kinh tế lượng ứng dụng

KINH TẾ LƯỢNG ỨNG DỤNG
NỘI DUNG MÔN HỌC BAO GỒM 2 PHẦN
MÔ HÌNH HỒI QUY
spss một chiều
AMOS
SEM đa chiêu

SO SÁNH MÔ HÌNH
ANOVA một chiều
ANOVA hai chiều
MANVA nhiều chiều

PHÂN TÍCH MÔ HÌNH VỀ SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG

PHẦN 1: MÔ HÌNH TUYẾN TÍNH
A: MÔ HÌNH HỒI QUY (SPSS)
Các bước phân tích mô hình
1- Kiểm tra nhân tố khám phá EFA
- KIỂM TRA ĐỘ HỢP LỆ, PHÂN TÍCH NHÂN TỐ VOLID TEST
- PHÂN TÍCH TIN CẬY (GIẢI THÍCH BAO NHIÊU %) RELIABILITY TEST

CONSBACH ALPHA
DIMENTION REDUCTION  FACTOR


Hệ số KMO> 0.5 mới có ý nghĩa, độ tin cậy nhỏ hơn 5% (mức ý nghĩa lớn hơn
95%)
KMO and Bartlett’s Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
,911
Adequacy.

Bartlett’s Test of
Approx. Chi2190,89
Sphericity
Square
8
df
496
Sig.
,000
Hệ số KMO = 0.911 >0.5 với độ tin cậy Sig. = 0.00<0.05 như vậy mô hình phân tích
nhân tố là hoàn toàn phù
BẢNG TỔNG SỐ BIẾN GIẢI THÍCH

Componen
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

16
17
18
19
20
21
22
23
24

Initial Eigenvalues
% of
Cumulative
Total
Variance
%
12,360
38,624
38,624
2,173
6,789
45,413
1,828
5,712
51,125
1,409
4,402
55,527
1,202
3,755

59,282
1,130
3,530
62,812
,992
3,099
65,911
,942
2,943
68,853
,872
2,725
71,579
,743
2,323
73,902
,718
2,243
76,145
,609
1,904
78,049
,578
1,807
79,856
,548
1,713
81,569
,529
1,652

83,221
,509
1,590
84,811
,488
1,525
86,336
,455
1,423
87,759
,438
1,368
89,127
,400
1,249
90,376
,382
1,195
91,571
,363
1,135
92,706
,351
1,097
93,803
,312
,976
94,779

Total Variance Explained

Extraction Sums of Squared
Loadings
Ro
% of
Cumulative
Total
Variance
%
T
12,360
38,624
38,624
2,173
6,789
45,413
1,828
5,712
51,125
1,409
4,402
55,527
1,202
3,755
59,282
1,130
3,530
62,812


25

,287
,898
95,676
26
,264
,826
96,502
27
,240
,750
97,252
28
,220
,688
97,940
29
,200
,625
98,565
30
,185
,577
99,142
31
,146
,456
99,597
32
,129
,403

100,000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Phân tích nhân tố cho chúng ta tổng cộng 6 nhân tố và 6 nhân tố này giải thích
được 63.81% >50%. Đây là cơ sở để chúng ta xem xét các bảng số liệu tiếp theo.


BẢNG MA TRẬN XOAY NHÂN TỐ
Thuộc các yếu tố thuộc component >0.5 thì lựa chọn
Một yếu tố đặt ít nhất 3 câu hỏi, trong trường hợp bị loại vẫn còn đủ để xét

1

Rotated Component Matrixa
Component
2
3
4

5

pp1
pp2
pp3
pp4
tc1
,670
tc2
tc3
,710
tc4

,556
tc5
,561
nl1
,608
nl2
,607
nl3
,733
nl4
,647
nl5
,609
nl6
,752
du1
,682
du2
,511
du3
,630
du4
,634
cth1
,638
cth2
,531
cth3
,754
cth4

,736
cth5
pthh
,759
1
pthh
,632
2
pthh
3
phtt4
,617
pthh
,729
5
shl1
shl2
shl3
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 10 iterations.

