Kiểm Định Thang Đo Bằng Phân Tích Nhân Tố Khẳng Định

SEM để tiến hành phân tích sau khi đã phân tích xong tất cả biến độc lập chính của mô hình nghiên cứu.

3.2.4.5. Kiểm định vai trò điều tiết nhóm

Tác giả sử dụng phương pháp phân tích cấu trúc đa nhóm để giải quyết mục tiêu kiểm định sự khác biệt giữa các mô hình nghiên cứu theo hai hình thức đào tạo tập trung và không tập trung. Phương pháp phân tích đa nhóm gồm khả biến và bất biến (từng phần) được sử dụng trong nghiên cứu này. Theo đó, các tham số ước lượng trong từng mô hình của các nhóm không bị ràng buộc đối với mô hình khả biến. Ngược lại, đối với mô hình bất biến (từng phần), trong mô hình nghiên cứu các mối quan hệ giữa các khái niệm được ràng buộc có giá trị như nhau cho tất cả các nhóm, nhưng không bị ràng buộc các thành phần đo lường. Kiểm định Chi- square được sử dụng để so sánh giữa hai mô hình. Quá trình phân tích này được thực hiện qua ba bước: 1) ước lượng mô hình bất biến, 2) ước lượng mô hình khả biến, và 3) so sánh sự khác biệt giữa hai mô hình bằng cách kiểm định giả thuyết sau:

H0: Không có sự khác biệt giữa hệ số Chi-square của mô hình bất biến và khả biến.

H1: Có sự khác biệt giữa hệ số Chi-square của mô hình bất biết và khả biến.

Căn cứ vào kết quả kiểm định Chi-square, nếu giữa mô hình bất biến và mô hình khả biến không có sự khác biệt (p-value > 0,05), H0 được chấp nhận tức là mô hình bất biến sẽ được chọn (có bậc tự do cao hơn). Ngược lại, nếu Chi-square khác biệt có ý nghĩa giữa hai mô hình (p-value < 0,05), chấp nhận H1, hay nói cách khác mô hình khả biến (có độ tương thích cao hơn) được lựa chọn (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2011).

Sau khi có kết quả kiểm định nói trên để đưa đến sự lựa chọn về mô hình bất biến hoặc khả biến, tác giả tiếp tục thực hiện kiểm định sự khác biệt giữa các tham số với p = 5% (t = 1,96) để kết luận sự khác biệt có ý nghĩa hay không giữa

các mối quan hệ trong mô hình nghiên cứu của hai nhóm sinh viên tập trung và không tập trung.

3.2.4.6. Ước lượng mô hình lý thuyết bằng Bootstrap

Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2011) cho rằng “trong các nghiên cứu định lượng bằng phương pháp lấy mẫu, thông thường chúng ta phải chia mẫu ra làm hai mẫu con. Một nửa dùng để ước lượng các tham số mô hình và một nửa dùng để đánh giá lại. Hoặc là lặp lại nghiên cứu bằng mẫu khác. Hai cách này không thực tế vì phương pháp phân tích cấu trúc tuyến tính thường đòi hỏi mẫu lớn nên việc làm này tốn kém thời gian và chi phí (Anderson & Gerbing, 1988). Trong trường hợp như vậy thì Bootstrap là phương pháp phù hợp để thay thế. Bootstrap là phương pháp lấy mẫu lại có thay thế, trong đó mẫu ban đầu có vai trò là đám đông.”

Tuy vậy, trong một nghiên cứu về áp dụng bootstrapping cho mô hình cấu trúc tuyến tính SEM (phương pháp tham số và phi tham số), Awang-Hashim và cộng sự (2015) cho rằng đối với mô hình CB-SEM (Covariance Based Structural Equation Modeling) không yêu cầu phải bootstrapping bởi vì CB-SEM là phương pháp thống kê tham số (giả định dữ liệu ước lượng phải là phân phối chuẩn) cho nên các kết quả ước lượng đã đạt chuẩn của kỹ thuật thống kê này (đạt độ tin cậy). Trong khi đó, PLS-SEM (Partial Least Square Structural Equation Modeling) là một phương pháp thống kê phi tham số, điều này ảnh hưởng đến những suy luận thống kê; do đó, các nhà nghiên cứu dựa vào bootstrapping (thường sử dụng 5.000 mẫu) để kiểm định lại độ tin cậy của mô hình (Hair và cộng sự, 2017; Reinartz và cộng sự, 2009).

Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng mô hình CB-SEM để giải quyết các mục tiêu nghiên cứu của mình nên không cần phải kiểm định Bootstrap.

