CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.3. ĐÁNH GIÁ THANG ĐO
3.3.3. Phân tích nhân tố khẳng định CFA
Mô hình đo lường nhằm xác định những biến quan sát nào đo lường một nhân tố. Nhân tố là biến không được quan sát trực tiếp và nó được đo lường
dựa trên nhiều biến quan sát. Các nhân tố được xây dựng trong nghiên cứu này gồm: Chất lượng đầu ra (CLDAURA); Phòng học – phòng máy tính (PHONGH-MT); Sự tận tâm của giảng viên (TANTAM); Thư viện (THUVIEN); Cán bộ phục vụ (CBPHUCVU); Trình độ của giảng viên (TRINHDO); Yếu tố xã hội (YTXH); Sự tương tác với bạn cùng lớp, cùng khóa học (SV-SV); Nội dung chương trình (NDCT); Khuôn viên (KHUONVIEN); Chất lượng dịch vụ đào tạo ngành kế toán (CLDVDT_KETOAN). Khi những nhân tố này được xây dựng từng nhân tố riêng lẻ sẽ được đánh giá ở các khía cạnh tính chuẩn hóa của dữ liệu, tính đơn hương, độ tin cậy và tính hiệu lực.
Tính chuẩn hóa và đơn hướng Nhân tố Chất lƣợng đầu ra
Bảng 3.7 cho thấy giá trị tuyệt đối của Skewness nhỏ hơn 3 và Kurtosis nhỏ hơn 10, nên theo như nhận xét của Kline (2005), các biến quan sát này không vi phạm yêu cầu về phân phối chuẩn.
Bảng 3.7: Bảng đánh giá bình thường (Assessment of normality) của nhân tố Chất lượng đầu ra
Biến quan sát min max skew c.r. kurtosis c.r.
Q71 1,000 5,000 -,007 -,056 -,164 -,699
Q70 1,000 5,000 -,315 -2,683 ,348 1,482
Q69 1,000 5,000 -,225 -1,912 ,075 ,321
Q67 1,000 5,000 -,183 -1,555 ,380 1,620
Q66 1,000 5,000 -,141 -1,199 -,044 -,186
Q65 1,000 5,000 -,143 -1,221 ,245 1,043
Q64 1,000 5,000 -,299 -2,545 ,137 ,582
Q63 1,000 5,000 -,302 -2,570 ,055 ,234
Biến quan sát min max skew c.r. kurtosis c.r.
Q62 1,000 5,000 -,128 -1,093 ,087 ,371
Q61 1,000 5,000 ,071 ,605 -,205 -,873
Q60 1,000 5,000 -,188 -1,603 ,248 1,055
Q59 1,000 5,000 -,053 -,453 -,159 -,678
Q58 1,000 5,000 -,076 -,646 ,135 ,573
Q57 1,000 5,000 -,022 -,189 ,126 ,538
Multivariate 126,269 62,212
Để đo lường tính đơn hướng, tất cả 14 biến quan sát này được sử dụng để phân tích nhân tố khẳng định (CFA). Kết quả CFA cho thấy hệ số tải biểu thị mối quan hệ giữa nhân tố Chất lượng đầu ra và các biến quan sát dao động từ 0,634 đến 0,726 (> 0,5) và R2 của các biến quan sát này dao động từ 0,402 đến 0,528 (> 0,3) (chi tiết xem Phụ lục 8A-1): đạt yêu cầu. Tuy nhiên các trị số Chi-square/df = 4,131 > 3; RMSEA = 0,085 > 0,05 cho thấy mô hình cần tiếp tục điều chỉnh. Chỉ số điều chỉnh mô hình cho rằng hiệp phương sai sai số (error corvarience) giữa sai số của biến quan sát Q59 và Q60; Q61 và Q62;
Q63 và Q64; Q66 và Q67; Q70 và Q71 cần được thêm vào để gia tăng chỉ số phù hợp của mô hình (model fit). Sau khi thực hiện điều này, hệ số tải nhân tố từ 0,637 đến 0,719 (chi tiết xem Phụ lục 8A-2) lớn hơn mức tối thiểu 0,5 như đề xuất của Hair và cộng sự (2010) chỉ ra rằng mối quan hệ giữa nhân tố Chất lượng đầu ra và các biến quan sát rất tốt. Thêm vào đó giá trị Chi-square/df = 2,442 < 3: tốt; GFI = 0,946; TLI = 0,958; CFI = 0,966 (> 0,9); RMSEA = 0,058; PCLOSE = 0,117 > 0,05 cho thấy mô hình đo lường cho nhân tố Chất lượng đầu ra phù hợp với dữ liệu thu thập được.
