Trong mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM), đặc biệt là PLS-SEM, biến tiềm ẩn (latent variable) thường được đo lường thông qua các biến quan sát (indicator). Tuy nhiên, trong nhiều nghiên cứu, một khái niệm không chỉ được đo bằng một nhóm biến quan sát đơn lẻ, mà còn bao gồm nhiều khía cạnh con. Khi đó, cần sử dụng biến bậc hai (higher-order construct – HOC) để mô hình hóa.
1. Khái niệm biến bậc hai (biến bậc cao)
Trong các nghiên cứu, chúng ta thường gặp các mô hình bậc một, nơi mỗi khái niệm (biến nghiên cứu) chỉ được đo lường bởi một nhóm biến quan sát và phản ánh một khía cạnh duy nhất. Tuy nhiên, trên thực tế, nhiều khái niệm nghiên cứu có cấu trúc phức tạp và bao gồm nhiều khía cạnh khác nhau. Khi đó, việc sử dụng mô hình bậc một sẽ không thể phản ánh đầy đủ bản chất của khái niệm.
Chính vì vậy, các nhà nghiên cứu thường sử dụng mô hình thành phần thứ bậc (Hierarchical Component Models – HCMs), hay còn gọi là mô hình bậc cao. Loại mô hình này cho phép kết hợp nhiều thành phần bậc một để tạo thành một khái niệm tổng quát hơn, từ đó giúp đánh giá đầy đủ và chính xác hơn cấu trúc cũng như cách vận hành của các khái niệm nghiên cứu.
Một khái niệm gọi là bậc cao khi nó có từ hai lớp ý nghĩa trở lên: biến bậc hai gọi là bậc cao vì nó được đo lường thông qua biến bậc một, biến bậc ba gọi là bậc cao vì nó được đo lường thông qua biến bậc hai.
Trong ví dụ ở trên, sự hài lòng dịch vụ được biểu hiện bởi ba thành phần bậc một chứa đựng được các thuộc tính khác biệt của sự hài lòng, bao gồm sự hài lòng với giá cả, nhân viên phục vụ, và cơ sở vật chất.
- Biến bậc hai Sự hài lòng về dịch vụ là biến tiềm ẩn không được đo lường trực tiếp mà sẽ được đo lường qua các biến tiềm ẩn bậc một Hài lòng về Giá, Hài lòng về Nhân viên, Hài lòng về Cơ sở vật chất.
- Các biến bậc một Hài lòng về Giá, Hài lòng về Nhân viên, Hài lòng về Cơ sở vật chất là biến tiềm ẩn không được đo lường trực tiếp mà sẽ được đo lường qua các biến quan sát x1, x2, y1, y2, z1, z2.
- Các biến x1, x2, y1, y2, z1, z2 là các biến quan sát được đo lường trực tiếp. Thường trong nghiên cứu, các biến quan sát này là các câu hỏi trong bảng khảo sát để thu thập câu trả lời từ đáp viên.
Thay vì mô hình hóa các thuộc tính của sự hài lòng dựa theo sự hài lòng tổng thể dựa trên một lớp khái niệm duy nhất, mô hình bậc cao tổng hợp các thành phần bậc thấp hơn thành một khái niệm bậc cao đa chiều. Cách tiếp cận mô hình này dẫn đến việc tăng sự thu gọn và làm giảm độ phức tạp mô hình. Về mặt lý thuyết, quá trình này có thể được mở rộng cho các khái niệm nhiều lớp (ba lớp, bốn lớp...), nhưng các nhà nghiên cứu thường hạn chế sự tiếp cận mô hình trong hai lớp.
Nếu bạn gặp khó khăn khi thực hiện phân tích mô hình bậc cao trên SMARTPLS, bạn có thể tham khảo dịch vụ xử lý SMARTPLS của Phạm Lộc Blog hoặc liên hệ trực tiếp email xulydinhluong@gmail.com.