3.3. Tóm tắt chương

Chương này trình bày các nội dung về thiết kế nghiên cứu của luận án như quy trình nghiên cứu gồm ba bước là: (1) nghiên cứu lý thuyết để xây dựng thang đo nháp, (2) nghiên cứu sơ bộ để đánh giá độ tin cậy của thang đo qua hệ số

Cronbach‟s Alpha và EFA, và (3) nghiên cứu chính thức được thực hiện thông qua công cụ CB-SEM để kiểm định mô hình lý thuyết và các giả thuyết nghiên cứu. Trong nghiên cứu chính thức, trước khi kiểm định mô hình lý thuyết và ước lượng tham số cho các mối quan hệ được nêu ra ở phần giả thuyết, tác giả sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khẳng định CFA để kiểm định mô hình đo lường cho các khái niệm nghiên cứu, cũng như khẳng định sự phù hợp của dữ liệu thị trường thông qua mô hình tới hạn. Ngoài ra, tác giả cũng đã trình bày cách thức xử lý các biến kiểm soát [giới tính, vùng miền] để xem xét mức độ tác động khác nhau của chúng đối với chất lượng cuộc sống đại học; đồng thời, kiểm định vai trò điều tiết nhóm [hình thức đào tạo] nhằm đi tìm sự khác biệt của các mối quan hệ trong mô hình nghiên cứu. Cuối cùng, trong chương này, tác giả cũng đã trình bày lý do tại sao không sử dụng kỹ thuật Bootstrap để kiểm định lại một lần nữa độ tin cậy của các ước lượng trong mô hình nghiên cứu.

Chương 4. PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1. Giới thiệu

Nội dung Chương 3 đã mô tả phương pháp và quy trình được thiết kế để thực hiện công trình nghiên cứu trong luận án. Trong Chương 4 này, tác giả sẽ trình bày kết quả phân tích dữ liệu, trên cơ sở đó đưa ra kết quả ở các giai đoạn sơ bộ và chính thức. Vì vậy, nội dung của Chương 4 sẽ bao gồm các mục được trình bày chi tiết như sau: i) Đặc điểm mẫu và kết quả kiểm định thang đo sơ bộ thông qua hệ số Cronbach‟s Alpha và EFA, ii) Đặc điểm mẫu và kết quả kiểm định thang đo chính thức bằng phân tích CFA, và iii) Kiểm định mô hình lý thuyết và các giả thuyết bằng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM.

4.2. Kết quả kiểm định thang đo sơ bộ

4.2.1. Đặc điểm mẫu

Đợt khảo sát thu thập dữ liệu cho giai đoạn nghiên cứu sơ bộ được thực hiện tại Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh trong tháng 10 năm 2018. Tổng cộng có 450 bảng câu hỏi được các sinh viên trả lời, sau đó dữ liệu được hiệu chỉnh thông qua kỹ thuật tại hiện trường và tại trung tâm, kết quả cuối cùng có 422 bảng đạt yêu cầu và được sử dụng để nhập liệu, hoàn chỉnh dữ liệu phục vụ cho phân tích kiểm định sơ bộ thang đo. Theo đó, mẫu này có đặc điểm được trình bày tại Bảng

4.1 như sau:

Bảng 4.1. Đặc điểm mẫu sơ bộ

Đặc điểm mẫu

Số lượng	Tỷ lệ (%)
Hình thức đào tạo	Tập trung	315	74,6%
Hình thức đào tạo	Không tập trung	107	25,4%
	Nam	104	24,6%
Giới tính	Nữ	318	75,4%
Tổng số		422	100%
		(Nguồn: Tính toán của tác giả)

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 258 trang tài liệu này.

4.2.2. Kết quả kiểm định thang đo sơ bộ

4.2.2.1. Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha

Theo mô hình nghiên cứu đề xuất, có sáu thang đo khái niệm: sự gắn kết của sinh viên (SE), giá trị dịch vụ cảm nhận (PSV), khả năng hấp thu (AC), mục đích cuộc sống (PL), tính bền bỉ (GR), và chất lượng cuộc sống đại học (QL) cần được đánh giá độ tin cậy. Trong đó, khái niệm giá trị dịch vụ cảm nhận được đo lường bởi sáu khái niệm thành phần gồm: giá trị chức năng về sự hài lòng (FS), giá trị tri thức (EP), giá trị hình ảnh (IM), giá trị cảm xúc (EM), giá trị chức năng về giá cả/chất lượng (FQ), và giá trị xã hội (SO); còn khái niệm sự gắn kết của sinh viên được đo lường bởi hai khái niệm thành phần: gắn kết cảm xúc (EE), và gắn kết nhận thức (CE); khái niệm tính bền bỉ cũng được đo lường bởi hai khái niệm thành phần là sự kiên định của sở thích (CI), và sự kiên trì nỗ lực (PE). Do đó, tất cả có mười ba khái niệm được đo lường bởi tổng cộng 60 biến quan sát cần được đánh giá độ tin cậy bằng các hệ số tương quan biến-tổng và Cronbach‟s Alpha.

