Thực hành phân tích CFA và mô hình SEM

PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHẲNG ĐỊNH – CFA
-----o0o----1. Về lý thuyết:
Phân tích nhân tố khẳng định – CFA: sử dụng thích hợp khi ta thực hiện nghiên
cứu có sẵn một số kiến thức về cấu trúc biến tiềm ẩn cơ sở. Trong đó mối quan hệ hay giả
thuyết (có được từ lý thuyết hay thực nghiệm) giữa biến quan sát và nhân tố cơ sở thì
được ta nghiên cứu mặc nhiên thừa nhận trước khi tiến hành kiểm định thống kê.
Như vậy CFA là bước tiếp theo của EFA nhằm kiểm định xem có một mơ hình lý
thuyết có trước làm nền tảng cho một tập hợp các quan sát không.
CFA cũng là một dạng của SEM. Khi xây dựng CFA, các biến quan sát cũng là các
biến chỉ báo trong mơ hình đo lường.
Ta thực hiện phân tích các mục như sau:
- Phân tích tính hội tụ
- Phân tích tính phân biệt
- Phân tích độ phù hợp của mơ hình – Model Fit: Ta xem xét cấu trúc các biến và
đồng thời xem xét biến quan sát đánh giá biến đó tốt hơn hay đánh giá biến
khác tốt hơn.
Các điều kiện thực hiện xem xét như sau:
1. Độ tin cậy (Reliability): CR > 0,7
2. Điều kiện thỏa tính hội tụ: Tính hội tụ: AVE > 0,5
3. Điều kiện thỏa tính phân biệt:

+ MSV < AVE
+ Căn bậc hai của AVE lớn hơn tương quan giữa các cấu trúc
4. Độ phù hợp của mơ hình: đánh giá các chỉ số:


2. Thực hành:
Ta thực hiện chạy mơ hình EFA trên file data n = 379. Và sau khi xử lý xong EFA ta đã
loại 4 biến: InfoAcq_4 và InfoAcq_5, DecQual_6 và DecQual_11 và sau khi vẽ xong
biểu đồ các biến. Ta thực hiện chạy CFA:
Trong giao diện màn hình AMOS, ta thực hiện:

-

Click chọn mục Select data file như hình:

Sau đó ta chọn file đường dẫn và click ok
Sau đó ta click vào mục Analysis Properties như hình:


Trong hộp hội thoại xuất hiện, ta thực hiện đặt các thơng số tại tab Output, như
hình:

Sau đó, ta click vào mục Calculate estimates, và AMOS yêu cầu ta đặt tên file
và Save file và ta click nút Save, như hình:


AMOS chạy và thơng báo như hình:


Thông báo không chạy được CFA do file Data bị lỗi do missing dữ liệu (tức
trong file data của chúng ta đã nhập chừa trống các trường dữ liệu).
Ta thực hiện xử lý dữ liệu, và sau khi lại data, ta thấy biến quan sát Playful_4
bị mising, như hình:

Ta thực hiện xử lý lại dữ liệu như sau:
Ta tính giá trị Mean của biến quan sát Playful_4, có kết quả là 3,09 nên ta thực
hiện chỉnh lại dữ liệu các ô mising này lấy giá trị là 3.
Sau đó, ta thực hiện chạy lại EFA và tiếp tục chạy lại CFA từ đầu (từ việc vẽ lại
mơ hình đến cuối), ta được như hình:

Sau đó, ta vào mục View Text, xem kết quả như hình:

Để phân tích các chỉ số ta mở file Excel: Stats Tools Package:


Trong bảng kết quả CFA, ta thực hiện copy:
-

Copy thông số bảng: Standardized Regression Weights: (Group number 1 Default model) vào file Excel như hình:

-

Copy thơng số bảng: Correlations: (Group number 1 - Default model) vào file
excel như hình:
Sau đó, ta click vào Read Caveats and…., ta được như hình:


Bảng excel báo lỗi, ta thực hiện đổi tên biến từ số thành chữ, và thực hiện chạy
lại CFA và làm lại các bước trên ta được kết quả thành cơng, như hình sau:

