Các bạn thường thấy các đánh giá này trong phân tích CFA hay trong SEM. Tuy nhiên có thể các bạn không biết rằng các thủ tục vẫn chạy với mục đích hiệu chỉnh để thang đo đạt được các tính chất trên. Đây chính là việc đánh giá chất lượng của một thang đo (mô hình đo lường kết quả) hoặc hiểu chỉnh để được mô hình tốt, tức là các tính chất: Độ tin cậy, Hội tụ và phân biệt. Tất nhiên khi đưa lên AMOS hay Smart PLS thì chúng đã được tích hợp để tính ra 1 số chỉ số nhanh chóng giúp ta đánh giá, tuy nhiên chưa cần dùng đến chúng ta vấn có khả năng đánh giá được phần nào các tính chất ấy

Độ tin cậy của các thang đo đơn hướng

Chi tiết xem bài viết này: https://ungdung.hotronghiencuu.com/do-tin-cay-cua-thang-do-phan-tich-cfa

Độ tin cậy được đo lường bằng 3 chỉ số: (1) Hệ số nhất quán nội tại Cronbach’ Alpha, (2) Hệ số tin cậy tổng hợp CR và (3) Phương sai trích AVE

Với tính chất không quá cầu kỳ ta thường kiểm tra tính chất này với thủ tục đơn giản nhất đó là chạy Cronbach’s Alpha với tiêu chuẩn alpha >=0.6 là đat (1 số nhà nghiên cứu yêu cầu tiêu chuẩn >=0.7). Như vậy để chính xác thì bắt buộc phải kiểm tra Cronbach’s Alpha cho mỗi nhóm được hình thành sau cùng (tức là sau khi phân tích EFA) bất kể ban đầu bạn chạy hay không chạy Cronbach’s Alpha

Nâng cao

Các bạn cũng có thể tính thêm AVE với thủ tục phân tích EFA bằng cách sau

+ Đưa riêng các biến của từng nhóm vào

+ Chọn phép trích Principal axis factoring và phép xoay Prpmax

+ Đây chính là kết quả, tính tương tự như AMOS/ Smart PLS

Tính hội tụ

Xem thêm bài viết này: https://ungdung.hotronghiencuu.com/tinh-hoi-tu

Tính chất này thể hiện ở 2 điểm (1) xem xét các hệ số tải chéo khi phân tích EFA, các hệ số tải phải thoả mãn tính chất “Hệ số tải cho nhóm chính (nhóm của nó) phải lớn hơn tất cả các hệ số tải lên các nhóm khác” và (2) phương sai trích AVE >0.5

Hệ quả của tiêu chuẩn đảm bào AVE là một số tiêu chuẩn thứ phát

+(1) Trong phân tích cronbach’s alpha các hệ số tương quan biến-tổng phải >0.3 (Một số yêu cầu >0.4)

+(2) Các hệ số tải cho nhóm chính phải >0.5. (Một số yêu cầu là 0.55 nhưng 1 số chỉ yêu cầu 0.45 tuỳ cỡ mẫu.

Như vậy nếu có kiểm tra AVE thì việc loại biến ở Cronbach’s Alpha hay dựa vào độ lớn của hệ số tải là không quá khắt khe. Nhưng nếu không kiểm tra thì nên áp dụng tiêu chuẩn chặt chẽn cho chúng.

Tính phân biệt

Xem thêm: https://ungdung.hotronghiencuu.com/tinh-phan-biet

Để đơn giản ta chỉ cần áp dụng nguyên tắc rằng chênh lệch hệ số tải lớn nhất (tải cho nhóm chính) và các hệ số tải khác (tải chéo) phải lớn hơn 0.3

Ngoài ra để chặt chẽ ta có thể áp dụng thêm 2 dấu hiệu đó là

+(1) Hệ số tương quan của các biến đôi một khác 1

+(2) Căn bậc hai của AVE của 1 biến (factor) lớn hơn tất cả hệ số tương quan của nó với các biến (factor) khác

Để kiểm tra chúng các bạn tính biến đại diện (có thể lưu tự động khi phân tích riêng cho từng nhóm) và chạy tương quan pearson để lấy hệ số tương quan. AVE đã biết cách tính ở trên.

Như vậy các bạn có thể dùng kết hợp Cronbach’s alpha, EFA (có thể cả tương quan Preason) để kiểm tra các tính chất trên.