Việc thực hiện kiểm định tính hội tụ (convergent validity), tính phân biệt (discriminant validity) là rất cần thiết trong phân tích nhân tố khẳng định CFA. Nếu các thang đo không đảm bảo được điều kiện sẽ gây ra những sai lệch về kết quả phân tích, các ước lượng có được không thể hiện được ý nghĩa của dữ liệu và thực tế.
AMOS không hỗ trợ các chỉ số kiểm tra tính hội tụ, tính phân biệt trong phần mềm. Do đó chúng ta sẽ sử dụng các plugins được xây dựng bởi các nhà phát triển bên ngoài. Nổi tiếng nhất là bộ plugins và package của James Gaskin. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách xuất các chỉ số đánh giá tính hội tụ, tính phân biệt trên AMOS qua plugin Master Validity trên AMOS và package Stats Tools Package trên Excel của tác giả này.
1. Đánh giá độ tin cậy, tính hội tụ, tính phân biệt trong AMOS
Trong AMOS chúng ta thực hiện hai phân tích là CFA và SEM. Đánh giá độ tin cậy, tính hội tụ, tính phân biệt sẽ chỉ được phép thực hiện ở CFA.
Theo Hair và cộng sự (2010) và Hair và cộng sự (2016) chúng ta sử dụng các chỉ số AVE, MSV, bảng Fornell and Larcker để đánh giá tính hội tụ, tính phân biệt thang đo và chỉ số CR để đánh giá độ tin cậy tổng hợp.
Độ tin cậy (Reliability)
- Độ tin cậy tổng hợp (Composite Reliability) ≥ 0.7. Xem chi tiết chỉ số này tại đây
Tính hội tụ (Convergent Validity)
- Phương sai trung bình được trích Average Variance Extracted (AVE) ≥ 0.5. Xem chi tiết chỉ số này tại đây
Tính phân biệt (Discriminant Validity)
- Phương sai chia sẻ lớn nhất Maximum Shared Variance (MSV) < Average Variance Extracted (AVE)
- Căn bậc hai phương sai trung bình được trích Square Root of AVE (SQRTAVE) > Tương quan giữa các cấu trúc Inter-Construct Correlations trong bảng Fornell and Larcker. Xem chi tiết tại đây
Chúng ta sẽ làm quen với cách đọc bảng kết quả trước khi đi vào chi tiết cách thực hiện. Cấu trúc bảng gồm hai phần: các chỉ số CR, AVE, MSV (phần 1 khoanh màu hồng) và bảng Fornell and Larcker (phần 2 khoanh màu xanh)
Để đánh giá độ tin cậy chúng ta dựa vào:
- Chỉ số CR xem có lớn hơn 0.7 không, nếu lớn hơn tính hội tụ được đảm bảo.
- Nếu CR vi phạm dưới ngưỡng, công cụ sẽ báo bên dưới ngay phần Validity Concerns. Trong ví dụ thực hành ở trên, toàn bộ các nhân tố đều đảm bảo độ tin cậy.
Để đánh giá tính hội tụ chúng ta dựa vào:
- Chỉ số AVE xem có lớn hơn 0.5 không, nếu lớn hơn tính hội tụ được đảm bảo.
- Nếu AVE vi phạm dưới ngưỡng, công cụ sẽ báo bên dưới ngay phần Validity Concerns. Cụ thể trong ví dụ ở trên, thang đo QH vi phạm tính hội tụ do AVE nhỏ hơn 0.5. Công cụ để xuất thử loại bỏ biến QH1 để tăng AVE. Bạn thử thực hiện xóa biến QH1 khỏi diagram CFA và đánh giá lại.
Để đánh giá tính phân biệt chúng ta dựa vào:
- Chỉ số MSV xem có nhỏ hơn AVE không, nếu đảm bảo nhỏ hơn thì tính phân biệt được đảm bảo.
- Giá trị căn bậc hai AVE của một biến (giá trị bôi đậm đầu mỗi cột dọc theo mũi tên trong bảng Fornell and Larcker) lớn hơn tương quan giữa biến đó với các biến khác trong mô hình (vùng tô vàng trong bảng), tính phân biệt sẽ được đảm bảo.
Phần giá trị in đậm đầu mỗi cột chính là căn bậc hai chỉ số AVE của các nhân tố: căn bậc hai AVE của BH là 0.739, của TT là 0.751, của QH là 0.702... Phần giá trị nền vàng còn lại của cột là tương quan giữa nhân tố đó với các nhân tố khác trong mô hình: tương quan của BH và TT là 0.670, giữa BH với QH là 0.545, giữa TT và QH là 0.594...
