Cách phân biệt biến nội sinh và ngoại sinh ( Endogenous và exogenous)
Biến tiềm ẩn là ngoại sinh nếu nó bị ảnh hưởng bởi bất kỳ biến tiềm ẩn nào khác trong mô hình (không có mũi tên đến từ các biến tiềm ẩn khác).
Biến tiềm ẩn nội sinh, khi nó ảnh hưởng ít nhất đến một biến tiềm ẩn khác (có ít nhất một mũi tên đến từ một biến tiềm ẩn khác).
Trong sơ đồ trên, SES và INCENTIVES là ngoại sinh trong khi MOTIVATION là nội sinh.
Có hai loại mô hình đo lường: một cho các biến tiềm ẩn ngoại sinh (ví dụ, các cấu trúc giải thích các cấu trúc khác trong mô hình) và một cho các biến tiềm ẩn nội sinh (tức là các cấu trúc đang được giải thích trong mô hình ). Thay vì đề cập đến các mô hình đo lường của các biến tiềm ẩn ngoại sinh và nội sinh, các nhà nghiên cứu thường đề cập đến mô hình đo lường của một biến tiềm ẩn cụ thể.
Phần dư errors term là gì?
Các phần dư errors term lỗi được kết nối với các cấu trúc (nội sinh) và được đo bằng các mũi tên một đầu. Các phần dư errors term thể hiện phần phương sai không giải thích được khi các mô hình đường dẫn được ước lượng. Trong hình này error term z3 và z4 được liên kết với các biến tiềm ẩn nội sinh Y3 và Y4. Ngược lại, các biến tiềm ẩn ngoại sinh chỉ giải thích các biến tiềm ẩn khác trong mô hình kết cấu, và ko cần đến một phần dư error term.
Phân biệt biến nội sinh và ngoại sinh ( Endogenous và exogenous) cùng với phần dư errors term là việc cần thiết để khi thiết kế mô hình, không bị vẽ nhầm hoặc thiếu các errors term.
- Kiểm định Chi bình phương Chi Square test: cách thực hiện, cách đọc kết quả, cách thao tác tính toán bằng tay thay vì dùng SPSS
- Hệ số R bình phương, R bình phương hiệu chỉnh: công thức, ý nghĩa, cách tính thủ công và cách tính bằng SPSS
- Hệ số chặn intercept trong hồi quy là gì, hệ số chặn âm thì xấu hay là tốt
- Các loại thang đo trong SPSS Scale, Ordinal, Nominal
- Convergent Validity , Discriminant Validity, Reliability in CFA – Độ giá trị hội tụ, Độ giá trị phân biệt,Độ tin cậy khi phân tích CFA




















