Trang chủ / Tài liệu miễn phí / Luận Án Tiến Sĩ Báo Chí Học

Kết Quả Phân Tích Group Đối Với Giới Tính Đối Tượng Khảo Sát

4.4. Kết quả phân tích mô hình SEM

Mô hình SEM là sự mở rộng của mô hình tuyến tính tổng quát (GLM) cho phép nhà nghiên cứu kiểm định một tập hợp phương trình hồi quy cùng một lúc. Mô hình SEM phối hợp được tất cả các kỹ thuật như hồi quy đa biến, phân tích nhân tố và phân tích mối quan hệ hỗ tương (giữa các phần tử trong sơ đồ mạng) để cho phép chúng ta kiểm tra mối quan hệ phức hợp trong mô hình. Khác với những kỹ thuật thống kê khác chỉ cho phép ước lượng mối quan hệ riêng phần của từng cặp nhân tố (phần tử) trong mô hình cổ điển (mô hình đo lường), SEM cho phép ước lượng đồng thời các phần tử trong tổng thể mô hình, ước lượng mối quan hệ nhân quả giữa các khái niệm tiềm ẩn (Latent Constructs) qua các chỉ số kết hợp cả đo lường và cấu trúc của mô hình lý thuyết, đo các mối quan hệ ổn định (recursive) và không ổn định (non-recursive), đo các ảnh hưởng trực tiếp cũng như gián tiếp, kể cả sai số đo và tương quan phần dư. Với kỹ thuật phân tích nhân tố khẳng định (CFA) mô hình SEM cho phép linh động tìm kiếm mô hình phù hợp nhất trong các mô hình đề nghị (Crowley & Fan, 1997, 11; Kline, 201112; Nachtigall, Kroehne, Funke, & Steyer 200313; Raykov & Marcoulides, 200614; Ullman 200615; Widaman, Thompson 200316).

Đánh giá sự pù hợp của mô hình SEM, cần thủ tục Chi-Square (χ2) testing, Root- Mean-Square Error of Approximation (RMSEA) (Browne & Cudeck, 199317) cùng với khoảng tin cậy, standardized-root-mean square residual (SRMR), Tucker-Lewis Index (TLI) (Tucker & Lewis, 197318), and Comparative Fit Index (CFI) (Bentler, 199019) were reported. It is suggested that a good fitting model should have values of CFI and TLI ≥.90, RMSEA and SRMR ≤.08 (Browne & Cudeck, 199320; Byrne, 198921; Hu & Bentler, 1999; Kline, 201122).


Regression Weights: (Group number 1 - Default model)





Estimate

S.E.

C.R.

P


MDHQPH

<---

YNTD

.234

.113

2.072

.038

Chấp nhận

MDHQPH

<---

NDTD

.274

.106

2.579

.010

Chấp nhận

MDHQPH

<---

HTTD

.188

.129

1.458

.145

Bác bỏ

MDHQPH

<---

SPHTD

.224

.097

2.309

.021

Chấp nhận

MDHQTTD

<---

SPHTD

.236

.097

2.440

.015

Chấp nhận

MDHQTTD

<---

HTTD

.240

.130

1.844

.065

Bác bỏ

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 340 trang tài liệu này.

Báo chí truyền thông về chính sách cải cách hành chính nhà nước Việt Nam - 30


11 Crowley, S. L., & Fan, X. (1997). Structural equation modeling: Basic concepts and applications in personality assessment research. Journal of Personality Assessment, 68(3), 508–531. https://doi.org/10.1207/s15327752jpa6803_4

12 Kline, R.B. (2011) Principles and Practice of Structural Equation Modeling. Guilford Press, New York

13 Nachtigall, C., Kroehne, U., Funke, F., & Steyer, R. (2003). (Why) should we use SEM? Pros and cons of structural equation modeling. Methods of Psychological Research Online, 8(2),1-22.

14 Raykov, T., & Marcoulides, G. (2006). A first course in structural equation modeling (2nd Ed.). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum.

15 Ullman, J. B. (2006). Structural equation modeling: Reviewing the basics and moving forward. Journal of Personality Assessment, 87(1), 35-50.https://doi.org/10.1207/s15327752jpa8701_03

16 Widaman. F., & Reise, S. P. (1997). Exploring the measurement invariance of psychological instruments: Applications in the substance use domain. In K. J. Bryant, M. Windle, & S. G.West (Eds.), The science of prevention: Methodological advances from alcohol and substance abuse research (pp. 281-324). Washington, DC: American Psychological Association. https://doi.org/10.1037/10222-009

17 Browne, M. W., & Cudeck, R. (1993). Alternative ways of assessing model fit. In K. A.Bollen & J. S. Long (Eds.). Testing structural equation models (pp. 136–162). Newbury Park,CA: Sage.

18 Tucker, L. R., & Lewis, C. (1973). A reliability coefficient for maximum likelihood factor analysis. Psychometrika, 38, 1–10. https://doi.org/10.1007/BF02291170

19 Bentler, P. M. (1990). Comparative fit indexes in structural models. Psychological Bulletin,107, 238–246. https://doi.org/10.1037/0033-295X.86.5.452

20 Browne, M. W., & Cudeck, R. (1993). Alternative ways of assessing model fit. In K. A.Bollen & J. S. Long (Eds.). Testing structural equation models (pp. 136–162). Newbury Park,CA: Sage.

