104
0,847 | |||||
LO2 | 0,821 | ||||
LO3 | 0,811 | ||||
IN2 | 0,885 | ||||
IN3 | 0,842 | ||||
IN4 | 0,817 | ||||
IN1 | 0,743 | ||||
IN5 | 0,720 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Kết Quả Kiểm Định Cronbach’S Alpha -
Thiết Kế Bảng Câu Hỏi Cho Nghiên Cứu Chính Thức -
Tổng Quan Về Ngành Khách Sạn – Nhà Hàng -
Kiểm Định Về Kqkd Đối Với Quy Mô Lao Động Của Doanh Nghiệp -
Kiểm Định Về Kqkd Đối Với 3 Nhóm Trình Độ Học Vấn -
Hàm Ý Về Sự Khác Biệt Có Ảnh Hưởng Đến Kết Quả Kinh Doanh Của Doanh Nghiệp
Xem toàn bộ 296 trang tài liệu này.
(Nguồn: Kết quả khảo sát, 2019)
Ở lần phân tích EFA này, các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lên nhân tố mà nó đo lường đạt yêu cầu (> 0,5), cho thấy các biến quan sát của thang đo các khái niệm tương ứng đạt được giá trị hội tụ và phân biệt lên nhân tố mà nó đo lường 5 nhân tố rút trích được tưng ứng:
- Nhân tố 1 bao gồm các biến quan sát BE1, BE2, BE3, BE4, BE5, BE6, BE7 nhân tố này tương ứng với khái niệm MTKD.
- Nhân tố 2 bao gồm các biến quan sát MO1, MO2, MO3, MO4, MO5, MO6, MO7, MO8, nhân tố này tương ứng với khái niệm ĐHTT.
- Nhân tố 3 bao gồm các biến quan sát BP1, BP2, BP3, BP4, BP5, BP6 nhân tố này tương ứng với khái niệm KQKD.
- Nhân tố 4 bao gồm các biến quan sát LO1, LO2, LO3, LO4, LO5, nhân tố này tương ứng với khái niệm ĐHHH.
- Nhân tố 5 bao gồm các biến quan sát IN1, IN2, IN3, IN4, IN5, nhân tố này tương ứng với khái niệm ĐHHH.
Theo kết quả ma trận xoay, chúng ta có các nhân tố được định nghĩa lại như
sau:
Bảng 4.10 Bảng tổng hợp các biến sau khi kiểm định EFA
Nhân tố | Các biến quan sát | |
1 | MO | MO1, MO2, MO3, MO4, MO5, MO6, MO7, MO8 (8 biến) |
2 | LO | LO1, LO2, LO3, LO4, LO5 (5 biến) |
3 | IN | IN1, IN2, IN3, IN4, IN5 (5 biến) |
4 | BE | BE1, BE2, BE3, BE4, BE5, BE6, BE7 (7 biến) |
5 | BP | BP1, BP2, BP3, BP4, BP5, BP6 (6 biến) |
(Nguồn: Tác giả tổng hợp sau quá trình xử lý số liệu)
105
4.2.2.3 Phân tích nhân tố khẳng định CFA
a. Kiểm định sự phù hợp của mô hình CFA
Bảng 4.11 Tóm tắt thông tin phân tích CFA
Giá trị | |
CMIN/DF | 2,710 |
GFI | 0,864 |
TLI | 0,919 |
CFI | 0,927 |
RMSEA | 0,058 |
Giá trị sig kiểm định phù hợp | 0,05 |
(Nguồn: kết quả nghiên cứu)
Thông qua kết quả phân tích CFA, ta thấy giá trị CMIN/DF = 2,710 (< 3), chỉ số đánh giá TLI = 0,919, CFI = 0,927 và GFI = 0,864 > 0,8, chỉ số RMSEA = 0,058 <
0,08 và giá trị Sig = 0,000 < 0,05 nên dữ liệu phân tích phù hợp với mô hình nghiên cứu.
