Phân tích mediation trung gian là một công cụ quan trọng trong nghiên cứu, cho phép chúng ta hiểu rõ hơn về cách các biến tương tác với nhau. Bài viết này sẽ hướng dẫn cách thực hiện loại phân tích này bằng Hayes PROCESS Macro cho SPSS, một công cụ mạnh mẽ và dễ sử dụng.

Tìm hiểu về phân tích Mediation

Phân tích trung gian (Mediation) là kĩ thuật thống kê xem xét tác động của một biến độc lập (X) lên biến phụ thuộc (Y) thông qua một hoặc nhiều biến trung gian (M). Nói cách khác, nó giúp xác định xem mối quan hệ giữa X và Y có tồn tại trực tiếp hay thông qua tác động gián tiếp của M. Việc hiểu rõ cơ chế này rất quan trọng, đặc biệt trong các nghiên cứu khoa học xã hội và hành vi, để đưa ra các giải pháp can thiệp hiệu quả.

Phân tích Mediation hoạt động như thế nào

Việc phân tích bao gồm ước tính tác động gián tiếp của X lên Y thông qua M, được tính bằng tích của tác động của X lên M và tác động của M lên Y (sau khi đã kiểm soát X). Phương pháp này giúp các nhà nghiên cứu khám phá các con đường gián tiếp, từ đó hiểu sâu hơn về mối quan hệ nhân quả và củng cố tính giải thích của mô hình nghiên cứu.

Giới thiệu về Hayes PROCESS Macro

Hayes PROCESS Macro là một công cụ thống kê mạnh mẽ, được thiết kế để hỗ trợ việc phân tích trung gian, điều tiết (moderation) và phân tích quá trình có điều kiện. Được phát triển bởi Andrew F. Hayes, macro này tích hợp với SPSS, cung cấp một giao diện thân thiện để thực hiện các phân tích thống kê phức tạp. Tính phổ biến của macro này đến từ khả năng tự động hóa các tính toán phức tạp, giảm thiểu sai sót và tiết kiệm thời gian cho các nhà nghiên cứu.

Công cụ này hỗ trợ nhiều mô hình khác nhau, cho phép các nhà nghiên cứu khám phá các hiệu ứng trực tiếp, gián tiếp và có điều kiện trong dữ liệu. Đặc biệt, macro sử dụng phương pháp bootstrap để tính khoảng tin cậy cho các hiệu ứng gián tiếp, đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy của kết quả. Điều này đặc biệt quan trọng trong phân tích trung gian, nơi việc hiểu rõ các hiệu ứng gián tiếp là yếu tố then chốt. Nói tóm lại, Hayes PROCESS Macro là một công cụ hữu ích, giúp đơn giản hóa các kỹ thuật thống kê phức tạp và nâng cao khả năng phân tích của SPSS.

Hướng dẫn cài đặt PROCESS Macro vào SPSS

Để bắt đầu, bạn cần tải xuống Hayes PROCESS Macro từ trang web chính thức: Hayes PROCESS Macro. Hãy đảm bảo chọn phiên bản phù hợp với phiên bản SPSS bạn đang sử dụng. Sau khi tải xuống, giải nén tệp .zip vào một thư mục trên máy tính.

Tiếp theo, hãy mở SPSS và vào trình soạn thảo cú pháp bằng cách chọn File > New > Syntax. Trong trình soạn thảo, nhập dòng lệnh sau: INSTALL FILE='C:pathtoprocessmacro.sps'. Thay thế C:pathtoprocessmacro.sps bằng đường dẫn thực tế đến tệp .sps bạn vừa giải nén. Chạy lệnh bằng cách bôi đen và nhấn nút “Run Selection” (biểu tượng mũi tên màu xanh). Sau khi cài đặt thành công, bạn có thể tìm thấy PROCESS Macro trong menu Analyze > Regression > PROCESS v4.2.

Cách thức tiến hành phân tích trung gian bằng SPSS

Bước 1: Kiểm tra cài đặt PROCESS Macro

Hãy chắc chắn rằng bạn đã tải và cài đặt Hayes PROCESS Macro thành công trước khi tiếp tục.

