Bản Chất Của Phương Pháp Mô Hình Phương Trình Cấu Trúc

Bước 4: Giải thích các nhân tố

Bảng trên chứa các biến đã được chuẩn hóa, ma trận này thể hiện mối tương quan giữa hai nhân tố (F1) và (F2) với 7 biến (V1-V7). Các biến V1, V2, V3 có quan hệ tương quan khá chặt chẽ với nhân tố F1, trong khi các biến V4-V7 có quan hệ tương quan khá chặt chẽ với nhân tố F2.

Bước 5: Xác định điểm nhân tố và chọn nhân tố thay thế

Ðiểm nhân tố (hay trọng số) để kết hợp các biến chuẩn hóa (F) được lấy từ ma trận hệ số điểm (bảng 2.5: Factor score coefficient matrix). Theo ví dụ trên, trong mô hình có hai nhân tố chung F1 và F2, trong đó F1 có ba biến liên quan là V1, V2, V3, và F2 có ba biến liên hệ là V45, V4, V7 và V6.

Cụ thể ước lượng điểm nhân tố của hai nhân tố F1 và F2 như sau: F2= 0.680,31x4 + 0,39 x5 + 0,3x6 +0,29x7

F1= 0,30x1 + 0,38x2 + 0,37x3

Các tham số của hai phương trình trên được rút ra từ bảng kết quả phân tích Ma trận hệ số điểm nhân tố. Trong hai phương trình trên, biến nào có hệ số điểm nhân tố cao nhất thì biến đó ảnh hưởng lớn nhất đến nhân tố chung. Vì kết quả phân tích nhân tố có thể bị ảnh hưởng lớn bởi các lỗi trong tập dữ liệu gốc. Hair, et al. kiến nghị rằng, có thể sử dụng điểm nhân tố nếu các thang đo được “xây dựng tốt, tin cậy và hợp lý”.

Bảng 2.5: Ma trận hệ số điểm nhân tố

Variable

Factor 1	Factor 2
V1	.30931	-.06814
V2	.38315	-.03331
V3	.37478	0.0321
V4	-.04918	.68031
V5	.00145	.3902
V6	-.04160	.3041
V7	0.0123	.29173

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 204 trang tài liệu này.

Bước 6: Xác định mô hình phù hợp

Một giả thuyết cơ bản trong phân tích nhân tố là sự tương quan giữa các biến ảnh hưởng đến các nhân tố chung. Vì vậy, tương quan giữa các biến có thể được suy ra hoặc mô phỏng từ mối tương quan được ước lượng giữa các biến và các nhân tố (bảng 2.6). Sự khác biệt giữa ma trận tương quan giữa các biến (bảng 2.1) và ma trận tương quan giữa các biến và nhân tố (bảng 2.6) gọi là các dư số. Nếu các dư số có giá trị lớn thì mô hình sẽ không phù hợp, và vì vậy cần phải xem xét lại mô hình. Với ví dụ này, so sánh giữa bảng 2.1 và bảng 2.6 cho thấy không có chênh lệch nào quá lớn, do vậy mô hình hai nhân tố có thể chấp nhận được.

Bảng 2.6. Ma trận tương quan sau khi chuẩn hóa các biến

V1	V2	V3	V4	V5	V6	V7
V1	0.74
V2	0.76	0.80
V3	0.72	0.78	0.70
V4	0.13	0.28	0.19	0.80
V5	0.24	0.14	0.71	0.15	0.72
V6	0.14	0.19	0.20	0.79	0.17	0.79
V7	0.24	0.26	0.73	0.28	0.74	0.29	0.78

2.2.3 Kết hợp phân tích nhân tố và hồi qui để nghiên cứu mối quan hệ nhân quả

Do phân tích nhân tố không phải nghiên cứu quan hệ nhân quả mà chỉ “cô đọng” các biến, do vậy cần thiết phải kết hợp với hồi qui bội để nghiên cứu về quan hệ nhân quả giữa các nhân tố (biến tiềm ẩn) độc lập với biến kết quả (tiềm ẩn hoặc quan sát được trực tiếp). Qui trình kết hợp được thực hiện như sau:

 Vận dụng phân tích nhân tố, đồng thời xác định các nhân tố chung trong các mô hình nhân tố ảnh hưởng mức độ hài lòng chung của hành khách đối với dịch vụ hàng không.

