biến trong các thang đo đều có mức tải nhân tố biến thiên từ 0.674 đến 0.914, đều >
0.5. Thêm vào đó, các biến quan sát có mức chênh lệch trong mức tải nhân tố lên nhân tố mà biến đó nhóm vào so với mức tải nhân tố lên các nhân tố khác đều > 0.3. Vậy giá trị các thang đo này chấp nhận được.
5.3.2.2. EFA cho ba nhân tố Sự hài lòng, Chi phí chuyển đổi và Lòng trung thành của khách hàng
Kết quả kiểm định EFA cho cả ba nhân tố Sự hài lòng, Chi phí chuyển đổi và Lòng trung thành của khách hàng được trình bày trong Bảng 5.4, kiểm định KMO và Bartlett's cho các nhân tố cấu thành marketing quan hệ lần thứ nhất, cho thấy hệ số KMO = 0.810 > 0.5, phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu nghiên cứu; và Sig. =
.000 < 0.05, thể hiện dữ liệu nghiên cứu đạt mức ý nghĩa cao. Như vậy, phù hợp thực hiện EFA cho các nhân tố này.
Bảng 5.4. Kết quả EFA các nhân tố Sự hài lòng, Chi phí chuyển đổi và Lòng trung thành của khách hàng
Nhân tố | |||
1 | 2 | 3 | |
SWC2 | .905 | ||
SWC3 | .880 | ||
SWC4 | .880 | ||
SWC1 | .841 | ||
SAT4 | .899 | ||
SAT3 | .899 | ||
SAT2 | .861 | ||
SAT5 | .809 | ||
LOY2 | .891 | ||
LOY4 | .838 | ||
LOY3 | .799 | ||
LOY1 | .792 | ||
KMO = 0.810; Sig. = 0.000 | |||
Eigen - value | 3.952 | 3.424 | 1.608 |
Phương sai trích | 32.935 % | 61.464 % | 74.864% |
Có thể bạn quan tâm!
-
Đánh Giá Độ Tin Cậy Thang Đo Lòng Trung Thành Khách Hàng -
Tổng Hợp Các Thang Đo Đạt Độ Tin Cậy Cho Mô Hình Nghiên Cứu -
Phân Tích Kết Quả Và Kiểm Định Mô Hình Nghiên Cứu -
Kết Quả Cfa (Chuẩn Hoá) Của Mô Hình Đo Lường Tới Hạn -
Trọng Số Hồi Quy Chưa Chuẩn Hóa -
Kiểm Định Ước Lượng Mô Hình Lý Thuyết Bằng Bootstrap
Xem toàn bộ 269 trang tài liệu này.
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu)
Mặc khác, kết quả kiểm định cho thấy có ba nhân tố được trích với tổng phương sai trích là 74.468% > 50%. Điều này chứng tỏ các thang đo này giải thích tốt cho các khái niệm. Các biến trong các thang đo đều có mức tải nhân tố biến thiên từ 0.792 đến 0.905, đều > 0.5. Thêm vào đó, các biến quan sát có mức chênh lệch trong mức tải nhân tố lên nhân tố mà biến đó nhóm vào so với mức tải nhân tố lên các nhân tố khác đều > 0.3. Vậy giá trị các thang đo này chấp nhận được. Mặc khác, dựa vào kết quả Bảng 5.4 ta thấy ba nhân tố này có tính phân biệt, điều này sẽ được kiểm định rõ ràng hơn trong bước phân tích nhân tố khẳng định (CFA).
5.3.3. Kiểm định thang đo thông qua phân tích nhân tố khẳng định (CFA)
5.3.3.1. Phương pháp luận phân tích nhân tố khẳng định (CFA)
Để đánh giá kết quả điều tra chính thức, tác giả sử dụng phương pháp nhân tích nhân tố khẳng định (CFA). Phân tích nhân tố khẳng định giúp làm sáng tỏ một số phương diện sau: (1) Đo lường tính đơn hướng, (2) Đánh giá độ tin cậy của thang đo, (3) Giá trị hội tụ, (4) Giá trị phân biệt và (5) Giá trị liên hệ lý thuyết.
(1) Đo lường tính đơn hướng: Theo Hair & cộng sự (2010), 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 hợp các sai số của các biến quan sát có tương quan với nhau. Để đo lường mức độ phù hợp 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 tốt (GFIGood of Fitness Index); chỉ số thích hợp so sánh (CFI- Comparative Fit Index); chỉ số Tucker và Lewis (TLI-Tucker & Lewis Index); chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Approximation).
