sweet_friend41176
New Member
Download Luận văn Nâng cao lợi thế cạnh tranh cho các siêu thị tại thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn 2011 2020
Ngh iên cứu định lượng được thự c hiện qu a các giai đoạn: thiết kế mẫu nghiên
cứu , thu thập thông tin từ mẫu kh ảo sát những khách hàng đã từng mua sắm ở các chợ, cửa hàng tạ p hóa, trung tâm thương mại và cửa h àn g tiện lợ i, nhưng ở th ời điểm hiện tại họ là kh ách h àn g thường xu y ên của các siêu th ị trên địa bàn TP . HCM; phân tíc h dữ liệ u b ằn g phần mềm xử lý SPSS 16. và AMOS 16 . nhằm kh ẳn g đ ịnh các y ếu tố cũn g như các giá trị và độ tin cậy của các thang đo các y ếu tố tạo lợ i thế cạnh tranh cho các siêu th ị tại TP . HCM; kiểm đ ịnh độ phù hợp mô h ình ngh iên cứu cùng các giả thu y ết đ ược thiết kế và đ ề xuất trong ngh iên cứu địn h tính; cuối cùn g là thực hiện ph ân tích đa nhóm nhằm kiểm định có ha y không có sự khác b iệt trong kết quả kiểm đ ịnh theo các loại hình siêu thị và đ ặc điểm cá nh ân củ a khách hàng
Để tải bản DOC Đầy Đủ xin Trả lời bài viết này, Mods sẽ gửi Link download cho bạn sớm nhất qua hòm tin nhắn.
Ai cần download tài liệu gì mà không tìm thấy ở đây, thì đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí
Tiêu chuẩn để thực hiện CFA bao gồm các tiêu chuẩn đánh giá mức độ phù hợp
chung và tiêu chuẩn đánh giá mức độ phù hợp theo các khía cạnh giá trị nội dung.
Trong đó, để đánh giá mức độ phù hợp chung của mô hình, tác giả sử dụng các
tiêu chuẩn: ChiSquare (Chi bình phương CMIN); ChiSquare điều chỉnh theo bậc tự
do (CMIN/df); chỉ số GFI (Goodness of Fit Index); chỉ số TLI (Tucker & Lewis Index);
Chỉ số CFI (Comparative Fit Index); chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error
Approximation). Mô hình được coi là phù hợp khi kiểm định Chisquare có giá trị P ≥
0,05. Tuy nhiên, Chisquare có nhược điểm là phụ thuộc vào kích thước mẫu nghiên cứu.
Khi kích thước của mẫu càng lớn thì Chisquare càng lớn do đó làm giảm mức độ phù
hợp của mô hình. Bởi vậy, bên cạnh P value, các tiêu chuẩn được sử dụng là CMIN/df ≤
2 (theo Carmines & Mciver 1981, một số trường hợp có thể chấp nhận CMIN/df ≤ 3);
GFI, TLI, CFI ≥ 0,9 (Bentler & Bonett, 1980); RMSEA ≤ 0,08, trường hợp RMSEA ≤
0,05 theo Steiger được coi là rất tốt [11, tr. 20].
Các tiêu chuẩn đánh giá mức độ phù hợp của mô hình theo các khía cạnh giá trị
nội dung bao gồm:
Độ tin cậy của thang đo 27 được đánh giá thông qua hệ số tin cậy tổng hợp (ρc
Composite reliability), tổng phương sai trích được (ρvc Variance extracted), hệ số tin
27 Hệ số tin cậy của thang đo được xác định bằng các hệ số ρc (Joreskog, 1971) hay ρvc (Fornell & Larcker, 1981)
hoặc α (Cronchapha 1951, p. 299)
α =
∑ σ i 2
σ r 2
k
I =1 (1
k
k 1
k )
Trong đó: λ là trọng số chuẩn hóa của biến quan sát thứ i; 1 λi
2 là phương sai của sai số đo lường biến
quan sát thứ i và p là số biến quan sát của thang đo.
Trong công thức tính α: k là số biến quan sát trong thang đo; σi
2 là phương sai của biến quan sát thứ i và σr
2 là phương sai của tổng thang đo (dẫn theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007, tr. 46, 117).
97
cậy (Cronbach alpha α). Trong đó, phương sai trích phản ánh lượng biến thiên chung
của các biến quan sát được giải thích bởi biến tiềm ẩn (Hair, 1998, p. 612); độ tin cậy
tổng hợp đo lường độ tin cậy của tập hợp các biến quan sát đo lường một khái niệm
(nhân tố); hệ số tin cậy Cronbach alpha đo lường tính kiên định nội tại xuyên suốt tập
hợp các biến quan sát của các câu trả lời (Schummacker & Lomax, 2006, p. 178). Tiêu
chuẩn đánh giá mức độ phù hợp của mô hình bởi độ tin cậy của thang đo là ρc > 0,5 hoặc
ρ vc > 0,5; hoặc α ≥ 0,6.
Tính đơn hướng/đơn nguyên (Unidimensionality) của một thang đo thể hiện mỗi
một biến quan sát chỉ được sử dụng để đo lường duy nhất một biến tiềm ẩn [68]. Theo
Steenkamp và Van Trijp, mức độ phù hợp của mô hình đo lường với dữ liệu thị trường
cho chúng ta điều kiện cần và đủ để kết luận tập các biến quan sát đạt được tính đơn
hướng, trừ khi các sai số của tập các biến quan sát có tương quan với nhau [81].
Giá trị hội tụ (Convergent validity) thể hiện giá trị đo lường một khái niệm
tương quan chặt chẽ với nhau sau những đo lường được lặp lại. Theo Gerbing và
Anderson, thang đo được coi là đạt giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hóa của thang đo
đều cao (> 0,5) và có ý nghĩa thống kê, tức P < 0,05 [65].
Giá trị phân biệt (Discriminant validity) thể hiện sự khác biệt giữa các khái niệm
trong mô hình nghiên cứu và điều này xảy ra khi hệ số tương quan giữa các khái niệm
trên phạm vi tổng thể đều khác biệt với 1 và có ý nghĩa thống kê (P < 0,05).
Trong đó, việc đánh giá tiêu chuẩn này nếu được kiểm định theo từng cặp khái
niệm sẽ có nhiều ưu điểm hơn, vì hệ số tương quan sẽ thay đổi khi có sự tham gia của
một khái niệm khác. Hơn nữa, trong trường hợp khái niệm kiểm định là bậc cao, thì cách
kiểm định này sẽ cho phép so sánh hệ số tương quan giữa hai khái niệm và hệ số tương
quan giữa hai thành phần của cùng một khái niệm. Tuy nhiên, cũng có thể kiểm định giá
trị phân biệt các khái niệm thông qua mô hình tới hạn (Saturated model – mô hình trong
đó các khái niệm nghiên cứu được tự do quan hệ với nhau), song kiểm định theo cách
này đòi hỏi kích thước mẫu phải lớn vì số tham số cần ước lượng sẽ tăng cao [35, tr. 48].
Giá trị liên hệ lý thuyết (Nomological validity) thể hiện sự phù hợp giữa mô hình
nghiên cứu với cơ sở lý thuyết xây dựng nên mô hình. Theo Anderson và Gerbing, giá trị
liên hệ lý thuyết được đánh giá trong mô hình lý thuyết [54] và theo Churchill được coi
98
là phù hợp khi “mỗi một đo lường có mối liên hệ với các đo lường khác như đã kỳ vọng
về mặt lý thuyết” [60].
Ngoài ra, theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, một điều cần lưu ý là
trong quá trình đánh giá các tiêu chuẩn trên, phương pháp ước lượng thường được sử
dụng là ML (Maximum Likelihood). Lý do, theo Muthen và Kaplan (1985), vì phép kiểm
định này khi kiểm định cho phép phân phối của các biến quan sát lệch một ít so với phân
phối chuẩn đa biến, nhưng hầu hết các kurtoses và skewnesses đều nằm trong giới hạn [
1, +1]. Tuy nhiên, cũng cần nhận thức rằng ít có mô hình đo lường nào cùng đạt được tất
cả các tiêu chuẩn trên. Thực tế trong nhiều nghiên cứu, giá trị p value và tính đơn hướng
thường khó đạt được trên tất cả các thang đo của các khái niệm nghiên cứu [35, tr. 42].
2.3.4.2 Kết quả kiểm định CFA
a. CFA thang đo các yếu tố tạo lợi thế cạnh tranh
HH
.33
HH5 e2
.74
HH4 e1
.57
.86
Chisquare= 422.060; df= 211; P= .000;
Chisquare/df= 2.000;
GFI= .929; TLI= .938; CFI= .948;
RMSEA= .045
KG
.30
CV1 e8
.29
KG5 e7
.35
CV3 e9
.43
KG4 e6
.66
GC .39
GC5 e12
.35
GC3 e11
.40
GC1 e10
.59
.29
KG3 e5
.36
KG2 e4
.36
KG1 e3
.54
TC .34
TC5 e15
.58
TC2 e14
.53
TC1 e13
DC
.63
NV8 e17
.66
NV7 e16
.80
.81
NV
.46
NV6 e23
.52
NV5 e22
.52
NV4 e21
.68
NV3 e20
.64
NV2 e19
.51
NV1 e18
.82
.55
.54
.59
.60
.60
.68
.72
.72
.80
.71
.76
.59
.73
.63
.63
.53
.45
.28
.35
.62
.37
.33
.19
.3...
Download miễn phí Luận văn Nâng cao lợi thế cạnh tranh cho các siêu thị tại thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn 2011 2020
Ngh iên cứu định lượng được thự c hiện qu a các giai đoạn: thiết kế mẫu nghiên
cứu , thu thập thông tin từ mẫu kh ảo sát những khách hàng đã từng mua sắm ở các chợ, cửa hàng tạ p hóa, trung tâm thương mại và cửa h àn g tiện lợ i, nhưng ở th ời điểm hiện tại họ là kh ách h àn g thường xu y ên của các siêu th ị trên địa bàn TP . HCM; phân tíc h dữ liệ u b ằn g phần mềm xử lý SPSS 16. và AMOS 16 . nhằm kh ẳn g đ ịnh các y ếu tố cũn g như các giá trị và độ tin cậy của các thang đo các y ếu tố tạo lợ i thế cạnh tranh cho các siêu th ị tại TP . HCM; kiểm đ ịnh độ phù hợp mô h ình ngh iên cứu cùng các giả thu y ết đ ược thiết kế và đ ề xuất trong ngh iên cứu địn h tính; cuối cùn g là thực hiện ph ân tích đa nhóm nhằm kiểm định có ha y không có sự khác b iệt trong kết quả kiểm đ ịnh theo các loại hình siêu thị và đ ặc điểm cá nh ân củ a khách hàng
Để tải bản DOC Đầy Đủ xin Trả lời bài viết này, Mods sẽ gửi Link download cho bạn sớm nhất qua hòm tin nhắn.
Ai cần download tài liệu gì mà không tìm thấy ở đây, thì đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí
Tóm tắt nội dung:
và phân tích nhân tố khám phá (EFA).Tiêu chuẩn để thực hiện CFA bao gồm các tiêu chuẩn đánh giá mức độ phù hợp
chung và tiêu chuẩn đánh giá mức độ phù hợp theo các khía cạnh giá trị nội dung.
Trong đó, để đánh giá mức độ phù hợp chung của mô hình, tác giả sử dụng các
tiêu chuẩn: ChiSquare (Chi bình phương CMIN); ChiSquare điều chỉnh theo bậc tự
do (CMIN/df); chỉ số GFI (Goodness of Fit Index); chỉ số TLI (Tucker & Lewis Index);
Chỉ số CFI (Comparative Fit Index); chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error
Approximation). Mô hình được coi là phù hợp khi kiểm định Chisquare có giá trị P ≥
0,05. Tuy nhiên, Chisquare có nhược điểm là phụ thuộc vào kích thước mẫu nghiên cứu.
Khi kích thước của mẫu càng lớn thì Chisquare càng lớn do đó làm giảm mức độ phù
hợp của mô hình. Bởi vậy, bên cạnh P value, các tiêu chuẩn được sử dụng là CMIN/df ≤
2 (theo Carmines & Mciver 1981, một số trường hợp có thể chấp nhận CMIN/df ≤ 3);
GFI, TLI, CFI ≥ 0,9 (Bentler & Bonett, 1980); RMSEA ≤ 0,08, trường hợp RMSEA ≤
0,05 theo Steiger được coi là rất tốt [11, tr. 20].
Các tiêu chuẩn đánh giá mức độ phù hợp của mô hình theo các khía cạnh giá trị
nội dung bao gồm:
Độ tin cậy của thang đo 27 được đánh giá thông qua hệ số tin cậy tổng hợp (ρc
Composite reliability), tổng phương sai trích được (ρvc Variance extracted), hệ số tin
27 Hệ số tin cậy của thang đo được xác định bằng các hệ số ρc (Joreskog, 1971) hay ρvc (Fornell & Larcker, 1981)
hoặc α (Cronchapha 1951, p. 299)
α =
∑ σ i 2
σ r 2
k
I =1 (1
k
k 1
k )
Trong đó: λ là trọng số chuẩn hóa của biến quan sát thứ i; 1 λi
2 là phương sai của sai số đo lường biến
quan sát thứ i và p là số biến quan sát của thang đo.
Trong công thức tính α: k là số biến quan sát trong thang đo; σi
2 là phương sai của biến quan sát thứ i và σr
2 là phương sai của tổng thang đo (dẫn theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007, tr. 46, 117).
97
cậy (Cronbach alpha α). Trong đó, phương sai trích phản ánh lượng biến thiên chung
của các biến quan sát được giải thích bởi biến tiềm ẩn (Hair, 1998, p. 612); độ tin cậy
tổng hợp đo lường độ tin cậy của tập hợp các biến quan sát đo lường một khái niệm
(nhân tố); hệ số tin cậy Cronbach alpha đo lường tính kiên định nội tại xuyên suốt tập
hợp các biến quan sát của các câu trả lời (Schummacker & Lomax, 2006, p. 178). Tiêu
chuẩn đánh giá mức độ phù hợp của mô hình bởi độ tin cậy của thang đo là ρc > 0,5 hoặc
ρ vc > 0,5; hoặc α ≥ 0,6.
