Trong các lĩnh vực khoa học xã hội, quản trị, tâm lý học hay marketing, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến việc lý giải cách thức và nguyên nhân mà một biến độc lập (X) tác động đến biến phụ thuộc (Y). Tuy nhiên, mối quan hệ X → Y hiếm khi diễn ra theo kiểu trực tiếp và tuyến tính hoàn toàn. Thay vào đó, trong nhiều trường hợp tồn tại những biến trung gian (M) đóng vai trò làm rõ cơ chế và con đường tác động của X lên Y.
1. Khái niệm biến trung gian
Biến trung gian (mediator) là biến nằm giữa X và Y, có chức năng truyền tải, giải thích hoặc làm rõ cơ chế tác động từ biến độc lập (X) đến biến phụ thuộc (Y). Việc đưa biến trung gian vào mô hình không chỉ giúp nhận diện con đường ảnh hưởng một cách chi tiết hơn mà còn tăng giá trị lý thuyết và ý nghĩa thực tiễn cho nghiên cứu.
Trong mô hình, biến trung gian thường dễ nhận diện: nó vừa nhận mũi tên từ một biến khác, vừa phát mũi tên sang biến tiếp theo.
Ví dụ, trong nghiên cứu về chất lượng dịch vụ (X) tác động đến lòng trung thành khách hàng (Y), nhà nghiên cứu có thể đưa sự hài lòng khách hàng (M) vào như một biến trung gian. Cơ chế sẽ được lý giải theo chuỗi: Chất lượng dịch vụ cao → Khách hàng hài lòng hơn → Lòng trung thành gia tăng.
Trong mô hình trung gian đơn giản dưới đây, X là biến độc lập, Y là biến phụ thuộc và M chính là biến trung gian.
Không cần thiết phải có mũi tên tác động trực tiếp từ X lên Y thì mới hình thành quan hệ trung gian. Tuy nhiên, việc có quan hệ trực tiếp từ X lên Y sẽ giúp chúng ta phân loại trung gian là toàn phần hay một phần (sẽ đề cập ở phần sau).
2. Phân loại: trung gian toàn phần và trung gian một phần
Để phân biệt giữa trung gian toàn phần (full mediation) và trung gian một phần/bán phần (partial mediation), cần xem xét đồng thời hai loại quan hệ:
1. Quan hệ gián tiếp từ X đến Y thông qua M.
2. Quan hệ trực tiếp từ X đến Y.
Trong mô hình trung gian, X có thể ảnh hưởng đến Y theo hai con đường:
- Đường trực tiếp: X → Y
- Đường gián tiếp: X → M → Y
Dựa trên cơ sở này, mối quan hệ trung gian được chia thành hai loại:
Trung gian toàn phần (full mediation): X tác động đến Y chỉ thông qua M. Nghĩa là X → M → Y có ý nghĩa thống kê, trong khi X → Y không còn ý nghĩa.
Trung gian một phần (partial mediation): X vừa có tác động gián tiếp đến Y thông qua M, vừa duy trì tác động trực tiếp lên Y. Tức là cả X → M → Y và X → Y đều có ý nghĩa.
Vậy, nếu trong mô hình không có đường trực tiếp X → Y, thì việc phân loại trung gian là toàn phần hay một phần sẽ không thể thực hiện được. Phần giải thích chi tiết hơn bạn có thể tham khảo ở mục số 3 cuối bài viết.
2.1 Trung gian toàn phần (Full Mediation)
Trung gian toàn phần xảy ra khi tác động trực tiếp từ X đến Y không còn ý nghĩa sau khi đưa biến trung gian M vào mô hình. Nói cách khác, toàn bộ ảnh hưởng của X đến Y đều được truyền thông qua M.
Điều kiện:
-
Tác động gián tiếp X → M → Y có ý nghĩa thống kê.
-
Tác động trực tiếp X → Y (khi đã đưa M vào mô hình) không có ý nghĩa.
Ví dụ: Trong nghiên cứu về đào tạo nhân viên (X) và hiệu quả công việc (Y), nếu kết quả cho thấy đào tạo chỉ cải thiện hiệu quả thông qua năng lực được nâng cao (M), còn tác động trực tiếp X → Y biến mất, thì đây là trường hợp trung gian toàn phần.
2.2 Trung gian một phần/bán phần (Partial Mediation)
Trung gian một phần xảy ra khi X vẫn duy trì tác động trực tiếp đến Y, đồng thời một phần ảnh hưởng được truyền qua M. Như vậy, tồn tại hai con đường song song:
-
X → Y (tác động trực tiếp).
-
X → M → Y (tác động gián tiếp).
Điều kiện:
-
Tác động gián tiếp X → M → Y có ý nghĩa thống kê.
-
Tác động trực tiếp X → Y (khi có M trong mô hình) vẫn có ý nghĩa.
Ví dụ: Trong lĩnh vực marketing, hình ảnh thương hiệu (X) vừa trực tiếp ảnh hưởng đến ý định mua hàng (Y), vừa gián tiếp thông qua thái độ đối với thương hiệu (M). Đây là minh họa cho trung gian một phần.
Nếu bạn gặp khó khăn trong phân tích biến trung gian (ví dụ: không quen thao tác phần mềm, dữ liệu vi phạm giả định kiểm định…), có thể tham khảo dịch vụ phân tích SPSS tại DVS hoặc liên hệ qua email xulydinhluong@gmail.com để tiết kiệm thời gian và đạt kết quả tốt hơn.
3. Mô hình không vẽ quan hệ trực tiếp từ X lên Y thì có xét được loại trung gian toàn phần hay một phần hay không?
Như đã trình bày trong phần lý thuyết, việc xác định trung gian toàn phần (full mediation) hay trung gian một phần/bán phần (partial mediation) đòi hỏi phải xem xét đồng thời hai mối quan hệ: (1) tác động gián tiếp từ X đến Y thông qua M và (2) tác động trực tiếp từ X đến Y.
Mô hình 1:
Mô hình 2:
Do đó, mô hình sẽ phải ở dạng Mô hình 1, chúng ta mới có thể phân loại trung gian. Mô hình 2 sẽ không khác xác định được loại trung gian.
Tại sao có những nghiên cứu không vẽ mũi tên trực tiếp từ X đến Y mà vẫn phân loại được quan hệ trung gian?
Để xác định trung gian toàn phần hay trung gian một phần, về nguyên tắc bắt buộc phải xét đến tác động trực tiếp từ X lên Y. Tuy nhiên, bạn có thể thấy trong một số nghiên cứu, mô hình lý thuyết không vẽ mũi tên này nhưng tác giả vẫn xác định được loại trung gian. Lý do là:
a. Trong bối cảnh sử dụng macro PROCESS
Khi phân tích trung gian bằng macro PROCESS trên SPSS, đây không phải là công cụ vẽ sơ đồ đường dẫn như SEM, mà chỉ cần khai báo biến đầu vào.
Mặc dù trong mô hình lý thuyết không thể hiện mũi tên X → Y, nhưng khi đưa dữ liệu vào PROCESS, công cụ này tự động ước lượng tác động trực tiếp của X lên Y. Trong output, PROCESS luôn hiển thị bảng kết quả tác động trực tiếp của X và M lên Y.
Vì vậy, đôi khi ta có cảm giác rằng “không cần” mũi tên X → Y vẫn có thể phân loại trung gian, nhưng thực chất là PROCESS đã ngầm tính toán và báo cáo sẵn phần tác động trực tiếp này.
Xem thêm: Xử lý biến trung gian bằng macro PROCESS trong SPSS
b. Trong bối cảnh phân tích trung gian bằng SEM (AMOS, SMARTPLS)
Khác với macro PROCESS, SEM là mô hình đường dẫn. Nghĩa là phần mềm chỉ ước lượng những quan hệ mà bạn vẽ trong sơ đồ.
-
Nếu bạn vẽ mũi tên trực tiếp từ X → Y, phần mềm sẽ tính toán tác động này và cho phép phân loại trung gian toàn phần hay một phần.
-
Nếu không vẽ mũi tên X → Y, thì chỉ có thể kiểm định xem quan hệ trung gian có ý nghĩa hay không, chứ không xác định được loại trung gian.
Do đó, để phân loại trung gian, các tác giả thường vẽ thêm một sơ đồ mô hình có mũi tên trực tiếp từ X đến Y nhằm lấy thông số cần thiết. Tuy nhiên, đôi khi họ không trình bày sơ đồ này trong bài viết, khiến người đọc lầm tưởng rằng việc phân loại trung gian không cần đến mũi tên trực tiếp.
Xem thêm: Xử lý biến trung gian mediator trong AMOS
Xem thêm: Phân tích biến trung gian mediator trong SMARTPLS 4