Mô hình được xem là thích hợp với dữ liệu thị trường khi kiểm định Chi-bình phương có p>0,005; các giá trị TLI, CFI ≥ 0,9; GFI > 0,8 (Baumgartner, H. & cộng sự, 1995); CMIN(chi-square)/df ≤ 3 hoặc CMIN (chi-square)/df < 5 đạt yêu cầu với mẫu lớn hơn 200 (Kettinger,W.J. & cộng sự, 1995) với p =0,000; và RMSEA ≤ 0,08 (Nguyễn Đình Thọ & cộng sự, 2011). Trong một số trường hợp giá trị RMSEA
≤ 0,08 mô hình được chấp nhận (Taylor, S.A. & cộng sự, 1993).
(2) Đánh giá độ tin cậy của thang đo: Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua: hệ số tin cậy tổng hợp (composite reliability); tổng phương sai trích (variance extracted) và Cronbach’s alpha.
Độ tin cậy tổng hợp (ρc) và tổng phương sai trích (ρvc) được tính theo công thức sau:
p
2
p
2
(i) i
i 1
vc
i 1
c p p p p
( )2 (
1 2 )
2(1 2)
i i 1
i
i 1
i i
i 1 i 1
Trong đó: i là trọng số chuẩn hóa của biến quan sát thứ i, (1 - i2) là phương sai của sai số đo lường biến quan sát thứ i và p là số biến quan sát của thang đo.
Phương sai trích 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. Theo Hair, J.F. và cộng sự (2010), phương sai trích của mỗi khái niệm nên vượt quá 0.5. Một vấn đề quan trọng khác cần quan tâm trong CFA là độ tin cậy của tập hợp các biến quan sát đo lường một khái niệm (nhân tố). Thông thường, người ta ứng dụng hệ số Cronbach’ alpha, vì hệ số này đo lường tính kiên định nội tại xuyên suốt tập hợp các biến quan sát trong một thang đo.
(3) Giá trị hội tụ: Thang đo đạt được giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hóa của các thang đo đều cao (>0.5) và có ý nghĩa thống kê (p < 0.05) (Anderson, J.C. & cộng sự,1988).
(4) Giá trị phân biệt: Giá trị phân biệt cũng là một tính chất quan trọng của đo lường. Giá trị phân biệt thể hiện cấp độ phân biệt của các khái niệm đo lường (Steenkamp & Trijp, 1991). Có hai cấp độ kiểm định giá trị phân biệt: (1) kiểm định giá trị phân biệt giữacác thành phần trong một khái niệm thuộc mô hình (within construct); (2) kiểm định giá trị phân biệt xuyên suốt (across -construct), tức là kiểm định mô hình đo lường tới hạn (saturated model), là mô hình mà các khái niệm nghiên cứu được tự do quan hệ với nhau. Giá trị phân biệt đạt được khi: Tương quan giữa hai thành phần của khái niệm (within construct) hoặc hai khái niệm
(across -construct) thực sự khác biệt so với 1. Khi đó, mô hình đạt được độ phù hợp với dữ liệu thị trường.
(5) Giá trị liên hệ lý thuyết: thể hiện sự phù hợp giữa mô hình nghiên cứu với cơ sở lý thuyết xây dựng nên mô hình. Theo Anderson, J.C. và cộng sự (1988), giá trị liên hệ lý thuyết được đánh giá trong mô hình lý thuyết và theo Churchill (1995) được coi là phù hợp khi “mỗi một đo lường có mối liên hệ với các đo lường khác như đã kỳ vọng về mặt lý thuyết”. Ngoài ra, theo Nguyễn Đình Thọ và cộng sự (2010), một điều cần lưu ý là trong quá trình đánh giá các tiêu chuẩn trên, phương pháp ước lượng thường được sử dụng là ML (Maximum Likelihood).
Đánh giá mô hình đo lường bằng phân tích nhân tố khẳng định (CFA)
Theo như mô hình nghiên cứu được đề xuất ở Chương 2, có bốn vấn đề chính cần được kiểm định trong mô hình này: (1) marketing quan hệ; (2) thành phần trung gian trong mô hình nghiên cứu; (3) chi phí chuyển đổi và (4) lòng trung thành khách hàng. CFA sẽ được thực hiện theo quy trình sau:
- CFA lần lượt cho từng khái niệm kể trên.
- CFA mô hình đo lường tới hạn.
