Trong các nghiên cứu khoa học, biến điều tiết (Moderator) đóng vai trò quan trọng trong việc điều chỉnh mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.

Phần mềm SmartPLS 4 là công cụ mạnh mẽ, hỗ trợ phân tích biến điều tiết một cách trực quan và hiệu quả. Bài viết này sẽ hướng dẫn chi tiết cách thức phân tích biến điều tiết trong SmartPLS 4, từ việc xây dựng mô hình đến đánh giá kết quả.

1. Giới thiệu về biến điều tiết (Moderator)

Biến điều tiết (moderator) đóng vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến cường độ hoặc hướng của mối quan hệ giữa biến độc lập (X) và biến phụ thuộc (Y). Trong các nghiên cứu mô hình hóa cấu trúc (SEM), việc phân tích biến điều tiết giúp các nhà nghiên cứu khám phá được các yếu tố có thể thay đổi mối quan hệ giữa các biến chính.

Ví dụ, khi xem xét mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng, thu nhập của khách hàng có thể là biến điều tiết làm tăng hoặc giảm tác động của chất lượng dịch vụ đối với sự hài lòng.

2. Các loại biến điều tiết trong SEM

Trong phân tích SEM, có hai loại biến điều tiết chính:

a. Biến điều tiết liên tục (biến định lượng)

– Biến định tính (hay còn gọi là biến phân loại) là những biến biểu diễn đặc điểm hoặc tính chất của đối tượng, thường không có giá trị số và không thể thực hiện các phép tính toán học trực tiếp. Chúng có thể được chia thành các nhóm hay phân loại.
Ví dụ:
– Giới tính: Nam, Nữ.
– Màu sắc: Đỏ, Xanh, Vàng.
– Tình trạng hôn nhân: Độc thân, Đã kết hôn, Ly hôn.

b. Biến điều tiết phân loại (biến định tính)

– Biến định lượng là những biến biểu diễn các đại lượng có thể đo lường được và thường có giá trị số. Các biến này có thể thực hiện các phép tính toán học như cộng, trừ, nhân, chia.
Ví dụ:
– Chiều cao: 1.65m, 1.80m.
– Cân nặng: 55kg, 70kg.
– Tuổi: 25 tuổi, 40 tuổi.

Trong đó:

– Biến X: biến độc lập tác động lên biến Y

– Biến Y: biến phụ thuộc

– Biến W: biến điều tiết can thiệp vào sự tác động của biến X lên biến Y

3. Phân tích biến điều tiết trong SmartPLS 4

3.1. Chuẩn bị dữ liệu

Trước khi thực hiện phân tích biến điều tiết trong SmartPLS 4, bước đầu tiên là chuẩn bị và nhập dữ liệu. Đảm bảo rằng dữ liệu đã được làm sạch và biến điều tiết được xác định rõ ràng. Bạn có thể sử dụng các biến điều tiết liên tục hoặc phân loại, tùy thuộc vào mục tiêu nghiên cứu.

3.2. Xây dựng mô hình SEM với biến điều tiết

Trong SmartPLS 4, quá trình xây dựng mô hình SEM với biến điều tiết tương đối đơn giản. Bạn cần phải xác định các mối quan hệ giữa biến độc lập (X), biến phụ thuộc (Y) và biến điều tiết (W). Mô hình cần phải bao gồm các tương tác giữa X và W để xác định ảnh hưởng của biến điều tiết lên mối quan hệ X → Y.

3.3. Phương pháp phân tích biến điều tiết

Mô hình hồi quy biến điều tiết (MMR) là công cụ hữu ích trong phân tích các mối quan hệ phức tạp giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Mô hình này đánh giá tác động của ba yếu tố:

– Tác động của biến độc lập (X) lên biến phụ thuộc (Y).
– Tác động của biến điều tiết (W) lên Y.
– Tác động của tương tác giữa X và W (tích số X*W) lên Y.
Theo phương pháp cổ điển của Baron & Kenny (1986), biến điều tiết chỉ được xác định khi tác động của XW lên Y có ý nghĩa. Họ đề xuất rằng biến W không nên có mối quan hệ với cả X và Y, và chỉ khi tích số XW có tác động thì W mới được coi là biến điều tiết.

Tuy nhiên, các nghiên cứu hiện đại như Hair et al. (2013) và Andrew F. Hayes (2013) đã cho rằng điều kiện thứ nhất (W không liên quan đến X và Y) không nhất thiết phải được thỏa mãn. Họ nhấn mạnh rằng nếu chỉ cần tác động của tích số X*W lên Y có ý nghĩa, thì có thể khẳng định rằng biến W đóng vai trò điều tiết. Quan điểm này phản ánh sự phát triển trong cách tiếp cận phân tích dữ liệu và mở ra khả năng sử dụng linh hoạt hơn trong nghiên cứu thực tiễn.

