3.5 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
3.5.7 Giá trị phân biệt (Discriminant validity)
Có thể kiểm định giá trị phân biệt của các khái niệm trong mơ hình tới hạn (saturated
model - mơ hình mà các khái niệm nghiên cứu được tự do quan hệ với nhau). Có thể thực hiện kiểm định hệ số tương quan xét trên phạm vi tổng thế giữa các khái niệm có thực sự khác biệt so với 1 hay khơng. Nếu nó thực sự khác biệt thì các thang đo đạt được
giá trị phân biệt.
3.5.8 Giá trị liên hệ lý thuyết (Nomological validity)
Các giá trị trên đƣợc đánh giá thơng qua mơ hình đo lường. Riêng giá trị liên hệ lý thuyết được đánh giá trong mơ hình lý thuyết (Anderson & Gerbing, 1988). Khi các vấn đề trên thoả mãn thì mơ hình đo lường là tốt. Tuy nhiên, rất hiếm mơ hình đo lường nào đạt được tất cả các vấn đề trên. Ví dụ, mơ hình đo lường vẫn có thể được sử dụng khi thang đo khơng đạt được tính đơn hướng.
Để đo lường mức độ phù hợp của mơ hình với thơng tin thị trường, các chỉ số sử dụng
là Chi-square (CMIN); Chi-square điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df); chỉ số thích hợp so sánh (CFI_ Comparative Fit Index). Chỉ số Tucker & Lewis (TLI_ Tucker & Lewis Index); Chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Approximation). Mơ hình đƣợc xem là thích hợp với dữ liệu thị trƣờng khi kiểm định Chi-square có P-value > 0,05. Tuy nhiên
Chi-square có nhược điểm là phụ thuộc vào kích thước mẫu. Nếu một mơ hình nhận được các giá trị GFI, TLI, CFI ≥ 0,9 (Bentler & Bonett, 1980); CMIN/df ≤ 2, một số trường hợp CMIN/df có thể ≤ 3 (Carmines & McIver, 1981); RMSEA ≤ 0,08, RMSEA ≤ 0,05
được xem là rất tốt (Steiger, 1990) thì mơ hình được xem là phù hợp với dữ liệu thị trường, hay tương thích với dữ liệu thị trường. Mơ hình nghiên cứu sẽ được đánh giá dựa trên các chỉ tiêu giá trị GFI ≥ 0,9, TLI ≥ 0,9, CFI ≥ 0,9, CMIN/df ≤ 3, RMSEA ≤
0,08 thì mơ hình phù hợp (tương thích) với dữ liệu thị trường.