CÁC TIÊU CHÍ ĐỂ ĐÁNH GIÁ THANG ĐO

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) những nhân tố rào cản chuyển đổi ảnh hưởng đến sự thỏa mãn và lòng trung thành của khách hàng trong lĩnh vực phần mềm tại việt nam, nghiên cứu trường hợp phần mềm kế toán misa (Trang 33 - 34)

CHƯƠNG 3 : THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

3.4 CÁC TIÊU CHÍ ĐỂ ĐÁNH GIÁ THANG ĐO

Chúng ta cần đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo trước khi kiểm định lý thuyết khoa học (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 364). Thang đo được xem là tốt khi nó xác định đúng giá trị cần đo. Khi đó, độ tin cậy là thơng số thường sử dụng làm tiêu chuẩn để đánh giá mức độ phù hợp của thang đo. Độ tin cậy được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại (internal consistency) thông qua hệ số Cronbach Alpha và hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation). Thêm vào đó, người ta cũng sử dụng phân tích EFA để đánh giá độ giá trị (giá trị hội tụ và giá trị phân biệt) của thang đo.

3.4.1 Tiêu chí phân tích hệ số Cronbach Alpha

Hệ số Cronbach Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ của các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Hệ số Cronbach Alpha được sử dụng để loại các biến không phù hợp ra khỏi thang đo. Các biến có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có hệ số Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên thì chấp nhận được về mặt độ tin cậy (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 351).

3.4.2 Tiêu chí phân tích nhân tố EFA

Phân tích nhân tố là một bước để xác định số lượng các nhân tố trong thang đo. Các biến có trọng số (factor loading) ≥ 0.5 trong EFA sẽ đạt mức ý nghĩa, nếu nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại.

Số lượng nhân tố được xác định dựa trên chỉ số Eigenvalue. Đại lượng Eigenvalue cho biết lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 sẽ được giữ lại trong mơ hình phân tích. Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn biến gốc nên sẽ được loại bỏ. Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn (giữa 0.5 và 1) là đủ điều kiện để phân tích nhân tố, cịn nếu hệ sơ này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng phù hợp với các dữ liệu (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, trang 30-31).

Ngoài ra, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích phải lớn hơn hoặc bằng 50% (Gerbing & Anderson, 1987). Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát trên các nhân tố ≥ 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữ các nhân tố.

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) những nhân tố rào cản chuyển đổi ảnh hưởng đến sự thỏa mãn và lòng trung thành của khách hàng trong lĩnh vực phần mềm tại việt nam, nghiên cứu trường hợp phần mềm kế toán misa (Trang 33 - 34)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(82 trang)