6
,770
,734
,688
,730


Trong trường hợp biến phụ thuộc không có xuất hiện trong component nào hết thì

có thể loại biến phụ thuộc ra khỏi việc xoay nhân tố. Sau đó nhóm biến lại theo các
biến độc lập. Loại bỏ các biến thuộc nhiều component hoặc <0.5

1

Rotated Component Matrixa
Component
2
3
4
,773
,748
,715
,746

5

pp1
pp2
pp3
pp4
tc1
tc3
tc4
tc5
nl1
,642
nl3
,733
nl4

,698
nl5
,572
nl6
,745
du1
,700
du2
,643
du3
,681
du4
,642
cth1
,700
cth2
,567
cth3
,785
cth4
,705
cth5
,520
pthh
,792
1
pthh
,659
2
phtt4

,590
pthh
,741
5
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 7 iterations.
Hệ số tải nhân tố lấy trong dữ liệu rotated component matrix
Vd pp1= 0.773
KIỂM TRA ĐỘ TIN CẬY CỦA THANG ĐO
AnalyzescaleReliability Analyze

6

,754
,709
,602
,627


cronbach alpha 0.6-0.7  biện luận do độ tin cậy thấp
cronbach alpha >0.7  chấp nhận
cronbach alpha 0.7-0.8  độ tin cậy cao
cronbach alpha 0.8-0.9  độ tin cậy tuyệt vời
cronbach alpha 0.9-1  hoàn toàn tin cậy
cronbach’s alpha của PP
Reliability Statistics
Cronbach’s
Alpha Based on
Cronbach’s

Standardized

Alpha

Items
,858

N of Items
,860

4

Item-Total Statistics
Corrected Item-

Squared

Cronbach’s

Scale Mean if

Scale Variance

Total

Multiple

Alpha if Item

Item Deleted

if Item Deleted

Correlation

Correlation

Deleted

pp1

11,69

5,942

,726

,553

,810

pp2

11,72

6,332

,694

,495

,824

pp3

11,68

5,897

,723

,539

,811

pp4

11,71

5,884

,675

,467

,833

Nếu delete 1 item thì hệ số cronbach’s alpha của toàn bộ yếu tố đều bị giảm, nên k loại
ra

Hệ số cronbach’s alpha =0.858>0.8 do đó độ tin cậy của thang đo rất cao hay nói
cách khác biến PP trong mô hình là hoàn toàn phù hợp
LƯU Ý: khi chạy phải loại các item đã bị loại ra trong bảng xoay nhân tố
Khám phá ra mô hình và kiểm định độ tin cậy của mô hình
MÔ HÌNH HỒI QUY
Ho: không có sự tác động
H1: có sự tác động
Kiểm định để chấp nhận H1 và bác bỏ H0
Chạy mô hình hồi quy tuyến tính
Analyze regressionlinear



R : khi thêm biến vào thì kiểm định hệ số R2 để biết mức độ ý nghĩa có cần thêm
vào hay k
Colinearity diagnotics: kiểm định đa cộng tuyến.


Bảng tóm tắt mô hình

Model Summaryb

Model

R

Std. Error of

Square

the Estimate

R Square

,814a

1

Adjusted R

,663

,646

,51949

a. Predictors: (Constant), pthh, pp, cth, du, tc, nl
b. Dependent Variable: shl

0≤R2≤1

0: hoàn toàn k phù hợp

1: hoàn toàn phù hợp

ANOVAa
Sum of
Model
1

Squares

df

Mean Square

Regression

62,733

6

10,456

Residual

31,845

118

,270

Total

94,578

124

F
38,743

Sig.
,000b

a. Dependent Variable: shl
b. Predictors: (Constant), pthh, pp, cth, du, tc, nl

Hệ số F=38.74 có mức độ tin cậy Sig.=100% do đó mô hình hồi quy là hoàn toàn
phù hợp

R2=0.663 cho chúng ta biết rằng mô hình hồi quy giải thích được 66.3% sự hài
lòng của khách hàng đối với dịch vụ, còn lại 33.7% là do các yếu tố khác ngoài mô
hình giải thích. Điều này hoàn toàn phù hợp do trình độ và thời gian của tác giả có
giới hạn nên không thể đưa hết tất cả các biến vào mô hình
Kiểm tra sự phù hợp của mô hình
Bảng ANOVA cho chúng ta kết quả như sau:
Độ lơn của F=38.74 đạt mức độ tin cậy 100%, do đó chúng ta có thể khẳng định
mô hình hồi quy đang nghiên cứu là hoàn toàn phù hợp
HỆ SỐ XÁC ĐỊNH
R2

