4.1.1.1 Kiểm tra giả định quan hệ tuyến tính đơn giữa các khái niệm
Mơ hình cấu trúc chỉ cho phép kiểm định các mối quan hệ tuyến tính. Vì thế, trước khi chính thức xác lập mơ hình cấu trúc, các tiền giả định (presupposition) về mối quan hệ tuyến tính đơn giữa các cặp khái niệm nghiên cứu cần được kiểm tra trên dữ liệu mẫu (Byrne, 2010).
Hình 4.1 Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh sau khi phân tích CFA bậc 2
Chú thích
Mơ hình cấu trúc (structural model) chỉ bao gồm CL, HL, GB và TH Thành phần Chi phí (cp) đã bị loại; và (*) là các hệ số tải nhân tố bậc 2 của từng thành phần CL (p=0.001) .62* tc H2 H1a HL CL .71* dp .67* pv .75* vc .75* td GB H1b H3 TH
Trong nghiên cứu này, mơ hình cấu trúc có đến 6 giả định quan hệ tuyến tính đơn cần kiểm tra và được ký hiệu như sau: prH1a, prH1b, prH2; prH3 và preF1, preF2 (Bảng 4.1). Mối quan hệ tuyến tính đơn được xem là có ý nghĩa về mặt thống kê khi
Sig.<0.05.
Bảng 4.1 Kết quả kiểm tra các tiền giả định tuyến tính đơn
Giả
định Hướng tác động
Ước lượng tham số Hệ số R2 F df1 df2 Sig. Hằng số Hệ số b preH1a CLHL .864 2874.41 1 451 .000 -.327 .540 preH1b CLGB .641 805.96 1 451 .000 -.771 .670 preH2 HLGB .618 729.59 1 451 .000 .023 1.132 preH3 GB .606 694.90 1 451 .000 1.051 .657 preF1 CLTH .453 374.09 1 451 .000 .290 .475 preF2 HLTH .399 299.56 1 451 .000 .981 .768
Kết quả phân tích khẳng định 6 mối quan hệ tuyến tính đơn đều tồn tại trên dữ liệu mẫu nghiên cứu với Sig.=0.000 và hệ số R-square từ 0.399 (preF2) trở lên.
Điều này cho thấy có đủ cơ sở để xây dựng mơ hình cấu trúc.
4.1.1.2 Kiểm tra mức độ phù hợp của mơ hình cấu trúc
Hair & ctg. (2010) khuyến nghị rằng nên có 2 lần kiểm tra mức độ phù hợp. Lần thứ nhất giữa tổng thể mơ hình đo lường với dữ liệu mẫu (đã thực hiện ở Chương 3), lần thứ hai giữa mơ hình cấu trúc với dữ liệu mẫu.
Hair & ctg. (2010) và Kline (2011) lưu ý thêm rằng ngay cả khi mơ hình cấu trúc đề xuất ban đầu, hay cịn gọi là mơ hình lý thuyết (theoretical model), phù hợp với dữ liệu mẫu thì điều này cũng không đồng nghĩa với việc khơng có mơ hình nào phù hợp hơn. Do đó, cần đưa thêm ít nhất một mơ hình cạnh tranh (alternative model) vào đánh giá. Trong nghiên cứu này, mơ hình cạnh tranh được chọn là mơ hình lý thuyết đã bổ sung thêm 2 giả thuyết bổ sung F1:CLTH và F2:HLTH tương ứng 2 tiền giả định preF1, preF2. Cả 2 giả thuyết này giúp kiểm định mối tác động trực tiếp từ CL, HL lên TH (Hình 4.2). Từ đó có thể kết luận các mối tác động gián tiếp (nếu có tồn tại) từ CL, HL lên TH là tồn phần hay một phần. Ý nghĩa của 2 giả thuyết này sẽ được trình bày rõ hơn ở phần sau (Bảng 4.7 trang 62).
Hình 4.2 Mơ hình cấu trúc cạnh tranh với mơ hình cấu trúc lý thuyết
Trước hết, mơ hình lý thuyết và mơ hình cạnh tranh được so sánh bằng nhóm 5 chỉ tiêu phù hợp. Nếu một trong 2 mơ hình khơng đạt thì mơ hình cịn lại được chọn. Bảng 4.2 bên dưới cho thấy cả 2 mơ hình đều thỏa mãn các điều kiện và từng cặp chỉ số phù hợp không khác biệt nhiều. Do vậy, bước so sánh tiếp theo là kiểm định Chi-bình phương.
Bảng 4.2 So sánh độ phù hợp của mơ hình lý thuyết và mơ hình cạnh tranh Chỉ số đánh giá CMIN/df GFI CFI TLI RMSEA Chỉ số đánh giá CMIN/df GFI CFI TLI RMSEA
Điều kiện .0 0.90 0.95 0.95 <0.05
Mơ hình lý thuyết 1.478 0.916 0.974 0.977 0.033 Mơ hình cạnh tranh 1.473 0.917 0.975 0.977 0.032
Nếu phép kiểm định Chi-bình phương cho thấy tồn tại sự khác biệt giữa 2 mô hình thì mơ hình có chỉ số phù hợp hơn sẽ được ưu tiên lựa chọn.
.62* tc H1a HL CL .71* dp .67* pv .75* vc .75* td H3 F1 TH F2 H2 GB H1b
Chú thích: H1a, H1b, H2, H3 là giả thuyết chính;
F1, F2 là giả thuyết bổ sung. Cả 6 giả thuyết thể hiện các mối quan hệ cấu trúc (structural relationships) trong mơ hình cấu trúc (structural model).
Bảng 4.3 Kiểm định Chi-bình phương giữa mơ hình lý thuyết và cạnh tranh
Mơ hình Lý thuyết Cạnh tranh Hiệu số p*
Chi-square 662.221 657.046 5.175
0.075
df 448 446 2
*Phân phối Chi-bình phương, 2 mơ hình khác biệt khi p<0.05
Kết quả ở Bảng 4.3 cho thấy 2 mơ hình khơng có sự khác biệt (p=0.075). Như vậy, cả 2 mơ hình sẽ lần lượt được xem xét trong quá trình kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.