Phim Mỹ

[phim my][bleft]

Phim ấn độ

[phim an do][grids]

Phim hài

[phim hai][twocolumns]

Phim hàn quốc

[phim han quoc][bsummary]

Seo wordpress

[wordpress][bsummary]

Tự học amos - Phân tích nhân tố khẳng định CFA trong mô hình tuyến tính Sem trên Amos

Bài viết liên quan: Đi đây đó
Chào các tiếp nối chuỗi bài viết về tự học amos, hôm nay mình sẽ trình bày về lý thuyết phân tích nhân tố khẳng định CFA.

Nội dung của bài viết phân tích CFA bao gồm:


* Vài nét về lý thuyết phân tích nhân tố khẳng định.
* Một vài chú ý khi chạy phân tích nhân tố CFA.
phan tich nhan to khang dinh cfa
Tự học spss - Phân tích CFA
PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHẲNG ĐỊNH CFA
Từ kết quả của phân tích nhân tố khám phá, bên cạnh kiểm định thang đo Crondbach’s alpha. CFA giúp ta thực hiện thêm 2 yêu cầu sau:
1.     Kiểm định mô hình đo lường có đạt yêu cầu?
2.     Các thang đo có đạt yêu cầu của một thang đo tốt không?
Vài nét về lý thuyết:
Đo lường mức độ phù hợp của mô hình với thông tin thị trường, người ta thường sử dụng các chỉ số sau: Mô hình được xem là thích hợp khi:
1.     Chi Square (CMIN) có P_value >0,05. Nhược điểm, phụ thuộc vào kích thước mẫu. Mẫu càng lớn, xác xuất P_value càng nhỏ.
2.     Chi square điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df): <2, một số trường hợp CMIN/df có thể nhỏ hơn 3 (Carmines&Mciver,1981) >= 0,9: (Bentler&Bonett, 1980).
3.     Chỉ số thích hợp so sánh (CFI – Comparative fit index) >= 0,9
4.     Chỉ số Tuckey & Lewis (TLI: Tukey and Lewis index) >= 0,9
5.     Chỉ số phù hợp GFI (goodness of fit index) >=0,9
6.     Chỉ số RMSEA (Root mean square error approximation): nhỏ hơn 0,8 (Thọ&Trang, 2008) hoặc 0,5 được xem là rất tốt (Steiger, 1990)

Chú ý: Khi thực hiện CFA, cần thực hiện thêm các đánh giá như:
Đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua 3 chỉ số:
-         Hệ số tin cậy tổng hợp: (rC) (Joereskog, 1971):
-         Hệ số tổng phương sai trích (rVC): ((Fornell&Larcker, 1981)

-       li: Trọng số chuẩn hóa của biến quan sát thứ i
-       (1-li2):  Phương sai của sai số đo lường biến quan sát thứ i.
-       Crondbach’s alpha:
Tính đơn nguyên: Unidimesionality: Mô hình có độ phù hợp với dữ liệu thị trường là điều kiện cần và đủ để tập biến quan sát đạt tính đơn hướng. (trừ trường hợp sai số của các biến quan sát có tương quan nhau. (Steenkam&Vantrijp, 1991)
Giá trị hội tụ: (Convergent validity): đạt được khi giá trị trọng số chuẩn hóa (lC) tối thiểu là 0,5 và có ý nghĩa thống kê. (sig<0,05). (Gerbing & Anderson, 1988).
Giá trị phân biệt (Discriminant validity) (tính trên excel) (trang 22)

Giá trị liên hệ lý thuyết: (Nomological validity): được đánh giá thông qua mô hình lý thuyết (Gerbing&Anderson, 1988).
loading...
l

Không có nhận xét nào: