Phân tích mô hình PLS-SEM trên SmartPLS

This entry is part 7 of 22 in the series SMART PLS

Cập nhật: 08/03/2022 bởi admin0

Tên chính xác của mô hình chung ta đang xét đến là “Mô hình phương trình cấu trúc tuyến tính bình phương tối thiểu riêng phần” được viết tắt là  PLS-SEM (Partial Least Squares -Structural Equation Modeling)

Đây có lẽ chính là phần quan trọng nhất của bài nghiên cứu. Cho đến cuối cùng ta hầu như luôn đi đến mô hình hồi quy để đánh giá mối quan hệ tác động giữa các biến số trong mô hình lý thuyết cần kiểm chứng.

Bài viết này đi vào một số nội dung cơ bản khi phân tích PLS SEM trên SmartPLS. Các nội dung sâu hơn sẽ được đề cập ở các bài viết tiếp theo ngay sau bài viết này.

Chúng ta cùng tiếp tục với mô hình Simple model đã sử dung trong bài viết Đánh giá mô hình đo lường kết quả trên SmartPLS

Nhớ rằng đây mới là mô hình chúng ta xem xét trong bài này. Chúng ta xem xét các biến số chính, đa số là biến tiềm ẩn (latent) trong mô hình chứ không phải các biến quan sát (items) nữa

Model Fit (Độ phù hợp của mô hình)

Đây là vấn đề đến nay vẫn còn nhiều tranh cãi, và cái này các bạn cứ tham khảo, tốt nhất là bỏ ra không cần phân tích gì nhé

Đọc thêm: https://ungdung.hotronghiencuu.com/model-fit-smartpls

Các bạn có thể tham khảo 1 số chỉ số ở đây Model Fit > tab Fit Sumary

RMS theta

Nếu cần tham khảo 1 chỉ số thì đáng kể nhất các bạn có thể xem RMS theta (nhưng tốt nhất cũng bỏ qua luôn nhé)

Tiêu chuẩn này đã được giới thiệu bởi Lohmӧller (1989) nhưng chưa được khám phá bởi các nhà nghiên cứu PLS-SEM cho đến thời gian gần đây. Kết quả mô phỏng ban đầu đề xuất (thận trọng) cho ngưỡng giá trị RMStheta là 0.12. Giá trị RMStheta dưới 0.12 minh chứng sự phù hợp của mô hình. Trong khi giá trị cao hơn chỉ ra sự thiếu phù hợp

Kết quả được xem ở Tab rms Theta

Series Navigation<< Đánh giá mô hình đo lường kết quả trên SmartPLSĐọc thêm: Bootstrapping và các kết quả trên SmartPLS >>

Trang: 1 2 3 4 5