Hệ số q2 trong SMARTPLS mang ý nghĩa đánh giá năng lực dự báo của một biến độc lập đối với một biến phụ thuộc trong mô hình cấu trúc thành phần. Nếu chưa hiểu về mô hình cấu trúc thành phần bạn xem lại bài viết Giá trị Q2 – Đánh giá năng lực dự báo ngoài mẫu SMARTPLS.
Trong bài viết Giá trị Q2 – Đánh giá năng lực dự báo ngoài mẫu SMARTPLS, chúng ta đã tìm hiểu về Q2. Đây là một chỉ số đánh giá năng lực dự báo của từng mô hình thành phần trong một mô hình cấu trúc. Từng mô hình thành phần được cấu tạo từ một hoặc nhiều biến độc lập tác động lên một biến phụ thuộc. Chỉ số q2 sẽ đánh giá xem trong mỗi mô hình thành phần như vậy, từng biến độc lập có năng lực dự báo cho biến phụ thuộc là mạnh hay yếu. Chính vì thế, mỗi biến độc lập trong mô hình SEM sẽ có một chỉ số q2.
1. Công thức tính hệ số q2
Công thức tính chỉ số q2 một biến độc lập trong SMARTPLS dựa trên sự thay đổi giá trị Q2 của mô hình khi có và không có sự xuất hiện của biến độc lập này. Công thức tính toán hệ số q2 của một biến độc lập X như sau:
Trong đó:
- q2: Hệ số hiệu quả dự báo của biến độc lập X (mỗi biến độc lập có một f2).
- Q2included: Giá trị Q2 của mô hình khi có biến X trong mô hình.
- Q2excluded: Giá trị Q2 của mô hình khi loại biến X khỏi mô hình.
Ví dụ, để xác định mức độ dự báo của biến X1 lên biến Y1 trong một mô hình thành phần trên SMARTPLS. Chúng ta sẽ thực hiện phân tích Blindfolding cho mô hình SEM ban đầu để tìm ra Q2 của tương ứng với biến Y1, đây chính là Q2included. Sau đó xóa biến X1 ra khỏi diagram mô hình, phân tích lại Blindfolding để tìm Q2 mới của Y1, đây là Q2excluded. Gắn lần lượt từng giá trị vào công thức ở trên để tìm ra q2 của biến X1.
2. Cách tính q2 trong SMARTPLS
Hiện SMARTPLS mới nhất là phiên bản 3.3.3 chưa tích hợp sẵn chỉ số q2 trong phần mềm, do đó chúng ta sẽ cần tính thủ công.
Lấy ví dụ một mô hình biểu diễn đầy đủ các biến trên SMARTPLS như bên dưới. Chúng ta sẽ tính chỉ số q2 của biến TL trong mối tác động lên biến phụ thuộc HL. Đầu tiên, chạy phân tich Blindfolding cho mô hình đầy đủ biến để lấy giá trị Q2 tương ứng cho biến phụ thuộc HL.
Q2 tương ứng mô hình biến phụ thuộc HL là 0.657.
Quay lại diagram, xóa biến TL ra khỏi mô hình và tiến hành phân tích lại Blindfolding.
Q2 tương ứng mô hình biến phụ thuộc HL là 0.543.
Ráp giá trị vào công thức tính chỉ số q2 chúng ta có như sau:
Cohen (1988) đã đề xuất bảng chỉ số f Square để đánh giá tầm quan trọng của các biến độc lập như sau:
- q2 < 0.02: mức dự báo là cực kỳ nhỏ hoặc không có khả năng dự báo.
- 0.02 ≤ q2 < 0.15: mức dự báo nhỏ.
- 0.15 ≤ q2 < 0.35: mức dự báo trung bình.
- q2 ≥ 0.35: mức dự báo lớn.
Trong ví dụ cụ thể bên trên, q2 của TL nhỏ hơn 0.35 và lớn hơn 0.15, như vậy biến độc lập TL có khả năng dự báo trung bình đối với biến phụ thuộc HL.