Đánh giá độ tin cậy của đo lường bằng phương pháp tính hệ số Cronbach’s

Alpha

Tính hệ số Cronbach’s Alpha được thực hiện đối với mỗi nhóm biến hình thành nên từng nhân tố.

Đo lường đảm bảo độ tin cậy khi có hệ số 0,5 .

Từ kết quả phân tích nhân tố vận dụng phân tích hồi qui bội để đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ hàng không nói chung.

Các nhân tố tiềm ẩn xác định được ở bước trên được sử dụng làm các biến độc lập và cùng với một biến phụ thuộc từ số liệu điều tra (thể hiện đánh giá chung về chất lượng dịch vụ chung do hành khách cảm nhận) được đưa vào mô hình phân tích hồi qui bội. Với các biến độc lập là những biến tổng hợp có được từ phân tích nhân tố cho phép loại trừ được hiện tượng đa cộng tuyến.

2.2.4. Phương pháp mô hình phương trình cấu trúc (Structral equation Model-SEM)

2.2.4.1 Bản chất của phương pháp mô hình phương trình cấu trúc

Theo Hair, 2006, mô hình phương trình cấu trúc là một dạng của các mô hình thống kê nhằm giải thích quan hệ giữa các biến đa chiều. Trong đó, mô hình cho phép khảo sát cấu trúc của các mối quan hệ lẫn nhau được thể hiện bởi một hệ phương trình, tương tự như hệ phương trình hồi quy. Những hệ phương trình này mô tả tất cả các mối quan hệ của các biến (phụ thuộc và không phụ thuộc) liên quan đến việc phân tích. Các biến này không quan sát được và là các biến tiềm ẩn được đo bởi các chỉ báo tương tự như các chỉ báo đại diện cho một nhân tố trong phân tích nhân tố. Gần đây kỹ thuật biến đa chiều được phân loại thành kỹ thuật phụ thuộc và phụ thuộc lẫn nhau. Nếu như phân tích nhân tố chỉ cho phép đo được các biến tiềm ẩn thông qua hệ thông chỉ báo thì mô hình phương trình cấu trúc cho phép kết hợp hai kỹ thuật là phân tích nhân tố và phân tích hồi quy đa chiều.

Mô hình phương trình cấu trúc còn được biết đến nhiều tên như: phân tích cấu trúc tương quan, phân tích biến tiềm ẩn… Mặc dù có nhiều cách có thể được sử dụng để kiểm định mô hình, nhưng tất cả những mô hình phương trình cấu trúc được phân biệt bởi ba yếu tố sau:

1. Ước lượng những mối quan hệ phụ thuộc đa chiều lẫn nhau

2. Khả năng biểu diễn những biến tiềm ẩn các mối quan hệ này và làm chính xác những sai số đo lường trong quá trình ước lượng

3. Định nghĩa mô hình để giải thích toàn bộ các mối quan hệ.

2.2.4.1.1 Ước lượng những mối quan hệ phụ thuộc đa chiều lẫn nhau

Sự khác biệt rõ ràng nhất giữa mô hình phương trình cấu trúc với các mô hình đa nhân tố khác là sự bóc tách những mối quan hệ với mỗi một tập hợp các biến phụ thuộc. Một cách đơn giản, mô hình ước lượng riêng từng phần nhưng phụ thuộc qua lại và hồi quy đa chiều đồng thời bằng cách xác định mô hình cấu trúc trên cơ sở những chương trình thống kê. Dựa trên phân tích lý thuyết và tư duy logic, một nhà nghiên cứu có thể phác thảo biến độc lập dự báo cái gì với mỗi biến phụ thuộc. Trong mô hình đó, một số biến phụ thuộc trở thành biến độc lập trong quan hệ tiếp theo làm tăng tính phụ thuộc qua lại của mô hình cấu trúc. Mô hình cấu trúc thể hiện các mối quan hệ đó giữa những biến độc lập và phụ thuộc, thậm chí khi biến phụ thuộc trở thành biến độc lập với những mối quan hệ khác.

2.2.4.1.2 Kết hợp những biến tiềm ẩn không đo lường được trực tiếp

Phương pháp mô hình phương trình cấu trúc cũng có khả năng kết hợp những biến tiềm ẩn vào phân tích. Những biến tiềm ẩn được giả định và không quan sát được được đại diện bởi những chỉ báo có thể quan sát và đo lường được. Trong phương pháp này khi xây dựng mô hình có hai loại biến là biến ngoại sinh và biến nội sinh. Việc phân biệt hai loại biến này được trình bày dưới đây.

Phân biệt các biến ẩn ngoại sinh và nội sinh

Biến ngoại sinh là biến tiềm ẩn đa chiều tương đương với biến độc lập. Biến ngoại sinh được quyết định bởi các yếu tố bên ngoài mô hình (không được giải thích bởi bất kỳ một biến nào trong mô hình) nên được gọi là biến độc lập. Mô hình thường được mô tả bởi một sơ đồ, vì vậy rất hữu dụng để biết bằng cách nào để nhận ra biến ngoại sinh. Giả sử một biến độc lập với các biến khác trong mô hình, có thể thấy một biến ngoại sinh không có một đường dẫn từ một biến khác tới nó. Vấn đề xây dựng sơ đồ được đề cập trong phần dưới đây.

Biến nội sinh là các biến tiềm ẩn đa chiều tương đương với với biến phụ thuộc (hay một sự kết hợp của biến cá nhân phụ thuộc). Những biến này về mặt lí

thuyết được xác định bởi các yếu tố trong mô hình, và sự phụ thuộc này được biểu diễn bằng mắt bởi một đường dẫn tới tới biến nội sinh từ các biến ngoại sinh (hoặc từ biến ngoại sinh khác mà chúng ta sẽ nhìn thấy sau).

2.2.4.1.3 Định nghĩa mô hình

Mô hình được sử dụng dụng để mô tả lí thuyết. Lí thuyết có thể được hiểu như là tập hợp có hệ thống các mối quan hệ cho phép giải thích sự biến động của các hiện tượng. Từ định nghĩa này, chúng ta thấy rằng lí thuyết không phải là vùng dành riêng cho giới học thuật mà có thể được xây dựng trên kinh nghiệm và thực nghiệm đạt được bởi sự quan sát các hành vi thế thế giới thực. Một mô hình quy ước trong mô hình phương trình cấu trúc thực tế bao gồm hai mô hình: Mô hình đo (các biến tiềm ẩn được đo bằng các tập hợp chỉ báo nào) và mô hình cấu trúc (Các biến tiềm ẩn liên kết với nhau theo mối quan hệ nào).

Mô tả mô hình được xây dựng theo phương pháp SEM

Một mô hình phương trình cấu trúc hoàn chỉnh bao gồm mô hình đo lường và mô hình cấu trúc có thể sẽ khá phức tạp. Rất nhiều cách được sử dụng để xác định tất cả các mối quan hệ trong một mô hình toán nhưng nhiều nhà nghiên cứu nhận ra rằng nó sẽ thuận tiện hơn khi mô tả trong một dạng có thể quan sát bằng mắt, sơ đồ đường dẫn. Mô hình các mối quan hệ này quy ước cụ thể cho cả biến ẩn và các biến được đo lường tốt như các các mối quan hệ giữa chúng.

Mô hình đo

Qui tắc cơ bản để xây dựng sơ đồ đường dẫn của mô hình đo lường như sau:

 Để phân biệt các chỉ báo của biến ngoại sinh và biến nội sinh, các biến đo lường (indicators) của biến ngoại sinh ký hiệu là X và cho biến nội sinh kí hiệu là Y.

 Các biến tiềm ẩn được biểu diễn bởi hình ô van hoặc hình tròn trong khi các biến chỉ báo là hình vuông.

 Các biến chỉ báo của X hoặc Y được liên kết với riêng từng biến bằng những đường thẳng từ biến tiềm ẩn tới biến chỉ báo.

Hình 2.3-1 mô tả những cách mô tả quan hệ giữa biến và một trong những biến đo lường của nó.

Mô hình mô tả quan hệ cấu trúc. Mô hình cấu trúc liên quan đến xác định quan hệ cấu trúc giữa các biến ẩn. Xác định các mối quan hệ này nghĩa chúng ta xác định xem có tồn tại quan hệ hay không. Hai dạng quan hệ có thể có giữa các biến là quan hệ phụ thuộc và quan hệ tương quan.

