Các chỉ số đánh giá Giá trị CMIN/DF 8.301 GFI 0.975 TLI 0.910 NFI 0.980 IFI 0.982 CFI 0.982 RMSEA 0.149
Giá trị sig kiểm định phù hợp 0.000
(Nguồn kết quả nghiên cứu)
Thông qua kết quả đánh giá mức độ phù hợp của phân tích CFA, ta thấy giá trị CMIN/DF = 8.301, chỉ số đánh giá TLI, NFI, IFI và CFI, GFI, IFI > 0.9, giá trị kiểm định sig của mơ hình 0.000 < 0.05 nên ta có thể kết luận ở độ tin cậy 95% thì mơ hình này thích hợp về phân tích CFA, dữ liệu phân tích đã tương thích với mơ hình nghiên cứu.
Hình 4.3 Kết quả phân tích CFA thang đo sự gắn kết
Theo kết quả phân tích cho thấy, tất cả các hệ số chuẩn hóa của các biến quan sát lên khái niệm đo lường đã đạt yêu cầu (> 0.5), ta có thể kết luận rằng các nhân tố đạt giá trị hội tụ (kết quả trình bày cụ thể trong bảng hệ số chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa).
Bảng 4.11 Kiểm định giá trị hội tụ của các biến quan sát lên nhân tố thang đo lãnh đạo nghiệp vụ
Mối tương quan giữa biến quan sát với khái niệm
Hệ số chuẩn hóa Hệ số chưa chuẩn hóa
SGK1 <--- SGK .810 1.000 SGK2 <--- SGK .648 .977 SGK3 <--- SGK .771 .970 SGK4 <--- SGK .593 .679 SGK5 <--- SGK .828 .991 SGK6 <--- SGK .664 .786
4.4.4 Phân tích CFA cho thang đo khái niệm vốn tâm lý Bảng 4.12 Tóm tắt thơng tin phân tích CFA cho thang đo nghiệp vụ
Các chỉ số đánh giá Giá trị CMIN/DF 0.781 GFI 0.997 TLI 1.002 NFI 0.998 IFI 1.001 CFI 1.000 RMSEA 0.000
Giá trị sig kiểm định phù hợp
(Nguồn kết quả nghiên cứu)
Thông qua kết quả đánh giá mức độ phù hợp của phân tích CFA, ta thấy giá trị CMIN/DF = 8.301, chỉ số đánh giá TLI, NFI, IFI và CFI, GFI, IFI > 0.9, giá trị kiểm định sig của mơ hình 0.000 < 0.05 nên ta có thể kết luận ở độ tin cậy 95% thì mơ hình này thích hợp về phân tích CFA, dữ liệu phân tích đã tương thích với mơ hình nghiên cứu
Hình 4.4 Kết quả phân tích CFA thang đo sự gắn kết. 4.5. Kết quả phân tích nhân tố khẳng định CFA cho mơ hình tới hạn 4.5. Kết quả phân tích nhân tố khẳng định CFA cho mơ hình tới hạn
Theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2008) khi phân tích CFA để đo lường mức độ phù hợp của mơ hình với thơng tin thị trường, người ta thường sử dụng Chi-square điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df); Chỉ số thích hợp so sánh (CFI_ Comparative Fit Index); Chỉ số Tucker & Lewis (TLI_ Tucker & Lewis Index); Chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Approximation); Chỉ số GFI Mơ hình được xem là thích hợp với dữ liệu thị trường khi kiểm định Chi-square có P-value < 0,05, các giá trị GFI, TLI, CFI ≥0,9, hoặc >0.8 CMIN/df ≤ 3, RMSEA ≤ 0,08 thì mơ hình được xem là phù hợp với dữ liệu thị trường, hay tương thích với dữ liệu thị trường, nếu các chỉ số đạt giá trị thấp hơn lân cận thì mơ hình vẫn có thể tương thích với dữ liệu thị trường.
Phân tích nhân tố khẳng định (Confirmatory Factor Analysis) là một trong các kỹ thuật thống kê nhằm phục vụ cho mơ hình cấu trúc tuyến tính, CFA cho chúng ta
kiểm định các biến quan sát đại diện cho các nhân tố tốt đến mức nào. CFA là bước tiếp theo của EFA vì CFA chỉ sử dụng thích hợp khi nhà nghiên cứu có sẵn một số kiến thức về cấu trúc tiềm ẩn cơ sở, trong đó mối quan hệ hay giả thuyết (có được từ lý thuyết hay thực nghiệm) giữa biến quan sát và nhân tố cơ sở thì được nhà nghiên cứu mặc nhiên thừa nhận trước khi tiến hành kiểm định thống kê.
Phương pháp CFA được sử dụng để khẳng định lại tính đơn hướng, tin cậy, giá trị hội tụ và phân biệt của bộ thang đo những yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sản phẩm xanh - Nghiên cứu trường hợp túi nilon tự hủy sinh học của người tiêu dùng trên địa bàn TP. HCM.
