Phân tích nhân tố khẳng định (CFA – Confirmatory F- 123docz.net

VI. KẾT CẤU CỦA LUẬN VĂN

3.4.1 Phân tích nhân tố khẳng định (CFA – Confirmatory Factor Analysis)

Phân tích CFA là bước tiếp theo của EFA nhằm kiểm định xem có một mô hình lý thuyết có trước làm nền tảng cho một tập hợp các quan sát không. Phân tích CFA khẳng định mô hình đo lường đang nghiên cứu có đạt được sự phù hợp với dữ liệu thị trường không? Các thang đo có đạt được yêu cầu của một thang đo tốt không?10

Mức độ phù hợp của mô hình với thông tin thị trường được đo lường bằng các đại lượng: Chi-bình phương (CMIN); Chi-bình phương 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). Mô hình được xem là thích hợp đối với dữ liệu thị trường khi kiểm định Chi-bình phương có P-value lớn hơn 0,05. Nếu một mô hình nhận được các giá trị GFI, TLI, CFI đều lớn hơn hoặc bằng 0,9 (Bentler & Bonett, 1980); CMIN/df bé hơn hoặc bằng 2, một số trường hợp CMIN/df có thể bé hơn hoặc bằng 3 (Carmines & McIver, 1981); chỉ số RMSEA bé hơn hoặc bằng 0,08 được xem là rất tốt (Steiger, 1990); thì mô hình được xem là thích hợp đối với dữ liệu thị trường.22 Các đánh giá cần thực hiện trong phân tích CFA:

(1) Độ tin cậy tổng hợp của thang đo được đánh giá qua 03 chỉ tiêu: (a) Hệ số tin cậy tổng hợp ρc (composite reliability) (Joreskog, 1971), (b) Tổng phương sai trích được ρvc (variance extracted) (Fornell & Larcker, 1981) và (c) Hệ số Cronbach’s Alpha. Chỉ tiêu ρc và ρvc phải đạt giá trị từ 0,5 trở lên;22

(2) Phương sai trích (Variance Extracted) của mỗi khái niệm phải đạt từ 0,5 trở lên (Hair, 1998) vì phương sai trích cũng là một chỉ tiêu đo lường độ tin cậy. Nó phản ánh lượng biến thiên chung của các biến quan sát được tính toán bởi biến tiềm ẩn;22

(3) Tính đơn hướng/ đơn nguyên (unidimensionality): khi mô hình đạt mức độ phù hợp với dữ liệu thị trường cũng thỏa mãn điều kiện cần và đủ để đạt tính đơn hướng/đơn nguyên;22

(4) Giá trị hội tụ (Convergent validity): mô hình đạt giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hóa đều đạt giá trị từ 0,5 trở lên (Gerbring & Anderson, 1988) và có ý nghĩa thống kê (P <0,05).22

3.4.2 Mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM - Structural Equation Modeling)

Mô hình SEM được sử dụng để ước lượng các mô hình đo lường (Mesurement Model) và mô hình cấu trúc (Structure Model) của bài toán lý thuyết đa biến. Mô hình đo lường chỉ rõ quan hệ giữa các biến tiềm ẩn (Latent variables) và các biến quan sát (Observed variables). Nó cung cấp thông tin về thuộc tính đo lường của biến quan sát (độ tin cậy, độ giá trị). Mô hình cấu trúc chỉ rõ mối quan hệ giữa các biến tiềm ẩn với nhau. Các mối quan hệ này có thể mô tả những dự báo mang tính lý thuyết mà các nhà nghiên cứu quan tâm.[10,22]

Mô hình SEM phối hợp được tất cả các kỹ thuật như hồi quy đa biến, phân tích nhân tố và phân tích mối quan hệ hỗ tương (giữa các phần tử trong sơ đồ mạng) để cho phép chúng ta kiểm tra mối quan hệ phức hợp trong mô hình. Khác với những kỹ thuật thống kê khác chỉ cho phép ước lượng mối quan hệ riêng phần của từng cặp nhân tố (phần tử) trong mô hình cổ điển (mô hình đo lường), SEM cho phép ước lượng đồng thời các phần tử trong tổng thể mô hình, ước lượng mối quan hệ nhân quả giữa các khái niệm tiềm ẩn (Latent Constructs) qua các chỉ số kết hợp cả đo lường và cấu trúc của mô hình lý thuyết, đo các mối quan hệ ổn định (recursive) và không ổn định (non- recursive), đo các ảnh hưởng trực tiếp cũng như gián tiếp, kể cả sai số đo và tương quan phần dư. Với kỹ thuật phân tích nhân tố khẳng định (CFA), mô hình SEM cho phép linh động tìm kiếm mô hình phù hợp nhất trong các mô hình đề nghị.10

Các đại lượng cần xác định trong phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM: (1) Mức độ phù hợp chung của mô hình lý thuyết: Chi-square/df <2; GFI, TLI, CFI từ 0,9 trở lên và chỉ số RMSEA <0,08;

(2) Các nhân tố phải có ý nghĩa thống kê (P-value < 0,05);

(3) Các trọng số (Estimate) chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa phản ánh mức độ tác động của các nhân tố đến sự hài lòng của khách hàng.

