So sánh PLS-SEM và CB-SEM

Mục lục

Viết luận văn không chỉ đòi hỏi kiến thức chuyên môn mà còn yêu cầu kỹ năng xử lý số liệu một cách chính xác. Một số bạn gặp phải khó khăn lớn khi làm việc với dữ liệu, từ việc thu thập, làm sạch dữ liệu cho đến chạy mô hình và diễn giải kết quả. Ví dụ:

Không biết chọn phương pháp phân tích phù hợp (hồi quy, SmartPLS hay AMOS, kiểm định trung gian, điều tiết…).
Không thành thạo phần mềm phân tích như SPSS, AMOS, SmartPLS, Stata.
Kết quả chạy bị sai hoặc không có ý nghĩa thống kê, khiến việc diễn giải trở nên khó khăn.

Thạc sĩ Khánh và nhóm MBA chuyên phân tích định lượng sẽ giúp bạn giải quyết các vấn đề trên, cung cấp hướng dẫn chi tiết về các phương pháp xử lý số liệu, giúp bạn hiểu rõ lý thuyết, biết cách thực hành trên phần mềm và có kết quả chính xác cho luận văn của mình.

Do đó hôm nay nhóm giới thiệu đến bạn một chủ đề là: So sánh PLS-SEM và CB-SEM – Khi nào nên dùng SmartPLS hay AMOS?

Trong phân tích dữ liệu và mô hình phương trình cấu trúc , có hai cách tiếp cận chính:

CB-SEM (Covariance-Based SEM) – Phương pháp dựa trên hiệp phương sai, thường sử dụng trong các phần mềm như AMOS, LISREL hoặc Mplus.
PLS-SEM (Partial Least Squares SEM) – Phương pháp bình phương bé nhất từng phần, phổ biến với SmartPLS

Mỗi phương pháp có ưu và nhược điểm riêng. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu sự khác biệt giữa hai phương pháp và khi nào nên sử dụng SmartPLS hay AMOS.

Tiêu chí	CB-SEM (AMOS, LISREL)	PLS-SEM (SmartPLS)
Mục tiêu	Xác nhận mô hình lý thuyết, kiểm định giả thuyết.	Khám phá mô hình, tối đa hóa phương sai của biến phụ thuộc.
Dữ liệu yêu cầu	Cỡ mẫu lớn (≥200), phân phối chuẩn.	Cỡ mẫu nhỏ, không yêu cầu phân phối chuẩn.
Ưu tiên cho	Nghiên cứu mang tính lý thuyết, kiểm chứng mô hình.	Nghiên cứu mang tính khám phá, dự đoán.
Kiểm định phù hợp mô hình	Dựa trên các chỉ số như CFI, RMSEA, Chi-square.	Không có kiểm định phù hợp mô hình tổng thể.
Khả năng xử lý mô hình phức tạp	Hạn chế nếu mô hình có nhiều biến ẩn.	Linh hoạt hơn với mô hình lớn và phức tạp.
Ứng dụng phổ biến	Xây dựng và kiểm định lý thuyết.	Phân tích dự báo, nghiên cứu thực tiễn.

Khi nào lựa chọn SmartPLS hay AMOS?

Mặc dù AMOS được sử dụng rộng rãi trong giai đoạn trước, có những tình huống mà SmartPLS là lựa chọn tối ưu:

Khi dữ liệu không phân phối chuẩn

CB-SEM yêu cầu dữ liệu phải tuân theo phân phối chuẩn để đảm bảo kết quả chính xác. Nếu dữ liệu không phân phối chuẩn, bạn cần PLS-SEM vì nó hoạt động tốt với dữ liệu có độ lệch cao.

Khi cỡ mẫu nhỏ

PLS-SEM có thể hoạt động với cỡ mẫu nhỏ (<100), trong khi CB-SEM yêu cầu ít nhất 200 mẫu để đạt kết quả đáng tin cậy.

Khi mục tiêu là tối đa hóa dự đoán

Nếu nghiên cứu của bạn nhằm dự đoán xu hướng hoặc tìm mối quan hệ giữa các biến hơn là kiểm định lý thuyết, PLS-SEM là lựa chọn tốt hơn.

Khi phân tích có biến điều tiết và trung gian

SmartPLS dễ dàng kiểm định hiệu ứng trung gian và điều tiết bằng phương pháp Bootstrapping, giúp kiểm tra ý nghĩa thống kê của các mối quan hệ bằng hình vẽ một cách trực quan. Ví dụ quan hệ điều tiết được vẽ ra trực quan bằng SmartPLS4 như sau:

Hướng dẫn chạy PLS-SEM bằng SmartPLS

Bước 1: Nhập dữ liệu vào SmartPLS

Chuẩn bị file Excel hoặc CSV chứa dữ liệu nghiên cứu.

Nhập vào SmartPLS bằng cách chọn File > Import Data > CSV File.

Bước 2: Xây dựng mô hình SEM

Kéo thả các biến quan sát vào giao diện.

Xác định quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.

Bước 3: Chạy mô hình PLS Algorithm

Vào Calculate > PLS Algorithm để chạy mô hình.

Kiểm tra giá trị outer loading, R², f², Q²,để đánh giá độ phù hợp của mô hình.

Bước 4: Kiểm định độ tin cậy và tính hợp lệ

Cronbach’s Alpha & Composite Reliability: Đánh giá độ tin cậy thang đo.

AVE & Discriminant Validity: Kiểm tra tính phân biệt giữa các nhân tố.

Bước 5: Chạy Bootstrapping để kiểm định giả thuyết

Chạy Bootstrapping để kiểm tra giá trị t-statistics và mức ý nghĩa p-value. Nếu p-value < 0.05, giả thuyết được chấp nhận.

Kết luận về so sánh PLS-SEM và CB-SEM – Khi nào nên dùng SmartPLS hay AMOS?

Như vậy, PLS-SEM và CB-SEM đều có vai trò quan trọng trong từng trường hợp nghiên cứu. Nếu bạn cần kiểm định lý thuyết chặt chẽ, AMOS là lựa chọn phù hợp. Tuy nhiên, nếu bạn đang làm nghiên cứu dự đoán, mô hình phức tạp, dữ liệu không chuẩn hoặc cỡ mẫu nhỏ, SmartPLS là lựa chọn tối ưu.

Tuy nhiên theo đánh giá của ad, đa số các nghiên cứu làm về mô hình SEM tại Việt Nam trong thời gian gần đây sử dụng SmartPLS, thậm chí trên trang chủ của SmartPLS9 ( bản chụp tháng 3/2025 còn nói rằng SmartPLS sẽ tiêu diệt Amos

Bạn gặp khó khăn khi xử lý dữ liệu SEM? phantichspss.com cung cấp dịch vụ hỗ trợ phân tích dữ liệu chuyên nghiệp, giúp bạn chạy SmartPLS và AMOS nhanh chóng, chính xác!

Các bạn cần trao đổi cứ liên hệ nhé.

Liên hệ nhóm thạc sĩ Hỗ trợ SPSS.

– SMS, Zalo, Viber: