- Dữ liệu minh hoạ
- Biến giả và hồi quy với biến giả
- Biến điều tiết và xử lý biến điều tiết trong mô hình hồi quy tuyến tính
- Biến điều tiết- Phần 2: Trường hợp biến điều tiết là biến phân loại
- Biến điều tiết- Phần 3: Trường hợp biến điều tiết là biến liên tục-kỹ thuật 1+2
- Biến điều tiết- Phần 4: (Kỹ thuật 3) Áp dụng kỹ thuật mean center biến trước khi nhân
- Biến điều tiết- Phần 5: (Kỹ thuật 4) Trực giao quan hệ điều tiết
- Biến điều tiết- Phần 6: Sống chung với đa cộng tuyến
- Phân tích biến điều tiết trên SPSS bằng PROCESS macro By Andrew F. Hayes
- Đọc thêm: Phân tích đa nhóm với mô hình hồi quy tuyến tính trên SPSS
- Biến trung gian
- Kiểm định Sobel
- Phân tích biến trung gian trên SPSS bằng PROCESS macro By Andrew F. Hayes
- Xem xét vai trò biến trung gian với plug-in Indirect Effect trên Amos
- Có đưa biến nhân khẩu vào mô hình hồi quy hay không?
- Kiểm tra hệ số hồi quy có bằng một số cho trước hay không
- Kiểm định sự bằng nhau của hai hệ số hồi quy
- Đọc thêm: PROCESS macro- Công cụ xử lý biến trung gian, biến điều tiết
- Các dạng mô hình được hỗ trợ trong PROCESS macro By Andrew F. Hayes
- So sánh hồi quy và 1 số phân tích trên SPSS- AMOS- Smart PLS
Cập nhật: 27/05/2022 bởi admin0
Bài viết này xoay quanh 3 phần mềm mà bên mình hỗ trợ là SPSS- AMOS và SmartPLS
Gần đây mình bắt gặp rất nhiều trường hợp như sau
- Giáo viên bắt chạy phàn mềm này, không được dùng phần mềm kia
- Giáo viên bảo phần mềm này mới làm được, phần mềm kia không làm được
- Có người bảo phân tích SEM không phải là phân tích hồi quy
- Có bạn bài đã chạy mô hình SEM nhưng cứ hỏi phần phân tích hồi quy đâu để đưa vào bài
- ……
Vì vậy chúng mình cảm thấy cần viết ra 1 bài viết để giải đáp các khúc mắc bên trên, giúp các bạn tự tin, thoải mái khi làm và bảo vệ bài
Trước tiên mình cần phải nó là 1 bài toán có nhiều cách làm. Kết quả có thể khác nhau. Làm cách nào thì trình bày cách làm và kết quả tương ứng. Đây là điều luôn nhấn mạnh với các bạn
Xét mô hình sau
Giả sử X có quan hệ tuyến tính với A,B,C và Y có quan hệ tuyến tính với C và X. Để ước lượng mô hình trên thực chất là ta đi ước lượng 2 hàm hồi quy sau
Hàm 1: X là biến phụ thuộc, A B C là biến độc lập
Hàm 2: Y là biến phụ thuộc, C X là biến độc lập
Thông qua ví dụ minh hoạ về 1 mô hình giả định phía dưới, mình sẽ đề cập 5 vấn đề lớn.
So sánh kết quả hồi quy trên các phần mềm
So sánh kết quả phân tích CFA
So sánh hồi quy trong mô hình có biến tiềm ẩn (SEM)
Đánh giá tính đúng sai
Nên lựa chọn phân mềm nào
Nội dung chính (Nếu bạn chưa đăng nhập, nhiều nội dung có thể đã bị ẩn đi)
Nếu các biến trong mô hình là biến quan sát thì dùng phần mềm nào ước lượng cũng cho kết quả như nhau
Giả sử các biến trong mô hình được quan sát bởi các biến A0, B0, C0, X0, Y0 ta thực hiện phân tích mô hình này trên 3 phần mềm thu được kết quả như sau
SPSS
AMOS
Ta sử dụng mô hình sau
Kết quả như sau
SmartPLS.
*** Chú ý rằng SmartPLS chỉ báo cáo các hệ số chuẩn hoá
Hệ số hồi quy
Đa cộng tuyến
R bình phương
Như vậy ta có thể thấy các tham số như hệ số hồi quy, R bình phương, VIF giống hệt nhau. 1 số giá trị t value hay p-value có khác biệt do sai số chỉ vài phần ngàn.
Hệ số tương quan
Mở rộng thêm 1 chút về ma trận hệ số tương quan trên 3 phần mềm của 5 biến này (cúng như nhau luôn nhé)
SPSS
AMOS
SmartPLS