3.4.3 Kiểm định Bootstrap

Phương pháp bootstrap được sử dụng để ước lượng lại các tham số của mô hình nghiên cứu đã được ước lượng bằng phương pháp Maximum Likelihood, [1,10,22] với cỡ mẫu lặp lại có thay thế n = 500. Đại lượng độ chệch (xuất hiện ít và có giá trị nhỏ) và không có ý nghĩa thống kê cho phép khẳng định độ tin cậy của các ước lượng trong mô hình nghiên cứu. Từ đó, giải quyết mục tiêu thứ (4) là xây dựng mô hình cung cấp dịch vụ thông tin thống kê.

Chương 4

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Chương 4 trình bày chi tiết kết quả nghiên cứu từ quá trình thu thập thông tin ban đầu đến khâu kiểm định độ tin cậy của thang đo lường, và kết quả xây dựng mô hình lý thuyết về cung cấp dịch vụ thông tin thống kê. Nội dung chương 4 gồm có 02 phần chính: (1) tình hình thu thập thông tin sơ cấp, và (2) kết quả nghiên cứu chính thức.

4.1.TÌNH HÌNH THU THẬP THÔNG TIN SƠ CẤP 4.1.1 Tình hình thu thập thông tin sơ cấp 4.1.1 Tình hình thu thập thông tin sơ cấp

Để có cơ sở phân tích các nhân tố tác động đến sự hài lòng của người sử dụng dịch vụ thông tin thống kê trên địa bàn tỉnh Hậu Giang, chúng tôi tiến hành thu thập thông tin theo phương pháp phân tầng – ngẫu nhiên trong quá trình chọn mẫu. Khách thể sử dụng thông tin thống kê được phân thành từng nhóm đối tượng theo tiêu thức ngành nghề/hoạt động chủ yếu mà cá nhân đang tham gia (phân tầng thành 4 nhóm lớn, đó là: nhóm sản xuất kinh doanh, có cơ cấu từ 35% – 40%; nhóm nghiên cứu, có cơ cấu từ 35% – 40%; nhóm lãnh đạo, có cơ cấu từ 25% – 30%; và nhóm hoạt động trong lĩnh vực thông tin đại chúng chiếm phần cơ cấu còn lại). Trong từng nhóm ngành nghề/hoạt động chính, các đối tượng tham gia phỏng vấn được chọn ngẫu nhiên (với điều kiện người đó đã/đang sử dụng thông tin thống kê do ngành Thống kê cung cấp). Số lượng mẫu cụ thể được thể hiện qua bảng 4.1 như sau:

Bảng 4.1 Số lượng mẫu phân theo đối tượng tham gia phỏng vấn

TT Đối tượng sử dụng dịch vụ thống kê Số mẫu Cơ cấu mẫu (%)

