Kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO cao (bằng 0,928 > 0,5) với kiểm định Bartlett’s có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 99% (Giá trị xác xuất (P-value) = 0,000<0,01) cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Như vậy, có thể thấy sau phân tích EFA thì các nhân tố được tiếp tục phân tích nhân tố khẳng định bao gồm sản phẩm (Product), tính độc lập (Independence), quản trị (Governance), đổi mới (Innovation), lãnh đạo (Leadership), hiệu quả hoạt động (Performance) và phương pháp xếp hạng (Methodology).
Bảng 20. Kết quả phân tích EFA với thang đo danh tiếng của CRA doanh nghiệp
Nhân tố | |||||||
Sản phẩm | Độc lập | Quản trị | Đổi mới | Lãnh đạo | Hiệu quả | Phương pháp | |
PRO3 | 0,845 | 0,037 | 0,246 | 0,15 | 0,118 | 0,011 | 0,074 |
PRO2 | 0,84 | 0,149 | 0,087 | 0,163 | 0,09 | 0,092 | 0,09 |
PRO4 | 0,837 | 0,123 | 0,084 | 0,106 | 0,109 | 0,139 | 0,087 |
PRO5 | 0,827 | 0,172 | 0,134 | 0,093 | 0,121 | 0,087 | 0,128 |
PRO1 | 0,794 | 0,217 | 0,219 | 0,235 | 0,184 | 0,209 | 0,173 |
IND4 | 0,162 | 0,84 | 0,088 | 0,109 | 0,136 | 0,056 | 0,035 |
IND2 | 0,149 | 0,821 | 0,154 | 0,111 | 0,109 | 0,062 | 0,197 |
IND3 | 0,13 | 0,775 | 0,169 | 0,067 | 0,11 | 0,221 | 0,078 |
IND1 | 0,232 | 0,665 | 0,319 | 0,252 | 0,269 | 0,316 | 0,206 |
GOV1 | 0,147 | 0,119 | 0,818 | 0,118 | 0,119 | 0,137 | 0,073 |
GOV2 | 0,195 | 0,161 | 0,787 | 0,125 | 0,092 | 0,164 | 0,113 |
GOV4 | 0,173 | 0,152 | 0,761 | 0,179 | 0,211 | 0,142 | 0,086 |
GOV3 | 0,256 | 0,307 | 0,667 | 0,307 | 0,262 | 0,297 | 0,18 |
INO1 | 0,116 | 0,061 | 0,17 | 0,811 | 0,156 | 0,103 | 0,112 |
INO3 | 0,201 | 0,07 | 0,041 | 0,805 | 0,042 | 0,238 | 0,113 |
INO4 | 0,177 | 0,163 | 0,197 | 0,757 | 0,163 | 0,085 | 0,11 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Phân Tích Nhân Tố Khám Phá Với Thang Đo Niềm Tin Hành Vi, Niềm Tin Quy Chuẩn Và Niềm Tin Kiểm Soát -
Doanh Nghiệp Của Ông/bà Hoạt Động Trong Lĩnh Vực Chính Nào Sau Đây? -
Thống Kê Mô Tả Mẫu, Kiểm Định Độ Tin Cậy Thang Đo, Efa Và Cfa Đối Với Mô Hình Đánh Giá Danh Tiếng Và Dự Định Sử Dụng Dịch Vụ Xhtn Của -
Kết Quả Kiểm Định Sự Ổn Định Của Mô Hình Sem -
Các Biến Độc Lập Sử Dụng Chính Thức Trong Mô Hình Da Ngành Thủy Hải Sản -
Tác Động Của Các Nhân Tố Vĩ Mô Đến Thị Trường Xếp Hạng Tín Nhiệm Doanh Nghiệp Tại Việt Nam Và Các Quốc Gia Trong Nhóm Asean+3
Xem toàn bộ 335 trang tài liệu này.
