7. KẾT CẤU LUẬN VĂN
2.3.2. Phân tích cấu trúc tuyến tính SEM
Mô hình SEM là sự mở rộng của mô hình tuyến tính tổng quát (GLM) cho
phép nhà nghiên cứu kiểm định một tập hợp phương trình hồi quy cùng một lúc. Mô hình SEM phối hợp được tất cả các kỹ thuật như hồi quy đa biến, phân tích nhân tố và phân tích mối quan hệ hỗ tương (giữa các phần tử trong sơ đồ mạng) để cho phép
chúng ta kiểm tra mối quan hệ phức hợp trong mô hình.
Khác với những kỹ thuật thống kê khác chỉ cho phép ước lượng mối quan hệ
riêng phần của từng cặp nhân tố (phần tử) trong mô hình cổ điển (mô hình đo lường),
mối quan hệ nhân quả giữa các khái niệm tiềm ẩn (Latent Constructs) qua các chỉ số
kết hợp cả đo lường và cấu trúc của mô hình lý thuyết, đo các mối quan hệ ổn định
(recursive) và không ổn định (non-recursive), đo các ảnh hưởng trực tiếp cũng như
gián tiếp, kể cả sai số đo và tương quan phần dư. Với kỹ thuật phân tích nhân tố
khẳng định (CFA) mô hình SEM cho phép linh động tìm kiếm mô hình phù hợp nhất
trong các mô hình đề nghị [Phạm Đức Kỳ].
Như vậy, SEM phối hợp tất cả các kĩ thuật ta đã sử dụng ở trên: phân tích nhân tố, phân tích hồi qui. Tuy nhiên, ta cần phân biệt rõ sự khác nhau giữa các kĩ thuật
này vì nhiều người cho rằng việc thực hiện cả hồi qui và phân tích cấu trúc tuyến
tính là trùng lắp, không cần thiết.
Thứ nhất, SEM giúp giả thuyết các mô hình, kiểm định thống kê chúng (vì EFA và hồi quy có thể không bền vững nhất quán về mặt thống kê).
Thứ hai, SEM giúp kiểm định khẳng định các quan hệ giữa các biến, trong khi đó các kĩ thuật phân tích hồi qui, phân tích nhân tố EFA mạnh về tính chất khám phá
[Barbara M. Byrne].
Thứ ba, SEM đo các ảnh hưởng trực tiếp cũng như gián tiếp, kể cả sai số đo và
tương quan phần dư mà phân tích hồi qui không thể làm được
Thứ tư, có thể sử dụng trực tiếp các biến tiềm ẩn trong mô hình để ước lượng
hệ số hồi qui, trong khi đó phân tích hồi qui thông thường chỉ có thể ước lượng gián
tiếp mối quan hệ giữa các biến tiềm ẩn (thông qua tính trung bình giá trị của các biến
quan sát). Phân tích hồi qui phù hợp đo lường các số liệu dạng tỷ lệ (như mối quan hệ
chi phí và lợi nhuận) nhưng không mạnh trong việc phân tích mối quan hệ giữa các
biến tiềm ẩn (các khái niệm trừu tượng được đo bằng thang đo đa chỉ mục).
Như vậy, việc phân tích SEM là cần thiết để khẳng định lại mô hình lý thuyết đã được khám phá bằng các kĩ thuật phân tích trước đó. Việc phân tích thông qua hai giai đoạn: (1) Đánh giá mô hình đo lường (thông qua kĩ thuật phân tích nhân tố khẳng định CFA) nhằm đánh giá độ giá trị và độ tin cậy của thang đo trước khi bước vào phân tích tiếp theo (2) Đánh giá mô hình cấu trúc (kiểm định mối quan hệ nhân quả