Trong các nghiên cứu định lượng hiện đại, đặc biệt là các mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM), biến trung gian (mediator) đóng vai trò quan trọng trong việc lý giải cơ chế tác động giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Thay vì chỉ biết rằng X

Biến trung gian (mediator) là biến đóng vai trò can thiệp vào mối quan hệ giữa biến độc lập (X) và biến phụ thuộc (Y). Khi chạy SmartPLS 4, bạn có thể sẽ cần xử lý vấn đề biến trung gian.

Giá trị phân biệt (discriminant validity) giúp đánh giá tính duy nhất và khác biệt của các khái niệm nghiên cứu trong mô hình cấu trúc. Phương pháp phổ biến để đánh giá giá trị phân biệt là dựa vào hệ số tải chéo (cross loadings) của các biến quan sát. Bài viết này giải thích cách sử dụng hệ số tải ngoài và tải chéo trong SMARTPLS 4 để đảm bảo rằng mỗi biến quan sát đo lường đúng nhân tố mẹ, từ đó nâng cao độ chính xác và tin cậy của mô hình nghiên cứu.

Phân tích biến điều tiết trong SmartPLS 4 không chỉ giúp làm rõ tác động tương tác giữa các yếu tố trong mô hình, mà còn cung cấp những thông tin quan trọng về vai trò điều chỉnh của các biến trung gian. Thông qua quá trình Bootstrapping, các nhà nghiên cứu có thể đánh giá độ tin cậy và ý nghĩa của các biến điều tiết, từ đó đưa ra những kết luận chính xác về mối quan hệ giữa các yếu tố nghiên cứu.