Nhóm biến Cronbach's Alpha Variance Số lượng biến
Danh tiếng và uy tín 0.907 18.472 4
Ảnh hưởng xã hội 0.862 13.791 4
Chương trình xúc tiến 0.857 15.053 4
Cơ sở vật chất 0.902 14.572 4
Đội ngũ nhân viên 0.862 18.792 5
Chương trình giảng dạy 0.899 13.477 4
Học phí 0.905 12.231 4
Quy trình dịch vụ 0.918 26.423 5
( Nguồn xử lý số liệu SPSS 20.0)
Quyết định đăng ký học Hệ số tải
Anh/chị sẽ tiếp tục đăng ký các khóa học tiếp theo ở Học viện 0.873 Anh/chị vẫn tiếp tục chọn Học viện khi có nhu cầu 0.848 Anh/Chị giới thiệu người thân, bạn bè đến đăng ký học 0.826 Nếu có người nhờ anh/chị tư vấn Học viện học tiếng Anh, anh/chị sẽ tư
vấn và giới thiệu về ANI 0.703
Eigenvalues = 2.981 Phương sai trích: 66.43%
Bảng 2.17. Kiểm định Cronbach's Alpha của các nhóm biến quan sát về nhận thức chủ quan, lợi ích cảm nhận và quyết định đăng ký học
Nhóm biến Cronbach's Alpha Variance Số lượng biến
Nhận thức chủ quan 0.9 14.708 4
Lợi ích cảm nhận 0.909 13.275 4
Quyết định đăng ký học 0.884 13.093 4
( Nguồn: xử lý số liệu SPSS 20.0)
Hệ số Cronbach's Alpha của tất cả các nhân tố sau khi rút trích từ các biến quan sát bằng phương pháp phân tích nhân tố EFA đều lớn hơn 0.7. Đặc biệt, nhân tố “Quy trình dịch vụ” (Cronbach's Alpha =0.918) và “Lợi ích cảm nhân” (Cronbach's Alpha=0.909) có hệ số Cronbach's Alpha rất cao. Điều này do số biến của những nhân tố này cũng khá lớn (lần lượt là 5 biến và 4 biến), hơn nữa trong quá trình điều tra những đối tượng được hỏi chủ yếu là cán bộ công chức, học sinh, sinh viên có trình độ cũng như lối suy nghĩ tương đương nhau nên thang đo được xem có tính kiên định nội tại xuyên suốt tập hợp các biến quan sát của các câu trả lời. Ngoài ra, tất cả các hệ số Cronbach's Alpha của các nhóm biến quan sát về “Danh tiếng và uy tín”, “Ảnh hưởng xã hội”, “Chương trình xúc tiến”, “Cơ sở vật chất”, “Đội ngũ nhân viên”, ”Chương trình giảng dạy”, “Học phí”, “Nhận thức chủ quan” và “Quyết định đăng ký học” đều có giá trị Cronbach's Alpha khá cao và đều lớn hơn 0.7 và trong mỗi nhóm biến thì hệ số tương quan tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Điều này khẳng định thang đo các nhân tố rút trích từ các biến quan sát là phù hợp và đáng tin cậy. Vậy ta có thể sử dụng 11 nhóm biến này trong các bước phân tích tiếp theo.
2.2.4 Phân tích nhân tố khẳng định (CFA)
Phương pháp CFA trong phân tích mô hình cấu trúc tuyến tích được sử dụng bởi có nhiều ưu điểm hơn so với các phương pháp truyền thống như phương pháp hệ số tương quan, phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA), phương pháp đa phương pháp - đa khái niệm (MTMM),... (Bagozzi & Foxall, 1996). Cụ thể, phương pháp CFA cho phép kiểm định cấu trúc lý thuyết của các thang đo lường, như mối quan hệ giữa một khái niệm nghiên cứu với các khái niệm khác mà không bị chệch do sai số đo lường (Steenkamp & Van Trijp, 1991). Hơn nữa CFA cho phép kiểm định
giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo mà không cần dùng nhiều nghiên cứu như trong phương pháp truyền thống MTMM.
Trong nghiên cứu này, 11 nhân tố sau khi đã tiến hành rút trích ở bước phân tích EFA, được đưa vào kiểm định tính phù hợp, độ tin cậy, độ hội tụ, tính đơn nguyên và độ phân biệt dựa trên phương pháp phân tích CFA. Cụ thể, kết quả phân.
2.2.4.1 Đánh giá sự phù hợp của mô hình
Để đo lường mức độ phù hợp của mô hình với thông tin thị trường, nghiên cứu này sử dụng các chỉ tiêu: Chi-bình phương (yêu cầu: p > 5%)2; Chi-bình phương điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/DF < 3)3; Chỉ số GFI (Goodness-of-fit index ≈ 1); chỉ số thích hợp so sánh CFI (comparative fit index > 0.9); chỉ số TLI (Tucker & Lewis index > 0.9) và chỉ số RMSEA (root mean square error approximation < 0.08), (Browne và Cudek, 1992).