4.51. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình CFA tới hạn Bảng 4.13 Tóm tắt thơng tin phân tích CFA Bảng 4.13 Tóm tắt thơng tin phân tích CFA
Các chỉ số đánh giá Giá trị CMIN 499.235 DF 215 CMIN/DF 2.322 GFI 0.887 TLI 0.940 NFI 0.915 IFI 0.950 CFI 0.949 RMSEA 0.063
Giá trị sig kiểm định phù hợp 0.000
(Nguồn kết quả nghiên cứu)
Thông qua kết quả đánh giá mức độ phù hợp của phân tích CFA, ta thấy giá trị CMIN/DF =2.322 (<3), chỉ số đánh giá TLI, NFI, IFI và CFI > 0.9. Bên cạnh đó, chỉ số GFI đạt 0.887 (>0.8), chỉ số RMSEA 0.0064 < 0.08 và giá trị kiểm định sig của mơ hình 0.000 < 0.05 nên ta có thể kết luận ở độ tin cậy 95% thì mơ hình này thích hợp về phân tích CFA, dữ liệu phân tích đã tương thích với mơ hình nghiên cứu.
4.5.2. Đánh giá độ tin cậy của thang đo mơ hình tới hạn
Độ tin cậy thang đo là một trong những giá trị của thang đo cần kiểm định chắc hơn, độ tin cậy thơng qua phân tích CFA được đo lường bằng các chỉ số độ tin cậy tổng hợp (CR), tổng phương sai rút trích (AVE) và hệ số Cronbach’s Alpha.
Hệ số Cronbach’s Alpha ở phần trên đã trình bày, các thang đo cho các khái niệm đạt yêu cầu về hệ số Cronbach’s Alpha.
Bảng 4.14: Các thơng số tin cậy tổng hợp, phương sai trích
Khái niệm Tổng phương sai rút trích (AVE)
Độ tin cậy tổng hợp (CR)
Lãnh đạo đổi mới về chất 0.619838 0.905424 Vốn tâm lý 0.618855 0.904945 Sự gắn kết 0.522364 0.866506 Lãnh đạo nghiệp vụ 0.545151 0.848793
(Nguồn kết quả nghiên cứu)
Theo Hair & cộng sự (1995), thang đo được đánh giá là đáng tin cậy khi độ tin cậy tổng hợp có ý nghĩa khi có giá trị lớn hơn 0,5 và tổng phương sai rút trích có ý nghĩa > 0.5. Dựa vào kết quả đánh giá tổng phương sai trích và độ tin cậy tổng hợp của các khái niệm ta thấy rằng, các giá trị thang đo dường như có giá trị từ 0.5 trở lên, đối với tổng phương sai trích dao động 0.522- 0.619, độ tin cậy tổng hợp của các khái niệm cũng có giá trị dao động từ 0.848- 0.905.
Tóm lại, kết quả đánh giá độ tin cậy tổng hợp cho thấy các thang đo thuộc các khái niệm nghiên cứu đều có kết quả đạt yêu cầu, tiếp theo ta đi đến kiểm định giá trị khác của thang đo.
4.5.3. Kiểm định giá trị hội tụ mơ hình tới hạn
Theo Hair và cộng sự (1995), thang đo được xem là đạt giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hóa của các thang đo trong phân tích CFA lớn hơn 0,5 và có ý nghĩa thống kê Ngồi ra, cịn một tiêu chí khác để kiểm tra giá trị hội tụ đó là tổng phương sai rút trích (AVE) của các khái niệm tối thiểu > 0.5.
Theo kết quả phân tích cho thấy, tất cả các hệ số chuẩn hóa của các biến quan sát lên khái niệm đo lường đã đạt yêu cầu (> 0.5). Bên cạnh đó, giá trị tổng phương sai trích của các khái niệm cũng đạt yêu cầu đều lớn hơn 0.5, từ đó ta có thể kết luận rằng các nhân tố đạt giá trị hội tụ (kết quả trình bày cụ thể trong bảng hệ số chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa).
Bảng 4.15: Hệ số chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa của các biến quan sát
Mối tương quan giữa biến quan sát với khái niệm
Hệ số chuẩn hóa Hệ số chưa chuẩn hóa LDMVC1 <--- LDMVC .670 1.000 LDMVC2 <--- LDMVC .959 1.464 LDMVC3 <--- LDMVC .767 1.277 LDMVC5 <--- LDMVC .702 1.098 LDMVC6 <--- LDMVC .908 1.379 LDMVC7 <--- LDMVC .667 1.095 VTL1 <--- VTL .735 1.000 VTL2 <--- VTL .917 1.276 VTL3 <--- VTL .724 1.167 VTL4 <--- VTL .581 .917 VTL5 <--- VTL .925 1.362 VTL6 <--- VTL .784 1.183 SGK1 <--- SGK .839 1.000 SGK2 <--- SGK .665 .969 SGK3 <--- SGK .749 .912 SGK4 <--- SGK .653 .725 SGK5 <--- SGK .777 .899 SGK6 <--- SGK .630 .734 LDNV1 <--- LDNV .609 1.000 LDNV2 <--- LDNV .525 .864
Mối tương quan giữa biến quan sát với khái niệm
Hệ số chuẩn hóa Hệ số chưa chuẩn hóa LDNV4 <--- LDNV .563 .844
LDNV5 <--- LDNV .974 1.634
LDNV6 <--- LDNV .902 1.400
(Nguồn kết quả nghiên cứu)
4.5.4. Kiểm định tính đơn ngun đơn hướng mơ hình tới hạn
Việc xác định tính đơn nguyên đơn hướng của thang đo, dựa vào các giá trị đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình ta có thể kết luận rằng thang đo đạt được tính đơn nguyên, đơn hướng với các giá trị đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình, CMIN/DF = 2.322 (<3), chỉ số đánh giá TLI và CFI, NFI, IFI > 0.9. Bên cạnh đó, chỉ số GFI đạt 0.887 (>0.8), chỉ số RMSEA 0.063 < 0.08 và giá trị kiểm định sig của mơ hình 0.000 < 0.05 nên ta có thể kết luận ở độ tin cậy 95% thì mơ hình này thích hợp về phân tích CFA. Điều này ta có thể kết luận rằng thang đo đạt được tính đơn nguyên, đơn hướng.
Bảng 4.16: Giá trị tổng phương sai trích và căn bậc 2 tổng phương sai trích
Khái niệm Tổng phương sai rút trích (AVE)
Giá trị căn bậc 2 của AVE
Lãnh đạo đổi mới về chất 0.619838 0.787298 Vốn tâm lý 0.618855 0.786674 Sự gắn kết 0.522364 0.722748 Lãnh đạo nghiệp vụ 0.545151 0.738343
(Nguồn kết quả nghiên cứu)
4.5.5 Kiểm định giá trị phân biệt mô hình tới hạn
Để kiểm định giá trị phân biệt, giá trị phân biệt được biết đến thông qua 2 tiêu chí đánh giá sau:
Đánh giá hệ số tương quan giữa các nhân tố có khác 1 hay khơng, thơng qua giá trị hệ số tương quan và giá trị kiểm định P-value.
So sánh giá trị căn bậc 2 của tổng phương sai trích với các hệ số tương quan của một nhân tố với các nhân tố còn lại.
Bảng 4.17: Bảng kiểm định giá trị phân biệt
Mối tương quan giữa các
khái niệm Estimate S.E C.R P
LDMVC <--> VTL .127 .031 4.156 *** LDMVC <--> SGK .232 .040 5.753 *** LDMVC <--> LDNV .057 .029 1.963 .050 VTL <--> SGK .212 .042 5.101 *** VTL <--> LDNV .153 .035 4.380 *** SGK <--> LDNV .160 .041 3.857 ***
(Nguồn kết quả nghiên cứu)
Dựa vào kết quả nghiên cứu ta thấy các giá trị của căn bậc 2 tổng phương sai trích và các hệ số tương quan thỏa mãn điều kiện, nên ta có thể nói rằng với dữ liệu hiện có thì thang đo đạt được giá trị phân biệt, điều này cho thấy thang đo bài nghiên cứu sử dụng rất đáng tin cậy và sử dụng tốt.
Như vậy thơng qua phân tích nhân tố khẳng định, ta có được mơ hình CFA được thể hiện như trong hình, với các tiêu chí đánh giá về mức độ phù hợp mơ hình được đáp ứng, hay các giá trị của thang đo cũng được đáp ứng và thỏa mãn yêu cầu.
Bảng 4.18: Hệ số tương quan các khái niệm nghiên cứu LDNV VTL LDMVC SGK LDNV VTL LDMVC SGK LDNV Pearson Correlation 1 .344** .105 .279** Sig. (2-tailed) .000 .057 .000 N 331 331 331 331 VTL Pearson Correlation .344** 1 .258** .325** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 N 331 331 331 331 LDMVC Pearson Correlation .105 .258** 1 .334** Sig. (2-tailed) .057 .000 .000 N 331 331 331 331 SGK Pearson Correlation .279** .325** .334** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 N 331 331 331 331 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
(Nguồn kết quả nghiên cứu)
(Nguồn kết quả nghiên cứu)
4.6. Kết quả phân tích cấu trúc tuyến tính (SEM)
Sau khi thực hiện phân tích nhân tố khẳng định CFA, ta tiến hành thực hiện phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM, nhằm kiểm định các giả thuyết nghiên cứu và đo lường sự tác động của các yếu tố lên nhau.
