Bài viết sẽ cung cấp một cái nhìn toàn diện và chi tiết về giá trị q2 và vai trò quan trọng của nó trong việc đánh giá năng lực dự báo của biến độc lập trong SmartPLS 3. Độc giả sẽ được trải nghiệm một hành trình khám phá sâu sắc về chủ đề này, từ đó hiểu rõ hơn về cách thức áp dụng và tận dụng q2 một cách hiệu quả trong nghiên cứu và thực tiễn.
Công thức q2
Công thức tính chỉ số q2 của một biến độc lập trong SMARTPLS dựa trên sự khác biệt về giá trị Q của mô hình khi có và không có biến độc lập đó. Cụ thể, hệ số q của một biến độc lập X được xác định bằng công thức sau:
– q: Hệ số hiệu quả dự báo của biến độc lập X (mỗi biến độc lập sẽ có giá trị q riêng).
– Q included: Giá trị Q của mô hình khi biến X được đưa vào.
– Q excluded: Giá trị Q của mô hình khi biến X bị loại bỏ.
Ví dụ minh họa
Để đánh giá mức độ dự báo của biến X1 đối với biến Y1 trong một mô hình SEM trên SMARTPLS, bạn có thể sử dụng phương pháp Blindfolding. Đầu tiên, chạy mô hình SEM đầy đủ để tính giá trị Q cho biến Y1 (gọi là Q included). Tiếp theo, xóa biến X1 khỏi mô hình và phân tích lại để tìm giá trị Q mới cho biến Y1 (gọi là Q excluded). Sau đó, sử dụng công thức trên để tính hệ số q cho biến X1.
Cách tính q2 trong SMARTPLS 3
Hiện tại, phiên bản SMARTPLS 3 chưa hỗ trợ tính trực tiếp chỉ số q, vì vậy người dùng cần tính toán thủ công. Ví dụ, để tính chỉ số q của biến TL đối với tác động lên biến phụ thuộc HL, bạn thực hiện như sau:
Chạy phân tích Blindfolding cho mô hình đầy đủ để lấy giá trị Q của biến phụ thuộc HL.
Giả sử Q2 included = 0.657.
Sau đó, xóa biến TL khỏi mô hình và chạy lại phân tích Blindfolding.
Tương ứng ta được Q2 excluded = 0.543.
Thay các giá trị này vào công thức tính chỉ số q.
Đánh giá mức độ quan trọng của biến độc lập theo Cohen (1988)
– q < 0.02: Mức dự báo rất nhỏ hoặc không có.
– 0.02 ≤ q < 0.15: Mức dự báo nhỏ.
– 0.15 ≤ q < 0.35: Mức dự báo trung bình.
– q ≥ 0.35: Mức dự báo lớn.
Trong ví dụ trên, giá trị q của biến TL nằm trong khoảng từ 0.15 đến 0.35, do đó biến TL có mức dự báo trung bình đối với biến HL.
Kết luận
Việc tính toán hệ số q giúp đánh giá chính xác mức độ quan trọng của các biến độc lập trong mô hình dự báo. Điều này hỗ trợ việc phân tích dữ liệu và ra quyết định trong các nghiên cứu khoa học một cách hiệu quả.
Nhận trợ giúp cho phân tích SMARTPLS của bạn
Nếu bạn gặp khó khăn trong việc chạy dữ liệu trên SmartPLS 4, hãy bắt đầu hành trình nghiên cứu với xulysolieu.info, nơi đội ngũ tận tâm của chúng tôi cung cấp hỗ trợ phân tích dữ liệu chuyên môn cho sinh viên, học giả và cá nhân. Chúng tôi đảm bảo nghiên cứu của bạn được nâng cao với độ chính xác. Khám phá các trang của chúng tôi:
Dùng chỉ số HTMT để đánh giá tính phân biệt của thang đo trong SmartPLS 4
Giá trị hệ số tải ngoài Outer Loading trong SmartPLS 4
Biểu đồ Tầm quan trọng hiệu suất IPMA trong SmartPLS 4
Hoặc bạn có thể trực tiếp liên hệ thông quan fanpage chính thức và Dịch vụ Smart PLS trên trang web chính thức của xulysolieu.info.
