Phân tích nhân tố khẳng định CFA - Mối liên hệ giữa chất lượng dịch vụ và lòng trung thành của

Phần II: NỘI DUNG VỀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

CHƯƠNG 2: MỐI LIÊN HỆ GIỮA CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ VÀ HỌC VIÊN TẠI

2.2. Mối liên hệ giữa chất lượng dịch vụ và lòng trung thành của học viên tại Học viện

2.2.4. Phân tích nhân tố khẳng định CFA

Phương pháp CFA trong phân tích mô hình cấu trúc tuyến tích được sử dụng bởi có nhiều ưu điểm hơn so với các phương pháp truyền thống như phương pháp hệ số tương quan, phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA), phương pháp đa phương pháp - đa khái niệm (MTMM),,,, (Bagozzi & Foxall, 1996), Cụ thể, phương pháp CFA cho phép kiểm định cấu trúc lý thuyết của các thang đo lường, như mối quan hệ giữa một khái niệm nghiên cứu với các khái niệm khác mà không bị chệch do sai số đo lường (Steenkamp & Van Trijp, 1991), Hơn nữa CFA cho phép kiểm định giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo mà không cần dùng nhiều nghiên cứu như trong phương pháp truyền thống MTMM.

2.2.4.1. Đánh giá sự phù hợp của mô hình

Để đo lường mức độ phù hợp của mô hình với thông tin thị trường, nghiên cứu này sử dụng các chỉ tiêu: Chi-bình phương (yêu cầu: p > 5%); Chi-bình phương điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/DF < 3); Chỉ số GFI (Goodness-of-fit index ≈ 1); chỉ số thích hợp so sánh CFI (comparative fit index > 0,9); chỉ số TLI (Tucker & Lewis index > 0,9) và chỉ số RMSEA (root mean square error approximation < 0,08), (Browne và Cudek, 1992),

Trường Đại học Kinh tế Huế

Phân tích CFA lần đầu đối với mô hình nghiên cứu đã rút gọn với 24 biến độc lập chia làm 6 nhóm nhân tố và 2 nhóm nhân tố phụ thuộc với 6 biến, cho ra kết quả CMIN/DF=1,933<3, TLI=0,895, CFI=0,910 và RMSEA=0,075<0,08, Vì TLI<0,9 nên tiến hành hiệu chỉnh mô hình bằng cách nối 2 biết a9 và a6 rồi phân tích lần 2.

Hình 2.3: Mô hình nghiên cứu CFA lần 1

Trường Đại học Kinh tế Huế

Kết quả phân tích lần 2 cho kết quả CMIN/DF=1,875<3, TLI=0,900=0,9, CFI=0,919>0,9 và RMSEA=0,072<0,08 do đó cho thấy mô hình đã tương thích với dữ liệu thì trường. Do đó, ta sử dụng mô hình này để tiến hành phân tích các bước tiếp theo

2.2.4.2. Đánh giá độ tin cậy của thang đo

Độ tin cậy thang đo được xem xét qua 2 chỉ số: Độ tin cậy tổng hợp (Composite reliability CR), tổng phương sai rút trích (Average variance extracted -AVE) và hệ số Cronbach’s Alpha.

Quá trình xử lý số liệu cho kết quả sau:

Bảng 2,6: Kết quả phân tích độ tin cậy Nhân tố Hệ số Cronbach’s

Alpha

Độ tin cậy tổng hợp (CR)

Tổng phương sai rút trích (AVE)

CTGD 0,930 0,932 0,733

Hình 2.4: Mô hình nghiên cứu CFA lần 2

Trường Đại học Kinh tế Huế

CSVC 0,879 0,878 0,596

DNTV 0,912 0,914 0,727

HP 0,933 0,936 0,830

CSHV 0,851 0,860 0,673

CLGV 0,827 0,832 0,624

HL 0,854 0,857 0,667

TT 0,878 0,879 0,707

Nguồn: Xử lý Amos và tính toán trên Excel– Phụ lục: Phân tích CFA

Với kết quả phân tích từ bảng trên ta thấy răng tất cả các hệ số độ tin cậy tổng hợp đề thỏa mãn điều kiện (0,7<CR<0,95), tổng phương sai trích EVA>0,5 và hệ số Cronbach’s Alpha >0,7, Do đó, thang đo đưa ra đáng tin cậy.

