Phân tích SEM : cách đọc hiểu các chỉ số và phân tích kết quả SEM

Sau khi chạy SEM, ta sẽ nhìn vào chỉ số nào để phân tích kết quả SEM ? Bài này nhóm MBA Bách Khoa sẽ hướng dẫn thêm cho các bạn nhé.

Nói một cách đơn giản, bản chất của phân tích SEM để ra được kết quả giống như hồi quy đa biến bên SPSS. Nghĩa là cũng dựa vào các hệ số p-value để đánh giá giả thiết đó có đạt hay không. Dưới đây là 1 mô hình ví dụ

Mô hình:

Ví dụ sau khi chạy phân tích SEM, mình sẽ bấm vào nút View Text để hiện ra cửa sổ kết quả phân tích kết quả SEM, các bạn vào Estimates - Scalars - Regression Weights, sẽ hiện ra kết quả chính của phân tích SEM.

 

Cách phân tích kết quả

Trong kết quả này, ta chủ yếu nhìn vào hai cột có mũi tên màu đỏ, đó là cột Estimate và cột P.  

- Cột Estimate chính là trọng số hồi quy của mối quan hệ, ví dụ quan hệ giữa CHIPHI và YDINH là 0.175 như trong hình, thì mối quan hệ này được giải thích là: khi CHIPHI tăng 1 thì YDINH tăng 0.175.

- Cột P chính là sig. của quan hệ của tác động từ CHIPHI lên YDINH. Giá trị này nếu bé hơn 5% thì giả thiết CHIPHI có tác động lên YDINH được chấp nhận. Còn trường hợp *** như trong hình là do giá trị này bé hơn 0.001 ( càng tốt , vì đã <5%)

Để xem các hệ số chuẩn hóa , ta vào Estimates - Scalars -Standardized Regression Weights

 

Về mặt ý nghĩa, như trong hình đã ghi, khi CHIPHI tăng 1 đơn vị độ lệch chuẩn, thì YDINH tăng 0.191 đơn vị độ lệch chuẩn.

Video minh họa phân tích SEM

[embed]https://www.youtube.com/watch?v=UJag_zEheHE[/embed]

Như vậy, mục đích của phân tích kết quả SEM chủ yếu là để đánh giá giả thiết, xem có đạt hay không đạt, đồng thời đánh giá mức độ tác động mạnh/yếu của quan hệ đó.

Các bạn cần hỗ trợ kiến thức, hoặc xử lý số liệu cứ liên hệ nhé

– Zalo, Viber, SMS

– Facebook: http://facebook.com/hoidapSPSS/
– Email:        hotrospss@gmail.com