Tiểu luận môn phương pháp nghiên cứu khoa học ứng dụng partial least squares (PLS) vào phân tích đa nhóm

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Khoa Khoa Học Kỹ Thuật Máy Tính Ứng dụng Partial Least Squares (PLS) vào phân tích đa nhóm GVHD: TS Nguyễn Văn Minh Mẫn SVTH: Nguyễn Thiện Khánh – 7140241 Đỗ Duy Quốc – 7140255 Hoàng Quốc Nam – 7140247 TP.HỒ CHÍ MINH, THÁNG 5/2015 Mục lục I Tóm tắt nội dung Bài viết tập trung vào ứng dụng vấn đề nghiên cứu phổ biến marketing: phân tích khác biệt nhóm cấu trúc quan hệ PLS path modeling có số ưu điểm so với covariance-based structural equation modeling (CBSEM) liên quan đến loại vấn đề nghiên cứu - đặc biệt diện số hình thành, vài công bố sử dụng phương pháp Do báo trình bày mơ hình điển hình để kiểm tra hiệu hoạt động corporate-level marketing danh tiếng doanh nghiệp xây dựng trung gian cuối cùng, lòng trung thành khách hàng Được dùng để kiểm tra thực nghiệm khác biệt bên liên quan mẫu từ ngành công nghiệp truyền thông di động Đức I Động nghiên cứu Sự cạnh tranh tăng cao thị trường toàn cầu buộc công ty khắp tất ngành công nghiệp phân tích (tiềm năng) sở khách hàng họ Việc áp dụng chiến lược khác biệt xuất khả đem lại thành công thị trường bão hòa (Markwick Fill 1997) Phương pháp tiếp cận phân khúc khách hàng lấy cảm hứng từ nghiên cứu thị trường để phát triển phương pháp định lượng để xác định phân khúc khách hàng Đồng thời, luồng phát triển nghiên cứu nhằm mở rộng hiểu biết yếu tố thành công tổ chức theo sản phẩm định hướng khách hàng (Hall 1992; Markwick Fill 1997; Wilson 1985; Weigelt Camerer 1988) Danh tiếng công ty tài sản vơ hình thú vị Mục đích viết thấy mơ hình đường PLS cơng cụ hữu ích câu hỏi liệu người ta nên phân khúc bên liên quan có liên quan lĩnh vực quản lý uy tín II Tổng quan danh tiếng Khái niệm danh tiếng Danh tiếng tin cậy doanh nghiệp, tài sản vơ hình vơ khó khăn để bắt chước Các cơng ty phải nhiều năm để xây dựng danh tiếng, hủy hoại chốc lát Cơng ty Enron, ngành cơng nghiệp kế tốn kiểm tốn sau vụ Andersen, Wall Street… ví dụ bật Chỉ sau quỵ ngã từ đỉnh cao danh vọng, tổ chức kinh ngạc nhận khơng q giá danh tiếng tốt, khơng phù du danh tiếng tốt Ảnh hưởng danh tiếng Mục tiêu dài hạn doanh nghiệp thường khơng hồn tồn theo định hướng tài chính, ảnh hưởng đến tập hợp bên liên quan Uy tín cơng ty tài sản vơ hình điều vơ khó khăn để bắt chước (Hunt Morgan 1995) Các tài liệu quy cho nhiều lợi ích tiềm công ty để danh tiếng "tốt" : Đối với người tiêu dùng (Shapiro 1983; Zeithaml 1988), hàm danh tiếng chế làm giảm nguy cơ, dẫn đến hài lòng sản phẩm cao (Aaker 1991 (Kotha et al 2001) ), cuối làm tăng lòng trung thành (Rogerson 1983) Các bên liên quan Quản lý danh tiếng Việc phân tích hệ số mơ hình dự kiến cho phép ưu tiên chi tiết hoạt động tiếp thị “đòn bẩy bốn cấu trúc điều khiển” cấp độ tổng thể mức độ chi tiết số hình thành sử dụng để thực thi cấu trúc Vì chất bên liên quan để có lợi ích khác cơng ty, số bên liên quan có xu hướng