- Viện phắ hiện nay và chất lượng ựiều trị của bệnh viện là phù hợp:
1. Cơ sở vật chất C1 0.665 0
3.3.4 Phân tắch nhân tố khẳng ựịnh (CFA)
Trong kiểm ựịnh thang ựo, phương pháp CFA (Confirmatory Factor Analysis) phân tắch mô hình cấu trúc tuyến tắnh có nhiều ưu ựiểm hơn so với phương pháp truyền thống như: phương pháp hệ số tương quan, phương pháp phân tắch nhân tố khám phá EFA, phương pháp ựa phương pháp Ờ ựa khái niệm MTMM, ... (Bagozzi & Foxall 1996). Lý do là CFA cho phép chúng ta kiểm ựịnh cấu trúc lý thuyết của các thang ựo lường như
mối quan hệ giữa một khái niệm nghiên cứu với các khái niệm khác mà không bị chênh lệch do sai số ựo lường (Steenkamp & van Triji 1991). Hơn nữa, chúng ta có thể kiểm ựịnh giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang ựo mà không cần dùng nhiều nghiên cứu như trong phương pháp truyền thống MTMM.
để ựo lường mức ựộ phù hợp của mô hình, nghiên cứu này sử dụng các chỉ tiêu Chi Ờ bình phương (Chi Square hay CMIN), bậc tự do (df), Chi Ờ bình phương ựiều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df), chỉ số thắch hợp so sánh CFI (Comparative Fit Index), chỉ số TLI (Tucker & Lewis Index) và chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Apporoximation). Mô hình
ựược gọi là thắch hợp khi phép kiểm ựịnh Chi Ờ bình phương có giá trị p > 5%. Tuy nhiên, Chi Ờ bình phương có nhược ựiểm là nó phụ thuộc vào kắch thước mẫu (n). Khi n càng lớn thì gắa trị thống kê Chi Ờ bình phương càng lớn. điều này làm giảm mức ựộ phù hợp của mô hình. Nghĩa là nó không phản ảnh ựúng mức ựộ phù hợp thật sự của mô hình khi kắch thước mẫu lớn. Nếu một mô hình nhận ựược giá trị TLI và CFI từ 0.9 ựến 1,
CMIN/df có giá trị < 2, RMSEA có giá trị < 0.08 thì mô hình này ựược xem là phù hợp (tương thắch) với dữ liệu.