Bài giảng Thực hành mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) với phần mềm AMOS (Phần 1)

1.43 thang tien prom4 .95 e9 prom3 1.39 e8 prom2 .81 e7 prom1 1.18 e6 1.001 .83 1 1.031 1.07 1 1.23 dong nghiep cow3 .71 e12 cow2 .61 e11 cow1 .52 e10 1 1 1 1.04 1.00 .97 1.34 luong thuong ben4 1.77 e15 pay5 .71 e14 pay4 .78 e13 1 1 1 1.14 1.00 1.14 2.40 bao hiem ben3 .40 e17 ben2 .05 e16 1 1 1.59 cong viec work3 .93 e20 work2 .78 e19 work1 1.01 e18 1 1 1 .88 1.00 .95 1.00 1.10 1.62 trung thanh loy3 1.15 e23 loy2 1.68 e22 loy1 .83 e21 1 1 1 1.00 1.00 .99 .96 .65 .67 .52 .87 .97 .60 .71 .39 1.02 1.00 .41 .41 .73 .62 .47 .62 1.03.45 .34 .94 Chi-square= 403.140 ; df= 209 ; P= .000 ; Chi-square/df = 1.929 ; GFI= .858 ; TLI = .909 ; CFI = .925 ; RMSEA= .068 36 Kết quả dạng sơ đồ đã chuẩn hoá Hình 3.24 lanh dao .58 sup7e5 .76 .56 sup6e4 .75 .64 sup5e3 .80 .39 sup4e2 .62 .63 sup3e1 .79 thang tien .60 prom4e9 .41 prom3e8 .65 prom2e7 .58 prom1e6 .78 .64 .81 .76 dong nghiep .63 cow3e12 .66 cow2e11 .72 cow1e10 .85 .80 .81 luong thuong .43 ben4e15 .71 pay5e14 .69 pay4e13 .83 .66 .84 bao hiem.86 ben3e17 .98 ben2e16 cong viec .63 work3e20 .65 work2e19 .55 work1e18 .74 .79 .80 .93 .99 trung thanh .58 loy3e23 .48 loy2e22 .66 loy1e21 .81 .76 .70 .66 .48 .48 .28 .57 .63 .45 .51 .21 .67 .66 .32 .24 .52 .44 .26 .43 .70.23 .17 .59 Chi-square= 403.140 ; df= 209 ; P= .000 ; Chi-square/df = 1.929 ; GFI= .858 ; TLI = .909 ; CFI = .925 ; RMSEA= .068 37 Kết quả dạng các bảng số liệu Chọn nút , cửa số Amos Output sẽ xuất hiện Hình 3.25 Nhấp vào các mục tương ứng bên trái của cửa số Output, bạn sẽ xem các kết quả khác nhau: Regression Weights: (Group number 1 - Default model) – Bảng các trọng số chưa chuẩn hoá Estimate S.E. C.R. P Label sup7 <--- lanhdao 1.000 sup6 <--- lanhdao .895 .085 10.533 *** sup5 <--- lanhdao .919 .082 11.273 *** sup4 <--- lanhdao .654 .076 8.637 *** sup3 <--- lanhdao .917 .082 11.192 *** prom4 <--- thangtien 1.000 prom3 <--- thangtien .826 .093 8.890 *** prom2 <--- thangtien 1.030 .091 11.360 *** prom1 <--- thangtien 1.075 .100 10.735 *** cow1 <--- dongnghiep 1.037 .087 11.968 *** cow3 <--- dongnghiep 1.000 cow2 <--- dongnghiep .974 .084 11.619 *** pay4 <--- luong_thuong 1.138 .122 9.353 *** ben4 <--- luong_thuong 1.000 pay5 <--- luong_thuong 1.141 .121 9.411 *** work1 <--- congviec .881 .086 10.224 *** 38 Estimate S.E. C.R. P Label work3 <--- congviec 1.000 work2 <--- congviec .952 .086 11.012 *** ben3 <--- baohiem 1.000 ben2 <--- baohiem 1.096 .101 10.804 *** loy1 <--- trungthanh .999 .093 10.774 *** loy3 <--- trungthanh 1.000 loy2 <--- trungthanh .985 .106 9.338 *** Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate sup7 <--- lanhdao .762 sup6 <--- lanhdao .750 sup5 <--- lanhdao .799 sup4 <--- lanhdao .625 sup3 <--- lanhdao .793 prom4 <--- thangtien .776 prom3 <--- thangtien .643 prom2 <--- thangtien .808 prom1 <--- thangtien .764 cow1 <--- dongnghiep .846 cow3 <--- dongnghiep .795 cow2 <--- dongnghiep .811 pay4 <--- luong_thuong .830 ben4 <--- luong_thuong .656 pay5 <--- luong_thuong .843 work1 <--- congviec .740 work3 <--- congviec .793 work2 <--- congviec .805 ben3 <--- baohiem .925 ben2 <--- baohiem .992 loy1 <--- trungthanh .812 loy3 <--- trungthanh .764 loy2 <--- trungthanh .695 Các trọng số (đã chuẩn hoá) này cần > 0.5 để thang đo có thể đạt được giá trị hội tụ. Trường hợp biến quan sát nào có trọng số <0.5 thì bạn lần lượt loại ra. Covariances: (Group number 1 - Default model) Hiệp phương sai Estimate S.E. C.R. P Label lanhdao thangtien .961 .158 6.070 *** lanhdao dongnghiep .646 .130 4.974 *** lanhdao luong_thuong .671 .143 4.686 *** lanhdao baohiem .519 .158 3.287 .001 lanhdao congviec .875 .158 5.542 *** 39 Estimate S.E. C.R. P Label lanhdao trungthanh .970 .168 5.791 *** thangtien dongnghiep .602 .127 4.745 *** thangtien luong_thuong .707 .145 4.873 *** thangtien baohiem .389 .152 2.561 .010 thangtien congviec 1.017 .166 6.136 *** thangtien trungthanh 1.002 .168 5.948 *** dongnghiep luong_thuong .408 .118 3.466 *** dongnghiep baohiem .408 .141 2.886 .004 dongnghiep congviec .729 .139 5.237 *** dongnghiep trungthanh .618 .136 4.536 *** luong_thuong baohiem .470 .154 3.058 .002 luong_thuong congviec .621 .145 4.287 *** luong_thuong trungthanh 1.029 .179 5.735 *** congviec baohiem .454 .163 2.784 .005 baohiem trungthanh .338 .162 2.085 .037 congviec trungthanh .941 .170 5.528 *** Correlations: (Group number 1 - Default model) Hệ số tương quan Estimate lanhdao thangtien .661 lanhdao dongnghiep .480 lanhdao luong_thuong .478 lanhdao baohiem .276 lanhdao congviec .572 lanhdao trungthanh .628 thangtien dongnghiep .454 thangtien luong_thuong .511 thangtien baohiem .210 thangtien congviec .675 thangtien trungthanh .658 dongnghiep luong_thuong .318 dongnghiep baohiem .238 dongnghiep congviec .523 dongnghiep trungthanh .439 luong_thuong baohiem .262 luong_thuong congviec .426 luong_thuong trungthanh .699 congviec baohiem .233 baohiem trungthanh .171 congviec trungthanh .588 40 Variances: (Group number 1 - Default model) Phương sai Estimate S.E. C.R. P Label lanhdao 1.476 .243 6.068 *** thangtien 1.431 .232 6.158 *** dongnghiep 1.227 .194 6.336 *** luong_thuong 1.337 .274 4.879 *** congviec 1.586 .255 6.228 *** baohiem 2.402 .349 6.888 *** trungthanh 1.619 .273 5.932 *** e5 1.066 .131 8.165 *** e4 .920 .111 8.297 *** e3 .707 .092 7.660 *** e2 .985 .108 9.147 *** e1 .730 .094 7.746 *** e9 .947 .123 7.683 *** e8 1.388 .156 8.926 *** e7 .807 .113 7.120 *** e6 1.177 .150 7.849 *** e12 .713 .099 7.167 *** e11 .607 .089 6.816 *** e10 .525 .089 5.873 *** e15 1.765 .202 8.718 *** e14 .706 .126 5.601 *** e13 .781 .130 5.988 *** e17 .403 .214 1.885 .059 e16 .049 .253 .194 .847 e20 .934 .136 6.855 *** e19 .781 .118 6.599 *** e18 1.014 .130 7.775 *** e23 1.154 .155 7.456 *** e22 1.680 .202 8.325 *** e21 .834 .129 6.481 *** 41 Squared Multiple Correlations: (Group number 1 - Default model) thường gọi là R2 Estimate loy1 .659 loy2 .483 loy3 .584 work1 .548 work2 .648 work3 .629 ben2 .983 ben3 .856 pay4 .689 pay5 .711 ben4 .431 cow1 .715 cow2 .657 cow3 .632 prom1 .584 prom2 .653 prom3 .413 prom4 .602 sup3 .629 sup4 .390 sup5 .638 sup6 .562 sup7 .581 CMIN Model NPAR CMIN DF P CMIN/DF Default model 67 403.140 209 .000 1.929 Saturated model 276 .000 0 Independence model 23 2831.904 253 .000 11.193 RMR, GFI Model RMR GFI AGFI PGFI Default model .142 .858 .813 .650 Saturated model .000 1.000 Independence model .812 .262 .195 .240 42 Baseline Comparisons Model NFI Delta1 RFI rho1 IFI Delta2 TLI rho2 CFI Default model .858 .828 .926 .909 .925 Saturated model 1.000 1.000 1.000 Independence model .000 .000 .000 .000 .000 RMSEA Model RMSEA LO 90 HI 90 PCLOSE Default model .068 .058 .078 .002 Independence model .226 .219 .234 .000 Bạn hãy dựa vào các kết quả trên và đánh giá về mô hình đo lường? Mức độ phù hợp chung? - Chi-square/df = 1.93 (<2); TLI = 0.909 ; CFI=0.925; RMSEA=0.068 (<0.08) nên có thể nói là mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường. Tuy nhiên, có 1 số chỉ tiêu chưa đạt, theo bạn cải thiện các chỉ tiêu này bằng cách nào? Giá trị hội tụ? - Các trọng số (chuẩn hoá) đều > 0.5 và các trọng số (chưa chuẩn hoá) đều có ý nghĩa thống kê nên các khái niệm đạt được giá trị hội tụ. Tính đơn nguyên? Mô hình này đo lường này phù hợp với dữ liệu thị trường, và không có tương quan giữa các sai số đo lường nên nó đạt được tính đơn nguyên. 43 Độ tin cậy? Áp dụng công thức và tính Độ tin cậy tổng hợp? Tổng phương sai trích? Và dễ nhất là sử dụng Cronbach’s Alpha Bạn còn nhớ thao tác trên SPSS? Analyze\ Scale\ Reliability Analysis Hình 3.26 Ví dụ: Với thang đo lãnh đạo Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items .860 5 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted sup3 20.31 21.391 .728 .819 sup4 19.70 24.163 .563 .858 sup5 20.06 21.343 .736 .817 sup6 19.80 21.340 .699 .826 sup7 20.44 20.529 .674 .835 Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.86 (>0.6) và Các hệ số tương quan biến – tổng đều > 0.3 nên thang đo “lãnh đạo” đạt được độ tin cậy 44 Với thang đo thăng tiến Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items .835 4 Bạn có nhận xét gì? Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted prom1 13.57 14.758 .696 .778 prom2 13.73 15.726 .707 .774 prom3 13.11 16.826 .587 .825 prom4 13.29 15.897 .677 .787 Và tương tự với thang đo cho các khái niệm khác 45 Độ tin cậy tổng hợp, tổng phương sai trích? bạn hãy tính bằng Excel Bạn hãy tính độ tin cậy tổng hợp, tổng phương sai trích cho các khái niệm khác nhé! 46 Giá trị phân biệt? Cách dễ nhất là hệ số tương quan giữa các khái niệm thành phần của một khái niệm lớn phải <0.9 thì mới đạt được giá trị phân biệt. Một cách khác, cẩn thận hơn, bạn kiểm định xem hệ số tương quan có khác biệt so với 1 hay không (làm bằng Excel) n=200 TINV(0.05,198) 1.972 Correlations: (Group number 1 - Default model) r SE= SQRT((1-r2)/(n-2)) CR= (1-r)/SE