Phương pháp kiểm định thang đo cho nghiên cứu điển hình

Một phần của tài liệu Luận văn: Nghiên cứu đóng góp của vốn xã hội vào các hoạt động của doanh nghiệp BĐS Việt Nam docx (Trang 44 - 46)

Do  các thang đo mới được xây dựng lần đầu nên hai phương pháp đánh giá  thang  đo  bằng  hệ  số  tin  cậy  (Cronbach’s  alpha)  và  phân  tích  nhân  tố  khám  phá  (EFA)  được  thực  hiện  lại  một  lần  nữa  giúp  sàng  lọc  sơ  bộ  và  nhận  dạng  cấu  trúc  thang đo (Hair và các tác giả, 1998). Tuy nhiên, để có kết luận cuối cùng về giá trị  của  bộ  thang  đo  cần  sử  dụng  phương  pháp  phân  tích  nhân  tố  khẳng  định  CFA  (Hurley  &  các  tác  giả,  1998,  trích  trong  Nguyễn  Đình  Thọ  &  Nguyễn  Thị  Mai  Trang, 2008), vì CFA  cho phép kiểm định  cấu trúc lý thuyết  của các thang đo  như  mối quan hệ giữa một số khái niệm nghiên cứu với các khái niệm khác mà không bị  chệch  do sai số đo lường (Steenkamp  & Van Trijp, 1991, trích trong Nguyễn Đình  Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2008). Các tiêu chí đánh giá thang đo bằng công cụ  CFA như sau: 

Thứ nhất là tính đơn nguyên: Một thang đo đạt được tính đơn nguyên nếu  mô  hình  thang đo  tương  ứng  đạt  được  độ  thích  hợp  chung (phù  hợp  với  dữ  liệu).  Mô hình được gọi là tương thích khi phép kiểm định Chi­bình phương (c2  ) có giá trị  mức  ý  nghĩa  (p) lớn  hơn  0,05  (Kline,  2010). Tuy  nhiên  vì  Chi­bình  phương  có  nhược  điểm  là  phụ  thuộc  vào  kích  thước  mẫu. Do  đó,  có  thể  sử  dụng  đến  các  chỉ  tiêu  khác:  nếu  một  mô  hình  có  giá  trị  CFI  từ  0,9  đến  1,  CMIN/df<2 (theo  Kline  (2010) thì giá trị CMIN/df vẫn có thể chấp nhận ở mức nhỏ hơn 3) và RMSEA<0,8

thì  mô  hình được  xem  là  thích  hợp với  dữ liệu  (Nguyễn  Đình Thọ &  Nguyễn  Thị  Mai Trang, 2008). 

Thứ  hai  là giá trị hội tụ: (1)  hệ  số  hồi quy nhân  tố (Factor  loadings)  có  ý  nghĩa thống kê và có giá trị ³ 0,5 (Hilderbrandt, 1987, trích trong Nguyễn Đình Thọ  & Nguyễn Thị Mai Trang, 2008); (2) Mô hình thỏa mãn phù hợp với dữ liệu. 

Thứ  ba  là giá trị phân  biệt:  (1) Tương  quan giữa  hai thành  phần  của  một  khái niệm hay giữa hai  khái  niệm  nhỏ  hơn 1  và có ý nghĩa; (2) Mô hình thỏa  mãn  phù hợp với dữ liệu; 

Thứ tư là độ tin cậy tổng hợp (αc) và phương sai trích (rvc)

Độ tin cậy tổng hợp (αc)  và phương sai trích (rvc) được tính theo công thức  sau:  2  1  2 2  1 1  ( )  ( ) (1 )  p i i i l a l l = = = = + - å å å  và  2  1  2 2  1 1  (1 )  vc  p i i i l r l l = = = = + - å å å 

Trong đó l i là  trọng  số  chuẩn  hóa  của biến quan  sát thứ i,  1­ l i2 là phương  sai  của  sai  số  đo  lường  biến  quan  sát  thứ  i  và  p  là  biến  quan  sát  của  thang  đo  (Nguyễn  Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009). 

Theo Hair  &  các tác  giả (1998) thang đo đảm bảo độ tin cậy khi độ tin cậy  tổng hợp phải lớn hơn 0,6 và phương sai trích phải lớn hơn 50%. 

Việc  kiểm  định  thang  đo  bằng  công  cụ  CFA  được  tiến  hành  qua  hai  bước  sau: 

Bước  1:  Phân  tích  CFA  riêng  cho  từng  thang  đo  để  khẳng  định  tính  đơn 

nguyên, độ tin cậy tổng hợp, phương sai trích và giá trị hội tụ. Ngoài ra đối với các  thang  đo  đa  hướng  kiểm  định  thêm  về  giá  trị  phân  biệt  giữa  các  thành  phần  của  thang đo.

Bước  2:  Phân  tích  CFA  chung  cho  tất  cả  các thang  đo để  kiểm  định  giá  trị 

Sau khi kiểm định các thang đo bằng công cụ CFA, các biến quan sát không  phù hợp sẽ tiếp tục bị loại. Do vậy, mô hình nghiên cứu sẽ được điều chỉnh cho phù  hợp với dữ liệu nghiên cứu trước khi thực hiện kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.  3.2.5  Phương  pháp  kiểm  định giả  thuyết và  mô hình  nghiên  cứu  cho  trường 

hợp điển hình 

Phương pháp phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) được sử dụng để  kiểm định  mô hình lý thuyết. Mô hình  SEM ngoài  việc có ưu điểm  hơn so với các  phương  pháp  truyền  thống  như  hồi quy  đa  biến  do  tính được sai số đo  lường,  còn  cho phép kết hợp các khái niệm tiềm ẩn với đo lường của chúng và có thể xem xét  các  đo  lường  độc  lập  hay  kết  hợp  chung  với  mô  hình  lý  thuyết  cùng  một  lúc  (Hulland  &  các  tác  giả,  1996,  trích  trong  Nguyễn  Đình  Thọ  &  Nguyễn  Thị  Mai  Trang, 2008). Phương pháp hợp lý tối đa (Maximum  Likelihood) được sử dụng để  ước lượng các tham số trong mô hình nghiên cứu nếu dữ liệu có phân phối chuẩn. 

Mô hình SEM trước hết được sử dụng để đánh giá sự thích hợp của mô hình  tương tự như CFA (mô hình được xem là thích hợp với dữ liệu khi các chỉ tiêu CFI  từ  0,9  đến  1,  CMIN/df<2  và  RMSEA<0,8).  Kế  đến  là  kiểm  định  các  giả  thuyết  trong mô hình nghiên cứu bằng các tham số giá trị ước lượng, giá trị tới hạn và mức  ý nghĩa của giá trị ước lượng (p). 

3.3  THIẾT KẾ MẪU NGHIÊN CỨU 

Một phần của tài liệu Luận văn: Nghiên cứu đóng góp của vốn xã hội vào các hoạt động của doanh nghiệp BĐS Việt Nam docx (Trang 44 - 46)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(140 trang)