Hình 3.1: CFA mô hình đo lường cho nhân tố Chất lượng đầu ra Nhân tố Phòng học – phòng máy tính
Bảng 3.8 cho thấy giá trị tuyệt đối của Skewness nhỏ hơn 3 và Kurtosis nhỏ hơn 10, nên theo như nhận xét của Kline (2005), các biến quan sát này không vi phạm yêu cầu về phân phối chuẩn.
Bảng 3.8: Bảng đánh giá bình thường (Assessment of normality) của nhân tố Phòng học – phòng máy tính
Biến quan sát min max skew c.r. kurtosis c.r.
Q44 1,000 5,000 -,272 -2,316 -,351 -1,492
Q43 1,000 5,000 -,234 -1,996 -,591 -2,517
Q42 1,000 5,000 -,169 -1,439 -,603 -2,566
Q41 1,000 5,000 -,419 -3,564 -,032 -,137
Q40 1,000 5,000 -,540 -4,597 -,083 -,352
Q39 1,000 5,000 -,663 -5,649 ,319 1,357
Multivariate 16,486 17,547
Chi-square= 175.839 ; df= 72 ; P= .000 ; Chi-square/df= 2.442 ; GFI= .946 ; TLI= .958 ; CFI= .966 ; RMSEA= .058 ; PCLOSE= .117
CLDAURA
.47
Q57 e1
.68 .41
Q58 e2
.64 .47
Q59 e3
.69 .52
Q60 e4
.72 .49
Q61 e5
.70 .50
Q62 e6
.71 .49
Q63 e7
.70 .48
Q64 e8
.69
.49
Q65 e9
.70
.48
Q66 e10
.70
.50
Q67 e11
.71
.44
Q69 e12
.66
.45
Q70 e13
.67
.46
Q71 e14
.68
.24 .25 .34 .21 .25
Để đo lường tính đơn hướng, tất cả 6 biến quan sát này được sử dụng để phân tích nhân tố khẳng định (CFA). Kết quả CFA cho thấy hệ số tải biểu thị mối quan hệ giữa nhân tố Phòng học – phòng máy tính và các biến quan sát dao động từ 0,675 đến 0,772 (> 0,5) và R2 của các biến quan sát này dao động từ 0,455 đến 0,596 (> 0,3): đạt yêu cầu (chi tiết xem Phụ lục 8B-1). Các trị số Chi-square/df = 17,615 > 3; RMSEA = 0,196 > 0,05 cho thấy mô hình cần tiếp tục điều chỉnh. Chỉ số điều chỉnh mô hình cho rằng hiệp phương sai sai số (error corvarience) giữa sai số của biến quan sát Q39 và Q40; Q40 và Q41;
Q43 và Q44; Q39 và Q44 cần được thêm vào để gia tăng chỉ số phù hợp của mô hình (model fit). Sau khi thực hiện điều này, hệ số tải nhân tố từ 0,614 đến 0,781 (chi tiết xem Phụ lục 8B-2) lớn hơn mức tối thiểu 0,5 như đề xuất của Hair và cộng sự (2010) chỉ ra rằng mối quan hệ giữa nhân tố Phòng học – phòng máy tính và các biến quan sát rất tốt. Thêm vào đó giá trị Chi-square/df
= 2,742 < 3: tốt; GFI = 0,989; TLI = 0,978; CFI = 0,993 (> 0,9); RMSEA = 0,063; PCLOSE = 0,245 > 0,05 cho thấy mô hình đo lường cho nhân tố Phòng học – phòng máy tính phù hợp với dữ liệu thu thập được.
