Phân tích moderated mediation với PROCESS macro trên SPSS

Trong nghiên cứu khoa học xã hội và quản trị, các học giả không chỉ quan tâm đến việc một biến có ảnh hưởng đến biến khác hay không, mà còn đặt ra hai câu hỏi quan trọng hơn: vì sao mối quan hệ đó xảy ra và trong điều kiện nào mối quan hệ đó trở nên mạnh hơn hoặc yếu hơn.

Mô hình trung gian (mediation) giúp giải thích cơ chế tác động giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, trong khi mô hình điều tiết (moderation) giúp xác định điều kiện làm thay đổi mức độ tác động. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp thực tế, cơ chế tác động này không cố định, mà thay đổi tùy theo bối cảnh hoặc đặc điểm của đối tượng nghiên cứu. Từ đó, mô hình moderated mediation ra đời như một cách tiếp cận tổng hợp, cho phép phân tích sâu và linh hoạt hơn.

1. Mô hình moderated mediation là gì?

Moderated mediation (trung gian có điều tiết) là mô hình kết hợp biến trung gian (mediation) và biến điều tiết (moderation), dùng để trả lời câu hỏi “Tác động gián tiếp của X lên Y thông qua M có thay đổi theo mức độ của một biến điều tiết W hay không?”.

• Mediation: X → M → Y (X ảnh hưởng Y thông qua M).
• Moderation: Mức độ/chiều hướng ảnh hưởng phụ thuộc vào W.
• Moderated mediation: Tác động gián tiếp (X → M → Y) khác nhau khi W thay đổi.

Giả sử trong một nghiên cứu hành vi người tiêu dùng:

• X: Chất lượng dịch vụ
• M: Sự hài lòng của khách hàng
• Y: Ý định mua lại
• W: Thu nhập

Kết quả cho thấy chất lượng dịch vụ làm tăng sự hài lòng, và sự hài lòng làm tăng ý định mua lại. Tuy nhiên, mức độ tác động gián tiếp này mạnh hơn ở nhóm khách hàng có thu nhập cao so với nhóm thu nhập thấp. Khi đó, thu nhập đóng vai trò điều tiết tác động trung gian, và mô hình nghiên cứu được xác định là moderated mediation.

Để kiểm định mô hình này, Macro PROCESS do Andrew Hayes phát triển trên SPSS được xem là một công cụ phân tích hiệu quả, dễ sử dụng và đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều nghiên cứu, với tần suất trích dẫn cao trong các công bố quốc tế.

2. Các model moderated mediation trong PROCESS

Trong các phiên bản PROCESS v3 và v4, những mô hình moderated mediation được sử dụng phổ biến bao gồm các dạng sau:

2.1 PROCESS moderated mediation Model 7

Trong mô hình này, biến điều tiết W tác động đến mối quan hệ X → M (đường a), trong khi biến trung gian M tiếp tục ảnh hưởng đến Y theo cơ chế trung gian thông thường. Do đó, mức độ tác động của X lên M phụ thuộc vào W, dẫn đến hiệu ứng gián tiếp X → M → Y thay đổi theo các mức khác nhau của W.

Ví dụ: Ảnh hưởng của chiến dịch quảng cáo (X) đối với thái độ thương hiệu (M) phụ thuộc vào mức độ gắn bó thương hiệu trước đó (W); sau đó, thái độ thương hiệu tiếp tục tác động đến ý định mua (Y).

2.2 PROCESS moderated mediation Model 8

Trong mô hình này, biến điều tiết W tiếp tục điều tiết mối quan hệ X → M (đường a) tương tự Model 7, đồng thời W cũng có tác động trực tiếp đến biến phụ thuộc Y. Vì vậy, biến W vừa làm thay đổi tác động gián tiếp X → M → Y, vừa ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả Y.

Ví dụ: Gắn bó thương hiệu (W) không chỉ điều tiết ảnh hưởng của quảng cáo (X) lên thái độ thương hiệu (M), mà còn tác động trực tiếp đến ý định mua (Y).

2.3 PROCESS moderated mediation Model 14

Trong mô hình này, biến điều tiết W tác động đến mối quan hệ M → Y (đường b), trong khi đường X → M không chịu sự điều tiết. Do đó, ảnh hưởng của M lên Y thay đổi theo các mức khác nhau của W, khiến hiệu ứng gián tiếp X → M → Y trở thành một hiệu ứng có điều kiện.

Ví dụ: Thái độ đối với xe điện (M) tác động đến ý định mua (Y) mạnh hơn trong trường hợp mức độ am hiểu công nghệ (W) ở mức cao.

2.4 PROCESS moderated mediation Model 15

Trong mô hình này, biến điều tiết W đồng thời tác động đến cả hai mối quan hệ X → M (đường a) và M → Y (đường b). Do đó, tác động gián tiếp của X lên Y thông qua M thay đổi theo W ở cả hai giai đoạn của quá trình trung gian.

Ví dụ: Trình độ học vấn (W) không chỉ ảnh hưởng đến cách chương trình đào tạo (X) hình thành kiến thức (M), mà còn tác động đến việc kiến thức (M) được chuyển hóa thành hiệu suất làm việc (Y).

2.5 PROCESS moderated mediation Model 58

Trong mô hình này, biến điều tiết W điều tiết đồng thời hai mối quan hệ X → M và M → Y, không tồn tại tác động trực tiếp từ W đến Y. Vì vậy, hiệu ứng gián tiếp X → M → Y thay đổi theo W ở cả hai chặng của quá trình trung gian, trong khi W chỉ giữ vai trò điều tiết mà không ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả.

Ví dụ: Trình độ học vấn (W) vừa điều tiết mối quan hệ giữa quá trình đào tạo (X) và kiến thức (M), vừa điều tiết mối quan hệ giữa kiến thức (M) và hiệu suất làm việc (Y).

2.6 PROCESS moderated mediation Model 59

Trong mô hình này, biến điều tiết W tương tự Model 58, điều tiết đồng thời hai mối quan hệ X → M và M → Y, đồng thời W cũng có tác động trực tiếp đến biến phụ thuộc Y. Do đó, W tham gia vào toàn bộ các hướng tác động của mô hình, vừa làm thay đổi hiệu ứng gián tiếp X → M → Y, vừa ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả Y.

Ví dụ: Trình độ học vấn (W) không chỉ làm thay đổi tác động của đào tạo (X) lên kiến thức (M) và tác động của kiến thức (M) lên hiệu suất làm việc (Y), mà còn ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất (Y).

3. Phân tích moderated mediation bằng macro PROCESS v4 trên SPSS

Để phân tích mô hình trung gian có điều tiết bằng phương pháp bootstrap trong SPSS, nghiên cứu này sử dụng macro PROCESS do Andrew F. Hayes phát triển. Trước tiên, người nghiên cứu cần cài đặt PROCESS Macro theo hướng dẫn tương ứng với các phiên bản SPSS từ 20 đến 31 tại bài viết này.

3.1 Chuẩn bị tập dữ liệu phân tích

Giả sử tập dữ liệu nghiên cứu được cấu trúc như sau:

• Biến độc lập (X): gồm các biến quan sát X1, X2, X3
• Biến phụ thuộc (Y): gồm các biến quan sát Y1, Y2, Y3
• Biến trung gian (M): gồm các biến quan sát M1, M2, M3
• Biến điều tiết (W): gồm các biến quan sát W1, W2, W3

Trên cơ sở đó, tiến hành tính giá trị trung bình của các biến quan sát thuộc từng thang đo nhằm tạo ra bốn biến tổng hợp đại diện cho các biến tiềm ẩn X, Y, M và W. Những biến tổng hợp này sau đó được sử dụng làm dữ liệu đầu vào cho phân tích mô hình moderated mediation bằng PROCESS Macro trên SPSS.

2.2 Thực hành phân tích moderated mediation bằng PROCESS trên SPSS

Trên giao diện SPSS, người nghiên cứu truy cập Analyze → Regression → PROCESS v4.2 by Andrew F. Hayes để mở hộp thoại phân tích.

Bước 1 – Lựa chọn mô hình

Tại mục Model number, chọn mô hình moderated mediation phù hợp với giả thuyết nghiên cứu gồm các Model: 7, 8, 14, 15, 58 hoặc 59.

Bước 2 – Khai báo các biến trong mô hình

• Đưa biến phụ thuộc vào ô Y Variable
• Đưa biến độc lập vào ô X Variable
• Đưa biến trung gian vào ô Mediator(s) (M)

Bước 3 – Khai báo biến điều tiết

Đưa biến điều tiết vào ô Moderator Variable (W).

Sau khi hoàn tất việc khai báo các biến, người nghiên cứu tiếp tục nhấp vào nút Options để thiết lập các tùy chọn phân tích tiếp theo.