Phân tích nhân tố khẳng định CFA:

SVTH: Đặng Thị Thanh Hường 59 Bảng 2.14: Kết quảphân tích nhân tốLòng trung thành

Biến quan sát Hệsốtải Eigenvalue Phươngsai trích KMO

LTT1 0,930

2,085 69,484% 0,714

LTT2 0,782

LTT3 0,780

(Nguồn: Từ kết quả phân tích số liệu điều tra bằng SPSS 20.0)

Hình 2.2: Mô hình nghiên cứu CFA

Phân tích CFA lần đầu đối với mô hình nghiên cứuđã đưa vào với 21 biến độc lập chia làm 5 nhóm nhân tố và 2 nhóm nhân tốphụ thuộc với 6 biến, cho ra kết quả CMIN/df = 1,768 < 3, TLI = 0,891 > 0,85; CFI = 0,906 > 0,9 và RMSEA = 0,066 <

Trường ĐH KInh tế Huế

SVTH: Đặng Thị Thanh Hường 61 0,08. Do đó, cho thấy mô hình đã tương thích với dữ liệu thị trường. Vì vậy, ta sử dụng mô hình nàyđểtiến hành phân tích các bước tiếp theo.

2.3.4.2. Đánh giá độ tin cậy của thang đo:

Độtin 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 Anlpha.

Quá trình xửlý sốliệu cho kết quảsau:

Bảng 2.15: Kết quả phân tích độtin cậy Nhân tố Hệsố Cronbach’s

Alpha

Độtin cậy tổng hợp (CR)

Tổng phương sai rút trích (AVE)

SHL 0,881 0,881 0,713

DNNV 0,836 0,828 0,548

HA 0,844 0,845 0,577

NHANDIEN 0,818 0,819 0,532

UYTIN 0,819 0,819 0,532

DU 0,868 0,868 0,622

LTT 0,869 0,873 0,696

(Nguồn: Xử lý Amos và tính toán trên Excel – Phân tích CFA).

Với kết quả phân tích từ bảng 2.16, ta thấy rằng tất cảcác hệ số độ tin cậy tổng hợp đều thỏa mãn điều kiện (0,7 < CR < 0,95); Tổng phương sai trích AVE > 0,5 và hệsố Cronbach’s Alpha > 0,7. Vì vậy, thang đo đưa ra đáng tin cậy.

2.3.4.3. Kiểm định giá trị hội tụ:

Thang đo được xem là đạt giá trị hội tụkhi các trọng sốchuẩn 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 đểkiểm tra giá trị hội tụ đó là tổng phương sai rút trích (AVE) của các khái niệm, để khái niệm đạt giá trị hội tụthì AVE tối thiểu phải là 0,5 (Fornell & Larcker, 1981).

Trường ĐH KInh tế Huế

Bảng 2.16: Hệsốchuẩn hóa và chưa chuẩn hóa Mối tương quan Hệsố chưa

chuẩn hóa

Hệsố chuẩn hóa

Tổng phương sai rút trích (AVE)

