3.4.2. Phân tích dữ liệu
3.4.2.2 Đánh giá mơ hình cấu trúc
Theo Hair và cộng sự (2016), để kiểm định mối quan hệ giữa các biến nghiên cứu, sự tác động, cường độ của các biến độc lập lên biến phụ thuộc, nhà nghiên cứu phải tiến hành các bước sau: (1) đánh giá các vấn đề đa cộng tuyến của mơ hình cấu trúc; (2) đánh giá độ lớn và mức ý nghĩa của các mối quan hệ trong mơ hình cấu trúc; (3) đánh giá hệ số tác động f2; (4) đánh giá hệ số xác định R2; (5) đánh giá sự liên quan của dự báo Q2
❖ Kiểm định sự đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập tương quan mạnh với nhau dẫn đến sai lệch và thay đổi hướng mối quan hệ của nó với biến phụ thuộc. Nói cách khác hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi có mối tương quan tuyến tính hiện hữu giữa hơn 2 biến độc lập trong mơ hình. Khi đó sẽ dẫn đến các vấn đề như: Hạn chế giá trị của R bình phương, làm sai lệch/ đổi dấu các hệ số hồi quy.
Để kiểm định sự đa cộng tuyến, tác giả dựa vào hệ số phóng đại phương sai VIF (variance inflation factor) với chỉ số VIF < 5 hoặc dung sai TOL > 0.20 (Hair và cộng sự, 2016). Trong bối cảnh PLS-SEM, giá trị dung sai là 0,20 hoặc thấp hơn và giá trị VIF là 5,00 hoặc cao hơn thì hiện tượng đa cộng tuyến có thể xảy ra (Hair và cộng sự, 2016).
❖ Kiểm định mối quan hệ trong mơ hình cấu trúc
Do PLS-SEM khơng có giả định dữ liệu phải có phân phối chuẩn. Mà khơng có phân phối chuẩn nghĩa là các kiểm định có tham số được sử dụng trong phân tích hồi quy khơng thể được áp dụng để kiểm tra xem các hệ số tải (outer weight, outer loading) và hệ số đường dẫn (path coefficients) có ý nghĩa thống kê hay khơng. Vì vậy, PLS- SEM sử dụng một hệ số có ý nghĩa thống kê phụ thuộc vào sai số chuẩn của nó thu được qua phương pháp phóng đại có hồn lại (bootrstrapping) để kiểm tra mức ý nghĩa. Hair và cộng sự (2016), đề xuất mẫu phóng đại có hồn lại đến khoảng 5000 mẫu. Sai số chuẩn bootstrap cho phép tính tốn được giá trị t thực nghiệm và giá trị p cho tất cả hệ thống đường dẫn trong mơ hình cấu trúc. Với giá trị t-value > 1,96 thì kiểm định có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.
❖ Kiểm định hệ số xác định R2
Chất lượng của mơ hình nghiên cứu đề xuất được đánh giá thông qua giá trị R2 của các biến phụ thuộc. Giá trị R2 được tính bằng tương quan bình phương giữa giá trị được dự báo và giá trị của biến nghiên cứu phụ thuộc cụ thể. Giá trị của R2 nằm trong khoảng từ 0 đến 1, chỉ số càng cao cho thấy mức độ dự báo càng chính xác. Theo Henseler và cộng sự (2009), các giá trị R2 = 0,75; 0,50 hoặc 0,25 đối với các biến phụ thuộc thể hiện mức độ chính xác của dự báo là mạnh, trung bình hoặc yếu.
❖ Kiểm định hệ số tác động f2
Ngoài hệ số R2 để đánh giá tất cả các biến phụ thuộc, sự thay đổi của giá trị f2 khi một biến độc lập cụ thể bị loại bỏ, có thể được dùng để đánh giá biến bị loại bỏ đó có một tác động đáng kể lên biến độc lập hay không. Chỉ số này gọi là hệ số tác động f2. Theo Hair và cộng sự (2016), giá trị f2 được tính theo cơng thức sau:
𝑓2 = (𝑅𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒𝑑2 − 𝑅𝑒𝑥𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒𝑑2 ) (1− 𝑅𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑑𝑒𝑑2 )
Các giá trị f2 ứng với 0,02; 0,15 và 0,35 tương ứng với các giá trị tác động nhỏ, trung bình và lớn (Cohen, 1988) của biến độc lập. Nếu f2 < 0,02 thì xem như khơng có tác động.
❖ Kiểm định sự liên quan của dự báo Q2
Chất lượng của mơ hình nghiên cứu được đánh giá thơng qua hệ số xác định R2, chỉ số Stone-Geisser (Q2)
Hệ số Q2 là một chỉ số của năng lực dự báo ngồi mẫu trong mơ hình. Khi PLS- SEM thể hiện sự liên quan được dự báo, nó dự báo một cách chính xác dữ liệu khơng được sử dụng trong ước lượng mơ hình.
Giá trị Q2 thu được bằng cách sử dụng các quy trình blindfolding cho một khoảng cách đứt đoạn D. Nếu dự báo gần với giá trị ban đầu (tức là có sai số dự báo nhỏ), mơ hình đường dẫn có độ chính xác dự báo cao. Hơn nữa, nếu các giá trị Q2 đều lớn hơn ngưỡng giá trị 0 do Henseler và cộng sự (2009) đề xuất. Những kết quả này cho thấy khung mơ hình nghiên cứu là có chất lượng và phù hợp. Ngược lại, các giá trị là 0 và thấp hơn chỉ ra sự thiếu liên quan được dự báo.
Tóm tắt chương 3
Chương này trình bày phương pháp tiến hành nghiên cứu bao gồm: (1) thiết kế của nghiên cứu; (2) quy trình của nghiên cứu; (3) các phương pháp xử lý số liệu. Đồng thời, trong chương này cũng phát triển thang đo nháp từ cơ sở lý thuyết thơng qua nghiên cứu định tính để hiệu chỉnh thành thang đo chính thức cho phù hợp với bối cảnh tại Việt Nam.
CHƯƠNG 4 - KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN