- Giáo trình phân tích SmartPLS. Hướng dẫn chi tiết
- Cách đọc kết quả SmartPLS
- Các thao tác cơ bản với Project trên Smart PLS
- Các thao tác cơ bản với dữ liệu trên Smart PLS
- Các thao tác cơ bản với mô hình trên Smart PLS
- Trích dẫn kết quả từ phần mềm vào bài làm
- Đánh giá mô hình đo lường kết quả trên SmartPLS
- Phân tích mô hình PLS-SEM trên SmartPLS
- Đọc thêm: Bootstrapping và các kết quả trên SmartPLS
- Hệ số tác động f2 (f Square) trên phần mềm SmartPLS
- Phép dò tìm (Blindfolding) và khả năng dự báo ngoài mẫu Q2
- Hệ số tác động năng lực dự đoán q2 (q Square)
- Tác động trực tiếp, gián tiếp và tổng hợp trên SmartPLS
- Đánh giá vai trò của biến trung gian trong PLS SEM bằng phần mềm SmartPLS
- So sánh trung bình 2 mẫu độc lập trên SmartPLS
- Xử lý biến điều tiết trên SmartPLS
- Phân tích đa nhóm và xử lý biến điều tiết phân loại trên SmartPLS
- Phân tích biến điều tiết liên tục trên SmartPLS
- Đánh giá mô hình đo lường nguyên nhân
- Xử lý mô hình có biến tiềm ẩn bậc cao
- Đọc thêm: Model Fit trên SmartPLS
- Đọc thêm: Hệ số GoF (goodness-of-fit index) của mô hình SEM
- Data demo cho loạt bài Smart PLS
Cập nhật: 08/03/2022 bởi admin0
Chúng ta cùng xem xét việc thận trọng và báo cáo các chỉ số đo độ phù hợp của mô hình nào khi phân tích SmartPLS
Nội dung chính (Nếu bạn chưa đăng nhập, nhiều nội dung có thể đã bị ẩn đi)
Hãy thận trọng
Các nhà nghiên cứu nên rất thận trọng khi báo cáo và sử dụng mô hình phù hợp trong PLS-SEM (Hair et al. 2017). Các tiêu chí đề xuất đang trong giai đoạn nghiên cứu ban đầu, chưa được hiểu đầy đủ (ví dụ, các giá trị ngưỡng tới hạn), và thường không hữu ích cho PLS-SEM. Mặc dù vậy, một số nhà nghiên cứu đã bắt đầu yêu cầu báo cáo các chỉ số phù hợp với mô hình mới này cho PLS-SEM. SmartPLS cung cấp chúng nhưng tin rằng cần có nhiều nghiên cứu hơn nữa để áp dụng chúng một cách thích hợp. Cho đến nay, các tiêu chí này thường không nên được báo cáo và sử dụng cho đánh giá kết quả PLS-SEM.
Xem thêm: Đánh giá mô hình đo lường kết quả trên SmartPLS
Lohmöller (1989) đã đưa ra một loạt các biện pháp phù hợp. Nhưng ông nói rằng chúng được giới thiệu để so sánh với kết quả LISREL hơn là để đại diện cho một chỉ số PLS-SEM thích hợp. Cụ thể hơn, Lohmöller (1989) nói rằng một số phép đo phù hợp ngụ ý các giả định hạn chế về các hiệp phương sai còn lại, mà PLS-SEM không ngụ ý khi ước lượng mô hình. Ví dụ, một số phép đo phù hợp nhất định giả định một mô hình nhân tố chung, yêu cầu phần dư bên ngoài không tương quan. Ngược lại, phần dư bên ngoài của các mô hình tổng hợp không bắt buộc phải là không tương quan. Do đó, chúng không phù hợp với PLS-SEM.
Tuy nhiên, khi bắt chước các mô hình CB-SEM với cách tiếp cận PLS (PLSc-SEM) nhất quán, người ta cũng bắt chước các mô hình nhân tố chung với cách tiếp cận PLS-SEM. Do đó, khi sử dụng PLSc-SEM cho mô hình đường dẫn chỉ bao gồm các cấu trúc được đo lường phản xạ (ví dụ, mô hình nhân tố chung), người ta có thể quan tâm đến sự phù hợp của mô hình. Qua đó, có thể bắt chước CB-SEM thông qua cách tiếp cận PLSc-SEM hoặc so sánh kết quả từ hai cách tiếp cận một cách toàn diện hơn.