Kết quả CFA cho các thang đo marketing quan hệ
Các nhân tố cấu thành marketing quan hệ được giả định bao gồm ba thành phần. Dưới đây trình bày kết quả CFA của mô hình các nhân tố cấu thành chính sách marketing quan hệ bao gồm: marketing quan hệ tài chính (RB-TAICHINH), marketing quan hệ xã hội (RB-XAHOI), và marketing quan hệ cấu trúc (RB- CAUTRUC).
Kết quả CFA của mô hình đo lường các nhân tố cấu thành marketing quan hệ được trình bày chi tiết trong Phụ lục 5.1.
Từ kết quả ước lượng CFA trước khi điều chỉnh cho thấy mặc dù mô hình có chỉ tiêu CFI > 0.9, Chi-square/df = 4.983 (<5) (với kích cỡ mẫu > 200, Kettinger,
W.J. và cộng sự, 1995), tuy nhiên TLI = 0.890 < 0.9; RMSES= 0.098 > 0.08. Như vậy các chỉ tiêu trên chưa thực sự phù hợp cần tiến hành điều chỉnh chỉ tiêu trên để mô hình thực sự phù hợp hơn.
Trong quá trình phân tích CFA, tác giả đã dựa vào tiêu chí MI để cải thiện mô hình làm cho mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường hơn, thể hiện trong Hình 5.1. Cụ thể, tác giả chọn những cặp sai số e có MI lớn nhất, dùng mũi tên 02 đầu để móc cặp sai số e4 – e6 và e1 – e3 lần lượt theo thứ tự với nhau (chi tiết xem Phụ lục 5.2).
Hình 5.1. Kết quả CFA (chuẩn hoá) các thang đo marketing quan hệ
Mô hình này có 99 bậc tự do. CFA cho thấy các thông số của mô hình như sau: Chi-square = 344.322 (p = .000), Chi-square/df = 3.478 < 5. Các chỉ tiêu khác cho thấy mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường, cụ thể: GFI, TLI, CFI lần lượt là 0.910; 0.931; 0.943; đều > 0.9 và RSMEA = 0.077 < 0.08. Như vậy, mô hình đạt được tính đơn hướng, tức các thành phần FB, SB và StB đều không có mối tương quan giữa các sai số của các biến quan sát.
- Giá trị hội tụ: Các trọng số chuẩn hóa các biến quan sát đều đạt chuẩn cho phép (≥ 0,5) và các trọng số (chưa chuẩn hóa) (xem phụ lục 5.2) đều có ý nghĩa thống kê (p < 0.05). Do đó có thể kết luận các biến quan sát dùng để đo lường 3 thành phần của mô hình nghiên cứu đều đạt được giá trị hội tụ (Bảng 5.5).
Bảng 5.5. Phân tích các trọng số hồi quy đã chuẩn hóa
Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model)
Estimate | P | |||
SB2 | <--- | RBXAHOI | .858 | 0.000 |
SB4 | <--- | RBXAHOI | .850 | 0.000 |
SB5 | <--- | RBXAHOI | .769 | 0.000 |
SB3 | <--- | RBXAHOI | .844 | 0.000 |
SB7 | <--- | RBXAHOI | .761 | 0.000 |
SB1 | <--- | RBXAHOI | .730 | 0.000 |
FB5 | <--- | RBTAICHINH | .880 | 0.000 |
FB6 | <--- | RBTAICHINH | .874 | 0.000 |
FB2 | <--- | RBTAICHINH | .777 | 0.000 |
FB3 | <--- | RBTAICHINH | .695 | 0.000 |
FB1 | <--- | RBTAICHINH | .698 | 0.000 |
StB5 | <--- | RBCAUTRUC | .863 | 0.000 |
StB3 | <--- | RBCAUTRUC | .792 | 0.000 |
StB6 | <--- | RBCAUTRUC | .735 | 0.000 |
StB4 | <--- | RBCAUTRUC | .730 | 0.000 |
StB7 | <--- | RBCAUTRUC | .789 | 0.000 |
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu)
- Giá trị phân biệt:
+ Tính giá trị t của n = 99 (số bậc tự do trong mô hình) ở mức ý nghĩa 0.05
+ r: Hệ số tương quan
+ SE: Sai lệch chuẩn
+ CR: Giá trị tới hạn
+ Hàm P-value trong Excel được tính theo công thức: TDIST( CR ,n-2,2)
Tương quan | r | SE | CR | P | ||
RBXAHOI | <--> | RBTAICHINH | 0.287 | 0.097 | 7.331 | 0.000 |
RBXAHOI | <--> | RBCAUTRUC | 0.379 | 0.094 | 6.609 | 0.000 |
RBTAICHINH | <--> | RBCAUTRUC | 0.105 | 0.101 | 8.864 | 0.000 |
Bảng 5.6. Kết quả kiểm định giá trị phân biệt giữa các biến trong mô hình đo lường các nhân tố cấu thành marketing quan hệ
Ghi chú: r – hệ số tương quan; SE = SQRT(1-ρ2)/(n-2); CR= (1- ρ)/SE; p-value = TDIST(CR,n-2,2); n- số bậc tự do trong mô hình.
