- 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: 05/11/2021 bởi admin0
Cùng ý tưởng với bài viết này, các bạn có thể xem lại: https://vaxidi.com/kiem-dinh-so-sanh-gia-tri-trung-binh-voi-sem
Trên SmartPLS chúng ta cũng có thể làm tương tự.
Xét bộ dữ liệu đang có với mã hoá nữ=0 và nam=1. Bay giờ muốn so sánh giá trị trung bình giữa 2 nhóm ta chỉ cần vẽ mô hình sau
Thực hiện tính toán như thông thướng, ta thu được kết quả sau (Bootstrapping)
Với hệ số hồi quy âm (-0.284) và có ý nghĩa thống kê (pvalue =0.000<0.05) ta có thể suy diễn ra rằng trên tỏng thể thì trung bình biến Y của nhóm nam thấp hơn nhóm nữ. Trung bình 1 người nam sẽ có Y thấp hơn của người nữ 0.292 đơn vị (xem cột sample mean)