Hình 3.2: CFA mô hình đo lường cho nhân tố Phòng học – phòng máy tính
Chi-square= 13.710 ; df= 5 ; P= .018 ; Chi-square/df= 2.742 ;
GFI= .989 ; TLI= .978 ; CFI= .993 ; RMSEA= .063 ; PCLOSE= .245
PHONGH-MT
.45
Q39 e15
.67 .38
Q40 e16
.53
Q41 e17
.51
Q42 e18
.54
Q43 e19
.73
.61
Q44 e20
.71 .78 .61 .73
.30
.35 .33
-.20
Nhân tố Sự tận tâm của giảng viên
Bảng 3.9 cho thấy giá trị tuyệt đối của Skewness nhỏ hơn 3 và Kurtosis nhỏ hơn 10, nên theo như nhận xét của Kline (2005), các biến quan sát này không vi phạm yêu cầu về phân phối chuẩn.
Bảng 3.9: Bảng đánh giá bình thường (Assessment of normality) của nhân tố Sự tận tâm của giảng viên
Biến quan sát min max skew c.r. kurtosis c.r.
Q14 1,000 5,000 -,453 -3,861 ,280 1,191
Q13 1,000 5,000 -,266 -2,267 -,061 -,259
Q12 1,000 5,000 -,177 -1,504 -,077 -,329
Q11 1,000 5,000 -,220 -1,877 -,294 -1,253
Q10 1,000 5,000 -,550 -4,680 ,008 ,035
Q9 1,000 5,000 -,572 -4,869 ,412 1,755
Q8 1,000 5,000 -,249 -2,118 -,051 -,216
Multivariate 16,770 15,580
Quy trình kiểm tra tính đơn hướng của nhân tố Sự tận tâm của giảng viên cũng được thực hiện tương tự như nhân tố Chất lượng đầu ra. Kết quả CFA cho thấy biến quan sát Q8, Q9 có R2 lần lượt bằng 0,271; 0,276 thấp hơn mức chấp nhận được là 0,3 (chi tiết xem Phụ lục 8C-1). Về nguyên tắc biến này cần được loại khỏi mô hình để tăng tính phù hợp của mô hình. Tuy nhiên, sau khi loại hai biến quan sát này thì xuất hiện biến quan sát Q10 có hệ số tải thấp (0,496) nhỏ hơn mức đề xuất 0,05 và R2 = 0,246 thấp hơn mức chấp nhận được là 0,3 (chi tiết xem Phụ lục 8C-2). Mô hình điều chỉnh sau khi loại biến quan sát này được thể hiện trong Hình 3.3. Với nhân tố Sự tận tâm của giảng viên được đo lường bởi 4 biến quan sát (gồm Q11,Q12, Q13, Q14). Hệ số tải biểu thị mối quan hệ nhân tố giữa nhân tố Sự tận tâm của giảng viên và các biến quan sát dao động từ 0,602 đến 0,767; R2 dao động từ 0,363 đến 0,488
(chi tiết xem phụ lục 8C-3). Giá trị các chỉ số Chi-square/df = 2,492 < 3: tốt;
GFI = 0,995; TLI = 0,981; CFI = 0,994 (> 0,9); RMSEA = 0,059; PCLOSE = 0,319 > 0,05 cho thấy mô hình phù hợp với dữ liệu thu thập được.
Hình 3.3: CFA mô hình đo lường cho nhân tố Sự tận tâm của giảng viên Nhân tố Thƣ viện
Bảng 3.10 cho thấy giá trị tuyệt đối của Skewness nhỏ hơn 3 và Kurtosis nhỏ hơn 10, nên theo như nhận xét của Kline (2005), các biến quan sát này không vi phạm yêu cầu về phân phối chuẩn.
Bảng 3.10: Bảng đánh giá bình thường (Assessment of normality) của nhân tố Thư viện
Biến quan sát min max skew c.r. kurtosis c.r.
Q49 1,000 5,000 -,168 -1,428 ,017 ,073
Q48 1,000 5,000 -,447 -3,803 ,520 2,212
Q47 1,000 5,000 -,493 -4,198 ,255 1,087
Q46 1,000 5,000 -,532 -4,530 ,324 1,379
Q45 1,000 5,000 -,395 -3,360 ,145 ,616
Multivariate 15,958 19,890
Chi-square= 4.985 ; df= 2 ; P= .083 ; Chi-square/df= 2.492 ;
GFI= .995 ; TLI= .981 ; CFI= .994 ; RMSEA= .059 ; PCLOSE= .319
TANTAM
.36
Q11 e24
.46
Q12 e25
.59
Q13 e26
.49
Q14 e27
.60 .68.77 .70
Quy trình kiểm tra tính đơn hướng của nhân tố Thư viện cũng được thực hiện tương tự như nhân tố Chất lượng đầu ra. Từ kết quả CFA cho thấy hệ số tải biểu thị mối quan hệ nhân tố giữa nhân tố Thư viện và các biến quan sát dao động từ 0,623 đến 0,799; R2 dao động từ 0,388 đến 0,638 (chi tiết xem Phụ lục 8D). Các chỉ số Chi-square/df = 0,158 < 3: tốt; GFI = 1,000; TLI = 1,009; CFI
= 1,000 (> 0,9); RMSEA = 0,000; PCLOSE = 0,983 > 0,05 cho thấy mô hình phù hợp với dữ liệu thu thập được.
Hình 3.4: CFA mô hình đo lường cho nhân tố Thư viện Nhân tố Cán bộ phục vụ
Bảng 3.11 cho thấy giá trị tuyệt đối của Skewness nhỏ hơn 3 và Kurtosis nhỏ hơn 10, nên theo như nhận xét của Kline (2005), các biến quan sát này không vi phạm yêu cầu về phân phối chuẩn.
Chi-square= .475 ; df= 3 ; P= .924 ; Chi-square/df= .158 ;
GFI= 1.000 ; TLI= 1.009 ; CFI= 1.000 ; RMSEA= .000 ; PCLOSE= .983
THUVIEN
.39
Q45 e28
.63 .39
Q46 e29
.62
.60
Q47 e30
.77
.64
Q48 e31
.80
.48
Q49 e32
.69
.47 .25
Bảng 3.11: Bảng đánh giá bình thường (Assessment of normality) của nhân tố Cán bộ phục vụ
Biến quan sát min max skew c.r. kurtosis c.r.
Q20 1,000 5,000 -,350 -2,984 ,462 1,966
Q19 1,000 5,000 -,219 -1,862 ,126 ,536
Q18 1,000 5,000 -,222 -1,890 -,075 -,319
Q17 1,000 5,000 -,301 -2,566 -,162 -,691
Multivariate 7,469 11,243
Để đo lường tính đơn hướng, tất cả 4 biến quan sát này được sử dụng để phân tích nhân tố khẳng định (CFA). Kết quả CFA cho thấy hệ số tải biểu thị mối quan hệ giữa nhân tố Cán bộ phục vụ và các biến quan sát dao động từ 0,634 đến 0,832 (> 0,5) và R2 của các biến quan sát này dao động từ 0,492 đến 0,693 (> 0,3) (chi tiết xem Phụ lục 8E): đạt yêu cầu. Thêm vào đó giá trị Chi- square/df = 2,488 < 3: tốt; GFI = 0,994; TLI = 0,985; CFI = 0,995 (> 0,9);
RMSEA = 0,059; PCLOSE = 0,320 > 0,05 cho thấy mô hình đo lường cho nhân tố Cán bộ phục vụ phù hợp với dữ liệu thu thập được.
Hình 3.5: CFA mô hình đo lường cho nhân tố Cán bộ phục vụ Nhân tố Trình độ của giảng viên
Bảng 3.12 cho thấy giá trị tuyệt đối của Skewness nhỏ hơn 3 và Kurtosis nhỏ hơn 10, nên theo như nhận xét của Kline (2005), các biến quan sát này không vi phạm yêu cầu về phân phối chuẩn.
Chi-square= 4.975 ; df= 2 ; P= .083 ; Chi-square/df= 2.488 ; GFI= .994 ; TLI= .985 ; CFI= .995 ; RMSEA= .059 ; PCLOSE= .320
CBPHUCVU .51
Q17 e33
.71
.69 Q18 e34
.58 Q19
e35
.40 Q20
e36
.83 .76 .63
Bảng 3.12: Bảng đánh giá bình thường (Assessment of normality) của nhân tố Trình độ của giảng viên
Biến quan sát min max skew c.r. kurtosis c.r.
