6. Kết cấu của luận văn
4.5. Kiểm định bootstrap với mô hình CFA bậ c2
Như đã trình bày trong chương 3 phương pháp nghiên cứu (mục 3.6.4), phương pháp bootstrap được sử dụng để ước lượng lại các tham số của mô hình CFA bậc 2 đã được ước lượng bằng phương pháp ước lượng tối ưu (ML). Nghiên cứu này thực hiện bootstrap bằng cách lấy mẫu lặp lại với kích thước N = 1.200. Kết quả ước lượng thể
hiện trong Bảng 4.9 cho thấy, độ lệch (Bias) có xuất hiện nhưng không lớn, và sai lệch chuẩn của độ lệch (SE-Bias) có giá trị nhỏ và ổn định. Mặt khác, trị tuyệt đối của [Bias/SE-Bias] rất nhỏ so với 2 nên có thể nói độ lệch không đáng kể, không có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 95%. Như vậy, kết quả kiểm định cho phép ta kết luận rằng các ước lượng trong mô hình CFA bậc 2 có thể tin cậy được.
Bảng 4.9. Kết quả ước lượng bằng bootstrap với N = 1.200
Mối quan hệ Estimate SE SE-SE Mean Bias SE- Bias Bias/SE- Bias nt4 <--- NLCV 0.724 0.037 0.001 0.723 -0.001 0.001 -1 nt7 <--- NLCV 0.804 0.028 0.001 0.803 -0.001 0.001 -1 nt1 <--- NLCV 0.645 0.042 0.001 0.644 -0.001 0.001 -1 nt8 <--- NLCV 0.796 0.031 0.001 0.796 0.000 0.001 0 nt3 <--- NLCV 0.788 0.032 0.001 0.787 -0.001 0.001 -1 nt2 <--- NLCV 0.678 0.057 0.001 0.677 -0.001 0.002 -0.5 nt6 <--- NLCV 0.882 0.029 0.001 0.881 -0.001 0.001 -1 nt5 <--- NLCV 0.810 0.034 0.001 0.810 0.000 0.001 0
(SE: sai lệch chuẩn; SE-SE : sai lệch chuẩn của sai lệch chuẩn; Mean: giá trị trung bình; Bias: độ lệch; SE-Bias: sai lệch chuẩn của độ lệch)
Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra của tác giả