CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.7. Kiểm định ước lượng mơ hình nghiên cứu bằng Bootstrap
Bootstrap là phương pháp lấy mẫu lặp lại và có thay thế. Mẫu nghiên cứu thông thường được chia làm hai mẫu con, một nửa dùng để ước lượng các tham số trong mơ hình nghiên cứu và một nửa dùng để đánh giá lại các ước lượng. Do mơ hình cấu trúc tuyến tính được sử dụng để phân tích thường địi hỏi mẫu lớn nên cách thức này thường tốn kém thời gian và chi phí, do đó, Schumaker và Lomax (1996) cho rằng Bootstrap là phương pháp phù hợp trong những trường hợp như vậy. Phương pháp Bootstrap được sử dụng trong nghiên cứu này với số lượng mẫu lặp lại N = 500 lần. Kết quả từ ước lượng từ 500 mẫu cho thấy trị tuyệt đối giá trị tới hạn (CR) nhỏ hơn 1,96, độ chệch tuy có xuất hiện nhưng khơng nhiều vì vậy có thể kết luận các ước lượng trong mơ hình có thể tin cậy được. Kết quả ước lượng mơ hình bằng phương pháp Bootstrap được trình bày trong bảng 4.8.
Bảng 4. 8. Kết quả ước lượng bằng mơ hình bằng Bootstrap
Mối quan hệ SE SE-SE Trung bình Bias SE-Bias C.R
STM <--- MHQ 0.093 0.003 0.432 -0.002 0.004 -0.5 STM <--- MTH 0.095 0.003 0.206 0.007 0.004 1.75 STM <--- MLL 0.054 0.002 0.12 -0.001 0.002 -0.5 STM <--- MDU 0.054 0.002 0.094 0.002 0.002 1 STT <--- STM 0.054 0.002 0.233 0.001 0.002 0.5 SGK <--- STM 0.069 0.002 0.405 -0.003 0.003 -1 SGK <--- STT 0.063 0.002 0.134 -0.001 0.003 -0.333 LTT <--- STM 0.066 0.002 0.225 -0.003 0.003 -1 LTT <--- STT 0.062 0.002 0.205 -0.004 0.003 -1.333 LTT <--- SGK 0.06 0.002 0.362 0.001 0.003 0.333