Q5 1,000 5,000 -,146 -1,242 ,130 ,554
Q4 1,000 5,000 -,202 -1,717 ,080 ,340
Q3 1,000 5,000 -,309 -2,628 ,046 ,196
Q2 1,000 5,000 -,665 -5,663 1,160 4,939
Q1 1,000 5,000 -,311 -2,649 ,517 2,201
Multivariate 11,736 14,627
Quy trình kiểm tra tính đơn hướng của nhân tố Trình độ của giảng viên cũng được thực hiện tương tự như nhân tố Chất lượng đầu ra. Từ kết quả CFA cho thấy hệ số tải biểu thị mối quan hệ nhân tố giữa nhân tố Trình độ của giảng viên và các biến quan sát dao động từ 0,565 đến 0,694; R2 dao động từ 0,319 đến 0,482 (chi tiết xem Phụ lục 8F). Các chỉ số Chi-square/df = 0,836 < 3: tốt;
GFI = 0,997; TLI = 1,003; CFI = 1,000 (> 0,9); RMSEA = 0,000; PCLOSE = 0,854 > 0,05 cho thấy mô hình phù hợp với dữ liệu thu thập được.
Hình 3.6: CFA mô hình đo lường cho nhân tố Trình độ của giảng viên Nhân tố Yếu tố xã hội
Chi-square= 3.346 ; df= 4 ; P= .502 ; Chi-square/df= .836 ;
GFI= .997 ; TLI= 1.003 ; CFI= 1.000 ; RMSEA= .000 ; PCLOSE= .854
TRINHDO
.32
Q1 e37
.56 .33
Q2 e38
.44
Q3 e39
.48
Q4 e40
.39
Q5 e41
.69 .62 .57 .67
.26
Bảng 3.13 cho thấy giá trị tuyệt đối của Skewness nhỏ hơn 3 và Kurtosis nhỏ hơn 10, nên theo như nhận xét của Kline (2005), các biến quan sát này không vi phạm yêu cầu về phân phối chuẩn.
Bảng 3.13: Bảng đánh giá bình thường (Assessment of normality) của nhân tố Yếu tố xã hội
Biến quan sát min max skew c.r. kurtosis c.r.
Q55 1,000 5,000 -,173 -1,476 ,185 ,789
Q54 1,000 5,000 -,301 -2,563 ,283 1,204
Q53 1,000 5,000 -,182 -1,546 ,187 ,798
Q52 1,000 5,000 -,252 -2,148 -,231 -,985
Multivariate 9,546 14,369
Để đo lường tính đơn hướng, tất cả 4 biến quan sát này được sử dụng để phân tích nhân tố khẳng định (CFA). Kết quả CFA cho thấy hệ số tải biểu thị mối quan hệ giữa nhân tố Yếu tố xã hội và các biến quan sát dao động từ 0,575 đến 0,837 (> 0,5) và R2 của các biến quan sát này dao động từ 0,330 đến 0,701 (> 0,3): đạt yêu cầu (chi tiết xem Phụ lục 8G). Các chỉ số Chi-square/df = 0,353 < 3: tốt; GFI = 0,999; TLI = 1,007; CFI = 1,000 (> 0,9); RMSEA = 0,000; PCLOSE = 0,880 > 0,05 cho thấy mô hình phù hợp với dữ liệu thu thập được.
Hình 3.7: CFA mô hình đo lường cho nhân tố Yếu tố xã hội
Chi-square= .707 ; df= 2 ; P= .702 ; Chi-square/df= .353 ;
GFI= .999 ; TLI= 1.007 ; CFI= 1.000 ; RMSEA= .000 ; PCLOSE= .880
YTXH
.33
Q52 e42
.59
Q53 e43
.70
Q54 e44
.57 .77 .84
.49
Q55 e45
.70
Nhân tố Sự tương tác (với bạn cùng lớp, bạn cùng khóa)
Bảng 3.14 cho thấy giá trị tuyệt đối của Skewness nhỏ hơn 3 và Kurtosis nhỏ hơn 10, nên theo như nhận xét của Kline (2005), các biến quan sát này không vi phạm yêu cầu về phân phối chuẩn.
Bảng 3.14: Bảng đánh giá bình thường (Assessment of normality) của nhân tố Sự tương tác với bạn cùng lớp, bạn cùng khóa học
Biến quan sát min max skew c.r. kurtosis c.r.
Q24 1,000 5,000 -,387 -3,296 ,191 ,812
Q23 1,000 5,000 -,493 -4,200 ,175 ,745
Q22 1,000 5,000 -,411 -3,501 ,021 ,088
Multivariate 3,634 6,919
Để đo lường tính đơn hướng, tất cả 3 biến quan sát này được sử dụng để phân tích nhân tố khẳng định (CFA). Kết quả CFA cho thấy hệ số tải biểu thị mối quan hệ giữa nhân tố Sự tương tác với bạn cùng lớp, bạn cùng khóa học và các biến quan sát dao động từ 0,554 đến 0,713 (> 0,5) và R2 của các biến quan sát này dao động từ 0,307 đến 0,508 (> 0,3) (chi tiết xem Phụ lục 8H): đạt yêu cầu. Thêm vào đó vì nhân tố Sự tương tác với bạn cùng lớp, bạn cùng khóa học chỉ có 3 biến quan sát nên không thể kiểm định tính chuẩn hóa cho riêng nó, tuy nhiên thông qua một số giá trị Chi-square = 0,000; df = 0; GFI = 1,000;
CFI = 1,000 (> 0,9) cho thấy mô hình đo lường cho nhân tố Sự tương tác với bạn cùng lớp, bạn cùng khóa học phù hợp với dữ liệu thu thập được.
Hình 3.8: CFA mô hình đo lường cho nhân tố Sự tương tác (với bạn cùng lớp, bạn cùng khóa)
Nhân tố Nội dung chương trình
Nhân tố Nội dung chương trình được đo lường bằng 3 biến quan sát, Bảng 3.15 cho thấy giá trị tuyệt đối của Skewness nhỏ hơn 3 và Kurtosis nhỏ hơn 10, nên theo như nhận xét của Kline (2005), các biến quan sát này không vi phạm yêu cầu về phân phối chuẩn.
Bảng 3.15: Bảng đánh giá bình thường (Assessment of normality) của nhân tố Nội dung chương trình
Biến quan sát min max skew c.r. kurtosis c.r.
Q27 1,000 5,000 -,309 -2,631 ,150 ,640
Q26 1,000 5,000 -,337 -2,872 -,007 -,031
Q25 1,000 5,000 -,482 -4,105 ,041 ,176
Multivariate 1,960 3,732
Để đo lường tính đơn hướng, tất cả 3 biến quan sát này được sử dụng để phân tích nhân tố khẳng định (CFA). Kết quả CFA cho thấy hệ số tải biểu thị mối quan hệ giữa nhân tố Nội dung chương trình và các biến quan sát dao động từ 0,677 đến 0,822 (> 0,5) và R2 của các biến quan sát này dao động từ 0,459 đến 0,676 (> 0,3) (chi tiết xem Phụ lục 8I): đạt yêu cầu. Thêm vào đó vì nhân tố Nội dung chương trình chỉ có 3 biến quan sát nên không thể kiểm định tính
Chi-square= .000 ; df= 0 ; P= \p ; Chi-square/df= \cmindf ; GFI= 1.000 ; TLI= \tli ; CFI= \cfi ; RMSEA= \rmsea ; PCLOSE= \pclose
SV-SV
.31
Q22 e46
.55
.51
Q23 e47
.71
.49
Q24 e48
.70
chuẩn hóa cho riêng nó, tuy nhiên thông qua một số giá trị Chi-square = 0,000;
df = 0; GFI = 1,000; CFI = 1,000 (> 0,9) cho thấy mô hình đo lường cho nhân tố Nội dung chương trình phù hợp với dữ liệu thu thập được.
Hình 3.9: CFA mô hình đo lường cho nhân tố Nội dung chương trình Nhân tố Khuôn viên
Nhân tố khuôn viên được đo lường bằng 2 biến quan sát, Bảng 3.16 cho thấy giá trị tuyệt đối của Skewness nhỏ hơn 3 và Kurtosis nhỏ hơn 10, nên theo như nhận xét của Kline (2005), các biến quan sát này không vi phạm yêu cầu về phân phối chuẩn.
Bảng 3.16: Bảng đánh giá bình thường (Assessment of normality) của nhân tố Khuôn viên
Biến quan sát min max skew c.r. kurtosis c.r.
Q33 1,000 5,000 -,398 -3,389 ,089 ,377
Q32 1,000 5,000 -,516 -4,390 ,279 1,187
Multivariate 1,967 5,128
Vì nhân tố Khuôn viên chỉ có 2 biến quan sát nên không thể kiểm định tính chuẩn hóa cho riêng nó. Tuy nhiên hệ số tải của từng biến quan sát lớn hơn 0,5 và R2 lớn hơn 0,3 nên tính đơn hướng của nhân tố là đạt được (chi tiết xem Phụ lục 8K).
Chi-square= .000 ; df= 0 ; P= \p ; Chi-square/df= \cmindf ; GFI= 1.000 ; TLI= \tli ; CFI= \cfi ; RMSEA= \rmsea ; PCLOSE= \pclose
NDCT
.49
Q25 e49
.70
.68
Q26 e50
.82
.46
Q27 e51
.68
Nhân tố Chất lƣợng dịch vụ đào tạo ngành kế toán
Bảng 3.17 cho thấy giá trị tuyệt đối của Skewness nhỏ hơn 3 và Kurtosis nhỏ hơn 10, nên theo như nhận xét của Kline (2005), các biến quan sát này không vi phạm yêu cầu về phân phối chuẩn.
Bảng 3.17: Bảng đánh giá bình thường (Assessment of normality) của nhân tố Chất lượng dịch vụ đào tạo ngành kế toán
Biến quan sát min max skew c.r. kurtosis c.r.
Q72 1,000 5,000 -,283 -2,408 ,541 2,304
Q73 1,000 5,000 -,115 -,979 ,252 1,073
Q74 1,000 5,000 ,014 ,119 -,063 -,269
Q75 1,000 5,000 ,064 ,546 ,081 ,346
Q76 1,000 5,000 -,127 -1,085 ,226 ,960
Q77 1,000 5,000 -,064 -,548 ,002 ,007
Q78 1,000 5,000 -,154 -1,314 ,077 ,328
Multivariate 10,717 9,956
Để đo lường tính đơn hướng, tất cả 7 biến quan sát này được sử dụng để phân tích nhân tố khẳng định (CFA). Kết quả CFA cho thấy hệ số tải biểu thị mối quan hệ giữa nhân tố Chất lượng dịch vụ đào tạo ngành kế toán và các biến quan sát dao động từ 0,633 đến 0,704 (> 0,5) và R2 của các biến quan sát này dao động từ 0,401 đến 0,496 (> 0,3): đạt yêu cầu (chi tiết xem Phụ lục 8L).
Các chỉ số Chi-square/df = 1,318 < 3: tốt; GFI = 0,989; TLI = 0,993; CFI = 0,995 (> 0,9); RMSEA = 0,027; PCLOSE = 0,884 > 0,05 cho thấy mô hình phù hợp với dữ liệu thu thập được.
Hình 3.10: CFA mô hình đo lường cho nhân tố Chất lượng dịch vụ đào tạo ngành kế toán
Độ tin cậy và tính hiệu lực của nhân tố
Kết quả từ Bảng 3.18 cho thấy mặc dù nhân tố Chất lượng đầu ra, Sự tận tâm của giảng viên, Trình độ của giảng viên, Sự tương tác với bạn cùng lớp, bạn cùng khóa học, Chất lượng dịch vụ đào tạo kế toán chưa đạt độ tin cậy về phương sai trích (AVE) (nhỏ hơn 0,5) nhưng các thang đo các nhân tố đều đạt độ tin cậy trên cả 2 tiêu chuẩn hệ số Cronbach’s Alpha của tất cả các nhân tố lớn hơn 0,6 và hệ số tin cậy tổng hợp (CR) lớn hơn 0,6 chứng tỏ thang đo các nhân tố đạt yêu cầu về độ tin cậy.
Phân tích giá trị hội tụ đo lường tính trọng yếu trong quan hệ giữa biến quan sát và nhân tố đại diện. Bảng 3.18 cho thấy tất cả các nhân tố tải đều lớn hơn 0,5 và có ý nghĩa thống kê p < 0,001 vì vậy các biến quan sát dùng để đo lường các nhân tố trong mô hình nghiên cứu đạt giá trị hội tụ.
Chi-square= 18.449 ; df= 14 ; P= .187 ; Chi-square/df= 1.318 ;
GFI= .989 ; TLI= .993 ; CFI= .995 ; RMSEA= .027 ; PCLOSE= .884
CLDVDT-KETOAN
.41
Q78 e60
.64 .43
Q77 e59
.66 .50
Q76 e58
.70
.45
Q75 e57
.67
.46
Q74 e56
.68
.43
Q73 e55
.65
.40
Q72 e54
.63
Bảng 3.18: Bảng độ tin cậy của các nhân tố trong nghiên cứu
Nhân tố Mã hóa Nhân tố tải
Cronbach’s Alpha
Độ tin cậy tổng hợp (CR)
Tổng phương sai trích (AVE) Chất lƣợng
đầu ra
Q57 0,682 0,928 0,927 0,477
Q58 0,634
Q59 0,702
Q60 0,729
Q61 0,706
Q62 0,716
Q63 0,681
Q64 0,677
Q65 0,684
Q66 0,680
Q67 0,700
Q69 0,664
Q70 0,679
Q71 0,728
Phòng học - phòng máy tính
Q39 0,680 0,868 0,860 0,506
Q40 0,731
Q41 0,772
Q42 0,675
Q43 0,682
Q44 0,722
Sự tận tâm của giảng viên
Q11 0,645 0,783 0,785 0,478
Q12 0,675
Q13 0,741
Q14 0,700
Thƣ viện Q45 0,636 0,851 0,841 0,516
Q46 0,690
Q47 0,805
Q48 0,754
Q49 0,698
Cán bộ phục vụ
Q17 0,718 0,824 0,827 0,546
Q18 0,815
Q19 0,752
Q20 0,662
Trình độ của giảng viên
Q1 0,586 0,774 0,794 0,436
Q2 0,612
Q3 0,618
Q4 0,688
Q5 0,637
Yếu tố xã hội Q52 0,601 0,805 0,816 0,529
Q53 0,775
Q54 0,797
Q55 0,721
Sự tương tác Q22 0,580 0,691 0,694 0,432
Q23 0,683
Q24 0,703
Nội dung chương trình
Q25 0,680 0,774 0,777 0,538
Q26 0,769
Q27 0,748
Khuôn viên Q32 0,762 0,773 0,774 0,632
Q33 0,827 Chất lƣợng
dịch vụ đào tạo ngành kế toán
Q72 0,668 0,844 0,801 0,438
Q75 0,644
Q76 0,659
Q77 0,668
Q78 0,683
Giá trị phân biệt thể hiện sự khác biệt giữa các nhân tố trong mô hình nghiên cứu. Kết quả kiểm định được trình bày trong Bảng 3.19 cho thấy hệ số tương quan giữa các nhân tố đều nhỏ hơn 0,9. Mặt khác việc tính toán đã cho kết quả là các P-value đều < 0,05 (xem Phụ Lục 8M) nên hệ số tương quan của từng cặp nhân tố khác biệt so với 1 ở độ tin cậy 95% (mà là hệ số tương quan chúng ta có thể suy tiếp rằng nó nhỏ hơn 1). Do đó, giá trị phân biệt được thỏa mãn.
Bảng 3.19: Bảng kiểm định giá trị phân biệt
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) CLDAURA
(1) ,691
PHONGH-
MT (2) ,617 ,711
TANTAM
(3) ,546 ,529 ,691
THUVIEN
(4) ,550 ,658 ,386 ,718
CBPHUCV
U (5) ,611 ,537 ,655 ,445 ,739
TRINHDO
(6) ,617 ,506 ,764 ,426 ,551 ,660
YTXH (7) ,741 ,580 ,550 ,495 ,542 ,488 ,727 SV-SV (8) ,452 ,377 ,512 ,377 ,451 ,461 ,413 ,657 NDCT (9) ,726 ,612 ,617 ,513 ,615 ,645 ,592 ,463 ,733 KHUONVI
EN (10) ,537 ,712 ,421 ,521 ,517 ,416 ,503 ,464 ,591 ,795 CLDVDT-
KETOAN (11)
,900 ,704 ,597 ,657 ,677 ,672 ,709 ,522 ,769 ,634 ,662