Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) - Mối liên hệ giữa chất lượng dịch vụ, sự hài lòng và lòng t

CHƯƠNG 2: MỐI LIÊN HỆ GIỮA CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ, SỰ HÀI LÒNG

2.3. Mối liên hệ giữa chất lượng dịch vụ, sự hài lòng và lòng trung thành của khách

2.3.4. 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.

Phân tích nhân tố khẳng định CFA được thực hiện với 21 item quan sát. Từ kết quả phân tích EFA có 5 nhân tố được rút ra với các nhóm thang đo tương ứng tạo thành mô hình đo lường các khái niệm và được đưa vào phân tích CFA để xem xét sự phù hợp của mô hình với dữ liệu thị trường. Kết quả phân tích CFA như sau:

Bảng 2.21: Các chỉ số đánh giá sự phù hợp của mô hình với dữ liệu thị trường (trước khi hiệu chỉnh bằng hệ số MI - Modification Indices)

Các chỉ số đánh giá Giá trị

CMIN/DF 1.834

GFI 0.778

TLI 0.893

CFI 0.907

RMSEA 0.072

Trường Đại học Kinh tế Huế

(Nguồn: Kết quả phân tích CFA trên phần mềm Amos 16) Dựa vào bảng ta thấy, CMIN/DF=1.834 (<2), CFI lớn hơn 0.9, RMSEA=0.072 (<0.08) đều phù hợp. Tuy nhiên, chỉ số GFI=0.778 < 0.9 và TLI=0.893 <0.9 chưa thỏa mãn nên mô hình chưa được tốt. Tiến hành hiệu chỉnh để các chỉ số được phù hợp.

Bảng 2.22: Các chỉ số đánh giá sự phù hợp của mô hình với dữ liệu thị trường (sau khi hiệu chỉnh bằng hệ số MI - Modification Indices)

Các chỉ số đánh giá Giá trị

CMIN/DF 1.750

GFI 0.792

TLI 0.904

CFI 0.917

RMSEA 0.069

(Nguồn: Kết quả phân tích CFA trên phần mềm Amos 16) Sau khi hiệu chỉnh bằng hệ số MI – Modification Indices, các chỉ số đánh giá có sự thay đổi nhất đinh như sau: CMIN/DF= 1.750 (<2), TLI=0.904 và CFI=0.917 (>0.9), RMSEA=0.069 (<0.08). Do vậy, nhìn chung mô hình phù hợp hay tương thích với dữ liệu thị trường. Ngoài ra, cần xem xét một số vấn đề về độ tin cậy thang đo, giá trị hội tụ, tính đơn nguyên và giá trị phân biệt.

2.3.4.1. Đánh giá độ tin cậy của thang đo

Độ tin cậy thang đo được đánh giá thông qua 3 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.

 Theo Hair (1998, 612): “Tổng phương sai trích (AVE) của mỗi khái niệm nên vượt quá 0.4”; và phương sai trích cũng là một chỉ tiêu đo lường độ tin cậy. Nó phản ánh lượng biến thiên chung của các biến quan sát được tính toán bởi biến tiềm ẩn.

 Schumacker & Lomax (2006, 178) cho rằng trong CFA, một vấn đề quan trọng cần phải quan tâm khác là độ tin cậy của tập hợp các biến quan sát đo lường một

Trường Đại học Kinh tế Huế

khái niệm (nhân tố). Yêu cầu của hệ số này (CR) là phải lớn hơn 0.7, nhưng không nên vượt quá 0.95 vì có thể xuất hiện biến thừa.

 Nunnally (1978), Peterson (1994) và Slater (1995) đã đề xuất việc xem xét tính đồng nhất của dữ liệu trong từng thang đo dựa trên hệ số Cronbach’s alpha. Yêu cầu đối với các thang đo đưa vào kiểm định đó là đạt được giá trị kiểm định lớn hơn 0,7 nhưng không nên vượt quá 0.95 vì có thể xuất hiện biến thừa.

Kết quả phân tích ở bảng 2.3 dưới đây cho thấy, tất cả giá trị độ tin cậy tổng hợp (CR) của thang đo đều lớn hơn 0.7; các giá trị tổng phương sai rút trích (AVE) đều lớn hơn 0.5 và hệ số Cronbach's alfa đều rất cao, lớn hơn 0,7. Vậy có thể kết luận cả 3 thang đo lường này đều đáng tin cậy.

2.3.4.2. 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).

Theo kết quả phân tích ở bảng 2.23 cho thấy, tất cả các hệ số đã chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa của 21 biến quan sát, thuộc 5 khái niệm đều lớn hơn 0,5. Đồng thời, giá trị tổng phương sai rút trích (AVE) của 5 khái niệm đều lớn hơn 0,5. Vậy nên có thể kết luận các khái niệm thuộc thang đo đều đạt giá trị hội tụ

