CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.5. Phân tích nhân tố khẳng định CFA
Như đã trình bày ở trên, các thang đo khái niệm trên được đánh giá sơ bộ và chính thức thông qua hệ số tin cậy Cronbach alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA. Phần này đánh giá lại các thang đo bằng phân tích nhân tố khẳng định CFA.
Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Để đo lường mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu khảo sát, nghiên cứu này sử dụng các chỉ tiêu chính, đó là Chi-bình phương, chỉ số thích hợp so sánh CFI (Comparative Fit Index), chỉ số GFI (Goodness of Fit Index) và chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Approximation). Trong đó, các giá trị GFI và CFI từ 0.9 đến 1, RMSEA có giá trị <0.08 thì mô hình được xem là phù hợp với dữ liệu khảo sát.
Kết quả chạy CFA của mô hình đo lường cho thấy mô hình là phù hợp với dữ liệu (chi tiết theo Hình 4.1) có chi bình phương = 697.930, bậc tự do = 506, giá trị P
= 0.000, CMIN/df = 1.379 < 3. Các chỉ tiêu đo lường khác cũng đạt yêu cầu (GFI = .904; TLI = .978; CFI = .980 đều lớn hơn 0.9; RMSEA = 0.032 < 0.08).
Giá trị hội tụ
Giá trị hội tụ, thang đo đạt được giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hóa của thang đo đều cao (> 0,5) và có ý nghĩa thống kê (p < 0,05) (Gerbing và Anderson, 1988) (trích Nguyễn Khánh Duy, 2009).
Tất cả các trọng số chuẩn hóa của mô hình đều cao ( > 0.5) biến thiên từ 0.684 đến 0.899 và đều có ý nghĩa thống kê (P-value = 0.000) nên kết quả cho thấy các khái niệm trong mô hình đạt được giá trị hội tụ (chi tiết theo Phụ lục 11).
Tính đơn hướng
Theo Steenkamp & Van Trijp (1991), mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu thị trường cho chúng ta điều kiện cần và để cho tập biến quan sát đạt được tính đơn hướng, trường hợp các sai số của các biến quan sát có tương quan với nhau (trích Nguyễn Khánh Duy, 2009, tr. 21). Kết quả cho thấy tập biến quan sát đạt được tính đơn hướng do mô hình nghiên cứu này phù hợp với dữ liệu thị trường và không có các sai số của các biến quan sát có tương quan với nhau.
Hình 4.1 Kết quả chạy CFA của mô hình nghiên cứu
Nguồn: Kết quả chạy sữ liệu của tác giả
Giá trị phân biệt
Giá trị phân biệt của các khái niệm trong mô hình tới hạn được thực hiện bằng cách kiểm định hệ số tương quan xét trên phạm vi tổng thể giữa các khái niệm có thực sự khác biệt so với 1 hay không. Nếu nó thật sự khác biệt thì các thang đo đạt được giá trị phân biệt (trích Nguyễn Khánh Duy, 2009, tr. 22).
Kết quả kiểm định giá trị phân biệt giữa các biến trong mô hình tới hạn thể hiện trong Bảng 4.4 cho thấy, tất cả các hệ số tương quan ước lượng liên kết với sai số chuẩn (SE) cho giá trị P-value đều nhỏ hơn 0.05 nên hệ số tương quan của từng cặp khái niệm khái niệm khác biệt so với 1 ở độ tin cậy 95%. Do đó, các khái niệm trong mô hình này đạt được giá trị phân biệt.
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định giá trị phân biệt giữa các khái niệm trong mô hình
Estimate r
SE = SQRT((1-
r2)/(n-2)) CR= (1-r)/SE P-value
EL <--> C 0.346 0.0483 13.552 0.000
EL <--> O 0.548 0.0430 10.506 0.000
EL <--> EX 0.282 0.0493 14.550 0.000
EL <--> N -0.547 0.0431 35.929 0.000
EL <--> A 0.597 0.0413 9.767 0.000
EL <--> JS 0.538 0.0434 10.656 0.000
C <--> O 0.322 0.0487 13.923 0.000
C <--> EX 0.314 0.0488 14.048 0.000
C <--> N -0.253 0.0498 25.180 0.000
C <--> A 0.25 0.0498 15.060 0.000
C <--> JS 0.408 0.0470 12.607 0.000
O <--> EX 0.245 0.0499 15.140 0.000
O <--> N -0.463 0.0456 32.091 0.000
O <--> A 0.364 0.0479 13.276 0.000
O <--> JS 0.567 0.0424 10.220 0.000
EX <--> N -0.251 0.0498 25.127 0.000
EX <--> A 0.206 0.0503 15.775 0.000
EX <--> JS 0.357 0.0480 13.383 0.000
N <--> A -0.591 0.0415 38.346 0.000
N <--> JS -0.478 0.0452 32.715 0.000
A <--> JS 0.429 0.0465 12.290 0.000
Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả
Ghi chú: r: hệ số tương quan; SE = SQRT(1-r2)/(n-2); n: cỡ mẫu; CR= (1-r)/SE;
P-value = TDIST(CR, n-2, 2).
Kiểm định độ tin cậy tổng hợp và phương sai trích
Bảng 4.5. Hệ số tin cậy tổng hợp và phương sai trích của các nhân tố
Lãnh đạo đạo đức
Tận tâm
Sẵn sàng trải nghiệm
Hướng ngoại
Tâm lý bất ổn
Dễ chịu
Sự hài lòng công việc Độ tin
cậy tổng hợp (ρc)
0.937 0.934 0.920 0.880 0.912 0.916 0.876
Phương sai trích (ρvc)
0.711 0.740 0.699 0.596 0.722 0.733 0.588
Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả Độ tin cậy tổng hợp (ρc) và phương sai trích (ρvc) được tính trên cơ sở trọng số của 7 nhân tố ước lượng trong mô hình CFA của các thang đo (xem chi tiết phụ lục 12). Bảng kết quả trên cho thấy các thang đo đều đạt yêu cầu về độ tin cậy tổng hợp và phương sai trích (ρc, ρvc >0.5).
Tóm lại, việc sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khẳng định CFA để đo lường mức độ phù hợp của các khái niệm trong mô hình nghiên cứu. Kết quả đo lường trên cơ sở của các chỉ tiêu GFI, CFI, TLI, RMSEA, Chi-bình phương/bậc tự do cho thấy tất cả các thang đo đạt tính đơn hướng, đảm bảo giá trị hội tụ, đảm bảo độ tin cậy, phương sai trích và giá trị phân biệt. Mô hình nghiên cứu là phù hợp với dữ liệu thị trường.