0,219 | 0,24 | 0,277 | 0,695 | 0,236 | 0,291 | 0,214 | |
LDS3 | 0,13 | 0,125 | 0,134 | 0,126 | 0,838 | 0,134 | 0,093 |
LDS1 | 0,142 | 0,053 | 0,061 | 0,16 | 0,817 | -0,013 | 0,023 |
LDS2 | 0,102 | 0,179 | 0,201 | 0,062 | 0,761 | 0,104 | 0,135 |
LDS4 | 0,24 | 0,322 | 0,286 | 0,242 | 0,633 | 0,306 | 0,238 |
PER4 | 0,108 | 0,102 | 0,2 | 0,193 | 0,091 | 0,826 | 0,082 |
PER2 | 0,143 | 0,18 | 0,162 | 0,188 | 0,08 | 0,81 | 0,108 |
PER1 | 0,228 | 0,293 | 0,328 | 0,275 | 0,257 | 0,662 | 0,212 |
MET2 | 0,162 | 0,081 | 0,103 | 0,075 | 0,003 | 0,07 | 0,87 |
MET3 | 0,116 | 0,15 | 0,079 | 0,224 | 0,212 | 0,097 | 0,789 |
MET1 | 0,23 | 0,287 | 0,263 | 0,238 | 0,273 | 0,297 | 0,653 |
Eigenvalues | 11,889 | 2,245 | 1,742 | 1,642 | 1,488 | 1,271 | 1,083 |
Phương sai trích | 15,266 | 11,781 | 11,726 | 11,477 | 11,08 | 9,444 | 8,336 |
Phương sai trích tích lũy | 15,266 | 27,047 | 38,773 | 50,25 | 61,331 | 70,775 | 79,111 |
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả
4.3.2. Phân tích nhân tố khám phá với thang đo cam kết, niềm tin, nhận dạng và dự định sử dụng dịch vụ của CRA
4.3.2.1. Phân tích nhân tố khám phá với thang đo cam kết, niềm tin, nhận dạng đối với CRA doanh nghiệp
Tương tự như EFA với các nhân tố tác động đến danh tiếng của CRA, phân tích nhân tố khám phá với các nhân tố tác động CTRUST, CCOM và CIDEN cho kết quả EFA đạt được có 3 nhân tố được trích. Với 3 nhân tố này kết quả phân tích đạt được Eigenvalue là 1,172 và tổng phương sai trích tích lũy bằng 79,497% (>50%) cho thấy phân tích nhân tố đạt yêu cầu, với 79,497% sự thay đổi của các biến quan sát được giải thích bởi sự thay đổi của 3 nhân tố mới hình thành.
Bảng 21. Kết quả phân tích EFA với thang đo cam kết, niềm tin, nhận dạng đối với CRA doanh nghiệp
Nhân tố | |||
Niềm tin | Nhận dạng | Cam kết | |
CTRUST3 | 0,845 | 0,244 | 0,223 |
CTRUST4 | 0,805 | 0,3 | 0,354 |
CTRUST2 | 0,793 | 0,257 | 0,257 |
CTRUST1 | 0,779 | 0,256 | 0,323 |
CTRUST5 | 0,774 | 0,27 | 0,3 |
CIDEN1 | 0,334 | 0,809 | 0,311 |
CIDEN5 | 0,226 | 0,802 | 0,262 |
CIDEN2 | 0,235 | 0,802 | 0,261 |
CIDEN4 | 0,245 | 0,783 | 0,291 |
CIDEN3 | 0,287 | 0,781 | 0,3 |
CCOM5 | 0,24 | 0,271 | 0,803 |
CCOM2 | 0,341 | 0,351 | 0,803 |
CCOM1 | 0,342 | 0,264 | 0,778 |
CCOM3 | 0,315 | 0,309 | 0,771 |
CCOM4 | 0,281 | 0,328 | 0,761 |
Eigenvalues | 9,328 | 1,425 | 1,172 |
Phương sai trích | 26,842 | 26,575 | 26,08 |
Phương sai trích tích lũy | 26,842 | 53,417 | 79,497 |
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả
Hệ số tải nhân tố của các biến trong từng nhân tố đều đảm bảo chuẩn đặt ra (> 0.5), nhỏ nhất là CCOM4 (0,761) và lớn nhất là CTRUST 3 (0,845), các biến quan sát đều có tương quan chặt với nhân tố mới được trích, khoảng cách giữa các hệ số tải nhân tố trong một biến quan sát đảm bảo ≥0.3. Kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO cao (bằng 0,955> 0.5) với kiểm định Bartlett’s có
ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 99% (Giá trị xác xuất (P-value) = 0.000<0.01) cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
4.3.2.2. Phân tích nhân tố khám phá với hành vi dự định sử dụng dịch vụ từ CRA của doanh nghiệp
Phân tích nhân tố của thang đo hành vi dự định sử dụng với hai nhóm biến quan sát về hành vi dự định sử dụng dịch vụ trả phí và dự định trả phí cao hơn đã hình thành duy nhất một nhân tố mới. Kết quả cho thấy hệ số KMO bằng 0,824 (> 0,5), kiểm định Bartlett’s có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 99% (Sig = 0.000), nên các biến quan sát trong thang đo có tương quan với nhau trong tổng thể.
Như vậy, từ hai thang đo ban đầu là sử dụng dịch vụ trả phí và dự định trả phí cao đã hình thành một thang đo mới, đạt tên chung là hành vi dự định sử dụng (dịch vụ của CRA doanh nghiệp). Thang đo hành vi dự định sử dụng mới hình thành này có năm biến quan sát PINT1, PINT2, PINT3, PPRE1 và PPRE2 được rút gọn lại còn 1 nhân tố duy nhất là INT tại Eigenvalues là 3,780 (>1) và tổng phương sai trích 75,593% (> 50%) đạt yêu cầu của quá trình phân tích.
