Để đánh giá mô hình đo lường, mô hình cấu trúc cho một mô hình hình nghiên cứu trên SMARTPLS 4, chúng ta cần chạy 2 loại phân tích chính: PLS-SEM algorithm và Bootstrapping.
1. Cách chạy SMARTPLS 4: Phân tích PLS-SEM algorithm
Kết quả chạy phân tích PLS-SEM algorithm sẽ cung cấp phần lớn các kết quả phục vụ cho phần đánh giá mô hình đo lường (measurement model): outer loadings, reliability, validity, R-square, f-square, VIF...
Tại giao diện diagram, nhấp vào nút Calculate, chọn PLS-SEM algorithm.
Một cửa sổ xuất hiện, mọi thông số đều để mặc định, nhấp vào nút Start Calculation để chạy PLS-SEM algorithm SMARTPLS 4.
Giao diện kết quả chạy PLS-SEM algorithm xuất hiện, sẽ có 4 vùng làm việc trong giao diện này.
VÙNG 1:
Đây là khu vực chứa các kết quả kiểm định, thống kê. Ví dụ: Path coefficients là hệ số hồi quy các quan hệ tác động trực tiếp trong mô hình; Indirect effects là hệ số hồi quy các quan hệ tác động gián tiếp; Outer loading là hệ số tải ngoài của các biến quan sát lên biến tiềm ẩn mẹ; R-square là hệ số xác định thể hiện mức độ tác động của các biến khác vào một biến...
VÙNG 2:
Khu vực này cho phép người dùng muốn hiển thị thông số gì lên phần kết quả diagram bên dưới (vùng 3).Ví dụ: mục Constructs cho hiện giá trị R-square bên trong hình tròn của biến tiềm ẩn có vai trò phụ thuộc; mục Inner model cho hiện hệ số tác động Path coefficients ở giữa các mũi tên nối từ biến tiềm ẩn này lên biến tiềm ẩn khác; thanh Zoom để thu nhỏ/phóng to hình vẽ diagram...
VÙNG 3:
Đây là khu vực hiển thị kết quả diagram, các kiểm định/thống kê của vùng 1. Khi nhấp vào một kiểm định ở vùng 1 thì vùng 3 này sẽ xuất hiện bảng kết quả, biểu đồ liên quan đến kiểm định đó.
VÙNG 4:
Khu vực này chứa các lệnh về lưu, xuất kết quả chạy phân tích ước lượng. Ví dụ: Save là lưu kết quả lần chạy phân tích ước lượng hiện tại; Excel và HTML là xuất kết quả phân tích ước lượng ra định dạng file Excel hoặc dạng trang Web; Create data file để xuất ra file dữ liệu mới có thêm dữ liệu các biến mới như phần dư, biến tiềm ẩn...; Compare để so sánh kết quả các lần chạy phân tích ước lượng.
2. Cách chạy SMARTPLS 4: Phân tích Bootstrapping
Tại giao diện diagram, nhấp vào nút Calculate, chọn Bootstrapping.
Một cửa sổ xuất hiện, tiến hành thiết lập phân tích bootstrap SMARTPLS như sau:
– Subsamples: Số lần bootstrap, thường chúng ta sẽ dùng 1000 hoặc 5000. Mặc định phần mềm thiết lập là 5000.
– Amount of results: Sẽ có 2 lựa chọn là Most important (bootstrapping các phần trọng yếu) và Complete (bootstrapping tất cả những gì có thể). Thường kết quả Most important là đã đủ để chúng ta đánh giá mô hình. Mặc định phần mềm thiết lập là Most important.
– Confidence interval method: Chọn cách thức tính đoạn tin cậy bootstrap. Chúng ta sẽ để mặc định Percentile bootstrap.
– Test Type: Chọn Two tailed để kiểm định hai đầu.
– Significance level: Mức ý nghĩa của phép kiểm định, mặc định sẽ là 0.05 (5%), chúng ta có thể tùy chỉnh mức 10% hay 1% tùy tính chất nghiên cứu.
Sau khi thiết lập xong, nhấp vào nút Start calculation và đợi phần mềm tiến hành chạy Bootstrapping SMARTPLS 4.
Giao diện kết quả chạy Bootstrapping sẽ hoàn toàn tương tự như PLS-SEM algorithm, cũng gồm 4 vùng làm việc. Sự khác biệt đến từ kết quả các kiểm định ở vùng 1.
Hai phân tích PLS-SEM algorithm và Bootstrapping sẽ cung cấp nhiều kết quả quan trọng cho khâu đánh giá mô hình đo lường và mô hình cấu trúc của mô hình nghiên cứu. Nếu bạn không thành thạo về việc sử dụng công cụ, phần mềm, phân tích dữ liệu, bạn cần nhờ một dịch vụ xử lý SMARTPLS uy tín hỗ trợ, hãy liên hệ với Phạm Lộc Blog qua zalo 093 395 1549 hoặc email xulydinhluong@gmail.com.
Xem tiếp: Đánh giá mô hình đo lường trên SMARTPLS 4
Xem tiếp: Đánh giá mô hình cấu trúc trên SMARTPLS 4