Mô hình nghiên c u c a đ tài đ c phân tích theo các k thu t và b c ti n hành nh sau:
3.2.1 Ph ng pháp phơn tích nhơn t
Phân tích nhân t (EFA) thu c nhóm Phân tích đa bi n ph thu c l n nhau (interdependence techniques), ngh a là không có bi n ph thu c và bi n đ c l p.
Ph ng pháp ch y u d a trên m i t ng quan gi a các bi n v i nhau (interrelationships). EFA dùng đ rút m t t p k bi n quan sát thành m t t p F (F<k) các nhân t có Ủ ngh a h n. C s c a vi c rút này là m t quan h tuy n tính c a các nhân t v i các bi n quan sát. Ph ng pháp này đ c dùng ph bi n trong đánh giá s b các thang đo l ng.
Khi phân tích nhân t khám phá EFA, các nhà nghiên c u th ng quan tâm đ n m t s tiêu chu n. Th nh t, h s KMO (Kaiser- Meyer-Olkin ) KMO là m t ch tiêu dùng đ xem xét s thích h p c a EFA, 0.5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân t là thích h p. Ki m đ nh Barlett xem xét gi thuy t v đ t ng quan gi a các
Hành vi d đnh (Xu h ng) Thái đ đ i
v i vi c hút thu c Ý ki n c a
nh ng ng i xung quanh
Hành vi th c s Tiêu chu n
ch quan Các y u t
nh h ng;
Giá thu c lá
Nh n th c ki m soát
hành vi Ki n th c,
hi u bi t r i ro thu c lá
bi n quan sát b ng không trong t ng th . N u ki m đ nh này có Ủ ngh a th ng kê (Sig ≤ 0.05) thì các bi n quan sát có t ng quan v i nhau trong t ng th . Th hai, h s t i nhân t (Factor Loading), là ch tiêu đ đ m b o m c Ủ ngh a thi t th c c a EFA. Factor loading ≥ 0.3 đ c xem đ t m c t i thi u, Factor loading ≥ 0.4 đ c xem là quan tr ng, ≥ 0.5 đ c xem là có Ủ ngh a th c ti n. Th ba, thang đo đ c ch p nh n khi t ng ph ng sai trích ≥ 50%. Th t , đi m d ng khi trích các y u t có h s Eigenvalue ph i có giá tr ≥ 1. Th n m, khác bi t h s t i nhân t c a m t bi n quan sát gi a các nhân t ≥ 0.30 đ đ m b o giá tr phân bi t gi a các nhân t .
Ph ng pháp phân tích nhân t có th đ c tri n khai theo nhi u ph ng pháp trích nhân t khác nhau. Theo đ nh h ng c a nghiên c u, nh m ph c v m c tiêu đánh giá chính xác thang đo đo l ng, nghiên c u ch n s d ng phép trích Principal axis factoring k t h p v i phép xoay không vuông góc Promax.
3.2.2 Ph ng pháp phơn tích nhơn t kh ng đ nh
Ph ng pháp phân tích nhân t kh ng đ nh (CFA) th c ch t là quá trình ki m đ nh thang đo cho các bi n quan sát m t l n n a d a trên k t qu mô hình nghiên c u đ xu t. Quá trình th c hi n ph ng pháp phân tích nhân t kh ng đ nh CFA đ c th c hi n c th nh sau:
o l ng m c đ phù h p c a mô hình v i thông tin kh o sát, ng i ta th ng s d ng Chi-square (CMIN); Chi-square đi u ch nh theo b c t do (CMIN/df); ch s thích h p so sánh (CFI_Comparative Fit Index). Ch s Tucker &
Lewis (TLI_Tucker & Lewis Index); Ch s RMSEA (Root Mean Square Error Approximation). Mô hình đ c xem là thích h p v i d li u kh o sát khi ki m đnh Chi-square có P-value > 0.05. Tuy nhiên Chi-square có nh c đi m là ph thu c vào kích th c m u. N u m t mô hình nh n đ c các giá tr GFI, TLI, CFI ≥0.9 (Bentler & Bonett, 1980); CMIN/df ≤ 2, m t s tr ng h p CMIN/df có th ≤ 3 (Carmines & McIver, 1981); RMSEA ≤ 0.08, RMSEA ≤ 0.05 đ c xem là r t t t (Steiger, 1990); thì mô hình đ c xem là phù h p v i d li u kh o sát, hay t ng
thích v i d li u kh o sát. Th & Trang (2008) cho r ng N u mô hình nh n đ c các giá tr TLI, CFI ≥0.9, CMIN/df ≤ 2, RMSEA ≤ 0.08 thì mô hình phù h p (t ng thích) v i d li u kh o sát. Quy t c này c ng đ c s d ng đ đánh giá m c đ phù h p c a mô hình c u trúc m c.