Bảng 2.18. Các chỉ số đánh giá sự phù hợp của mô hình với dữ liệu thị trường (trước khi hiệu chỉnh bằng hệ số MI - Modification Indices)
Các chỉ số đánh giá Giá trị CMIN/DF 1.592 GFI 0.73 TLI 0.885 CFI 0.896 RMSEA 0.061
( Nguồn: Kết quả phân tích CFA trên phần mềm Amos 22.0)
Dựa vào bảng trên ta thấy, CMIN/DF=1.592 (<3), GFI=0.73 (>0.7), RMSEA= 0.061 (< 0.08) đều phù hợp. Tuy nhiên, chỉ số TLI= 0.885 < 0.9 và CFI < 0.9 chưa thỏa mãn nên mô hình chưa tốt lắm.
2
Chỉ tiêu Chi-bình phương có nhược điểm là phụ thuộc vào kích thước mẫu.
3
Trong nghiên cứu thực tế CMIN/df < 5 (với mẫu n ≥ 162); hay CMIN/df < 3 (khi cỡ mẫu n ≤ 162) thì mô hình được xem là phù hợp tốt (Kettinger và Lee, 1995).
Bảng 2.19. Các chỉ số đánh giá sự phù hợp của mô hình với dữ liệu thị trường (sau khi hiệu chỉnh bằng hệ số MI - Modification Indices)
Các chỉ số đánh giá Giá trị CMIN/DF 1.513 GFI 0.744 TLI 0.9 CFI 0.91 RMSEA 0.056
( Nguồn: Kết quả phân tích CFA trên phần mềm Amos 22.0)
Sau khi hiệu chỉnh bằng hệ số MI - Modification Indices, các chỉ số đánh giá có sự thay đổi nhất định như sau: CMIN/DF= 1.513 (<3), GFI= 0.744 > 0.7, TLI=0.9 và CFG= 0.91 (> 0.9), RMSEA= 0.056 (< 0.08). Do vậy, có thể kết luận mô hình này sau hiệu chỉnh đã phù hợp (tương thích) với dữ liệu thị trường. Ngoài ra, cần xem xét thêm một số vấn đề về độ tin cậy thang đo, giá trị hội tụ, tính đơn nguyên và giá trị phân biệt.
2.2.4.2 Đánh giá độ tin cậy thang đo
Độ tin cậy thang đo được xem xét qua 2 chỉ số: Độ tin cậy tổng hợp (Composite reliability - CR), tổng phương sai rút trích (Average variance extracted - AVE) và hệ số Cronbach’s Alpha.
Theo Hair (1998, 612): “Tổng phương sai trích (AVE) của mỗi khái niệm nên vượt quá 0.4”; và phương sai trích cũng là một chỉ tiêu đo lường độ tin cậy. Nó phản ánh lượng biến thiên chung của các biến quan sát được tính toán bởi biến tiềm ẩn.
Schumacker & Lomax (2006, 178) cho rằng trong CFA, một vấn đề quan trọng cần phải quan tâm khác là độ tin cậy của tập hợp các biến quan sát đo lường một khái niệm (nhân tố). Yêu cầu của hệ số này (CR) là phải lớn hơn 0.7, nhưng không nên vượt quá 0.95 vì có thể xuất hiện biến thừa.
Nunnally (1978), Peterson (1994) và Slater (1995) đã đề xuất việc xem xét tính đồng nhất của dữ liệu trong từng thang đo dựa trên hệ số Cronbach’s alpha. Yêu cầu đối với các thang đo đưa vào kiểm định đó là đạt được giá trị kiểm định lớn hơn 0.7 nhưng không nên vượt quá 0.95 vì có thể xuất hiện biến thừa.
Kết quả phân tích ở bảng 2.20 dưới đây cho thấy, tất cả giá trị độ tin cậy tổng hợp (CR) của 11 khái niệm thuộc thang đo đều lớn hơn 0.7; các giá trị tổng phương sai rút trích (AVE) đều lớn hơn 0.5 và hệ số Cronbach's alfa đều rất cao, lớn hơn 0.7. Vậy có thể kết luận thang đo lường này đều đáng tin cậy.
2.2.4.3 Kiểm định giá trị hội tụ
Thang đo được xem là đạt giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hóa của các thang đo lớn hơn 0.5 và có ý nghĩa thống kê P–value < 0.05 (Gerbring & Anderson, 1988; Hair & cộng sự, 1992). Ngoài ra, còn một tiêu chí khác để kiểm tra giá trị hội tụ đó là tổng phương sai rút trích (AVE) của các khái niệm. Để khái niệm đạt giá trị hội tụ thì AVE tối thiểu phải là 0.5 (Fornell và Larcker, 1981).
Theo kết quả phân tích ở bảng 2.20 cho thấy, tất cả các hệ số đã chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa của 46 biến quan sát, thuôc 11 khái niệm đều lớn hơn 0.5. Đồng thời, giá trị tổng phương sai rút trích (AVE) của 11 khái niệm đều lớn hơn 0.5. Vậy nên có thể kết luận các khái niệm thuộc thang đo đều đạt giá trị hội tụ trong từng nhóm thang đo.