CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2. NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG CHÍNH THỨC
4.2.3. Kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khẳng định CFA
Sau khi kiểm định thang đo bằng Cronbach’s Alpha và EFA, phân tích nhân tố khẳng định CFA được thực hiện. Theo đó, để kiểm định giá trị phân biệt của tất cả các khái niệm xem xét trong nghiên cứu, một mô hình tới hạn được thiết lập. Trong mô hình tới hạn, hay còn gọi là mô hình đo lường tổng thể này, các khái niệm nghiên cứu được tự do quan hệ với nhau. Khi kiểm định phân phối của các biến quan sát, các kurtoses và skewnesses tương ứng đều nằm trong khoảng [-1, +1] (xem Phụ lục 6) nên phương pháp ước lượng Maximum LikeHood (ML) là phương pháp thích hợp được sử dụng để ước lượng các tham số trong mô hình (Muthen & Kaplan, 1985).
4.2.3.1. Quy trình kiểm định
CFA được tiến hành theo 2 bước như sau:
Bước 1: Kiểm định độ giá trị hội tụ, và độ tin cậy tổng hợp. Các thang đo của các khái niệm mô hình được đưa vào phân tích nhân tố CFA chung với nhau.
Các điều kiện gồm (Thọ & Trang, 2011)
- Mô hình đo lường đạt được độ phù hợp với dữ liệu thị trường.
- Hệ số hồi quy (hệ số tải) chuẩn hóa của tất cả các biến quan sát trong thang đo đó phải bằng hoặc lớn hơn 0.6.
- Phương sai trích trung bình (AVE) không nhỏ hơn 0.50.
- Độ tin cậy tổng hợp (CR) của các thang đo phải lớn hơn 0.6
Bước 2: Kiểm định độ giá trị phân biệt và mô hình đo lường tổng quát (full measurement model). Điều kiện để đạt độ giá trị phân biệt giữa hai khái niệm (nhân tố) là (Thọ & Trang, 2011):
- Mô hình đo lường đạt được độ phù hợp chung;
- Giá trị p-value nhỏ hơn 0.05;
- Phần trăm phương sai trích trung bình (AVE) của mỗi khái niệm phải lớn hơn bình phương của hệ số tương quan giữa hai khái niệm tương ứng.
- Các thang đo thỏa mãn giai đoạn này xem như được kiểm định cuối cùng về độ tin cậy, độ giá trị hội tụ và độ giá trị phân biệt.
4.2.3.2. Kết quả kiểm định bước 1
❖ Kiểm định mức độ phù hợp chung của mô hình.
Kết quả kiểm định mô hình cho thấy: chi-square/df = 2.155 (<3) với p = 0.000;
AGFI = 0.834 (>0.8); IFI = 0.941 (>0.9), CFI = 0.940 (>0.9); RMSEA = 0.062 (<0.08) (các ngưỡng từ Hair & cộng sự, 2014). Do đó, mô hình đảm bảo mức độ phù hợp với dữ liệu thị trường.
Hình 4.1 Kết quả CFA trên mô hình đo lường
❖ Kiểm định độ tin cậy thang đo và giá trị hội tụ.
Hệ số tải chuẩn hóa của các biến quan sát lên từng khái niệm dao động từ 0.719 đến 0.939 (>0.6), độ tin cậy tổng hợp (CR) của các thang đo nằm trong khoảng 0.819 đến 0.922 (>0.7) và phương sai trích trung bình (AVE) từ 0.616 đến 0.798 (>0.5) nên độ hội tụ của các thang đo là chấp nhận được.
Bảng 4.9 Độ hội tụ của các thang đo
Khái niệm Biến Hệ số tải CR AVE
EMSU
EMSU01 0.892
0.914 0.779
EMSU02 0.939
EMSU03 0.813
INSU
INSU04 0.820
0.841 0.639
INSU05 0.801
INSU06 0.776
PEAB
PEAB07 0.777
0.858 0.669
PEAB08 0.865
PEAB09 0.810
PEBE PEBE12 0.827
0.819 0.694
PEBE13 0.839
ROID
ROID14 0.810
0.832 0.623
ROID15 0.808
ROID16 0.748
COBE
COBE17 0.783
0.846 0.648
COBE18 0.865
COBE19 0.764
COEX
COEX20 0.719
0.827 0.616
COEX21 0.823
COEX22 0.808
QULI
QULI23 0.807
0.849 0.653
QULI24 0.857
QULI25 0.758
REIN
REIN26 0.866
0.922 0.798
REIN27 0.910
REIN28 0.904
4.2.3.3. Kết quả kiểm định bước 2
Độ phân biệt của các thang đo đạt được khi căn bậc 2 của phương sai trích trung bình (AVE) của một khái niệm đều lớn hơn hệ số tương quan giữa khái niệm
đó với tất cả các khái niệm còn lại (Thọ, 2014). Kết quả ở đây cho thấy: tất cả các thang đo đều thỏa mãn tiêu chuẩn về độ phân biệt (Bảng 4.10).
Bảng 4.10 Độ phân biệt của các thang đo
COEX EMSU INSU PEAB PEBE ROID COBE QULI REIN
COEX 0.785
EMSU 0.484 0.883
INSU 0.568 0.617 0.799
PEAB 0.491 0.272 0.491 0.818
PEBE 0.600 0.353 0.564 0.531 0.833
ROID 0.517 0.387 0.424 0.367 0.578 0.789 COBE 0.722 0.387 0.495 0.500 0.477 0.404 0.805 QULI 0.690 0.477 0.503 0.493 0.624 0.285 0.619 0.808 REIN 0.680 0.413 0.472 0.443 0.667 0.395 0.569 0.742 0.894 (Chú thích: giá trị trên đường chéo là căn bậc hai của AVE, còn lại là các hệ số tương quan tương ứng)
Kết luận:
Qua bước kiểm định thang đo bằng phương pháp phân tích nhân tố khẳng định CFA, các thang đo đều đảm bảo độ tin cậy, độ hội tụ và độ phân biệt để có thể tiếp tục được sử dụng cho các phân tích sâu hơn.