Biến điều tiết (mediator) là một biến số khá đặc biệt trong mô hình cấu trúc SEM. Việc phân tích biến điều tiết giúp giải thích cách mà một biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thông qua một biến đóng vai trò trung gian. Trong bài viết này, Marketing Du Ký sẽ hướng dẫn các bạn cách phân tích biến điều tiết moderator trong Smart PLS.
1. Biến điều tiết là gì?
Biến điều tiết (moderator variable) là biến có ảnh hưởng đến mức độ hoặc chiều hướng của mối quan hệ giữa hai biến. Nó giúp xác định những yếu tố mà biến đóng vai trò độc lập có thể ảnh hưởng đến biến có vai trò phụ thuộc.
Trên thực tế, biến điều tiết có thể làm tăng hoặc giảm ảnh hưởng của biến đóng vai trò độc lập đến biến đóng vai trò phụ thuộc. Điều này giúp các nhà nghiên cứu có thể hiểu rõ hơn về những yếu tố điều kiện trong mối quan hệ giữa các biến.
Trong bài viết này, Marketing Du Ký sẽ sử dụng 1 mô hình nghiên cứu gồm 5 biến tham gia để làm ví dụ. Cụ thể, mô hình nghiên cứu gồm:
2 biến độc lập (động lực, xã hội)
1 biến trung gian (ý định)
1 biến phụ thuộc (hành vi)
1 biến điều tiết (cam kết)
Để bắt đầu, bạn hãy đưa các biến trong mô hình nghiên cứu và kết nối chúng lại với nhau. Tuy nhiên, bạn sẽ không thể kết nối trực tiếp mũi tên từ biến điều tiết đến giữa mối quan hệ giữa 2 biến khác trong phần mềm Smart PLS 3.
Đối với các mô hình có biến điều tiết, bạn cần tạo biến giả cho sự điều tiết của CK lên mối quan hệ giữa YD và HV bằng cách nhấp chuột phải vào biến HV và chọn Add Moderating Effect.
Bạn hãy chọn biến CK tại ô Dependent Variable và YD tại ô Independent Variable. Sau đó hãy chọn OK để tạo biến giả.
Biến giả được tạo ra sẽ có màu xanh lá nhạt. Để thuận tiện trong việc phân tích, bạn hãy đổi tên biến giả sang YD * CK để dễ dàng phân biệt khi đọc kết quả thống kê nhé.
Để tiến hành phân tích dữ liệu, bạn lần lượt chọn Calculate➪ Bootstrapping ➪ Start Calculation.
Để xem biến CK có thật sự điều tiết mối quan hệ giữa YD và HV hay không thì bạn hãy xem kết quả tại bảng Path Coefficients.
Original Sample (O): Hệ số hồi quy chuẩn hóa theo mẫu ban đầu.
Sample Mean (M): Hệ số hồi quy chuẩn hóa trung bình theo mẫu Boostrapping.
Standard Deviation (STDEV): Độ lệch chuẩn của hệ số hồi quy.
T Statistics (|O/STDEV|): Đánh giá ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy dựa trên kiểm định student T.
P Values: Đánh giá ý nghĩa thống kê của phép kiểm định.
Căn cứ theo kết quả từ bảng Path Coefficients, có thể thấy chỉ số sig của mối quan hệ YD * CK ➪ HV đã lớn hơn 0.05 (0.184 > 0.05). Do đó, CK đã không đóng vai trò điều tiết trong mối quan hệ giữa YD và HV.
Phân tích biến điều tiết là một bước hết sức cần thiết trong việc khám phá các mối quan hệ phức tạp ở mô hình nghiên cứu. Thông qua bài viết này, Marketing Du Ký hy vọng rằng bạn đã biết cách phân tích biến điều tiết moderator trong Smart PLS.