Ta thực hiện phân tích các chỉ số:


1. Độ tin cậy (Reliability): Ta thấy giá trị cột chỉ số CR của tất cả các biến

đều > 0,7: thỏa điều kiện độ tin cậy
2. Điều kiện thỏa tính hội tụ: Ta thấy giá trị cột VAE của tất cả các biến

đều > 0,5: thỏa điều kiện tính hội tụ.
3. Điều kiện thỏa tính phân biệt:

+ Ta thấy tất cả các giá trị cột MSV của tất cả các biến đều < tất cả các
giá trị cột AVE của tất cả các biến: Thỏa điều kiện tính phân biệt;
+ Căn bậc hai của AVE lớn hơn tương quan giữa các cấu trúc:
Ta quan sát thấy giá trị căn bậc 2 của AVE của các biến a,b,c,d,e,f tương
đương là: 0,727; 0,838; 0,824; 0,778; 0,770; 0,772 và ta quan sát thấy
giá trị này đề lớn hơn tương quan giữa cấu trúc biến nên thỏa điều kiện
tính phân biệt.
4. Độ phù hợp của mơ hình:

Ta click vào dấu + Model Fit, ta có kết quả so với tiêu chuẩn ở bảng
sau:
Chỉ số
Chi-square/df (cmin/df)
p-value for the model
CFI
GFI
AGFI
SRMR
RMSEA
PCLOSE

Tiêu chuẩn

Kết quả

<3 good; <5 sometimes
permissible
>0,05
>0,95 great; >0,90 traditional;
>0,80 sometimes permissible

>0,95
>0,80
<0,09
<0,05 good; 0,05-0,10 moderate;
> 0,10 bad
>0,05

2,204: good

Các thơng số thể hiện như hình bên dưới:

0,933: traditional
0,847
0,822
0,033
0,056: moderate
0,009




PHÂN TÍCH MƠ HÌNH SEM
-----o0o----1. Về lý thuyết:
Phân tích mơ hình SEM: sử dụng mơ hình phân tích SEM nhằm mục đích kiểm định
các giả thuyết. Ta xem xét:
-

Ta xem xét xem các biến độc lập theo mơ hình nghiên cứu đề xuất có tác động hay
là khơng đến biến phụ thuộc

-

Và xét xem sự tác động của biến độc lập đến biến phụ thuộc là sự tác động theo
chiều nào (có nghĩa là tác động tích cực hay tiêu cực; tác động cùng chiều hay
ngược chiều, tác động đồng biến hay nghịch biến, tác động dương hay âm) theo
giả thuyết mà chúng ta đã nêu.

-

Để kiểm định giả thuyết, ta thực hiện xem xét 2 yếu tố:
+ Yếu tố 1: Độ phù hợp của mơ hình (Model Fit), theo tiêu chuẩn như bảng:
Chỉ số
Chi-square/df (cmin/df)
p-value for the model
CFI
GFI
AGFI
SRMR
RMSEA
PCLOSE

Tiêu chuẩn
<3 good; <5 sometimes
permissible
>0,05
>0,95 great; >0,90 traditional;
>0,80 sometimes permissible
>0,95
>0,80
<0,09

<0,05 good; 0,05-0,10
moderate; > 0,10 bad
>0,05

+ Xem xét kết quả bảng Regression Weights: để chúng ta xem xét nên chấp nhận
hay loại bỏ giả thuyết, với điều kiện:
•

Giá trị P < 0,05 ta chấp nhận giả thuyết;


•

Giá trị P > 0,05: ta loại bỏ giả thuyết.

•

Giá trị cột Estimate là âm hay dương. Nếu dương là tác động tích cực và âm là
tác động tiêu cực.

•

Noted: Nếu giá trị cột P đã loại bỏ thì ta không xét giá trị cột Estimate.

2. Thực hành:
Bước 1: Ta thực hiện vẽ lại sơ đồ mơ hình nghiên cứu mà ta đề xuất như sau:
Trong giao diện màn hình AMOS, ta thực hiện vẽ mơ hình:

Bước 2: ta chạy SEM giống như thao tác chạy phân tích CFA.

