Trong phân tích mô hình cấu trúc bằng phần mềm SmartPLS, mức độ đóng góp của các biến độc lập đối với một biến phụ thuộc thường được đánh giá thông qua hai chỉ số chủ yếu là hệ số tác động chuẩn hóa Original Sample trong bảng Path Coefficients và kích thước ảnh hưởng Effect Size f2. Vấn đề đặt ra là sự khác biệt bản chất giữa hai chỉ số này là gì và liệu chúng có thể được sử dụng thay thế cho nhau hay không.
1. Điểm tương đồng giữa hệ số tác động chuẩn hóa và Effect Size f2
Hệ số tác động chuẩn hóa Original Sample phản ánh cường độ và chiều hướng tác động trực tiếp giữa các biến trong mô hình cấu trúc, được chuẩn hóa nhằm cho phép so sánh giữa các đường dẫn khác nhau. Trong khi đó, Effect Size f2 đo lường mức độ thay đổi của hệ số xác định R2 của biến phụ thuộc khi một biến độc lập cụ thể được đưa vào hoặc loại khỏi mô hình, qua đó phản ánh mức đóng góp riêng phần của biến đó đối với khả năng giải thích biến phụ thuộc.
Trong nhiều trường hợp thực nghiệm, thứ tự độ lớn của các hệ số tác động chuẩn hóa có xu hướng tương đồng với thứ tự của các giá trị f2. Điều này hàm ý rằng cả hai chỉ số đều có thể được sử dụng để so sánh mức độ tác động tương đối giữa các biến độc lập khi chúng đồng thời ảnh hưởng đến cùng một biến phụ thuộc. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng sự trùng khớp này không mang tính tuyệt đối; trong một số bối cảnh dữ liệu hoặc cấu trúc mô hình nhất định, thứ tự của f2 có thể không hoàn toàn tương ứng với thứ tự của các hệ số hồi quy chuẩn hóa.
Xét một mô hình cấu trúc bao gồm ba biến độc lập CV, DK và TL cùng tác động đến biến phụ thuộc HL. Dựa trên kết quả ước lượng từ cả hai chỉ số Original Sample và Effect Size f2, có thể xác định thứ tự mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên HL theo trình tự DK lớn hơn TL và TL lớn hơn CV. Điều này cho thấy DK là biến có tác động mạnh nhất đến HL, tiếp theo là TL và cuối cùng là CV. Trong trường hợp minh họa này, thứ tự của các giá trị f2 trùng khớp với thứ tự độ lớn của các hệ số tác động chuẩn hóa, qua đó cho thấy tính nhất quán giữa hai thước đo trong việc đánh giá mức độ ảnh hưởng tương đối của các biến độc lập.
2. Sự khác biệt giữa Original Sample và Effect Size f2
1. Công thức tính
Sự khác biệt đầu tiên giữa Original Sample và Effect Size f2 thể hiện ở cơ sở tính toán. Original Sample trong mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM), đặc biệt là PLS-SEM, phản ánh hệ số tác động chuẩn hóa (standardized path coefficient) được ước lượng trực tiếp từ mô hình. Giá trị này thường gắn với kiểm định t thông qua phương pháp bootstrapping để đánh giá ý nghĩa thống kê của hệ số đường dẫn.
Ngược lại, Effect Size f2 được xác định dựa trên mức thay đổi của hệ số xác định R2 của biến phụ thuộc khi một biến độc lập được đưa vào hoặc loại khỏi mô hình. Theo Cohen (1988), f2 được tính bằng công thức: f2 = (R2 included − R2 excluded) / (1 − R2 included). Do đó, f2 phản ánh mức đóng góp riêng phần của từng biến độc lập đối với khả năng giải thích phương sai của biến phụ thuộc.
2. Đánh giá chiều tác động
Khác biệt tiếp theo liên quan đến bản chất dấu của hệ số. Hệ số tác động chuẩn hóa trong cột Original Sample có thể mang giá trị dương hoặc âm, tùy thuộc vào chiều hướng ảnh hưởng của biến độc lập lên biến phụ thuộc. Dấu của hệ số cho biết mối quan hệ cùng chiều hay ngược chiều giữa các biến trong mô hình nghiên cứu.
Trong khi đó, Effect Size f2 luôn mang giá trị không âm do được tính dựa trên mức chênh lệch của R2. Chỉ số này không phản ánh chiều tác động mà chỉ thể hiện quy mô ảnh hưởng về mặt cường độ đóng góp phương sai.
3. Tính ứng dụng
Sự khác biệt quan trọng nhất giữa hai chỉ số nằm ở mục đích sử dụng trong phân tích và diễn giải kết quả.
– Thứ nhất, hệ số tác động chuẩn hóa Original Sample trong bảng Path Coefficients được sử dụng để so sánh mức độ ảnh hưởng tương đối giữa các biến độc lập khi chúng đồng thời tác động lên cùng một biến phụ thuộc. Trong cùng một mô hình, biến độc lập nào có giá trị tuyệt đối của hệ số chuẩn hóa lớn hơn thì được xem là có mức độ tác động mạnh hơn về mặt tương đối.
– Thứ hai, Effect Size f2 được sử dụng để đánh giá mức độ quan trọng thực tiễn của từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc. Theo hướng dẫn của Cohen (1988), ngưỡng đánh giá f2 được đề xuất như sau:
- f2 nhỏ hơn 0.02 thể hiện mức tác động không đáng kể hoặc rất nhỏ;
- f2 từ 0.02 đến dưới 0.15 là mức tác động nhỏ;
- f2 từ 0.15 đến dưới 0.35 là mức tác động trung bình;
- f2 từ 0.35 trở lên là mức tác động lớn.
Các ngưỡng này được sử dụng phổ biến trong nghiên cứu định lượng nhằm chuẩn hóa cách diễn giải kích thước hiệu ứng.
Trong thực tiễn phân tích, có thể xuất hiện trường hợp một biến độc lập có giá trị p nhỏ hơn 0.05, cho thấy hệ số đường dẫn có ý nghĩa thống kê ở mức tin cậy 95%, nhưng giá trị f2 lại nhỏ hơn 0.02. Khi đó, kết luận phù hợp không phải là biến không có tác động, mà là biến có tác động rất nhỏ về mặt kích thước hiệu ứng. Điều này cho thấy sự khác biệt giữa ý nghĩa thống kê và ý nghĩa thực tiễn trong nghiên cứu.
Tóm lại, Effect Size f2 và hệ số tác động chuẩn hóa Original Sample là hai chỉ số có bản chất và chức năng khác nhau trong phân tích mô hình cấu trúc. Chúng không thay thế cho nhau mà bổ sung cho nhau.
– Khi mục tiêu là so sánh biến độc lập nào có ảnh hưởng mạnh hơn lên cùng một biến phụ thuộc, cần sử dụng hệ số tác động chuẩn hóa.
– Khi mục tiêu là đánh giá mức độ quan trọng của từng biến độc lập dựa trên quy mô đóng góp vào phương sai giải thích, cần sử dụng chỉ số f2.
