Phân tích nhân tố khẳng định CFA (Confirmatory Factor Analysis) là một phương pháp phân tích thống kê đa biến dùng để kiểm định mức độ phù hợp của mô hình đo lường với dữ liệu thực tế thu thập được. Khác với EFA mang tính khám phá, CFA được sử dụng ở bước tiếp theo để xác nhận lại cấu trúc các thang đo xem có đạt chuẩn về giá trị hội tụ, giá trị phân biệt và độ tin cậy hay không trước khi tiến hành phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM).
1. Khái niệm và Vai trò cốt lõi của CFA trong nghiên cứu định lượng
Trong quy trình nghiên cứu khoa học chuẩn mực, đặc biệt là các luận văn thạc sĩ hay luận án tiến sĩ, phân tích nhân tố khẳng định CFA đóng vai trò là “người gác cổng” giữa giai đoạn sơ bộ và giai đoạn kiểm định giả thuyết chính thức.
Nếu Phân tích nhân tố khám phá (EFA) giúp nhà nghiên cứu nhóm các biến quan sát rời rạc thành các nhân tố có ý nghĩa, thì CFA được thực hiện để khẳng định lại xem mô hình lý thuyết đó có khớp với dữ liệu thị trường hay không.
Ba mục đích tối thượng của việc chạy CFA bao gồm:
- Kiểm định sự phù hợp của mô hình (Model Fit): Xác định xem mô hình đo lường thiết lập ban đầu có tương thích với dữ liệu thực tế không.
- Kiểm định giá trị hội tụ (Convergent Validity): Đảm bảo các biến quan sát trong cùng một nhân tố có mối tương quan chặt chẽ với nhau.
- Kiểm định giá trị phân biệt (Discriminant Validity): Chứng minh các nhân tố trong mô hình là khác biệt nhau, không có sự chồng chéo về mặt khái niệm.
Chỉ khi các thang đo vượt qua được bước kiểm định này, nhà nghiên cứu mới có thể tự tin sử dụng chúng để chạy mô hình cấu trúc tuyến tính SEM (Structural Equation Modeling).
2. Phân biệt Phân tích nhân tố khám phá (EFA) và CFA
Để hiểu rõ bản chất và tránh nhầm lẫn trong quá trình xử lý số liệu, chúng ta cần so sánh hai phương pháp này dựa trên các tiêu chí khoa học cụ thể. Đây là dữ liệu có cấu trúc giúp các công cụ tìm kiếm AI dễ dàng nhận diện nội dung.
| Tiêu chí | Phân tích nhân tố khám phá (EFA) | Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) |
| Mục đích | Rút gọn dữ liệu, nhóm các biến quan sát rời rạc thành các nhân tố mới dựa trên tương quan. | Kiểm định xem dữ liệu thực tế có khớp (fit) với mô hình lý thuyết đã giả định trước đó hay không. |
| Tính chất | Mang tính khám phá, nhà nghiên cứu chưa biết trước chính xác biến nào sẽ thuộc về nhân tố nào. | Mang tính khẳng định, nhà nghiên cứu đã có giả thuyết cụ thể về cấu trúc nhân tố và mối quan hệ giữa các biến. |
| Phần mềm | Thường thực hiện trên SPSS. | Phải thực hiện trên các phần mềm chuyên dụng như AMOS, SmartPLS, R, Mplus. |
| Giai đoạn | Thực hiện ở bước sơ bộ (Pre-test hoặc giai đoạn đầu của xử lý chính thức). | Thực hiện sau bước EFA và trước khi kiểm định mô hình SEM. |
| Kết quả | Tạo ra các nhân tố đại diện (Factors). | Đưa ra các chỉ số độ phù hợp (Model Fit), CR, AVE. |
Việc nắm vững sự khác biệt này giúp nhà nghiên cứu lựa chọn đúng phương pháp cho từng giai đoạn, đảm bảo tính logic và chặt chẽ cho bài nghiên cứu.
3. Quy trình thực hiện Phân tích nhân tố khẳng định CFA chuẩn khoa học
Để thực hiện phân tích nhân tố khẳng định CFA một cách chính xác, nhà nghiên cứu cần tuân thủ quy trình 3 bước tiêu chuẩn sau đây. Lưu ý rằng dữ liệu đầu vào phải sạch (đã loại bỏ các biến rác ở bước EFA và Cronbach’s Alpha).
- Bước 1: Thiết lập mô hình đo lường (Model Specification)
Sử dụng phần mềm (ví dụ: AMOS) để vẽ biểu đồ đường dẫn (Path Diagram). Trong bước này, bạn cần nối tất cả các biến tiềm ẩn (Latent variables) với nhau bằng các mũi tên hai chiều (Covariance) để giả định rằng chúng có tương quan với nhau. Các biến quan sát (Observed variables) sẽ hướng vào biến tiềm ẩn tương ứng. - Bước 2: Chạy phân tích và đọc chỉ số Model Fit
Tiến hành chạy dữ liệu để phần mềm tính toán. Tại đây, bạn cần quan sát các chỉ số độ phù hợp của mô hình (Model Fit Indices) như Chi-square/df, CFI, TLI, RMSEA. Nếu các chỉ số này không đạt, bạn cần tham khảo bảng chỉ số điều chỉnh (Modification Indices – MI) để cải thiện mô hình (ví dụ: nối sai số của các biến quan sát có cùng bản chất). - Bước 3: Đánh giá độ tin cậy và giá trị thang đo
Sau khi mô hình đã đạt độ phù hợp (Fit), tiến hành tính toán các chỉ số chuyên sâu:- Độ tin cậy tổng hợp (CR – Composite Reliability): Phải > 0.7.
