Phân tích CFA mô hình có biến bậc hai second-order

NGÀY ĐĂNG: 24/07/2021 |DANH MỤC: CFA

Một số mô hình có sự xuất hiện của biến mẹ chứa các biến con, biến dạng này gọi là biến bậc hai và các biến con bên trong gọi là biến bậc một thành phần. Bài viết này sẽ hướng dẫn các bạn phân tích nhân tố khẳng định CFA với mô hình có biến bậc hai, bao gồm khái niệm, cách biểu diễn trên diagram và phân tích, đọc kết quả.

Phân tích CFA biến bậc 2

1. Biến bậc hai (second-order) và biến bậc một (first-order)

Trong thuật ngữ thống kê chúng ta gọi là biến bậc hai – biến bậc một. Còn trong trao đổi, nói chuyện chúng ta có thể sử thêm cụm biến mẹ – biến con hoặc biến mẹ – biến thành phần để hiểu một cách trực quan hơn đó là một biến mẹ sẽ chứa các biến con bên trong.

Xét cấu trúc biến bậc hai như sau: Biến bậc hai MKT (Marketing) gồm 4 thành phần biến bậc một là PP (Phân phối), GC (Phân phối), SP (Sản phẩm), KM (Khuyến mãi). Khi biểu diễn trên mô hình lý thuyết, có thể vẽ dạng như sau:

Phân tích CFA biến bậc 2

Thông tin biến:

– MKT: Biến bậc 2, không có biến quan sát. Lưu ý rằng, biến bậc 2 được đo lường thông qua các biến bậc 1, do đó biến bậc 2 không có biến quan sát.

– PP: Biến bậc 1, gồm 2 biến quan sát, là biến thành phần của biến MKT.

– GC: Biến bậc 1, gồm 4 biến quan sát, là biến thành phần của biến MKT.

– SP: Biến bậc 1, gồm 4 biến quan sát, là biến thành phần của biến MKT.

– KM: Biến bậc 1, gồm 2 biến quan sát, là biến thành phần của biến MKT.

– GTCN: Biến bậc 1, gồm 3 biến quan sát.

– YDMH: Biến bậc 1, gồm 4 biến quan sát.

Phân tích CFA biến bậc 2

Phân tích CFA biến bậc 2

Đặc điểm của biến bậc hai:

– Không có biến quan sát đo lường trực tiếp

– Được đo lường thông qua các biến bậc một thành phần

– Khi biểu diễn trên phần mềm SEM, nó là biến tiềm ẩn và được vẽ bằng hình tròn hoặc elip.

– Nếu có biến bậc hai chỉ đánh giá được mối quan hệ biến bậc hai lên các biến khác, không thể cùng lúc đánh giá biến bậc hai và biến bậc một thành phần lên các biến khác.

– Nếu muốn đánh giá cả mối quan hệ biến bậc hai và biến thành phần bậc một lên các biến khác, sẽ vẽ 2 diagram và đánh giá riêng ở mỗi diagram.

Có hai mô hình mối quan hệ từ biến bậc hai lên biến bậc một là formative và reflective. Bạn nên xem lại bài viết Lý thuyết mô hình đo lường Formative, Reflective để hiểu rõ về 2 dạng mô hình này. Mỗi mô hình chúng ta sẽ có cách thức biểu diễn diagram và đọc kết quả khác nhau.

phan tich efa bien bac hai

2. Biểu diễn biến bậc hai trên CFA AMOS

Phân tích CFA với biến bậc hai cần lưu ý một điểm cực kỳ quan trọng là mô hình biến bậc hai đó theo dạng kết quả (reflective) hay nguyên nhân (formative). Trước khi đi vào phần CFA, chúng ta cần nắm được lý thuyết về cách chạy EFA tại bài viết Phân tích nhân tố EFA cấu trúc biến bậc hai (second order).

2.1 Quan hệ biến bậc 2 và bậc 1 là Reflective

Nếu quan hệ giữa biến bậc hai và các biến bậc một thành phần là reflective. Lúc này các biến bậc một là kết quả được tạo ra từ biến bậc hai nên chúng sẽ có tương quan mạnh với nhau.
  • Tính hội tụ biến bậc hai: Cần đảm bảo được tính hội tụ của biến bậc hai ở mô hình reflective. Nếu muốn đánh giá tính hội tụ từng biến bậc một thành phần sẽ vẽ thêm một diagram mới nối mối quan hệ trực tiếp từ các biến bậc một thành phần này lên các biến khác (biểu diễn giống formative).
  • Tính phân biệt biến bậc hai: Chúng ta sẽ không cần đảm bảo tính phân biệt giữa các biến bậc một thành phần mà đánh giá tính phân biệt biến bậc hai lên các biến khác.

