Điều đó chứng tỏ tập hợp đo tốt.
Thứ hai, tập hợp các chỉ báo được cho là đo cùng một nhân tố đều có hệ số tải (loading ) cao vào cùng 1 nhân tố. Cụ thể như sau:
Biến cau4a đến cau4d có hệ số tải cao vào nhân tố số 2. Biến cau4e đến cau4h có hệ số tải cao vào nhân tố số 5. Biến cau 5b đến cau5j có hệ số tải cao vào nhân tố số 1. Biến cau102a đến 102d có hệ số tải cao vao nhân tố số 4.
Biến cau73a đến 73c có hệ số tải cao vào nhân tố thứ 3. Tuy nhiên hệ số tải của biến cau 86 đo chất lượng đồ uống lại khá thấp, dưới 0.5. Do vậy, có thể biến này không thể được đưa vào tập hợp đo nhân tố chất lượng ăn uống, mà phải tách ra từ cau 73a-cau73c là tập hợp đo chất lượng ăn và câu 86 đo chất lượng đồ uống. Đến bước 3 tác giả sẽ kiểm tra độ phù hợp của hai mô hình: một mô hình với cau86 trong tập hợp nhân tố phản ánh chất lượng ăn uống và mô hình với cau86 như một biến độc lập phản ánh chất lượng đồ uống và tập hợp cau 73a-73c phản ánh chất lượng đồ ăn.
Bảng 3.67. Ma trận hệ số tương quan giữa các nhân tố (Factor Correlation Matrix)
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
1 | 1.000 | .574 | .565 | .186 | .686 |
2 | .574 | 1.000 | .492 | .227 | .680 |
3 | .565 | .492 | 1.000 | .195 | .529 |
4 | .186 | .227 | .195 | 1.000 | .186 |
5 | .686 | .680 | .529 | .186 | 1.000 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Mô Hình Nghiên Cứu Quan Hệ Của Chất Lượng Kĩ Thuật Và Chất Lượng Chức Năng Với Chất Lượng Dịch Vụ Mặt Đất -
Xây Dựng Mô Hình Đo Lường Và Mô Hình Cấu Trúc -
Chất lượng dịch vụ hàng không của Hãng hàng không quốc gia Việt Nam - 18 -
Chất lượng dịch vụ hàng không của Hãng hàng không quốc gia Việt Nam - 20 -
Chất lượng dịch vụ hàng không của Hãng hàng không quốc gia Việt Nam - 21 -
Chất lượng dịch vụ hàng không của Hãng hàng không quốc gia Việt Nam - 22
Xem toàn bộ 204 trang tài liệu này.
Ma trận hệ số tương quan cho thấy 5 nhân tố này có mức độ tương quan khá thấp, đều dưới 0.85. Điều này cho phép kết luận đây là 5 nhân tố riêng biệt, mỗi nhân tố phản ảnh một khía cạnh của dịch vụ trên không.
Đến đây đã có thể kết luận được rằng mô hình đo sẽ gồm các thành phần sau:
Tên biến | Loại biến | |
Biến nguyên nhân | Tiện nghi chỗ ngồi | Biến tiềm ẩn |
Chất lượng vệ sinh | Biến tiềm ẩn | |
Chất lượng thức ăn | Biến tiềm ẩn | |
Chất lượng giải trí | Biến tiềm ẩn | |
Chất lượng đồ uống (cau86) | Biến đo trực tiếp | |
Chất lượng tạp chí | Biến đo trực tiếp | |
Biến kết quả | Mứcđộ hài lòng chung với dịch vụ trên không (cau111) | Biến đo trực tiếp |
Bước 3: Kiểm tra tính hiệu lực của mô hình đo
e14
1
e15
1
e16
1
e17
1
CAU102_B
CAU102_D CAU102_A
1
TAPCHI
0,
e18
0,
e19
0,
e20
0,
Giaitri
0,
e21
0,
e22
1
0,
e23
0,
e24
1
0,
CLVS
1
e110,
0,
1
0,
CLAU
e1 0,
1
e90,
1
0,
Tiennghi
1
e8
1
0,
CLCN
CLTTTK
1
CAU5J_1
10, 10,
e4
e3
e2
10,
e1
0, 1 0, 1
e27 e28
CAU73A_1
CAU102_C
CAU4A_1
CAU4B_1
CAU4C_1
CAU4D_1
CAU5H_1
CAU5D_1
CAU5E_1
CAU5G_1
1 | |
CAU73B_1 | |
1 | |
CAU73C_1 | |
1 | |
CAU83_ | |
0,
e25
1 | |
CAU4E_1 | |
1 | |
CAU4F_1 | |
1 | |
CAU4G_1 | |
1 | |
CAU4H_1 | |
CAU5B_1 | ||
10, | 10, |
e5
Hình 3.8. Mô hình B-1.1 :
Trong mô hình B-1.1 là mô hình chất lượng đồ uống (cau 86) vẫn được để trong tập hợp đo nhân tố chất lượng ăn uống. Trong mô hình này tất cả các biến tiềm ẩn được nối với nhau bằng mũi tên chỉ quan hệ tương quan. Các nhân tố tiềm ẩn cũng được nối với các biến cau 96 (chất lượng tạp chí ) và cau 111 (hài lòng tổng thể) bằng các mũi tên hai chiều chỉ quan hệ tương quan.