Hệ số Cronbach’s Alpha ở phần trên đã trình bày, các thang đo cho các khái niệm đạt yêu cầu về hệ số Cronbach’s Alpha.
Bảng 4.12 Các thông số tin cậy tổng hợp, phương sai trích
Tổng phương sai rút trích (AVE) | Độ tin cậy tổng hợp (CR) | |
BE | 0,588 | 0,908 |
MO | 0,520 | 0,871 |
BP | 0,625 | 0,907 |
LO | 0,634 | 0,896 |
IN | 0,569 | 0,910 |
(Nguồn kết quả nghiên cứu)
Dựa vào kết qủa đánh giá tổng phương sai trích và độ tin cậy tổng hợp của các khái niệm ta thấy rằng, các giá trị thang đo dường như có giá trị từ 0,5 trở lên, đối với tổng phương sai trích dao động 0,520 – 0,634, độ tin cậy tổng hợp của các khái niệm cũng có giá trị dao động từ 0,871- 0,910.
Tóm lại, kết quả đánh giá độ tin cậy tổng hợp cho thấy các thang đo thuộc các khái niệm nghiên cứu đều có kết quả đạt yêu cầu. Tiếp theo ta đi đến kiểm định giá trị khác của thang đo.
106
b. Kiểm định giá trị hội tụ
Theo kết quả phân tích cho thấy, tất cả các hệ số chuẩn hóa của các biến quan sát lên khái niệm đo lường đã đạt yêu cầu (> 0,5). Bên cạnh đó, giá trị tổng phương sai trích của các khái niệm cũng đạt yêu cầu đều lớn hơn 0,5. Từ đó, ta có thể kết luận rằng các nhân tố đạt giá trị hội tụ (kết quả trình bày cụ thể trong bảng hệ số chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa).
Bảng 4.13 Hệ số chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa của các biến quan sát
Hệ số chuẩn hóa | Hệ số chưa chuẩn hóa | |||
MO | <--- | BE | 0,192 | 0,191 |
LO | <--- | BE | 0,301 | 0,455 |
IN | <--- | MO | 0,135 | 0,143 |
IN | <--- | BE | 0,274 | 0,289 |
IN | <--- | LO | 0,264 | 0,184 |
BP | <--- | MO | 0,187 | 0,257 |
BP | <--- | IN | 0,335 | 0,433 |
BP | <--- | LO | 0,251 | 0,226 |
(Nguồn: Kết quả khảo sát, 2019)
c. Kiểm tra tính đơn nguyên đơn hướng
Việc xác định tính đơn nguyên đơn hướng của thang đo dựa vào các giá trị đánh giá mức độ phù hợp của mô hình để ta có thể kết luận rằng thang đo đạt được tính đơn nguyên, đơn hướng. Với các giá trị đánh giá mức độ phù hợp của mô hình như CMIN/DF = 2,710 (< 3), chỉ số đánh giá TLI và CFI > 0,9; GFI = 0,864. Bên cạnh đó, chỉ số RMSEA = 0,058 < 0,08 và giá trị Sig = 0,000 < 0,05 nên mô hình này thích hợp về phân tích CFA. Điều này cho thấy thang đo đạt được tính đơn nguyên, đơn hướng.
Bảng 4.14 Giá trị tổng phương sai trích và căn bậc 2 tổng phương sai trích
Tổng phương sai rút trích (AVE) | Giá trị căn bậc 2 của AVE | |
BE | 0,588 | 0,7668 |
MO | 0,520 | 0,7211 |
BP | 0,625 | 0,7905 |
LO | 0,634 | 0,7962 |
IN | 0,569 | 0,7543 |
(Nguồn: Kết quả khảo sát, 2019)
107
d. Kiểm định giá trị phân biệt
Giá trị phân biệt được biết đến thông qua tiêu chí đánh giá hệ số tương quan giữa các nhân tố có khác 1 hay không thông qua giá trị hệ số tương quan và giá trị kiểm định P-value.
