Nếu các nhân tố của bạn
không chứng minh độ giá trị và độ tin cậy , việc chạy SEM sẽ không có ích gì,
vì rác đầu vào sẽ dẫn đến rác đầu ra (garbage in, garbage out). Có một vài biện
pháp hữu ích cho việc xác lập tính hợp lệ và độ tin cậy: Độ tin cậy tổng hợp
Composite Reliability (CR), Phương sai trích Average Variance Extracted
(AVE), Maximum Shared Variance (MSV) và Average Shared Variance (ASV). Các
ngưỡng cho các giá trị này như sau:
Độ tin cậy:
– CR> 0,7
Độ giá trị hội tụ
Convergent Validity :
– AVE> 0.5
Độ giá trị phân biệt
Discriminant Validity :
– MSV <AVE
– Căn bậc hai của AVE
> các tương quan giữa hai khái niệm
Nếu giá trị hội tụ không
thỏa, do biến quan sát không có tương quan với những biến khác trong cùng nhân
tố,nghĩa là biến tiềm ẩn không được giải thích tốt bởi các biến quan sát của nó.
Nếu giá trị phân biệt
không thỏa, do biến quan sát có tương quan cao với biến quan sát khác nằm ở
nhân tố khác. nghĩa là biến tiềm ẩn được giải thích tốt hơn bởi những biến quan
sát ( của nhân tố khác) hơn là những biến quan sát của chính nó.
Nếu bạn cần trích dẫn, cứ dựa vào sách này nhé:"Hair, J., Black, W., Babin, B., and Anderson, R. (2010). Multivariate data analysis (7th ed.): Prentice-Hall, Inc. Upper Saddle River, NJ, USA."
Nếu bạn cần trích dẫn, cứ dựa vào sách này nhé:"Hair, J., Black, W., Babin, B., and Anderson, R. (2010). Multivariate data analysis (7th ed.): Prentice-Hall, Inc. Upper Saddle River, NJ, USA."
0 nhận xét:
Đăng nhận xét