Giá trị hội tụ (convergent validity) phản ánh mức độ mà các biến quan sát thuộc cùng một biến tiềm ẩn có mối tương quan dương với nhau, cũng như cường độ của mối tương quan đó. Việc đánh giá giá trị hội tụ thường được thực hiện thông qua việc xem xét hệ số tải ngoài của các biến quan sát và chỉ số phương sai trích trung bình (average variance extracted – AVE). Cần lưu ý rằng cách tiếp cận này chỉ áp dụng cho mô hình đo lường phản xạ (reflective measurement model).
1. Ngưỡng hệ số tải chuẩn hóa của biến quan sát
Hệ số tải chuẩn hóa (outer loading trong SmartPLS hoặc standardized regression weight trong AMOS) càng cao cho thấy các biến quan sát càng đo lường tốt cùng một khái niệm tiềm ẩn, qua đó thể hiện độ tin cậy của biến quan sát (indicator reliability). Ở mức tối thiểu, các hệ số tải chuẩn hóa cần đạt ý nghĩa thống kê.
Hệ số tải chuẩn hóa của biến quan sát trong thang đo phản xạ thể hiện mức độ mà biến tiềm ẩn giải thích cho biến quan sát đó. Ngưỡng được xem là tốt đối với hệ số tải chuẩn hóa thường từ 0.708 trở lên. Khi bình phương giá trị hệ số tải này, ta thu được phương sai trích của biến quan sát. Cụ thể, bình phương của 0.708 xấp xỉ 0.5, tương đương 50%, cho thấy biến tiềm ẩn cần giải thích tối thiểu 50% phương sai của từng biến quan sát. Trong thực tiễn nghiên cứu, giá trị 0.70 thường được sử dụng thay cho 0.708 do tính thuận tiện và dễ ghi nhớ, đồng thời vẫn được chấp nhận như một ngưỡng đánh giá phù hợp cho hệ số tải chuẩn hóa.
Trong các nghiên cứu khoa học xã hội, đặc biệt là với những thang đo mới được phát triển, các nhà nghiên cứu đôi khi chấp nhận sử dụng các hệ số tải ngoài thấp hơn 0.7 (Hulland, 1999). Khi đó, quyết định loại bỏ hay giữ lại biến quan sát cần được cân nhắc kỹ lưỡng dựa trên tác động của việc loại biến đối với độ tin cậy tổng hợp (composite reliability – CR) và giá trị nội dung của biến tiềm ẩn (construct content validity). Thông thường, khi hệ số tải ngoài nằm trong khoảng từ 0.4 đến dưới 0.7, biến quan sát sẽ được xem xét loại bỏ nếu việc loại bỏ này giúp gia tăng CR hoặc làm cho giá trị AVE đạt ngưỡng chấp nhận.
Bên cạnh đó, việc loại bỏ biến quan sát cũng có thể được tiếp cận từ góc độ giá trị nội dung. Một số biến quan sát dù có hệ số tải tương đối thấp vẫn có thể được giữ lại nếu chúng đóng góp quan trọng vào việc phản ánh đầy đủ nội hàm khái niệm nghiên cứu. Ngược lại, các biến quan sát có hệ số tải rất thấp, thường nhỏ hơn 0.4, nhìn chung sẽ bị loại khỏi thang đo.
2. Đánh giá giá trị hội tụ của thang đo thông qua chỉ số AVE
Một phương pháp phổ biến để đánh giá giá trị hội tụ của thang đo là dựa trên chỉ số phương sai trích trung bình (Average Variance Extracted – AVE). Chỉ số AVE phản ánh mức độ mà một biến tiềm ẩn có thể giải thích phương sai của các biến quan sát cấu thành nó. Về mặt khái niệm, AVE được xác định bằng giá trị trung bình của bình phương các hệ số tải chuẩn hóa của các biến quan sát thuộc cùng một biến tiềm ẩn, hay nói cách khác là tổng bình phương các hệ số tải chuẩn hóa chia cho số lượng biến quan sát. Giá trị AVE được xác định theo công thức:
Trong đó:
- AVE là phương sai trích trung bình của biến tiềm ẩn A;
- ld1, ld2, …, ldm là các hệ số tải chuẩn hóa của các biến quan sát thuộc biến tiềm ẩn A;
- m là số lượng biến quan sát của biến tiềm ẩn A.
Theo Hair và cộng sự (A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling, 2021), giá trị AVE đạt từ 0.5 trở lên cho thấy biến tiềm ẩn có khả năng giải thích ít nhất 50% phương sai của các biến quan sát, qua đó thang đo được xem là đạt giá trị hội tụ. Ngược lại, khi AVE nhỏ hơn 0.5, điều này hàm ý rằng phần sai số còn tồn tại trong các biến quan sát lớn hơn phần phương sai được giải thích bởi biến tiềm ẩn.
Chỉ số AVE tập trung đánh giá mức độ đại diện chung của tập biến quan sát đối với biến tiềm ẩn, thay vì xem xét riêng lẻ mức đóng góp của từng chỉ báo. Do đó, trong trường hợp tồn tại một biến quan sát có hệ số tải chuẩn hóa nhỏ hơn 0.7, nhưng các biến quan sát còn lại có hệ số tải cao và giá trị AVE tính toán vẫn đạt từ 0.5 trở lên, thang đo vẫn được xem là đảm bảo giá trị hội tụ.