Bảng 2.23: Tổng hợp kết quả phân tích và đo lường các thang đo

Thang đo Factor

loading

Độ tin cậy thang đo

Alfa CR AVE

Phương tiện hữu hình(PTHH) 0,933 0,935 0,706

PTHH6 0,794

PTHH5 0,750

PTHH4 0,797

Trường Đại học Kinh tế Huế

PTHH3 0,993

PTHH2 0,902

PTHH1 0,763

Tin cậy (TC) 0.910 0,914 0,488

TC4 0,884

TC3 0,786

TC2 0,959

TC1 0,763

Đào tạo (DT) 0.861 0,865 0,574

DT3 0,821

DT2 0,878

DT1 0,769

Đáp ứng (DU) 0.832 0,834 0,559

DU4 0,736

DU3 0,617

DU2 0,834

DU1 0,772

Đồng cảm (DC) 0.902 0.904 0.702

DC4 0,939

DC3 0,898

DC2 0,762

DC1 0,721

Sự hài lòng (SHL) 0.817 0,654 0,528

SHL3 0,688

SHL2 0,761

Trường Đại học Kinh tế Huế

SHL1 0,720

SHL4 0,735

Sự trung thành (STT) 0.818 0.832 0.626

STT3 0,761

STT2 0,646

STT1 0,945

(Nguồn: Kết quả phân tích CFA trên phần mềm Amos 16) Alfa - Hệ số Cronbach's alfa

CR (Composite Reliability) - Độ tin cậy tổng hợp¹

2.3.4.3. 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.

2.3.4.4. 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 2.24: Đánh giá giá trị phân biệt

Estimate

SE=SQRT((1-r*r)/(N-2))

CR=(1-r)/SE

P-value=TDIST(|CR|.

n-2. 2)

PTHH <--> TC 0.074 0.079 11.672 0.000

PTHH <--> DT 0.323 0.075 8.992 0.000

PTHH <--> DU 0.42 0.072 8.033 0.000

PTHH <--> DC 0.345 0.075 8.772 0.000

PTHH <--> SHL 0.48 7.451

Trường Đại học Kinh tế Huế

Bảng 2.25: Ma trận tương quan giữa các khái niệm

TC DT DU DC PTHH SHL STT

TC 0.699

DT 0.334 0.758

DU 0.341 0.455 0.748

DC 0.322 0.373 0.235 0.702

PTHH 0.074 0.323 0.42 0.345 0.706

SHL 0.499 0.497 0.388 0.321 0.48 0.727

STT 0.393 0.344 0.396 0.323 0.479 0.525 0.791

PTHH <--> STT 0.479 0.070 7.460 0.000

TC <--> DT 0.334 0.075 8.882 0.000

TC <--> DU 0.341 0.075 8.812 0.000

TC <--> DC 0.322 0.075 9.002 0.000

TC <--> SHL 0.499 0.069 7.267 0.000

TC <--> STT 0.393 0.073 8.298 0.000

DT <--> DU 0.455 0.071 7.693 0.000

DT <--> DC 0.373 0.074 8.494 0.000

DT <--> SHL 0.497 0.069 7.286 0.000

DT <--> STT 0.344 0.075 8.782 0.000

DU <--> DC 0.235 0.077 9.893 0.000

DU <--> SHL 0.388 0.073 8.347 0.000

DU <--> STT 0.396 0.073 8.268 0.000

DC <--> SHL 0.321 0.075 9.012 0.000

DC <--> STT 0.323 0.075 8.992 0.000

SHL <--> STT 0.525 0.068 7.015 0.000

Chú thích: (*) - SE=SQRT((1-r²)/(N-2)) (**) - CR=(1-r)/SE (***) - P-value=TDIST(|CR|, n-2, 2)

(Nguồn: Kết quả phân tích số liệu chạy Amos) Từ kết quả ở bảng 2.24 cho thấy các hệ số tương quan giữa các cặp khái niệm trong cả 3 nhóm 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.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Chú thích: ** - tương ứng với giá trị căn bậc hai AVE của từng khái niệm:

sqrt(AVE)

(Nguồn: Kết quả phân tích số liệu chạy Amos) Từ kết quả ở bảng 2.25, so sánh giá trị căn bậc 2 của AVE của từng khái niệm với các hệ số tương quan giữa các khái niệm, có thể thấy trong thang đo được phân tích, căn bậc 2 AVE của từng khái niệm đều lớn hơn bình phương các hệ số tương quan giữa khái niệm đó với các khái niệm còn lại khác. Thõa mãn điều kiện thứ hai trong phân tích giá trị phân biệt.

Tóm lại, qua việc thỏa mãn 2 điều kiện kể trên, có thể khẳng định rằng các khái niệm hay mô hình tới hạn của thang đo đều đã đạt yêu cầu về giá trị phân biệt.

Như vậy, từ tất cả những kết quả trên, ta có mô hình kết quả từ phân tích CFA đối với thang đo thuộc mô hình nghiên cứu như sau:

Bảng 2.26: Tổng phương sai rút trích (AVE) của các khái niệm

TC DT DU DC PTHH SHL STT

AVE 0.488 0.574 0.559 0.702 0.706 0.528 0.626

AVE^2 0.699 0.758 0.748 0.838 0.840 0.727 0.791

(Nguồn xử lý số liệu Amos)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Hình 2.3. Mô hình phân tích CFA - Thang đo chất lượng dịch vụ (sau hiệu chỉnh) 2.3.5. Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ,

Trong tài liệu NGHIÊN CỨU MỐI LIÊN HỆ GIỮA CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ, SỰ HÀI LÒNG VÀ SỰ TRUNG THÀNH CỦA HỌC VIÊN TẠI HỌC VIỆN ĐÀO TẠO QUỐC TẾ ANI (Trang 68-75)