3 Thực hành chạy EFA và CFA trên SPSS và Amos với dữ liệu thực
3.4 Mô hình SEM
3.4.1 Dữ liệu Yên Bái
Hình 3.4.1: Mơ hình SEM với nhân tố Ý định thích ứng là nhân tố phụ thuộc
(So sánh giá trị C.R này với 1.96 ( do 1.96 là giá trị của phân phối chuẩn ở mức .9750 , nghĩa là 2.5% một phía, 2 phía sẽ là 5%). Cột P <5% thì kết luận là giả thuyết Bias khác 0 có ý nghĩa thống kê. Do giả thuyết H0 : Bias =0, Ha: Bias <>0
Nếu giá trị C.R này > 1.96 thì suy ra p-value < 5%, chấp nhập Ha, kết luận độ lệch khác 0 có ý nghĩa thống kê ở mức tin cậy 95%.
Còn nếu C.R < 1.96 , suy ra p-value > 5%, bác bỏ Ha, chấp nhận H0, kết luận độ lệch khác 0 khơng có ý nghĩa thống kê ở mức tin cậy 95%, và như thế ta kết luận được mơ hình ước lượng (lúc trước khi check vào option bootstrap) có thể tin cậy được. Thơng thường đây là kết quả mong đợi khi phân tích SEM.)
3.4.2 Phân tích đa nhóm
AIC
Model AIC BCC BIC CAIC
Default model 90.825 93.302 181.645 207.645 Saturated model 110.000 115.238 302.118 357.118 Independence model 993.243 994.195 1028.173 1038.173
ECVI
Model ECVI LO 90 HI 90 MECVI Default model .375 .335 .459 .386 Saturated model .455 .455 .455 .476 Independence model 4.10 4 3.700 4.539 4.180
HOELTER
Model HOELTER .05 HOELTER .01 Default model 266 310 Independence model 16 18
Ước lượng ML Bootstrap 500 Bootstrap 1000 Bootstrap 2000 Estimate P Mean Mean CR Mean CR YDThichUng L99 NiemTin 0.669 *** 0.704 1.714 0.702 2.8 0.693 3.333 YDThichUng L99 ChuQuan 0.034 0.713 0.024 -0.6 0.026 -0.333 0.03 1.5 YDThichUng L99 NhanThuc -0.026 0.824 -0.044 -2 -0.043 -2.6 -0.039 -3.333 D5.3 L99 YDThichUng 1 1 -0.5 1 -1.5 1 -3 D5.4 L99 YDThichUng 0.861 *** 0.865 0 0.868 1.5 0.87 4 D6.10 L99 YDThichUng 0.586 *** 0.59 -0.666 0.591 -0.5 0.593 0 D4.3 L99 NiemTin 1 1 -2.5 1 -2 1 -3 D4.2 L99 NiemTin 1.027 *** 1.028 -1.666 1.031 -0.5 1.032 -1 D4.1 L99 NiemTin 0.726 *** 0.719 -3 0.721 -4 0.72 -4.5 D8.3 L99 ChuQuan 1 1 2.8 1 2.75 1 4.666 D8.2 L99 ChuQuan 1 *** 0.846 -1.2 0.851 -0.333 0.845 -1.5 D1.1.4 L99 NhanThuc 1 1 -0.5 1 -2 1 -2 D1.1.5 L99 NhanThuc 0.958 *** 0.953 -3 0.957 -2 0.958 -2 Bảng 3.4.1: Hệ số hồi quy của mơ hình SEM ở hình 4.1 (giá trị các mũi tên thẳng 1 chiều)
Covariances: (Group number 1 - Default model)
Estimate P NiemTin <−−> ChuQuan 0.731 *** NiemTin <−−> NhanThuc 1.033 *** ChuQuan <−−> NhanThuc 0.78 ***
Bảng 3.4.2: Phương sai giữa các nhân tố của mơ hình SEM ở hình 4.1 (giá trị các mũi tên cong 2 chiều)
CMIN
Model RPAR CMIN DF P CMIN/DF Default model 104 120.37
5 116 .372 1.038 Saturated model 220 .000 0
Independence model 40 1188.867 180 .000 6.605
RMR, GFI
Model RMR GFI AGFI PGFI Default model .154 .914 .837 482 Saturated model .000 1.000
Independence model .876 .438 .313 .358
Parsimony-Adjusted Measures
Model PRATIO PNFI PCFI
Default model .644 .579 .642 Saturated model .000 .000 .000 Independence model 1.000 .000 .000 NCP Model NCP LO 90 HI 90 Default model 4.375 .000 34.631 Saturated model .000 .000 .000 Independence model 1008.867 903.513 1121.691 FMIN Model FMIN FO LO 90 HI 90 Default model .504 .018 .000 .145 Saturated model .000 .000 .000 .000 Independence model 4.974 4.221 3.780 4.693 Baseline Comparisons
