nghiên cứu trên thế giới như kiểm định nhân tố khám phá EFA, kiểm định hệ số tin cậy Cronbach Alpha, kiểm định tương quan Pearson, kiểm định Common Method Variance, kiểm định nhân tố khẳng định CFA, kiểm định mô hình cấu trúc tuyến tính SEM, phân tích đánh giá tác động gián tiếp bằng phương pháp bootstrapping, kiểm đinh đa nhóm Independent Sample T-test/ One-way Anova. Với những kết quả đạt được, tác giả hy vọng sẽ có thể gợi mở những hàm ý chính sách, định hướng phát triển cho các cơ sở phát triển giáo dục đại học trong bối cảnh hiện nay.
3.2.2. Quy trình nghiên cứu
Quy trình nghiên cứu cơ bản gồm các bước sau: (1) Xây dựng cơ sở lý thuyết; (2) Xây dựng mô hình nghiên cứu lý thuyết và thang đo; (3) Đánh giá độ tin cậy của mô hình và thang đo với nghiên cứu sơ bộ, qua đó chuẩn hóa nội dung bảng hỏi (mẫu nghiên cứu sơ bộ N=150); (4) Nghiên cứu chính thức với quy mô mẫu N=1368; (5) Kiểm tra độ tin cậy và giá trị của thang đo chính thức; (6) Kiểm định giả thuyết nghiên cứu với mô hình cấu trúc tuyến tính SEM; (7) Đánh giá tác động gián tiếp; (8) Thống kê mô tả và kiểm định đa nhóm. Chi tiết về quy trình nghiên cứu và các phương pháp áp dụng được mô tả chi tiết ở Hình 3.1.
Hình 3.1. Quy trình nghiên cứu
3.2.3. Phương pháp chọn mẫu và thu thập dữ liệu
3.2.3.1. Phương pháp chọn mẫu nghiên cứu định lượng
Vì phạm vi nghiên cứu của đề tài là tương đối rộng, đối tượng khảo sát chính là toàn bộ sinh viên đang theo học các trường đại học công lập khối kinh tế và quản trị kinh doanh tại Việt Nam. Theo thống kê của tác giả, hiện nay có đến 81 trường đại học công lập có đào tạo các ngành liên quan đến kinh tế và quản trị kinh doanh. Do đó, sẽ là tương đối khó khăn nếu thu thập dữ liệu từ toàn bộ 81 trường. Hơn nữa, nhiều trường mặc dù có đào tạo các ngành thuộc nhóm kinh tế và quản trị kinh doanh nhưng số lượng chỉ tiêu ít, số lượng sinh viên đào tạo không nhiều và đào tạo nhóm ngành này không phải là thế mạnh của trường. Vì vậy, đối tượng được chọn lấy mẫu khảo sát sẽ được thu hẹp thông qua các tiêu chuẩn để vẫn đảm bảo giá trị của nghiên cứu, trường đại học được lựa chọn lấy mẫu khảo sát sẽ cần đạt các tiêu chí cơ bản sau: (1) Chỉ tiêu tuyển sinh các năm gần đây của trường cho các ngành về kinh tế và quản trị kinh doanh cần lớn hơn 50%. (2) Trường cần có sứ mệnh/tầm nhìn chiến lược và định hướng phát triển chú trọng vào đào tạo nhóm ngành kinh tế và quản trị kinh doanh; (3) Số chuyên ngành đào tạo liên quan đến kinh tế và quản trị kinh doanh của trường phải lớn hơn 50% tổng số chuyên ngành. Trong nghiên cứu này, việc xác định quy mô mẫu tổng thể là tương đối khó khăn, mặc dù Bộ Giáo dục và Đào tạo đã có những thống kê về số lượng sinh viên theo học các cấp bậc đại học, tuy nhiên chi tiết về số lượng sinh viên đang theo học các trường đại học công lập khối kinh tế và quản trị kinh doanh là không rõ ràng. Vì vậy, để xác định quy mô mẫu tối thiểu, tác giả áp dụng các đề xuất xác định quy mô mẫu trong trường hợp quy mô mẫu tổng thể là lớn và không thể xác định theo từ các nghiên cứu của Hair và cộng sự (2010), Nguyễn Thị Tuyết Mai và Nguyễn Vũ Hùng (2015) và Nguyễn Đình Thọ (2014). Theo đó thì quy mô mẫu nghiên cứu được xác định dựa trên công thức:
Trong đó:
n: số lượng mẫu cần xác định (sample size)
Z: Giá trị bảng phân phối Z dựa vào độ tin cậy lựa chọn. Thông thường, chọn độ tin cậy là 95%, giá trị Z = 1,96.