Kết quả đo độ phù hợp của mô hình như sau:
Bảng 3.68. Hệ số CMIN
NPAR | CMIN | DF | P | CMIN/DF | |
Default model | 94 | 3515.663 | 256 | .000 | 13.733 |
Saturated model | 350 | .000 | 0 | ||
Independence model | 50 | 109552.361 | 300 | .000 | 365.175 |
Bảng 3.69. Các hệ số so sánh cơ bản (Baseline Comparisons)
NFI Delta1 | RFI rho1 | IFI Delta2 | TLI rho2 | CFI | |
Default model | .968 | .962 | .970 | .965 | .970 |
Saturated model | 1.000 | 1.000 | 1.000 | ||
Independence model | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 |
Bảng 3.70. Hệ số RMSEA
RMSEA | LO 90 | HI 90 | PCLOSE | |
Default model | .050 | .048 | .051 | .533 |
Independence model | .267 | .266 | .268 | .000 |
Bảng 3.71. Hệ số HOELTER
HOELTER .05 | HOELTER .01 | |
Default model | 428 | 453 |
Independence model | 16 | 17 |
Mặc dù bảng CMIN cho thấy p xấp xỉ bằng 0, tuy nhiên do mẫu rất lớn nên đây là điều chấp nhận được. Các tham số khác như TLI; CFI đều rất cao, xấp xỉ 1 và RMSEA rất thấp, và Hoelter có giá trị rất cao (lớn hơn nhiều so với yếu cầu 200) cho thấy mô hình chấp nhận được.
Mô hình B-1.2 là mô hình hoàn toàn tương tự như mô hình B-1.1, chỉ có một sự khác biệt là ở mô hình này tập hợp biến cau73a-73c và cau 86 sẽ được chia làm 2 nhóm
: từ cau73a đến cau73c đo chất lượng đồ ăn và cau86 đo chất lượng đồ uống. Nhân tố chất lượng đồ ăn kí hiệu là CLA và chất lượng đồ uống được kí hiệu là CLU.
1 | |
CAU4E_1 | |
1 | |
CAU4F_1 | |
1 | |
CAU73B_1 | |
CAU5B_1 | ||
10, | 10, |
e14
1
e15
1
e16
1
e17
1
CAU102_B
CAU102_A
1
TAPCHI
0,
e18
0,
e19
0,
e20
1
0,
Giaitri
0,
e21
1
0,
e22
1
0, 0,
e23 e24
1
1
e110,
0,
1
0,
CLVS
1
0,
CAU4A_1
e1 0,
1
CAU4B_1
0,
Tiennghi
CLA
e90,
1
1
e8 1 CAU4D_1
0,
CLCN
CLTTTK
1
CAU5J_1
1
0,
1
0,
1
CLU
0,
e4
e3
e2
e1
0, 1 0, 1
e27 e28
CAU102_D
CAU102_C
CAU4G_1
CAU4H_1
CAU73A_1
CAU73C_1
CAU4C_1
CAU5H_1
CAU5D_1
CAU5E_1
CAU5G_1
e5
Hình 3.9. Mô hình B-1.2
Kết quả đo sự phù hợp của mô hình như sau:
Bảng 3.72. Hệ số CMIN
CMIN | DF | P | CMIN/DF | |
100 | 3077.290 | 250 | .000 | 12.309 |
Bảng 3.73. Hệ số so sánh cơ bản (Baseline Comparisons)
RFI rho1 | IFI Delta2 | TLI rho2 | CFI | |
.972 | .966 | .974 | .969 | .974 |
Bảng 3.74. Hệ số RMSEA
LO 90 | HI 90 | PCLOSE | |
.047 | .046 | .049 | .999 |
Bảng 3.75. Hệ số HOELTER
HOELTER .01 | |
479 | 507 |
Bước 4: Lựa chọn mô hình đo tốt nhất
So sánh với các tham số đo độ phù hợp của mô hình trước có thể thấy tất cả các chỉ số đều tốt hơn. Do vậy, có thể kết kuận mô hình B-1.2 phù hợp hơn mô hình B-1.1. Có thể dựa trên mô hình này để xây dựng mô hình cấu trúc.
