Chương 4 - Phát triển và Kiểm định Thang Đo Môn Phân tích dữ liệu trong kinh doanh | Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh

Scale development and testing
XÂY DỰNG VÀ KIỂM ĐỊNH THANG ĐO 1
Qui trình xây dựng và đánh giá thang đo Tra lý thuyết Thang đo nháp đầu
Thảo luận nhóm Thảo luận tay đôi Nghiên cứu kinh nghiệm Thang đo nháp cuối Tương quan biến-tổng bộ Độ tin cậy Cronbach alpha sơ iá g định lượng g EFA n Trọng số nhân tố EFA á Đ Phương sai trích Thang đo chính thức Tương quan biến-tổng Độ tin cậy Cronbach alpha c ứ ht h EFA Trọng số nhân tố EFA ín Phương sai trích ch iág Trọng số nhân tố CFA h n Độ tin cậy tổng hợp á Đ Phương sai CFA SEM
Giá trị liên hệ lý thuyết tríchThông tin cấu trúc Nguyễn Đình Thọ (2007) KHÁI NIỆM VÀ ỨNG DỤNG
Một số biến có thể đo trực tiếp: Tốc độ, chiều cao, cân nặng,...
□ Một số biến khác không thể đo trực tiếp bằng một câu hỏi:
Tính sáng tạo, hạnh phúc, sự hài lòng, sự thoải mái,.
□ Các biến này cần được tạo ra một cách gián tiếp từ nhiều câu hỏi khác nhau.
Mô hình nghiên cứu & khái niệm
Trong nghiên cứu định lượng cần đo lường các khái niệm
dùng trong nghiên cứu (construct).
Một mô hình nghiên cứu đơn giản bên dưới có 3 khái niệm:
Giá trị dịch vụ, chất lượng dịch vụ và sự hài lòng. Việc đo
3 khái niệm này không đơn giản Giá trị dịch vụ Chaát löôïng dòch vuï H1 (+) H2 (+) Söï haøi loøng 4
Khái niệm nghiên cứu và thang đo
□ Bậc của khái niệm
■ Khái niệm đơn hướng (unidimensional construct)
■ Khái niệm đa hướng (multidimensional construct)
□ Khái niệm đơn hướng: dùng các yếu tố
thành phần (items) để đo lường
□ Khái niệm đa hướng: bao gồm nhiều bộ
phận hay biến tiềm ẩn, mổi biến tiềm ẩn sẽ
sử dụng các yếu tố thành phần để (items) đo lường NHP 9
Khái niệm nghiên cứu và thang đo
Ví dụ về thang đo đơn hướng item1 Khái niệm item2 nghiên cứu item3 item4 NHP 10
Khái niệm nghiên cứu và thang đo
Ví dụ về thang đo đa hướng Khái niệm item1 nghiên cứu bậc 1.1 item2 Khái niệm item3 nghiên cứu Bậc 1 item4 Khái niệm nghiên cứu item5 bậc 1.2 item6 NHP 11
Khái niệm nghiên cứu và thang đo
□ Các đặc trưng của đo lường
■ Hướng: đơn/đa hướng
■ Độ tin cậy: thể hiện các yếu tố thành phần có
đo được khái niệm nghiên cứu hay không. Độ tin
cậy được kiểm định bằng hệ số cronbach alpha
■ Giá trị: nội dung, hội tụ, phân biệt, liên hệ lý
thuyết, và giá trị tiêu chuẩn NHP 15
Khái niệm nghiên cứu và thang đo
□ Giá trị nội dung: thang đo có bao trùm đầy đủ các
nội dung/khía cạnh của khái niệm
□ Giá trị hội tụ: mức độ hội tụ của thang đo sau
nhiều lần đo lường lập lại. Kết quả của các lần đo
lường này phải có hệ số tương quan cao
□ Giá trị phân biệt: hai thang đo đo lường hai khái
niệm khác nhau phải khác nhau
□ Giá trị liên hệ lý thuyết: nói lên mối quan hệ của
khái niệm với các khái niệm khác trong hệ thống lý
thuyết. Mổi khác niệm phải là một thành phần của
một lý thuyết rộng hơn
□ Giá trị tiêu chuẩn: mức độ liên kết của khái niệm
với khái niệm khác đóng vai trò là tiêu chuẩn để so sánh NHP 16 Phân tích các mục hỏi
Tìm ra và giữ lại những mục hỏi có ý nghĩa
giúp đo lường được một khía cạnh của khái
niệm nghiên cứu từ danh sách các mục hỏi
ban đầu -> kiểm tra tính đơn hướng
Đánh giá độ tin cậy của thang đo
(a) Hệ số tin cậy tổng hợp (composite reliability) c (Joreskog 1971 )
(b) Tổng phương sai trích được (variance extracted) vc (Fornell & Larcker 1981)
(c) Hệ số Cronbach’s Alpha 17
Độ tin cậy của thang đo
□ exceldemy.com/how-to-calculate-alpha-in- excel/
□ Tính toán hệ số cronbach alpha với SPSS
■ Nếu một hệ số tương quan của một biến quan
sát (item) so với biến tổng (item-total
correlation) ≥ 0,30 thì biến đó đạt yêu cầu.
