Về mặt thuật ngữ ChiSquare/df chính là CMIN/df. Giá trị này khi chạy đánh giá model fit trong AMOS thì ngưỡng đặt ra là phải bé hơn 3. Tuy nhiên nếu lỡ “xui” nó lớn hơn 3 thì sao? Bài này Nhóm MBA Hỗ Trợ SPSS sẽ cùng bạn xử lý nhé.
Chỉ số chisquare/df là gì?
Chỉ số ChiSquare/df chính là kết quả của phép chia CMIN cho bậc tự do DF như ảnh trên. Nghĩa là 1.475 = 746.157/506. Chỉ số này khá quan trọng, vì đa số các chỉ số model fit trong AMOS đều tính dựa trên chỉ số này.
Một số cách giảm chỉ số chisquare/df xuống dưới ngưỡng 3 trong AMOS
Để giảm chỉ số ChiSquare/df trong AMOS, có một số cách bạn có thể thử:
1. Thêm dữ liệu để tăng kích cỡ mẫu lớn hơn
Một cách để giảm chỉ số ChiSquare/df là tăng kích thước mẫu của bài, thông thường bài luận với AMOS nên sử dụng cỡ mẫu trên 300. Dữ liệu lớn hơn thường có xu hướng tạo ra các chỉ số fit tốt hơn.
2. Loại bỏ các biến không cần thiết hoặc không quan trọng
Nếu có biến không quan trọng hoặc không đóng góp nhiều vào mô hình, hãy loại bỏ chúng để giảm độ phức tạp của mô hình. Vì theo kinh nghiệm số biến trong mô hình càng ít thì độ phù hợp càng cao. Ví dụ một bài có tầm 35 biến trong mô hình, cỡ mẫu tầm 400 mẫu thì model fit sẽ ổn. Ổn hơn bài cũng 400 mẫu, mà tới tận 60 biến trong mô hình.
3. Sửa các yếu tố có tương quan cao
Nếu có sự tương quan mạnh giữa các biến, điều này có thể làm tăng ChiSquare/df. Có thể cân nhắc sửa đổi mô hình để giảm sự tương quan giữa các biến, điều này dẫn đến giảm chỉ số chisquare/df.
4. Áp dụng Modification Indices
Nối các mũi tên covariance bằng cách xác định số Modification Indices lớn nhất theo thứ tự từ lớn tới bé, và mũi tên phải được nối ở hai nhân tố khác nhau nhé.
Nhớ rằng việc giảm chỉ số ChiSquare/df không phải lúc nào cũng là mục tiêu cuối cùng. Quan trọng hơn là đảm bảo rằng mô hình của bạn phản ánh chính xác mối quan hệ trong dữ liệu của bạn. Và khi hạ chisquare/df <3 thì đã thành công đừng cố gắng xuống thấp nữa nhé.
Còn như vẫn khó khăn cứ liên hệ zalo 0903396688 để được ThS Khánh và nhóm hỗ trợ thêm nhé.