Bảng 4.15 Bảng kiểm định giá trị phân biệt
Ước lượng | Sai số | Giá trị tới hạn | P-value | |||
BE | <--> | MO | 0,067 | 0,019 | 3,595 | *** |
BE | <--> | LO | 0,185 | 0,032 | 5,811 | *** |
BE | <--> | IN | 0,141 | 0,023 | 6,262 | *** |
BE | <--> | BP | 0,212 | 0,029 | 7,343 | *** |
MO | <--> | LO | 0,103 | 0,031 | 3,387 | *** |
MO | <--> | IN | 0,087 | 0,021 | 4,186 | *** |
LO | <--> | IN | 0,241 | 0,037 | 6,599 | *** |
LO | <--> | BP | 0,325 | 0,045 | 7,216 | *** |
BP | <--> | IN | 0,245 | 0,033 | 7,439 | *** |
MO | <--> | BP | 0,150 | 0,027 | 5,488 | *** |
(Nguồn: Kết quả khảo sát, 2019)
Dựa vào kết quả nghiên cứu, ta thấy các hệ số tương quan khác 1 và có giá trị thống kê (p-value < 5%) nên các thang đo đạt được giá trị phân biệt.
Như vậy, thông qua phân tích CFA, các giá trị của thang đo đáp ứng và thỏa mãn tiêu chí về độ tin cậy, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
108
Hình 4.1 Kết quả mô hình CFA
(Nguồn: Kết quả khảo sát, 2019)
Kết quả chạy CFA ở hình 4.1, mô hình có 420 bậc tự do, Chi-square/df = 2,710 (p = 0,000). Các chỉ số GFI = 0,864, TLI = 0,919, CFI = 0,927 và chỉ số
RMSEA = 0,058 < 0,08 nên dữ liệu phân tích phù hợp với mô hình nghiên cứu.
4.2.2.4. Kiểm định độ sai lệch do phương pháp
Bởi vì người khảo sát trả lời cung cấp tất cả thông tin có thể gây ra sai lệch do phương pháp (Comon Method Bias) và có thể đe dọa tính hợp lệ của kết quả (Podsakoff, 1986). Để kiểm tra sai lệch do phương pháp, nghiên cứu sử dụng kiểm định Harman. Một nhân tố được rút trích theo phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) bằng kĩ thuật ‘principal axis factoring’ trong SPSS. Kết quả cho thấy có 5 nhân tố với giá trị Eigen value lớn hơn 1, và nhân tố đầu tiên giải thích 45.24%.
109
Kết quả cho thấy rằng không có hiện tượng sai lệch do phương pháp vì nhân tố đầu tiên không giải thích phương sai chính (Podsakoff, 1986).
4.2.3 Phân tích SEM
4.2.3.1 Mô hình không xem xét vai trò của biến điều tiết
Sau khi thực hiện phân tích nhân tố khẳng định CFA, ta tiến hành thực hiện phân tích SEM, nhằm kiểm định các giả thuyết nghiên cứu và đo lường sự tác động của các yếu tố lên nhau.
Theo Hair và cộng sự (2010) khi phân tích SEM các đặc điểm về đánh giá mức độ phù hợp của mô hình cũng được xem xét giống như khi phân tích CFA, các chỉ số đánh giá như CMIN/df (< 3 hoặc < 4), chỉ số TLI, CFI >= 0,9 (lân cận 0,9), chỉ số GFI >= 0,8, hệ số RMSEA < 0,08 thì mô hình được xem là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu.