P-value Estimate lanhdao thangtien 0.661 0.053 6.36 0.000 lanhdao dongnghiep 0.48 0.062 8.34 0.000 lanhdao luong_thuong 0.478 0.062 8.36 0.000 lanhdao baohiem 0.276 0.068 10.60 0.000 lanhdao congviec 0.572 0.058 7.34 0.000 lanhdao trungthanh 0.628 0.055 6.73 0.000 thangtien dongnghiep 0.454 0.063 8.62 0.000 thangtien luong_thuong 0.511 0.061 8.00 0.000 thangtien baohiem 0.21 0.069 11.37 0.000 thangtien congviec 0.675 0.052 6.20 0.000 thangtien trungthanh 0.658 0.054 6.39 0.000 dongnghiep luong_thuong 0.318 0.067 10.12 0.000 dongnghiep baohiem 0.238 0.069 11.04 0.000 dongnghiep congviec 0.523 0.061 7.87 0.000 dongnghiep trungthanh 0.439 0.064 8.79 0.000 luong_thuong baohiem 0.262 0.069 10.76 0.000 luong_thuong congviec 0.426 0.064 8.93 0.000 luong_thuong trungthanh 0.699 0.051 5.92 0.000 congviec baohiem 0.233 0.069 11.10 0.000 baohiem trungthanh 0.171 0.070 11.84 0.000 congviec trungthanh 0.588 0.057 7.17 0.000 Hàm tính P-value trong Excel ở trên là TDIST(|CR|, n-2, 2) Bạn sẽ thấy P-value đều <0.05 nên Hệ số tương quan của từng cặp khái niệm khác biệt so với 1 ở độ tin cậy 95% (Mà là hệ số tương quan thì bạn có thể suy ra tiếp rằng nó < 1). Do đó, các khái niệm đạt được giá trị phân biệt. 47 4. MÔ HÌNH CẤU TRÚC (SEM) Anh chị hãy lưu lại file trên với 1 tên khác, ví dụ là SEM JDI Loy 1.amw Sau đó vẽ lại sơ đồ như sau. Chú ý elip của khái niệm trung thành có 1 sai số e24 (bạn có thể ký hiệu khác, ví dụ là z1 cũng được). Mỗi một biến phụ thuộc trong mô hình cấu trúc phải có 1 sai số. Hình 4.1 lanh dao sup7e5 11 sup6e4 1 sup5e3 1 sup4e2 1 sup3e1 1 thang tien prom4e9 prom3e8 prom2e7 prom1e6 11 1 1 1 dong nghiep cow3e12 cow2e11 cow1e10 1 1 1 1 luong thuong ben4e15 pay5e14 pay4e13 1 1 1 1 bao hiem ben3e17 ben2e16 1 1 cong viec work3e20 work2e19 work1e18 1 1 1 1 1 trung thanh loy3 e23 loy2 e22 loy1 e21 1 1 1 1 e24 1 Tính toán bằng cách bấm vào nút , bạn sẽ có kết quả 48 Hình 4.2 lanh dao .58 sup7e5 .76 .56 sup6e4 .75 .64 sup5e3 .80 .39 sup4e2 .62 .63 sup3e1 .79 thang tien .60 prom4e9 .41 prom3e8 .65 prom2e7 .58 prom1e6 .78 .64 .81 .76 dong nghiep .63 cow3e12 .66 cow2e11 .72 cow1e10 .85 .80 .81 luong thuong .43 ben4e15 .71 pay5e14 .69 pay4e13 .83 .66 .84 bao hiem.86 ben3e17 .98 ben2e16 cong viec .63 work3e20 .65 work2e19 .55 work1e18 .74 .79 .80 .93 .99 .66 trung thanh .58 loy3 e23 .48 loy2 e22 .66 loy1 e21 .70 .66 .48 .48 .28 .57 .45 .51 .21 .67 .32 .24 .52.26 .43 .23 Chi-square= \chi-square ; df= 209 ; P= .000 ; Chi-square/df = 1.929 ; GFI= .858 ; TLI = .909 ; CFI = .925 ; RMSEA= .068 .81 .76 .20 .19 .06 .45 -.09 .14 e24 Nghiên cứu của Dung & Nam (2005) chỉ ra rằng các thành phần của sự thoả mãn của nhân viên với công việc ảnh hưởng đến lòng trung thành, và điều này cũng được kiểm định bởi nhiều tác giả khác như Yousef(2000), Schepker (2001), Jernigan & ctg (20002). Vì vậy, mô hình nghiên cứu của bạn dự định có thể như Hình 4.1 và kết quả ước lượng lần đầu tiên như Hình 4.2 49 Kết quả dạng bảng số