Cách chạy và đánh giá mô hình cấu trúc trong SmartPLS 4

Mục lục

1. Giới thiệu về mô hình cấu trúc trong SmartPLS 4

SmartPLS 4 là phần mềm phổ biến dùng cho PLS-SEM (Partial Least Squares Structural Equation Modeling). Công cụ này đặc biệt hữu ích khi nghiên cứu các mô hình phức tạp, có nhiều biến ẩn và chỉ báo.

Trong nghiên cứu định lượng, mô hình cấu trúc (structural model) được sử dụng để kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa các khái niệm tiềm ẩn (latent constructs). Bên cạnh việc xây dựng mô hình đo lường (measurement model), việc chạy và đánh giá mô hình cấu trúc giúp nhà nghiên cứu kết luận về giả thuyết nghiên cứu.

Công cụ này cho phép nhà nghiên cứu:

Xây dựng và kiểm định mô hình đo lường (measurement model).
Chạy và đánh giá mô hình cấu trúc (structural model).
Sử dụng các kỹ thuật như Bootstrap, Blindfolding để kiểm tra ý nghĩa thống kê và độ dự báo.

2. Các bước chạy mô hình cấu trúc trong SmartPLS 4

Bước 1: Chuẩn bị dữ liệu

Dữ liệu đầu vào nên ở định dạng CSV hoặc Excel.
Cần mã hóa các biến rõ ràng, không có dữ liệu trống hoặc giá trị sai.
Kiểm tra sơ bộ dữ liệu trước khi nhập vào SmartPLS.

Bước 2: Vẽ mô hình trong SmartPLS 4

Kéo thả các biến tiềm ẩn (latent variables) và chỉ báo (indicators).
Xác định các mũi tên:
- Từ chỉ báo → biến tiềm ẩn là mô hình đo lường formative.
- Từ biến tiềm ẩn → chỉ báo là mô hình đo lường reflective.
- Từ biến tiềm ẩn → biến tiềm ẩn khác là mô hình cấu trúc (structural model).

Bước 3: Chạy thuật toán PLS Algorithm

Vào Calculate → PLS Algorithm.
Kiểm tra hệ số tải ngoài outer loading, f2, giá trị R², và các chỉ số độ tin cậy, giá trị hội tụ, phân biệt. Cụ thể trong bài này: https://phantichspss.com/cach-chay-va-danh-gia-mo-hinh-do-luong-measurement-model-trong-smartpls-4.html

Bước 4: Kiểm định Bootstrap

Vào Calculate → Bootstrapping (chọn số mẫu bootstrap, thường là 5.000).

Kết quả sẽ cho giá trị t-value, p-value để kiểm định giả thuyết.

3. Cách đánh giá mô hình cấu trúc trong SmartPLS 4

3.1. Đánh giá hệ số đường dẫn (Path Coefficients)

Xem xét dấu (+/-) và độ lớn của hệ số.
Dùng Bootstrap để kiểm tra ý nghĩa thống kê (p < 0.05 → giả thuyết được chấp nhận). Như ảnh ở trên cột P-value có 4 chỗ màu đỏ, là 4 giả thiết đó không đạt.

3.2. Đánh giá hiệu ứng gián tiếp và tổng hợp

Kiểm tra Indirect Effect để xem vai trò trung gian (mediator) nếu giả thiết ban đầu có đề cập về giả thiết trung gian.

4. Kết luận

Việc chạy và đánh giá mô hình cấu trúc trong SmartPLS 4 là bước quan trọng trong nghiên cứu định lượng. Nhà nghiên cứu cần kết hợp kết quả hệ số đường dẫn, kiểm định bootstrap để đưa ra kết luận chắc chắn.

SmartPLS 4 không chỉ thân thiện với người dùng mà còn giúp rút ngắn thời gian phân tích trong SEM-PLS.

Đối tác toàn diện tại: https://eou.cn.com/