Dựa vào kết quả phân tích SEM ta có thể thấy rằng các kết quả đánh giá mức độ phù hợp của mô hình đạt yêu cầu, chỉ số CMIN/df = 3,189 , chỉ số TLI = 0,915 và CFI = 0,925 (> 0,9), chỉ số GFI = 0,876 > 0,8, RMSEA = 0,066 (<0,08), giá trị
kiểm định P-value mức độ phù hợp = 0,00 (< 0,05) nên ở độ tin cậy 95% ta kết luận rằng dữ liệu phù hợp với mô hình SEM phân tích, các kết quả giải thích đáng tin cậy để sử dụng.
Phương pháp phân tích cấu trúc tuyến tính SEM cho thấy được ưu điểm hơn phương pháp hồi quy tuyến tính bội vì giải quyết được mô hình ước lượng đồng thời, các mối quan hệ phức tạp sẽ được thể hiện một cách dễ dàng, chúng ta không phải thực hiện hồi quy từng phần sau đó mới tính mức độ phù hợp mô hình tổng thể.
110
Bảng 4.16 Các chỉ số đánh giá khi không xem xét vai trò của biến điều tiết
Giá trị | |
CMIN/DF | 3,199 |
GFI | 0,876 |
TLI | 0,915 |
CFI | 0,925 |
RMSEA | 0,066 |
Giá trị sig kiểm định phù hợp | 0,000 |
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu)
Hình 4.2 Kết quả phân tích SEM cho mô hình nghiên cứu
(Nguồn: Kết quả khảo sát, 2019)
111
Bảng 4.17 Kết quả kiểm định cấu trúc tuyến tính SEM
Ước lượng | Sai số chuẩn | Giá trị tới hạn | P-value | |||
LO | <--- | MO | 0,244 | 0,076 | 3,211 | 0,001 |
IN | <--- | MO | 0,183 | 0,052 | 3,505 | *** |
IN | <--- | LO | 0,235 | 0,036 | 6,454 | *** |
BP | <--- | MO | 0,252 | 0,061 | 4,104 | *** |
BP | <--- | IN | 0,427 | 0,067 | 6,406 | *** |
BP | <--- | LO | 0,224 | 0,043 | 5,247 | *** |
(Nguồn: Kết quả khảo sát, 2019)
Bảng 4.18 Kết quả phân tích Boostrap
Sai số | SE-SE | Trung bình | chên lệch | SE-Bias | |||
LO | <--- | MO | 0,08 | 0,001 | 0,244 | -0,001 | 0,001 |
IN | <--- | MO | 0,046 | 0,000 | 0,177 | -0,001 | 0,001 |
IN | <--- | LO | 0,047 | 0,000 | 0,340 | 0,000 | 0,001 |
BP | <--- | MO | 0,048 | 0,000 | 0,188 | -0,001 | 0,001 |
BP | <--- | LO | 0,047 | 0,000 | 0,250 | -0,001 | 0,001 |
BP | <--- | IN | 0,049 | 0,000 | 0,330 | 0,000 | 0,001 |
(Nguồn: Kết quả khảo sát, 2019) Theo kết quả phân tích Bootstrap, với số mẫu nghiên cứu bằng phương pháp Bootstrap là 5000 mẫu. Số mẫu này giúp đánh giá lại mô hình ước lượng, với các kết quả phân tích cho thấy trung bình các hệ số ước lượng có giá trị không chênh lệch nhiều so với phương pháp ước lượng thông thường. Bên cạnh đó, các sai số ước lượng giữa 2 phương pháp là không đáng kể, nên ta có thể kết luận rằng các hệ
số ước lượng của mô hình đáng tin cậy và việc giải thích kết quả an toàn.
Thông qua bảng kiểm định các giả thuyết nghiên cứu, ta thấy hệ số tác động của ĐHTT lên KQKD là 0,252 với ý nghĩa kiểm định có sig = 0,000 (< 0,05) nên ở độ tin cậy 95% ta kết luận rằng ĐHTT có mối quan hệ cùng chiều lên KQKD. Khi tăng yếu tố ĐHTT lên 1 đơn vị thì KQKD sẽ được gia tăng 0,252 đơn vị và ngược lại.