2.2.4.3. Kiểm định giá trị hội tụ

Thang đo được xem là đạt giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hóa của các thang đo lớn hơn 0,5 và có ý nghĩa thống kê P–value < 0,05 (Gerbring & Anderson, 1988; Hair & cộng sự, 1992), Ngoài ra, còn một tiêu chí khác để kiểm tra giá trị hội tụ đó là tổng phương sai rút trích (AVE) của các khái niệm, Để khái niệm đạt giá trị hội tụ thì AVE tối thiểu phải là 0,5 (Fornell và Larcker, 1981).

Bảng 2.7: Hệ số chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa

Mối tương quán Hệ số chưa

chuẩn hóa

Hệ số chuẩn hóa

Tổng phương sai

trích

Nhóm CTGD 0,733

CTGD5 <--- CTGD 1,000 0,843

CTGD4 <--- CTGD 1,069 0,784

CTGD3 <--- CTGD 0,995 0,872

CTGD2 <--- CTGD 1,099 0,931

CTGD1

Trường Đại học Kinh tế Huế

<--- CTGD 1,057 0,955

Nhóm CSVC 0,596

CSVC5 <--- CSVC 1,000 0,756

CSVC4 <--- CSVC 0,767 0,614

CSVC3 <--- CSVC 0,664 0,867

CSVC2 <--- CSVC 0,915 0,682

CSVC1 <--- CSVC 0,666 0,850

Nhóm DNTV 0,727

DNTV4 <--- DNTV 1,000 0,826

DNTV3 <--- DNTV 0,895 0,892

DNTV2 <--- DNTV 0,918 0,839

DNTV1 <--- DNTV 0,986 0,914

Nhóm HP 0,830

HP3 <--- HP 1,091 0,947

HP2 <--- HP 1,000 0,871

HP1 <--- HP 0,927 0,778

Nhóm CSHV 0,673

CSHV4 <--- CSHV 0,962 0,788

CSHV2 <--- CSHV 0,863 0,891

CSHV1 <--- CSHV 1,000 0,840

NHóm CLGV 0,624

CLGV5 <--- CLGV 1,120 0,707

CLGV4 <--- CLGV 1,057 0,817

CLGV3 <--- CLGV 1,000 0,817

Nhóm HL 0,667

HL3 <--- HL 1,078 0,861

HL2

Trường Đại học Kinh tế Huế

<--- HL 1,052 0,784

HL1 <--- HL 1,000 0,804

NHóm TT 0,707

TT3 <--- TT 0,862 0,811

TT2 <--- TT 0,907 0,836

TT1 <--- TT 1,000 0,875

Nguồn: Xử lý Amos – Phụ lục Phân tích CFA Theo kết quả từ bảng trên thì hệ số chưa chuẩn hóa và hệ số chuẩn hóa đều đạt giá trị >0,5, tổng phương sai trích từng nhóm nhân tố đều >0,5, Vì vậy các nhận định đưa ra đều đảm bảo đạt giá trị hội tụ trong từng nhóm nhân tố.

2.2.4.4. Tính đơn nguyên

Theo Steenkamp & Van Trijp (1991), mức độ phù hợp với 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 nguyên trừ trường hợp sai số của các biến quan sát có tương quan với nhau, Từ kết quả thu được, mô hình được xem là phù hợp với dữ liệu thị trường và không có tương quan giữa các sai số đo lường nên có thể kết luận nó đạt tính đơn nguyên.

2.2.4.5. Giá trị phân biệt

Để xem xét giá trị phân biệt của tất cả các khái niệm trong mô hình tới hạn (saturated model)¹của nghiên cứu, có 2 tiêu chí được sử dụng là:

(1) Đánh giá hệ số tương quan giữa các khái niệm có khác biệt với 1 hay không, (2) So sánh giá trị căn bậc 2 của AVE với các hệ số tương quan của một khái niệm với các khái niệm còn lại,

Bảng 2,8: Các hệ số kiểm định giá trị phân biệt Mối quan hệ giữa

các nhân tố

Hệ số (r) S,E,(*) C,R,

(**) P(***)

1Mô hình tới hạn là mô hình mà trong đó các khái niệm nghiên cứu được tự do quan hệ với nhau (Anderson & Gerbing, 1988), vì vậy nó có bậc tự do thấp nhất.

Trường Đại học Kinh tế Huế

CTGD <--> CSVC 0,512 0,067 7,275 0,000

CTGD <--> DNTV 0,456 0,069 7,828 0,000

CTGD <--> HP 0,507 0,067 8,082 0,000

CTGD <--> CSHV 0,559 0,065 7,614 0,000

CTGD <--> CLGV 0,593 0,063 7,014 0,000

CTGD <--> HL 0,591 0,063 6,461 0,000

TT <--> CTGD 0,282 0,075 5,459 0,000

CSVC <--> DNTV 0,456 0,069 10,332 0,000

CSVC <--> HP 0,574 0,064 6,662 0,000

CSVC <--> CSHV 0,569 0,064 6,712 0,000

CSVC <--> CLGV 0,505 0,067 7,344 0,000

CSVC <--> HL 0,532 0,066 7,078 0,000

TT <--> CSVC 0,403 0,071 8,354 0,000

DNTV <--> HP 0,464 0,069 7,749 0,000

DNTV <--> CSHV 0,502 0,068 7,374 0,000

DNTV <--> CLGV 0,462 0,069 7,769 0,000

DNTV <--> HL 0,585 0,063 6,553 0,000

TT <--> DNTV 0,402 0,071 8,364 0,000

HP <--> CSHV 0,495 0,068 7,443 0,000

HP <--> CLGV 0,5 0,068 7,394 0,000

HP <--> HL 0,469 0,069 7,699 0,000

TT <--> HP 0,388 0,072 8,504 0,000

CSHV <--> CLGV 0,525 0,066 7,147 0,000

CSHV <--> HL 0,621 0,061 6,192 0,000

Trường Đại học Kinh tế Huế

TT <--> CSHV 0,349 0,073 8,896 0,000

CLGV <--> HL 0,504 0,067 7,354 0,000

TT <--> CLGV 0,348 0,073 8,906 0,000

TT <--> HL 0,392 0,072 8,464 0,000

a9 <--> a6 0,432 0,070 8,065 0,000

Nguồn: Xử lý Amos – Phụ lục Phân tích CFA

Từ kết quả ở bảng trên cho thấy các hệ số tương quan (r) giữa các cặp khái niệm trong thang đo đều nhỏ hơn 1 và có ý nghĩa thống kê (P-value <0,05) nên các hệ số tương quan đều khác 1, Thõa mãn điều kiện thứ nhất trong phân tích giá trị phân biệt.

Bảng 2,9: Tổng phương sai rích và căn bậc 2 tổng phương sai trích Nhân tố Tổng phương sai rút trích

(AVE)

Căn bậc 2 tổng phương sai trích

CTGD 0,733 0,856

CSVC 0,615 0,784

DNTV 0,726 0,852

HP 0,830 0,911

CSHV 0,673 0,820

CLGV 0,624 0,790

HL 0,667 0,817

TT 0,707 0,841

Nguồn: Xử lý Amos và tính toán trên Excel – Phụ lục Phân tích CFA Từ kết quả của bảng trên cho thấy tất cả các căn bậc 2 của tổng phương sai trích (AVE) đều lớn hơn hệ số tương quan (r) giữa các khái niệm với nhau nên điều kiện thứ 2 được thỏa mãn.

Như vậy, thông qua việc đảm bảo 2 điều kiện trên thì mô hình nghiên cứu đảm bảm về giá trị phân biệt, Các giá trị về độ hội tụ , độ tin cậy đều đảm bảo, do đó có thể

Trường Đại học Kinh tế Huế

sử dụng mô hình này để tiến hành phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM.

Trường Đại học Kinh tế Huế

2.2.5. Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính giữa chất lượng dịch vụ, sự hài lòng

Trong tài liệu PHÂN TÍCH MỐI LIÊN HỆ GIỮA CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ VÀ SỰ HÀI LÒNG, LÒNG TRUNG THÀNH CỦA HỌC VIÊN TẠI HỌC VIỆN ĐÀO TẠO QUỐC TẾ ANI (Trang 48-57)