4 PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHẲNG ĐỊNH CFA - Tài Liệu Text - 123doc

1. Trang chủ >
2. Thạc sĩ - Cao học >
3. Kinh tế >

4 PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHẲNG ĐỊNH CFA

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (2.47 MB, 157 trang )

Kết quả CFA cho thấy mô hình tới hạn có 406 bậc tự do, Chi-bình phương là1016.627 (p = 0.000); GFI = 0.871; TLI = 0.863; CFI = 0.881; Chi-bình phương/df =2.504, RMSEA = 0.061. Trong đó các chỉ số GFI, TLI, CFI đều không đạt yêu cầu(GFI ≥0.9, TLI ≥0.9, CFI ≥0.9); chỉ số Chi-bình phương/df và đạt yêu cầu (CMIN/df ≤3, RMSEA < 0.08). Kiểm tra các trọng số Standardized Regression Weights, ta thấycó một trọng số có giá trị thấp (< 0.50) đó là biến SN6 (λ SN6 = 0.477) (Phụ lục 6a,RRtrang xxxiii). Vì vậy, biến SN6 (“Lời khuyên của những người đã sử dụng hàng TháiLan thường xuyên sẽ làm tôi có ý định mua hàng giống họ”) sẽ bị loại.Sau khi loại biến SN6, mô hình tới hạn có 377 bậc tự do. Kết quả CFA cho thấymô hình có Chi-bình phương là 952.613 (p = 0.000, giá trị p < 0.005); GFI = 0.876;TLI = 0.867; CFI = 0.885 đều không đạt yêu cầu; Chi-bình phương/df = 952.613,RMSEA = 0.62. Chỉ có hai chỉ tiêu là Chi-bình phương/df và RMSEA là đạt yêu cầuvề độ phù hợp với dữ liệu thị trường (CMIN/df ≤ 3, RMSEA < 0.08), do đó cần xemxét mối tương quan giữa sai số của biến quan sát để cải thiện các giá trị trên.Sau khi xem xét các hiệp phương sai giữa các sai số chuẩn hóa như e2, e3, e1, e4,e13 và các chỉ số điều chỉnh MI (Modification Indices) tương ứng cho phép đề nghịgiữa các sai số của các biến đo lường tương ứng là PQ3, PQ2, PQ1, PQ4, AT1 cần liênkết lại để hiệu chỉnh hiệp phương sai. Nói cách khác, về mặt trực giác các cặp biến đolường (bằng câu hỏi phỏng vấn) này hàm chứa thông tin giống nhau và cùng đo lườngmột khái niệm, nên các sai số của chúng có tương quan khá mạnh, vì thế trên thực tếchúng cần được chia sẻ phương sai với nhau để cải thiện độ phù hợp của mô hình.Ngoài việc hiệu chỉnh các cặp sai số đo lường để cho mô hình phù hợp theo yêu cầu,nó còn cung cấp thông tin về các biến đo lường, giúp chúng ta giải thích ý nghĩa vềmặt thực tiễn cũng như hàm ý dành cho các nhà quản trị.Sau khi thực hiện hiệu chỉnh mô hình bằng cách nối các cặp sai số của các cặpbiến đo lường tương ứng trong mô hình, kết quả CFA sau khi xét mối tương quan giữasai số biến quan sát cho thấy mô hình có 373 bậc tự do, Chi-bình phương là 670.621 (p= 0.000); GFI = 0.903; TLI = 0.931; CFI = 0.941; Chi-bình phương/df = 1.798;RMSEA = 0.45. Ta thấy các chỉ số đều đạt yêu cầu. Như vậy, mô hình hoàn toàn phù71hợp với dữ liệu thị trường (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2011). (Phụlục 6b, trang xxxiv)Dựa vào bảng 4.6, về phương sai trích, kết quả cho thấy phương sai trích đượccủa thang đo Chất lượng cảm nhận (PQ) 67.815%, thang đo Giá trị cảm nhận (PV)50.657%, thang đo Thái độ (AT) 69.453% , thang đo Ý định mua hàng Thái Lan (PI)51.843%, và thang đo Quyết định mua hàng Thái Lan (PD) 57.146%, đều đạt yêu cầu(>50%). Tuy nhiên, phương sai trích của thang đo Chiêu thị (MK) (44.283%), thangđo Chuẩn chủ quan (SN) (41.795%) và thang đo Nhận thức kiểm soát hành vi PB(43.655%) không đạt tiêu chuẩn. Tuy nhiên các chỉ số về độ tin cậy tổng hợp của cácthang đo đều cao (>0.6) (Bảng 4.6). Như vậy, ngoại trừ thang đo Thái độ và Chấtlượng cảm nhận có tương quan giữa sai số biến quan sát nên không đạt được tính đơnhướng, các thang đo còn lại đều đạt tính đơn hướng (Bảng 4.7)(Xem chi tiết tại Phụlục 6c, trang xxxv).Bảng 4.6: Bảng tóm tắt kết quả kiểm định thang đoKháiniệmSốthànhphầnSốbiếnquansátĐộ tin cậyCronbach’sAlphaĐộ tincậy tổnghợp ρCTổngphươngsai tríchρVCTrungbình λPQ140.8780.89367.815%0.821SN150.7800.78141.795%0.651PV130.7430.75050.657%0.703AT130.8600.87169.453%0.828PB140.7530.75543.655%0.660PD140.8380.84157.146%0.752MK140.7560.76044.283%0.663PI130.7650.76251.843%0.717Giá trị hộitụ và phânbiệtThỏa mãnKiểm định giá trị phân biệt: Dựa vào kết quả nghiên cứu (Bảng 4.7) ta thấy, cáchệ số tương quan của từng cặp khái niệm kèm với sai lệch chuẩn của các thang đo đềukhác với 1 ở độ tin cậy 95%, đạt mức ý nghĩa thống kê (tất cả giá trị p đều bằng0.000). Do đó các biến quan sát dùng để đo lường các khái niệm nghiên cứu đều đạtđược giá trị phân biệt.72Bảng 4.7: Hệ số tương quan giữa các khái niệmrPQPQPQPQPQPQPQSNSNSNSNSNSNATATATATATMKMKMKMKPIPIPIPBPBPVe2e1e1e4Ghi chú:SNATMKPIPBPVPDATMKPIPBPVPDMKPIPBPVPDPIPBPVPDPBPVPDPVPDPDe3e2e4e13Estimate0.1080.5950.1760.443-0.0360.3060.4720.1210.3180.192-0.0850.1140.4330.2000.3930.1130.2070.4260.218-0.0020.2120.5310.0990.2860.6740.0090.0270.4110.365-0.356-0.599-0.411SE0.0500.0400.0490.0450.0500.0480.0440.0500.0470.0490.0500.0500.0450.0490.0460.0500.0490.0450.0490.0500.0490.0420.0500.0480.0370.0500.0500.0460.0460.0470.0400.046CR17.9710.0916.7612.4420.7614.6011.9917.7314.4016.4921.8117.8612.6016.3513.2217.8816.2312.7016.0520.0716.1511.0818.1314.928.8419.8519.4912.9413.6629.0639.9930.99P0.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.000r: hệ số tương quan; CR: giá trị tới hạnSE: độ sai lệch chuẩn; P – Value: mức ý nghĩaKiểm định giá trị hội tụ: Kết quả nghiên cứu cho thấy các trọng số chuẩn hóa đềulớn hơn 0,5 và có ý nghĩa thống kê (P < 0.05) (Bảng 4.8). Do đó chúng đạt được giá trịhội tụ (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2011).73Bảng 4.8: Kết quả kiểm định trọng số chuẩn hóa các biến quan sátPQ1PQ3PQ2PQ4SN5SN2SN3SN4SN1AT4AT5AT1MK3MK5MK4MK2PI2PI3PI1PB4PB1PB2PB3PV5PV3PV4PD1PD4PD3PD2