Đọc thêm: Hệ số GoF (goodness-of-fit index) của mô hình SEM

This entry is part 21 of 22 in the series SMART PLS

Cập nhật: 12/03/2022 bởi admin0

Bài viết này tìm hiểu về hệ số GoF trong mô hình PLS SEM. Thực ra thì kể cả CB SEM cũng có chỉ số này. Nếu các bạn đọc các bài luân văn cũ sẽ hay bắt gặp.

Nội dung chính (Nếu bạn chưa đăng nhập, nhiều nội dung có thể đã bị ẩn đi)

Hệ số GoF

Tenenhaus, Amato, & Esposito Vinzi (2004) đề xuất sử dụng chỉ số này để xác nhận tính thích hợp của mô hình PLS-SEM. Các giá trị 0,1; 0,25 và 0,36 được sử dụng để làm cơ sở đánh giá tính thích hợp của mô hình, với các mức tương ứng là nhỏ, trung bình và lớn (Wetzels, Odekerken-Schröder, & Van Oppen, 2009).

Năm 2013 Henseler có 1 bài báo nó về những nhược điểm của chỉ số này https://www.researchgate.net/publication/236144740_Goodness-of-Fit_Indices_for_Partial_Least_Squares_Path_Modeling Trên thực tế thì hiện tại SmartPLS 3 cũng không tích hợp tính chỉ số này vào phần mềm, các bạn có thể đọc vài viết trước https://ungdung.hotronghiencuu.com/model-fit-smartpls

Trong bài viết này mình sẽ trình bày qua cách tính toán chỉ số này để các bạn tham khảo. Ngưỡng đánh giá đã được đề cập ở đầu bài viết.

Công thức tính

Trong đó

Mean AVE là trung bình công AVE của tất cả các biến tiềm ẩn trong mô hình

Mean R2 inner là trung bình cộng R bình phương của tất cả các biến nội sinh trong mô hình

Ví dụ

Xét mô hình sau

Kếtt quả AVE và R2 được cho trong bảng sau

Vậy

Mean AVE = (0.681+0.748+0.747)/3 = 0.7253

Mean R2 =(0.295+0.562)/2 =0.4285

GoF= (0.7253*0.4285)^1/2 = 0.5575

Sơ với ngưỡng đánh giá ở trên thì ta được một mô hình có độ phù hợp cao.

Xem thêm: Dịch vụ chạy mô hình SEM

Series Navigation<< Đọc thêm: Model Fit trên SmartPLSData demo cho loạt bài Smart PLS >>