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Kết quả phân tích trong Bảng 5.6 cho thấy, hệ số tương quan ước lượng liên kết với sai số chuẩn (SE) của mối tương quan giữa các khái niệm cho giá trị p của các mối quan hệ đều nhỏ hơn 0.05 nên hệ số tương quan của các cặp khái niệm này khác biệt so với 1 ở độ tin cậy 95%, vậy những cặp khái niệm này đạt được giá trị phân biệt.
- Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Hệ số tin cậy tổng hợp và phương sai trích của các thang đo các thành phần marketing quan hệ thể hiện trong Bảng 5.7, cho thấy đều đạt giá trị > 0.5. Điều này khẳng định ba thang đo marketing quan hệ đều tin cậy.
Bảng 5.7. Kết quả kiểm định độ tin cậy các thang đo nhân tố cấu thành marketing quan hệ
Độ tin cậy tổng hợp ( c ) | Tổng phương sai trích ( vc ) | |
RB-TAICHINH | 0.891 | 0.622 |
RB-XAHOI | 0.915 | 0.644 |
RB-CAUTRUC | 0.888 | 0.614 |
(Nguồn: Tính toán của tác giả) Như vậy, qua kết quả CFA mô hình đo lường các thành phần cấu thành marketing quan hệ: marketing quan hệ tài chính (RB-TAICHINH), marketing quan hệ xã hội (RB-XAHOI), và marketing quan hệ cấu trúc (RB-CAUTRUC) đều phù hợp dữ liệu thị trường, đạt tính đơn hướng, đảm bảo giá trị hội tụ, đảm bảo độ tin
cậy và giá trị phân biệt.
Kết quả CFA mô hình đo lường tới hạn
Đánh giá tính phân biệt trong mô hình xuyên suốt này là việc đo lường mức phân biệt giữa các khái niệm/thành phần có trong mô hình nghiên cứu. Kết quả CFA từng thành phần của mô hình đo lường marketing quan hệ trên đây cho thấy có 3 thành phần được đo lường trong mô hình này là: (1) marketing quan hệ tài chính (RBTAICHINH); (2) marketing quan hệ xã hội (RBXAHOI); (3) marketing quan hệ cấu trúc (RBCAUTRUC). Kết quả CFA từng thành phần của các nhân tố: (1) sự hài lòng (SAT); (2) chi phí chuyển đổi (SWC).
Kết quả kiểm định giá trị phân biệt của các thành phần trong từng khái niệm cho thấy sự phân biệt tốt của các khái niệm trong mỗi mô hình. Lúc này tất cả các thành phần được đo lường trong mô hình nghiên cứu liên kết tự do với nhau, tức là tạo lập nên mô hình tới hạn. Mô hình này nhằm kiểm định tính phân biệt của từng thành phần khái niệm trong mô hình nghiên cứu. Kết quả CFA mô hình đo lường tới hạn được thể hiện chi tiết trong Phụ lục 5.3.
Từ kết quả ước lượng CFA trước khi điều chỉnh cho thấy Chi-square/df
=3.386>3 (Camines & McIver, 1981) và các chỉ tiêu CFI, TLI và GFI đều < 0.9; RMSES = 0.076 < 0.08. Như vậy các chỉ tiêu trên chưa thực sự phù hợp cần tiến hành điều chỉnh chỉ tiêu trên để mô hình thực sự phù hợp hơn.
Trong quá trình phân tích CFA, nhóm tác giả đã dựa vào tiêu chí MI để cải thiện mô hình làm cho mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường hơn, thể hiện trong Hình 5.3. Cụ thể, nhóm tác giả chọn những cặp sai số e có MI lớn nhất, dùng mũi tên 02 đầu để móc cặp sai số: e3 – e6 và e18 - e19 lần lượt với nhau (chi tiết xem Phụ lục 5.4).