1. Kiến thức cơ bản về biến điều tiết
1.1. Khái niệm biến điều tiết
Biến điều tiết sẽ can thiệp vào mối quan hệ tác động từ biến độc lập lên biến phụ thuộc, làm cho sự tác động này mạnh hơn hoặc yếu hơn hoặc thậm chí làm đổi chiều tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Ví dụ, nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng mối quan hệ giữa sự hài lòng của khách hàng và lòng trung thành của khách hàng sẽ thay đổi bởi của thu nhập của khách hàng. Thu nhập có tác động tiêu cực đến mối quan hệ này: thu nhập càng cao, mối quan hệ giữa sự hài lòng và lòng trung thành càng yếu.
Biến điều tiết có thể là định tính (biến phân loại) hoặc biến định lượng (biến liên tục). Với biến điều tiết là biến định tính, chúng ta có thể sử dụng tới kỹ thuật phân tích cấu trúc đa nhóm trên SMARTPLS. Bài viết này sẽ tập trung vào xử lý biến điều tiết định lượng trên SMARTPLS 4.
Mô hình lý thuyết biến điều tiết có thể được biểu diễn như ảnh bên dưới:
1.2. Phương pháp đánh giá biến điều tiết
Để phân tích biến điều tiết chúng ta sẽ sử dụng mô hình hồi quy biến điều tiết MMR (Saunders, 1956) như sau:
Mô hình này có 3 biến tác động vào biến phụ thuộc. Cách đánh giá biến điều tiết trên các phần mềm thống kê cũng sẽ dựa trên 3 mối tác động này:
(2) Tác động của biến điều tiết W lên biến phụ thuộc Y
(3) Tác động của tích số X*W lên biến phụ thuộc Y (còn gọi là interaction effects hoặc moderating effects)
Trích theo Baron & Kenny (1986) với cách đánh giá truyền thống, để một biến là biến điều tiết thì:
(1) biến này không có quan hệ với cả biến độc lập và biến phụ thuộc, cùng với đó
(2) tích số X*W phải có sự tác động lên Y.
Tuy nhiên theo hướng tiếp cận mới, điều kiện thứ nhất không nhất thiết phải xảy ra, chỉ cần điều kiện thứ hai thỏa mãn thì có thể kết luận có mối tác động điều tiết. Hair và cộng sự (2013), Andrew F. Hayes (2013) cho rằng chi cần tác động của tích số X*W lên biến phụ thuộc Y có ý nghĩa thì có thể kết luận biến điều tiết W có sự điều tiết lên quan hệ tác động từ X lên Y.
1. Hair và cộng sự (A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), 3rd Edition, 2013)
2. Andrew F. Hayes (Introduction to Mediation, Moderation, and Conditional Process Analysis: A Regression-Based Approach. New York, NY: The Guilford Press, 2013)
Giải thích kết quả biến điều tiết:
| Hệ số a tác động từ X lên Y | Hệ số c tác động tương tác | Giải thích kết quả |
|---|---|---|
| Dương (+) | Dương (+) | Biến điều tiết làm mạnh hơn mối quan hệ tích cực giữa biến độc lập và biến phụ thuộc (Điều tiết tích cực) |
| Dương (+) | Âm (-) | Biến điều tiết làm yếu đi mới quan hệ tích cực giữa biến độc lập và biến phụ thuộc (Điều tiết tiêu cực) |
| Âm (-) | Dương (+) | Biến điều tiết làm yếu đi mối quan hệ tiêu cực giữa biến độc lập và biến phụ thuộc (Điều tiết tích cực) |
| Âm (-) | Âm (-) | Biến điều tiết làm mạnh hơn mối quan hệ tiêu cực giữa biến độc lập và biến phụ thuộc (Điều tiết tiêu cực) |
2. Phân tích điều tiết moderator trên SMARTPLS 4
Bạn có thể tải phần mềm SMARTPLS 4 dùng thử tại bài viết này. Để trực quan hơn khi hướng dẫn, chúng ta sẽ đi qua một mô hình nghiên cứu có biến điều tiết như sau:
Bộ thang đo các cấu trúc mô hình như bên dưới, bạn có thể tải file dữ liệu thực hành để thực hiện theo hướng dẫn bài viết.
