Cách xử lý biến trung gian mediator trong AMOS

NGÀY ĐĂNG: 07/03/2021 |DANH MỤC: Biến trung gian

1. Biến trung gian (mediator) và quan hệ trung gian (mediation)

Sự tác động trung gian (mediation) xảy ra khi một biến thứ 3 xen vào giữa mối quan hệ tác động từ biến độc lập lên biến phụ thuộc, lúc này biến xen giữa gọi là biến trung gian (mediator, mediating variable). Trong mô hình bên dưới, X là biến độc lập, Y là phụ thuộc và M là biến trung gian.

Biểu diễn dưới hình thức khác:

Như vậy giữa X và Y có 2 mối quan hệ tác động: trực tiếp (direct X → Y) và gián tiếp (indirect X → M → Y). Từ đây, mối quan hệ trung gian được chia thành 2 loại là trung gian toàn phần và trung gian một phần.

– Trung gian toàn phần (full mediation): X có tác động gián tiếp lên Y nhưng không có tác động trực tiếp lên Y.

– Trung gian một phần (partial mediation): X có tác động gián tiếp lên Y đồng thời cũng có tác động trực tiếp lên Y.

– Không có mối quan hệ trung gian: X không có tác động gián tiếp lên Y.

2. Tác động tổng hợp Total Effects và dấu hệ số tác động gián tiếp

Các hệ số tác động xuất hiện trong mô hình biến trung gian:

  • X → Y: Hệ số tác động (hệ số hồi quy) là B1
  • X → M: Hệ số tác động là B2
  • M → Y: Hệ số tác động là B3
  • X → M → Y: Hệ số tác động là B2*B3

Tác động gián tiếp sẽ mang dấu dương nếu cả B1 và B3 đều dương (+) hoặc đều âm (+). Ngược lại, nó sẽ mang dấu âm nếu một trong hai hệ số tác động B1 hoặc B3 mang dấu âm, hệ số còn lại mang dấu dương.

Từ X lên Y có hai mối tác động là trực tiếp và gián tiếp. Do vậy, chúng ta cần có một chỉ số đo lường tổng hợp cả hai sự tác động này, chỉ số đó gọi là Total Effects. Tác động tổng hợp sẽ bằng tổng của tác động trực tiếp cộng với tác động gián tiếp: Total Effects = Direct Effect + Indirect Effect = B1+ B2*B3.

3. Tác động gián tiếp tổng hợp: Multiple Indirect Effect

VIDEO HƯỚNG DẪN

Sau đây chúng ta sẽ đánh giá mối quan hệ trung gian trong mô hình cấu trúc tuyến tính SEM bằng phần mềm AMOS với ví dụ mô hình như sau. 

Mô hình này xem xét mối quan hệ giữa 5 cấu trúc tiềm ẩn là: Quảng cáo (QC), Nhận biết thương hiệu (NB), Quan hệ công chúng (QH) và Trung thành thương hiệu (TT). Có thể thấy được NB và QH đóng vai trò trung gian can thiệp vào mối quan hệ tác động từ QC lên TT. Chúng ta sẽ thực hành trên tập dữ liệu mẫu để đánh giá hai mối quan hệ trung gian này. 

Tại giao diện làm việc của AMOS, chúng ta vào biểu tượng Analysis Properties để thiết lập các thông tin phân tích.

Phân tích quan hệ trung gian mediation

Tại thẻ Output, tích chọn vào các mục trong hình, trong đó mục Indirect, direct & total effects dùng để xem xét các mối tác động trực tiếp và gián tiếp trong mô hình.

Phân tích quan hệ trung gian mediation

Chuyển sang thẻ Bootstrap, tích chọn vào các mục và điền thông số như ảnh. Perform bootstrap là số lần bootstrap, chúng ta thường sử dụng là 1000 lần, mục Bias-corrected confidence intervals chúng ta nhập vào 95% là độ tin cậy của phép kiểm định bootstrap.