Đảm bảo n ước lượng có độ lớn an toàn nhất, chọn p = 0,5
e: sai số cho phép . Có thể lựa chọn e = ± 0,01 (1%), ± 0,05 (5%), ± 0,1 (10%).
Dựa vào công thức trên, với giá trị sai số cho phép là e = ± 0,05 (5%) thì quy mô mẫu tối thiểu là 384.
Trong nghiên cứu này, phân tích hồi quy được sử dụng làm phương pháp chính đánh giá mức độ tác động của chất lượng và giá tị dịch vụ đối với sự hài lòng của sinh
viên đang theo học các trường đại học công lập khối kinh tế và quản trị kinh doanh tại Việt Nam.
Ngoài ra, theo Tabachnick và Fidel (2013) thì để có thể tiến hành phân tích hồi quy tốt nhất, kích thước mẫu nghiên cứu tối thiểu cần đạt mức 8m + 50 trở lên (với m là số biến độc lập trong mô hình nghiên cứu). Trong khi đó, Green (1991) cho rằng kích thước mẫu tối thiểu để phân tích hồi quy là 50 + m (m là số biến độc lập). Có thể thấy, sự đa dạng của các phương pháp chọn mẫu trong nghiên cứu định lượng và chưa có sự thống nhất cụ thể. Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng phương pháp chọn mẫu của Hair và cộng sự (2010), theo đó quy mô mẫu tối thiểu sẽ bằng 5 lần số lượng biến quan sát trong thang đo. Vì vậy, căn cứ vào thang đo nghiên cứu đề xuất bao gồm 47 biến quan sát thì quy mô mẫu tối thiểu sẽ là 47x5=235. Như vậy, đối sánh với một số phương pháp chọn mẫu phục vụ cho các phân tích định lượng trong nghiên cứu này thì quy mô mẫu là hoàn toàn phù hợp.
Như vậy, qua các phân tích về bối cảnh nghiên cứu và quy mô mẫu tổng thể cùng với những hạn chế về nguồn lực, thời gian thực hiện nghiên cứu nên việc xây dựng mẫu nghiên cứu đảm bảo tính đại diện theo tỉ lệ đối với mẫu tổng thể sẽ là tương đối khó khăn. Tuy nhiên, thông qua các phân tích về phương pháp chọn quy mô mẫu tối thiểu khi không biết rõ quy mô mẫu tổng thể và các điều kiện cơ bản để thực hiện phương pháp phân tích hồi quy thì tác giả quyết định xây dựng mẫu nghiêu cứu thông qua khảo sát 1360 sinh viên đến từ 12 trường đại học công lập khối kinh tế và quản trị kinh doanh tại Việt Nam. Tác giả cho rằng tính đại diện của mẫu nghiên cứu phần nào được thể hiện qua một số đặc điểm sau:
(1) Danh sách 12 trường đại học được lựa chọn đều là các trường có quy mô đào tạo về khối ngành kinh tế và quản trị kinh doanh lớn và có truyền thống đào tạo lâu năm khối ngành này.
(2) Các trường đại học được chọn đều đến từ các địa phương đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng mạng lưới đại học có các vùng trọng điểm và có chiến lược, định hướng phát triển chú trọng vào các khối ngành kinh tế và quản trị kinh doanh.
(3) Mẫu nghiên cứu có sự đa dạng về đặc điểm theo năm học, mức độ sở thích ngành học và được thu thập tại cả các trường đại học công lập tự chủ và chưa tự chủ.
Tuy nhiên để đảm bảo ý nghĩa thống kê và độ tin cậy của nghiên cứu, tác giả quyết định xây dựng mẫu nghiên cứu ban đầu là 1360 đáp viên.
