson & Gerbing, 1988).
Đo lường mức độ phù hợp của mô hình với thông tin thị trường
Kết quảphân tích nhân tố CFA ta được chỉ sốChi-square= 142.601; df=109; P= 0.017 có ý nghĩa thống kê, Chi-square/df=1.308 nhỏ hơn 3 GFI=0.924, CFI=0.965
đều lớn hơn 0.9 và đều xấp xỉgần giá trị1; TLI= 0.956 RMSEA=0.039 (hình 2.1). Các chỉ số trên đều thõa mãn các điều kiện của mô hình phù hợp. Vì vậy mô hình là phù hợp với dữliệu thị trường. Ngoài ra cần xem xét thêm các chỉ tiêu khác về độtin cậy của thang đo, tính đơn hướng, giá trị hội tụ, giá trịphân biệt.
Đánh giá độ tin cậy thang đo
Độtin cậy của thang đo được đánh giá thông qua 3 chỉ số: Độ tin cậy tổng hợp (CR), tổng phương sai rút trích (AVE) và hệsố Cronbach’s Alpha.
Hệsố Cronbach’s Alpha: Đãđược phân tích trong mục 2.2.8
Độ tin cậy tổng hợp (Joeskog 1971) và tổng phương sai trích (Fornell &Larcket 1981) được tính theo công thức:
;
Trong đó:
: Là trọng số chuẩn hóa biến thứ i
1 - : Là phương sai số đô lường biến quan sát thứ i
p: Là số biến quan sát của thang đo
Chỉ tiêu phải đạt yêu cầu từ 0.5 trở lên, phải đạt yêu cầu từ 0.7 trở lên. Giá trị CR và AVE được tính trên phần mền Exel căn cứ theo công thức trên và hệ số lambda được lấy từ kết quả tính toán trên Amos.
Độtin cậy tổng hợp và tổng phương sai trích được tính dựa trên cơ sở trọng số
nhân tố ước lượng trong mô hình CFA của thang đo:
Bảng 2.28: Độ tin cậy tổng hợp và tổng phương sai trích
Khái niệm Độ tin cậy tổng hợp Phương sai trích
Thái độ 0.820 0.477
Ủng hộphát triển 0.731 0.425 Ý thức sức khỏe 0.751 0.435 Kiến thức tiêu dung 0.790 0.656
Mối quan tâm môi trường 0.565 0.402
(Nguồn: Kết quảxửlý AMOS)
Theo Hair & ctg 1995; Nunnally 1978 thì thangđo được đánh giá là đáng tin cậy
khi độtin cậy tổng hợp đạt giá trịCR > 0.7 và tổng phương sai rút trích AVE > 0.5.
Theo kết quả xử lý sốliệu ởbảng 2.28 thì ta thấy độtin cậy tổng hợp của các khái niệm thái độ, ủng hộ phát triển, ý thức sức khỏe, kiến thức tiêu dùng đều lớn
hơn 0.7 riêng thang đo mối quan tâm môi trường có độtin cậy nhỏ hơn 0.7 nên khái
niệm mối quan tâm môi trường có độ tin cậy tổng hợp không tốt nên thang đo các
biến còn lại đạt được độ tin cậy tổng hợp. Đối với phương sai trích AVE thì đa số
các khái niệm không đạt giá trị AVE > 0.5 nên thang đo không có ý nghĩa về chỉ
tiêu này.
Như vậy có thểkết luận rằng thang đo có độtin cậy không cao.
Kiểm định giá trị hội tụ
Thang đo được xem đạt giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hóa của thang đo
lớn hơn 0.5 và có các trọng số chưa chuẩn hóa của thang đo có ý nghĩa thống kê (Gerbing &Anderson, 1988; Hair & ctg 1992).
Bảng 2.29: Bảng phản ánh giá trị hội tụ của thang đo Hệ số chuẩn hóa (Estimate) P value TD5 <--- THAIDO 0.737 *** TD1 <--- THAIDO 0.715 *** TD2 <--- THAIDO 0.706 *** TD3 <--- THAIDO 0.652 *** TD4 <--- THAIDO 0.637 *** MQTCL3 <--- UHPT 0.674 *** UHPT3 <--- UHPT 0.604 *** UHPT1 <--- UHPT 0.614 *** UHPT2 <--- UHPT 0.652 *** YTSK1 <--- YTSK 0.691 *** YTSK4 <--- YTSK 0.599 *** YTSK2 <--- YTSK 0.674 *** YTSK5 <--- YTSK 0.658 *** KTTD5 <--- KTTD 0.799 *** KTTD4 <--- KTTD 0.817 *** MQTMT1 <--- MQTMT 0.518 *** MQTMT2 <--- MQTMT 0.731 *** (Nguồn: Kết quảxửlý AMOS)
Kết quả trong bảng 2.29 cho thấy, các trọng số CFA của biến quan sát khi chuẩn hóa đều lớn hơn 0.5 (trọng sốnhỏnhất là 0.52 và lớn nhất là 0.817 và các trọng
số chưa chuẩn hóa theo kết quả nghiên cứu đều có ý nghĩa thống kê (p value < 0.05).