2. Mô hình bậc cao và mô hình bậc một
Mô hình chứa ít nhất một biến bậc cao (higher order construct - HOC) gọi là mô hình bậc cao, mô hình chỉ bao gồm biến bậc một hay còn gọi là biến bậc thấp (lower order construct - LOC) gọi là mô hình bậc thấp. Mô hình bậc cao khác với mô hình bậc một ở các điểm chính sau:
(1) giảm số lượng mối quan hệ đường dẫn giữa các cấu trúc trong mô hình, làm mô hình tinh gọn hơn;
(2) giúp đánh giá được mối quan hệ giữa biến mẹ bậc hai với các biến khác trong mô hình.
Trong ví dụ bên dưới, biến bậc hai X gồm 3 biến bậc một A, B, C.
(1) mô hình bậc một đánh giá 6 mối tác động nhưng ở mô hình bậc hai chỉ đánh giá 2 mối tác động;
(2) mô hình bậc một đánh giá từng yếu tố con A, B, C lên Y, Z. Giả sử A, B có tác động lên Y nhưng C lại không tác động lên Y, chúng ta không thể kết luận được biến mẹ X có tác động lên Y hay không. Ngược lại ở mô hình bậc hai, chúng ta có thể đánh giá được chính xác X có tác động lên Y hay không.
Mô hình bậc một
Mô hình bậc hai
3. Các dạng mô hình biến bậc cao trong PLS-SEM
Tính chất mô hình bậc cao hoàn toàn giống nhau ở các dạng mô hình SEM. Nhưng vì cách biểu diễn lên diagram của các công cụ PLS-SEM và CB-SEM hiện nay có đôi chút khác biệt, do vậy, phạm vi bài viết này sẽ chỉ nói về mô hình bậc cao trên PLS-SEM và ứng dụng nó lên diagram của phần mềm xử lý PLS-SEM là SMARTPLS.
3.1 Mối quan hệ kết quả (reflective), nguyên nhân (formative) giữa biến bậc hai và biến bậc một
Trước hết bạn cần nắm được lý thuyết Mô hình nguyên nhân (formative) và kết quả (reflective) trong PLS-SEM. Bài viết trên chúng ta nói đến mối quan hệ giữa biến bậc một với biến quan sát, mối quan hệ giữa biến bậc hai với biến bậc một hoàn toàn tương tự vậy.
A/ Quan hệ biến bậc hai - biến bậc một là dạng nguyên nhân formative
Trong ví dụ bên dưới, biến Sự hài lòng về dịch vụ là biến bậc hai (HOC) được đo lường thông qua 3 biến bậc một (LOC) Hài lòng về Giá, Hài lòng về Nhân viên, Hài lòng về Cơ sở vật chất. Mối quan hệ giữa biến bậc hai - biến bậc một ở dạng nguyên nhân. Khi biểu diễn lên diagram, mũi tên mối quan hệ sẽ hướng từ biến bậc một lên biến bậc hai (mũi tên màu đỏ).
B/ Quan hệ biến bậc hai - biến bậc một là dạng kết quả reflective
Trong ví dụ bên dưới, biến Sự hài lòng về dịch vụ là biến bậc hai (HOC) được đo lường thông qua 3 biến bậc một (LOC) Đánh gia cao chất lượng dịch vụ, Tiếp tục sử dụng dịch vụ, Giới thiệu người khác. Mối quan hệ giữa biến bậc hai - biến bậc một ở dạng kết quả. Khi biểu diễn lên diagram, mũi tên mối quan hệ sẽ hướng từ biến bậc hai lên biến bậc một (mũi tên màu đỏ).
Hai dạng mối quan hệ nguyên nhân - kết quả giữa biến bậc hai và biến bậc một là hoàn toàn khác nhau. Khác nhau về bản chất, mối quan hệ giữa các biến đến cách thức xử lý và đọc kết quả. Do vậy, chúng ta cần phải xác định chính xác dạng quan hệ của mô hình bậc cao trước khi đi vào xử lý, bởi một khi xác định sai, phần kết quả xử lý về sau khả năng rất cao sẽ vi phạm các tiêu chí thống kê.