21 Byrne, B. M. (1989). A primer of LISREL: Basic applications and programming for confirmatory factor analytic models. New York: Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4613-8885-2

22 Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1-55. https://doi.org/10.1080/10705519909540118



Estimate

S.E.

C.R.

P


MDHQTTD

<---

NDTD

.217

.104

2.085

.037

Chấp nhận

MDHQTTD

<---

YNTD

.302

.114

2.650

.008

Chấp nhận

THQTD

<---

MDHQPH

.329

.091

3.626

***

Chấp nhận

THQTD

<---

MDHQTTD

.388

.095

4.088

***

Chấp nhận

MDHLTT

<---

THQTD

.568

.105

5.432

***

Chấp nhận

sphtd4

<---

SPHTD

1.000





sphtd5

<---

SPHTD

1.056

.105

10.091

***


sphtd1

<---

SPHTD

.829

.092

9.027

***


sphtd2

<---

SPHTD

1.009

.097

10.430

***


sphtd3

<---

SPHTD

1.082

.107

10.074

***


yntd2

<---

YNTD

1.000





yntd1

<---

YNTD

.893

.110

8.126

***


yntd5

<---

YNTD

.830

.106

7.809

***


yntd4

<---

YNTD

1.005

.115

8.767

***


yntd3

<---

YNTD

1.006

.110

9.148

***


ndtd4

<---

NDTD

1.000





ndtd2

<---

NDTD

1.186

.142

8.360

***


ndtd3

<---

NDTD

1.086

.136

8.008

***


ndtd1

<---

NDTD

1.004

.127

7.921

***


thqtd4

<---

THQTD

1.000





thqtd2

<---

THQTD

1.050

.129

8.118

***


thqtd3

<---

THQTD

1.041

.124

8.421

***


thqtd1

<---

THQTD

.943

.123

7.697

***


mdhqph1

<---

MDHQPH

1.000





mdhqph2

<---

MDHQPH

1.056

.120

8.802

***


mdhqph4

<---

MDHQPH

.815

.108

7.578

***


mdhqph3

<---

MDHQPH

.883

.109

8.114

***


mdhqttd3

<---

MDHQTTD

1.000





mdhqttd1

<---

MDHQTTD

.965

.117

8.264

***


mdhqttd2

<---

MDHQTTD

.903

.112

8.096

***


httd1

<---

HTTD

1.000





httd2

<---

HTTD

1.222

.201

6.081

***


httd3

<---

HTTD

1.052

.177

5.928

***


mdhltt2

<---

MDHLTT

1.000





mdhltt3

<---

MDHLTT

.994

.147

6.776

***


mdhltt1

<---

MDHLTT

.798

.126

6.324

***



4.5. Kết quả phân tích group đối với giới tính đối tượng khảo sát

4.5.1. Mô hình SEM đối với nam

Regression Weights: (Nam - Unconstrained)




Estimate

S.E.

C.R.