để cân nhắc khía cạnh khác cơng ty (có danh tiếng tốt) hành vi khác Hơn nữa, cách đánh giá công ty chuyên nghiệp, sở nhận thức nhiều hơn, thành phần nhận thức khía cạnh danh tiếng có ảnh hưởng thống trị tương đối hài lòng khách hàng lòng trung thành Tầm quan trọng tương đối ảnh hưởng chiều hướng nhận thức danh tiếng so với chiều tác động chìa khóa giải thích mơ hình Điều tầm quan trọng ảnh hưởng, gây lựa chọn số đòn bẩy tiếp thị khác Nếu nhóm liên quan phản ứng khác hoạt động công ty, điều hàm ý cơng ty hành động cách khác biệt phân khúc cụ thể Do đó, nhóm bên liên quan nên hiểu biến điều hành rời rạc Điều hành giải thích cho khác biệt sức mạnh danh tiếng đòn bẩy ' Việc phân tích khác biệt nhóm thực nghiên cứu tìm cách trả lời hai câu hỏi có tính chất thăm dị: (1) Trình điều khiển danh tiếng hài lòng khác tùy thuộc vào bên liên quan? (2) Đây có phải vấn đề tất bên liên quan tất đường mơ hình giả thuyết, có số địn bẩy để quản lý danh tiếng mà nên sử dụng phân nhóm? Sự vận hành biện pháp Sự vận hành bốn yếu tố ngoại sinh dẫn tới danh tiếng (“chất lượng” , “hiệu suất”, “sự hấp dẫn”, “trách nhiệm cộng đồng”) dựa nghiên cứu trước Schwaiger (2004) Eberl Schwaiger (2005), thủ tục tương tự phương pháp tiếp cận Rossiter C-OAR-SE áp dụng (Rossiter 2002) Trong vấn với chuyên gia đến từ nhiều lĩnh vực, danh tiếng công ty định nghĩa cách ngắn gọn thảo luận, đảm bảo hiểu biết chung danh tiếng cấu trúc chất lượng, hiệu suất, hấp dẫn trách nhiệm cộng đồng Các chuyên gia sau yêu cầu phải có tầm nhìn rộng tổ chức mơi trường nghĩ khía cạnh đưa danh tiếng cơng ty họ đạt bốn yếu tố chất lượng tổ chức, khía cạnh hiệu suất, hấp dẫn cơng ty, hành vi trách nhiệm Sau tìm thấy 21 mục mục tiêu cần xây dựng, người ta thấy 21 số phải rõ yếu tố cấu thành Khơng có đáng ngạc nhiên, mục tiêu vấn chuyên gia để xác định hướng Điều phù hợp với mục tiêu mơ hình chất lượng, hiệu suất, sức hấp dẫn trách nhiệm xã hội hướng tới xây dựng danh tiếng cho đoàn thể cuối để xác định đòn bẩy quan trọng (tức số) Do biện pháp nắm bắt đánh giá bên liên quan 21 đòn bẩy cho hoạt động tiếp thị cơng ty sử dụng biến đầu vào quản lý danh tiếng kiểm soát Một cách trực giác, cơng ty thẳng thắn việc cơng khai thông tin cho công chúng, đồng thời không thiết phải hành xử cách có ý thức xã hội (trong mắt bên liên quan) Vì số cần không thiết phải tương quan từ quan điểm lý thuyết Lập luận tương tự áp dụng cho phần lại số Tất mục nghiên cứu đánh giá thang điểm Tuy nhiên, đánh giá lại đặc điểm kỹ thuật cấu trúc yêu mến, lực, hài lòng khách hàng, lòng trung thành thông qua vấn chuyên gia xác minh biện pháp phải quy định mơ hình cấu tạo III Tổng quan Partial Least Squares (PLS) Khái niệm partial least squares Partial Least Squares kỹ thuật sử dụng rộng rãi lĩnh vực hóa học, đặc biệt trường hợp mà số lượng biến độc lập lớn nhiều so với số lượng liệu PLS phát triển vào năm 1960 Herman Wold kỹ thuật kinh tế lượng PLS áp dụng để giám sát kiểm soát trình cơng nghiệp Là phương