Xử lý mô hình có biến tiềm ẩn bậc cao

This entry is part 20 of 24 in the series SMART PLS

Cập nhật: 13/03/2024 bởi admin0

Dạng 4: Nguyên nhân- Nguyên nhân (Formative- Formative)

Dạng 4.1. Biến tiềm ẩn bậc cao đóng vai trò là biến độc lập (có thể là biến trung gian)

Với vai trò này thì tương tự như dạng 2.1

Xét model4 và bộ data 0

Với biến bậc thấp và cao đều ở dạng nguyên nhân, ta chỉ cần dùng phương pháp lặp lại các biến chỉ báo dạng nguyên nhân cho biến tiềm ẩn bậc cao (mũi tên quay từ biến chỉ báo và biến tiếm ẩn bậc cao) và ước lượng mô hình bình thường. Chú ý rằng nếu xoá biến chỉ báo ở các biến bậc 1 thì cũng phải xoá ở biến bậc cao

Xem chứng minh cách tiếp cận này: https://ungdung.hotronghiencuu.com/chung-minh-cach-tiep-can-cac-bien-tiem-an-bac-cao-bang-phuong-phap-lap-lai-cac-bien-chi-bao/4#Dang_4_Nguyen_nhan-_Nguyen_nhan_Formative-_Formative

Kết quả thu được như sau

Vấn đề tương tự với mô hình dạng 2 khi mà R bình phương của biến bậc cao bằng 1 (xấp xỉ 1) và biến độc lập của X (ATTR) không thể hiện được vài trò giải thích X trong mô hình

Dạng 4.2. Biến tiềm ẩn bậc cao đóng vai trò là biến phụ thuộc (có thể là biến trung gian)

Lúc này ta tiếp tục xử lý như với dạng 2.2. Ta tiến hành phương pháp tiêp cận 2 giai đoạn như sau

Bước 1. Ước lượng mô hình bằng cách tiếp cận chỉ báo lặp lại

Lúc này ta thu được các biến đại diện cho các biến tiềm ẩn ở mục Latent Variable. Copy và dán vào bộ data gốc rồi lưu lại thành file data mới (lưu định dạng CSV)

Bước 2: Nạp lại bộ data mới vào phần mềm (data2)

Lúc này bộ data mới đã xuất hiện các biến mới đưa vào

Bước 3: Vẽ lại mô hình

Sử dụng các biến đại diện như biến chỉ báo cho biến X (model 4.2). Chú ý răng model này giống hệt model 2.3 nên có thể không cần vẽ lại

Ước lượng mô hình này thu được kết quả như sau. Các kết quả khác như R2 của các biến khác, hệ số hồi quy của các đường dẫn khác sai khác nhau chỉ vài phần ngàn. Tuy nhiên mỗi quan hệ giữa ATTR và X đã được thấy rõ nét với hệ số hồi quy bằng 0.703 và R2 bằng 0.495

Project demo (data kèm mô hình vẽ sẵn) tại đây: https://ungdung.hotronghiencuu.com/data-demo-cho-loat-bai-smart-pls

Series Navigation<< Đánh giá mô hình đo lường nguyên nhânĐọc thêm: Model Fit trên SmartPLS >>

Trang: 1 2 3 4 5