■ Nếu cronbach alpha ≥ 0,60 thì thang đo có thể
chấp nhận được về độ tin cậy
(Nunnally & Bernstein, 1994)
Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0,70-0,80] NHP 19
Phân tích độ tin cậy của thang đo
□ Dùng hệ số cronbach alpha
■ Các yếu tố thành phần sẽ đo lường được một
biến (nhân tố) nếu cronbach alpha lớn hơn hoặc bằng:
□ 0.6 (nghiên cứu khám phá)
□ 0.7 (nghiên cứu giải thích)
□ 0.8 (nghiên cứu thực nghiệm)
■ Trên SPSS: vào scale, reliability NHP 20
Qui trình xây dựng và đánh giá thang đo Tra lý thuyết
Thảo luận nhóm Thảo luận tay Thang đo nháp đầu đôi Nghiên kinh nghiệm Thang đo nháp cuối Tương quan biến-tổng bộ Độ tin cậy Cronbach alpha sơ iá g định lượng g EFA n Trọng số nhân tố EFA á Đ Phương sai trích Thang đo chính thức Tương quan biến-tổng Độ tin cậy Cronbach alpha c ứ ht h EFA Trọng số nhân tố EFA ín Phương sai trích ch iág Trọng số nhân tố CFA h n Độ tin cậy tổng hợp á Đ Phương sai CFA SEM
Giá trị liên hệ lý thuyết tríchThông tin cấu trúc Nguyễn Đình Thọ (2007) KHÁI NIỆM VÀ ỨNG DỤNG
□ Phân tích nhân tố là tên chung của một nhóm các thủ tục
được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu hay
là các phương pháp rút gọn data.
□ Tìm mối liên quan của các biến liên tục dựa trên mối liên quan của chúng.
□ Phân tích nhiều biến và giải thích chúng bằng vài nhân tố.
□ Các biến có liên quan với nhau được nhóm lại với nhau và
tách ra khỏi các biến khác mà nó ít liên quan.
TIẾN HÀNH PHÂN TÍCH NHÂN TỐ Bước 6 Bước 5 Nhân Bước 4 Đặt số Bước 3 Xoay tên và Bước 2 Số các giải Bước 1 Xây lượng nhân thích Xác dựng nhân tố các định ma tố NT vấn trận đề tương quan
BƯỚC 1: XÁC ĐỊNH VẤN ĐỀ
□ Nhận diện các mục tiêu của phân tích nhân tố.
□ Các biến tham gia vào phân tích nhân tố phải được xác
định dựa vào các nghiên cứu trong quá khứ, phân tích lý
thuyết và đánh giá của các nhà nghiên cứu.
□ Biến phải được đo lường bằng thang đo định lượng
(khoảng cách hay tỷ lệ) và cỡ mẫu phải đủ lớn (ít nhất
phải bằng 4 hay 5 lần số biến trong phân tích nhân tố.
BƯỚC 2: XÂY DỰNG MA TRẬN TƯƠNG QUAN
□ The Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)
◦ Bartlett Test of Sphericity:
- KMO là một chỉ tiêu để xem xét sự thích hợp của
FA Nếu 0.5 ≤KMO ≤1 thì phân tích nhân tố là thích hợp.
- Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết H0: Độ tương
quan giữa các biến số quan sát bằng 0. Nếu kiểm định này
có ý nghĩa thống kê (sig < 0.05) thì các biến có tương quan
với nhau trong tổng thể.
BƯỚC 3: SỐ LƯỢNG NHÂN TỐ
□ Mục đích chính của bước này là xác định các nhân tố.
□ Có 5 phương pháp xác định số nhân tố: xác định từ
trước, dựa vào eigenvalue, biểu đồ dốc (scree plot),
phần trăm biến thiên giải thích được (percentage of
variance), chia đôi mẫu và kiểm nghiệm mức ý nghĩa.
BƯỚC 3: SỐ LƯỢNG NHÂN TỐ
Quyết định trước số nhân tố: qua phán đoán, nhà NC quyết định
số nhân tố trước khi phân tích.
Dựa vào phương sai tổng hợp của từng nhân tố (Eigenvalue):
những nhân tố có Eigenvalue > 1 mới được đưa vào mô hình. Nếu
số biến ban đầu ít hơn 20 thì cách tiếp cận này vẫn còn tác dụng.
Quyết định dựa vào phần trăm phương sai của từng nhân tố: Số
nhân tố được chọn vào mô hình phải có tổng phương sai tích lũy
giữa hai nhân tố lớn hơn 60%. (tùy thuộc vào vấn đề nghiên cứu
mức độ này có thể thấp hơn).
BƯỚC 3: SỐ LƯỢNG NHÂN TỐ
Total Variance Explained Component 1 2 3 4 5 6 Total 2.157 1.813 0.912 0.490 0.350 0.278 Initial % of Variance 35.957 30.214 15.206 8.168 5.829 4.625 Eigenvalues Cumulative % 35.957 66.172 81.378 89.546 95.375 100.000 Total 2.157 1.813 Extraction Sums of Squared % of Variance 35.957 30.214 Loadings Cumulative % 35.957 66.172 Total 2.154 1.817 Rotation Sums of Squared % of Variance 35.896 30.276 Loadings Cumulative % 35.896 66.172
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Để xác định giữ lại bao nhiêu factor, căn cứ vào 2 yếu tố:
Eigenvalue >1; The Scree Plot.