7. KẾT CẤU LUẬN VĂN
3.5. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHẲNG ĐỊNH CFA
Phân tích nhân tố khẳng định CFA thông qua phần mềm phân tích cấu trúc
tuyến tính AMOS. Trong kiểm định thang đo, phương pháp CFA có nhiều ưu điểm hơn so phương pháp truyền thống như phương pháp hệ số tương quan, phương pháp
phân tích nhân tố khám phá EFA, (Bagozzi & Foxall 1996). 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 & Vantrijp 1991).
Để đo lường mức độ phù hợp của mô hình, nghiên cứu này sử dụng chỉ tiêu chi bình phương. Mô hình được gọi là thích hợp khi phép kiểm định chi bình
phương có giá trị P > 5%. Tuy nhiên chi bình phương có nhược điểm là nó phụ
thuộc vào kích thước mẫu, như vậy n là kích thước mẫu càng lớn thì giá trị thống kê chi bình phương càng lớn. Điều này làm giảm mức độ phù hợp của mô hình.
Nếu một mô hình nhận được giá trị TLI và CFI từ 0.9 đến 1, CMIN/df có
giá trị < 2, RMSEA yêu cầu < 0.05 thì mô hình phù hợp tốt. Trong một số trường
hợp giá trị này ≤ 0.08, mô hình được chấp nhận (Taylor, Sharland, Cronin và Bullard, 1993).
Theo Segar & Grover (1993) và Chin & Todd (1995), các giá trị CFI, TLI, NFI, GFI,…có giá trị > 0.9 được xem là mô hình phù hợp tốt. Nếu các giá trị này bằng 1, ta nói mô hình là hoàn hảo.
Trong nghiên cứu thực tế CMIN/df < 5 (với mẫu n ≥ 200); hay CMIN/df < 3
(khi cỡ mẫu n ≤ 200) thì mô hìnhđược xem là phù hợp tốt (Kettinger và Lee, 1995) + Thang đo đạt giá trị hội tụ nếu các trọng số chuẩn hóa đều cao (> 0.50) và có ý nghĩa thống kê P < 5% (Gerbing & Anderson 1988)
+ P > 0.05 được xem là mô hình phù hợp tốt (Arbuckle & Wothke, 1999; Rupp & Segal, 1989). Trong các nghiên cứu thuộc lĩnh vực khoa học xã hội, tất cả các mối
quan hệ nhân quả đề nghị có độ tin cậy ở mức 95% (p= 0.05) (Cohen, 1988).