P

Label

MDHQPH

<---

YNTD

.097

.137

.707

.480

b1_1

MDHQPH

<---

NDTD

.363

.177

2.050

.040

b2_1

MDHQPH

<---

HTTD

.269

.164

1.640

.101

b3_1

MDHQPH

<---

SPHTD

.366

.128

2.863

.004

b4_1

MDHQTTD

<---

SPHTD

.199

.138

1.442

.149

b5_1

MDHQTTD

<---

HTTD

.545

.203

2.688

.007

b6_1

MDHQTTD

<---

NDTD

.074

.189

.393

.695

b7_1

MDHQTTD

<---

YNTD

.243

.154

1.578

.114

b8_1

THQTD

<---

MDHQPH

.410

.113

3.633

***

b9_1

THQTD

<---

MDHQTTD

.282

.114

2.467

.014

b11_1

MDHLTT

<---

THQTD

.502

.121

4.137

***

b10_1

sphtd4

<---

SPHTD

1.000





sphtd5

<---

SPHTD

1.030

.131

7.862

***

a1_1

sphtd1

<---

SPHTD

.652

.101

6.453

***

a2_1

sphtd2

<---

SPHTD

.998

.122

8.168

***

a3_1

sphtd3

<---

SPHTD

1.010

.133

7.600

***

a4_1

yntd2

<---

YNTD

1.000





yntd1

<---

YNTD

.819

.129

6.355

***

a5_1

yntd5

<---

YNTD

.805

.126

6.399

***

a6_1

yntd4

<---

YNTD

1.034

.142

7.301

***

a7_1

yntd3

<---

YNTD

.958

.135

7.119

***

a8_1

ndtd4

<---

NDTD

1.000





ndtd2

<---

NDTD

1.206

.225

5.357

***

a9_1

ndtd3

<---

NDTD

1.151

.217

5.307

***

a10_1

ndtd1

<---

NDTD

1.257

.231

5.448

***

a11_1

thqtd4

<---

THQTD

1.000





thqtd2

<---

THQTD

1.097

.158

6.944

***

a12_1

thqtd3

<---

THQTD

1.146

.159

7.204

***

a13_1

thqtd1

<---

THQTD

.985

.151

6.524

***

a14_1

mdhqph1

<---

MDHQPH

1.000





mdhqph2

<---

MDHQPH

1.067

.134

7.982

***

a15_1

mdhqph4

<---

MDHQPH

.720

.118

6.113

***

a16_1

mdhqph3

<---

MDHQPH

.846

.123

6.895

***

a17_1

mdhqttd3

<---

MDHQTTD

1.000





mdhqttd1

<---

MDHQTTD

.708

.131

5.402

***

a18_1

mdhqttd2

<---

MDHQTTD

.842

.138

6.107

***

a19_1

httd1

<---

HTTD

1.000





httd2

<---

HTTD

1.194

.239

4.989

***

a20_1

httd3

<---

HTTD

.852

.193

4.403

***

a21_1

mdhltt2

<---

MDHLTT

1.000





mdhltt3

<---

MDHLTT

1.268

.207

6.119

***

a22_1

mdhltt1

<---

MDHLTT

.891

.158

5.648

***

a23_1

4.5.2. Mô hình SEM đối với nữ

Regression Weights: (Nam - Unconstrained)





Estimate

S.E.

C.R.

P

Label

MDHQPH

<---

YNTD

.097

.137

.707

.480

b1_1

MDHQPH

<---

NDTD

.363

.177

2.050

.040

b2_1

MDHQPH

<---

HTTD

.269

.164

1.640

.101

b3_1

MDHQPH

<---

SPHTD

.366

.128

2.863

.004

b4_1

MDHQTTD

<---

SPHTD

.199

.138

1.442

.149

b5_1

MDHQTTD

<---

HTTD

.545

.203

2.688

.007

b6_1

MDHQTTD

<---

NDTD

.074

.189

.393

.695

b7_1

MDHQTTD

<---

YNTD

.243

.154

1.578

.114

b8_1

THQTD

<---

MDHQPH

.410

.113

3.633

***

b9_1

THQTD

<---

MDHQTTD

.282

.114

2.467

.014

b11_1

MDHLTT

<---

THQTD

.502

.121

4.137

***

b10_1

sphtd4

<---

SPHTD

1.000





sphtd5

<---

SPHTD

1.030

.131

7.862

***

a1_1

sphtd1

<---

SPHTD

.652

.101

6.453

***

a2_1

sphtd2

<---

SPHTD

.998

.122

8.168

***

a3_1

sphtd3

<---

SPHTD

1.010

.133

7.600

***

a4_1

yntd2

<---

YNTD

1.000





yntd1

<---

YNTD

.819

.129

6.355

***

a5_1

yntd5

<---

YNTD

.805

.126

6.399

***

a6_1

yntd4

<---

YNTD

1.034

.142

7.301

***

a7_1

yntd3

<---

YNTD

.958

.135

7.119

***

a8_1

ndtd4

<---

NDTD

1.000





ndtd2

<---

NDTD

1.206

.225

5.357

***

a9_1

ndtd3

<---

NDTD

1.151

.217

5.307

***

a10_1

ndtd1

<---

NDTD

1.257

.231

5.448

***

a11_1

thqtd4

<---

THQTD

1.000





thqtd2

<---

THQTD

1.097

.158

6.944

***

a12_1

thqtd3

<---

THQTD

1.146

.159

7.204

***

a13_1



Estimate

S.E.

C.R.

P

Label

thqtd1

<---

THQTD

.985

.151

6.524

***

a14_1

mdhqph1

<---

MDHQPH

1.000





mdhqph2

<---

MDHQPH

1.067

.134

7.982

***

a15_1

mdhqph4

<---

MDHQPH

.720

.118

6.113

***

a16_1

mdhqph3

<---

MDHQPH

.846

.123

6.895

***

a17_1

mdhqttd3

<---

MDHQTTD

1.000





mdhqttd1

<---

MDHQTTD

.708

.131

5.402

***

a18_1

mdhqttd2

<---

MDHQTTD

.842

.138

6.107

***

a19_1

httd1

<---

HTTD

1.000





httd2

<---

HTTD

1.194

.239

4.989

***

a20_1

httd3

<---

HTTD

.852

.193

4.403

***

a21_1

mdhltt2

<---

MDHLTT

1.000





mdhltt3

<---

MDHLTT

1.268

.207

6.119

***

a22_1

mdhltt1

<---

MDHLTT

.891

.158

5.648

***

a23_1



4.5.3. So sánh mô hình Sem giữa Nam và Nữ

Assuming model Unconstrained to be correct:


Model

DF

CMIN

P

NFI

Delta-1

IFI

Delta-2

RFI

rho-1

TLI

rho2

Measurement weights

23

37.036

.032

.011

.015

.004

.005

Xem tất cả 340 trang.

Ngày đăng: 27/12/2022
Trang chủ Tài liệu miễn phí