Phân tích SEM với biến bậc hai (Second-order) bằng AMOS

2. Biểu diễn biến bậc hai trong SEM bằng AMOS

Việc biểu diễn các biến trong mô hình lý thuyết được thực hiện trên sơ đồ SEM như sau:

Một số lưu ý khi biểu diễn biến bậc hai trong SEM AMOS:

– Thứ nhất, đối với các mũi tên đường dẫn từ biến bậc hai đến các biến bậc một thành phần, cần cố định một hệ số hồi quy bằng 1 tại mục Regression weight cho một trong các mũi tên này nhằm xác định thang đo cho biến bậc hai.

– Thứ hai, mỗi biến bậc một thành phần phải đi kèm với một sai số đo lường (phần dư). Trong ví dụ minh họa, bốn phần dư tương ứng được ký hiệu là e20, e21, e22 và e23.

– Thứ ba, các mũi tên hai chiều biểu diễn mối tương quan (covariance) giữa các biến tiềm ẩn độc lập phải được nối trực tiếp từ biến bậc hai đến các biến tiềm ẩn độc lập khác, không nối từ các biến bậc một thành phần. Ví dụ, nếu mô hình có thêm biến độc lập NLPV gồm ba biến quan sát NLPV1, NLPV2 và NLPV3, có ảnh hưởng đến GTCN và YDMH, thì mũi tên hai chiều sẽ được vẽ giữa NLPV và MKT.

– Thứ tư, các mũi tên một chiều biểu diễn mối quan hệ tác động nhân quả chỉ được vẽ từ biến bậc hai đến các biến khác trong mô hình, không được vẽ từ các biến bậc một thành phần. Trong ví dụ nêu trên, chỉ xem xét tác động của MKT lên GTCN và YDMH, không xem xét tác động riêng lẻ của PP, GC, SP hay KM lên các biến khác.

Trong trường hợp cần đánh giá tác động trực tiếp của các biến bậc một thành phần lên các biến khác, bắt buộc phải xây dựng một sơ đồ SEM riêng chỉ bao gồm các biến bậc một, không bao gồm biến bậc hai, và tiến hành phân tích độc lập trên sơ đồ này. Việc sử dụng đồng thời hai sơ đồ SEM cho mô hình biến bậc hai, bao gồm một mô hình bậc một và một mô hình bậc hai, là cách tiếp cận phổ biến và được chấp nhận trong nghiên cứu định lượng.

3. Phân tích và diễn giải kết quả SEM với biến bậc hai

Quy trình thực hiện phân tích và diễn giải kết quả mô hình SEM có biến bậc hai về cơ bản không khác biệt so với mô hình SEM sử dụng biến bậc một. Trong phạm vi nghiên cứu này, nội dung chỉ tập trung làm rõ một số điểm cần lưu ý khi xử lý biến bậc hai, thay vì trình bày chi tiết toàn bộ quy trình đọc và diễn giải kết quả SEM. Dựa trên mô hình nghiên cứu đề xuất, có ba mối quan hệ cấu trúc chính cần được xem xét, bao gồm: tác động của MKT đến GTCN, tác động của MKT đến YDMH và tác động của GTCN đến YDMH.

→ Phân tích SEM với biến bậc hai được thực hiện bằng phần mềm AMOS cho thấy các giá trị P-value của cả ba mối quan hệ đều bằng 0.000 và nhỏ hơn mức ý nghĩa 0.05. Điều này chứng tỏ các mối quan hệ trong mô hình đều có ý nghĩa thống kê. Việc đánh giá mức độ và thứ tự tác động giữa các biến được thực hiện dựa trên các hệ số hồi quy chuẩn hóa, tương tự như trong mô hình SEM thông thường.

→ Trong mô hình SEM biến bậc hai, GTCN và YDMH đóng vai trò là các biến phụ thuộc. Do đó, khi đánh giá mức độ giải thích của mô hình, nghiên cứu chỉ xem xét hai giá trị R bình phương tương ứng trong bảng Squared Multiple Correlations.

Tóm lại, khi phân tích SEM với biến bậc hai, việc đánh giá chủ yếu tập trung vào mối quan hệ giữa biến bậc hai với các biến khác trong mô hình. Trong bối cảnh này, biến bậc hai được xem xét và diễn giải tương tự như một biến bậc một trong phân tích SEM truyền thống.