Chỉ số Effect Size f2: công thức và ý nghĩa

Chỉ số Effect Size f2 là gì?

Ngoài hệ số R2 để đánh giá cấu trúc nội sinh, sự thay đổi của giá trị R2 khi một biến ngoại sinh bị loại bỏ cũng dùng để đánh giá biến bị loại bỏ đó có tầm quan trọng như thế nào đối với biến nội sinh. Chỉ số này gọi là effect size f2.

Công thức như sau:

f2 = (R2_included – R2_excluded)/ (1 – R2_included)

Với R2_included và R2_excluded là giá trị R bình phương của biến nội sinh khi biến ngoại sinh tương ứng được đưa vào mô hình hoặc loại ra khỏi mô hình. Điều đó có nghĩa là giá trị R2 được PLS tính 2 lần, 1 lần đầu với đầy đủ biến ngoại sinh tiềm ẩn( cho ra kết quả R2_included) và lần thứ nhì với biến ngoại sinh không có trong mô hình(cho ra giá trị R2_excluded). Các giá trị ƒ2 ứng với 0.02, 0.15, và 0.35, tương ứng với các trị tác động nhỏ, trung bình và lớn(Cohen, 1988) của biến ngoại sinh. Nếu effect size < 0.02 thì xem như không có tác động.

Ví dụ chỉ số Effect Size f2 trong SmartPLS

Giả sử ta có mô hình SmartPLS như sau:

Và sau khi chạy, có kết quả  Effect Size f2 như sau:

Ví dụ, số 0.410 là  Effect Size f2 của mối quan hệ từ CUSA đến CUSL. R2_include ở đây là R bình phương của biến CUSL khi mô hình có đầy đủ các biến COMP, CUSA, LIKE. R2_exclude ở đây là R bình phương của biến CUSL khi mô hình chỉ có biến  COMP, LIKE , không có biến CUSA. Hệ số Effect Size f2=0.410 chứng tỏ biến CUSA đóng vai trò lớn tác động đến biến CUSL

Như vậy, nhóm MBA Bách Khoa đã giới thiệu công thức và ý nghĩa của chỉ số Effect Size f2. Các bạn cần trao đổi, xử lý số liệu đạt ý nghĩa cứ liên hệ nhóm nhé.

Liên hệ nhóm thạc sĩ Hỗ trợ SPSS.

– SMS, Zalo, Viber:

phone number

– Chat Facebook: http://facebook.com/hoidapSPSS/

– Email:                 hotrospss@gmail.com