( Nguồn : Kết quả phân tích dữ liệu từ phần mềm AMOS)
Kết quả CFA mơ hình đo lường tới hạn (xem Hình 4.4) cho thấy CMIN/DF= 1,491 <2; TLI, CFI, GFI đều lớn hơn 0.9; RMSEA= 0.036 < 0.08 đều phù hợp. Do vậy, mơ hình phù hợp hay tương thích với dữ liệu nghiên cứu.
4.4.3 Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Để đánh giá độ tin cậy của thang đo, nghiên cứu sử sụng hệ số tin cậy tổng hợp (Composite Reliability - CR) và phương sai trích trung bình (Average Variance
Extrated - AVE). Chỉ số CR > 0,7 là tốt, nếu nằm trong giá trị từ 0,6 đến 0,7 thì vẫn chấp nhận, và phương sai trích trung bình AVE > 0,5 (Bagozzi và Yi, 1998). Tuy nhiên theo nghiên cứu của Fornell và Lacker (1981), giá trị hệ số tin cậy tổng hợp CR > 0,58 và phương sai trích trung bình AVE > 0,4 thì vẫn được chấp nhận.
Bảng 4.6 Độ tin cậy tổng hợp và phương sai trích của các nhân tố Nhân tố Độ tin cậy tổng hợp (CR) Phương sai trích (AVE) Nhân tố Độ tin cậy tổng hợp (CR) Phương sai trích (AVE)
CO 0,894 0,679
IS 0,890 0,669
CL 0,865 0,618
EX 0,875 0,701
RQ 0,622 0,452
( Nguồn : Kết quả từ phần mềm AMOS)
Kết quả hệ số tin cậy tổng hợp CR của nghiên cứu này đều lớn hơn 0.6 đáp ứng yêu cầu so với lý thuyết đề ra. Kết quả cho thấy độ tin cậy của bảng câu hỏi trong cuộc khảo sát rất đáng tin cậy.
Kết quả phương sai trích trung bình AVE trong nghiên cứu này đều lớn hơn 0.4 đáp ứng yêu cầu so với lý thuyết đề ra. Điều này cho thấy kết quả của giá trị hội tụ của các nhân tố đáp ứng được yêu cầu của cuộc khảo sát.
4.4.4 Kiểm định giá trị hội tụ
Thang đo đạt được giá trị hội tụ khi các hệ số tải của các biến quan sát lên nhân tố phải có ý nghĩa thống kê (với độ tin cậy 95% thì p ≤ 0,05) và các trọng số hồi quy đã chuẩn hóa (Standardized Regression Weights) của các biến quan sát phải đạt từ 0,5 trở lên trong cả hai mơ hình đo lường CFA và mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM (Hair và cộng sự, 1998).
Bảng 4.7 Kiểm định giá trị hội tụ Mối tương quan Hệ số chưa chuẩn Mối tương quan Hệ số chưa chuẩn
hóa Hệ số chuẩn hóa
CO1 <--- CO 1,000 0,813 CO2 <--- CO 1,065 0,870 CO3 <--- CO 1,013 0,822 CO4 <--- CO 0,977 0,789 IS2 <--- IS 1,000 0,845 IS4 <--- IS 0,901 0,847 IS3 <--- IS 0,973 0,838 IS1 <--- IS 0,871 0,737 CL2 <--- CL 1,000 0,862 CL3 <--- CL 0,926 0,803 CL1 <--- CL 0,763 0,704 CL4 <--- CL 0,908 0,766 EX2 <--- EX 1,000 0,893 EX1 <--- EX 0,946 0,859 EX4 <--- EX 0,843 0,753 SAT2 <--- SAT 1,000 0,891 SAT3 <--- SAT 0,836 0,876 SAT1 <--- SAT 0,893 0,823 TR1 <--- TR 1,000 0,728 TR2 <--- TR 1,017 0,752 TR3 <--- TR 0,970 0,694 TR4 <--- TR 1,037 0,715
4.4.5 Kiểm định giá trị phân biệt
Theo Fornell và Lacker (1981), độ giá trị phân biệt ( Discriminant validity) đo lường độ giá trị phân biệt giúp đảm bảo sự khác biệt, khơng có mối tương quan giữa các yếu tố sử dụng để đo lường các nhân tố. Để đo lường giá trị phân biệt thì căn bậc hai AVE của mỗi nhân tố đo lường đều lớn hơn hệ số liên hệ ( latent variable correlations) giữa nhân tố đó với các nhân tố khác cho thấy độ phân biệt và tính tin cây của các nhân tố.
Từ kết quả ở Bảng 4.8 cho thấy Căn bậc hai của AVE lớn hơn các tương quan giữa các biến với nhau do vậy tính phân biệt được đảm bảo.
Bảng 4.8 Kiểm định giá trị phân biệt
CO IS CL EX RQ CO 0,824 IS 0,431 0,818 CL 0,446 0,523 0,786 EX 0,583 0,356 0,403 0,837 RQ 0,513 0,422 0,612 0,423 0,672
( Nguồn : Kết quả từ phần mềm AMOS)
4.5 Kiểm định mơ hình cấu trúc SEM
Sau khi phân tích CFA, nghiên cứu sử dụng mơ hình cấu trúc SEM nhằm xác định các nhân tố ảnh hưởng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố. Phân tích SEM được tiến hành phân tích bắt đầu từ mơ hình nghiên cứu đề xuất ban đầu.
Kết quả thực hiện mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM (xem Hình 4.5) cho ra các chỉ tiêu có giá trị như sau: CMIN/df = 1,551 (<2) đạt yêu cầu cho độ tương thích, đồng thời các chỉ tiêu khác cũng đạt yêu cầu: CFI = 0,976 (>0,9), GFI = 0,929 ,TLI = 0,973 (>0,9) và RMSEA = 0,039 (<0,08). Các chỉ số này đều đáp ứng được các yêu
cầu về mặt lý thuyết (Hair và cộng sự, 1998). Vì vậy, tác giả có thể kết luận mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM này thích hợp với dữ liệu thu thập từ thị trường.