ĐỘ LƠN
0.663

HỆ SÔ F
38,743

PVALUE
0,000

Vậy những biến độc lập trong mô hình giai thích sự hài lòng của KH như thế nào?
Chúng ta sẽ đi xem xét bảng 2


Bảng 2: hệ số hồi quy
HỆ SỐ HỒI QUY CHƯA CUẨN
HÓA
MÔ HÌNH
1

HỆ SỐ BETA
HẰNG SỐ

Thống kê đa động tuyến

SAI SỐ CHUẨN

t

Độ tin cậy

Tolerance

VIF

-1,522

,357

-4,268

,000

pp

,031

,079

,392

,696

,541

1,849

tc

,285

,094

3,031

,003

,491

2,036

nl

,169

,103

1,646

,102

,488

2,048

du

,262

,097

2,689

,008

,500

2,002

cth

,328

,092

3,577

,001

,577

1,734

pthh

,257

,092

2,785

,006

,565

1,769

Bảng 2 cho chúng ta thấy B1=-1522 với độ tin cậy là 100%. Tương tự B3=0.285
với độ tin cậy= 99,77%... (B3, B5, B6, B7)
Mô hình hồi quy tìm được bao gồm những biến sau:

Tin Cậy, Đáp ứng, Cảm thông và biến phương tiện. Hay mô hình được thể hiện
dưới dạng phương trình như sau:
Hài Lòng= -1,522+0.2685TC+0.262DU+0.328CT+0.257PTHH
Còn 2 biến PP và NL bị loại khỏi mô hình do không đáp ứng được điều kiện độ tin
cậy lớn hơn 95%
(giải thích những bién có hệ số hồi quy cao và giải thíc tại sao loại trừ các biến
khác. Phải nhất quán với phần thống kê mô tả)

CÁC GIẢ THIẾT TRONG MÔ HÌNH HỒI QUY (SLIDE)
Liên hệ tuyến tính nếu Scatter không được thỏa thì có thể sử dụng tạm biểu đồ P.P
Plot
Kiểm tra giả thiết thự tương quan
>50 (có dấu sao) có tương quan
>70 có tự tương quan
Hiện tượng đa cộng tuyến
Có tương quan nhưng k có đa cộng tuyến do VIF đều <10
Do có hiện tượng tương quan nên mô hình SPSS không giải quyết được, nên phải
xử lý bằng SEM

TỔNG HỢP PHÂN TÍCH NHÂN TỐ EFA


XỬ LÝ SỐ LIỆU KHI XẢY RA HIỆN TƯỢNG TRÙNG YẾU TỐ GIỮA BIẾN ĐỘC LẬP VÀ
BIẾN PHỤC THUỘC (VD DATA Dung)
Trong bảng ma trận quay nhân tố, loại bỏ từng biến độc lập, kiểm tra lại xem bảng
quay nhân tố có phân nhóm tốt hơn k?
Vd như loại bỏ biến TC  nhóm nhân tố tốt hơn
Rotated Component Matrixa
Component
1

2

3

pp1

,784

pp2

,755

pp3

,737

pp4

,726

nl1

,593

nl2

,696

nl3

,681

nl4

,654

nl5

,659

nl6

,757

4

5

du1

,704

du2

,608

du3

,580

du4

,696

6

pthh1

,785

pthh2

,639

pthh3

,629

phtt4

,606

pthh5

,694

shl1

,632

shl2

,568

shl3

,683

cth1

,587

cth2

,656

cth3

,659

cth4

,791

cth5
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 8 iterations.

Còn biến PTHH3 bị loại ra. Tuy nhiên khi loại PTHH3 ra khỏi bảng xoay nhân tố thì
SHL bị tách nhóm


Rotated Component Matrixa
Component
1

2

3

4

5

pp1

,783

pp2

,724

pp3

,701

pp4

,707

nl1

,616

nl2

,721

nl3

,682

nl4

,663

nl5

,679

nl6

,768

du1

,691

du2

,525

du3

,662

du4

,650

pthh1

,795

pthh2

,657

phtt4

,638

pthh5

,701

shl1

,529

shl2

,545

shl3

,512

cth1

,684

cth2

,502

cth3

,779

cth4

,673

cth5

,529

,571

Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 6 iterations.