ánh giá đ tin c y c a thang đo thông qua: (a) H s tin c y t ng h p (composite reliability) và (b) T ng ph ng sai trích đ c (variance extracted), (c) H s Cronbach’s Alpha.
tin c y t ng h p ( C ) (Joreskog 1971), và t ng ph ng sai trích ( VC ) (Fornell & Larcker 1981) đ c tính theo công th c sau:
Trong đó, i là tr ng s chu n hoá c a bi n quan sát th i; (1- i)2 là ph ng sai c a sai s đo l ng bi n quan sát th i, p là s bi n quan sát c a thang đo.
Ch tiêu C , VC ph i đ t yêu c u t 0.5 tr lên.
Theo Hair (1998, 612): “ph ng sai trích (Variance Extracted) c a m i khái ni m nên v t quá 0.5”; và ph ng sai trích c ng là m t ch tiêu đo l ng đ tin c y. Nó ph n ánh l ng bi n thiên chung c a các bi n quan sát đ c tính toán b i bi n ti m n. Schumacker & Lomax (2006, 178) cho r ng trong CFA, m t v n đ quan tr ng c n ph i quan tâm khác là đ tin c y c a t p h p các bi n quan sát đo l ng m t khái ni m (nhân t ); và nh truy n th ng, h s tin c y Cronbach’s Alpha v n th ng đ c s d ng. Nó đo l ng tính kiên đ nh n i t i xuyên su t t p h p các bi n quan sát c a các câu tr l i.
Trong ki m đ nh Cronbach’s Alpha, các bi n quan sát có h s t ng quan bi n-t ng (item-total correlation) nh h n 0.3 s b lo i và tiêu chu n ch n thang đo khi h s Cronbach’s Alpha t 0.6 tr lên (Nunnally & Burnstein, 1994). Tuy nhiên, c ng c n l u Ủ r ng n u Cronbach’s Apha quá cao (>0.95) thì có kh n ng xu t hi n
bi n quan sát th a (Redundant items) trong thang đo. Bi n quan sát th a là bi n đo l ng m t khái ni m h u nh trùng v i bi n đo l ng khác, t ng t nh tr ng h p c ng tuy n (collinearity) trong h i quy, khi đó bi n th a nên đ c lo i b .
Tính đ n h ng/ đ n nguyên (unidimensionality) - Theo Steenkamp & Van Trijp (1991), m c đ phù h p c a mô hình v i d li u kh o sát cho chúng ta đi u ki n c n và đ đ cho t p bi n quan sát đ t đ c tính đ n h ng, tr tr ng h p các sai s c a các bi n quan sát có t ng quan v i nhau. (3) Giá tr h i t (Convergent validity) - Gerbring & Anderson (1988) cho r ng thang đo đ t đ c giá tr h i t khi các tr ng s chu n hoá c a thang đo đ u cao (>0.5); và có Ủ ngh a th ng kê (P <0.05).
Giá tr phân bi t (Discriminant validity) - Có th ki m đnh giá tr phân bi t c a các khái ni m trong mô hình t i h n (saturated model) mô hình mà các khái ni m nghiên c u đ c t do quan h v i nhau). Có th th c hi n ki m đ nh h s t ng quan xét trên ph m vi t ng th gi a các khái ni m có th c s khác bi t so v i 1 hay không. N u nó th c s khác bi t thì các thang đo đ t đ c giá tr phân bi t.
3.2.3 Ph ng pháp phơn tích b ng mô hình c u trúc tuy n tính
Phân tích b ng mô hình c u trúc tuy n tính (Structural Equation Modelling - SEM) th c hi n ki m đnh d a trên m i quan h tác đ ng c a nhi u y u t lên 1 ho c nhi u bi n ph thu c đ c đ nh tr c. M c tiêu c a phân tích mô hình c u trúc tuy n tính ch ra các m i quan h tác đ ng c th theo m c tiêu c a mô hình nghiên c u đ a ra.
M t s ph ng pháp khác đ c áp d ng đ ki m tra s khác bi t gi a các nhóm, đ tin c y và m c Ủ ngh a th ng kê c a d li u.