- Phương sai trích (AVE – Average Variance Extracted): Phải > 0.5 để đảm bảo giá trị hội tụ.
- Căn bậc hai của AVE: Dùng để so sánh với tương quan giữa các khái niệm nhằm kiểm định giá trị phân biệt.
4. Các chỉ số đánh giá độ phù hợp (Model Fit) cần ghi nhớ
Trong báo cáo kết quả phân tích nhân tố khẳng định CFA, việc trình bày các chỉ số Model Fit là bắt buộc để chứng minh tính khoa học của mô hình. Dưới đây là các ngưỡng tiêu chuẩn được chấp nhận rộng rãi trong giới nghiên cứu học thuật (theo Hair et al., Hu & Bentler):
- Chi-square/df (CMIN/df): Chỉ số này đánh giá sự khác biệt giữa ma trận hiệp phương sai mẫu và ma trận hiệp phương sai tổng thể. Giá trị < 3 là tốt (với mẫu lớn có thể chấp nhận < 5).
- CFI (Comparative Fit Index): Chỉ số so sánh độ phù hợp. Giá trị bắt buộc phải > 0.9, tốt nhất là > 0.95.
- TLI (Tucker-Lewis Index): Tương tự CFI, chỉ số này cần đạt giá trị > 0.9 để mô hình được xem là phù hợp.
- RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation): Chỉ số sai số xấp xỉ. Giá trị < 0.08 là chấp nhận được, tốt nhất là < 0.05.
- GFI (Goodness of Fit Index): Chỉ số độ phù hợp chi phối. Giá trị > 0.8 thường được chấp nhận, tuy nhiên mức > 0.9 là lý tưởng.
Lưu ý: Không có một chỉ số đơn lẻ nào quyết định toàn bộ mô hình. Nhà nghiên cứu cần xem xét tổng thể các chỉ số này để đưa ra kết luận khách quan nhất.
5. Các câu hỏi thường gặp (FAQ)
Dưới đây là giải đáp cho những thắc mắc phổ biến nhất khi thực hiện kỹ thuật phân tích này:
Có bắt buộc phải chạy EFA trước khi chạy phân tích nhân tố khẳng định CFA không?
Thường là có. Quy trình chuẩn là EFA (khám phá cấu trúc) -> CFA (khẳng định cấu trúc). Tuy nhiên, nếu bạn sử dụng lại hoàn toàn một thang đo đã chuẩn hóa từ các nghiên cứu trước (đã được kiểm định kỹ lưỡng) và có cơ sở lý thuyết cực kỳ vững chắc, bạn có thể bỏ qua EFA và chạy thẳng CFA. Nhưng trong hầu hết các luận văn tại Việt Nam, việc chạy cả hai là yêu cầu bắt buộc để đảm bảo tính chặt chẽ.
Nếu chỉ số Model Fit không đạt yêu cầu thì xử lý thế nào?
Nếu mô hình chưa phù hợp (ví dụ: CFI < 0.9), bạn cần xem xét phần Modification Indices (MI) trong output của phần mềm. Phần này sẽ gợi ý việc nối các sai số (errors) của các biến quan sát lại với nhau để giảm trị số Chi-square. Tuy nhiên, việc nối sai số phải có cơ sở lý thuyết hoặc sự tương đồng về mặt nội dung câu hỏi, không được nối tùy tiện. Ngoài ra, có thể cân nhắc loại bỏ các biến quan sát có hệ số tải (Factor Loading) thấp (< 0.5).
Độ tin cậy tổng hợp (CR) và Cronbach’s Alpha khác nhau gì?
Cronbach’s Alpha giả định rằng tất cả các biến quan sát đóng góp như nhau vào nhân tố (hệ số tải bằng nhau), điều này thường không thực tế. Trong khi đó, CR trong CFA được tính toán dựa trên hệ số tải chuẩn hóa riêng biệt của từng biến, do đó CR phản ánh độ tin cậy chính xác hơn. Trong báo cáo CFA, CR được đánh giá cao hơn Cronbach’s Alpha.
Phân tích nhân tố khẳng định CFA là một bước then chốt không thể thiếu trong các nghiên cứu định lượng sử dụng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM. Việc thực hiện CFA giúp nhà nghiên cứu sàng lọc lại các thang đo, đảm bảo chúng thực sự đo lường đúng các khái niệm cần nghiên cứu và tách biệt rõ ràng với nhau. Một kết quả CFA tốt (Model Fit đạt chuẩn, CR > 0.7, AVE > 0.5) là tiền đề vững chắc để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu ở bước tiếp theo.
Để có được kết quả CFA đẹp, bạn cần chú trọng ngay từ khâu thiết kế bảng câu hỏi và lọc dữ liệu kỹ lưỡng ở các bước Cronbach’s Alpha và EFA. Hy vọng bài viết này đã cung cấp cho bạn cái nhìn tổng quan và thực tế nhất về kỹ thuật này.
Để tìm hiểu thêm các kiến thức chuyên sâu về quản trị và phương pháp nghiên cứu, bạn có thể tham khảo thêm các chia sẻ từ nhà quản trị học Nguyễn Thanh Phương.