Pthh3 có liên quan cao đến biến Shl  thay đổi biến Pthh3 thành biến Shl4
Vào dataview, copy dữ liệu của pthh3 sang excel
Vào varriable view đổi pthh3 shl4
Copy lại dữ liệu của pthh3 từ excel sang shl4 trong dataview

Cuối cúng chạy lại bảng xoay nhân tố và đưa ra kết luận

KMO and Bartlett’s Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
Bartlett’s Test of Sphericity Approx. Chi-Square

,911
1773,503

df

351

Sig.

,000


Total Variance Explained
Initial Eigenvalues
Component

Total

% of Variance

Extraction Sums of Squared Loadings

Cumulative %

Total

% of Variance

Cumulative %

Rotation Sums of Squared Loadings
Total

% of Variance

Cumulative %

1

10,464

38,757

38,757

10,464

38,757

38,757

3,853

14,272

14,272

2

2,129

7,887

46,644

2,129

7,887

46,644

3,029

11,217

25,488

3

1,788

6,624

53,267

1,788

6,624

53,267

2,990

11,075

36,564

4

1,272

4,710

57,978

1,272

4,710

57,978

2,752

10,194

46,758

5

1,086

4,022

62,000

1,086

4,022

62,000

2,618

9,696

56,454

6

1,018

3,769

65,769

1,018

3,769

65,769

2,515

9,315

65,769

7

,883

3,271

69,040

8

,854

3,162

72,203

9

,708

2,622

74,824

10

,658

2,435

77,260

11

,557

2,062

79,322

12

,537

1,987

81,309

13

,518

1,917

83,226

14

,495

1,832

85,058

15

,484

1,791

86,849

16

,450

1,666

88,515

17

,408

1,511

90,026

18

,390

1,446

91,472

19

,377

1,395

92,867

20

,344

1,274

94,141

21

,289

1,070

95,211

22

,277

1,024

96,235

23

,233

,864

97,099

24

,216

,799

97,899

25

,209

,773

98,672

26

,202

,748

99,420

27

,157

,580

100,000

Extraction Method: Principal Component Analysis.


Rotated Component Matrixa
Component
1

2

3

pp1

,784

pp2

,755

pp3

,737

pp4

,726

nl1

,593

nl2

,696

nl3

,681

nl4

,654

nl5

,659

nl6

,757

4

5

du1

,704

du2

,608

du3

,580

du4

,696

6

pthh1

,785

pthh2

,639

phtt3

,606

pthh4

,694

cth1

,587

cth2

,656

cth3

,659

cth4

,791

cth5
shl1

,632

shl2

,568

shl3

,683

shl4

,629

Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.


a. Rotation converged in 8 iterations.

Kết luận
Mat trận xoay nhân tố có KMO=0911>0.5 (P.value=000 (100%)
% giải thích là 65,789%
Gồm 6 nhóm nhân tố
PP = (PP1+PP2+PP3+PP4)/4

NL= (NL1+NL2+NL3+NL4+NL5+NL6)/6
DU= (du1+du2+du3+du4)/4
Pthh= (pthh1 + pthh2+pthh3+pthh4)/4
CTH= (cth1+cth2+cth3+cth4)/5 (LOẠI CTH5)
Shl= (SHL1+shl2+shl3+shl4)/4
Kiểm định độ tin cậy của mô hình (cronbach’s alpha)
Bảng 1: Kiểm tra tin cậy của thang đo
Scale
cronbach’s alpha
PP
0.858
NL
0.859
DU
0.795
Pthh
0.770
CTH
0.792
Shl
0.856
(nguồn: từ bảng chạy MHHQ)

So sánh
>0.8
>0.8
>0.7
>0.7
>0.7
>0.8

Kết quả
TCC
TCC
TCC
TCC
TCC
TCC

Dựa trên kết quả của bảng 1 cho ta thấy kết quả kiểm tra độ tin cậy của thang đo của các biến trong mô hình là hoàn toàn phù hợp
TỔNG HỢP MÔ HÌNH HỒI QUY