3.2 Các dạng mô hình biến bậc hai trong PLS-SEM (SMARTPLS)
Các mô hình bậc cao HCM có hai yếu tố: thành phần bậc cao (HOC), thể hiện đối tượng trừu tượng hơn, và các thành phần bậc thấp hơn (các LOC), trong đó biểu hiện các thành phần con của đối tượng trừu tượng.
Mỗi loại HCM được đặc trưng bởi các mối quan hệ khác nhau giữa (1) HOC và các LOC và (2) các khái niệm và các biến quan sát của chúng. Hai mối quan hệ này dựa hoàn toàn trên hai dạng mô hình đo lường là kết quả (reflective) và nguyên nhân (formative) đã được đề cập tại bài viết Mô hình nguyên nhân (formative) và kết quả (reflective) trong PLS-SEM.
Ghi chú: HOC (Higher order construct) - Biến bậc cao
LOC (lower order construct) - Biến bậc thấp
Bốn dạng mô hình bậc hai phổ biến trong PLS-SEM bao gồm: kết quả – kết quả, kết quả – nguyên nhân, nguyên nhân – kết quả và nguyên nhân – nguyên nhân. Cách đặt tên của mỗi dạng mô hình luôn gồm hai vế theo cấu trúc A – B, trong đó mỗi vế thể hiện bản chất của mối quan hệ ở từng cấp độ của mô hình.
Cụ thể, vế A (vế thứ nhất) mô tả loại quan hệ giữa biến quan sát và biến tiềm ẩn bậc một. Nếu các biến quan sát là biểu hiện, phản ánh của biến tiềm ẩn thì đó là quan hệ “kết quả” (reflective). Ngược lại, nếu các biến quan sát kết hợp lại để hình thành nên biến tiềm ẩn thì đó là quan hệ “nguyên nhân” (formative).
Vế B (vế thứ hai) mô tả loại quan hệ giữa biến tiềm ẩn bậc một và biến tiềm ẩn bậc hai. Tương tự, nếu các biến bậc một phản ánh biến bậc hai thì đó là quan hệ “kết quả”, còn nếu các biến bậc một cấu thành nên biến bậc hai thì đó là quan hệ “nguyên nhân”.
Ví dụ, mô hình kết quả – nguyên nhân có nghĩa là: ở cấp độ thứ nhất, các biến quan sát phản ánh biến tiềm ẩn bậc một (quan hệ kết quả); nhưng ở cấp độ thứ hai, các biến tiềm ẩn bậc một lại đóng vai trò là các thành phần cấu thành nên biến tiềm ẩn bậc hai (quan hệ nguyên nhân).
Tổng hợp 4 loại mô hình biến bậc hai trong SMARTPLS (PLS-SEM):
| Dạng mô hình bậc cao | Quan hệ từ biến quan sát → biến bậc một | Quan hệ từ biến bậc một → biến bậc cao | Đặc điểm chính |
|---|---|---|---|
| Reflective – Reflective | Reflective | Reflective | Biến quan sát phản ánh kết quả biến bậc một, và các biến bậc một tiếp tục phản ánh kết quả biến bậc cao |
| Reflective – Formative | Reflective | Formative | Biến quan sát phản ánh kết quả từng biến bậc một, còn các biến bậc một kết hợp cấu tạo nên biến bậc cao |
| Formative – Reflective | Formative | Reflective | Biến quan sát cấu tạo thành biến bậc một, rồi các biến bậc một phản ánh kết quả biến bậc cao |
| Formative – Formative | Formative | Formative | Biến quan sát tạo nên biến bậc một, và các biến bậc một tiếp tục tạo nên biến bậc cao |
Xem tiếp: Xử lý mô hình biến bậc hai, biến bậc cao trong SMARTPLS