6. Kết cấu của luận văn:
4.3.4. Đánh giá mô hình đo lường bằng phân tích nhân tố xác định
Sáu đo lường các cấu trúc khái niệm từ kết quả phân tích EFA ở trên sẽ là đối tượng của thủ tục phân tích nhân tố xác định (CFA) sử dụng phần mềm AMOS 16.0. Bảng 4.30 cho biết các chỉ số độ phù hợp của mô hình này.
Bảng 4.28. Các chỉ số thống kê phản ảnh độ phù hợp của mô hình đo lường ban đầu
RMSEA GFI CFI CMIN DF P CMIN/DF
0.059 0.875 0.941 327.38 194 0.000 1.688
Từ bảng 4.28, ta thấy giá trị của thống kê chi-bình phương là 327.38 với 194 bậc tự do, xác suất 0,000 chứng tỏ rằng thống kê này là có ý nghĩa với kích thước mẫu 198. Tỷ số Chi-bình phương chia bậc tự do CMIN/DF = 1.688 < 2.0 là khá tốt. Giá trị RMSEA là 0.059, nhỏ hơn 0,08, đồng thời giá trị CFI là 0.941 đều chấp nhận được. Tuy nhiên, GFI = 0.875, thấp hơn mức đề nghị 0.90. Kết quả phân tích này hàm ý rằng mô hình đo lường có độ phù hợp chấp nhận được. Tuy nhiên, khả năng cải thiện độ phù hợp của mô hình là rất cao.
Tiềm năng cải thiện độ phù hợp mô hình có thể được xác định dựa vào phần dư chuẩn hóa hoặc chỉ số hiệu chỉnh. Nếu mô hình được điều chỉnh theo các quan hệ trong cột 1 thì tiềm năng cải thiện độ phù hợp của mô hình được đo lường bằng mức giảm trong thống kê Chi – bình phương tối thiểu bằng giá trị trong cột M.I.
Bảng 4.29. Các chỉ số hiệu chỉnh mô hình Covariances(Group number 1 - Default model)
M.I. Par Change
e25 <--> e28 5.635 -.080 e22 <--> e26 5.197 .041 e21 <--> e27 4.407 -.048 e20 <--> e28 6.986 .097 e19 <--> e23 6.000 -.051 e19 <--> e22 8.026 .072 e13 <--> e28 4.080 -.066 e10 <--> e20 4.012 .072 e10 <--> e13 5.034 .071 e9 <--> e23 5.435 .048 e9 <--> e22 4.201 -.051 e9 <--> e20 5.065 -.071 e7 <--> e20 5.887 -.085 e6 <--> e11 6.481 -.065 e5 <--> e23 10.786 -.079 e5 <--> e20 4.570 .079 e5 <--> e8 6.232 -.079 e4 <--> e27 7.895 .072 e2 <--> e20 10.511 .139
Quan sát bảng 4.29, ta thấy rằng, các phần dư e5 của thang đo khái niệm Tin cậy làm giảm độ phù hợp của mô hình. Tuy nhiên việc hiệu chỉnh này đã không cải thiện đáng kể độ phù hợp của mô hình, thống kê Chi - bình phương giảm nhẹ, từ 327,38 xuống 300,33 (df = 191), xác suất p (χ2) hầu như không thay đổi.Ngoài ra, các chỉ số GFI, CFI đều tăng không đáng kể (từ 0,875 lên 0,882 vẫn nhỏ <0,9, và 0,941 lên 0,951, lần lượt), và RMSEA giảm xuống từ 0,059 chỉ còn 0,054.
Để cải thiện độ phù hợp của mô hình, đề tài này sử dụng một kỹ thuật lấy tổng trung bình các chỉ báo đối với 2 thang đo “Phương tiện hữu hình” và “Hài lòng” (xem Joreskog và Sorbom, 1993; Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007). Để ý rằng, 2 thang đo này, mỗi thang đo có 5 chỉ báo, vì vậy, tác giả đã lấy trung bình ngẫu nhiên 2 trong số 5 chỉ báo của mỗi thang đo để hình thành nên 3 chỉ báo chung cho mỗi đo lường của 2 cấu trúc khái niệm này.
Bảng 4.30. Các chỉ số thống kê phản ảnh độ phù hợp của mô hình đo lường điều chỉnh
RMSEA GFI CFI Chi- bình
phương-CMIN
Bậc tự do
(DF) P CMIN/DF
0.057 0.906 0.958 198.15 120 0.000 1.651
Lưu ý: xem chi tiết phụ lục 6
Bảng 4.30 cho biết các chỉ số độ phù hợp của mô hình CFA hiệu chỉnh. So với mô hình CFA ban đầu, rõ ràng độ phù hợp của mô hình CFA hiệu chỉnh là tốt hơn nhiều với GFI và CFI tăng đáng kể, đồng thời CMIN/DF và RMSEA cũng giảm. Kết quả này là phù hợp để đánh giá xa hơn.