CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ VÀ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
4.3. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ (EXPLORATORY FACTOR ANALYSIS - EFA)
4.3.3. EFA kết quả của Chất lượng mối quan hệ
Bảng 4.16 cho thấy, KMO đạt 0,896 > 0,5 là mức chấp nhận đƣợc nên việc phân tích nhân tố là thích hợp và phù hợp với dữ liệu. Phép kiểm định Bartlett có giá trị Sig = 0,000 (<0,05) nên các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Bảng 4.16. Chỉ số KMO và kiểm định Bartlett
Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 0,896
Giá trị Chi-Square 869,395
Kiểm định Bartlett Bậc tự do 15
Sig 0,000
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 5
Bảng 4.17. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA kết quả của RQ
Biến quan sát
Nhân tố LOY
LOY5 Tôi dự định tiếp tục học Anh văn tại CEFALT trong thời gian
0,816 tới.
LOY3 Khi những người khác cần lời khuyên của tôi về nơi học, tôi sẽ
0,799 đề nghị CEFALT.
LOY6
Khi có nhu cầu học những chương trình khác, tôi sẵn sàng tiếp
0,774 tục chọn CEFALT.
LOY4 Tôi khuyến khích bạn bè và người thân học Anh ngữ ở
0,765 CEFALT.
LOY1 Tôi nói những điều tích cực về CEFALT cho những người khác
0,710 biết.
LOY2
Tôi thường có ý kiến bảo vệ cho CEFALT khi có những phán
0,673 xét không hay về họ từ bạn bè, người thân của tôi.
Eigenvalues 3,863
Phương sai trích tích lũy (%) 57,409
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 5
Kết quả phân tích EFA kết quả của Chất lƣợng mối quan hệ (lòng trung thành của học viên) cho thấy chỉ số Eigenvalues đƣợc hình thành cho nhân tố lòng trung thành đạt 3,863; tổng phương sai trích đạt 57,409% (>50%). Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều lớn hơn 0,5. Vậy giá trị thang đo này chấp nhận đƣợc. Nhân tố LOY (Lòng trung thành) bao gồm 6 biến quan sát: LOY1, LOY2, LOY3, LOY4, LOY5, LOY6.
4.4. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHẲNG ĐỊNH (CONFIRMATORY FACTOR ANALYSIS – CFA)
vấn đề sau:
Thứ nhất, đo lường tính đơn hướng. Theo Steenkamp và Van Trijp (1991), mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu thị trường cho chúng ta điều kiện cần và đủ để cho tập biến quan sát đạt được tính đơn hướng, trừ trường họp các sai số của các biến quan sát có tương quan với nhau. Để đo lường mức độ phù hợp của mô hình với thông tin thị trường, người ta thường sử dụng Chi-square (CMIN); Chi-square điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df); chỉ số thích hợp so sánh (CFI_ Comparative Fit Index). Chỉ số Tucker & Lewis (TLI_ Tucker & Lewis Index); Chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Approximation). Mô hình đƣợc xem là thích hợp với dữ liệu thị trường khi kiểm định Chi-square có P-value > 0,05; CMIN/df ≤ 2, một số trường hợp CMIN/df có thể ≤ 3 (Carmines & McIver, 1981); GFI, TLI, CFI ≥ 0,9;
RMSEA ≤ 0,08. Tuy nhiên, theo quan điểm gần đây của các nhà nghiên cứu thì GFI vẫn có thể chấp nhận đƣợc khi nhỏ hơn 0,9 (Hair và cộng sự, 2010). Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2008) cho rằng nếu mô hình nhận đƣợc các giá trị TLI, CFI ≥0.9, CMIN/df ≤ 2, RMSEA ≤ 0.08 thì mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường. (trích bởi Nguyễn Khánh Duy, 2009).
Thứ hai, đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua: Hệ số tin cậy tổng hợp, tổng phương sai trích được, hệ số Cronbach Alpha. Độ tin cậy tổng hợp nhằm khẳng định lại độ tin cậy của thang đo và được tính cho từng khái niệm đơn hướng.
Bên cạnh đó, tổng phương sai trích cũng là một chỉ tiêu đo lường độ tin cậy. Nó phản ánh lƣợng biến thiên chung của các biến quan sát đƣợc tính toán bởi biến tìm ẩn. Song song đó, Schumacker & Lomax (2006) cho rằng trong phân tích nhân tố khẳng định, một vấn đề quan trọng cần phải quan tâm là độ tin cậy của tập hợp các biến quan sát đo lường một khái niệm, nhằm đo lường tính kiên định nội tại xuyên suốt của tập biến quan sát đó (trích bởi Nguyễn Khánh Duy, 2009). Và thông thường, hệ số Cronbach Alpha thường được sử dụng. Độ tin cậy tổng hợp ( c) và tổng phương sai trích ( vc) được tính theo công thức sau:
Trong đó, λi là trọng số chuẩn hóa của biến quan sát thứ i. (1- λi2) là phương sai của sai số đo lường biến quan sát thứ i. Chỉ tiêu c và vc phải đạt yêu cầu từ 0,5 trở lên.
Thứ ba, giá trị hội tụ. Thang đo đạt đƣợc giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hóa của thang đo đều cao (>0,5) và có ý nghĩa thống kê (p<0,05) (Gerbring và Anderson, 1988; trích bởi Nguyễn Khánh Duy, 2009)
Thứ tƣ, giá trị phân biệt. Giá trị phân biệt thể hiện cấp độ phân biệt của các khái niệm đo lường, giá trị phân biệt đạt được khi tương quan giữa hai thành phần của khái niệm hoặc hai khái niệm thực sự khác biệt với 1 (Nguyễn Khánh Duy, 2009).
4.4.1. Kết quả CFA tác nhân Chất lượng mối quan hệ
Kết quả CFA cho thấy, mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường với các chỉ tiêu nhƣ: Chi-square/df = 1,771 (<2), TLI = 0,957 (> 0,9), CFI = 0,965 (> 0,9) và RMSEA = 0,052 (< 0,08). Ngoài ra, hình 4.1 cho thấy, các trọng số chuẩn hóa đều cao (>0,5) và có ý nghĩa thống kê nên các thang đo đạt đƣợc giá trị hội tụ.
Hình 4.1. Kết quả CFA (chuẩn hóa) các thang đo tác nhân RQ
Độ tin cậy tổng hợp và phương sai trích các thang đo tác nhân Chất lượng mối quan hệ đều đạt giá trị từ 0,5 trở lên (bảng 4.18). Điều này khẳng định ba thang đo này đều tin cậy. Hệ số Cronbach Alpha đều > 0,6 và các biến trong mỗi thang đo đều có tương quan biến – tổng > 0,3 (mục 4.2 và phụ lục 4). Vì thế, các thang đo đảm bảo tính kiên định nội tại xuyên suốt tập hợp các biến quan sát trong nó.
Bảng 4.18. Đánh giá độ tin cậy các thang đo tác nhân RQ
Các khái niệm Độ tin cậy tổng hợp (pc) Phương sai trích (pvc)
Chất lƣợng giáo viên 0,837 0,506
Chất lƣợng quản lý 0,821 0,535
Cơ sở vật chất 0,843 0,517 Nguồn: Tính toán của tác giả Kiểm định hệ số tương quan giữa các khái niệm (bảng 4.19) cho thấy, với độ tin cậy 95%, hệ số tương quan giữa các khái niệm đều khác biệt so với 1 (p <0,05).
Nhƣ vậy các cặp khái niệm này đạt đƣợc giá trị phân biệt.
Bảng 4. 19. Kết quả kiểm định giá trị phân biệt giữa các nhân tố trong mô hình đo lường tác nhân RQ
Tương quan r SE CR p-value
Chất lƣợng
◄► Chất lƣợng
0,657 0,045 7,708 0,000
giáo viên quản lý
Chất lƣợng
◄► Cơ sở vật
0,552 0,049 9,102 0,000
giáo viên chất
Chất lƣợng
◄► Cơ sở vật
0,479 0,052 10,055 0,000
quản lý chất