Tính đơn hướng/đơn nguyên (Unidimensionality) của một thang đo thể hiện mỗi
một biến quan sát chỉ được sử dụng để đo lường duy nhất một biến tiềm ẩn [68]. Theo
Steenkamp và Van Trijp, mức độ phù hợp của mô hình đo lường với dữ liệu thị trường
cho chúng ta điều kiện cần và đủ để kết luận tập các biến quan sát đạt được tính đơn
hướng, trừ khi các sai số của tập các biến quan sát có tương quan với nhau [81].
Giá trị hội tụ (Convergent validity) thể hiện giá trị đo lường một khái niệm
tương quan chặt chẽ với nhau sau những đo lường được lặp lại. Theo Gerbing và
Anderson, thang đo được coi là đạt giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hóa của thang đo
đều cao (> 0,5) và có ý nghĩa thống kê, tức P < 0,05 [65].
Giá trị phân biệt (Discriminant validity) thể hiện sự khác biệt giữa các khái niệm
trong mô hình nghiên cứu và điều này xảy ra khi hệ số tương quan giữa các khái niệm
trên phạm vi tổng thể đều khác biệt với 1 và có ý nghĩa thống kê (P < 0,05).
Trong đó, việc đánh giá tiêu chuẩn này nếu được kiểm định theo từng cặp khái
niệm sẽ có nhiều ưu điểm hơn, vì hệ số tương quan sẽ thay đổi khi có sự tham gia của
một khái niệm khác. Hơn nữa, trong trường hợp khái niệm kiểm định là bậc cao, thì cách
kiểm định này sẽ cho phép so sánh hệ số tương quan giữa hai khái niệm và hệ số tương
quan giữa hai thành phần của cùng một khái niệm. Tuy nhiên, cũng có thể kiểm định giá
trị phân biệt các khái niệm thông qua mô hình tới hạn (Saturated model – mô hình trong
đó các khái niệm nghiên cứu được tự do quan hệ với nhau), song kiểm định theo cách
này đòi hỏi kích thước mẫu phải lớn vì số tham số cần ước lượng sẽ tăng cao [35, tr. 48].
Giá trị liên hệ lý thuyết (Nomological validity) thể hiện sự phù hợp giữa mô hình
nghiên cứu với cơ sở lý thuyết xây dựng nên mô hình. Theo Anderson và Gerbing, giá trị
liên hệ lý thuyết được đánh giá trong mô hình lý thuyết [54] và theo Churchill được coi
98
là phù hợp khi “mỗi một đo lường có mối liên hệ với các đo lường khác như đã kỳ vọng
về mặt lý thuyết” [60].
Ngoài ra, theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, một điều cần lưu ý là
trong quá trình đánh giá các tiêu chuẩn trên, phương pháp ước lượng thường được sử
dụng là ML (Maximum Likelihood). Lý do, theo Muthen và Kaplan (1985), vì phép kiểm
định này khi kiểm định cho phép phân phối của các biến quan sát lệch một ít so với phân
phối chuẩn đa biến, nhưng hầu hết các kurtoses và skewnesses đều nằm trong giới hạn [
1, +1]. Tuy nhiên, cũng cần nhận thức rằng ít có mô hình đo lường nào cùng đạt được tất
cả các tiêu chuẩn trên. Thực tế trong nhiều nghiên cứu, giá trị p value và tính đơn hướng
thường khó đạt được trên tất cả các thang đo của các khái niệm nghiên cứu [35, tr. 42].
2.3.4.2 Kết quả kiểm định CFA
a. CFA thang đo các yếu tố tạo lợi thế cạnh tranh
HH
.33
HH5 e2
.74
HH4 e1
.57
.86
Chisquare= 422.060; df= 211; P= .000;
Chisquare/df= 2.000;
GFI= .929; TLI= .938; CFI= .948;
RMSEA= .045
KG
.30
CV1 e8
.29
KG5 e7
.35
CV3 e9
.43
KG4 e6
.66
GC .39
GC5 e12
.35
GC3 e11
.40
GC1 e10
.59
.29
KG3 e5
.36
KG2 e4
.36
KG1 e3
.54
TC .34
TC5 e15
.58
TC2 e14
.53
TC1 e13
DC
.63
NV8 e17
.66
NV7 e16
.80
.81
NV
.46
NV6 e23
.52
NV5 e22
.52
NV4 e21
.68
NV3 e20
.64
NV2 e19
.51
NV1 e18
.82
.55
.54
.59
.60
.60
.68
.72
.72
.80
.71
.76
.59
.73
.63
.63
.53
.45
.28
.35
.62
.37
.33
.19
.3...