Các hệ số hồi quy trong mơ hình ở mục 4 cĩ được ước lượng tốt khơng? Làm sao đánh giá được mức độ tin cậy của các ước lượng trong mơ hình nghiên cứu?
Để đánh giá độ tin cậy của các ước lượng, trong các phương pháp nghiên cứu định lượng bằng phương pháp lấy mẫu, thơng thường chúng ta phải chia mẫu ra làm hai mẫu con. Một nửa dùng đểước lượng các tham số mơ hình, và một nửa dùng đểđánh giá lại. Cách khác là lặp lại nghiên cứu bằng một mẫu khác. Hai cách trên đây thường khơng thực tế vì phương pháp cấu trúc thường địi hỏi mẫu lớn nên việc làm này tốn kém nhiều thời gian và chi phí (Anderson & Gerbing, 1988) 1. Trong những trường hợp như vậy thì Bootstrap là phương pháp phù hợp để thay thế (Schumacker & Lomax, 2006). Bootstrap là phương pháp lấy mẫu lặp lại cĩ thay thế, trong đĩ mẫu ban đầu đĩng vai trị là đám đơng.
Ví dụ, từđám đơng (mẫu ban đầu) cĩ 200 quan sát. Với dữ liệu của mẫu ban đầu, ta sẽ tính tốn được các ước lượng (các trọng số hồi quy…) nhưở mục 4. Trong Bootstrap, máy tính sẽ chọn ra những mẫu khác ví dụ 500 mẫu khác chẳng hạn theo phương pháp lặp lại, và cĩ thay thế. Và mỗi một mẫu lặp lại cĩ thể cĩ cùng số quan sát với số quan sát ban đầu: 200. Và theo bạn như vậy thì trong một mẫu mà Bootstrap chọn ra, cĩ khi nào cĩ 2 hay nhiều quan sát trùng nhau khơng? Dĩ nhiên là hồn tồn cĩ thể cĩ điều đĩ xảy ra. Và từ 500 mẫu này cĩ thể tính được trung bình của các ước lượng (các trọng số hồi quy…). Hiệu số giữa trung bình các ước lượng từ Bootstrap và các ước lượng ban đầu gọi là độ chệch. Trị tuyệt đối các độ chệch này càng nhỏ, càng khơng cĩ ý nghĩa thống kê càng tốt.
Khai báo tính tốn Bootstrap? View\ Analysis Properties
Hình 5.1
Hình 5.2
Hình5.3
Khi đang chọn chuột tại Standardized Regression Weights, bạn hãy nhấp chuột vào mục
Sẽ cĩ kết quả như Hình 5.4 Hình 5. 4
Parameter Estimate SE
SE-SE Mean Bias
SE-
Bias CR
trungthanh <- luong_thuong 0.436 0.105 0.003 0.432 -0.004 0.005 -0.800
trungthanh <- lanhdao 0.229 0.125 0.004 0.236 0.007 0.006 1.167
trungthanh <- thangtien 0.278 0.132 0.004 0.274 -0.004 0.006 -0.667
Cột Estimate cho thấy ước lượng bình thường với phương pháp ML, Các cột cịn lại được tính từ phương pháp Bootstrap. Cột Mean cho ta trung bình các ước lượng Bootstrap. Bias (độ chệnh) bằng cột Mean trừ cột Estimate. Cột CR tự tính bằng Excel bằng cách lấy cột Mean chia cho cột SE-Bias. Trị tuyệt đối CR rất nhỏ so với 2 nên cĩ thể nĩi là độ chệch là rất nhỏ, khơng cĩ ý nghĩa thống kê ởđộ tin cậy 95%.
Và như vậy, ta cĩ thể kết luận là các ước lượng trong mơ hình (như Hình 4.4) cĩ thể tin cậy được.