Model NFI Dealta 1 RFI rho 1 IFI Delta 2 TLI rho 2 CFI Default model .899 .843 .996 .993 .996 Saturated model 1.000 1.000 1.000 Independence model .000 .000 .000 .0000 .000
RMSEA
Model RMSEA LO 90 HI 90 PCLOSE Default model .013 .000 .035 .999 Independence model .153 .145 .161 .000
AIC
Model AIC BCC BIC CAIC Default model 328.375 379.199
Saturated model 440.000 547.513 Independence model 1268.867 1288.415
ECVI
Model ECVI LO 90 HI 90 MECVI Default model 1.374 1.356 1.501 1.587 Saturated model 1.841 1.841 1.841 2.291 Independence model 5.309 4.868 5.781 5.391
HOELTER
Model HOELTER .05 HOELTER .01 Default model 286 310 Independence model 46 49
Kinh Thái Mông Tày
Estimate P Estimate P Estimate P Estimate P YDThichUng L99 NiemTin 0.185 0.441 0.762 0.015 1.594 0.031 2.181 0.008 YDThichUng L99 ChuQuan 0.224 0.131 -0.183 0.349 -0.178 0.455 0.187 0.339 YDThichUng L99 NhanThuc -0.024 0.88 0.1 0.616 -0.136 0.693 -1.028 0.051 D5.3 L99 YDThichUng 1 1 1 1 D5.4 L99 YDThichUng 1.027 *** 0.694 *** 0.951 *** 0.887 *** D6.10 L99 YDThichUng 0.658 *** 0.881 *** 0.007 0.961 0.973 *** D4.3 L99 NiemTin 1 1 1 1 D4.2 L99 NiemTin 0.902 *** 0.774 *** 1.209 *** 1.281 *** D4.1 L99 NiemTin 0.812 *** 0.064 0.46 0.734 *** 1.027 *** D8.3 L99 ChuQuan 1 1 1 1 D8.2 L99 ChuQuan 0.866 *** 0.806 0.006 0.998 *** 0.446 0.114 D1.1.4 L99 NhanThuc 1 1 1 1 D1.1.5 L99 NhanThuc 0.891 *** 0.679 0.002 1.105 *** 1.034 ***
Bảng 3.4.3: Hệ số hồi quy của mơ hình SEM trong phân tích đa nhóm với 4 dân tộc
Kinh Thái Mơng Tày Estimate P Estimate P Estimate P Estimate P NiemTin <-> ChuQuan 1.031 *** 0.878 0.037 0.613 0.012 0.541 0.058 NiemTin <-> NhanThuc 1.036 *** 1.168 0.003 0.658 *** 1.388 *** ChuQuan <-> NhanThuc 0.731 0.034 0.866 0.073 0.61 0.03 0.8616 0.022
Mơ hình SEM
Hình 3.0.1: Mơ hình SEM n Bái
Tài liệu tham khảo
[1] Nguyễn Hữu Du,Phương pháp phân tích thành phần chính và phân tích chùm trong xử lí số liệu thống kê nhiều chiều.Tạp chí Khoa học và Phát triển 2014, tập 1 2, số 5: 762-768.
[2] Đào Hữu Hồ (2015),Lý thuyết ước lượng, NXB Đại học Quốc gia Hà Nội.
[3] Nguyễn Hữu Dư, Nguyễn Văn Hữu (2003),Phân tích thống kê và dự báo, NXB Đại học Quốc
gia Hà Nội.
[4] Lê Tấn Phùng, Phân tích yếu tố khẳng định (Confirmatory Factor Analysis), letan-
phung.blogspot.com
[5] Timothy A. Brown PsyD,Confirmatory Factor Analysis for Applied Research, Second Edition (Methodology in the Social Sciences).
[6] Joseph F Hair. Multivariate data analysis : a global perspective., Upper Saddle River, N.J. ;
London : Pearson Education, 2010.
[7] Peter Tryfos,Chapter 14 Factor analysis,yorku.ca
[8] Hair, J., Black, W., Babin, B., and Anderson, R. (2010). Multivariate data analysis (7th ed.): Prentice-Hall, Inc. Upper Saddle River, NJ, USA.
[9] Hu, L. T., Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analy- sis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural equation modeling: a multidis- ciplinary journal.
[10] Kline, R. B. (2011). Principles and practice of structural equation modeling (3rd ed.). New York, NY: Guilford publications.
[11] Lawrence S. Meyers, Glenn C. Gamst, A. J. Guarino (2000). Performing Data Analysis Using IBM SPSS. Wiley; 1 edition.