Bootstrap mô hình SEM trên phần mềm AMOS

Bài viết đề cập đến phân tích boostrap trong SEM trên phần mềm AMOS. Bootstrap là phương pháp lấy mẫu lặp lại có thay thế trong đó mẫu ban đầu đóng vai trò đám đông. Nó cho ta kết quả để đánh giá độ chệch (sai khác) về 1 tham số nào đó giữa mẫu nguyên bản và mẫu đám đông.

Xem lại ý tưởng ấy ở đây: https://vaxidi.com/hoi-quy-tuyen-tinh-bootstrap

Xem thêm bài viết cùng chủ đề: Boostrapping mô hình PLS SEM trên Smart PLS

Bài toán

Xét mô hình được ước lược từ bộ dữ liệu gốc. Giả sử đường hồi quy X -->Y có hệ số ước lượng là β0.

Kỹ thuật bootstrap tạo ra N mẫu lặp lại tức là từ đó sẽ có N hệ số β khác được ước lương cho quan hệ X -->Y

Đặt β*=mean (β1,β2,…..βn)

Kiểm định cặp giả thuyết sau

 

Quy tắc bác bỏ khi |tqs|> t tiêu chuẩn. Với cỡ mẫu lớn (trong phân tích SEM) thì t tiêu chuẩn thường được lấy làt(0,01)=2,576), t(0,05)= 1,960; t(0,1)=1,646- chú ý rằng cỡ mầu nói đến ở đây là N tức là số lần lấy mẫu lặp lại chứ không phải số quan sát trong bộ data gốc nhé

Sig của thống kê này cũng có thể tính nhờ excel, xem ví dụ minh hoạ ở phần thực hành bên dưới

Kết quả mong muốn là chấp nhận H0 (tức là t-value nhỏ hoặc sig lớn)

Xét ví dụ thực hành trên AMOS

Xét mô hình

Xem thêm: Dịch vụ SPSS

Thực hành

Cài đặt

Tại cửa số Output Setting chọn như hình, trong đó 400 là số mẫu muốn lặp lại (càng lớn thì máy chạy càng lâu). Sau đó tính toàn như bình thường

Đọc kết quả

Lần lượt nhất chuột theo các bước như trong hình ta xem được kết quả bên tay phải

Tất nhiên nếu muốn bạn có thể kiểm tra tât cả các mối quan hệ, tuy nhiên ta thường chỉ check các giả thuyết chính (bôi xanh) và cũng chỉ cần quan tâm đến các cột bias và se-bias (bôi xanh)

Copy sang Excel , xoá các cột không cần đi và đặt công thức tính C.R (t-value) và p-value như hình dưới

Nội dung hàm: p-value= TDIST(ABS(CR),cỡ mẫu-1,2) (với ABS(CR) là giá trị tuyệt đối của t-value, cỡ mẫu-1 là bậc tự do, 2 là số đuôi (phía)

(đính chính chút ảnh trên thì công thức của p là p-value= TDIST(ABS(CR),cỡ mẫu-1,2))

Như vậy cả 4 mối quan hệ chính yếu đều đáng tin cậy (không chệch) vì p-value > 0.05

Xử lý các trường hợp kiểm định Bosstrap mà thấy không đạt

 

còn nữa ...

Trang: 1 2 3