pháp tối ưu hóa để lựa chọn đường khớp cho dải liệu ứng với cực trị tổng sai số thống kê (error) đường khớp liệu Phương pháp giả định sai số (error) phép đo đạc liệu phân phối ngẫu nhiên Định lý Gauss-Markov chứng minh kết thu từ phương pháp bình phương tối thiểu khơng thiên vị sai số việc đo đạc liệu không thiết phải tuân theo Các ký hiệu thuật ngữ Định nghĩa 1: Cho X = [x1 … xm] ma trận n x m Ta có Với giá trị trung bình xi Định nghĩa 2: Cho X ma trận trung bình n x m Y ma trận trung bình n x p Ma trận hiệp phương sai xác đinh sau: Giá trị phương sai X xác định sau Sự tương quan hai ma trận X Y định nghĩa công thức sau (1) Vấn đề với Ordinary Least Squares (OLS) Để hiểu rõ động lực PLS sử dụng liệu nhiều chiều lĩnh vực nghiên cứu hóa học, điều quan trọng phải hiểu cách phương pháp bình phương tối thiểu (Ordinary Least Squares - OLS) thất bại trường hợp có số lượng lớn biến độc lập chúng có mối tương quan cao Sau ta tìm hiều chi tiết phương pháp OLS Cho ma trận X vector kết y, giá trị ước lượng bình phương tối thiểu cho thơng số β mơ hình tuyến tính cho phương trình tiêu chuẩn sau (2) Cho vector u v gọi trực giao = Một tập hợp vector gọi trực giao tất cặp vector tập trực giao Một ma trận gọi trực giao tập hợp cột vector trực giao Cho ma trận trực giao X, ta có Trực giao hóa ma trận X = [x1 x2 … xm] thực cách sử dụng trình Gram-Schmidt Thủ tục biến đổi X vào ma trận trực giao U = [u1 u2 … um ] bước sau … Quá trình Gram-Schmidt cho thừa số QR ma trận X, với Q tạo thành từ vector trực giao u i chuẩn hóa từ vector đơn vị, ma trận tam giác R có từ hệ số projui(xj) Nếu cột vector ma trận X = [x1 x2 … xm] dạng tập trực giao, tn theo cơng thức (2) (3) Vì Nói cách khác tạo thành từ ước lượng đơn biến Các giá trị trung bình đưa vào biến trực giao, chúng khơng có hiệu lực ước lượng tham số mơ hình Một cách để thực hồi quy gọi thủ tục Gram-Schmidt cho đa hồi quy phân hoạch ma trận X thành X = , với U = [u1 u2 … um] ma trận trực giao có từ thủ tục Gram-Schmidt, and ma trận tam giác định nghĩa Với l < j, sau giải vấn đề hồi quy liên quan công thức (3) Dưới cho thấy mối quan hệ α β Xβ = y: , ta có (4) Vì xj chuyển vào vị trí cuối ma trận X, đẳng thức (4) cho ta vài thông tin hữu ích: hệ số hồi quy β(j) x j ước lượng đơn biến hồi quy y phần lại hồi quy x j x1, x2, …, xj - 1, xj + 1, …, xn Bằng trực quan, β(j) đại diện cho đóng góp thêm x j y, sau xj hiệu chỉnh cho x1, x2, …, xj - 1, xj + 1, …, xn Từ điều trên, thấy cách đa hồi quy tuyến tính bị thất bại thực tế Nếu x n có mối tương quan cao với vài x k khác, vector un lại tiến từ công thức (4), hệ số hồi quy β(m) không ổn định Thật vậy, điều tất biến tập tương quan Partial Least Squares Với ma trận X ma trận đầu vào mà ma trận Y ma trận kết quả, phân hoạch ma trận X Y ta sau (5) , Và sau tiến hành hồi quy T U Nếu làm phép phân tách X Y cách độc lập sử dụng NIPALS, nhận hai quy tắc cập nhật sau: t := xj for some j loop p := XTt/|XTt| t := Xp Until t stop changing u := yj for some j loop q := YTu/|YTu| u := Yq Until u stop changing Ý tưởng PLS muốn phân tách X Y hoàn thành cách lấy thơng tin lẫn tính tốn Một cách trực quan để đạt điều hoán đổi t u lúc cập nhật cho p q kết hợp luật cập nhật vào vòng lặp, ta kết sau u := yj for some j loop p := XTu/|XTu| t := Xp q := YTt/|YTt| u := Yq Until t stop changing Trong trường hợp khối Y có biến, gán q = bước cuối vịng lặp bỏ qua Đối với thành phần vector, đặt X := X - tpT Y := Y - uqT Và sau lặp lại tương tự bước Sau thực hiên l bước, có hai ma trận T U kích thước n x l ma trận P Q liên hệ với công thức (5) Để có mơ hình hồi quy quan hệ X Y, tìm β thích hợp cho U = Tβ Thay kết mơ hình vào cơng thức (5) có Y = UQT = TβQT = XPβQT Cho giá trị x, sử dung P, Q β để tính tốn giá trị y tương ứng cách dễ dàng Tiếp theo ta có Với ma trận hiệp phương sai Y TX, U vector riêng nó, D = diag(λ1 … λm) giá trị riêng sau λ > λ2 > … > λm Chúng ta thấy ma trận P công thức (5) chọn cho cov(YTXP, YTXP) = D Chúng ta thấy q vector riêng (X TY)T XTY tất ma trận Q công thức 11 chọn cho cov(XTYQ, XTYQ) = D’, với D’ = diag(λ1’ … λk’), λ1’ > λ2’ > … > λk’ giá trị riêng ma trận hiệp phương sai XTY PLS Path Modeling PLS Path Modeling quy trình ước lượng dựa phương pháp tiếp cận phần để mơ hình hóa phương trình cấu trúc PLS Path Modeling bao gồm hai mơ hình con: mơ hình đo lường mơ hình cấu trúc Mơ hình đo lường biểu diễn cho mối quan hệ liệu quan sát biến tiềm ẩn Mô hình cấu trúc biểu diễn cho mối quan hệ biến tiềm ẩn Một thuật toán lặp giải mơ hình phương trình cấu trúc ước lượng biến ẩn cách sử dụng phép đo mơ hình cấu trúc bước xen kẽ, đo dó thủ tục có tên gọi “Từng phần” Các mơ hình đo lường ước tính biến ẩn tổng trọng số biến thể Các mơ hình cầu trúc ước tính biến ẩn ý nghĩa mơ hình hồi quy tuyến tính đơn hay đa chiều biến ẩn đươch ước tính mơ hình đo lường Thuật toán lặp lặp lại đạt giá trị hội tụ PLS Path Regression Mơ hình hồi quy bình phương tối thiểu phần phương pháp thơng kê mà có số mối quan hệ với hồi quy thành phần Thay tìm siêu phăng phương sai tối thiểu kết biến độc lập, tìm mơ hình hồi quy tuyến tính cách chiếu biện dự báo biến quan sát vào không gian Bởi liệu X Y chiếu vào không gian mới, phương pháp PLS gọi mơ hình nhân tố bilinear PLS hồi quy đặc biệt phù hợp ma trận yếu tố dự báo có nhiều biến so với quan sát, có đa cộng tuyến giá trị X Hình Minh họa mơ hình phân tích hồi quy 10 IV Ứng dụng PLS vào phân tích đa nhóm Thị trường truyền thơng di động của Đức Mơ hình thử nghiệm thị trường truyền thông di động Đức bốn nhà cung cấp dịch vụ lớn Cùng với nhau, họ có 71 triệu khách hàng với tỷ lệ thâm nhập thị trường năm 2004 khoảng 82% Thị trường trở nên bảo hịa Đã có suy giảm giá mạnh kể từ đầu năm 2003 Khả cạnh tranh thị trường tăng lịng trung thành khách hàng vấn đề quan trọng ngành công nghiệp Đổi sản phẩm lợi cạnh tranh dựa sản phẩm điều khó Vì vậy, hoạt động cơng ty cấp khả quan trọng cho khác biệt Các cơng ty thị trường phải đối mặt với câu