Biến ngoại sinh

Biến nội sinh

a. Quan hệ giữa biến và biến đo lường

Quan hệ phụ thuộc. Mũi tên trực tiếp mô tả một mối quan hệ phụ thuộc, tác động của một biến lên các biến khác. Trong trường hợp đo lường, quan hệ phụ thuộc xảy ra từ các biến này đến biến khác. Mũi tên từ cái có trước (biến độc lập) đến kết quả (biến phụ thuộc). Quan hệ này được môt tả trên hình 2.2. Phần sau sẽ thảo luận về vấn đề liên quan đến việc xác định mối quan hệ nhân quả, một dạng đặc biệt của quan hệ phụ thuộc.

Biến nội sinh

b. Quan hệ giữa biến và các biến đo lường

Biến tiềm ẩn 1

Biến tiềm ẩn 2

c. Quan hệ giữa hai biến (quan hệ cấu trúc)

Biến tiềm ẩn 1

Biến tiềm ẩn 2

d. Quan hệ tương quan giữa các biến

Hình 2.1. Một số loại phổ biển của quan hệ lý thuyết trong mô hình SEM

Hình 2.2. Mô tả trực giác mô hình phương trình cấu trúc đơn giản bằng cách mô tả biến ngoại sinh đơn và biến nội sinh đơn. Đầu tiên, mỗi biến có chỉ báo là X1 đến X4 với biến ngoại sinh và Y1 đến Y4 với biến nội sinh. Thứ hai, biến phụ thuộc giữa biến ngoại sinh và nội sinh được mô tả bởi mũi tên giữa các biến.

a. Quan hệ phụ thuộc

Biến ngoại sinh

Biến nội sinh

b. Quan hệ tương quan

Biến ngoại sinh

Biến nội sinh

Hình 2.2. Hình ảnh thể hiện mô hình quan hệ cấu trúc và đo lường trong mô hình SEM

Quan hệ tương quan. Trong một số trường hợp, mối tương quan đơn giản giữa các biến ngoại sinh có thể tồn tại, do các biến này có quan hệ tương quan lẫn nhau nhưng không phải quan hệ phụ thuộc của biến này vào một biến khác.

Hình 2.2-b mô tả quan hệ tương quan. Hai biến có cùng các chỉ tiêu nhưng hai sự thay đổi phân biệt so với phần a. Đầu tiên, cả hai biến có thể là ngoại sinh bởi vì không có quan hệ phụ thuộc nào được chỉ ra từ một trong số chúng. Thứ hai, bốn chỉ báo của biến thứ hai được gọi là biến X bởi vì chúng tương ứng với biến ngoại sinh. Vì vậy cách đặt chỉ báo từ Y1 đến Y4 trong mô hình đầu tiên bây giờ được gán lại là là X5 đến X8. Các biến đó bản thân không thay đổi, mà chỉ thay đổi

những thiết kế trong mô hình. Cuối cùng, mũi tên được thay thế bởi đường cong đại diện cho một quan hệ tương quan.

Nhà nghiên cứu xác định biến là biến ngoại sinh hay nội sinh dựa trên lý thuyết được thử nghiệm. Mỗi biến giữ lại các chỉ báo không thay đổi, sự phân biệt duy nhất là vị trí của chúng trong mô hình đã thay đổi. Mô hình phương trình cấu trúc đơn có thể bao gồm cả quan hệ phụ thuộc và quan hệ tương quan.

Kết hợp quan hệ phụ thuộc và quan hệ độc lập. Sự mô tả một tập hợp các mối quan hệ trong sơ đồ đường dẫn cơ bản liên quan đến sự kết hợp giữa quan hệ phụ thuộc và quan hệ cấu trúc giữa biến ngoại sinh và biến nội sinh. Nhà nghiên cứu có thể xác định bất cứ sự kết hợp các mối quan hệ rằng các bằng chứng lý thuyết cho những câu hỏi nghiên cứu sắp tới. Ví dụ sau đây mô tả bằng cách nào các quan hệ liên quan đến cả yếu tố phụ thuộc và tương quan như là cung cấp cá mối quan hệ tương quan lẫn nhau.

QH nhân quả

Biến độc lập Biến phụ thuộc

X1 X2

X1, X2

X1, X2 X2, Y1

X1, X2 X2, Y1 Y1, Y2

(a)

Y1 Y2

(b)

Y1 Y2 Y3

(c)

X1 X2

Y1 Y2

X1 X2

Y1 Y2

Hình 2.3. Sơ đồ mối quan hệ độc lập và tương quan Y3