Trong phần mềm SMARTPLS, chỉ số Original Sample (ký hiệu O) xuất hiện trong hầu hết các bảng kết quả khi thực hiện phân tích Bootstrap. Về mặt hình thức, cột này được hiểu chung là hệ số ước lượng. Tuy nhiên, để xác định chính xác bản chất của hệ số này, cần căn cứ vào tên bảng kết quả mà chỉ số Original Sample được trình bày, bởi ý nghĩa của nó phụ thuộc vào loại kiểm định hoặc phân tích cụ thể.
1. Hệ số Original Sample trên SMARTPLS là gì?
Từ kết quả Bootstrap trong SMARTPLS, danh sách các kiểm định được hiển thị ở khung bên trái giao diện. Khi lựa chọn từng mục phân tích, bảng kết quả tương ứng sẽ xuất hiện ở khung bên phải. Trong đa số các bảng này, hai cột thường xuyên xuất hiện là Original Sample và Sample Mean. Original Sample phản ánh giá trị hệ số ước lượng từ mẫu dữ liệu ban đầu, trong khi Sample Mean thể hiện giá trị trung bình của hệ số ước lượng qua các mẫu lặp lại trong quá trình Bootstrap.
Ý nghĩa cụ thể của Original Sample thay đổi tùy theo từng bảng kết quả. Trong bảng Path Coefficients, chỉ số này được hiểu là hệ số hồi quy hoặc hệ số đường dẫn giữa các biến trong mô hình cấu trúc. Khi sử dụng thiết lập mặc định của thuật toán PLS-SEM trong SMARTPLS và không thay đổi loại hệ số báo cáo, giá trị Original Sample trong bảng Path Coefficients chính là hệ số tác động chuẩn hóa, thường được ký hiệu là Beta. Hệ số này phản ánh mức độ và chiều hướng tác động trực tiếp giữa các biến tiềm ẩn.
Đối với bảng Total Indirect Effects hoặc Specific Indirect Effects, Original Sample đại diện cho hệ số tác động gián tiếp. Trong đó, Total Indirect Effects thể hiện tổng hợp tất cả các đường tác động gián tiếp giữa hai biến, còn Specific Indirect Effects phản ánh từng tác động gián tiếp riêng biệt theo từng chuỗi trung gian. Theo mặc định, các hệ số này cũng được chuẩn hóa.
Trong bảng Outer Loadings, Original Sample là hệ số tải ngoài, phản ánh mức độ tương quan giữa biến quan sát và biến tiềm ẩn trong mô hình đo lường phản xạ. Tương tự, trong bảng Outer Weights, chỉ số này là trọng số tải ngoài, thể hiện mức độ đóng góp tương đối của từng biến quan sát đối với biến tiềm ẩn trong mô hình đo lường dạng cấu thành.
Tóm lại, Original Sample trong SMARTPLS là hệ số ước lượng từ mẫu dữ liệu gốc. Tuy nhiên, để diễn giải chính xác, cần xác định nó thuộc bảng kết quả nào. Nếu nằm trong Path Coefficients, đó là hệ số tác động trực tiếp; nếu thuộc Total Indirect Effects, đó là hệ số tác động gián tiếp tổng hợp; nếu thuộc Specific Indirect Effects, đó là hệ số tác động gián tiếp riêng biệt; còn nếu xuất hiện trong Outer Loadings hoặc Outer Weights, đó lần lượt là hệ số tải ngoài hoặc trọng số tải ngoài trong mô hình đo lường.
2. Original Sample và các hệ số liên quan trong bảng kết quả Bootstrap
Trong phân tích Bootstrap, thuật ngữ Original Sample được hiểu là mẫu gốc. Giá trị thể hiện tại cột Original Sample là hệ số ước lượng trực tiếp từ bộ dữ liệu ban đầu, không thông qua tái lấy mẫu. Chỉ số này được trình bày nhằm phân biệt với Sample Mean, vốn là giá trị trung bình của các hệ số thu được từ nhiều mẫu Bootstrap khác nhau.
– Original Sample (O) là hệ số hồi quy được ước lượng từ dữ liệu gốc trước khi thực hiện kỹ thuật Bootstrap. Đây là giá trị phản ánh mối quan hệ giữa các biến trong mô hình trên tập dữ liệu quan sát ban đầu.
– Sample Mean (M) là giá trị trung bình của các hệ số hồi quy được tính toán từ nhiều lần tái lấy mẫu Bootstrap. Ví dụ, nếu lựa chọn 1000 lần lặp Bootstrap, phần mềm SmartPLS sẽ tạo ra 1000 mẫu dữ liệu mới bằng phương pháp lấy mẫu có hoàn lại từ dữ liệu ban đầu, với kích thước mẫu bằng với mẫu gốc. Mỗi mẫu tái tạo này tạo ra một hệ số hồi quy riêng biệt; trung bình cộng của 1000 hệ số đó chính là Sample Mean. Chỉ số này cho phép đánh giá mức độ ổn định của ước lượng ban đầu.
– Standard Deviation (STDEV) là độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy thu được từ quá trình Bootstrap. Thông số này phản ánh mức độ phân tán của các ước lượng và được sử dụng để tính giá trị kiểm định t trong phân tích giả thuyết.
– T-Statistics là giá trị thống kê kiểm định t, được xác định bằng cách lấy hệ số Original Sample chia cho độ lệch chuẩn Bootstrap. Chỉ số này được sử dụng để đánh giá ý nghĩa thống kê của mối quan hệ giữa các biến trong mô hình nghiên cứu.
– P-Value là xác suất quan sát được giá trị thống kê kiểm định bằng hoặc lớn hơn giá trị thực tế khi giả thuyết không có hiệu lực là đúng. Chỉ số này được sử dụng để xác định mức ý nghĩa thống kê của các mối quan hệ, qua đó hỗ trợ quyết định chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết nghiên cứu.
