CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.2. KIỂM ĐỊNH CHẤT LƯỢNG MÔ HÌNH
3.2.2. Độ tin cậy và tính chuẩn xác của dữ liệu (Construct reliability and validity)
Để đo lường độ tin cậy và tính chuẩn xác của dữ liệu, mô hình SEM-PLS sử dụng 3 chỉ số bao gồm Độ tin cậy nhất quán nội tại Cronbach’s Alpha), Hệ số tin cậy tổng hợp (Composite Reliability) và Phương sai trích được lấy trung bình (Average variance
extracted – AVE). Đối với mô hình nghiên cứu này, nhóm chỉ số về đo lường độ tin cậy và tính chuẩn xác cụ thể là:
Bảng 3.9: Độ tin cậy và tính chuẩn xác Độ tin cậy nhất
quán nội tại (Cronbach's Alpha)
Hệ số tin cậy tổng hợp (Composite Reliability)
Phương sai trích được lấy trung bình (AVE)
BC 0.892 0.915 0.607
CE 0.892 0.915 0.607
OP 0.886 0.911 0.594
PC 0.865 0.898 0.596
SC 0.884 0.912 0.633
SE 0.837 0.884 0.605
SS 0.934 0.946 0.716
Nguồn: Nhóm tác giả (2022) 3.2.2.1. Độ tin cậy nhất quán nội tại (Cronbach’s Alpha)
Độ tin cậy nhất quán nội tại là một trong những chỉ số đo lường độ tin cậy và tính chuẩn xác của dữ liệu, cụ thể là đo lường mức độ tin cậy giữa mọi biến trong mô hình nghiên cứu (Hair và cộng sự, 2010). Độ tin cậy nhất quán nội tại giả định rằng tất cả các biến đều có mức độ tin cậy như nhau với cùng hệ số tải ngoài ngoài (Nguyễn & Cao, 2018). Tuy vậy, hệ số này có xu hướng đánh giá không chuẩn xác về độ tin cậy nội tại, vậy nên thường được đi kèm với hệ số độ tin cậy tổng hợp để tăng độ tin cậy của dữ liệu tổng thể (Nguyễn & Cao, 2018). Đối với mức ngưỡng của hệ số tin cậy nhất quán nội tại, Hair và cộng sự (2019) đề xuất mức thấp nhất là 0.7.
Từ dữ liệu của Hình 3.5, tất cả các giá trị về độ tin cậy nhất quán nội tại đều lớn hơn 0.7, đảm bảo rằng số liệu thu thập được đều được đảm bảo về tính tin cậy.
Hình 3.5: Độ tin cậy nhất quán nội tại
Nguồn: Nhóm tác giả (2022) 3.2.2.2. Hệ số tin cậy tổng hợp (Composite reliability)
Hệ số tin cậy tổng hợp là hệ số thường được đi kèm với Độ tin cậy nhất quán nội tại để bổ sung cho những thiếu sót của Độ tin cậy nhất quán nội tại. Theo Nguyễn &
Cao (2018), do một số hạn chế của hệ số Độ tin cậy nhất quán nội tại đối với kết quả nghiên cứu tổng thể, các nhà nghiên cứu đã sử dụng Hệ số tin cậy tổng hợp để đi kèm với hệ số này và khắc phục những tồn tại của nó, đồng thời tăng tính tin cậy tổng thể cho bài nghiên cứu. Mức ngưỡng của hệ số này tối thiểu ở mức 0,7 (Hair và cộng sự, 2010).
Hình 3.6 cho thấy kết quả của Hệ số tin cậy tổng hợp đối với mô hình của bài nghiên cứu này. Từ kết quả, có thể thấy tất cả các chỉ số đều cao hơn 0,85 tức là dữ liệu có mức độ tin cậy cao. Bên cạnh đó, khi cả hai chỉ số là Độ tin cậy nhất quán nôi tại và Hệ số tin cậy tổng hợp đều thỏa mãn mức ngưỡng, điều đó chứng tỏ dữ liệu có độ tin cậy cao và có thể áp dụng cho các nghiên cứu trong tương lai.
Hình 3.6: Hệ số tin cậy tổng hợp
Nguồn: Nhóm tác giả (2022) 3.2.2.3. Phương sai trích được lấy trung bình (Average Variance Extracted - AVE) AVE là hệ số dùng để đo giá trị hội tụ của các mục thuộc cùng một biến trong mô hình. Nguyễn & Cao (2018) chỉ ra rằng giá trị hội tụ phản ánh một phép đo lường có tương quan theo cùng một hướng hoặc theo cùng một chiều trong cùng một khái niệm. Mức ngưỡng của AVE được đề xuất là cao hơn 0,5 (Hair và cộng sự, 2010), khi
đó mọi mục trong cùng một biến có tương quan theo cùng một hướng (hướng tích cực/tiêu cực).
Hình 3.7 cho thấy tất cả các chỉ số AVE đều cao hơn 0,5, có nghĩa là tất cả các mục cùng một biến đều có tương quan ở cùng một hướng. Điều này cho thấy các biến có tương quan theo chiều hướng tích cực.
Hình 3.7: Phương sai trích được lấy trung bình (AVE)