Khi đọc kết quả, chúng ta sẽ xét hệ số tương quan của một cặp biến có nhỏ hơn 2 giá trị căn bậc hai AVE của cặp biến đó không, nếu có thì 2 biến này đảm bảo tính phân biệt, ngược lại vi phạm tính phân biệt. Ví dụ:
- Tương quan của BH và TT là 0.670
- Căn bậc hai AVE của BH là 0.739
- Căn bậc hai AVE của TT là 0.751
Do 0.670 nhỏ hơn 0.739 và 0.751, nên BH và NB đảm bảo tính phân biệt. Xem chi tiết lý thuyết và cách đọc bảng này tại đây
2. Kiểm tra Reliability và Validity bằng Tool online
Với tool online này bất kỳ phiên bản AMOS nào bạn cũng đều sử dụng được, không phải phụ thuộc vào plugins của bên thứ ba.
Bước 1: Truy cập vào công cụ Reliability and Validity online
Bạn nhấp vào đường link sau sẽ dẫn đến giao diện trang công cụ như bên dưới: https://dichvuspss.net/cong-cu/reliability-validity-tool/
Trong này có 2 khu vực:
(1): Dán bảng Standardized Regression Weights từ kết quả phân tích CFA trong AMOS.
(2): Dán bảng Correlations từ kết quả phân tích CFA trong AMOS.Bước 2: Đưa các bảng kết quả từ CFA vào công cụ
Thực hiện phân tích CFA, tại output chúng ta sẽ lấy hai bảng kết quả là Correlations và Standardized Regression Weights để đưa vào công cụ.
Copy bảng Standardized Regression Weights dán vào vùng trống số 1 của tool. Copy bảng Correlations dán vào vùng trống số 2 của tool.
Bước 3: Đọc nhận xét và copy bảng kết quả trình bày vào bài
Công cụ sẽ tính toán ra bảng đầy đủ thông số kèm phần nhận xét ở bên dưới. Nếu có vi phạm, công cụ sẽ bôi đỏ giá trị vi phạm và trình bày vấn đề ở phía bên dưới kèm với hướng xử lý.
Bạn có thể nhấp vào nút "Copy bảng" ở góc trên bên phải và cho vào Excel format bảng rồi trình bày vào file word bài luận, bài nghiên cứu.
Sau khi bạn xử lý như loại biến quan sát, bạn cần chạy lại phân tích CFA và copy bảng Standardized Regression Weights + bảng Correlations mới dán lại vào tool và tính toán lại.
3. Kiểm tra Reliability và Validity qua plugin Master Validity
Plugin Master Validity không được tích hợp sẵn trên AMOS mà được cài ngoài vào. Plugin này hiện tại chỉ được phát triển trên AMOS từ phiên bản 23 trở đi. Nếu bạn đang sử dụng bảng AMOS thấp hơn, bạn cần tải bản AMOS 24 + Plugins sau đây để cài đặt và sử dụng. Link tải tại: Link tải các phiên bản AMOS 20, AMOS 24 full bản quyền.
Lưu ý rằng, chúng ta chỉ đánh giá tính hội tụ, phân biệt trong phân tích CFA, không thể thực hiện cho SEM. Tại giao diện CFA, vào Plugins > Validity and Reliability Test.
Lúc này phần mềm sẽ mở 1 file .html chứa bảng kết quả trên trình duyệt mặc định của máy tính, cách đọc các chỉ số cũng tương tự vậy.
Khi có biến quan sát được loại bỏ, chúng ta sẽ quay lại diagram CFA xóa biến quan sát này khỏi mô hình, thực hiện phân tích lại CFA và đánh giá lại tính hội tụ, tính phân biệt một lần nữa. Kết quả bên dưới chỉ số AVE của QH đã tăng lên sau khi loại bỏ QH1.
Ở phần tương quan giữa các cấu trúc biến của bảng Fornell and Larcker, chúng ta thấy các ký hiệu dấu *. Ký hiệu này biểu thị rằng hệ số tương quan của cặp biến đó có ý nghĩa ở mức ý nghĩa thống kê bao nhiêu, dưới đây là bảng mức ý nghĩa thống kê tương ứng các ký hiệu:
† p-value < 0.100 (10%)
* p-value < 0.050 (5%)
** p-value < 0.010 (1%)
*** p-value < 0.001 (0.1%)
Nếu bạn gặp khó khăn khi phân tích SPSS và AMOS khi data thu thập được không được tốt, các chỉ số Model Fit không đảm bảo, vi phạm các validity và reliability. Các bạn có thể tham khảo dịch vụ hỗ trợ xử lý AMOS của Phạm Lộc Blog ở đây xem có giúp được bạn không nhé.