Hệ số XĐ R2=0.644 (F=43.044, P.value+0000<0.05)
 MHHQ là phù hợp và tổng 5 biến độc lập giải thích được 64.4% sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ, còn lại 36.7% là do các

yếu tố khác ngoài mô hình giải thích. Điều này hoàn toàn phù hợp do trình độ và thời gian của tác giả có giới hạn nên không thể đưa
hết tất cả các biến vào mô hình
Bảng 2: Hệ số hồi quy

β1

Biến
Hệ số

Độ lơn β
-0.881

ǀtǀ
-2.690

β2

PP

0.034

0.47

β3

NL

0.234

2.538

β4

DU

0.287

3.341

β5

CTH

0.304

4.014

β6

Pthh

0.331

4.081

P.value
0.008<0.0
5
0.639>0.0
5
0.012<0.0
5
0.001<0.0
5
0.000<0.0
5
0.000<0.0
5

Kết quả
ĐÁP ỨNG
K. ĐÁP ỨNG
ĐÁP ỨNG
ĐÁP ỨNG

ĐÁP ỨNG
ĐÁP ỨNG

Nhìn vào bảng 2 Hệ số hồi quy chúng ta thấy, các biến bao gồm NL, DU, CTH, PTHH đều thỏa mãn kiểm định T với mức độ tin cậy nằm
trong giới hạn cho phép là ,0.05. Duy nhất chỉ có biến phong phú là bị loại khỏi mô hình do không thỏa mãn được điều kiện kiểm định.
Vậy mô hình đo lương sự hài lòng của khách hàng được rút ra từ 4 yếu tố NL, DU, CTH, PTHH
Dò tìm sự vi phạm
1/ hiện tượng đa cộng tuyến
VIF (NL) = 1,940 <10
VIF (DU) = 1.894<10
VIF (CTH) = 1,524<10
VIF (PTHH) = 1,656<10
 NL, DU, CTH, PTHH Không có hiện tượng đa cộng tuyến
-

2/ phân phối chuẩn


Biểu đồ hình chuông
Mean = 1.28.10-15 gần bằng 0
Nằm chỉnh giữa đình của biểu đồ hình chuông
 Phân phối chuẩn
-





3/ Độc lập của sai số

Durbin waston = 1,971
(Du Không có sự liên quan của sai số

4/ Liên hệ tuyến tính (đã chạy trong mô hình tuyến tính)
5/ không có hiện tượng tự tương quan (đã chạy đa cộng tuyến)
Sau khi phân tích hồi quy, tác giả thấy rằng Pthh là yếu tố tác động mạnh nhất đến sự hài lòng (hệ số β lớn nhất)


B: MÔ HÌNH HỒI QUY NHỊ PHÂN

học vấn

y=k/n trả
nợ
thời gian trả nợ

Biến định Tính
Thang đo gồm 2 mức
0: không trả nợ
1: trả nợ
Analyze  Regression bianry Logistic
Chỉ khai báo option


Block 1: Method = Enter
Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square
Step 1

df

Sig.

Step

45,121

2

,000

Block

45,121

2

,000

Model

45,121

2

,000

Phươngn sai Chi-square

X2= 45,121 (P.value = 0.000 (100%))
 MHHQ Binary là phù hợp
Model Summary

Step

Cox & Snell R

Nagelkerke R

Square

Square

-2 Log likelihood
23,472a

1

,594

,796

a. Estimation terminated at iteration number 7 because
parameter estimates changed by less than ,001.

-2 LL = 23,47>10
 MHHQ Binary là phù hợp
Classification Tablea
Predicted

tra duoc von vay
Observed
Step 1

khong tra

tra duoc von vay

Percentage

tra duoc

Correct

khong tra

20

2

90,9

tra duoc

2

26

92,9

Overall Percentage

92,0

a. The cut value is ,500

% trả được vốn vay bao gồm 92,9%, % không trả được bao gồm 90,9%. Trung bình
92%
Tìm mô hình
Variables in the Equation
B
Step 1a

S.E.

Wald

df

Sig.

Exp(B)

hocvan

,450

,176

6,493

1

,011

1,568

thoigian

,270

,085

10,143

1

,001

1,310

-9,003

2,556

12,404

1

,000

,000

Constant

a. Variable(s) entered on step 1: hocvan, thoigian.

