Trong AMOS, chúng ta có chỉ số MI (Modification Indices) – chỉ số hiệu chỉnh – dùng để nhận diện các vấn đề liên quan đến cấu trúc thang đo nhân tố, trùng lắp thang đo, gây ảnh hưởng đến độ phù hợp mô hình.
Để hiển thị MI trong output của AMOS, chúng ta nhấp vào biểu tưởng Analysis Properties.
Chuyển sang thẻ Output, tích chọn vào Modification indices và nhập ngưỡng giá trị 15 vào ô kế bên. Sau đó nhấn nút X góc trên bên phải để xác nhận các thay đổi.
Sau khi chạy phân tích, trong Output, chúng ta vào mục Modification Indices giống như ảnh. Bên phải lần lượt sẽ là các bảng MI của phương sai, hiệp phương sai và hệ số tác động.
1. MI Covariances cao: Hiện tượng trùng lắp thang đo
2. MI Regression Weights cao: Hiện tượng biến quan sát thang đo này tải mạnh lên thang đo khác
Bảng Regression Weights trong MI thể hiện vấn đề hệ số tải của của các yếu tố với nhau. Hệ số MI cao giữa biến quan sát ở nhóm này với biến tiềm ẩn ở nhóm khác cho thấy biến quan sát đó đang biểu hiện đặc điểm của biến tiềm ẩn khác rất mạnh.
Như trong ví dụ ở bảng trên, biến A3 thuộc thang đo A nhưng lại tải mạnh lên thang đo B bởi vì hệ số MI từ B lên A3 rất cao 53.957. Hướng xử lý để giảm MI và tăng độ phù hợp mô hình là nối mũi tên một chiều từ B lên A3. Việc này ngụ ý chúng ta chỉ định A3 vừa nằm trong nhóm B vừa nằm ở nhóm A.
Tuy nhiên, trên thực tế làm luận văn chúng ta nên xử lý triệt để vấn đề tính phân biệt. Biến A3 tải lên ở cả hai thang đo, đây thực sự là một biến không rõ ràng, do vậy nên được loại bỏ khỏi nghiên cứu thay vì xử lý bằng cách nối mũi tên như ở trên.
