CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP VÀ THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
4.2.Đánh giá sơ bộ thang đo
4.2.1. Kiểm định sự tin cậy của thang đo
Thông thường, trong SPSS, độ tin cậy chỉ dựa vào hệ số Cronbach Alpha, tuy nhiên trong AMOS và PLS-SEM còn sử dụng thêm một khái niệm nữa để
106
khẳng định độ tin cậy của thang đo, đó là độ tin cậy tổng hợp – Composite Reliability.
Hệ số Cronbach Alpha nói lên tính nhất quán nội tại của thang đo, tuy nhiên, hạn chế của hệ số này là đánh giá thấp độ nhất quán nội tại. Hệ số tin cậy Cronhach’s Alpha chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau và chỉ rõ biến quan sát nào cần bỏ đi và được giữ lại. Từ đó, việc tính toán hệ số tương quan giữa biến – tổng sẽ giúp loại ra những biến quan sát không đóng góp nhiều.
Theo Hair và cộng sự (2018) và Nunally và Burstein (1994), nếu hệ số Alpha >0.6 đồng thời không có biến đo lường nào có hệ số tương quan biến tổng <0.3.
Đối với độ tin cậy tổng hợp, các nhân tố có độ tin cậy tổng hợp >0.7 (Hair và cộng sự, 2010) thì thang đo của các nhân tố được sử dụng trong mô hình đạt tính tin cậy cần thiết. Bảng 4.2 trình bày kết quả của kiểm định sự tin cậy của thang đo.
Bảng 4.2. Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Trường hợp Nhân tố Hệ số Cronbach’s Alpha Độ tin cậy tổng hợp (Composite Reliability) Loại khủng hoảng Phương thức xử lý khủng hoảng thương hiệu Khủng hoảng liên quan tới sản phẩm
Từ chối ATT 0.858 0.903
BI 0.881 0.944
WOM 0.859 0.914
Biện minh ATT 0.917 0.941
BI 0.908 0.956
WOM 0.915 0.946
Cải tiến ATT 0.908 0.935
BI 0.905 0.955
WOM 0.908 0.943
Khủng hoảng liên quan tới giá trị
Từ chối ATT 0.901 0.931
BI 0.899 0.952
WOM 0.924 0.952
Biện minh ATT 0.928 0.948
BI 0.898 0.952
WOM 0.917 0.948
Cải tiến ATT 0.916 0.941
BI 0.909 0.956
WOM 0.919 0.949
107
Kết quả kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha cho thấy các thành phần của thang đo được trình bày trong Bảng 4.5. Kết quả kiểm định các thành phần của thang đo đều có hệ số Cronbach Alpha > 0.6 và không có biến đo lường nào có tương quan <0.3. Bên cạnh đó, độ tin cậy tổng hợp của các biến đo lường đều >0.7. Vì vậy, theo Hair và cộng sự (2010), các thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy và tiếp tục được kiểm định ở các bước tiếp theo.
4.2.2. Kiểm định giá trị hội tụ (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Để kiểm định độ hội tụ của thang đo, nghiên cứu này sử dụng hai điều kiện bao gồm hệ số tải và phương sai trích (hay còn gọi là phương sai giải thích – AVE). Về hệ số tải, hệ số tải của từng nhân tố phải >= 0.5 để đạt giá trị hội tụ (Hair và cộng sự, 2010). Về phương sai trích, nếu kết quả AVE>0.5 thì có thể kết luận thang đo đạt chuẩn và được chấp nhận. Các thang đo đạt yêu cầu về giá trị hội tụ khi hai điều kiện này thoả mãn.
Bảng 4.3 trình bày kết quả phân tích của kiểm định giá trị hội tụ của thang đo.
Bảng 4.3. Kiểm định giá trị hội tụ
Trường hợp Nhân tố Hệ số phương sai trích Average Variance Extracted (AVE) Loại KHTH Phương thức xử lý KHTH
Khủng hoảng liên quan tới sản phẩm
Từ chối ATT 0.700
BI 0.893
WOM 0.780
Biện minh ATT 0.800
BI 0.916
WOM 0.855
Cải tiến ATT 0.783
BI 0.913
WOM 0.845 Khủng hoảng liên quan
tới giá trị Từ chối ATT BI 0.771 0.908
WOM 0.868
Biện minh ATT 0.822
BI 0.908
WOM 0.858
Cải tiến ATT 0.800
BI 0.917
WOM 0.861
108
Kết quả phân tích cho thấy, từng nhân tố đều có hệ số tải >0.5 (Phụ lục) và hệ số phương sai trích đều > 0.5 chỉ ra các nhân tố đạt giá trị hội tụ. Việc đưa các nhân tố vào bước phân tích tiếp theo là phù hợp. Phần tiếp theo sẽ trình bày về kết quả kiểm định độ giá trị phân biệt của các nhân tố.
4.2.3 Kiểm định độ giá trị phân biệt (Discriminant Validity)
Để tiếp tục phân tích độ phân biệt, nghiên cứu tiến hành so sánh mối quan hệ giữa các nhân tố với phương sai trích AVE. Theo Hair và cộng sự (2018), độ giá trị phân biệt khi căn bậc hai của phương sai trích (AVE) lớn hơn hệ số tương quan giữa các nhân tố.
Bảng 4.4 trình bày kết quả kiểm định độ giá trị phân biệt của các nhân tố của nghiên cứu này
Bảng 4.4. Kết quả kiểm định độ giá trị phân biệt
Trường hợp Kết quả kiểm định Loại KHTH
Phương thức xử lý khủng hoảng (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
thương hiệu
ATT IB WOM Khủng hoảng liên quan
tới sản phẩm
Từ chối ATT 0.837
BI 0.682 0.945
WOM 0.695 0.687 0.883
Biện minh ATT 0.894
BI 0.799 0.957
WOM 0.801 0.755 0.925
Cải tiến ATT 0.885
BI 0.812 0.956
WOM 0.798 0.794 0.919
Khủng hoảng liên quan tới giá trị
Từ chối ATT 0.878
BI 0.773 0.953
WOM 0.812 0.753 0.932
Biện minh ATT 0.906
BI 0.789 0.953
WOM 0.834 0.783 0.926
Cải tiến ATT 0.894
BI 0.769 0.957
WOM 0.795 0.785 0.928
109
Kết quả phân tích cho thấy căn bậc hai AVE của mỗi nhân tố đều lớn hơn hệ số tương quan giữa các nhân tố khác. Nói cách khác, hệ số tải nhân tố của từng chỉ bảo đều lớn nhất trong ma trận hệ số tương quan chéo. Do đó, các nhân tố đều đạt giá trị phân biệt và phù hợp để đưa vào các bước phân tích tiếp theo.
Ngoài ra, kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến đều cho giá trị VIF < 5 với giá trị lớn nhất là 4.327, vì vậy, theo Hair và cộng sự (2018), các nhân tố có dấu hiệu đa cộng tuyến.