B1= - 9.003; Wald=12.404, P=0.000<0.05
B2= 0.450; Wald=6.493, P=0.011<0.05
B3= 0.270; Wald=10.143, P=0.001<0.05
 HV và TG Là 2 yếu tố giải thích trong mô hình và đây là cơ sở để chúng ta đi vào dự

báo giá trị cá biệt
Dự báo


Nếu chia xác suất khả năng trả nợ và k trả nợ là 50% thì các yếu tố sẽ giải thích
được như sau
HV=0.5*(1-0.5)*0.45 = 0.1125 => Hv giải thích được 11.25% mô hình
TG=0.5*(1-0.5)*0.27 = 0.0675 => TG giải thích được 11.25% mô hình
Công thức dự báo
Một ngườ có học vấn lớp 9 và thời gian sinh sống được 3 năm (36 tháng). Dự báo
khả năng ta nợ của người đó

PHV== 0.99=99%
Chuyển dữ liệu từ hồi quy tuyến tính sang hồi quy nhị phân
TransfromRecode into different variables


Khai báo thang đo trong phần variable view

Variables in the Equation
B
S.E.
pp
,895
,677
nl
1,455
,945
du
1,758
,889
Cth
1,417
,914
pthh
2,482
,843
Constant
-29,191
8,407
a. Variable(s) entered on step 1: pp, nl, du, Cth, pthh.
Step 1a

Biến
Hệ số
PP
NL
DU
CTH

Pthh

Độ lơn β
-29.191
0.895
1,455
1,758
1.417
2.482

β1
β2
β3
β4
β5
β6
Mô hình hồi quy Binary bao gồm
Ln(Y)= -29.91 + 1.758Du+2.482Pthh

Wald
12.067
1,750
2,368
3,906
8.675
8.675

TÓM TẮT
Tổng hợp các bước thực hiện một mô hình
1/ Thống kê mô tả

2/ EFA
2.1/ KMO - Độ hợp lệ
2.2/ cronbach’s alpha - Độ tin cậy
=> Mô hình hồi quy

Wald
1,750
2,368
3,906
2,402
8,675
12,057

df

Sig.
1
1
1
1
1
1

P.value
0.001>0.05
0.186>0.05
0.124>0.05
0.048<0.05
0.121<0.05
0.003<0.05

,186
,124
,048
,121
,003
,001

Exp(B)
2,448
4,284
5,798
4,123
11,965
,000

Kết quả
K. ĐÁP ỨNG
K. ĐÁP ỨNG
K. ĐÁP ỨNG
ĐÁP ỨNG
K. ĐÁP ỨNG
ĐÁP ỨNG


3/ CFA – phân tích nhân tố khẳng định = X 2, X2/Df,...
4/ SEM mô hình cấu trúc
EFA (KMO + CRONBACH’S ALPHA) – DÙNG CHO MÔ HÌNH HỒI QUY
TUYẾN TÍNH (để phát hiện ra nhân tố cho mô hình hồi quy tuyến tính)
CFA (CONFIRM FACTOR) PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHẲNG ĐỊNH (để khẳng

định lại những nhân tố trong mô hình hồi quy tuyến tính là đúng để đưa vào
mô hình cấu trúc, kế thừa kết quả của EFA)
SEM MÔ HÌNH CẤU TRÚC.


C: MÔ HÌNH CẤU TRÚC (AMOS)
Khai báo thông số

CHO

Df: degree of freedom (bậc tự do)
CFA (confỉm Factor anlaysis
X2
Df
X2/Df
GFAI
AGFI
CFI
RMSEA
<3
>0.9
>0.9
>0.9
<0.8
349,823 285
1,227
0.828
0.788
0,958
0.043

Kiểm tra phân tích nhân tố khẳng định cho chúng ta một mô hình cấu trúc
phù hợp.


PP tác động 0.562 ***
NL tác động 0.482 ***
DU tác động 0.256 ***
CTH tác động 0.342 ***
PTHH tác động 0.329 ***
Bước 1: CFA – PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHẲNG ĐỊNH
Analyze  demension reduction
Khai báo Rotation chọn Promax ( khác với EFA chọn Varimax) lấy kết quả đưa
ra Amos

Pattern Matrixa
Component
1

2

nl2

,800

nl6

,795

nl3

,739

nl5

,703

nl4

,670

nl1

,561

3

pp1

,854

pp2

,802

pp3

,773

pp4

,771

4

shl3

,714

shl4

,672

shl1

,608

5

6