Mô hình bậc cao, mô hình thứ bậc trong PLS-SEM

1. Mô hình bậc cao là gì?

Chúng ta thường tiếp xúc nhiều với dạng mô hình cơ bản là các mô hình thành phần bậc một, tại đó các khái niệm (biến nghiên cứu) được xem xét bởi một lớp ý nghĩa duy nhất. Tuy vậy, trong một số trường hợp, các khái niệm nghiên cứu mà các nhà nghiên cứu muốn kiểm tra ở cấp độ tổng quát phức tạp, việc sử dụng mô hình bậc một khó có thể đáp ứng được kỳ vọng của nhà nghiên cứu. Chính vì vậy mà hiện nay, mô hình thành phần thứ bậc (hierarchical component models – HCMs) hay còn gọi là mô hình bậc cao (higher order models) đang được các nhà nghiên cứu sử dụng rất nhiều khi cần kiểm tra tính phức tạp của khái niệm cũng như đánh giá sự vận hành của các các khái niệm này.

Một khái niệm gọi là bậc cao khi nó có từ hai lớp ý nghĩa trở lên: biến bậc hai gọi là bậc cao vì nó được đo lường thông qua biến bậc một, biến bậc ba gọi là bậc cao vì nó được đo lường thông qua biến bậc hai.

Trong ví dụ ở trên, sự hài lòng dịch vụ được biểu hiện bởi ba thành phần bậc một chứa đựng được các thuộc tính khác biệt của sự hài lòng, bao gồm sự hài lòng với giá cả, nhân viên phục vụ, và cơ sở vật chất.

• Biến bậc hai Sự hài lòng về dịch vụ là biến tiềm ẩn không được đo lường trực tiếp mà sẽ được đo lường qua các biến tiềm ẩn bậc một Hài lòng về Giá, Hài lòng về Nhân viên, Hài lòng về Cơ sở vật chất.
• Các biến bậc một Hài lòng về Giá, Hài lòng về Nhân viên, Hài lòng về Cơ sở vật chất là biến tiềm ẩn không được đo lường trực tiếp mà sẽ được đo lường qua các biến quan sát x1, x2, y1, y2, z1, z2.
• Các biến x1, x2, y1, y2, z1, z2 là các biến quan sát được đo lường trực tiếp. Thường trong nghiên cứu, các biến quan sát này là các câu hỏi trong bảng khảo sát để thu thập câu trả lời từ đáp viên.

Thay vì mô hình hóa các thuộc tính của sự hài lòng dựa theo sự hài lòng tổng thể dựa trên một lớp khái niệm duy nhất, mô hình bậc cao tổng hợp các thành phần bậc thấp hơn thành một khái niệm bậc cao đa chiều. Cách tiếp cận mô hình này dẫn đến việc tăng sự thu gọn và làm giảm độ phức tạp mô hình. Về mặt lý thuyết, quá trình này có thể được mở rộng cho các khái niệm nhiều lớp (ba lớp, bốn lớp…), nhưng các nhà nghiên cứu thường hạn chế sự tiếp cận mô hình trong hai lớp.

2. Mô hình bậc cao và mô hình bậc một

Mô hình chứa ít nhất một biến bậc cao (higher order construct – HOC) gọi là mô hình bậc cao, mô hình chỉ bao gồm biến bậc một hay còn gọi là biến bậc thấp (lower order construct – LOC) gọi là mô hình bậc thấp. Mô hình bậc cao khác với mô hình bậc một ở các điểm chính sau:

(1) giảm số lượng mối quan hệ đường dẫn giữa các cấu trúc trong mô hình, làm mô hình tinh gọn hơn;

(2) giúp đánh giá được mối quan hệ giữa biến mẹ bậc hai với các biến khác trong mô hình.

Trong ví dụ bên dưới, biến bậc hai X gồm 3 biến bậc một A, B, C.

(1) mô hình bậc một đánh giá 6 mối tác động nhưng ở mô hình bậc hai chỉ đánh giá 2 mối tác động;

(2) mô hình bậc một đánh giá từng yếu tố con A, B, C lên Y, Z. Giả sử A, B có tác động lên Y nhưng C lại không tác động lên Y, chúng ta không thể kết luận được biến mẹ X có tác động lên Y hay không. Ngược lại ở mô hình bậc hai, chúng ta có thể đánh giá được chính xác X có tác động lên Y hay không.