Bài giảng amos

BÀI GIẢNG AMOS Nội dung chính Vẽ sơ đồ mô hình phân tích trong AMOS Hồi quy trong AMOS Phân tích CFA trong AMOS Phân tích SEM trong AMOS BÀI 1: VẼ SƠ ĐỒ TRONG AMOS Vẽ mô hình hồi quy trong AMOS Mô hình kiểm định CFA trong AMOS Mô hình SEM trong AMOS Anh/chị tìm sự khác biệt trong 3 mô hình trên? Các khái niệm: Biến quan sát (observed variable): được đo lường bằng một câu hỏi, kí hiệu hình chữ nhật Biến tiềm ẩn (latent variable): đo lường bằng nhiều biến quan sát Các thao tác vẽ trên AMOS: Khởi động chương trình: Start/program/AMOS/AMOS GRAPHICS Hoặc kích biểu tượng trên DESTOP. Anh/chị hãy vẽ 3 biểu đồ trên XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỒI QUY TRONG AMOS Mô tả mối quan hệ tác động giữa một hoặc nhiều biến độc lập (quan sát hoặc biến tiềm ẩn) tác động vào biến phụ thuộc (biến quan sát hoặc biến tiềm ẩn). Các bước xây dựng mô hình trong AMOS hoàn chỉnh: Tình huống 1: Anh/chị kiểm định giả thiết về mối quan hệ tác động giữa CPQC, CPTT, KMNTD đến doanh số của công ty (độ tin cậy 90%). (dùng bài tập Hoi quy bang mo hinh nhan qua.sav). Tình huống 2: Anh/chị kiểm định mô hình giả thiết về mối quan hệ giữa mức lương hiện (salary) tại dưới sự tác động của hai biến lương khởi điểm (salbegin) và số tháng làm việc trước đó (prevexp) với độ tin cậy 95%. Bước 1: Chọn dữ liệu phục vụ cho mô hình: Bước 2: Vẽ mô hình nghiên cứu giả thiết, hiệu chỉnh kích cỡ mô hình phù hợp. Bước 3: Gắn tên biến, nhãn biến cho các biến tương ứng trong mô hình, gắn các tham số (nếu có) vào các các mối quan hệ giữa các biến. (biến quan sát, sai số và biến tiềm ẩn,). Bước 4: Gắn các chỉ số kiểm định (Chi-square, df, chi-square/df, p, GFI, CFI, TFI, RMSEA). Bước 5: Chọn các thuộc tính cho bảng tính kết quả. Bước 6: Ước lượng mô hình (Calculate estimates) Bước 7: Đọc bảng kết quả (View text output) và kiểm định mô hình Kết quả mô hình chưa chuẩn hóa Covariance Mean, variance Hệ số hồi quy Kết quả mô hình đã chuẩn hóa Anh/chị cho biết vai trò của hệ số hồi quy đã chuẩn hóa này??? Kiểm định mô hình Regression weights: Standardized regression weights: Square multiple regressions. Kiểm định mô hình (bằng excel). Scalar Estimates (Group number 1 - Default model) Maximum Likelihood Estimates Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label DS <--- CPQC 7,338 2,356 3,114 ,002 DS <--- CPTT 5,912 1,855 3,187 ,001 DS <--- KMNTD -4,143 5,452 -,760 ,447 Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate DS <--- CPQC ,511 DS <--- CPTT ,635 DS <--- KMNTD -,147 Means: (Group number 1 - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label CPQC 42,400 1,790 23,686 *** CPTT 62,300 2,761 22,564 *** KMNTD 23,010 ,912 25,238 *** Intercepts: (Group number 1 - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label DS -64,132 94,457 -,679 ,497 Covariances: (Group number 1 - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label CPQC CPTT 25,780 17,138 1,504 ,133 CPQC KMNTD 7,976 5,571 1,432 ,152 CPTT KMNTD 16,367 9,316 1,757 ,079 Correlations: (Group number 1 - Default model) Estimate CPQC CPTT ,580 CPQC KMNTD ,543 CPTT KMNTD ,722 Variances: (Group number 1 - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label CPQC 28,840 13,595 2,121 ,034 CPTT 68,610 32,343 2,121 ,034 KMNTD 7,481 3,527 2,121 ,034 e1 910,375 429,155 2,121 ,034 Squared Multiple Correlations: (Group number 1 - Default model) Estimate DS ,847 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: Kiểm định mô hình đo lường có đạt yêu cầu? 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: 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. Chi square điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df): = 0,9: (Bentler&Bonett, 1980). Chỉ số thích hợp so sánh (CFI – Comparative fit index) >= 0,9 Chỉ số Tuckey & Lewis (TLI: Tukey and Lewis index) >= 0,9 Chỉ số phù hợp GFI (goodness of fit index) >=0,9 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: (rC) (Joereskog, 1971): Hệ số tổng phương sai trích (rVC): ((Fornell&Larcker, 1981) li: Trọng số chuẩn hóa của biến quan sát thứ i (1-li2): 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 (lC) 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). Tình huống 1 : từ kết quả phân tích EFA của dữ liệu Khao sat nhan vien.sav, đã hình thành 6 nhân tố là lãnh đạo, thăng tiến, đồng nghiệp, lương thưởng, bảo hiểm, công việc và trung thành. Đồng thời, khái niệm (nhân tố) trung thành cũng được hình thành trong vai trò là biến phụ thuộc. Với mục đích xác định lại mô hình trên có đạt yêu cầu, và các thanh đo trên có đạt yêu cầu là một thang đo tốt? Anh/chị dùng phân tích CFA để thực hiện hai yêu cầu trên. Tình huống 2: Từ kết quả EFA của dữ liệu về MDHL nguoi nop thue.sav đã hình thành nên nhóm 3 nhân tố Cán bộ lịch sự, trang thiết bị tốt, hiệu quả làm việc cao và nhân tố Hài Lòng. Anh/chị hãy đánh giá lại thang đo của mô hình trên bằng phương pháp CFA. Các bước thực hiện Bước 1: Chọn dữ liệu phục vụ cho mô hình: Bước 2: Vẽ mô hình nghiên cứu giả thiết, hiệu chỉnh kích cỡ mô hình phù hợp. Bước 3: Gắn tên biến, nhãn biến cho các biến tương ứng trong mô hình, gắn các tham số (nếu có) vào các các mối quan hệ giữa các biến. (biến quan sát, sai số và biến tiềm ẩn,). Bước 4: Gắn các chỉ số kiểm định (Chi-square, df, chi-square/df, p, GFI, CFI, TFI, RMSEA). Bước 5: Chọn các thuộc tính cho bảng tính kết quả. (chú ý một số thuộc tính không giống các thuộc tính trong phân tích hồi quy). Bước 6: Ước lượng mô hình (Calculate estimates) Bước 7: Đọc bảng kết quả (View text output) và kiểm định mô hình Kết quả dạng sơ đồ chưa chuẩn hóa. Kết quả dạng sơ đồ đã chuẩn hóa Bảng kết quả các hệ số ước lượng chưa chuẩn hóa: Xem xét các giá trị kiểm định Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label cldv12 <--- F1 1,000 cldv11 <--- F1 1,099 ,108 10,204 *** cldv10 <--- F1 ,970 ,108 9,017 *** cldv9 <--- F1 1,093 ,106 10,269 *** cldv16 <--- F2 1,000 cldv15 <--- F2 1,033 ,138 7,507 *** cldv14 <--- F2 ,879 ,132 6,676 *** cldv13 <--- F2 1,087 ,154 7,076 *** cldv7 <--- F3 1,000 cldv6 <--- F3 ,968 ,098 9,835 *** cldv5 <--- F3 1,100 ,117 9,429 *** HL1 <--- Y 1,000 HL2 <--- Y ,956 ,099 9,675 *** HL3 <--- Y ,955 ,103 9,277 *** Bảng kết quả các hệ số ước lượng đã chuẩn hóa: Các trọng số đã chuẩn hóa này phải thoải điều kiện >=0,5 Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate cldv12 <--- F1 ,815 cldv11 <--- F1 ,862 cldv10 <--- F1 ,788 cldv9 <--- F1 ,866 cldv16 <--- F2 ,804 cldv15 <--- F2 ,740 cldv14 <--- F2 ,665 cldv13 <--- F2 ,701 cldv7 <--- F3 ,826 cldv6 <--- F3 ,861 cldv5 <--- F3 ,828 HL1 <--- Y ,776 HL2 <--- Y ,890 HL3 <--- Y ,855 Hiệp phương sai: Kiểm định hiệp phương sai giữa các khái niệm Covariances: (Group number 1 - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label F1 F2 ,295 ,082 3,617 *** F1 F3 ,538 ,114 4,709 *** F2 F3 ,386 ,090 4,280 *** F1 Y ,534 ,109 4,876 *** F2 Y ,426 ,089 4,759 *** F3 Y ,449 ,103 4,339 *** Kiểm định phương sai Variances: (Group number 1 - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label F1 ,780 ,159 4,907 *** F2 ,498 ,108 4,602 *** F3 ,817 ,166 4,918 *** Y ,662 ,146 4,545 *** e4 ,393 ,067 5,838 *** e3 ,327 ,063 5,214 *** e2 ,448 ,074 6,077 *** e1 ,311 ,061 5,140 *** e8 ,273 ,055 4,925 *** e7 ,440 ,077 5,692 *** e6 ,486 ,078 6,214 *** e5 ,611 ,102 5,999 *** e11 ,380 ,073 5,187 *** e10 ,267 ,059 4,525 *** e9 ,452 ,088 5,150 *** e12 ,436 ,072 6,062 *** e13 ,159 ,037 4,317 *** e14 ,222 ,043 5,115 *** Kết luận từ mô hình: Kết luận về mức độ phù hợp chung: Chi-square/df, GFI, CFI, TLI và RMSEA Kết luận về tính đơn nguyên: thỏa mãn dữ liệu thị trường Kết luận về tính hội tụ: Kết luận từ các trọng số chuẩn hóa >=0,5. Kết luận về độ tin cậy: Cronbach’s alpha Kết luận về độ tin cậy tổng hợp ρc. Kết luận về tổng phương sai trích được ρVC (tính từ excel) Cải thiện mô hình: Tìm cách giảm giá trị Chi Bình Phương