Đối với đối tượng sinh viên, nghiên cứu chỉ tiến hành khảo sát sinh viên theo học năm 2, năm 3 và năm 4 vì sinh viên năm 1 có thời gian trải nghiệm dịch vụ chưa lâu nên mức độ cảm nhận chưa cao. Căn cứ vào những tiêu chí được sử dụng để tiến hành xác định trường đại học tiến hành khảo sát. Các trường đại học được tác giả lựa chọn bao gồm.
Bảng 3.5. Tổng hợp thông tin các trường đại học tiến hành khảo sát và các tiêu chí lựa chọn
TC1 | TC2 | TC3 | |
1. Đại học Thương mại | 3675/4100 (89,63%) | “Trở thành một trung tâm nghiên cứu, hợp tác trong nước và quốc tế; chuyển giao khoa học công nghệ, tri thức có uy tín cao trong lĩnh vực kinh tế và thương mại hiện đại của quốc gia và quốc tế” | 19/21 (90,48%) |
2. Đại học Kinh tế | 5420/5800 | “Trở thành một trong 100 trường đại học tốt nhất châu Á trong lĩnh vực kinh tế, | 49/53 |
Quốc dân | (93,45%) | quản lý và quản trị kinh doanh theo chuẩn mực xếp hạng quốc tế” | (92,45%) |
3. Đại học Ngoại thương | 1445/2035 (71,01%) | “Sứ mạng của trường Đại học Ngoại thương là đào tạo nhân tài và cung cấp nguồn nhân lực chất lượng cao trong các lĩnh vực kinh tế, kinh doanh, quản trị kinh doanh, tài chính - ngân hàng,…” | 20/25 (80,00%) |
4. Học viện Tài chính | 4200/4400 (95,45%) | “Xây dựng và phát triển Học viện Tài chính thành trung tâm đào tạo và nghiên cứu khoa học về Kinh tế - Tài chính - Kế toán hàng đầu Việt Nam, có uy tín trong khu vực” | 21/22 (95,45%) |
5. Học viện Ngân hàng | 2105/2450 (85,92%) | “Đáp ứng tốt nhất nhu cầu đào tạo của các cá nhân, người sử dụng lao động và xã hội với khoảng 15 chuyên ngành đào tạo thuộc lĩnh vực kinh tế ứng dụng; là một trong các trường đại học đứng đầu về đào tạo ngành tài chính - ngân hàng” | 13/15 (86,67%) |
6. Đại học Kinh tế ĐHQGHN | 1200/1200 (100%) | “Cung cấp cho xã hội nguồn nhân lực chất lượng cao theo định hướng chuyên gia, lãnh đạo trong các lĩnh vực kinh tế, quản lý và quản trị kinh doanh đáp ứng nhu cầu phát triển chất lượng, hiệu quả và bền vững của Việt Nam…” | 6/6 (100%) |
“Tạo dựng môi trường học thuật tiên tiến nhằm thúc đẩy khám phá, ứng dụng, | |||
7. Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng | 3175/3400 (93,38%) | chuyển giao tri thức khoa học kinh tế và quản lý, đảm bảo nền tảng thành công và năng lực học tập suốt đời cho người học, nuôi dưỡng và phát triển tài năng, giải quyết các thách thức kinh tế - xã hội phục vụ sự phát triển thịnh vượng của | 16/18 (88,89%) |
cộng đồng”. | |||
8. Đại học Kinh tế TP HCM | 5000/5500 (90,91%) | “Đến năm 2025, UEH trở thành Đại học đa ngành có uy tín trong khu vực Đông Nam Á. Định vị của UEH là Trường số 1 của Việt Nam về kinh tế, kinh doanh, luật và công nghệ”. | 44/50 (88,00%) |
“Đến năm 2030, Trường Đại học Kinh tế, Đại học Huế trở thành một cơ sở đào | |||
9. Đại học Kinh tế - | 1830/1830 | tạo, nghiên cứu khoa học, chuyển giao công nghệ và cung ứng dịch vụ về lĩnh | 22/22 |
Đại học Huế | (100%) | vực kinh tế và quản lý có chất lượng, uy tín, xếp vào nhóm 10 cơ sở đào tạo | (100%) |
kinh tế và quản lý hàng đầu ở Việt Nam”. | |||
10. Đại học Kinh tế | “Về tầm nhìn, đến năm 2030, Trường Đại học Kinh tế và Quản trị kinh doanh | ||
và Quản Trị Kinh | 1470/1600 | là trường Đại học định hướng ứng dụng trong các lĩnh vực kinh tế, kinh doanh, | 23/25 |
Doanh - Đại học | (91,88%) | quản lý và luật có uy tín, thương hiệu và chất lượng, nhiều mặt ngang tầm với | (92,00%) |
Thái Nguyên | các trường đại học hàng đầu trong cả nước và trong khu vực Đông Nam Á”. | ||
11. Đại học Tài chính – Marketing | 4300/4500 (95,56%) | “Xây dựng Trường Đại học Tài chính - Marketing trở thành cơ sở đào tạo đại học, sau đại học, nghiên cứu khoa học và công nghệ hàng đầu trong cả nước và có uy tín trong khu vực”. | 26/27 (96,30%) |
“Trường Đại học Lao động – Xã hội là cơ sở giáo dục đại học công lập duy | |||
nhất của ngành LĐTBXH trong đào tạo nguồn nhân lực trình độ cao theo định | |||
12. Đại học Lao | 2800/3750 | hướng ứng dụng với thế mạnh là các ngành Quản trị nhân lực, Công tác xã hội, | 5/8 |
động – Xã hội | (74,67%) | Bảo hiểm, Kế toán và Quản trị kinh doanh; là trung tâm nghiên cứu khoa học, | (62,50%) |
chuyển giao công nghệ, hợp tác quốc tế trong lĩnh vực kinh tế - lao động - xã | |||
hội đáp ứng yêu cầu phát triển của Ngành, đất nước và hội nhập quốc tế”. |
Có thể bạn quan tâm!
-
Kết Quả Khảo Sát Sinh Viên Năm Cuối Về Chất Lượng Đào Tạo -
Một Số Vấn Đề Rút Ra Từ Nghiên Cứu Tình Huống -
Tổng Hợp Các Ngành Thuộc Nhóm Ngành Kinh Tế Và Quản Trị Kinh Doanh -
Phương Pháp Kiểm Định Đa Nhóm Independent Sample T-Test Và One-Way Anova. -
Kết Quả Kiểm Định Giá Trị Hội Tụ (Convergent Validity) -
Kiểm Định Đa Nhóm Theo Mức Độ Yêu Thích Ngành Học
Xem toàn bộ 284 trang tài liệu này.
Ghi chú: TC1: Chỉ tiêu đào tạo ngành KT và QTKD năm 2020/Tổng chỉ tiêu; TC2: Có sứ mệnh/tầm nhìn chiến lược/mục tiêu chiến lược về phát triển đào tạo ngành KT và QTKD; TC3: Số lượng chuyên ngành đào tạo KT và QTKD so với tổng số các chuyên ngành;
Nguồn: Tác giả tổng hợp
3.2.3.2. Phương pháp lựa chọn và thu thập dữ liệu
Phương pháp lựa chọn và thu thập dữ liệu thứ cấp
Trong nghiên cứu, dữ liệu được thu thập bao gồm dữ liệu thứ cấp và dữ diệu sơ cấp. Đối với dữ liệu thứ cấp, tác giả tiến hành thu thập thông qua các nguồn tin cậy như các báo cáo của Bộ Giáo dục và Đào tạo, thông tin tuyển sinh từ các trang chủ các trường Đại học, những bài viết phân tích đánh giá từ những tạp chí từ những cơ quan phát hành uy tín và chịu sự quản lí của Bộ Thông tin và Truyền thông. Bên cạnh đó, tác giả cũng khai thác tối đa những kết quả từ các nghiên cứu trong quá khứ về chất lượng dịch vụ, giá trị dịch vụ và sự hài lòng của sinh viên. Những dữ liệu từ các nghiên cứu được sử dụng trong luận án có nguồn gốc rõ ràng và đến từ các nguồn cơ sở dữ liệu uy tín cũng như những tạp chí khoa học đáng tin cậy.
