BIẾN TRUNG GIAN – MEDIATION VARIABLE

1. Biến trung gian là gì?

Biến trung gian (mediating variable): biến đóng vai trò trung gian, làm cầu nối giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.

Một biến được gọi là biến trung gian khi nó tham gia giải thích cho mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc (Baron và Kenny, 1986).

Một biến trung gian phải thỏa mãn 3 điều kiện sau đây (Hình 1):

• Điều kiện 1: Biến độc lập giải thích được sự biến thiên của biến trung gian (b₂ khác 0)
• Điều kiện 2: Biến trung gian giải thích được biến thiên của biến phụ thuộc (b₃ khác 0)
• Điều kiện 3: Sự hiện diện của biến trung gian (có mặt b₂  và b₃) sẽ làm giảm mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc (b_1M  < b₁), trong đó b₁  là trọng số hồi quy giữa X và Y khi chưa có sự hiện diện của biến trung gian M.

Để kiểm tra xem biến M đóng vai trò là biến trung gian trong mối quan hệ giữa X và Y ta sử dụng SEM với phương pháp Bootstrap để kiểm tra tác động trực tiếp và gián tiếp của các biến trong mô hình.

Một biến được xem là biến trung gian khi tác động gián tiếp của biến độc lập lên biến phụ thuộc thông qua biến đó có ý nghĩa thống kê. Theo Iacobucci và cộng sự (2007):

• Biến đóng vai trò trung gian toàn phần khi tác động trực tiếp của biến độc lập lên biến phụ thuộc (khi có biến trung gian) không có ý nghĩa thống kê và tác động gián tiếp có ý nghĩa thống kê.
• Biến đóng vai trò trung gian một phần khi tác động trực tiếp của biến độc lập lên biến phụ thuộc (khi có biến trung gian) có ý nghĩa thống kê và tác động gián tiếp có ý nghĩa thống kê.
• Các loại biến trung gian

Sơ đồ trong hình 1 cho thấy các phương trình hồi quy sau:

Y = α + β1X1 +e là đường dẫn từ X1 đến Y (đại diện bởi β1)

Y = α + β3M +e là đường dẫn từ M đến Y (đại diện bởi β3)

M = α + β2X1 +e là đường dẫn từ X1 đến M (đại diện bởi β2)

Phân tích dường dẫn sẽ giúp chúng ta đánh giá được tác động của biến M có đóng vai trò trung gian giữa biến X và Y. Các khả năng có thể xảy ra đối với biến M:

• Biến M không đóng vai trò là biến trung gian trong mối quan hệ giữa X và Y
• Biến M đóng vai trò trung gian một phần trong mối quan hệ giữa X và Y
• Biến M đóng vai trò trung gian toàn phần trong mối quan hệ giữa X và Y
  • Biến trung gian 1 phần

Vai trò trung gian 1 phần (Partial mediation) xảy ra nếu thỏa các điều kiện sau:

• Kiểm định giả thuyết cho hệ số β1 có ý nghĩa thống kê;
• Kiểm định giả thuyết cho hệ số β2 có ý nghĩa thống kê;
• Kiểm định giả thuyết cho hệ số β3 có ý nghĩa thống kê
• Giá trị tuyệt đối của  β2* β3 cao hơn giá trị của  β1
  • Biến trung gian toàn phần

Vai trò trung gian toàn phần (Full mediation) xảy ra nếu thỏa các điều kiện sau:

• Kiểm định giả thuyết cho hệ số β1 là không có ý nghĩa thống kê;
• Kiểm định giả thuyết cho hệ số β2 có ý nghĩa thống kê;
• Kiểm định giả thuyết cho hệ số β3 có ý nghĩa thống kê

Trung gian toàn phần có nghĩa là ảnh hưởng của biến X đến biến Y được truyền hoàn toàn với sự trợ giúp của biến trung gian M.

Ghi chú: Biến M không đóng vai trò trung gian nếu 1 trong 3 điều kiện này không được đáp ứng

• Kiểm định giả thuyết cho hệ số β2 có ý nghĩa thống kê;
• Kiểm định giả thuyết cho hệ số β3 có ý nghĩa thống kê,
• Cả 2 hệ số hồi quy β2 và β3 không có ý nghĩa thống kê

Tác động gián tiếp của biến trung gian là tích các các động trực tiếp

• Công cụ để kiểm tra vai trò của biến trung gian

– Phần mềm SPSS: Sobel test, Macro Process

– Phần mềm AMOS: SEM bootstrapping: kiểm tra dirrect và indirect effect. Phần mềm AMOS 24 trở lên, nếu cài thêm pluggin Specific indirect thì có thể kiểm tra Specific indirect được.

– Phầm mềm Smart PLS
Nguồn: tổng hợp