- Giới thiệu nội dung loạt bài viết về Mô hình SEM trên phần mềm AMOS
- Model fit và cách hiển thị nhanh giá trị của model fit ở góc màn hình
- Khái niệm biến tiềm ẩn
- Phân tích nhân tố khẳng định CFA
- Độ tin cậy của thang đo
- Tính hội tụ. Phân tích CFA đơn nhân tố
- Vẽ nhanh mô hình phân tích CFA từ pattern matrix
- Tính phân biệt
- Tính đơn nguyên (đơn chiều)
- Hiệu chỉnh mô hình CFA
- Đọc kết quả mô hình SEM
- Thực hành phân tích bài tập với mô hình SEM, ứng dụng làm luận văn cơ bản
- Kiểm định so sánh giá trị trung bình với SEM
- Phân tích đa nhóm, ứng dụng đánh giá tác động của biến điều tiết (Phần mềm AMOS)
- Đọc thêm: So sánh hệ số hồi quy giữa các nhóm khi phân tích đa nhóm trên AMOS
- Xử lý biến điều tiết dạng liên tục
- Bootstrap mô hình SEM trên phần mềm AMOS
- Tác động trực tiếp, gián tiếp và tổng hợp
- Biến trung gian và đánh giá vai trò của biến trung gian trong SEM bằng phần mềm AMOS
- Plug in Validity and Reliability Test (bản amos 24 trở lên)
- Đa cộng tuyến trong SEM
- Biến tiềm ẩn bậc cao
Cập nhật: 30/10/2021 bởi admin0
Kết quả của mô hình SEM thì cũng như kết quả của một mô hình thông thường trên AMOS, các bạn có thể xem lại bài viết sau: https://vaxidi.com/cac-chi-so-tren-output-amos
Tuy nhiên với SEM thì mình có một số ý chính muốn nhắc lại như sau
Nội dung chính (Nếu bạn chưa đăng nhập, nhiều nội dung có thể đã bị ẩn đi)
Tại đề mục nào thì cột Estimate (ước lượng) chính là giá trị tương ứng của đề mục đó.
Với 1 mô hình cần xét, ta chỉ cần trích dẫn các một quan hệ trọng yếu mà ta đang quan tâm, ví dụ với mô hình sau
Ta sẽ quan tâm và trích các kết quả hồi quy của phần khoanh đỏ. Thực ra các phần khác các bạn không cần quan tâm cũng không sai nếu các bạn đã thực hiện phân tích CFA trước đó, vì phần còn lại gấn như giống hệt trong mô hình CFA
Taị mục Regression Weights
+ Estimate chính là hệ số hôi quy, tương ứng với B trên SPSS. Hệ số này cho biết chiều hướng tác đông của biến độc lập lên biến phụ thuộc
+ Hệ số hồi quy chuẩn hoá, tương ứng với Beta xem ở mục tiếp theo, ngay bên dưới Standardized Regression Weights. Nếu không thấy nó thì cài đặt lại Output rồi nhấn tính toán lại. Xem lại bài viết: https://vaxidi.com/cai-dat-output-tren-amos
+ S.E là sai số chuẩn, như trên SPSS, chính là Standard error hay std.error
+ C.R tương ứng chính là t trên SPSS. t=CR= b/SE
+ P là p-value, tương ứng giá trị sig trên SPSS. sig < mức ý nghĩa (ví dụ 5%, 10%- tuỳ bạn đang chọn) thì ta cho răng hệ số tương ứng có ý nghĩa thống kê
+ Nếu muốn viết 1 phương trình hồi quy tường minh các bạn viết như bình thường trên SPSS, có thể xem lại bài viết sau: https://vaxidi.com/viet-phuong-trinh-hoi-quy-tu-amos
Phía trên là các chỉ số cơ bản trong kết quả hồi quy của SEM. Các chỉ số khác các bạn có thể tự tìm hiểu hoặc đọc thêm 1 số bài viết khác (nếu chúng tôi đề cập)