Công cụ tính Reliability & Validity AMOS
1. Dán bảng Standardized Regression Weights:
(Trong output CFA, vào Estimates > Scalars > Standardized Regression Weights)
2. Dán bảng Correlations:
(Trong output CFA, vào Estimates > Scalars > Correlations)
NHẬN XÉT KẾT QUẢ:
HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG:
- Thông số bảng này sẽ chênh lệch nhỏ ở phần thập phân thứ ba so với plugin Reliability & Validity của AMOS, do plugin lấy toàn bộ phần thập phân của chỉ số để tính toán. Còn công cụ này chỉ lấy tới ba số thập phân đầu của các chỉ số tính toán. Cả hai kết quả đều đúng, bạn sử dụng kết quả nào cũng được.
- Sau khi copy bảng kết quả, bạn không nên dán trực tiếp vào Word mà nên dán vào Excel, chỉnh font chữ, định dạng, đường kẻ, màu sắc... rồi mới dán ngược vào Word.
- Các công thức tính toán chỉ số, bảng kết quả được Phạm Lộc Blog kiểm tra chính xác từ các nguồn sách thống kê uy tín. Nếu trích dẫn nguồn công cụ, bạn vui lòng sử dụng: Phạm Lộc (2025), "Công cụ tính Reliability & Validity AMOS", Phạm Lộc Blog.
- Công thức tính các chỉ số
Với thang đo có k biến quan sát, hệ số tải chuẩn hóa λi (i = 1..k):
• CR (Composite Reliability):
CR = (Σλi)² / [ (Σλi)² + Σ(1 − λi²) ]
(vì phương sai lỗi θi = 1 − λi² khi đã chuẩn hóa).
• AVE (Average Variance Extracted):
AVE = [Σ(λi²)] / k
• Fornell–Larcker (tính phân biệt):
√AVEj > |rjk|, ∀ k ≠ j
• MSV (Maximum Shared Variance):
MSVj = maxk ≠ j( rjk² ) - Ngưỡng đánh giá khuyến nghị
- CR: ≥ 0.70 (0.60–0.70 có thể chấp nhận trong giai đoạn đầu); tránh > 0.95 vì có thể gợi ý trùng lặp chỉ báo.
- AVE: ≥ 0.50.
- Fornell–Larcker: với mỗi nhân tố j, yêu cầu √AVEj > |tương quan| với mọi nhân tố khác.
- MSV vs. AVE: cần AVE > MSV cho từng nhân tố.
Lưu ý: các ngưỡng mang tính quy ước; hãy cân nhắc bối cảnh nghiên cứu, kích thước mẫu và mục tiêu mô hình.