4
Một khi đã xác định CÓ hiệu ứng điều phối ý nghĩa (hệ số hồi quy của yếu tố tương tác X*M có ý nghĩa thống kê), ta sẽ tiếp tục bước qua phần 2 của kết quả, đó là khảo sát quy luật điều phối của M.
Như đã giới thiệu ở trên, công cụ PROCESS khảo sát quy luật điều phối theo 3 cách:
1) Dựa vào 3 cột mốc cố định tương ứng với Mi= trung bình, Mi= trung bình + độ lệch chuẩn và Mi= trung bình – độ lệch chuẩn
2) Dựa vào 5 cột mốc cố định tương ứng bách phân vị thứ 10,25,50,75 và 90 của M.
3) Quy trình Johnson-Neyman xác định tự động 2 ngưỡng Mi cao và thấp giới hạn vùng điều phối ý nghĩa, thông qua phân tích hệ số hồi quy của X tại 1 loạt những điểm Mi biến thiên xung quanh vùng ý nghĩa này.
Nguyên tắc diễn giải kết quả là như nhau cho cả 3 phương pháp, chính là khảo sát giá trị và ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy tuyến tính b của X tương ứng với mỗi cột mốc Mi.
Về ý nghĩa :
ngưỡng ý nghĩa thống kê của p là 0,05. Y bắt đầu có quan hệ ý nghĩa với X một khi p<0,05 và ngược lại khi p≥ 0,05 thì không có quan hệ ý nghĩa giữa Y và X. Mặt khác, ý nghĩa thống kê của b còn được kiểm định dựa vào khoảng tin cậy 95% của Y. b có ý nghĩa khi 2 ngưỡng trên và dưới của 95%CI cùng dấu (95%CI không chứa giá trị b=0). Ngược lại nếu 2 ngưỡng 95%CI trái dấu thì b không có ý nghĩa phổ quát (trong quần thể ngẫu nhiên sẽ có nguy cơ b=0).
Về độ mạnh:
b càng cao thì kích thước tương quan giữa X và Y càng mạnh, và ngược lại: b giảm tương ứng với hiệu ứng của X giảm.
Về khuynh hướng:
b<0 cho thấy Y tỉ lệ nghịch với X (X càng tăng thì Y càng giảm và ngược lại). Trái lại b>0 cho thấy Y tỉ lệ thuận với X (X và Y biến thiên cùng chiều).
Quy luật điều phối của M có thể được xác định dựa vào:
Những cột mốc giá trị Mi quan trọng cho phép phân biệt các vùng tại đó quan hệ giữa Y và X: có/không có ý nghĩa, tăng/giảm độ mạnh, đảo chiều thuận/nghịch ?
4.A Diễn giải kết quả khi M là biến liên tục
4A.2 Mô tả quy luật điều phối dựa vào bách phân vị
4
Đây là kết quả mô tả quy luật điều phối dựa vào 5 mốc giá trị