Như vậy, từ kết quả khẳng định rằng các thang đo sử dụng trong mô hình nghiên cứu đạt giá trị hội tụ.
Tính đơn nguyên
Theo Steenkamp & Van Trip (1991), mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu
thị trường cho chúng ta điều kiện cần và đủ để cho tập biến quan sát đạt được tính đơn
nguyên trừ trường hợp sai số của các biến quan sát đó có tương quan với nhau. Từ kết
quả thu được mô hình được xem là phù hợp với dữ liệu thị trường không có tương
quan giữa các sai số đo lường nên có thể kết luận mô hìnhđạt tính đơn nguyên.
Giá trị phân biệt
Giá trị phân biệt được đánh giá qua các tiêu chí sau:
(1) Đánh giá hệ số tương quan giữa các khái niệm có khác biệt với 1 hay
không.
(2) So sánh giá trị căn bậc hai của AVE với các hệ số tương quan của một
khái niệm với các khái niệm còn lại.
Bảng 2.30: Ma trận tương quan giữa các khái niệm
THAIDO UHPT YTSK KTTD MQTMT THAIDO 0.477 UHPT 0.308 0.425 YTSK 0.527 0.448 0.435 KTTD 0.436 0.504 0.394 0.656 MQTMT 0.221 0.694 0.279 0.416 0.402 (Nguồn: Kết quảxửlý AMOS)
Bảng 2.31: Tổng phương sai rút trích (AVE) của các khái niệm
AVE AVE^2 THAIDO 0.477 0.691 UHPT 0.425 0.652 YTSK 0.435 0.660 KTTD 0.656 0.809 MQTMT 0.402 0.634 (Nguồn: Kết quảxửlý AMOS)
Ta nhận thấy các hệ số tương quan giữa các cặp khái niệm đều nhỏ hơn 1(bảng 2.30) và có ý nhĩa thống kê (p value <0.05) do đó các hệ số tương quan đều khác 1.
Qua so sánh giá trị căn bậc 2 của AVE ở bảng 2.31 với các hệ số tương quan
giữa các khái niệm (bảng 2.32), có thể thấy AVE của từng khái niệm lớn hơn bình
phươngcác hệsố tương quan giữa khái niệm đó với các khái niệm còn lại.
(Nguồn: Kết quảxửlý AMOS)
Hình 2.1: Mô hình phân tích nhân tố khẳng định CFA chưa chuẩn hóa
(Nguồn: Kết quảxửlý AMOS)
Hình 2.2: Mô hình phân tích nhân tố khẳng định CFA đã chuẩn hóa
Kết quả kiểm định hiệp phương sai liên kết giữa các khái niệm có hệ số ước
lượng p value có ý nghiã thống kê (lớn nhất là quan hệgiữa biến THAIDO với MT có p value = .043 < 0.05). Điều đó chứng tỏcác biến nghiên cứu đạt giá trị phân biệt
Bảng 2.32: Bảng hệ số tương quan giữa các khái niệm
Quan hệ các biến Uước
lượng S.E. C.R. P THAIDO <--> UHPT 0.140 0.045 3.119 0.002 THAIDO <--> YTSK 0.271 0.057 4.748 *** THAIDO <--> KTTD 0.215 0.050 4.266 *** THAIDO <--> MQTMT 0.079 0.039 2.024 0.043 UHPT <--> YTSK 0.191 0.045 4.252 *** UHPT <--> KTTD 0.190 0.043 4.456 *** UHPT <--> MQTMT 0.189 0.047 4.003 *** YTSK <--> KTTD 0.168 0.044 3.770 *** YTSK <--> MQTMT 0.086 0.037 2.352 0.019 KTTD <--> MQTMT 0.123 0.039 3.189 0.001 (Nguồn: Kết quảxửlý AMOS)