3.4. Diễn giải kết quả biến điều tiết

3.5. Biểu diễn biến điều tiết lên Diagram của SmartPLS 4

Để biểu diễn biến điều tiết trong SmartPLS 4, trước tiên, bạn cần nắm vững cách vẽ mô hình và các thao tác trên phần mềm.

Sau khi xây dựng mối quan hệ trực tiếp giữa biến độc lập và biến phụ thuộc (ví dụ: Workload tác động lên Stress), bạn dùng công cụ “Connect” để kéo biến điều tiết (Support) vào mối quan hệ này.

Khi hoàn thành, một mũi tên nét đứt từ biến Support sẽ xuất hiện kết nối với mũi tên chính. Các bước này giúp hoàn thành việc biểu diễn biến điều tiết một cách dễ dàng và nhanh chóng.

Thực hiện tương tự cho các biến còn lại, ta được diagram hoàn chỉnh như hình sau:

3.6. Thực hiện bootstrapping để phân tích biến điều tiết Moderator trên SmartPLS 4

Trong giao diện SmartPLS, chọn “Calculate” và sau đó chọn “Bootstrapping“.

Chọn “Calculate” và sau đó chọn “Bootstrapping”

Thiết lập các tham số như số lần lặp lại (thường là 5000), phương pháp mẫu hóa, và các tùy chọn đánh giá khác. Sau đó nhấn “Start calculation” để bắt đầu quá trình Bootstrapping.

Thiết lập các tham số Bootstrap

4. Đọc và diễn giải kết quả

Trong SmartPLS 4, mặc dù biến điều tiết không được thể hiện trực tiếp trên diagram với mũi tên hướng vào biến phụ thuộc, phần mềm vẫn tự động tính toán mối quan hệ này. Điều này nhằm ngăn ngừa việc phóng đại tác động của giá trị tương tác.

Kết quả phân tích dựa trên P-values và hệ số Original sample (O):
– Nếu P-values < 0.05, tác động điều tiết có ý nghĩa thống kê. Ngược lại, P-values > 0.05 cho thấy không có tác động điều tiết.
– Dấu hệ số O dương biểu thị điều tiết tích cực, âm biểu thị điều tiết tiêu cực.

Việc đọc kết quả này giúp đánh giá chính xác vai trò của biến điều tiết trong mô hình.

5. Ví dụ minh họa

Để minh họa rõ hơn, giả sử chúng ta đang phân tích mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ (X) và sự hài lòng của khách hàng (Y), với biến điều tiết là thu nhập (W). Khi chạy mô hình trong SmartPLS 4, chúng ta có thể thấy rằng mối quan hệ giữa X và Y thay đổi tùy thuộc vào mức thu nhập của khách hàng.

– Với khách hàng có thu nhập cao, tác động của chất lượng dịch vụ lên sự hài lòng có thể mạnh hơn, tức là mối quan hệ X → Y có hệ số hồi quy dương lớn hơn.

– Ngược lại, với khách hàng có thu nhập thấp, mối quan hệ này có thể yếu hơn, hoặc thậm chí âm, cho thấy rằng khách hàng có thu nhập thấp ít bị ảnh hưởng bởi chất lượng dịch vụ hơn.

Các kết quả từ SmartPLS sẽ cung cấp cho chúng ta các chỉ số cụ thể như P-values và hệ số Original sample (O), từ đó giúp chúng ta đưa ra kết luận chính xác về vai trò của biến điều tiết thu nhập trong mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng.

6. Kết luận

Phân tích biến điều tiết là một bước quan trọng trong nghiên cứu mô hình hóa cấu trúc (SEM), giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về sự biến đổi của mối quan hệ giữa các biến trong mô hình. SmartPLS 4 cung cấp các công cụ mạnh mẽ và dễ sử dụng để thực hiện các phân tích biến điều tiết, bao gồm các phương pháp như sản phẩm tương tác, phân tích chia nhóm và đường cong.

Bằng cách sử dụng bootstrapping và kiểm tra ý nghĩa thống kê, các nhà nghiên cứu có thể đánh giá chính xác vai trò của biến điều tiết trong mô hình nghiên cứu. Điều này giúp họ không chỉ tìm ra mối quan hệ nhân quả mà còn hiểu rõ hơn về các yếu tố điều chỉnh ảnh hưởng giữa các biến trong nghiên cứu.

Nhận trợ giúp cho phân tích SMARTPLS của bạn

Dịch vụ chạy SmartPLS giá rẻ cho sinh viên

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.