Kết quả phân tích được trình bày chi tiết tại Phụ lục 4.1; theo đó, trong tổng số 60 biến quan sát, có một biến quan sát thuộc khái niệm thành phần giá trị chức năng về sự thỏa mãn (FS6 “Sau khi tốt nghiệp trung học, học lên cao nữa thì tốt hơn là đi làm ngay”) và một biến quan sát thuộc khái niệm thành phần giá trị tri thức (EP9 “Sĩ số sinh viên trong lớp ảnh hưởng đến giá trị tri thức mà tôi nhận được”) bị loại do không đạt yêu cầu vì hệ số tương quan biến-tổng < 0,3. Như vậy, còn lại 58 biến quan sát, và tất cả chúng đều có hệ số tương quan biến-tổng từ 0,318 đến 0,889 (> 0,3) nên đạt yêu cầu chấp nhận. Sau khi đã loại bỏ hai biến quan sát nêu trên, hệ số tin cậy Cronbach‟s Alpha các thang đo của mười ba khái niệm có giá trị từ 0,708 đến 0,916 đều > 0,6; do đó, kết luận mười ba thang đo này đạt yêu cầu về độ tin cậy.

4.2.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA

Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA (Principal Axis Factoring với phép quay Promax) được trình bày chi tiết tại Phụ lục 4.2. Theo đó, độ tin cậy của

các thang đo đạt yêu cầu với hệ số KMO (91,1%) > 50%, p-value < 0,05 và phương sai trích (TVE = 58,06%) > 50% cho mười ba nhân tố tại điểm dừng eigenvalue = 1,019; như vậy số lượng nhân tố trích phù hợp với giả thuyết. Để đạt kết quả nói trên, đã có ba biến trong thành phần sự gắn kết nhận thức (CE6 “Tôi tập trung chú ý trong lớp học”; CE7 “Tôi hoàn thành bài tập đúng hạn”; CE12 “Nếu tôi không hiểu những gì tôi đọc, tôi quay lại đọc thêm lần nữa”) bị loại do chênh lệch trọng số nhân tố < 0,3 và việc loại này không ảnh hưởng giá trị nội dung của thang đo (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Đồng thời, thành phần giá trị tri thức có một biến quan sát có hệ số tải nhân tố xấp xỉ bằng 0,3 (EP11“Tôi học hỏi được những điều mới từ nhiều môn học trong chương trình”); một biến quan sát của thành phần giá trị hình ảnh (IM12“ Tôi có nghe những nhận xét tích cực về trường mình theo học”), một biến quan sát thuộc thành phần giá trị xã hội (SO25“Hoạt động xã hội tại trường làm cho việc học của tôi thú vị hơn”), và một biến quan sát thuộc thành phần sự kiên trì nỗ lực (PE8 “Những thất bại không ngăn cản được tôi”) có độ lệch giữa hai hệ số tải nhân tố lớn nhất < 0,3 nhưng được giữ lại để đảm bảo giá trị nội dung đo lường khái niệm và độ an toàn với số lượng biến quan sát tối thiểu (Hair và cộng sự, 1998; Merenda, 1997; Nguyễn Đình Thọ, 2013). Tác giả sẽ xem xét lại các trọng số này một lần nữa ở giai đoạn chính thức. Vì vậy, kết thúc giai đoạn kiểm định sơ bộ, các thang đo còn tổng cộng 55 biến quan sát tiếp tục được sử dụng cho nghiên cứu chính thức.

4.3. Kết quả kiểm định thang đo chính thức

4.3.1. Đặc điểm mẫu

Đợt khảo sát thu thập dữ liệu chính thức được thực hiện tại năm trường đại học ở TP. Hồ Chí Minh và Hà Nội, trong khoảng thời gian từ tháng 11 đến tháng 12/2018. Tổng cộng có 1.520 bảng câu hỏi được sinh viên trả lời, sau đó dữ liệu được hiệu chỉnh thông qua kỹ thuật tại hiện trường và tại trung tâm, kết quả cuối cùng có 1.435 bảng đạt yêu cầu và được sử dụng trong nghiên cứu chính thức. Theo đó, mẫu có đặc điểm được trình bày tại Bảng 4.2 như sau:

Bảng 4.2. Đặc điểm mẫu chính thức

Đặc điểm mẫu	Số lượng	Tỷ lệ (%)
Hình thức đào tạo	Tập trung	690	48,1%
Hình thức đào tạo	Không tập trung	745	51,9%
Giới tính	Nam Nữ	490 945	34,1% 65,9%
Vùng miền	Hà Nội TP. Hồ Chí Minh	581 854	40,5% 59,5%
	NEU	271	18,9%
	FTU	310	21,6%
Trường	UEH	323	22,5%
	UEL	252	17,6%
	UFM	279	19,4%
Tổng số		1.435	100%

(Nguồn: Tính toán của tác giả)

Trong tổng thể mẫu thu thập được có 48,1% sinh viên hình thức đào tạo tập trung và 51,9% sinh viên hình thức đào tạo không tập trung. Về giới tính, có 34,1% sinh viên nam và 65,9% sinh viên nữ tham gia phỏng vấn trực tiếp tại các trường đại học. Họ là những người đang tham gia học tập tại các trường đại học ở Hà Nội (Kinh tế Quốc dân, và Ngoại thương - Cơ sở I) chiếm 40,5% và ở TP. Hồ Chí Minh (Kinh tế TP. Hồ Chí Minh, Kinh tế - Luật, và Tài chính - Marketing) chiếm 59,5%.

4.3.2. Kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khẳng định - CFA

Phân tích CFA cho phép chúng ta có thể thực hiện cho từng khái niệm, một số khái niệm hoặc kết hợp tất cả các khái niệm có trong mô hình đề xuất (được gọi là mô hình tới hạn). Trong luận án này, tác giả sẽ thực hiện phân tích CFA lần lượt cho ba khái niệm đa hướng (giá trị dịch vụ cảm nhận, sự gắn kết của sinh viên, và

tính bền bỉ); sau đó liên kết với ba khái niệm đơn hướng (khả năng hấp thu, mục đích cuộc sống, và chất lượng cuộc sống đại học) để hình thành nên mô hình tới hạn và tiến hành phân tích CFA cho mô hình này.

4.3.2.1. Kết quả CFA các khái niệm đa hướng Giá trị dịch vụ cảm nhận (PSV)

Sau khi thực hiện CFA mô hình đo lường sáu thành phần của PSV, kết quả được trình bày trong Hình 4.1 (chi tiết tại Phụ lục 4.3). Mô hình này có 213 bậc tự do phù hợp với dữ liệu thị trường bởi vì CMIN = 1436,986 (p = 0,000); GFI = 0,913, TLI = 0,909, CFI = 0,923 ( 0,9) và RMSEA = 0,063 (< 0,08). Các trọng số chuẩn

hóa của biến quan sát đo lường trong khoảng từ 0,509 đến 0,951 (> 0,5) và p-value = 0,000 (<0,05). Trong đó, trọng số của biến quan sát EM18 = 0,412 và SO25 = 0,465

< 0,5 nhưng tác giả giữ lại vì cân nhắc ý nghĩa về nội dung. Các trọng số chuẩn hóa này cho thấy các thang đo đạt giá trị hội tụ, bốn khái niệm thành phần đạt tính đơn hướng, ngoại trừ FS, SO do các sai số có tương quan với nhau. Kết quả kiểm định thể hiện tại Bảng 4.3 cũng cho thấy hệ số tự tương quan giữa các khái niệm thành phần có giá trị p-value = 0,000 < 0,05 nên các thang đo đạt giá trị phân biệt.

Bảng 4.3. Kết quả kiểm định giá trị phân biệt các khái niệm thành phần của PSV

Tương quan giữa các biến tiềm ẩn

r	se	cr	p-value
IM	↔	EM	0,377	0,024	25,462	0,000
EM	↔	FQ	0,480	0,023	22,439	0,000
FQ	↔	SO	0,398	0,024	24,841	0,000
FS	↔	SO	0,445	0,024	23,460	0,000
EP	↔	FQ	0,403	0,024	24,693	0,000
EP	↔	IM	0,457	0,023	23,110	0,000
EP	↔	FS	0,665	0,020	16,980	0,000
FS	↔	IM	0,515	0,023	21,418	0,000