Phương pháp chọn mẫu và thu thập dữ liệu sơ cấp
Dữ liệu sơ cấp được sử dụng trong hai giai đoạn chính trong nghiên cứu bảo gồm: Nghiên cứu định tính thông qua phỏng vấn nhóm tập trung (đối tượng sinh viên) và phỏng vấn chuyên sâu (đối tượng chuyên gia); Nghiên cứu định lượng với đáp viên là sinh viên các trường đại học công lập khối kinh tế và quản trị kinh doanh.
Dữ liệu sơ cấp của nghiên cứu được thu thập tại 12 trường đại học công lập khối kinh tế và quản trị kinh doanh đã lựa chọn. Hai phương pháp thu thập bao gồm: (1) Phỏng vấn trực tiếp bằng sự hỗ trợ của đội ngũ cộng tác viên; (2) Thu thập dữ liệu qua các phiếu khảo sát trực tuyến qua phần mềm Google Form. Phương pháp lựa chọn mẫu phân tổ được áp dụng nhằm phục vụ kiểm định đa nhóm. Các tiêu chí phân tổ bao gồm theo giới tính, theo năm học, theo đặc điểm trường đại học (tự chủ và chưa tự chủ), theo mức độ yêu thích ngành học và theo mức độ cảm nhận học phí. Một số tiêu chí tương đối khó để phân loại và lập kế hoạch thu thập từ trước như mức độ yêu thích ngành học, cảm nhận học phí sẽ được thu thập ngẫu nhiên cho đến khi đảm bảo ngưỡng tạm dừng thu thập. Trong các nhóm mẫu được phân tổ, phương pháp lựa chọn mẫu thuận tiện được áp dụng.
Phương pháp phỏng vấn trực tiếp: Phương pháp phỏng vấn trực tiếp được thực hiện tại các trường đại học trên địa bàn Hà Nội và một số trường đại học tác giả có thể nhận được hỗ trợ của các cộng tác viên. Các cộng tác viên sẽ đến trực tiếp các trường đại học khối kinh tế và quản trị kinh doanh để tiến hành thu thập dữ liệu. Thời điểm tiến hành phỏng vấn trực tiếp là vào các giờ giải lao giữa các tiết học. Trước khi tiến hành đặt câu hỏi, ứng viên cần xác nhận không chịu bất kì áp lực nào khi tham gia phỏng vấn. Mọi thắc mắc về nội dung câu hỏi sẽ được các cộng tác viên giải đáp trực tiếp cho sinh viên tham gia trả lời bảng hỏi.
Phương pháp thu thập bằng phiếu khảo sát trực tuyến: Phương pháp này được áp dụng cho một số trường đại học có khoảng cách địa lý lớn so với Hà Nội như TP HCM, Đà Nẵng, Huế. Phiếu khảo sát online được thiết kế bằng phần mềm Google Form và gửi đến một số cộng tác viên đang là giảng viên tại các trường tiến
hành khảo sát. Để đảm bảo sự xuất hiện của các phiếu chất lượng thông tin thấp, các nội dung trong phiếu khảo sát online được mô tả chi tiết hơn so với phiếu khảo sát phỏng vấn trực tiếp. Trong đó, các thuật ngữ khó được giải thích chi tiết và câu trả lời có thêm 1 lựa chọn với nội dung “không thực sự hiểu rõ câu hỏi”.
Sau 3 tháng tiến hành thu thập dữ liệu (từ tháng 9/2020 đến tháng 12/2020), 1360 phiếu được phát ra dưới 2 hình thức trực tuyến và phỏng vấn trực tiếp. Số lượng phiếu thu về là 1298 phiếu (đạt tỉ lệ 95,44%). Tuy nhiên có 101 phiếu bị thiếu thông tin và có lựa chọn nội dung “không thự sự hiểu rõ câu hỏi”. Đối với những phiếu thông tin không quá 2 câu và có lựa chọn “không rõ nội dung câu hỏi”, các cộng tác viên tiến hành liên lạc với đáp viên và hỗ trợ hoàn thiện những nội dung chưa hoàn thành. Sau khi xử lí theo hình thức này, 29 phiếu được hoàn thiện và bổ sung vào mẫu nghiên cứu. Như vậy, mẫu nghiên cứu gồm 1226 sinh viên từ 12 trường đại học công lập khối kinh tế và quản trị kinh doanh. Đặc điểm chi tiết của mẫu nghiên cứu được mô tả chi tiết tại Bảng 3.6.
Bảng 3.6. Mô tả mẫu nghiên cứu
3.2.4. Phương pháp xử lí dữ liệu
3.2.4.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA và hệ số tin cậy Cronbach Alpha
Để thực hiện phân tích nhân tố EFA, kiểm định KMO và Bartlett được áp dụng nhằm kiểm tra mức độ tương thích của mẫu nghiên cứu. Trong nghiên cứu này, phép trích Principal Axis Factoring (PAF) được sử dụng. Phép trích PAF được áp dụng phổ biến cho các giả định các biến quan sát tồn tại phương sai riêng (Hair và cộng sự, 2010). Trong khi đó, phép xoay không vuông góc Promax được sử dụng nhằm giải quyết các tương quan giữa các nhân tố. Đặc biệt trong mô hình nghiên cứu có tồn tại một số biến trung gian nên phép quay Promax được đánh giá là phù
hợp hơn cả. Bên cạnh đó, theo Anderson và Gerbing và cộng sự (1988), phương pháp trích PAF và phép xoay Promax hỗ trợ phản ánh cấu trúc dữ liệu ở mức cao hơn so với phép trích Principal Comonents với phép xoay Varimax.
Theo Hair và cộng sự (2010), một số tiêu chuẩn để đánh giá mức độ phù hợp trong phân tích nhân tố khám phá EFA bao gồm: (1)Hệ số Kaiser-Mayer-Olkin (KMO) đạt giá trị trong khoảng 0,5-1; (2) Sig của kiểm định Bartlett đạt giá trị nhỏ hơn 0,05; (3) Trị số Eigenvalue của các nhân tố cần lớn hơn 1; (4) Hệ số tải nhân tố (Factor loading) lớn hơn 0,5 và (5) Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) được khuyến nghị ở mức lớn hơn 50%.
Hệ số Cronbach Alpha được áp dụng sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA và xác định các nhóm yếu tố. Phương pháp kiểm định độ tin cậy dựa vào hệ số Cronbach Alpha được thừa nhận rộng rãi và áp dụng phổ biến để đánh giá độ tin cậy của thang đo (Rubio, 2005). Phần lớn các nghiên cứu cho rằng giá trị 0,7 là phù hợp để lấy làm tiêu chuẩn đánh giá (Churchill, 1979; Hair và cộng sự, 2010). Allen và cộng sự (2014) đã đề xuất nên có những đánh giá bổ sung dựa trên chỉ số tương quan biến tổng (Corrected item/ Total Correlation), mức tiêu chuẩn phổ biến là chỉ số này lớn hơn 0,3. Hair và cộng sự (2010) cũng khẳng định cần chú ý đến chỉ số Cronbach Alpha khi loại biến (Cronbach’s alpha if item deleted), chỉ số này cần nhỏ hơn giá trị Cronbach Alpha biến tổng thể. Tóm lại, từ những tổng hợp và phân tích trên, kiểm định Cronbach Alpha trong nghiên cứu này được xác định đạt yêu cầu nếu thỏa mãn những nội dung sau: (1) Giá trị Cronbach Alpha lớn hơn 0,7; (2) Chỉ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3; (3) Chỉ số Cronbach Alpha khi loại biến nhỏ hơn Cronbach Alpha biến tổng thể.
3.2.4.2. Phương pháp phân tích nhân tố khẳng định CFA
Phương pháp phân tích nhân tố khẳng định (Confirmation Factor Analysis) được sử dụng để đánh giá khả năng đại diện của biến quan sát cho các nhân tố (Hair và cộng sự, 2010). Trong nghiên cứu này, các phân tích nhân tố khẳng định CFA được thực hiện bởi phần mềm AMOS 23.
Tác giả tiến hành phân tích nhân tố khẳng định CFA và đánh giá dựa trên hai khía cạnh cơ bản sau: (1) Mức độ phù hợp của mô hình thông qua các chỉ số Model fit indices; (2) Giá trị cấu trúc (Construct validity) thông qua giá trị hội tụ (Convergent validity) và giá trị phân biệt (Discriminant validity).
+ Mức độ phù hợp của mô hình (Model fit)
Việc đánh giá mức độ phù hợp của mô hình có bản chất chính là cách mô hình thể hiện tốt nhất dữ liệu phản ánh lý thuyết cơ bản (Hooper và cộng sự, 2008). Mô hình phù hợp so sánh lý thuyết với thực tế bằng cách đánh giá sự giống nhau của ma trận hiệp phương sai được quan sát và ước tính (Hair và cộng sự, 2010). Trong nghiên cứu này, tác giả xem xét mức độ phù hợp của mô hình thông qua các chỉ số phổ biến được sử dụng trong phân tích nhân tố khẳng định theo các tiêu chuẩn của Hair và cộng sự (2010); Byrne (2010); Hu và cộng sự (1998). Cụ thể về định nghĩa và giá trị tiêu chuẩn được mô tả chi tiết ở Bảng 3.7.
Bảng 3.7. Mô tả định nghĩa và các tiểu chuẩn của model fit indices
- Giá trị cấu trúc (Construct validity)
Theo Hair và cộng sự (2010) thì tính hợp lệ của cấu trúc đề cập đến mức độ mà một tập hợp các mục được đo lường thực sự đại diện cho cấu trúc tiềm ẩn lý thuyết mà các biến đó được thiết kế để đo lường. Về cơ bản, giá trị cấu trúc đánh giá độ chính xác của phép đo và nó được thiết lập thông qua việc điều tra giá trị hội tụ và giá trị phân biệt (Malhotra, 2010; Westen và Rosenthal, 2003).
- Giá trị hội tụ (Convergent validity) chỉ ra mức độ mà thước đo tương quan với các thước đo tương tự của một cấu trúc cụ thể (Brennan và cộng sự, 2007). Bên cạnh đó, Hair và cộng sự (2010) đề xuất kiểm tra tính hợp lệ hội tụ thông qua ba thứ nguyên: hệ số tải nhân tố, phương sai trung bình trích xuất (AVE) và độ tin cậy tổng hợp của cấu trúc (CR). Giá trị các tiêu chuẩn cụ thể là: (1) Tất cả hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5;
(2) Chỉ số phương sai trung bình trích AVE (Average variance extracted) lớn hơn 0,5;
(3) Chỉ số độ tin cậy tổng hợp CR (Composite reliability) lớn hơn 0,7.
- Giá trị phân biệt (Discriminant validity) được hiểu là “mức độ mà các yếu tố khác biệt với nhau và không tương quan với nhau” (Hair và cộng sự, 2010). Fornell và Larcker (1981) đã đề xuất đánh giá sự phân biệt dựa trên căn bậc hai của AVE và giá trị tương quan (bivariate correlation coefficients), đây cũng là phương pháp tác giả áp dụng để đánh giá trị phân biệt trong nghiên cứu này.
+ Phương pháp kiểm định sai lệch do phương pháp (Common Method Bias)
Common method variance (CMV) được biết đến như một vấn đề có ảnh hưởng tới hiệu suất đo lường. Podsakoff và cộng sự (2012) đã khẳng định CMV mang đến những nguy hại cho sự tin cậy (Reliablity) và độ chuẩn xác (Validity) của việc đo lường. Vì vậy, nhiều giải pháp đã được đưa ra để kiểm soát những ảnh hưởng của CMV. Một số quan điểm cho rằng cần có những kiểm soát ngay từ lúc bắt đầu thiết kế nghiên cứu và thu thập dữ liệu (Chang và cộng sự, 2010). Một số nghiên cứu khác áp dụng mô số phân tích định lượng để kiểm tra khả năng xuất hiện của CMV, phổ biến hơn cả là việc sử dụng Harman’s single test, sử dụng nhân tố latent common method variance và áp dụng những biện pháp kiểm soát quy trình nghiêm ngặt (Podsakoff và cộng sự, 2012).
3.2.4.3. Phương pháp phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM
Mô hình cấu trúc tuyến tính SEM (Structural Equation Modeling) được sử dụng để kiểm định giả thuyết nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu như tâm lý học (Anderson và cộng sự, 1988; Hansell và cộng sự, 1991), khoa học quản lí (Tharenou và cộng sự, 1994),