hỏi cách thức hoạt động khác mà họ thực ảnh hưởng đến nhóm liên quan khác 10 Mẫu số liệu thống kê Dữ liệu thu thập vấn CATI vào tháng năm 2005 Các đối tượng đánh giá số danh tiếng (ví dụ lực yêu thích) cấu trúc điều khiển nhà cung cấp dịch vụ thang điểm Mỗi người vấn hỏi hài lòng với lịng trung thành nhà cung cấp dịch vụ Khách hàng lựa chọn ngẫu nhiên từ cộng đồng, nhóm liên quan khác lựa chọn ngẫu nhiên từ sở liệu ngành công nghiệp Số liệu bao gồm tổng cộng 352 người đại diện cho bốn nhóm chủ thể quan trọng xác định bởi: đại diện phương tiện truyền thông (n = 34, 9.7%), trị gia (n = 58; 16,5%), cộng đồng tài (n = 50; 14,2%), nguời lựa chọn ngẫu nhiên đại diện cho công chúng khách hàng (n = 210; 59,7%) 11 Kết cho mơ hình tổng thê Giá trị R2 phản ánh việc xây dựng lòng trung thành khách hàng chấp nhận mơ hình tổng thể, mẫu Bảng 21.2 Hiển thị danh sách đầy đủ tất cấu trúc nội sinh giá trị R mơ hình thảo luận khác biệt nhóm Kết cho thấy quy mô danh tiếng công ty dự báo thực tốt biến ẩn lòng trung 11 thành khách hàng Hình 21.2 trình bày kết mơ hình tổng thể đường Các kết mơ hình cho thấy nhiều hứa hẹn cho công ty để tiến hành hoạt động tiếp thị cơng ty cấp với mục đích tối đa hóa u thích khách hàng thay lực công ty V Kết luận hướng nghiên cứu tiếp Kết mơ hình tổng thể tạo trường hợp tốt cho hiệu quản lý danh tiếng công ty giới hạn mục tiêu khách hàng cụ thể: danh tiếng cơng ty có tác động tích cực vào hài lịng lịng trung thành khách hàng Do đóng vai trò quan trọng khác biệt Chúng ta củng cố giả định lý thuyết liên quan đến ảnh hưởng tích cực danh tiếng phát 12 thực nghiệm Ngành công nghiệp truyền thông di động chủ đề mức độ lớn đến khía cạnh nhạy cảm danh tiếng Một danh tiếng bền vững cung cấp phương tiện để làm giảm bớt ảnh hưởng từ khủng hoảng lên danh tiếng Các cơng ty tìm kiếm địn bẩy điều khiển cần phải biết địn bẩy sử dụng để đạt điều Nghiên cứu trả lời câu hỏi thơng qua ví dụ ngành công nghiệp truyền thông di động PLS mơ hình đường chứng minh công cụ mạnh mẽ đáng tin cậy cho loại hình câu hỏi nghiên cứu cho phép phân tích thực khác biệt nhóm chí mẫu tương đối nhỏ VI Tài liệu tham khảo - Handbook of Partial Least Squares - Vincenzo Esposito Vinzi, WynneW Chin, Jorg Henseler, and HuiwenWang - http://en.wikipedia.org/wiki/Partial_least_squares_regression - http://en.wikipedia.org/wiki/Partial_least_squares_path_modeling 13 ... minh biện pháp phải quy định mô hình cấu tạo III Tổng quan Partial Least Squares (PLS) Khái niệm partial least squares Partial Least Squares kỹ thuật sử dụng rộng rãi lĩnh vực hóa học, đặc biệt... 1997) Phương pháp tiếp cận phân khúc khách hàng lấy cảm hứng từ nghiên cứu thị trường để phát triển phương pháp định lượng để xác định phân khúc khách hàng Đồng thời, luồng phát triển nghiên cứu. .. yếu tố dự báo có nhiều biến so với quan sát, có đa cộng tuyến giá trị X Hình Minh họa mô hình phân tích hồi quy 10 IV Ứng dụng PLS vào phân tích đa nhóm Thị trường truyền thông di động của Đức