Bước 5: xây dựng mô hình cấu trúc
Trong mô hình cấu trúc các nhân tố CLCN; CLVS; CLA; CLU; Giải trí; Tiện nghi; CLTT là biến kết quả. Mô hình cấu trúc như sau:
1 | |
CAU102_C |
1
0,
0,
0,
e20
0,
e21
0,
Giaitri
0,
e22
0,
1
0,
0,
CLVS
1
0,
0,
Tiennghi
CLA
1
0,
CLU
CLCN
1
TAPCHI
CLTT
CAU5J_1
e14
1
CAU102_B
e15
e16
1
CAU102_D
e17
1
CAU102_A
e18
e19
1 | |
CAU73A_1 | |
1 | |
CAU73B_1 | |
1 | |
CAU73C_1 | |
0,
e23
e24
1 | |
CAU4E_1 | |
1 | |
CAU4F_1 | |
1 | |
CAU4G_1 | |
1 | |
CAU4H_1 | |
1
e110,
1
e100,
1
e90,
e8
1
CAU4A_1
CAU4B_1
CAU4C_1
CAU4D_1
1 0, 1
e28
CAU5I_1 | CAU5B_1 | |
10, | 10, | |
CAU5H_1 | |
10, | |
CAU5D_1 | |
10, | |
CAU5E_1 | |
10, | |
CAU5G_1 | |
0, | |
e1
e2
e3
e4
e5
e27
Hình 3.10. Mô hình B-2.1
Mô hình này có các chỉ số đo sự phù hợp như sau:
Bảng 3.76. Các hệ số so sánh cơ bản (Baseline Comparisons)
RFI rho1 | IFI Delta2 | TLI rho2 | CFI | |
.740 | .713 | .753 | .727 | .752 |
Bảng 3.77. Hệ số RMSEA
LO 90 | HI 90 | PCLOSE | |
.141 | .138 | .145 | .000 |
Các chỉ số TLI; CFI đều khá thấp, nhỏ hơn 0.9 và RMSEA quá cao 0.141 cho thấy mô hình này không phù hợp. Do vậy cần có những sự điều chỉnh để mô hình phù hợp hơn. Điều này được thực hiện thông qua việc quan sát bảng MI. Chi tiết bảng MI xem bảng 3.78 ở phần phụ lục 2.
e14
1
e15
1
0,
e18
1
0,
e19
0,
e20
0,
Giaitri
TAPCHI
1
0,
CLVS
CAU73C_1
0,
1
e110,
1
e100,
1
e90,
CAU4A_1
CAU4B_1
0,
Tiennghi
CAU4C_1
1
e8
1
CAU4D_1
0,
CLU
CLCN CLTTTK
1
0, 1
e35
CAU102_B
CAU4E_1
Kết quả bảng MI (Modification indexes) cho thấy các nhân tố tiềm ẩn có MI rất cao. Điều này cho phép đặt giả thuyết các nhân tố này có quan hệ tương quan với nhau. Các phần dư e22; e23; e27; e28 cũng có hiệp phương sai rất cao với các biến tiềm ẩn. Tác giả xóa các biến này khỏi mô hình.
e16
1
CAU102_D
e17
1
CAU102_A
1 | |
CAU102_C | |
1 | |
CAU4F_1 | |
1 | |
CAU4G_1 | |
CAU5I_1 | CAU5B_1 | |
10, | 10, | |
CAU5H_1 | |
10, | |
CAU5D_1 | |
10, | |
CAU5E_1 | |
10, | |
e1
e2
e3
e4
e5
Hình 3.11. Mô hình B-2.2
Các tham số đo độ phù hợp của mô hình mới như sau:
Bảng 3.79. Hệ số CMIN
CMIN | DF | P | CMIN/DF | |
79 | 682.082 | 151 | .000 | 4.517 |
Bảng 3.80. Hệ số so sánh cơ bản (Baseline Comparisons)
RFI rho1 | IFI Delta2 | TLI rho2 | CFI | |
.944 | .929 | .955 | .944 | .955 |
Bảng 3.81. Hệ số RMSEA
LO 90 | HI 90 | PCLOSE | |
.069 | .064 | .075 | .000 |
Bước 6: Với CMIN nhỏ hơn 5; CFI và TLI có các giá trị .955 và .943; RMSEA 0.07 có thể nói mô hình có độ phù hợp rất cao.
Sử dụng mô hình này để tính toán các hệ số tương quan và hệ số hồi qui giữa các biến. kết quả như sau:
Bảng 3.82. Hệ số hồi qui (Regression Weights)
Estimate | S.E. | C.R. | P | Label | |||
CLTTTK | <--- | CLCN | .316 | .051 | 6.219 | *** | par_13 |
CLTTTK | <--- | CAU96_1 | .079 | .035 | 2.216 | .027 | par_15 |
CLTTTK | <--- | CLVS | .089 | .047 | 1.894 | .058 | par_16 |
CLTTTK | <--- | CAU86_1 | .166 | .039 | 4.316 | *** | par_17 |
CLTTTK | <--- | CAU73C_1 | .055 | .034 | 1.606 | .108 | par_28 |
CLTTTK | <--- | Giaitri | .184 | .032 | 5.756 | *** | par_32 |
CLTTTK | <--- | Tiennghi | .129 | .038 | 3.345 | *** | par_36 |
Bảng trên cho thấy hệ số hồi qui giữa CLCN với CLTTTK cao nhất, sau đó là nhân tố giải trí, tiếp theo là chất lượng đồ uống; sau đó là tiện nghi chỗ ngồi. Sau đó lần lượt là chất lượng vệ sinh, chất lượng tạp chí và hương vị thức ăn có ảnh hưởng khá yếu ớt đến chất lượng chung của toàn bộ dịch vụ.