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011) khi phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính các đặc điểm về đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình cũng được xem xét giống như khi phân tích CFA, các chỉ số đánh giá như CMIN/df (<3), chỉ số TLI, CFI >=0.9 (lân cận 0.9), chỉ số GFI >=0.8, hệ số RMSEA < 0.08 thì mơ hình được xem là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu.
Dựa vào kết quả phân tích SEM ta có thể thấy rằng các kết quả đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình đạt yêu cầu, chỉ số CMIN/df = 2.231 (<3), chỉ số TLI = 0.945 và CFI = 0.954 (>0.9), NFI = 0.919 chỉ số GFI = 0.893 > 0.8, RMSEA = 0.061 (<0.08), giá trị kiểm định P-value mức độ phù hợp = 0.00 (<0.05) nên ở độ tin cậy 95% ta kết luận rằng dữ liệu phù hợp với mơ hình SEM phân tích, các kết quả giải thích đáng tin cậy để sử dụng.
Phương pháp phân tích cấu trúc tuyến tính SEM cho thấy được ưu điểm hơn phương pháp hồi quy tuyến tính bội vì giải quyết được mơ hình ước lượng đồng thời, các mối quan hệ phức tạp sẽ được thể hiện một cách dễ dàng, chúng ta không phải thực hiện hồi quy từng phần sau đó mới tính mức độ phù hợp mơ hình tổng thể.
Thơng qua các kỹ thuật phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM, kết quả các tiêu chính đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình được thể hiện như sau:
Bảng 4.19 tóm tắt các thông số đánh giá mức độ phù hợp phân tích SEM Các chỉ số đánh giá Giá trị CMIN/DF 2.213 GFI 0.893 TLI 0.945 NFI 0.919 IFI 0.954 CFI 0.954 RMSEA 0.061
Giá trị sig kiểm định phù hợp 0.000
(Nguồn kết quả nghiên cứu)
Các giả thuyết nghiên cứu luận văn cần kiểm định như sau:
Bảng 4.20: Kết quả kiểm định cấu trúc tuyến tính SEM
Estimate S.E. C.R. P Label
VTL <--- LDMVC .254 .063 4.040 ***
VTL <--- LDNV .252 .058 4.365 ***
SGK <--- VTL .240 .071 3.396 ***
SGK <--- LDMVC .398 .076 5.210 ***
SGK <--- LDNV .166 .065 2.554 .011
Bảng 4.21: Kết quả phân tích Boostrap
Parameter SE SE-SE Mean Bias SE-Bias
VTL <--- LDMVC .074 .002 .258 .004 .003 VTL <--- LDNV .058 .002 .250 -.003 .003 SGK <--- VTL .092 .003 .244 .004 .004 SGK <--- LDMVC .096 .003 .400 .002 .004 SGK <--- LDNV .062 .002 .164 -.002 .003
(Nguồn kết quả nghiên cứu)
Kết quả phân tích Boostrap, với số mẫu nghiên cứu bằng phương pháp Boostrap là 500 mẫu số mẫu này giúp đánh giá lại mơ hình ước lượng, với các kết quả phân tích cho thấy trung bình các hệ số ước lượng có giá trị khơng chênh lệch nhiều so với phương pháp ước lượng thơng thường. Bên cạnh đó, các sai số ước lượng giữa 2 phương pháp là khơng đáng kể, nên ta có thể kết luận rằng các hệ số ước lượng của mơ hình đáng tin cậy và việc giải thích kết quả an tồn.
Thơng qua bảng kiểm định các giả thuyết nghiên cứu, ta thấy hệ số tác động của lãnh đạo đổi mới về chất lên sự gắn kết nhân viên là 0.398, với ý nghĩa kiểm định có sig = 0.000 (<0.05) nên ở độ tin cậy 95% ta kết luận rằng lãnh đạo đổi mới về chất có mối quan hệ cùng chiều lên sự gắn kết nhân viên, khi tăng yếu tố lãnh đạo đổi mới về chất thì sự gắn kết nhân viên sẽ được cải thiện (gia tăng) và ngược lại.
Hệ số tác động của lãnh đạo nghiệp vụ lên sự gắn kết nhân viên là 0.166, với giá trị sig là 0.00 <0.05 rất nhiều, nên ở độ tin cậy 95% ta kết luận rằng lãnh
đạo nghiệp vụ tác động cùng chiều lên vốn tâm lý. Điều này có nghĩa trong điều
kiện các yếu tố khác không đổi khi tăng lãnh đạo nghiệp vụ lên thì vốn tâm lý của nhân viên sẽ gia tăng và tích cực và ngược lại
Hệ số tác động của lãnh đạo đổi mới về chất lên vốn tâm lý là 0.254 với giá trị