V nđ nghiên cu
3.4ánh giá thang đo
M t thang đo đ c coi là có giá tr khi nó đo l ng đúng cái c n đo. Hay nói cách khác đo l ng đó v ng m t c hai lo i sai l ch: sai l ch h th ng và sai l ch ng u nhiên. i u ki n c n đ m t thang đo đ t giá tr là thang đo đó ph i đ t đ tin c y, ngh a là cho cùng m t k t qu khi đo l p đi l p l i.
tin c y c a thang đo đ c đánh giá b ng ph ng pháp nh t quán n i t i (internal consistency) thông qua h s Cronbach Alpha và h s t ng quan bi n t ng (item-total correlation):
− Theo De Vellis, 1991 m c ý ngh a c a h s Cronbach Alpha nh sau:
+ α nh h n 0.60: Không th ch p nh n
+ α = 0.65 – 0.70: T m ch p nh n
+ α = 0.70 – 0.80: Tin c y đáng k
+ α = 0.80 – 0.90: R t t t
+ α l n h n 0.90: Tuy t v i
− H s t ng quan bi n t ng:
H s t ng quan bi n t ng là h s t ng quan c a 01 bi n v i đi m trung bình c a các bi n khác trong cùng 01 thang đo, do đó h s này càng cao, s t ng quan c a bi n v i các bi n khác trong nhóm càng cao. Theo Nunnally & Burnstein, 1994, các bi n có h s t ng quan bi n t ng nh h n 0.3 đ c coi là bi n rác và s b lo i kh i thang đo.
giá tr h i t (convergent validity) và đ phân bi t (discriminant validity) c a thang đo đ c đánh giá thông qua ph ng pháp phân tích nhân t khám phá EFA (exploratory factor analysis). Các tiêu chu n và tham s th ng kê trong phân tích nhân t khám phá bao g m:
Các bi n đnh l ng trong nghiên c u này đ c đo l ng b ng thang đo kho ng cách (interval scale). Kích th c m u ph i đ l n tu thu c vào ph ng pháp c l ng s d ng. K th a t các nghiên c u tr c đây cho r ng kích th c m u t i thi u là 5 m u cho m t tham s c n c l ng (Bollen, 1989). Nghiên c u này ch n kích th c m u n=358.
Ki m đnh s thích h p c a phân tích nhân t v i d li u c a m u thông qua tr th ng kê Kaiser-Meyer-Olkin (KMO). Theo đó, tr s c a KMO ph i đ l n ( gi a 0.5 và 1) ngh a là phân tích nhân t là thích h p (Hoàng Tr ng - Nguy n Chu M ng Ng c, 2003), còn n u tr s này nh h n 0.5 thì phân tích nhân t có kh n ng không thích h p v i các d li u.
− Xác đnh s l ng nhân t :
S l ng nhân t đ c xác đnh d a trên ch s Eigenvalue đ i di n cho ph n bi n thiên đ c gi i thích b i m i nhân t . Theo tiêu chu n Kaiser, ch có nh ng nhân t nào có eigenvalue l n h n 1 m i đ c gi l i trong mô hình phân tích, nh ng nhân t có eigenvalue nh h n 1 s b lo i kh i mô hình (Gaoson, 2003) b i vì nh ng nhân
t có eigenvalue nh h n 1 s không có tác d ng tóm t t thông tin t t h n m t biên g c, vì sau khi chu n hoá m i bi n g c có ph ng sai là 1.
Tiêu chu n ph ng sai trích (Variance explained criteria): T ng ph ng sai trích ph i l n h n 50%.
− giá tr h i t :
thang đo đ t giá tr h i t thì h s t ng quan đ n gi a các bi n và các nhân t (factor loading) ph i l n h n ho c b ng 0.5 trong m t nhân t (Jun & ctg, 2002).
− giá tr phân bi t:
đ t đ giá tr phân bi t, khác bi t gi a các factor loading ph i l n h n ho c b ng 0.3 (Jabnoun & ctg, 2003).
− Ph ng sai trích h s s d ng trong thang đo:
Vì m c đích ki m đnh các thang đo nh m đi u ch nh đ ph c v cho vi c ch y h i qui mô hình ti p theo nên ph ng pháp trích y u t principal component v i phép quay Varimax s đ c s d ng cho phân tích EFA trong nghiên c u vì ph ng pháp này s giúp ki m đnh hi n t ng đa c ng tuy n gi a các y u t c a mô hình ( n u có).