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]

Phân tích nhân tố khám phá CFA trong tự học amos

Bài viết liên quan: Đi đây đó
Hiện nay khi làm luận văn thạc sĩ có hai phần mềm phân tích thống kê thường hay sử dụng là phần mềm spss chạy phân tích hồi quiphần mềm amos chạy mô hình tuyến tính sem.

Tiếp nối chuổi bài viết tự học amos, phim mỹ xin giới thiệu đến anh/chị các lý thuyết liên quan đến chạy phân tích CFA trong mô hình tuyến tính sem.

phan tich cfa, tu hoc amos, tự học amos, luan van thac si


Các luận văn hiện nay, các thầy cô rất thích học viên cao học sử dụng mô hình tuyến tính sem trên phần mềm amos để phân tích vì thấy được mối liên hệ đa chiều trong mô hình nghiên cứu mà mô hình hồi qui không có được.

Dù chạy mô hình tuyến tính Sem thì bắt buộc phải chạy phân tích EFA trong phần mềm spss và chạy phân tích cfa trong phần mềm sem.

Bài viết này xin giới thiệu đến anh chị cách chạy phân tích CFA và các cơ sở lý thuyết khi chạy phân tích CFA trên phần mềm Amos.

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: (C) (Joereskog, 1971):
- Hệ số tổng phương sai trích (VC): ((Fornell&Larcker, 1981)

i: Trọng số chuẩn hóa của biến quan sát thứ i
(1-i2):  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 (C) 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).

Phim mỹ hi vọng thông tin bên trên sẽ giúp anh/chị hiểu được cách chạy phân tích CFA trong mô hình sem bằng phần mềm amos

loading...
l

Không có nhận xét nào: