PLS-Sem là gì?
Partial least squares structural equation modeling( mô hình cấu trúc bình phương nhỏ nhất từng phần, thường được gọi là PLS-SEM, là sự kết hợp của các kỹ thuật phụ thuộc và phụ thuộc lẫn nhau. Phương pháp mô hình thống kê tìm cách giải thích các mối quan hệ giữa nhiều biến đồng thời cùng lúc. Như với SEM dựa trên hiệp phương sai (CB-SEM), PLS-SEM bao gồm hai mô hình, mô hình đo lường (đại diện cho cách các biến đo lường đại diện cho các cấu trúc) và mô hình cấu trúc (cho biết cách các cấu trúc được liên kết với cấu trúc khác). Trong PLS-SEM, mô hình đo lường thường được gọi là mô hình bên ngoài (outer model) và mô hình cấu trúc được gọi là mô hình bên trong(inner model). Nhưng hai mô hình này về cơ bản hoạt động theo cùng một cách chính xác trong cả hai cách tiếp cận.
Phần mềm để thực thi hiện tại phổ biến nhất là Smart-PLS nhé
So sánh PLS-SEM với CB-SEM
Mặc dù chúng ta đã thấy rằng CB-SEM và PLS-SEM có thể so sánh được về các yếu tố cơ bản của chúng, nhưng có một số khác biệt rõ ràng mà chúng ta sẽ trình bày chi tiết.Chúng ta giới thiệu mô hình cấu trúc bình phương nhỏ nhất từng phần như cách tiếp cận thứ hai của chúng ta đối với mô hình cấu trúc vì mục tiêu thống kê chính về cơ bản khác với mô hình cấu trúc dựa trên hiệp phương sai và có thể thu được các giải pháp không thể thực hiện được với CB-SEM. Sự khác biệt cơ bản giữa hai cách tiếp cận này là:
CB-SEM: Mặc dù có thể dự đoán với mô hình cấu trúc dựa trên hiệp phương sai, nhưng mục tiêu thống kê chính của CB-SEM đang xác nhận lý thuyết bằng cách ước tính một ma trận hiệp phương sai mới không khác biệt có ý nghĩa thống kê (not significantly different)so với ma trận hiệp phương sai quan sát ban đầu.
PLS-SEM: Ngược lại, mục tiêu thống kê chính của PLS-SEM là dự đoán tối đa hóa phương sai được giải thích trong (các) biến phụ thuộc.
Khi nào PLS-SEM và CB-SEM là phương pháp mô hình cấu trúc thích hợp?
PLS-SEM và CB-SEM là hai cách tiếp cận khác nhau để lập mô hình phương trình cấu trúc. Cả hai phương pháp SEM đều đánh giá hai mô hình:mô hình đo lường (cách các biến đo lường đại diện cho các cấu trúc) và mô hình cấu trúc (cho thấy cách các cấu trúc liên kết với nhau). Mặc dù CB-SEM và PLS-SEM có thể so sánh được về các yếu tố cơ bản của chúng, nhưng có một số khác biệt rõ ràng. Có thể dự đoán với mô hình cấu trúc dựa trên hiệp phương sai, nhưng mục tiêu thống kê chính của CB-SEM là xác nhận lý thuyết bằng cách ước tính một ma trận hiệp phương sai mới không khác biệt có ý nghĩa thống kê so với ma trận hiệp phương sai quan sát ban đầu. Ngược lại, mục tiêu thống kê chính của PLS-SEM là dự đoán tối đa hóa phương sai được giải thích trong (các) biến phụ thuộc. Phương pháp CB-SEM là tham số parametric và do đó yêu cầu phân phối chuẩn trong dữ liệu của bạn và các giả định hạn chế khác. Nhưng PLS-SEM là phi tham số và linh hoạt hơn nhiều trong việc đáp ứng các giả định cần thiết. Tính linh hoạt này có nghĩa là phân phối dữ liệu không chuẩn và độ lệch skewness không phải là vấn đề đối với các ứng dụng PLS-SEM, các thang đo nonmetric dễ dàng được cung cấp hơn và do đó có thể áp dụng rộng rãi hơn
- Cách kiểm định phân phối chuẩn trong phần mềm SPSS
- Cách chuyển từ biến Category sang Dichotomy
- Kĩ thuật xử lý biến trung gian, phân tích mediation trong SPSS
- Phân tích hệ số, chiều hướng tác động trong hồi quy nhị phân
- So sánh quan hệ giữa 7 phương pháp phân tích đa biến : Regression, Discriminant, Conjoint, SEM, ANOVA, MANOVA, Canonical Correlation