4.4. KẾT QUẢ PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHẲNG ĐỊNH VỚI THANG ĐO DANH TIẾNG
Phương pháp phân tích nhân tố khẳng định CFA được sử dụng sau khi phân tích EFA, mục tiêu nhằm kiểm định xem mô hình đo lường mới được tạo ra từ EFA này có đạt được yêu cầu không? Các thang đo có đạt được yêu cầu của một thang đo tốt không? CFA ta có thể thực hiện cho từng khái niệm, một số khái niệm, hoặc thực hiện với tất cả các khái niệm có trong mô hình (gọi là mô hình tới hạn).
4.4.1. Phân tích nhân tố khẳng định với thang đo danh tiếng của CRA
Với mô hình CFA ban đầu có CMIN/DF ở mức 2.444 ; hệ số TLI = 0.912 >0.9 , CFI= 0.923 < 0.9 và RMSEA = 0.071 gần bằng 0.08. Để hiệu chỉnh mô hình phù hợp với dữ liệu và đạt được mức độ ý nghĩa cao hơn, nghiên cứu xem xét sự tương quan
của các sai số, với các cặp sai số có hệ số MI lớn nhất sẽ lần lượt được thể hiện trong mô hình điều chỉnh bằng cách nối các cặp sai số.
Hình 3. Mô hình CFA ban đầu với thang đo danh tiếng của CRA
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả
Trong phần phân tích CFA này các cặp sai số e21 – e23, e18 – e20, e18 – e19 và e26 – 27 được nối cặp, từ đó mô hình CFA ban đầu sẽ hình thành CFA điều chỉnh. Kết quả cho thấy mô hình có Chi-square/df = 2.017<3, p-value = 0.000 <1% và TLI
=0.938 >0.9 ; CFI = 0.946 >0.9 ; RMSEA =0.060 <0.8 nên có thể thấy rằng mô hình CFA điều chỉnh là phù hợp hơn với dữ liệu và đạt được tính đơn nguyên. Với độ giá trị hội tụ, các biến quan sát trong mô hình có trọng số hồi quy chuẩn hóa đều lớn hơn
0.5 (hệ số hồi quy thấp nhất là 0.519 của biến LDS1) và các hệ số hồi quy đều có ý nghĩa thống kê (p-value<0.05) do đó thang đo đạt được giá trị hội tụ.
Hình 4. Mô hình CFA điều chỉnh với thang đo danh tiếng của CRA
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả
4.4.2. Phân tích nhân tố khẳng định với thang đo hành vi dự định sử dụng dịch vụ trả phí của CRA
Tương tự như phân tích CFA đối với thang đo danh tiếng, đối với thang đo về niềm tin, nhận dạng, cam kết và hành vi dự định sử dụng dịch vụ xếp hạng có trả phí thì CFA cũng được thực hiện với mô hình tới hạn với mối quan hệ của tất cả các nhân tố. Mô hình CFA lần 1 cho kết quả CMIN/DF ở mức 1,911; hệ số TLI = 0.966 >0.9
, CFI= 0.970 < 0.9 và RMSEA = 0.059. Để hiệu chỉnh mô hình phù hợp với dữ liệu và đạt được mức độ ý nghĩa cao hơn, nghiên cứu xem xét sự tương quan của các sai số, với các cặp sai số có hệ số MI lớn nhất sẽ lần lượt được thể hiện trong mô hình điều chỉnh bằng cách nối các cặp sai số.
Trong mô hình này e45 – e48 và e48 – e49 được nối cặp, từ đó mô hình CFA ban đầu sẽ hình thành CFA điều chỉnh. Kết quả cho thấy mô hình có Chi-square/df = 1.113<3, p-value = 0.000 <1% và TLI =0.996 >0.9 ; CFI = 0.997 >0.9 ; RMSEA
=0.020 <0.8 nên có thể thấy rằng mô hình CFA điều chỉnh là phù hợp hơn với dữ liệu và đạt được tính đơn nguyên. Với độ giá trị hội tụ, các biến quan sát trong mô hình có trọng số hồi quy chuẩn hóa đều lớn hơn 0.5 (hệ số hồi quy thấp nhất là 0.664 của biến PPRE2) và các hệ số hồi quy đều có ý nghĩa thống kê (p-value<0.05) do đó thang đo đạt được giá trị hội tụ.
Hình 5. Kết quả mô hình CFA với thang đo hành vi dự định sử dụng dịch vụ trả phí của CRA
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả
4.5. KIỂM ĐỊNH SỰ ỔN ĐỊNH CỦA MÔ HÌNH CẤU TRÚC
Do khó khăn trong việc thu thập số liệu là rất lớn nên tác giả mặc dù đã cố gắng khắc phục nhưng cỡ mẫu đạt được vẫn là khá nhỏ. Để gia tăng mức độ tin cậy của mô hình cũng như tạo điều kiện để mở rộng nghiên cứu tiếp theo thì kiểm định sự ổn định của mô hình là quan trọng. Nghiên cứu tiến hành bootstrap với cỡ mẫu lặp lại lần lượt là 1500 và 2000 từ mẫu thực tế khảo sát được.