Khái niệm r SE CR P-value
ND <--> NT 0.288 0.063 11.373 0.000 ND <--> TN 0.633 0.051 7.252 0.000 ND <--> CX 0.436 0.059 9.587 0.000 ND <--> HL 0.485 0.057 9.008 0.000 ND <--> TT 0.549 0.055 8.254 0.000 NT <--> TN 0.518 0.056 8.620 0.000 NT <--> CX 0.496 0.057 8.879 0.000 NT <--> HL 0.471 0.058 9.173 0.000 NT <--> TT 0.549 0.055 8.254 0.000 TN <--> CX 0.579 0.053 7.899 0.000 TN <--> HL 0.580 0.053 7.887 0.000 TN <--> TT 0.711 0.046 6.287 0.000 CX <--> HL 0.542 0.055 8.337 0.000 CX <--> TT 0.619 0.051 7.421 0.000
HL <--> TT 0.576 0.053 7.934 0.000 (Nguồn: tính tốn của tác giả từ Amos và Excel)
Các hệ số tương quan và sai lệch chuẩn đều khác với 1 và có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 1%, như vậy các khái niệm nghiên cứu đạt được giá trị phân biệt. Thứ tư, đánh giá giá trị hội tụ của bộ thang đo. Bộ thang đo đạt giá trị hội tụ khi các biến quan sát của bộ thang đo một khái niệm nghiên cứu phải tương quan cao hay các λ chuẩn hóa cao (≥0.5) và đạt mức ý nghĩa thống kê (P <0.05). Quan sát từ mơ hình tới hạn ở hình 4.4, ta thấy các hệ số chuẩn hóa của các biến quan sát đều lớn hơn .5 (hệ số thấp nhất là .65) và các hệ số này đều đạt ý nghĩa thống kê P=.000 (xem phụ lục 9) do đó có thể kết luận, các thang đo được sử dụng trong mơ hình đạt giá trị hội tụ.
Thứ năm, tính đơn hướng của bộ thang đo. Bộ thang đo đạt tính đơn hướng khi
khơng có mối tương quan giữa sai số các biến quan sát. Ở mơ hình tới hạn (hình 4.4) cho thấy bộ thang đo 3 khái niệm nghiên cứu đạt tính đơn hướng. Các bộ thang đo đó là: sự hài lòng, cảm xúc, lòng trung thành của khách hàng. Riêng bộ thang đo khái niệm TNXHDN, nhận dạng khách hàng, niềm tin của khách hàng có mối quan hệ giữa các cặp sai số (e12 và e13; e7 và e8; e15 và e16; e2 và e5; e2 và e3) nên khơng đạt tính đơn hướng.
4.5.5.1 Kiểm định mơ hình lý thuyết
Hình 4.5. Kết quả SEM cho mơ hình lý thuyết (chuẩn hóa)
Kết quả phân tích cấu trúc tuyến tính cho thấy mơ hình nghiên cứu có giá trị thống kê Chi –bình phương là 397.117 với 332 bậc tự do, giá trị P = .008. Nếu điều chỉnh theo bậc tự do có CMIN/df = 1.196 < 3, đạt yêu cầu cho độ tương thích. Các chỉ tiêu khác như CFI = .985 > .9, TLI=.983 >.9, RMSEA = .029 < .05 đạt yêu cầu rất tốt. Tuy giá trị GFI=.898 không lớn hơn .9 nhưng chêch lệch không đáng kể (.002). Vì vậy có thể kết luận mơ hình phù hợp với dữ liệu thị trường.
4.5.5.2 Ước lượng mơ hình lý thuyết bằng Bootstrap
Bootstrap là phương pháp lấy mẫu lặp lại có thay thế trong đó mẫu ban đầu đóng vai trị là đám đông. Để đánh giá độ tin cậy của các ước lượng, trong các phương pháp nghiên cứu định lượng bằng phương pháp lấy mẫu, thông thường chúng ta phải chia mẫu ra làm hai mẫu con: một phần dùng để ước lượng các tham số mơ hình và một phần dùng để đánh giá lại. Hoặc có thể đánh giá lại nghiên cứu
bằng một mẫu khác. Tuy nhiên, các cách làm này tốn kém nhiều thời gian và chi phí do yêu cầu trong phân tích SEM địi hỏi quy mô mẫu lớn (Nguyễn Khánh Duy, 2009). Trong những trường hợp như vậy thì Bootstrap là phương pháp phù hợp để thay thế. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp Bootstrap với số lượng quan sát lặp lại N = 500. Phần mềm AMOS lúc này sẽ chọn ra 500 quan sát theo phương pháp lặp lại có thay thế từ đám đơng n=236 quan sát.