1 Nhóm sản xuất, kinh doanh 123 35,96

1.1 Chủ doanh nghiệp/Nhà đầu tư 46 13,45

1.2 Lãnh đạo cấp bộ phận trong DN 21 6,14

1.3 Nhân viên doanh nghiệp 48 14,04

1.4 Chủ đầu tư các dự án/quy hoạch - -

1.5 Nhân viên làm dự án/quy hoạch 8 2,34

2 Nhóm nghiên cứu 129 37,72

2.1 Luật sư/Nhà tư vấn pháp lý - -

2.2 Nhà nghiên cứu, nhà khoa học 18 5,26

2.3 Giảng viên các trường cao đẳng/trung

2.4 Công chức 35 10,23

2.5 Viên chức 33 9,65

2.6 Cán bộ đoàn thể/hiệp hội 19 5,56

2.7 Sinh viên 18 5,26

3 Nhóm lãnh đạo 88 25,73

3.1 Lãnh đạo các cơ quan Đảng 15 4,39

3.2 Lãnh đạo cơ quan cấp tỉnh 2 0,58

3.3 Lãnh đạo cơ quan cấp huyện 26 7,60

3.4 Lãnh đạo cơ quan cấp xã 23 6,73

3.5 Lãnh đạo cấp phòng/khoa các trường đại

học, cao đẳng 8 2,34

3.6 Lãnh đạo các cơ sở đào tạo nghề 8 2,34

3.7 Lãnh đạo các trường phổ thông 6 1,75

4 Nhóm thông tin đại chúng 2 0,58

4.1 Phóng viên, nhà báo 2 0,58

Tổng số 342 100,00

Nguồn: Tổng hợp từ kết quả thu thập thông tin ban đầu của bảng hỏi

4.1.2 Một số phân tích phụ trợ từ cơ sở dữ liệu

4.1.2.1 Giới tính

Trong 342 mẫu điều tra, tỉ lệ giới tính nam chiếm đa số 72,8% (tương ứng 249 mẫu phỏng vấn). Kết quả được trình bày trong bảng 4.2 như sau:

Bảng 4.2: Giới tính của mẫu nghiên cứu

Số mẫu Tỷ lệ (%) % có ý nghĩa Nam 249 72,8 72,8 Giới tính Nữ 93 27,2 27,2 Tổng cộng 342 100,0 100,0 Nguồn: Phụ lục 12 4.1.2.2 Độ tuổi

Trong tổng thể mẫu nghiên cứu, tuổi trung bình của những người tham gia phỏng vấn khá trẻ (gần 33 tuổi). Người nhỏ nhất là 23 tuổi và người cao tuổi nhất là 56 tuổi. Kết quả được trình bày trong bảng 4.3 như sau:

Bảng 4.3: Độ tuổi của mẫu nghiên cứu

Mẫu Nhỏ nhất Cao nhất Trung bình Độ lệch chuẩn

Tuổi 342 23 56 32,88 6,341

4.1.2.3 Nghề nghiệp

Tổng thể mẫu nghiên cứu được phân thành 4 nhóm nghề nghiệp, đại diện cho các ngành nghề của những người tham gia phỏng vấn. Kết quả cho thấy: có 2 nhóm ngành nghề chiếm chủ yếu là nhóm người hoạt động nghiên cứu, giảng dạy (chiếm gần 38%) và những người hoạt động trong lĩnh vực sản xuất, kinh doanh (chiếm xấp xỉ 36%). Kết quả cụ thể được trình bày trong bảng 4.4 sau đây:

Bảng 4.4: Mẫu nghiên cứu chia theo ngành nghề

Nhóm Số lượng %

Sản xuất kinh doanh 123 35,96

Thông tin đại chúng 2 0,58

Lãnh đạo 88 25,73

Nghiên cứu 129 37,72

Tổng số 342 100,00

4.2 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC

4.2.1 Phân tích thang đo lường các thành phần tác động

Như đã trình bày ở chương 3, phép kiểm định Cronbach Alpha cho phép người phân tích loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mô hình nghiên cứu, tức là loại bỏ những biến quan sát (mục hỏi) làm giảm sự tương quan giữa các mục hỏi.[1,10,22]

Nhóm các biến quan sát tác động đến sự hài lòng của khách hàng bao gồm 37 biến. Thành phần sự tin cậy được đo bằng 7 biến quan sát (từ biến TC1 đến biến TC7). Thành phần năng lực đáp ứng được đo bằng 7 biến quan sát (từ biến DU1 đến biến DU7). Thành phần sự đảm bảo được đo bằng 7 biến quan sát (từ biến DB1 đến biến DB7). Thành phần sự cảm thông được đo bằng 5 biến quan sát (từ biến CT1 đến biến CT5). Thành phần phương tiện hữu hình được đo bằng 6 biến quan sát (từ biến PT1 đến biến PT6). Và thành phần chi phí dịch vụ được đo bằng 5 biến quan sát (từ biến CP1 đến biến CP5).

Qua phân tích Cronbach Alpha, nếu biến quan sát có hệ số tương quan giữa biến và tổng < 0,3 sẽ bị loại khỏi phân tích EFA. Mỗi thành phần các khái niệm nghiên cứu (yếu tố ảnh hưởng) phải có hệ số Cronbach’s Alpha > 0,6; đồng thời Alpha nếu loại mục hỏi (biến quan sát) phải có giá trị của từng biến nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha.

Kết quả phân tích Cronbach Alpha của các thành phần thang đo các biến quan sát tác động đến sự hài lòng được trình bày trong bảng 4.5 như sau:

Bảng 4.5: Kết quả phân tích thành phần thang đo lường các yếu tố ảnh hưởng

Biến quan sát Ký hiệu biến Tương quan biến – tổng Alpha nếu loại biến này Sự tin cậy (Cronbach’s Alpha = 0,788)