CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.7.4 Phân tích nhân tố khẳng định CFA
Phân tích nhân tố khẳng định CFA là bước tiếp theo của EFA, đây là một trong các kỹ thuật thống kê của mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM). CFA cho chúng ta kiểm định các biến quan sát đại diện cho các nhân tố tốt đến mức nào. Phân tích nhân tố khẳng định giúp làm sang tỏ một số phương diện sau:
Đo lường tính đơn hướng: theo (Hair & Cộng sự, 1998), 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 đath được tính đơn hướng, trừ trường hợp có sai số của các biến quan sát có tương quan với nhau. Để đo lường mức độ phù hợp với thông tin thị trường, người ta thường sử dụng: Chi- Square (CMIN), Chi- Square điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/Df), chỉ số thích hợp tốt (GFI- Good Of Fitness Index), chỉ số thích hợp so sánh (CFI- Comparative Fit Index), chỉ số Tucker và Lewis ( TLI- Tucker & Lewis Index), chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Approximation).
Theo (Hair & Cộng sự, 2010), mô hình được xem là thích hợp với dữ liệu thị trường nếu kiểm định Chi-Square có P-Value > 0,05; CMIN/Df =< 2 là tốt, CMIN/Df =< 5 là chấp nhận được, một số trường hợp CMIN/Df có thể =< 3;GFI, TLI, CFI >= 0,9; và RMSEA =< 0,08 là tốt. Tuy nhiên, theo quan điểm gần đây của các nhà nghiên cứu thì GFI vẫn có thể chấp nhận được khi nhỏ hơn 0,9 (Hair Và Cộng sự, 1998). Đánh giá độ tin cậy của thang đo: độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua độ tin cậy tổng hợp (ρc) và tổng phương sai trích (ρvc) được tính theo công thức sau:
𝑝𝑐 = (∑ 𝜆𝑖) 𝑝 𝑖=1 2 (∑𝑝𝑖=1𝜆𝑖)2+∑𝑝𝑖=1(1−𝜆2𝑖) 𝑝𝑣𝑐 = ∑ 𝜆𝑖 2 𝑝 𝑖=1 ∑𝑝𝑖=1𝜆𝑖2+∑𝑝𝑖=1(1−𝜆𝑖2)
trong đó: 2 là trọng số chuẩn hóa của biến quan sát thứ i, (1 -i2 là phương sai của sai số đo lường biến quan sát thứ i và p là số biến quan sát của thang đo. Phương sai trích là một chỉ tiêu đo lường độ tin cậy. Nó phản ánh lượng biến thiên chung của cácbiến quan sát được tính toán bởi biến tiềm ẩn. Theo (Hair, Black, Babin, & Anderson, 2010), phương sai trích của mỗi khái niệm nên vượt quá 0,5. Một vấn đề quan trọng khác cần quan tâm trong CFA là độ tin cậy của tập hợp các biến quan sát đo lường một khái niệm (nhân tố). Thông thường, người ta ứng dụng hệ số Cronbach’s Alpha, vì hệ số này đo lường tính kiên định nội tại xuyên suốt tập hợp các biến quan sát trong một thang
đo.
Giá trị hội tụ: thang đo đạt được giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hóa của các thang đo đều cao (>0,5) và có ý nghĩa thống kê (P < 0,05) (Gerbing & Anderson, 1998). Giá trị phân biệt: (a) kiểm định giá trị phân biệt giữa các thành phần trong một khái niệm thuộc mô hình (Within Construct); (b) kiểm định giá trị phân biệt xuyên suốt (Across- Construct), tức là kiểm định mô hình đo lường tới hạn (Saturated Model), là mô hình mà các khái niệm nghiên cứu được tự do quan hệ với nhau. Giá trị phân biệt đạt được khi: tương quan giữa hai thành phần của khái niệm (Within Construct) hoặc hai khái niệm (Across -Construct) thực sự khác biệt so với 1. Khi đó, mô hình đạt được độ phù hợp với dữ liệu thị trường.