Xử lý các đường dẫn tác động trên SPSS bằng phân tích hồi quy OLS tương đối đơn giản và không cần phải biểu diễn biến trên diagram. Nhưng nếu xử lý mô hình bằng kỹ thuật SEM trên các phần mềm SEM như AMOS, SMARTPLS việc khai báo đúng vai trò, chức năng biến số là cực kỳ quan trọng để mô hình có thể được định nghĩa đúng và xác định được.
Bài viết này chúng ta sẽ tìm hiểu cách đưa mô hình nghiên cứu lý thuyết vào mô hình SEM trên AMOS. Trước hết, cùng xét mô hình nghiên cứu lý thuyết với các biến như sau:
Trong đó:
- X1 là biến độc lập, tác động lên biến phụ thuộc Y. Được đo lường bằng 3 biến quan sát A1, A2, A3.
- X2 là biến độc lập, tác động lên biến phụ thuộc Y. Được đo lường bằng 4 biến quan sát B1, B2, B3, B4.
- Y là biến phụ thuộc chịu tác động từ X1, X2. Được đo lường bằng 3 biến quan sát C1, C2, C3.
1. Xác định vai trò biến trong AMOS
Đánh giá vai trò biến và hướng biểu diễn các biến trong mô hình lên diagram AMOS:
– X1, X2, Y là biến tiểm ẩn (tên gọi khác: biến tiềm ẩn). Biến tiềm ẩn trong AMOS bắt buộc phải biểu diễn bằng hình elip.
– A1, A2, A3, B1, B2, B3, B4, C1, C2, C3 là biến quan sát (tên gọi khác: biến chỉ báo). Biến quan sát trong AMOS bắt buộc phải biểu diễn bằng hình chữ nhật.
– Biến tiềm ẩn Y là biến phụ thuộc (tên gọi khác: biến nội sinh), chịu sự tác động của hai biến độc lập X1, X2 (tên gọi khác: biến ngoại sinh). Chính vì vậy, trong AMOS phải gán phần dư cho biến Y và phần dư này được biểu diễn bằng hình elip.
– A1, A2, A3, B1, B2, B3, B4, C1, C2, C3 là các biến quan sát, do vậy trong AMOS phải gán sai số cho tất cả các biến này. Các sai số trong AMOS được biểu diễn bằng hình elip.
Sai số và phần dư được AMOS khai báo tự động là e (error). Các bạn có thể tự ý đặt lại tên, miễn là đảm bảo tên đó xuất hiện duy nhất trong mô hình. Nếu kỹ hơn, bạn có thể đặt sai số là e, còn phần dư là z (residual) để phân biệt vai trò.
So với mô hình lý thuyết, ở đây có sự xuất hiện mũi tên hai chiều nối giữa X1 và X2. Mũi tên hai chiều này gọi là covariance (hiệp phương sai) để báo cho phần mềm biết X1, X2 là hai biến độc lập, chúng ta nên xem xét sự tương quan giữa chúng trong mô hình.
Lưu ý rằng, mũi tên hai chiều chỉ nối giữa các biến độc lập chỉ có một chức năng duy nhất là “độc lập”. Bởi biến trung gian cũng có chức năng là độc lập trong một mối quan hệ tác động, nhưng cùng lúc cũng có chức năng là phụ thuộc trong mối quan hệ tác động với biến khác.
Trong mô hình lý thuyết dù không có mũi tên hai chiều này, nhưng khi mô hình hóa trên diagram AMOS chúng ta nên khai báo nó để các ước lượng từ mô hình có tính chính xác cao. Bởi trên thực tế, các yếu tố trong một mô hình nghiên cứu phần lớn là có sự tương quan với nhau, không nhiều thì ít, không ít thì rất ít hoặc thậm chí không có tương quan đi nữa thì cũng nên khai báo. Việc khai báo này không gây xấu cho mô hình mà nó mang lại lợi ích nhiều hơn so với việc không khai báo.
– Khai báo nghĩa là mô hình có xét đến sự tương quan giữa các biến trong mô hình, sự tương quan này sẽ có tác động lên các mối tác động (mũi tên một chiều) khác trong mô hình. Nếu không có tương quan giữa các biến độc lập này thì cũng không sao, phần mềm sẽ xem xét sự tác động giữa các biến khi không có tương quan giữa các biến độc lập. Nhưng phải khai báo thì phần mềm mới biết là có tương quan hay không tương quan.
– Không khai báo nghĩa là chúng ta bỏ qua sự tương quan giữa các biến độc lập. Suy ra trên môi trường thực tế, chúng ta đang định nghĩa là các biến độc lập hoàn toàn không có bất cứ mối liên hệ nào với nhau. Tuy nhiên, trong một số trường hợp, nhà nghiên cứu muốn đánh giá sự tác động của các biến khi không có sự can thiệp của biến khác thì không nên khai báo mũi tên hai chiều.
2. Khai báo hệ số ràng buộc constrain để mô hình xác định
Các hệ số ràng buộc là tham số bắt buộc cần phải khai báo để mô hình xác định (indentified) trong AMOS.
Các vị trí cần phải khai báo hệ số ràng buộc:
– Mũi tên từ sai số lên biến quan sát: mỗi mũi tên từ sai số lên biến quan sát phải gán hệ số ràng buộc 1.
– Một trong các mũi tên từ biến tiềm ẩn lên biến quan sát: trong các mũi tên nối từ biến tiềm ẩn mẹ lên các biến quan sát con, chọn ngẫu nhiên một mũi tên và gán hệ số ràng buộc 1. Việc gán hệ số ràng buộc 1 cho biến quan sát này mà không phải biến quan sát kia không làm thay đổi kết quả tổng thể của mô hình. Điểm khác biệt duy nhất liên quan đến các hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa khi phân tích CFA hoặc SEM.
– Mũi tên từ phần dư lên biến phụ thuộc: mỗi mũi tên từ phần dư lên mỗi biến phụ thuộc phải gán hệ số ràng buộc 1.
– Một trong các mũi tên từ biến bậc hai lên biến bậc một thành phần. Ví dụ trong diagram mô hình SEM bên dưới, mũi tên từ biến bậc hai MKT lên biến bậc một thành phần PP được gán hệ số ràng buộc 1.
Cách thức khai báo hệ số ràng buộc 1 trong AMOS:
B1: Nhấp đôi vào mũi tên cần khai báo để xuất hiện cửa sổ Object Properties.
B2: Chuyển sang thẻ Parameters.
B3: Nhập 1 vào ô Regression weight.
B4: Nhấn nút X góc trên bên phải thoát khỏi cửa sổ.
3. Làm sao biết khai báo thiếu hệ số ràng buộc?
Một mô hình các xuất hiện nhiều biến số, càng nhiều biến phức tạp (điều tiết, trung gian, biến bậc hai) thì xác suất khai báo thiếu hệ số ràng buộc càng cao.
Cách thức để nhận biết có thiếu hệ số ràng buộc không đó là cứ tiến hành phân tích mô hình để xem mô hình thông báo là xác định (indentified) hay chưa xác định (unidentified). Nếu sau khi đã thực hiện phân tích, nút View Output không hiện sáng lên, nghĩa là mô hình không xác định.
Mô hình không xác định đến từ nhiều nguyên nhân, nhưng nguyên nhân phổ biến nhất là do khai báo thiếu hệ số ràng buộc. Nên trong tình huống này, đây là một dấu hiệu để chúng ta kiểm tra việc khai báo hệ số ràng buộc đã đúng và đủ chưa.