Tag Archives: Discriminant validity

Convergent Validity , Discriminant Validity, Reliability in CFA – Độ giá trị hội tụ, Độ giá trị phân biệt,Độ tin cậy khi phân tích CFA

Giới thiệu:

Nhóm MBA Bách Khoa bàn về độ giá trị hội tụ, độ giá trị phân biệt và độ tin cậy khi phân tích CFA. Lưu ý những khái niệm này cũng có khi chạy Cronbach's alpha và EFA với SPSS( link này: http://phantichspss.com/gia-tri-hoi-tu-va-gia-tri-phan-biet-trong-spss-la-gi.html). Nhưng bên đây xài Amos nhé.

Lý do phải đánh giá chỉ tiêu này

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."

Trên đây là Convergent Validity , Discriminant Validity, Reliability in CFA – Độ giá trị hội tụ, Độ giá trị phân biệt,Độ tin cậy khi phân tích CFA, các bạn cần hỗ trợ khi làm bài, xử lý số liệu cứ liên hệ nhóm nhé.

Liên hệ:

-Zalo/viber qua số điện thoại so-alo

-Facebook: http://facebook.com/hoidapSPSS/

-Email: hotrospss@gmail.com

 

Giá trị hội tụ và giá trị phân biệt trong SPSS là gì?

Nhóm MBA Bách Khoa giới thiệu các nội dung sau trong bài:

  • Giá trị hội tụ là gì, cách xác định một nhân tố có đạt giá trị hội tụ không?
  • Giá trị phân biệt là gì, tiêu chuẩn xác định ra sao?

Hai khái niệm Giá trị hội tụ và giá trị phân biệt xuất hiện trong khi bạn phân tích nhân tố EFA. Nhìn vào bảng ma trận xoay để đánh giá Giá trị hội tụ và Giá trị phân biệt nhé.

Giá trị hội tụ (Convergent validity)

Định nghĩa: Giá trị hội tụ có nghĩa là các biến trong một yếu tố có mối tương quan cao. Điều này được thể hiện bằng các hệ số nhân tố. Hệ số tải phụ thuộc vào kích thước mẫu của bộ dữ liệu của bạn. Nói chung, kích thước mẫu càng nhỏ thì hệ số tải yêu cầu càng cao.  Bất kể kích thước mẫu, quy tắc thông dụng tốt nhất là để tải lớn hơn 0.500 .

Cách xác định một nhân tố có đạt giá trị hội tụ: Hình bên dưới có 6 nhân tố tương ứng với 6 cột 1 2 3 4 5 6. Ta thấy trong từng cột, một nhân tố đạt giá trị hội tụ nếu hệ số tải nhân tố factor loading > 0.5 . Trong nhân tố thứ 1, có một biến làm cho nhân tố này không đạt độ giá trị hội tụ, đó là biến DAPUNG1 ( hệ số tải = 0.35) nên trong thực tế cần phải loại bỏ câu này ra và chạy lại EFA nhé.

loai bien efa 1

Giá trị phân biệt (Discriminant validity)

Định nghĩa giá trị phân biệt: là mức độ mà các yếu tố khác biệt với nhau và không tương quan với nhau. Nguyên tắc là các biến phải liên quan nhiều hơn đến yếu tố của chúng so với các yếu tố khác.

Có hai phương pháp chính để xác định giá trị phân biệt trong phân tích nhân tố:

Phương pháp đầu tiên là kiểm tra ma trận pattern matrix hoặc rotated component matrix. Tiêu chuẩn xác định giá trị phân biệt như sau: Các biến nên có hệ số tải lớn chỉ trên một nhân tố. Nếu "cross-loadings" tồn tại (biến tải trên nhiều yếu tố), thì tải chéo nên khác nhau nhiều hơn 0.3. Có nghĩa là trong cùng một dòng, hệ số tải lớn nhất và hệ số tải lớn nhì phải chênh nhau ít nhất là 0.3 . Trong hình bên dưới , có hai item không đạt giá trị phân biệt được tô màu đỏ.

loai-bien-efa-2

Phương pháp thứ hai ít được sử dụng hơn là kiểm tra ma trận tương quan yếu tố. Mối tương quan giữa các yếu tố không được vượt quá 0,7. Bởi vì tương quan lớn hơn 0,7 cho thấy shared variance lớn hơn 50%(0.7 * 0.7 = 49% shared variance). ( bảng này chỉ hiển thị khi chạy bằng phương pháp Principal Axis Factoring + Promax)

Như vậy nhóm MBA Bách Khoa đã trình bài các vấn đề liên quan đến khái niệm Giá trị hội tụ và giá trị phân biệt . Các bạn có cần hỗ trợ cứ liên hệ nhóm nhé.

-Viber/zalo qua số điện thoại so-alo

-Facebook: http://facebook.com/hoidapSPSS/

-Email: hotrospss@gmail.com