Giả sử, quan hệ từ biến MKT lên bốn biến PP, GC, SP, KM là reflectiveDiagram biểu diễn CFA được vẽ như sau:

Phân tích CFA biến bậc 2

Những chú ý khi biểu diễn biến bậc hai trên CFA AMOS trong trường hợp này:

1. Trong các mũi tên đường dẫn từ biến bậc 2 sang biến bậc 1 thành phần, phải gán hệ số chặn 1 ở mục Regression weight cho một trong các mũi tên đường dẫn này.

2. Mỗi biến bậc một thành phần phải có phần dư (sai số), cụ thể trong ảnh ở trên 4 phần dư có tên tương ứng là e20 – e23.

3. Mũi tên hai chiều biểu diễn covariance giữa các biến tiềm ẩn sẽ được nối từ biến bậc hai tới các biến tiềm ẩn khác, không nối từ các biến bậc một thành phần. Cụ thể trong ảnh ở trên, có 3 mũi tên hai chiều được nối giữa các biến MKT, GTCN, YDMH, không nối ở các biến PP, GC, SP, KM.

2.2 Quan hệ biến bậc 2 và bậc 1 là Formative

Nếu quan hệ giữa biến bậc hai và các biến bậc một thành phần là formative. Lúc này các biến bậc một không có sự tương quan mạnh với nhau.

  • Tính hội tụ biến bậc hai: Do không có tương quan mạnh giữa các biến bậc một thành phần, nên chúng ta không xét tính hội tụ của biến bậc hai với mô hình formative.
  • Tính phân biệt biến bậc hai: Với formative, do mỗi biến bậc một là một thành phần độc lập nên chúng ta sẽ xét tính phân biệt trực tiếp từ các biến bậc một này với các biến khác trong mô hình mà không cần phải đi qua biến bậc hai. Nếu muốn đánh giá tính phân biệt biến bậc hai lên các biến khác chúng ta sẽ vẽ thêm một diagram mới nối mối quan hệ từ các biến bậc hai lên các biến khác (biểu diễn giống reflective).

Giả sử, quan hệ từ biến MKT lên bốn biến PP, GC, SP, KM là formativeDiagram biểu diễn CFA được vẽ như sau:

phan tich efa bien bac hai

Những chú ý khi biểu diễn biến bậc hai trên CFA AMOS trong trường hợp này:

1. Không vẽ biến bậc hai trong diagram đánh giá CFA mà sử dụng mô hình mối quan hệ từ các biến bậc một thành phần lên các biến còn lại.

2. Đánh giá reliability và validity sẽ đánh giá trên các biến bậc một thành phần, không đánh giá biến bậc hai.

3. Đọc kết quả CFA trong mô hình có biến bậc hai

3.1 Quan hệ biến bậc 2 và bậc 1 là Reflective

Việc thực hiện phân tích và đọc kết quả CFA mô hình có biến bậc hai reflective hoàn toàn tương tự cho biến bậc một. Sự khác biệt trọng tâm đó là lúc này sự liên kết với các biến khác của mô hình sẽ được thực hiện thông qua biến bậc hai chứ không phải các biến bậc một thành phần. Nếu quy về cấu trúc thang đo bậc một, thì biến bậc hai sẽ đóng vai trò là biến tiềm ẩn bậc một, còn các biến tiềm ẩn bậc một trở thành các biến quan sát.

Vẫn đánh giá đầy đủ các tiêu chí về: độ phù hợp mô hình, độ tin cậy, tính hội tụ, tính phân biệt.

Phân tích CFA biến bậc 2

→ Khi đánh giá tiêu chuẩn Standardized Loading Estimates ≥ 0.5, chúng ta sẽ vừa đánh giá các biến quan sát của biến bậc một thành phần, vừa đánh giá các biến bậc một thành phần của biến bậc hai. Nếu giá trị Standardized Loading Estimates của biến bậc một thành phần nào lớn hơn thì nó giải thích cho biến bậc hai mạnh hơn.

Phân tích CFA biến bậc 2

→ Đánh giá độ tin cậy, tính hội tụ, tính phân biệt sẽ đánh giá qua biến bậc hai chứ không thực hiện qua biến bậc một thành phần (xem bài Kiểm tra Reliability và Validity trong phân tích CFA).

3.2 Quan hệ biến bậc 2 và bậc 1 là Formative

Với mối quan hệ biến bậc hai với bậc một là formative, việc đọc kết quả CFA hoàn toàn tương tự như mô hình biến bậc một. Các bạn xem tại 2 bài viết là Phân tích và đọc kết quả CFA và bài Kiểm tra Reliability và Validity trong phân tích CFA.

→ Đánh giá độ tin cậy, tính hội tụ, tính phân biệt sẽ đánh giá qua biến bậc một thành phần chứ không thực hiện qua biến bậc hai.