CHƯƠNG I: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.3. Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Trong giai đoạn đầu, tác giả đã xử lý số liệu thu thập được để kiểm tra độ tin
(2019), Cronbach’s Alpha là một thước đo kém chính xác về độ tin cậy vì không có trọng số, tạo ra giá trị thấp hơn về độ tin cậy tổng hợp nên CR được sử dụng thay cho CA vì nó xem xét sự khác biệt về trọng số của các biến quan sát là phù hợp hơn. Theo Hair và cộng sự (2019), các thang đo có CR lớn hơn 0.7 được coi là đạt độ tin cậy theo yêu cầu. Các giá trị Cronbach’s alpha (CA) rất gần hoặc trên ngưỡng 0.70 và giá trị độ tin cậy tổng hợp (CR) dao động từ mức 0.70 đến 0.90 (Hair và cộng sự, 2019) cho thấy độ tin cậy cao của các khái niệm trong bài viết này. Bảng 4.3.1 thể hiện các giá trị Cronbach’s Alpha (CA) từ 0.698 (SI - Ảnh hưởng xã hội) đến 0.816 (PU – Cảm nhận tính hữu ích). Các giá trị của độ tin cậy tổng hợp (CR) dao động ở mức 0.701 (SI - Ảnh hưởng xã hội) đến 0.818 (PU – Cảm nhận tính hữu ích). Có thể thấy, các thang đo đạt được độ tin cậy cần thiết để tiếp tục các bước kiểm định tiếp theo.
Tiếp theo đó, tác giả tiến hành kiểm tra độ hội tụ của các thang đo (Bảng 4.3.1). Kiểm định độ hội tụ của các khái niệm nghiên cứu (Convergent Validity) được thông qua hệ số tải ngoài (Outer Loadings) và phương sai trung bình trích xuất (Average Variance Extracted – AVE) (Hair và cộng sự, 2019). Hair và cộng sự đã khuyến nghị giá trị outer loading để biến quan sát có ý nghĩa tốt là từ 0.7 trở lên. Tác giả này cho rằng outer loading dưới 0.4 biến quan sát cần được loại bỏ khỏi mô hình.
Khi hệ số này nằm ở đoạn 0.4 đến dưới 0.7 quyết định loại hay giữ sẽ phụ thuộc nhà nghiên cứu. Từ Bảng 4.3.1 thấy được rằng hệ số tải ngoài của các biến quan sát đều ở mức trên 0.7 và đạt yêu cầu, nhưng những biến quan sát yếu tố giá (PP) có một biến dưới 0.7 rơi vào biến PP4, vì thế tác giả đã quyết định loại biến PP4 và tiến hành chạy lại và được kết quả ở Bảng 4.3.2 và số liệu đã đạt, tác giả tiếp tục tiến hành kiểm tra phương sai trung bình trích xuất (Average Variance Extracted – AVE), (Bảng 4.2.2) kết quả sau khi loại biến PP4. Các biến quan sát của thang đo có thể giải thích hơn 50% phương sai của khái niệm mà nó đại diện (Henseler & cộng sự, 2015) nếu đạt được sự hội tụ khi giá trị AVE lớn hơn 0.5 (Hair và cộng sự, 2017). Có thể thấy sự phù hợp cao ở tính hội tụ trong mỗi khái niệm nghiên cứu thông qua giá trị phương sai trung bình trích xuất (AVE) đều lớn hơn 0.50 được biểu thị rõ trong Bảng 4.3.2.
Bảng 4.3.1. Kết quả phân tích độ tin cậy, độ hội tụ thang đo và hệ số tải nhân tố bên ngoài trước khi loại biến PP4
Khái niệm nghiên cứu CA CR AVE
Outer Loadings
Min Max
Thái độ - AT 0.743 0.744 0.661 0.798 0.833
Ý định sử dụng - IU 0.811 0.813 0.639 0.767 0.833
Ảnh hưởng xã hội - SI 0.698 0.701 0.623 0.772 0.814
Cảm nhận về giá - PP 0.740 0.746 0.562 0.680 0.779
Cảm nhận tính hữu ích - PU 0.816 0.818 0.577 0.732 0.790
Niềm tin - TR 0.756 0.762 0.672 0.794 0.843 (Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm SmartPLS của tác giả)
Khái niệm nghiên cứu CA CR AVE
Outer Loadings
Min Max
Thái độ - AT 0.743 0.744 0.661 0.78 0.833
Ý định sử dụng - IU 0.811 0.813 0.639 0.767 0.833
Ảnh hưởng xã hội - SI 0.698 0.701 0.623 0.772 0.814
Cảm nhận về giá - PP 0.740 0.746 0.637 0.758 0.820 Cảm nhận tính hữu ích - PU 0.816 0.818 0.577 0.732 0.790 Niềm tin - TR 0.756 0.762 0.672 0.794 0.843
(Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm SmartPLS của tác giả) Theo Henseler và cộng sự (2015), tính phân biệt được đánh giá thông qua tiêu chí Fornell-Larcker. Giá trị phân biệt (Discriminant Validity) là mức độ mà các yếu tố khác biệt và không tương quan với nhau, giá trị phân biệt được đánh giá bằng cách so sánh căn bậc hai của AVE của mỗi cấu trúc trong mô hình nghiên cứu và mối tương quan với các cấu trúc còn lại (Fornell và Larcker, 1981). Trong Bảng 4.3.3, hệ số tương quan này đều lớn hơn các hệ số khác trong cùng một cột. Do đó, các thang đo đều đạt giá trị phân biệt.
Bảng 4.3.3. Kết quả phân tích tiêu chí Fornell – Larcker
AT IU SI PP PU TR
AT 0.813
IU 0.729 0.799
SI 0.702 0.703 0.789
PP 0.679 0.655 0.663 0.798
PU 0.702 0.739 0.634 0.658 0.759
TR 0.747 0.725 0.717 0.706 0.679 0.820