Cẩm Nang Về Mô Hình Cấu Trúc Tuyến Tính - SEM Chi Tiết Từ A - Z

Các phương trình phân tích thống kê số liệu ngày càng một phổ biến và được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực cuộc sống bởi tính hiệu quả mà nó mang lại. Một trong những mô hình phân tích số liệu hiệu quả được nhiều người sử dụng không thể không kể đến mô hình SEM. Cùng Luận văn 1080 tham khảo những thông tin chi tiết về mô hình SEM cùng hướng dẫn các bước vận hành hiệu quả mô hình nhé! 

1. Mô hình Sem 

1.1. Định nghĩa

Mô hình SEM là gì? Mô hình SEM (Structural Equation Modeling) là một trong những phương pháp nghiên cứu được sử dụng để phân tích dữ liệu thống kê, mối quan hệ đa biến cũng như mối quan hệ giữa biến tiềm ẩn và biến quan sát được. 

Thông thường, mô hình SEM thường được sử dụng trong các trường hợp:

• Kiểm tra lý thuyết của các mô hình nghiên cứu
• Đánh giá mức độ phù hợp của các biến trong mô hình
• Kiểm tra giả thuyết giữa các biến trong mô hình
• Đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến trong mô hình

1.2. Điều kiện tiên quyết để xây dựng và ước lượng mô hình SEM

Để xây dựng và ước lượng mô hình SEM spss, ta cần chú ý đến các điều kiện bắt buộc của cỡ mẫu xuất hiện trong mô hình như sau:

• Cỡ mẫu có giá trị điều kiện cao (>=0.60) khi Min 100:<=5
• Cỡ mẫu có giá trị điều kiện vừa (>=0.50) khi Min 150:<=7
• Cỡ mẫu có giá trị điều kiện thấp (<=0.45) khi Min 300:<=7
• Cỡ mẫu có giá trị điều kiện thấp khi Min 500

1.3. 5 Trường hợp sử dụng mô hình SEM

Mô hình cấu trúc tuyến tính SEM được ứng dụng trong rất nhiều trường hợp bởi tính thông dụng, hữu ích mà nó mang lại. Dưới đây là một vài trường hợp điển hình sử dụng mô hình SEM để phân tích giá trị các biến. 

• Thử nghiệm giá trị biến và xác định mối quan hệ 
• Phân tích giá trị biến và giả thuyết của mô hình SEM 
• Nghiên cứu về mối quan hệ giữa các biến tiềm ẩn và các biến đo lường được.
• Nghiên cứu về mối quan hệ giữa các biến định lượng và các biến định tính.
• Nghiên cứu về mối quan hệ giữa các biến định tính và các biến định tính khác.
• Nghiên cứu về mối quan hệ giữa các biến trong một hệ thống phức tạp.
• Nghiên cứu về mối quan hệ giữa các biến trong các mô hình tương tác.

2. Thành phần chính của mô hình SEM

• Mô hình SEM SPSS bao gồm rất nhiều mô hình nhỏ bên trong đó mà tiêu biểu là 2 mô hình được sử dụng nhiều nhất và đem lại kết quả chính xác nhất là mô hình cấu trúc và mô hình đo lường. 
  • Mô hình cấu trúc (Structural Model): Thường được dùng để xác định mối quan hệ của các biến tiềm ẩn và phân tích, lý giải mối quan hệ giữa chúng. 
  • Mô hình đo lường (Measurement Model): thường được dùng để xác định mối quan hệ của các biến quan sát và phân tích, lý giải mối quan hệ giữa chúng thông qua nguồn dữ liệu thu thập được. 
• Mô hình SEM bao gồm các thành phần chính cấu thành bắt buộc phải có dưới đây: 
  • Biến quan sát được (Observed Variable)
    • Được dùng để đo lường giá trị trực tiếp một cách khách quan, là những gì thể hiện ra bên ngoài và người dùng quan sát được.
    • Tập trung vào giá trị, số liệu thực tế thay vì giả thuyết, khái niệm. 
  • Biến tiềm ẩn (Latent Variables) 
    • Ngược lại với biến quan sát, biến tiềm ẩn tập trung vào giả thuyết, khái niệm trong quá trình phân tích.
    • Biến tiềm ẩn không đo lường những giá trị thực tiễn mà khai phá những giá trị tiềm ẩn đằng sau đó.
    • Dựa trên những nhận định đơn lẻ để đưa ra tổng kết khách quan, đa chiều, toàn diện nhất. 
  • Biến trung gian (Mediating Variable)
    • Được sử dụng để xen vào giữa các biến chính khác
    • Đánh giá mối quan hệ giữa các biến chính cũng như tác động của của biến đến giá trị kết quả cuối cùng. 

3. 6 bước để xây dựng mô hình SEM

3.1. Xác định mô hình SEM và các giả định đi kèm với nó

Bước đầu tiên được xem là bước đóng vai trò quan trọng nhất để xây dựng mô hình SEM và xác định các giả định phù hợp kèm theo.

