- 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: 21/12/2021 bởi admin0
Nội dung chính (Nếu bạn chưa đăng nhập, nhiều nội dung có thể đã bị ẩn đi)
Mở đầu
Trước hết các bạn xem lại các kỹ thuật xử lý biến điều tiết ở đây: https://vaxidi.com/bien-dieu-tiet
SEM chỉ là 1 trường hợp đặc biệt của hồi quy tuyến tính, do đó các bạn có thể tìm cách áp dụng các kỹ thuật được trình bày ở bài viết trên vào.
Sẽ không dài dòng. Dưới đây mình sẽ giới thiệu vắn tắt kỹ thuật meancenter rồi nhân 2 biến với nhau để tạo ra số hạng tương tác. Cách này tương tự như SmartPLS làm (có điều thuật toán tính biến đại diện sẽ có sự khác biệt)
Xem thêm cách xử lý biến điều tiết liên tuc trên SmartPLS: https://vaxidi.com/phan-tich-bien-dieu-tiet-lien-tuc-tren-smartpls