liệu Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label trungthanh <--- lanhdao .212 .101 2.096 .036 trungthanh <--- thangtien .204 .119 1.713 .087 trungthanh <--- dongnghiep .068 .090 .755 .450 trungthanh <--- luong_thuong .495 .099 4.983 *** trungthanh <--- baohiem -.073 .050 -1.470 .142 trungthanh <--- congviec .142 .104 1.372 .170 Đồng nghiệp không có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 90% vì P-value >0.1 Khái niệm nào không có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 90% ta sẽ loại lần lượt ra khỏi mô hình. (Dĩ nhiên là để tìm được mô hình tốt, bạn có thể phải thử nhiều mô hình khác nhau) Lưu lại file SEM JDI Loy 1.amw để giữ lại sơ đồ (khi cần, có thể sử dụng lại) Lưu file SEM JDI Loy 1.amw với tên khác SEM JDI Loy 2.amw Hình 4.3 lanh dao .58 sup7e5 .76 .57 sup6e4 .75 .64 sup5e3 .80 .39 sup4e2 .62 .62 sup3e1 .79 thang tien .59 prom4e9 .42 prom3e8 .65 prom2e7 .59 prom1e6 .77 .65 .81 .77 luong thuong .41 ben4e15 .74 pay5e14 .67 pay4e13 .82 .64 .86 .64 trung thanh .57 loy3 e23 .48 loy2 e22 .67 loy1 e21 .70 Chi-square= 188.523 ; df= 84 ; P= .000 ; Chi-square/df = 2.244 ; GFI= .894 ; TLI = .912 ; CFI = .929 ; RMSEA= .079 .82 .76 e24 .66 .52 .45 .23 .48 .27 50 Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate S.E. C.R. P trungthanh <--- lanhdao .241 .098 2.463 .014 trungthanh <--- thangtien .291 .106 2.748 .006 trungthanh <--- luong_thuong .496 .102 4.886 *** sup7 <--- lanhdao 1.000 sup6 <--- lanhdao .898 .085 10.580 *** sup5 <--- lanhdao .919 .082 11.271 *** sup4 <--- lanhdao .648 .076 8.569 *** sup3 <--- lanhdao .911 .082 11.126 *** prom4 <--- thangtien 1.000 prom3 <--- thangtien .844 .095 8.886 *** prom2 <--- thangtien 1.039 .094 11.100 *** prom1 <--- thangtien 1.089 .103 10.571 *** pay4 <--- luong_thuong 1.146 .126 9.120 *** ben4 <--- luong_thuong 1.000 pay5 <--- luong_thuong 1.186 .128 9.267 *** loy2 <--- trungthanh .994 .108 9.245 *** loy1 <--- trungthanh 1.014 .095 10.653 *** loy3 <--- trungthanh 1.000 P-value của lãnh đạo, thăng tiến, lương thưởng đều <0.05. Nên các biến này đều thực sự ảnh hưởng đến lòng trung thành Và, các trọng số chưa chuẩn hoá mang dấu dương cũng cho thấy các biến lãnh đạo, thăng tiến, lương thưởng ảnh hưởng tỷ lệ thuận đến trung thành Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate trungthanh <--- lanhdao .232 trungthanh <--- thangtien .273 trungthanh <--- luong_thuong .446 sup7 <--- lanhdao .763 sup6 <--- lanhdao .754 sup5 <--- lanhdao .800 sup4 <--- lanhdao .621 sup3 <--- lanhdao .790 prom4 <--- thangtien .769 prom3 <--- thangtien .651 prom2 <--- thangtien .808 prom1 <--- thangtien .767 pay4 <--- luong_thuong .820 ben4 <--- luong_thuong .644 pay5 <--- luong_thuong .860 loy2 <--- trungthanh .696 loy1 <--- trungthanh .818 loy3 <--- trungthanh .758 - Các trọng số chuẩn hoá đều dương, nên các biến lãnh đạo, thăng tiến, lương thưởng ảnh hưởng thuận chiều đến trung thành - lương thưởng tác động mạnh nhất đến lòng trung thành vì trị tuyệt đối của trọng số chuẩn hoá là 0.446, lớn nhất trong 3 số 0.446, 0.273, 0.232. 