Giới thiệu về mô hình cấu trúc tuyến tính – Structural Equation Model (SEM)

0
Khuyến mãi mới

Mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) được dùng để mô tả mối quan hệ giữa các biến quan sát được (observed variables) với mục tiêu cơ bản là kiểm định các giả thuyết thống kê. Cụ thể hơn, SEM có thể được sử dụng để kiểm định mối quan hệ giữa các khái niệm (constructs). Ví dụ: một nhà nghiên cứu có thể đưa ra giả thuyết: môi trường học tập ở nhà có thể ảnh hưởng đến kết quả học tập trên lớp; hoặc niềm tin của người tiêu dùng có thể ảnh hưởng đến doanh thu của sản phẩm trong tương lai. Trong những ví dụ này, các nhà nghiên cứu tin rằng, việc dựa vào các nghiên cứu thực nghiệm và lý thuyết có thể giúp cho họ đưa ra các giả thuyết về mối liên hệ giữa các biến.

Mục tiêu của phân tích SEM

Mục tiêu của phân tích SEM là để xác định mô hình lý thuyết nào được củng cố bởi bộ dữ liệu. Nếu mẫu khảo sát ủng hộ cho mô hình lý thuyết thì các mô hình lý thuyết phức tạp hơn sẽ được nghiên cứu trong các nghiên cứu sau đó. Ngược lại, mô hình ban đầu có thể được điều chỉnh và kiểm định lại. Tóm lại, SEM được dùng để kiểm định các mô hình lý thuyết bằng cách sử dụng các phương pháp khoa học về kiểm định giả thuyết để mở rộng tầm hiểu biết của chúng ta về mối quan hệ giữa các khái niệm.

Đối tượng của SEM

SEM có thể kiểm định nhiều loại mô hình khác nhau. Các mô hình cơ bản bao gồm mô hình hồi quy, đường dẫn (path) và mô hình nhân tố khẳng định. Bạn cần phải nắm vững ba mô hình này để hiểu rõ những gì căn bản nhất của mô hình cấu trúc tuyến tính. Khi nói đến SEM, bạn sẽ gặp hai khái niệm phổ biến là biến tiềm ẩn (latent variable) và biến quan sát được (observed variable).

Biến tiềm ẩn (latent variable)

Biến tiềm ẩn là những biến chúng ta không thể đo lường hoặc quan sát trực tiếp được. Những biến này được xác định gián tiếp thông qua các biến đo lường được. Ví du: trí thông minh là biến tiềm ẩn đại diện cho một khái niệm của tâm lý học. Niềm tin của người tiêu dùng hay tình trạng sức khoẻ của con người cũng là biến tiềm ẩn.

Biến quan sát được (observed variable)

Biến quan sát được là những biến được sử dụng để xác định các biến tiềm ẩn. Ví dụ: để đo lường trí thông minh của trẻ em, người ta sử dụng công cụ WISC-R (Wechsler Intelligence Scale for Children—Revised). Bộ công cụ này bao gồm các câu hỏi để kiểm tra độ thông minh của trẻ em và kết quả của những câu hỏi này là biến chỉ thị (indicator variable) hay biến quan sát được. Chỉ số VN-Index dùng để đo lường sức khoẻ của nền kinh tế; ngoài ra còn có các biến khác nữa như GDP, tỷ lệ lạm phát...

Những biến quan sát được có thể được xem là biến độc lập và biến tiềm ẩn là biến phụ thuộc. Ở ví dụ trên, môi trường học tập ở nhà là biến độc lập và kết quả học tập trên lớp là biến phụ thuộc. Niềm tin của người tiêu dùng là biến độc lập và doanh số bán hàng của công ty là biến phụ thuộc.

Các mô hình cơ bản trong SEM

Mô hình hồi quy

Mô hình này chỉ bao gồm biến quan sát được, trong đó một biến phụ thuộc (quan sát được) được giải thích bởi các biến độc lập (những biến này cũng quan sát được). Ví dụ: thành tích học tập của cha mẹ được dự báo rằng sẽ ảnh hưởng đến kết quả học tập của con cái họ. Cả hai biến này đều là những biến quan sát được.

Mô hình đường dẫn (path)

Vui lòng  đăng nhập hoặc đăng ký để đọc tiếp

Leave A Reply