Phân tích quan hệ trung gian mediation

Sau đã tích chọn xong xuôi, thoát bảng Analysis Properties và thực hiện phân tích SEM. Sau khi phân tích sau xong chúng ta xem Output và đọc kết quả.

Phân tích quan hệ trung gian mediation

Trước hết, chúng ta sẽ xem có tồn tại mối quan hệ gián tiếp từ QC lên TT hay không. Bất kỳ một mối quan hệ tác động nào chúng ta cũng sẽ cần xem xét trước nhất hai giá trị quan trọng sau:

  1. Giá trị sig (p-value), để xem mối quan hệ đó có ý nghĩa hay không. Nếu không có ý nghĩa, chúng ta không cần chú trọng vào chỉ số thứ hai, nếu có ý nghĩa, chúng ta sẽ cần xem mối tác động đó mạnh hay yếu.
  2. Hệ số tác động có thể là chuẩn hóa hoặc chưa chuẩn hóa, tuy nhiên, chúng ta thường xem xét giá trị chuẩn hóa để so sánh được thứ tự tác động của các biến với nhau.

Tại cửa sổ Output, chúng ta vào Estimates > Matrices > Standardized Indirect Effects (Mục 1). Ở mục bootstrap bên dưới, vào Bias-corrected percentile method > Two Tailed Significance (BC) (Mục 2).

  • Mục số 1: Làm việc với các chỉ số tác động gián tiếp chuẩn hóa. Bên trên là các mục dùng để làm việc với chỉ số tác động trực tiếp, gián tiếp chưa chuẩn hóa, tổng mức tác động…
  • Mục số 2: Hiển thị giá trị sig tương ứng với mục số 1 được chọn. Ví dụ, mục số 1 chọn Standardized Indirect Effects thì mục 2 sẽ hiện sig của Standardized Indirect Effects; nếu mục 1 chọn Standardized Direct Effects thì mục 2 sẽ hiện sig của Standardized Direct Effects.

Phân tích quan hệ trung gian mediation

Sau khi chọn mục 1 và 2, bên phải mục số 3 sẽ hiển thị giá trị sig Standardized Indirect Effects của tất cả các mối quan hệ gián tiếp có mặt trong mô hình SEM. Hàng ngang sẽ là biến độc lập (X), cột dọc sẽ là biến phụ thuộc (Y), gộp lại sẽ tạo thành dạng ma trận mối quan hệ.

Phân tích quan hệ trung gian mediation

Chúng ta chỉ quan tâm đến mối quan hệ giữa các cấu trúc tiềm ẩn. Cụ thể trong trường hợp này là mối quan hệ gián tiếp từ QC lên TT. Giá trị sig là 0.002 < 0.05 (mức ý nghĩa 5%), như vậy tồn tại mối quan hệ gián tiếp từ QC lên TT, do đó, có mối quan hệ trung gian từ QC lên TT. Trong trường hợp sig ở đây lớn hơn 0.05, chúng ta kết luận không có mối quan hệ trung gian từ QC lên TT. Tiếp đến chúng ta sẽ xem hệ số tác động gián tiếp chuẩn hóa là bao nhiêu. Ở mục số 2, chúng ta sẽ chọn vào Estimates.

Phân tích quan hệ trung gian mediation

Đọc kết quả tương tự như giá trị sig, chúng ta hệ số tác động gián tiếp chuẩn hóa của QC lên TT là 0.421.

4. Tác động gián tiếp riêng biệt: Specific Indirect Effect

Trong ví dụ ở trên, chúng ta thấy rằng có sự xuất hiện tới 2 biến trung gian can thiệp vào mối quan hệ tác động từ QC lên TT. 

Tuy nhiên, theo cách xử lý biến trung gian ở mục số 1 (tác động gián tiếp tổng hợp – multiple indirect effect) chúng ta chỉ xác định được mức độ tác động gián tiếp tổng hợp tất cả các mối quan hệ trung gian từ QC lên TT, mà không thể xác định được mức độ tác động gián tiếp qua NB hay qua QH cái nào lớn hơn và liệu rằng có phải cả 2 biến NB và QH đều là biến trung gian hay chỉ một trong hai biến. 

Chúng ta sẽ cần thực hiện phân tích tác động gián tiếp riêng biệt (specific indirect effect) để đánh giá từng mối quan hệ riêng lẻ. Chức năng này không có sẵn trong AMOS mà chúng ta sẽ dùng plugin phụ kèm với estimand trên AMOS 24.

  1. Tải AMOS 24 tại bài viết này.
  2. Tải plugin Specific Indirect Effects + Estimand tại đây.

Sau khi tải về, giải nén file ra, chúng ta sẽ có 2 tệp có tên là: IndirectEffects.dllSpecificIndirectEffects_Path.AmosEstimandVB.vb. Copy file IndirectEffects.dll dán vào thư mục plugins của AMOS 24 (cách thực hiện các bạn xem ở cuối bài viết này), file còn lại để đó, tí nữa chúng ta sẽ dùng.

Mở mô hình SEM cần đánh giá tác động gián tiếp riêng biệt trên AMOS 24, nhìn góc dưới bên trái sẽ thấy dòng chữ Not estimating any user-defined estimand. Nhấn phải chuột vào dòng này và chọn Select estimands.

Phân tích biến trung gian trong AMOS

 

Phân tích biến trung gian trong AMOS

Tìm đến thư mục có chứa file SpecificIndirectEffects_Path.AmosEstimandVB.vb khi nãy, cụ thể trong trường hợp bên dưới file này chứa trong thư mục Specific Indirect Effects ở đường dẫn như mục 1. Tại mục số 2, nhấp vào và chọn dòng số 2 hoặc dòng số 3 đều được.

Phân tích biến trung gian trong AMOS

Phân tích biến trung gian trong AMOS

Lúc này, trong cửa sổ sẽ xuất hiện file SpecificIndirectEffects_Path.AmosEstimandVB.vb. Chúng ta nhấp chọn file và chọn Open.

Phân tích biến trung gian trong AMOS

Quay lại giao diện SEM trên AMOS, chúng ta vào Plugins > Indirect Effects để thực hiện phân tích quan hệ gián tiếp riêng biệt.

Phân tích biến trung gian trong AMOS

Phần mềm sẽ mở ra một file .html trên trình duyệt mặc định của máy (có thể là Chrome, Internet Explorer, Firefox, MS Edge…) với nội dung bên trong như ảnh bên dưới.

Bảng này sẽ xuất toàn bộ các mối quan hệ trung gian có trong mô hình, gồm cả biến quan sát và biến tiềm ẩn. Tuy nhiên, chúng ta đa phần chỉ xét mối quan hệ giữa các biến tiềm ẩn. Cụ thể trong ví dụ này là 2 hàng được bôi vàng, 2 hàng này biểu diễn quan hệ gián tiếp riêng theo 2 biến trung gian là NB và QH. 

  • NB có tác động trung gian lên mối quan hệ từ QC lên TT do p-value = 0.001 < 0.05, hệ số tác động chuẩn hóa là 0.276
  • QH có tác động trung gian lên mối quan hệ từ QC lên TT do p-value = 0.001 < 0.05, hệ số tác động chuẩn hóa là 0.144

Cộng tổng hai hệ số chuẩn hóa này lại, chúng ta sẽ ra hệ số tác động gián tiếp từ QC lên TT là 0.276 + 0.144 = 0.420. Giá trị này xấp xỉ với 0.421 là hệ số tác động gián tiếp chuẩn hóa từ QC lên TT ở phần Multiple Indirect Effect. Hệ số Multiple sẽ bằng tổng các hệ số Specific cộng lại, sự chênh lệch nhỏ có thể xảy ra do nguyên tắc làm tròn số thập phân.

Tóm lại, khi xử lý biến trung gian trên AMOS, nếu có nhiều hơn một biến trung gian tác động lên mối quan hệ từ một biến độc lập lên biến phụ thuộc, chúng ta nên phân tích cả Multiple Indirect Effect và Specific Indirect Effect để đánh giá tổng hợp và riêng biệt từng mối tác động.