Bài viết này nhằm hướng dẫn quy trình phân tích biến điều tiết (moderator) hay mối quan hệ điều tiết trong mô hình nghiên cứu bằng phần mềm AMOS. Việc thực hiện phân tích biến điều tiết trên AMOS đòi hỏi nhà nghiên cứu phải tiến hành chuẩn hóa các biến quan sát bằng phần mềm SPSS trước, sau đó mới nhập dữ liệu vào AMOS để xây dựng sơ đồ mô hình và phân tích mô hình cấu trúc có bao gồm biến tương tác (interaction variable).
1. Cơ sở lý thuyết về biến điều tiết
Biến điều tiết (moderator hay moderating variable) là biến làm thay đổi cường độ hoặc chiều hướng của mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Biến điều tiết có thể tồn tại dưới dạng biến định tính (biến phân loại) hoặc biến định lượng (biến liên tục). Đối với biến điều tiết là biến định tính, phương pháp phân tích cấu trúc đa nhóm (multi-group analysis) trong AMOS thường được áp dụng. Trong phạm vi bài viết này, nội dung tập trung vào cách tiếp cận và xử lý biến điều tiết dưới dạng biến định lượng.
Mô hình lý thuyết biến điều tiết được trình bày như sau:
Về mặt lý thuyết, mô hình biến điều tiết được biểu diễn thông qua mối quan hệ giữa biến độc lập, biến điều tiết và biến phụ thuộc, trong đó vai trò của biến điều tiết thể hiện ở khả năng làm thay đổi tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Trong phân tích biến điều tiết trên AMOS, mô hình hồi quy biến điều tiết MMR (Moderated Multiple Regression) do Saunders (1956) đề xuất thường được sử dụng làm cơ sở lý thuyết. Theo mô hình này, biến phụ thuộc chịu ảnh hưởng đồng thời của ba thành phần: biến độc lập, biến điều tiết và biến tương tác giữa biến độc lập và biến điều tiết.
Cụ thể, việc đánh giá vai trò của biến điều tiết trong các phần mềm thống kê được dựa trên ba mối quan hệ tác động sau:
(1) Tác động trực tiếp của biến độc lập X lên biến phụ thuộc Y
(2) Tác động trực tiếp của biến điều tiết W lên biến phụ thuộc Y
(3) Tác động của biến tương tác X*W lên biến phụ thuộc Y, còn được gọi là hiệu ứng tương tác hay hiệu ứng điều tiết
Theo quan điểm truyền thống được trình bày bởi Baron và Kenny (1986), một biến được xem là biến điều tiết khi thỏa mãn đồng thời hai điều kiện.
- Thứ nhất, biến điều tiết không có mối quan hệ trực tiếp với cả biến độc lập và biến phụ thuộc.
- Thứ hai, biến tương tác giữa biến độc lập và biến điều tiết phải có tác động có ý nghĩa thống kê lên biến phụ thuộc.
Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu trong những năm gần đây cho rằng cách tiếp cận của Baron và Kenny (1986) trong việc đánh giá biến điều tiết chưa thực sự phù hợp trong mọi bối cảnh nghiên cứu. Các hướng tiếp cận hiện đại cho rằng điều kiện thứ nhất không nhất thiết phải được thỏa mãn. Chỉ cần biến tương tác X*W có ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê đến biến phụ thuộc Y thì có thể kết luận rằng biến W đóng vai trò điều tiết trong mối quan hệ giữa X và Y. Quan điểm này được ủng hộ bởi Hair và cộng sự (2013) cũng như Andrew F. Hayes (2013), khi các tác giả cho rằng ý nghĩa thống kê của hệ số tương tác là tiêu chí cốt lõi để xác định sự tồn tại của hiệu ứng điều tiết trong mô hình nghiên cứu.
Tài liệu tham khảo:
Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2013). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), 3rd Edition.
Hayes, A. F. (2013). Introduction to Mediation, Moderation, and Conditional Process Analysis: A Regression-Based Approach. New York, NY: The Guilford Press.
Bảng giải thích kết quả biến điều tiết:
| Dấu của hệ số a (tác động từ X lên Y) | Dấu của hệ số c (tác động tương tác) | Giải thích kết quả |
| Dương (+) | Dương (+) | Khi hệ số a và hệ số tương tác c đều mang dấu dương, biến điều tiết làm gia tăng cường độ của mối quan hệ tích cực giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Điều này cho thấy sự hiện diện của biến điều tiết khuếch đại tác động thuận chiều của X lên Y, phản ánh vai trò điều tiết tích cực. |
| Dương (+) | Âm (-) | Trong trường hợp hệ số a mang dấu dương nhưng hệ số tương tác c mang dấu âm, biến điều tiết làm suy giảm cường độ của mối quan hệ tích cực giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Kết quả này cho thấy biến điều tiết có tác động làm yếu đi ảnh hưởng thuận chiều của X lên Y, thể hiện vai trò điều tiết tiêu cực. |
| Âm (-) | Dương (+) | Khi hệ số a mang dấu âm và hệ số tương tác c mang dấu dương, biến điều tiết làm giảm mức độ tiêu cực của mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Nói cách khác, biến điều tiết làm mối quan hệ nghịch chiều giữa X và Y trở nên ít tiêu cực hơn, thể hiện tác động điều tiết theo hướng tích cực. |
| Âm (-) | Âm (-) | Trường hợp cả hệ số a và hệ số tương tác c đều mang dấu âm cho thấy biến điều tiết làm gia tăng cường độ của mối quan hệ tiêu cực giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Điều này phản ánh rằng sự hiện diện của biến điều tiết khuếch đại tác động nghịch chiều của X lên Y, thể hiện vai trò điều tiết tiêu cực. |
2. Xử lý biến điều tiết trên AMOS
Bạn có thể tải tệp dữ liệu dùng cho thực hành tại liên kết được cung cấp tại đây. Sau khi mở tệp dữ liệu trên phần mềm SPSS, có thể quan sát thấy bộ dữ liệu bao gồm ba thang đo: X (gồm các biến quan sát X1, X2, X3), Y (gồm Y1, Y2, Y3) và W (gồm W1, W2, W3). Trong mô hình nghiên cứu, X là biến độc lập, Y là biến phụ thuộc và W là biến điều tiết. Các biến X, Y và W là các biến đại diện, được hình thành bằng cách tính giá trị trung bình của các biến quan sát tương ứng. Mục tiêu của phân tích là kiểm định vai trò điều tiết của W đối với mối quan hệ tác động từ X đến Y.
Do biến tương tác (Interaction) được xây dựng bằng tích số giữa X và W có thể gây ra hiện tượng đa cộng tuyến với các biến thành phần X hoặc W, nên các biến này cần được xử lý trước khi tạo biến tương tác. Thông thường, các biến X và W sẽ được chuẩn hóa hoặc trung bình hóa trước khi nhân với nhau. Trong nội dung thực hành này, kỹ thuật chuẩn hóa biến được sử dụng.
2.1 Chuẩn hóa biến trên SPSS
Tại giao diện SPSS, chọn Analyze > Descriptive Statistics > Descriptives.
Khi cửa sổ Descriptives xuất hiện, đưa ba biến X, W và Y vào mục Variables. Ở góc dưới bên trái của cửa sổ, chọn tùy chọn Save standardized values as variables, sau đó nhấn OK để hoàn tất thao tác.
Sau khi quay trở lại giao diện dữ liệu, có thể nhận thấy sự xuất hiện của ba biến mới, tương ứng với các biến X, W và Y ở dạng chuẩn hóa.
Tiếp theo, tiến hành tạo biến tương tác bằng cách lấy tích số của hai biến chuẩn hóa ZX và ZW. Thao tác này được thực hiện bằng cách vào Transform > Compute Variable.
Trong hộp thoại Compute Variable, tại mục Target Variable, đặt tên cho biến mới là Interaction, cụ thể là INT. Tại mục Numeric Expression, nhập công thức ZX*ZW, trong đó ZX và ZW lần lượt là tên các biến chuẩn hóa của X và W đã được tạo trước đó.
Sau khi thực hiện xong, quay lại bảng dữ liệu sẽ thấy xuất hiện thêm một biến mới là INT.
Tiếp tục chuyển sang giao diện Variable View, xóa nội dung ở cột Label của các biến chuẩn hóa, đồng thời điều chỉnh Width và Decimals của biến INT sao cho tương đồng với các biến chuẩn hóa còn lại.
Như vậy, quá trình chuẩn hóa biến và tạo biến tương tác đã hoàn tất, sẵn sàng cho bước phân tích vai trò điều tiết trên AMOS.
2.2 Phân tích mối quan hệ điều tiết trên AMOS
Khởi động phần mềm AMOS và nhập dữ liệu từ SPSS vào AMOS. Trong trường hợp chưa nắm rõ cách thức nhập dữ liệu, người học có thể tham khảo lại tài liệu Hướng dẫn phân tích và đọc kết quả CFA trên AMOS.
Sau khi nhập dữ liệu, tiến hành khai báo các biến và vẽ sơ đồ mô hình hồi quy đa biến có yếu tố điều tiết (Moderated Multiple Regression – MMR) trên AMOS. Việc vẽ sơ đồ mô hình được thực hiện thủ công bằng các công cụ có sẵn trong AMOS. Kết quả như hình minh họa.
Sau khi hoàn tất việc xây dựng sơ đồ, tiến hành thiết lập các tùy chọn trong mục Analysis Properties tương tự như khi thực hiện phân tích SEM.
Tiếp theo, chạy mô hình và quan sát kết quả trong phần Output, đặc biệt là bảng Regression Weights.
Kết quả ước lượng cho thấy đường dẫn từ biến tương tác INT đến biến phụ thuộc chuẩn hóa ZY có ý nghĩa thống kê, với giá trị P = 0.000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 0.05. Trong AMOS, ký hiệu *** tương ứng với giá trị P = 0.000. Kết quả này cho phép kết luận rằng biến W đóng vai trò điều tiết trong mối quan hệ tác động từ X đến Y. Hệ số hồi quy của đường dẫn này mang giá trị dương, bằng 0.119, cho thấy khi mức độ của W tăng lên thì cường độ tác động của X lên Y cũng gia tăng tương ứng.
