Phân tích cấu trúc đa nhóm (Multi Group Analysis - MGA) là một kỹ thuật thống kê nâng cao nhằm so sánh mô hình cấu trúc tuyến tính SEM giữa các nhóm khác nhau. Trong bài viết này, Marketing Du Ký sẽ hướng dẫn các bạn cách phân tích cấu trúc đa nhóm Multi Group Analysis (MGA) với Smart PLS.
1. Multi Group Analysis (MGA) là gì?
Phân tích cấu trúc đa nhóm (Multi Group Analysis - MGA) là một phương pháp phân tích dữ liệu nâng cao đối với mô hình SEM trong Smart PLS.
Phương pháp này cho phép các nhà nghiên cứu kiểm tra sự khác biệt trong mối quan hệ giữa các biến trong mô hình cấu trúc giữa các nhóm khác nhau như: Giới tính, độ tuổi, thu nhập,... Tuy nhiên, bạn cần tránh nhầm lẫn giữa ý nghĩa của phân tích cấu trúc đa nhóm (MGA) và phân tích phương sai (One-way ANOVA).
Trên thực tế, Smart PLS là một phần mềm phổ biến được sử dụng để thực hiện MGA, nhờ vào khả năng xử lý mô hình cấu trúc phức tạp và dễ sử dụng. Do đó, Marketing Du Ký sẽ hướng dẫn các bạn cách phân tích cấu trúc đa nhóm Multi Group Analysis (MGA) với Smart PLS.
Thông thường, bạn sẽ tiến hành phân tích cấu trúc đa nhóm sau khi đã đánh giá mô hình đo lường và mô hình cấu trúc của mô hình nghiên cứu.
2. Cách phân tích Multi Group Analysis (MGA)
Trong bài viết này, Marketing Du Ký sẽ sử dụng 1 mô hình nghiên cứu khá đơn giản với 4 biến tham gia để làm ví dụ. Cụ thể, mô hình nghiên cứu gồm:
Để bắt đầu thực hiện, bạn hãy nhìn sang bên trái màn hình (cột Project Explorer) và chọn ô có chữ records. Tiếp đến, hãy nhìn lên thanh công cụ trên cùng và chọn tiếp Generate Data Groups.
Tiếp theo, khi bảng Generate Data Groups hiện ra, bạn hãy tiến hành đặt tên nhóm ở Name prefix. Do nhóm cần so sánh là giới tính nên Marketing Du Ký đã đặt tên là GIOI TINH. Kế đến, bạn hãy đưa giá trị của các nhóm giới tính (nam và nữ) vào ô Group column 0 và chọn OK.
Sau đó, bạn hãy trở lại giao diện chính (nơi hiển thị mô hình nghiên cứu). Bạn tiếp tục chọn Calculate ➪ Multi-Group Analysis (MGA).
Tại đây, bảng Multi-Group Analysis (MGA) sẽ hiện lên với nhiều tùy chọn khác nhau. Tại Groups A, bạn hãy tick Nam và tick Nu tại Groups B và nhấn Start Calculations. Sau đó, việc mà bạn cần làm là chờ khoảng 1 phút để phần mềm Smart PLS phân tích dữ liệu.
Sau đó, bạn lần lượt chọn Path Coefficients ➪ PLS - MGA. Nếu màn hình của bạn đang hiển thị bảng tương tự như dưới đây thì có nghĩa là bạn đã thực hiện đúng.
Tại đây, bạn cần quan tâm đến 2 chỉ số chính, bao gồm:
Path Coefficients-diff: Hệ số tác động chênh lệch giữa 2 nhóm so sánh. Giá trị này được tính dựa trên hệ số tác động của Group A (Nam) trừ cho Group B (Nữ).
p-Value new: Ngưỡng giá trị kết luận sự khác biệt của mối tác động giữa 2 nhóm.
p-Value new ≤ 0.05: Có sự khác biệt giữa 2 nhóm
p-Value new > 0.05: Không có sự khác biệt giữa 2 nhóm
Căn cứ theo kết quả, có thể thấy có sự khác biệt giữa nam và nữ của GC ➪ HL và TQ ➪ HL (vì p-Value new ≤ 0.05).
Đối với mối quan hệ GC ➪ HL, có thể thấy sự tác động từ GC lên HL ở nhóm Nữ (Group 2) nhiều hơn nhóm Nam (Group 1) vì Group 1 - Group 2 = số âm.
Đối với mối quan hệ TQ ➪ HL, có thể thấy sự tác động từ TQ lên HL ở nhóm Nam (Group 1) nhiều hơn nhóm Nữ (Group 2) vì Group 1 - Group 2 = số âm.
Bên cạnh đó, bạn cũng có thể xem hệ số tác động của từng nhóm riêng lẻ (Group A/Group B) tại cột Boostrapping Results.
Như vậy, ở cả Nam và Nữ thì TQ ➪ HL, GC ➪ HL và HL ➪ TT. Có thể thấy, hệ số tác động chuẩn hóa của Nam lớn hơn Nữ ở mối quan hệ TQ ➪ HL (0.720 > 0.390) và HL ➪ TT (0.890 > 0.835).
Tuy nhiên, hệ số tác động chuẩn hóa của Nam lại nhỏ hơn Nữ trong mối quan hệ GC ➪ HL (0.262 < 0.563).
Phân tích cấu trúc đa nhóm (MGA) có thể giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các nhóm trong mô hình. Hy vọng qua bài viết này của Marketing Du Ký thì bạn đã có thể biết cách phân tích cấu trúc đa nhóm Multi Group Analysis (MGA) với Smart PLS.
 Với Smart PLS){kind=link}