Để xây dựng mô hình và xác định các giả định nghiên cứu, ta cần:

• Xác định mục đích nghiên cứu và các câu hỏi nghiên cứu liên quan đến hai biến
• Xác định biến tiềm ẩn và biến quan sát
• Xác định mối quan hệ giữa hai biến
• Xác định giả thuyết về mối quan hệ giữa giữa hai biến
• Sau khi xác định được biến và mối quan hệ giữa các biến, ta xác định được mô hình SEM được sử dụng để phân tích mối quan hệ và làm sáng tỏ mục tiêu đặt ra ban đầu.

3.2. Tiền xử lý dữ liệu

Xác định được mô hình, ta sẽ tiến hành nghiên cứu tiền xử lý dữ liệu để tiến hành phân tích mô hình SEM. 

Để chuẩn bị cho bước tiền xử lý dữ liệu này, ta cần:

• Rà soát và xóa dữ liệu thiếu sót. 
• Kiểm tra lại mức độ phân phối của các biến
• Xác định mối quan hệ tương quan giữa các biến và chuyển đổi biến phù hợp (nếu cần)
• Xác định tính đồng nhất giữa các dữ liệu. 

3.3. Xây dựng mô hình SEM

Để tiến hành xây dựng mô hình SEM được chính xác và tiết kiệm thời gian, học viên cần xác định được biến và mối quan hệ giữa các biến để sẵn sàng cho dữ liệu xây dựng mô hình

Để xây dựng mô hình SEM, cần: 

• Xác định giá trị của biến và mối quan hệ giữa các biến
• Xác định mô hình sử dụng để đo lường biến
• Mô tả mối quan hệ giữa các biến với nhau để xây dựng mô hình cấu trúc. 

3.4. Đánh giá mô hình (goodness-of-fit) và hiệu chỉnh mô hình (model modification)

• Sau khi đã xây dựng được mô hình, bước đánh giá mô hình cũng đóng vai trò quan trọng để điều chỉnh và xác định kết quả cuối cùng. 
• Đánh giá chỉ số phù hợp của mô hình dựa trên các yếu tố như: BIC, Chi-square, AIC, TLI, RMSEA, CFI,...
• Xảy ra hai trường hợp: 
  • Nếu mô hình không phù hợp, tiến hành hiệu chỉnh bằng cách thêm, xóa hoặc điều chỉnh vị trí, mối quan hệ giữa các biến.
  • Nếu mô hình phù hợp với dữ liệu, chuyển sang bước tiếp theo đánh giá độ tin cậy của mô hình. 

3.5. Đánh giá độ tin cậy của mô hình (reliability and validity)

• Đánh giá độ tin cậy của mô hình bằng việc:
  • Kiểm tra sự ổn định, tính đồng nhất giữa các biến
  • Xác định độ tin cậy của biến tiềm ẩn và biến ổn định
  • Đánh giá tính hợp lệ của các biến trong mô hình SEM

3.6. Đưa ra kết luận và giải thích kết quả.

• Đưa ra kết quả cuối cùng của mô hình SEM bằng việc xác định mối quan hệ giữa các biến và mức độ ảnh hưởng của chúng đối với mô hình
• Giải thích kết quả và đề xuất phương hướng phát triển trong tương lai đối với nghiên cứu cụ thể. 

4. Ứng dụng của mô hình SEM

• Mô hình SEM được ứng dụng sử dụng trong rất nhiều lĩnh vực khác nhau trong cả thực tiễn lẫn học tập, nghiên cứu. 
• Thực tiễn: Phân tích số liệu, dữ liệu, hành vi mua hàng của khách hàng, các chính sách, tác động,...
• Nghiên cứu, học tập: Sử dụng trong nhiều lĩnh vực như sinh học, xã hội học, tâm lý, y khoa, kinh doanh, giáo dục,...
• Ví dụ cụ thể
• Đo lường mối quan hệ giữa giá cả và niềm tin của khách hàng đối với ngành hàng mỹ phẩm
• Nghiên cứu những tác động ảnh hưởng đến mức độ trung thành của khách hàng đối với dịch vụ lương thực - thực phẩm
• Nghiên cứu mối quan hệ giữa số lượng doanh nghiệp tư nhân và sự phát triển kinh tế. 
• Nghiên cứu mối quan hệ giữa xu hướng tiêu dùng xã hội và hành vi cá nhân của người mua. 

Trên đây là định nghĩa chi tiết về mô hình SEM là gì và các bước chi tiết để xây dựng mô hình SEM cũng như ứng dụng trong nhiều lĩnh vực của cuộc sống. Nếu bạn còn đang loay hoay với nhiều nguồn thông tin bên ngoài, mông lung không biết nên bắt đầu từ đâu thì tham khảo ngay các thông tin hữu ích ở trên của Luận văn 1080 nhé.