Khác với SPSS hay AMOS, nơi người dùng chỉ định thư mục lưu trữ tệp kết quả khi thực hiện thao tác lưu, SmartPLS 4 yêu cầu người dùng phải thiết lập một vùng làm việc để lưu trữ mặc định các dự án (tệp SMARTPLS) trong thư mục này.

Bảng Fornell and Larcker là công cụ quan trọng trong việc đánh giá giá trị phân biệt giữa các biến tiềm ẩn trong mô hình cấu trúc (SEM). Phương pháp này giúp đảm bảo rằng các biến tiềm ẩn trong mô hình được phân biệt rõ ràng, tránh sự trùng lặp và nâng cao độ tin cậy của kết quả nghiên cứu. Việc hiểu và áp dụng đúng bảng Fornell and Larcker không chỉ giúp cải thiện chất lượng phân tích mà còn tăng tính chính xác cho các mô hình đo lường.

Trong nghiên cứu định lượng, việc xây dựng sơ đồ mô hình nghiên cứu lý thuyết dưới dạng diagram là bước không thể thiếu, giúp trực quan hóa các mối quan hệ giữa các biến và tạo nền tảng cho quá trình phân tích dữ liệu bằng các phương pháp

**Excerpt: Đánh giá giá trị hội tụ bằng chỉ số AVE trên SmartPLS 4**

Giá trị hội tụ là thước đo quan trọng trong nghiên cứu định lượng, giúp kiểm tra mức độ tương quan giữa các biến quan sát và biến tiềm ẩn. Sử dụng chỉ số AVE (Average Variance Extracted) trong SmartPLS 4, nhà nghiên cứu có thể đánh giá mức độ giải thích phương sai của các biến tiềm ẩn với độ tin cậy cao, đảm bảo mô hình đạt giá trị hội tụ tốt.

PLS-SEM dùng để phân tích mô hình đo lường và Boostrap dùng cho mô hình cấu trúc. 2 công cụ này là không thể thiếu khi thực hiện thống kê dữ liệu trên SmartPLS 4

Phân tích mô hình đo lường là bước quan trọng trong phương pháp Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), một kỹ thuật mạnh mẽ được sử dụng để phân tích các mô hình có nhiều biến số. Với phiên bản SmartPLS 4, quy trình này đã trở nên dễ dàng hơn nhờ các tính năng cải tiến và giao diện trực quan. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách thực hiện phân tích mô hình đo lường từ đầu đến cuối bằng SmartPLS 4, với hướng dẫn chi tiết các bước và hình ảnh minh họa.

Sau khi đánh giá mô hình đo lường bằng cách chạy PLS-SEM, tiếp tục đánh giá mô hình cấu trúc bằng Boostrapping trên SmartPLS 4

Chỉ số Composite Reliability là một công cụ quan trọng trong việc đánh giá độ tin cậy tổng hợp của mô hình đo lường trong nghiên cứu khoa học và thống kê. Việc sử dụng và đánh giá chỉ số này đòi hỏi sự cẩn trọng và chính xác để đảm bảo tính chính xác của kết quả nghiên cứu. Nếu được áp dụng đúng cách, chỉ số CR sẽ giúp nâng cao chất lượng của nghiên cứu và phân tích dữ liệu.