Nhóm DNNV 0,836

DNNV3 <--- DNNV 1,000 0,788

DNNV2 <--- DNNV 1,059 0,807

DNNV4 <--- DNNV 0,791 0,665

DNNV5 <--- DNNV 0,640 0,763

DNNV1 <--- DNNV 0,879 0,718

Nhóm HA 0,844

HA4 <--- HA 1,000 0,758

HA2 <--- HA 1,062 0,759

HA3 <--- HA 1,039 0,724

HA1 <--- HA 1,072 0,796

Nhóm NHANDIEN 0,818

NHANDIEN3 <--- NHANDIEN 1,000 0,743

NHANDIEN2 <--- NHANDIEN 1,065 0,789

NHANDIEN4 <--- NHANDIEN 0,890 0,708

NHANDIEN1 <--- NHANDIEN 0,880 0,672

Nhóm UYTIN 0,819

UYTIN2 <--- UYTIN 1,000 0,715

UYTIN1 <--- UYTIN 1,109 0,770

UYTIN4 <--- UYTIN 1,046 0,747

UYTIN3 <--- UYTIN 0,859 0,682

Nhóm DU 0,868

DU2 <--- DU 1,000 0,751

DU4 <--- DU 1,112 0,813

DU1 <--- DU 1,197 0,844

DU3 <--- DU 0,993 0,742

Nhóm SHL 0,881

SHL2 <--- SHL 1,000 0,799

SHL1 <--- SHL 1,055 0,817

SHL3 <--- SHL 1,266 0,912

Nhóm LTT 0,869

LTT3 <--- LTT 1,000 0,907

LTT2 <--- LTT 0,813 0,790

LTT1 <--- LTT 0,869 0,801

(Nguồn: Từ kết quả phân tích CFA bằng AMOS 22.0) Theo kết quả từ bảng 2.17 thì hệ số chưa chuẩn hóa và hệ số chuẩn hóa đều đạt giá trị > 0,5. Tổng phương sai rút trích (AVE) của từng nhóm nhân tố đều > 0,5. Vì vậy, các nhận định đưa ra đều đảm bảo giá trịhội tụtrong từng nhóm nhân tố.

Trường ĐH KInh tế Huế

SVTH: Đặng Thị Thanh Hường 63 2.3.4.4. Tính đơn nguyên:

Theo Steenkamp & Van Trijp (1991), mức độ phù hợp 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 sốcủa các biến quan sát có tương quan với nhau. Từkết quả thu được, mô hìnhđược xem là phù hợp với dữliệu thị trường và không có tương quan giữa các sai số đo lường nên có thểkết luận nó đạt tính đơn nguyên.

2.3.4.5. Giá trị phân biệt:

Để xem xét giá trị phân biệt của tất cảcác khái niệm trong mô hình tới hạn của nghiên cứu, có 2 tiêu chí được sửdụng là:

Đánh giá hệsố tương quan giữa các khái niệm có khác biệt với 1 hay không.

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 2.17: Các hệsốkiểm định giá trịphân biệt

Mối quan hệgiữa các nhân tố Hệsố tương quan(r) S.E. C.R. P

DNNV <--> HA 0,079 0,033 2,403 0,016

DNNV <--> NHANDIEN 0,110 0,036 3,081 0,002

DNNV <--> UYTIN 0,114 0,035 3,268 0,001

DNNV <--> DU 0,180 0,038 4,728 0,000

DNNV <--> SHL 0,122 0,035 3,456 0,000

DNNV <--> LTT 0,130 0,045 2,881 0,004

HA <--> NHANDIEN 0,100 0,031 3,273 0,001

HA <--> UYTIN 0,136 0,032 4,296 0,000

HA <--> DU 0,153 0,033 4,688 0,000

HA <--> SHL 0,105 0,030 3,498 0,000

HA <--> LTT 0,152 0,040 3,807 0,000

NHANDIEN <--> UYTIN 0,104 0,031 3,322 0,000

NHANDIEN <--> DU 0,134 0,033 4,098 0,000

NHANDIEN <--> SHL 0,081 0,031 2,624 0,009

NHANDIEN <--> LTT 0,159 0,042 3,789 0,000

UYTIN <--> DU 0,205 0,037 5,517 0,000

UYTIN <--> SHL 0,163 0,034 4,785 0,000

UYTIN <--> LTT 0,202 0,043 4,678 0,000

DU <--> SHL 0,179 0,035 5,133 0,000

DU <--> LTT 0,208 0,043 4,830 0,000

SHL <--> LTT 0,256 0,046 5,570 0,000

(Nguồn: Từ kết quả phân tích CFA bằng AMOS 22.0)

Trường ĐH KInh tế Huế

Theo kết quảtừbảng 2.18 cho thấy, các hệsố 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 và thỏa mãnđiều kiện thứnhất trong phân tích giá trịphân biệt.

Bảng 2.18: Tổng phương sai rút trích và căn bậc 2 tổng phương sai rút trích Nhân tố Tổng phương sai

rút trích (AVE)

Căn bậc 2 tổng phương sai rút trích

HINHANH 0,844 0,918

DAPUNG 0,868 0,931

UYTIN 0,819 0,905

NHANDIEN 0,818 0,904

DNNV 0,836 0,914

SHL 0,881 0,938

LTT 0,869 0,932

(Nguồn: Xử lý Amos và tính toán trên Excel – Phân tích CFA) Theo kết quảtừbảng 2.19 cho thấy, tất cả căn bậc 2 của tổng phương sai rút 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 bảo vềmặt giá trị phân biệt, giá trịhội tụ, độ tin cậy đều được đảm bảo. Vì vậy, có thể sửdụng mô hình nàyđểtiến hành phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM.

Trong tài liệu Nâng cao lòng trung thành của khách hàng cá nhân đối với thương hiệu BHNT tại Công ty TNHH BHNT Prudential – Chi nhánh Huế (Trang 70-75)