Hệ số tác động f2 (f Square) trên phần mềm SmartPLS

Trong phân tích PLS SEM trên SmartPLS ta hay bắt gặp các bài phần tích nhắc đến chỉ số f2 (f square- hay f bình phương). Chúng ta sẽ bắt gặp thêm những cái tên như chỉ số Effect Size f2, hệ số tác động f2,….. Đây là một chỉ số không mới, đặc biệt khi nhìn vào công thức tính của nó. Tức là không chỉ trên SmartPLS mà khi phân tích dùng bất ký phần mềm nào các bạn cũng có thể tính toán ra nó.

Hệ số tác động f2 (f bình phương)

Hệ số này được tính toán cho cặp 2 biến bất kì có quan hệ nhân quả.

Như chúng ta đã biết R2 (R bình phương) cho biết khả năng giải thích của tất cả các biến độc lập (ngoại sinh) dành cho 1 biến độc lập (nội sinh) nhưng nó lại không cung cấp thông tin xem vai trò giải thích của từng biến độc lập trong tổng thể mô hình. Và bạn cũng sẽ không thể dùng hệ số tương quan trong trường hợp này (các bạn có thể tự giải thích xem tại sao)

Như vậy chúng ta cần tính toán ta một chỉ số đo lường sự thay đổi trong giá trị R2 khi biến độc lập bị bỏ qua khỏi mô hình. Chỉ số này có thể được sử dụng để đánh giá liệu khái niệm bị bỏ qua có tác động đáng kể lên biến phụ thuộc hay không. Phép đo lường này được gọi là hệ số tác động f2. Hệ số tác động này được tính như sau:

Trong đó

+ f2Xi là hệ số f bình phương của biến độc lập thứ i

+ R2 là R bình phương của biến phụ thuộc đang xét với đầy đủ các biến độc lập

+ R2 excluded là các giá trị R2 của biến phụ thuộc khi loại bỏ biến độc lập thứ I (Xi) bị đưa ra khỏi mô hình.

Sự thay đổi trong các giá trị R2 được tính bằng cách ước lượng mô hình đường dẫn PLS hai lần. Nó được ước lượng lần đầu với biến tiềm ẩn ngoại sinh được đưa vào (giá trị R2included) và lần thứ hai với biến tiềm ẩn ngoại sinh bị loại ra (giá trị R2excluded). Hướng dẫn đánh giá f2 là các giá trị 0.02, 0.15 và 0.35, tương ứng đại diện cho tác động nhỏ, trung bình, và lớn (Cohen, 1988) của biến tiềm ẩn ngoại sinh.

Trên phần mềm các giá trị <=0.02 được hiển thị màu đỏ. Các giá trị trong khoảng 0.02 đến 0.15 hiển thị màu đen , các giá trị >0.15 được hiển thị màu xanh

P/s: Trong ước lượng OLS thì chúng ta có những tham số để đánh giá luôn tác động là Xi trong mô hình có đáng kể hay không bằng kiểm định sự có mặt của các biến không cần thiết: https://vaxidi.com/lua-chon-mo-hinh

Tính toán hệ số tác động f2 trên SmartPLS

Chúng ta xem được ma trận hệ số tác động f2 trong cửa số kết quả PLS Algorythm (tức là trước đó phải chạy PLS Algorythm)

Tiếp tục với mô hình ở ví dụ đang xét

Ta có kết quả hiển thị trên phần mềm như sau

Với kết quả trên các bạn có thể có 1 vài phân tích như sau (mình sẽ demo các chỉ số màu đỏ, đen, xanh mỗi loại 1 ví dụ- sử dụng biến phụ thuộc CUSL)

 

còn nữa ...

Trang: 1 2