51 Squared Multiple Correlations: (Group number 1 - Default model) Estimate trungthanh .636 Modification Indices (Group number 1 - Default model) Covariances: (Group number 1 - Default model) M.I. Par Change e22 luong_thuong 4.741 .232 e22 lanhdao 4.312 -.215 e13 thangtien 9.951 -.243 e15 thangtien 6.609 .264 e6 lanhdao 4.899 -.196 e6 e13 13.166 -.330 e6 e15 5.793 .290 e7 e6 7.529 .234 e9 lanhdao 5.466 .189 e9 e14 7.447 .217 e9 e7 6.705 -.202 e1 luong_thuong 10.649 -.238 e1 thangtien 5.395 .160 e1 e22 5.827 -.229 e1 e9 4.866 .164 e2 luong_thuong 4.322 .164 e2 e7 6.723 -.198 e5 luong_thuong 24.137 .421 e5 e14 7.505 .223 e5 e2 4.470 -.173 Mô hình có Chi-square càng nhỏ càng tốt. Cột MI gợi ý cho bạn xem nên móc mũi tên hai đầu vào cặp sai số nào để có thể cải thiện Chi-square. Nếu móc giữa e6 và e13 thì hiệp phương sai giữa chúng sẽ là -0.33 và Chi-square sẽ giảm một lượng là 13.166 so với Chi- square của mô hình ban đầu. Khi đó GFI, TLI, CFI cũng sẽ được cải thiện. Khi thêm 1 tham số, nếu Chi- square giảm khoảng từ 4 trở lên thì gọi là có sự thay đổi đáng kể. Bạn nên chọn những trường hợp mà có MI lớn để ưu tiên móc trước. Sau đó, chạy lại mô hình, và xem nên móc tiếp giữa hai sai số nào để tiếp tục cải thiện Tuy nhiên, một mô hình không nên móc quá nhiều mũi tên hai đầu giữa các cặp sai số! Bạn có nhận xét gì về mô hình trên? - Mô hình ở Hình 4.3 có thể nói là phù hợp với dữ liệu thị trường vì Chi-square=2.24 (<3), TLI=0.912, CFI=0.929 (>0.9); RMSEA=0.079 (<0.08). Tuy nhiên các chỉ tiêu này chưa phải tốt lắm! -Xem bảng Regression Weights, ta thấy cả ba khái niệm Lãnh đạo, thăng tiến, lương thưởng đều ảnh hưởng thuận chiều đến trung thành và có ý nghĩa thống kê. -Xem bảng Standardized Regression Weights, ta thấy các trọng số đã chuẩn hoá. Trị tuyệt đối của các trọng số này càng lớn thì khái niệm độc lập tương ứng tác động càng mạnh đến khái niệm phụ thuộc. Trường hợp này lương thưởng là yếu tố tác động mạnh nhất (trọng số hồi quy đã chuẩn hoá bằng 0.446); Mạnh nhì là thăng tiên (trọng số hồi quy đã chuẩn hoá là 0.273) và cuối cùng là lãnh đạo (trọng số hồi quy đã chuẩn hoá là 0.232) -Ba khái niệm Lãnh đạo, thăng tiến, lương thưởng giải thích được 63.6% biến thiên của trung thành. 52 Làm sao để mô hình SEM tốt hơn? - Dựa vào chỉ tiêu MI, bạn sẽ có thể cải thiện mô hình tốt hơn. Hãy xem mô hình ở Hình 4.4 Hình 4.4 lanh dao .58 sup7e5 .76 .57 sup6e4 .75 .64 sup5e3 .80 .39 sup4e2 .62 .63 sup3e1 .79 thang tien .71 prom4e9 .41 prom3e8 .63 prom2e7 .46 prom1e6 .84 .64 .80 .68 luong thuong .40 ben4e15 .75 pay5e14 .67 pay4e13 .82 .64 .87 .63 trung thanh .58 loy3 e23 .48 loy2 e22 .66 loy1 e21 .70 Chi-square= 164.976 ; df= 81 ; P= .000 ; Chi-square/df = 2.037 ; GFI= .908 ; TLI = .927 ; CFI = .943 ; RMSEA= .072 .81 .76 e24 .68 .54 .44 .23 .48 .28 .31 -.33 -.20 Bạn hãy thử so sánh các chỉ tiêu đánh giá mức độ phù hợp của mô hình ở Hình 4.3 và mô hình ở Hình 4.4? 53