Bước 3: ta vào mục View text để kiểm tra độ phù hợp của mơ hình (Model Fit):

Ta xem xét kết quả bảng sau:
Chỉ số
Chi-square/df (cmin/df)
p-value for the model
CFI
GFI
AGFI
SRMR
RMSEA
PCLOSE

Tiêu chuẩn
<3 good; <5 sometimes
permissible
>0,05
>0,95 great; >0,90
traditional; >0,80
sometimes permissible
>0,95
>0,80
<0,09
<0,05 good; 0,05-0,10
moderate; > 0,10 bad
>0,05

Kết quả
2,377: good

0,000
0,923: traditional
0,838
0,813
0,067
0,060: moderate
0,000

Tuy nhiên, ta không xem xét hết các chỉ số bảng trên, mà ta chỉ xem xét vài chỉ số:
Chỉ số

Tiêu chuẩn

Kết quả


Chi-square/df (cmin/df)
CFI
AGFI
SRMR
RMSEA

<3 good; <5 sometimes
permissible
>0,95 great; >0,90
traditional; >0,80
sometimes permissible
>0,80
<0,09
<0,05 good; 0,05-0,10

moderate; > 0,10 bad

2,377: good
0,923: traditional
0,813
0,067
0,060: moderate

Qua giá trị bảng dưới ta thấy thỏa điều kiện về độ phù hợp của mơ hình. Kết luận mơ
hình nghiên cứu đề xuất là phù hợp.
Bước 4: ta xem xét kết quả bảng Regression Weights:

Ta thấy:
-

Biến Playful có tác động đến biến phụ thuộc Useful và tác động tích cực (giá trị
P = *** < 0,05 nên thỏa điều kiện và giá trị Estimate +)


-

Biến Playful có tác động đến biến phụ thuộc CompUse và tác động tích cực
(giá trị P = *** < 0,05 nên thỏa điều kiện và giá trị Estimate +)

-

Biến Anxiety khơng có tác động đến biến phụ thuộc Useful (giá trị P = 0,303 >
0,05 nên không thỏa điều kiện)

-

Biến Anxiety khơng có tác động đến biến phụ thuộc CompUse (giá trị P = 0,132 >
0,05 nên không thỏa điều kiện)

-

Biến Playful có tác động đến biến phụ thuộc Information và tác động tích cực
(giá trị P = *** < 0,05 nên thỏa điều kiện và giá trị Estimate +)

-

Biến Useful có tác động đến biến phụ thuộc Information và tác động tích cực
(giá trị P = *** < 0,05 nên thỏa điều kiện và giá trị Estimate +)

-

Biến Useful có tác động đến biến phụ thuộc Decision và tác động tích cực (giá
trị P = *** < 0,05 nên thỏa điều kiện và giá trị Estimate +)

-

Biến CompUse khơng có tác động đến biến phụ thuộc Decision (giá trị P = 0,748
> 0,05 nên không thỏa điều kiện)

-

Biến CompUse khơng có tác động đến biến phụ thuộc Information (giá trị P =
0,114 > 0,05 nên không thỏa điều kiện)

-

Biến Anxiety khơng có tác động đến biến phụ thuộc Decision (giá trị P = 0,970 >
0,05 nên không thỏa điều kiện)
Bước 5: Kết luận

STT

Giả thuyết

Chấp nhận/loại bỏ

Ghi chú

1

Playful có tác động đến Useful

Chấp nhận

Tác
động
tích cực

2

Playful có tác động đến CompUse

Chấp nhận

Tác

động
tích cực

3

Anxiety có tác động đến Useful

Loại bỏ


4

Anxiety có tác động đến Useful

Loại bỏ

5

Playful có tác động đến Information

Chấp nhận

Tác
động
tích cực

6

Useful có tác động đến Information

Chấp nhận

Tác
động
tích cực

7

Useful có tác động đến Decision

Chấp nhận

Tác
động
tích cực

8

CompUse tác động đến Decision

Loại bỏ

9

CompUse có tác động đến Information

Loại bỏ

10

Anxiety có tác động đến Decision

Loại bỏ

Xin cảm ơn!