Kiểm định trung gian Smartpls là gì?
Kiểm định trung gian Smartpls là một phương pháp phân tích thống kê nhằm xác định xem một biến trung gian có đóng vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc hay không.
Ví dụ điển hình trong nghiên cứu hành vi khách hàng:
Chất lượng dịch vụ → Sự hài lòng → Lòng trung thành
Nếu biến “Sự hài lòng” có ảnh hưởng đáng kể, ta có thể kết luận rằng “Sự hài lòng”đóng vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa “Chất lượng dịch vụ” và “Lòng trung thành”
Kiểm định trung gian giúp hiểu rõ hơn về cách các yếu tố tác động lẫn nhau, từ đó cung cấp kết quả để đánh giá giả thiết trung gian đạt hay không
Các bước kiểm định trung gian trong smartpls
Bước 1: Xây dựng mô hình trung gian
Ở đây Thạc Sĩ Khánh và nhóm đã xây dưng mô hình + dữ liệu trung gian sẵn, bạn lấy file dự án SmartPLS4 ở đây, sau đó chỉ việc đưa vào SmartPLS4 là đã có sẵn hình vẽ và số liệu : mediation
Bạn import vào tương tự như sau, nhưng làm làm trên smart pls 4 nhé. https://phantichspss.com/cach-export-import-file-smart-pls-3-vao-chuong-trinh.html
Kết quả ra được Project SmartPLS4 như sau:
Còn nếu các bạn muốn làm từ đầu thì đây là file excel số liệu: media , bạn tự thực hiện thủ công các bước sau:
- Chuyển dữ liệu vào SmartPLS và thiết lập mô hình.
- Vẽ sơ đồ mô hình trong SmartPLS như trên
Bước 2: Chạy bootstrapping để kiểm tra ý nghĩa thống kê
Sau khi thiết lập mô hình, ta cần kiểm tra ý nghĩa thống kê của các đường dẫn.
Vào Calculate > Bootstrapping, chọn 5000 mẫu bootstrap để tăng độ chính xác.
Kết quả mô hình sau khi chạy SmartPLS:
Bước 3: Đọc ý nghĩa kết quả trung gian SmartPLS
Xem xét kết quả p-value cho từng đường dẫn:
Các bước đọc kết quả trung gian SmartPLS
1. Vào Specific indirect effects
2.Chọn Mean, STDEV, T values, p values
3. Xem giá trị p-value của mối quan hệ CLDV -> HAILONG -> TRUNGTHANH , ta thấy p<0.05 nên kết luận HAILONG có vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa CLDV và TRUNGTHANH
Phân tích trung gian là một phương pháp phức tạp và cần thực hiện đúng để đảm bảo kết quả nghiên cứu chính xác. Nếu bạn gặp khó khăn khi thực hiện phân tích hoặc cần tư vấn chuyên sâu, phantichspss.com cung cấp dịch vụ hỗ trợ xử lý số liệu, giúp bạn tiết kiệm thời gian và đạt kết quả tối ưu nhất.
Như vậy Kiểm định tính trung gian smartpls – hướng dẫn chi tiết đã được trình bài. Các bạn cần trao đổi cứ liên hệ nhé.
Liên hệ nhóm thạc sĩ Hỗ trợ SPSS.
– SMS, Zalo, Viber:
- Cách làm sạch và xử lý số liệu trước khi phân tích trong spss
- Định nghĩa moderator effects, phân tích kết quả về hiệu ứng điều tiết moderator effects
- Sai số chuẩn của giá trị trung bình – standard error of the mean (S.E. Mean)
- Ba cách rút gọn dữ liệu:chọn một biến duy nhất, tính tổng hoặc trung bình cộng và tính theo factor scores
- Hệ số chặn intercept trong hồi quy là gì, hệ số chặn âm thì xấu hay là tốt