Bài viết trước Phân tích CFA cấu trúc bậc hai (second order) trên AMOS chúng ta đã hiểu được khái niệm, đặc điểm của biến bậc hai cùng cách đánh giá biến bậc hai trong phân tích CFA. Bài viết này chúng ta sẽ tiếp tục đi tới phần phân tích SEM biến bậc hai trên AMOS.
1. Biến bậc hai (second-order) và biến bậc một (first-order)
Nếu chưa hiểu khái niệm biến bậc hai, bạn xem tại bài viết này. 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:
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.
2. Biểu diễn biến bậc hai trên SEM AMOS
Biểu diễn các biến trong mô hình lý thuyết lên diagram SEM như sau:
Những chú ý khi biểu diễn biến bậc hai trên SEM AMOS:
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 1 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 độc lập sẽ được nối từ biến bậc hai tới các biến tiềm ẩn độc lập khác, không nối từ các biến bậc một thành phần. Giả sử có thêm một biến độc lập NLPV gồm 3 biến quan sát NLPV1, NLPV2, NLPV3 tác động lên GTCN và YDMH, thì chúng ta sẽ vẽ mũi tên 2 chiều nối giữa NLPV và MKT.
4. Mũi tên 1 chiều biểu diễn đường dẫn tác động sẽ được nối từ biến bậc hai tới các biến khác, không nối từ các biến bậc một thành phần. Trong ví dụ ở trên, chỉ được phép xem xét tác động từ MKT lên GTCN và YDMH, không được phép xem xét sự tác động từ PP GC, SP, KM lên các biến khác.
Trường hợp nếu muốn đánh giá sự tác động từ các biến bậc một thành phần lên các biến khác, bắt buộc phải vẽ một diagram SEM khác chỉ gồm các biến bậc một, không có biến bậc hai như mẫu bên dưới và thực hiện phân tích riêng trên diagram này. Việc sử dụng 2 diagram cho mô hình biến bậc hai: 1 mô hình bậc một, 1 mô hình bậc hai là điều bình thường.
3. Phân tích + đọc kết quả SEM biến bậc hai
Việc thực hiện phân tích và đọc kết quả SEM mô hình có biến bậc hai hoàn toàn tương tự cho biến bậc một. Bài viết này chỉ tập trung vào một số lưu ý chính với biến bậc hai, không đi vào chi tiết cách đọc kết quả SEM. Trong mô hình ở trên, chúng ta có 3 mối quan hệ chính cần xem xét trong SEM đó là: MKT → GTCN, MKT → YDMH, GTCN → YDMH.
→ Giá trị P-value ở 3 mối quan hệ đều bằng 0.000 < 0.05, như vậy cả 3 mối quan hệ đều có ý nghĩa. Với bảng hệ số chuẩn hóa chúng ta vẫn đánh giá thứ tự tác động các biến bình thường.
→ Mô hình có 2 biến có vai trò phụ thuộc là GTCN và YDMH, nên cũng chỉ xem xét 2 giá trị R bình phương trong bảng Squared Multiple Correlations.
Tóm lại, với phân tích biến bậc hai trong SEM, chúng ta sẽ chỉ có thể đánh giá mối quan hệ giữa biến bậc hai lên các biến khác của mô hình. Lúc này biến bậc hai chúng ta xem xét giống như một biến bậc một như phân tích SEM thông thường.
