1. Mô hình đo lường kết quả là gì?
Mô hình đo lường kết quả (hay Reflective model): là dạng thiết lập mô hình đo lường trong đó chiều mũi tên đi từ biến nghiên cứu đến các biến quan sát, biểu thị rằng biến nghiên cứu gây ra phép đo (chính xác hơn, sự biến thiên đồng thời) của các biến quan sát. Là mô hình mà biến tiềm ẩn (Latent variable) được phản ánh bởi các quan sát (TCDT –> TCDT1, TCDT 2, TCDT 3) (CKTC–> CKTC1, CKTC 2,… CKTC6). Tức là các mũi tên sẽ hướng từ biến tiềm ẩn ra biến quan sát chứ không phải từ biến quan sát vào biến tiềm ẩn.
Ví dụ về mô hình đo lường kết quả:
2.Quy tắc kinh nghiệm đánh giá kết quả mô hình đo lường kết quả
2.1. Độ tin cậy nhất quán nội tại
Độ tin cậy của thang đo khi ứng dụng PLS-SEM được đánh giá qua tính nhất quán nội bội (internal consistency) được thể hiện qua hệ số Cronbach’s alpha và độ tin cậy tổng hợp (Composite reliability).
Độ tin cậy tổng hợp cũng giống như Cronbach’s alpha, nếu có thuộc trong khoảng [0.6; 0.7] thì có thể chấp nhận được đối với một nghiên cứu khám phá, nếu thuộc khoảng [0.7; 0.9] được xem là phù hợp và nếu vượt quá 0.95 là không tốt do chúng cho chúng ta thấy tất cả các biến quan sát đang đo lường cho cùng một hiện tượng. Theo Hair và cộng sự (2017), điều này cho thấy các biến quan sát thiết kế không phù hợp để đo lường giá trị của khái niệm nghiên cứu.
2.2. Giá trị hội tụ
Để đánh giá giá trị hội tụ, thang đo các khái niệm nghiên cứu dạng kết quả được đánh giá thông qua hệ số tải ngoài (outer loading) của các biến quan sát và phương sai trích bình quân (Average variance extracted – AVE). Hệ số tải lớn hơn 0.7 và AVE > 0.5 là có thể chấp nhận được (Hair và cộng sự, 2017).
Những biến quan sát có hệ số outerloading nằm trong khoảng [0.4 – 0.7] nên cân nhắc bị loại nếu việc loại bỏ này làm cải thiện giá trị độ tin cậy tổng hợp và AVE; đồng thời không ảnh hưởng đến giá trị nội dung của thang đo.
Nguyên tắc kinh nghiệm: Để đánh giá giá trị hội tụ trong PLS-SEM, trước tiên cần xem xét chỉ số AVE của từng thành phần, sau đó phân tích hệ số tải ngoài và cân nhắc loại biến quan sát.
2.3. Giá trị phân biệt
Giá trị phân biệt của thang đo được đánh giá qua hệ số tải chéo (cross-loading), tiêu chí Fornell – Larcker và hệ số HTMT (Heterotrait – monotrait ratio) – một tiêu chí mới được đề xuất (Henseler và cộng sự, 2015).
Fornell và Larcker (1981) so sánh căn bậc 2 của AVE của mỗi biến nghiên cứu với tương quan giữa biến nghiên cứu đó với các biến nghiên cứu khác. Nếu các chỉ số nằm trên đường chéo của bảng Fornell Larcker lớn hơn hẳn so với các chỉ số khác nằm dưới đường chéo, thang đo đạt giá trị phân biệt.
Tiêu chí Cross – loading: hệ số tải nhân tố của biến đo lường cần phải lớn hơn tất cả các hệ số tải chéo của các khái niệm nghiên cứu khác. Nếu biến quan sát nào trong biến tiềm ẩn không đảm bảo được tính phân biệt trong bảng hệ số tải chéo Cross Loadings trên SMARTPLS, chúng ta nên loại biến này khỏi thang đo và thực hiện phân tích lại mô hình đo lường.
Với phương pháp PLS-SEM, ngoài sử dụng tiêu chí Fornell Larcker (1981), giá trị phân biệt được đánh giá qua hệ số tỷ lệ đặc điểm dị biệt đặc điểm đơn nhất (heterotrait -monotrait ratio), gọi tắt là chỉ số HTMT (Henserler và cộng sự, 2015), thang đo đạt giá trị phân biệt khi chỉ số HTMT nhỏ hơn 1 và tốt nhất là nhỏ hơn 0.9.
Leave a Reply