Workload (Khối lượng công việc)
1. Gần đây, lượng công việc tôi phải hoàn thành trong ngày tăng lên so với mức tiêu chuẩn
2. Gần đây, phát sinh thêm nhiều công việc đòi hỏi quá trình xử lý mất nhiều thời gian hơn
3. Gần đây, phát sinh thêm nhiều công việc đòi hỏi việc xử lý phức tạp hơn
Stress (Căng thẳng công việc)
1. Gần đây, tôi cảm thấy bị kiệt sức sau mỗi ngày đi làm
2. Gần đây, tôi có cảm giác khó ngủ vào buổi tối hơn trước
3. Gần đây, tôi hay cáu giận với người thân, đồng nghiệp
Support (Sự hỗ trợ trong công việc)
1. Đồng nghiệp nhiệt tình giúp đỡ khi tôi cần hỗ trợ
2. Sếp tận tình hướng dẫn tôi cách xử lý các công việc khó
3. Mọi người trong team động viên nhau trong công việc
Workout (Tập thể dục)
1. Tôi dành ít nhất 15 phút ít nhất 3 ngày trong tuần cho việc tập thể dục
Trước đó nhà nghiên cứu đã xác định được rằng Khối lượng công việc (Workload) có tác động thuận chiều đến Căng thẳng công việc (Stress): khi lượng công việc tăng lên, người lao động càng bị áp lực. Tiếp đến, nhà nghiên cứu muốn đánh giá Sự hỗ trợ công việc (Support) từ đồng nghiệp, từ sếp và Việc tập thể dục (Workout) thường xuyên có giúp làm giảm sự tác động từ Workload lên Stress hay không.
2.1. Biểu diễn biến điều tiết lên diagram SMARTPLS 4
Nếu bạn chưa biết cách sử dụng các công cụ để vẽ diagram, bạn cần xem trước bài Vẽ mô hình, xuất/nhập dự án trên SMARTPLS 4.
Sau khi biểu diễn xong quan hệ tác động trực tiếp từ Workload lên Stress, chúng ta sẽ dùng tiếp công cụ mũi tên Connect nhấp vào biến điều tiết Support và giữ chuột kéo thả lên mũi tên trực tiếp từ Workload sang Stress.
Nếu thực hiện thành công, sẽ xuất hiện một mũi tên nét đứt hướng từ biến Support lên mũi tên trực tiếp như ảnh bên dưới.
Thực hiện tương tự cho biến Workout, chúng ta sẽ có ảnh diagram hoàn thiện như sau:
Lúc này chúng ta đã hoàn thành xong phần biểu diễn biến điều tiết lên diagram. Các thao tác trên SMARTPLS 4 cực kỳ đơn giản và nhanh chóng so với các phiên bản cũ tương đối phức tạp.
2.2 Phân tích biến điều tiết moderator trên SMARTPLS 4
Tại giao diện diagram, nhấp vào nút Calculate, chọn Bootstrapping.
Một cửa sổ xuất hiện, tiến hành thiết lập phân tích bootstrap SMARTPLS 4 như ảnh và nhấp vào Start calculation. Chi tiết cách thiết lập bootstrap bạn xem tại bài này.
Kết quả output SMARTPLS xuất hiện, nhấp vào mục Path Coefficients > Mean, STDEV, T values, p values ở menu bên trái.
Trong xử lý biến điều tiết trên SMARTPLS 4, mặc dù trên diagram chúng ta không vẽ mũi tên tác động từ các biến điều tiết lên biến phụ thuộc, nhưng phần mềm mặc định sẽ tính toán mối tác động này. Đây là nguyên tắc khi đánh giá quan hệ điều tiết để tránh thổi phồng mức độ tác động của giá trị tương tác.
Chúng ta sẽ đọc kết quả qua giá trị P values và Original sample (O) của các tác động tương tác lên phụ thuộc (nghiên cứu sử dụng độ tin cậy 95%):
- Nếu P values của quan hệ tương tác nhỏ hơn 0.05, tác động điều tiết có ý nghĩa thống kê, biến điều tiết có vai trò điều tiết trong mô hình. Ngược lại, nếu P values lớn hơn 0.05, chúng ta kết luận tác động điều tiết không có ý nghĩa thống kê, biến điều tiết không có vai trò điều tiết trong mô hình.
- Hệ số tác động điều tiết ở cột Original samples (O) nếu mang dấu âm là điều tiết tiêu cực, nếu mang dấu dương là điều tiết tích cực.
Cụ thể trong ví dụ thực hành ở trên, chúng ta quan tâm tới 2 tác động tương tác là Support x Workload → Stress và Workout x Workload → Stress.
- P values kiểm định t của mối tác động Support x Workload → Stress bằng 0.000 < 0.05, như vậy tác động điều tiết này có ý nghĩa thống kê, biến Support có vai trò điều tiết sự tác động từ Workload lên Stress. Hệ số điều tiết bằng - 0.397 < 0 cho thấy đây là điều tiết tiêu cực, như vậy khi Support tăng sẽ làm Workload tác động càng yếu hơn lên Stress.
- P values kiểm định t của mối tác động Workout x Workload → Stress bằng 0.969 > 0.05, như vậy tác động điều tiết này không có ý nghĩa thống kê, biến Workout không có vai trò điều tiết sự tác động từ Workload lên Stress. Do không có sự điều tiết nên chúng ta không cần kết luận dấu hệ số điều tiết.
Nếu bạn đang gặp khó khăn trong sử dụng phần mềm hoặc gặp những vấn đề liên quan đến phân tích biến điều tiết trên SMARTPLS 4, bạn có thể tham khảo dịch vụ xử lý SMARTPLS Phạm Lộc Blog để có được kết quả tốt và tối ưu chi phí nhé.
Ngoài ra, để đánh giá chi tiết hơn về ngưỡng trên - dưới khoảng tin cậy bootstrap các mối tác động, bạn có thể nhấp vào mục Confidence intervals bias corrected ở menu bên trái. Ví dụ, đối với mối tác động Support x Workload → Stress, ngưỡng dưới bootstrap của hệ số tác động là -0.548 và ngưỡng trên là -0.279.
Từ kết quả phân tích biến điều tiết, chúng ta liên kết với hàm ý quản trị của sự điều tiết này như sau:
- Sự điều tiết có ý nghĩa của biến Support: Khi lượng công việc tăng vượt tiêu chuẩn, căng thẳng trong công việc của người lao động sẽ tăng lên. Nhưng khi có sự hỗ trợ từ đồng nghiệp, từ quản lý sự căng thẳng này có xu hướng giảm bớt đi. Do đó, nếu tăng lượng công việc cho nhân viên lên, nhà quản lý cũng đồng thời nên trực tiếp hỗ trợ và kêu gọi sự hỗ trợ lẫn nhau giữa các nhân viên cấp dưới để giảm bớt căng thẳng lên nhân viên.
- Sự điều tiết không có ý nghĩa của biến Workout: Mặc dù việc tập thể dục đều đặn có tác động làm giảm căng thẳng công việc (tác động trực tiếp từ biến Workout lên Stress có P values = 0.008 < 0.05 và hệ số tác động bằng -0.130 < 0), nhưng việc tập thể dục đều đặn này lại không giúp giảm bớt sự căng thẳng khi khối lượng công việc tăng vượt tiêu chuẩn.