Bước 2: Tiến hành Phân tích Mediation với Hayes PROCESS

# 1. Chuẩn bị Dữ liệu

Đảm bảo rằng tập dữ liệu của bạn đã được mở trong SPSS và chứa các biến sau:

• Biến độc lập (X)
• Biến trung gian (M)
• Biến phụ thuộc (Y)

# 2. Mở công cụ Macro Hayes PROCESS

Trong SPSS, hãy tìm đến Analyze > Regression > PROCESS v4.2. Hộp thoại PROCESS Macro sẽ hiện ra.

Regression > PROCESS v4.2″> Điều hướng đến Analyze > Regression > PROCESS v4.2

# 3. Chọn các Biến

• Trong hộp thoại PROCESS, nhập biến độc lập (X) vào ô Independent Variable (X).
• Nhập biến trung gian (M) vào ô Mediator Variable(s) (M).
• Nhập biến phụ thuộc (Y) vào ô Dependent Variable (Y).

# 4. Chọn Mô hình

Chọn Model 4 từ menu thả xuống. Đây là mô hình phân tích trung gian đơn giản.

# 5. Thiết lập Bootstrap

Để có kết quả chính xác, hãy đặt số lượng mẫu bootstrap thành 5000.

Chỉ định các biến, mô hình và cỡ mẫu

# 6. Tùy chỉnh Output Options

Chọn Generate Total Effect Model và Generate Direct and Indirect Effect Model. Điều này sẽ cung cấp đầy đủ các kết quả liên quan đến hiệu ứng trực tiếp, gián tiếp và tổng.

Cấu hình Output Options

# 7. Chạy Phân tích

Nhấn nút OK. SPSS sẽ xử lý dữ liệu và hiển thị các bảng kết quả, bao gồm hiệu ứng trực tiếp, gián tiếp, tổng và ý nghĩa thống kê của chúng.

Hướng dẫn đọc kết quả phân tích Mediation

Bảng kết quả từ Hayes PROCESS macro

1. Bảng Tóm tắt Mô hình (Model Summary)

• R: Hệ số tương quan giữa giá trị quan sát và giá trị dự đoán của biến phụ thuộc. Giá trị càng cao cho thấy mối quan hệ càng chặt chẽ.
• R bình phương (R²): Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập và trung gian. Giá trị gần 1 biểu thị một mô hình phù hợp tốt.
• R bình phương điều chỉnh: R² đã được điều chỉnh để tính đến số lượng biến trong mô hình. Giá trị này hữu ích để so sánh các mô hình khác nhau.

2. Bảng ANOVA

• Thống kê F: Kiểm tra ý nghĩa tổng thể của mô hình. Giá trị F có ý nghĩa (p < 0.05) cho thấy mô hình dự đoán biến phụ thuộc một cách có ý nghĩa.
• Sig. (p-value): Nếu giá trị p nhỏ hơn 0.05, mô hình được coi là có ý nghĩa thống kê, tức là các biến độc lập và trung gian cùng nhau dự đoán đáng kể biến phụ thuộc.

3. Bảng Hệ số (Coefficients)

• Hệ số chưa chuẩn hóa (B): Đo lường mức độ thay đổi của biến phụ thuộc cho mỗi đơn vị thay đổi của biến độc lập hoặc trung gian.
• Hằng số (Intercept): Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập và trung gian bằng 0.
• Hệ số chuẩn hóa (Beta): Các hệ số này hữu ích để so sánh mức độ quan trọng tương đối của từng biến độc lập và trung gian trong mô hình.
• Thống kê t và Sig. (p-value): Cho biết liệu mỗi biến độc lập và trung gian có đóng góp ý nghĩa vào mô hình hay không. Nếu giá trị p nhỏ hơn 0.05, biến đó được coi là có ý nghĩa thống kê.

Cần trợ giúp cho phân tích SPSS?

Nếu bạn gặp khó khăn trong việc phân tích trung gian, hãy liên hệ với xulysolieu.info để được hỗ trợ chuyên nghiệp. Đội ngũ của chúng tôi có kinh nghiệm trong việc cung cấp hỗ trợ phân tích dữ liệu cho sinh viên, nhà nghiên cứu và các cá nhân khác. Chúng tôi cam kết giúp bạn đạt được kết quả nghiên cứu chính xác và đáng tin cậy.

Bạn có thể tham khảo thêm các bài viết khác trên trang web của chúng tôi: