Advanced Issues in Partial Least Squares Structural Equation Modeling Vietnamese Edition [2 ed.] 9786047920037

Table of contents :
Chương 1: Tổng quan về sự phát triển gần đây và đang nổi lên trong PLS-SEM
Tổng quan chương
Nguồn gốc và sự tiến triển của mô hình phương trình cấu trúc bình phương tối thiểu riêng phần
Đo lường
Các biến khái niệm và biến đại diện
Các mô hình đo lường
Ước lượng mô hình
PLS-SEM hay CB-SEM ?
Triết lý đo lường
Mục tiêu của phân tích
Cách tổ chức các chương còn lại
Tình huống nghiên cứu minh họa
Mô hình Danh tiếng công ty
Phần mềm PLS-SEM
Thiết lập mô hình trong SmartPLS
Tóm tắt
Câu hỏi ôn tập
Câu hỏi tư duy phản biện
Thuật ngữ
Tài liệu đọc thêm


Chương 2: Mô hình nâng cao
Tổng quan chương
Các mô hình thành phần thứ bậc
Thuật ngữ và Động lực thúc đẩy
Những cân nhắc về mặt khái niệm
Những cân nhắc về mặt kỹ thuật
Tổng quan
Phương pháp tiếp cận các biến quan sát tái lặp
Cách tiếp cận hai giai đoạn
Những đề xuất và quy tắc kinh nghiệm
Tình huống nghiên cứu minh họa
HCM kết quả - kết quả
HCM kết quả - nguyên nhân
Những mối quan hệ phi tuyến
Mô hình hóa tác động bậc hai trong PLS-SEM
Đánh giá các tác động phi tuyến
Diễn giải kết quả
Tình huống nghiên cứu minh họa
Tóm tắt
Câu hỏi ôn tập
Câu hỏi tư duy phản biện
Thuật ngữ
Tài liệu đọc thêm

Chương 3: Đánh giá Mô hình nâng cao
Tổng quan chương
Phân tích bộ tứ khẳng định
Phương pháp
Tình huống nghiên cứu minh họa – Phân tích bộ tứ khẳng định
Phân tích Biểu đồ tầm quan trọng – hiệu suất
Tổng quan
Thực hiện IPMA một cách hệ thống
Bước 1: Kiểm tra các yêu cầu
Bước 2: Tính toán các giá trị về hiệu suất
Bước 3: Tính toán các giá trị về tầm quan trọng
Bước 4: Tạo biểu đồ tầm quan trọng – hiệu suất
Bước 5: Mở rộng IPMA ở cấp độ biến quan sát
Tình huống nghiên cứu minh họa – Phân tích IPMA
Tóm tắt
Câu hỏi ôn tập
Câu hỏi tư duy phản biện
Thuật ngữ
Tài liệu đọc thêm

Chương 4: Mô hình hóa tính không đồng nhất quan sát được
Tổng quan chương
Tính không đồng nhất quan sát được và không đồng nhất không quan sát được
Kiểm định bất biến mô hình đo lường
Bước 1: Bất biến cấu hình
Bước 2: Bất biến thành phần
Bước 3: Tương đương trị trung bình tổng hợp và phương sai
Phân tích đa nhóm
Kiểm định tham số
Kiểm định phi tham số
PLS-MGA
Kiểm định hoán vị
So sánh nhiều hơn hai nhóm
Kiểm định sự khác biệt tổng thể
So sánh theo cặp
Tình huống nghiên cứu minh họa - đánh giá bất biến và phân tích đa nhóm
Tóm tắt
Câu hỏi ôn tập
Câu hỏi tư duy phản biện
Thuật ngữ
Tài liệu đọc thêm


Chương 5: Mô hình hóa tính không đồng nhất không quan sát được
Tổng quan chương
Khám phá tính không đồng nhất không quan sát được trong các mô hình đường dẫn PLS
Bước 1: Chạy thủ tục FIMIX-PLS
Bước 2: Xác định số lượng phân đoạn
Bước 3: Chạy thủ tục PLS-POS
Bước 4: Giải thích cấu trúc phân đoạn tiềm ẩn
Bước 5: Ước lượng các mô hình phân đoạn cụ thể
Tình huống nghiên cứu minh họa - phân tích lớp tiềm ẩn
Bước 1: Chạy thủ tục FIMIX-PLS
Bước 2: Xác định số lượng phân đoạn
Bước 3: Chạy thủ tục PLS-POS
Bước 4: Giải thích cấu trúc phân đoạn tiềm ẩn
Bước 5: Ước lượng các mô hình phân đoạn cụ thể
Tóm tắt
Câu hỏi ôn tập
Câu hỏi tư duy phản biện
Thuật ngữ
Tài liệu đọc thêm
Giải thích thuật ngữ
Tài liệu tham khảo

Citation preview

Advanced Issues in Partial Least Squares Structural Equation Modeling

Joseph F. Hair, Jr.

University ofSouth Alabama, USA

Marko Sarstedt Otto-von-Guericke-University Magdeburg, Germany, and University ofNewcastle, Australia

Christian M. Ringle Hamburg University of Technology, Germany, and University of Newcastle, Australia

Siegfried P. Gudergan University of Newcastle, Australia

($,)SAGE

Los Angeles I London I New Delhi Singapore I Washington DC I Melbourne

Nhu'ng van de nang cao trong mo hinh phudng trinh cau true binh phu'dng toi thi�u rieng phan

Thanh vien tham gia Bien djch: 1. TS. Nguy�n Quang Anh 2. TS. Nguy�n Ngqc Tuyen 3. TS. Ph�m Qufic Luy�n 4. TS. Nguy�n Ngqc Duy Phtrong 5. TS. Nguy�n Thanh Vii 6. TS. Cao Qufic Vift 7. ThS. Huynh Trqng Hi�n

NHA XlJAT BAN TAI CHfNH

Lời giới thiệu Trong 5 nam gan day PLS-SEM dui;,c su di,mg r{mg rai trong cac nghien cuu ve thj tniong, marketing, du lich lu hanh, quan tri chien hiQ'c, M thong thong tin va du li�u l&n (big data). Cac nghien cuu gan day t?p trung nghien cuu vi�c hieu r6 hem va giai thich vai tro cua cac bien s6, m6i quan h� can thi�p ciing nhu ngau nhien giua cac bien s6 ma cac nha nghien cuu quan tam. Sij chu y Ian ban den nhfing van de bat ngl':1 duQ'c phan anh trong nhung khac bi�t lien quan den slj phan lo;;ii cac phan nh6m thu(>c ve con ngtioi, to chtk ho�c moi trtiang. De hieu cac tinh hu6ng bat ngo nhti V?Y doi hoi phai danh gia slj khong dong nhat quan sat duc_;c ho�c khong quan sat dtit each co y nghia sao cho cac ung d1,mg phu hc gia de cac Ian phat hanh tiep theo duc;ic sua chua va c�p nh�t tot hon. Tran tr9ng cam on./. TM. Nhom Bien djch TS. Nguyen Quang Anh

Nqi dung tom tat Leri gi&i thi�u

V

Lcti n6i dau

xiii

Gi&i thi�u ve cac tac gia

xix

ChLrO'ng 1: Tong quan ve SI! phat trien gan day va dang noi len trong PLS-SEM

1

ChLrO'ng 2: Mo hlnh nang cao

39

ChLrO'ng 3: Danh gia mo hlnh nang cao

91

Cha.rang 4: Mo hlnh h6a Unh khong dong nhat quan sat dLrQ'c

139

ChLrO'ng 5: Mo hlnh h6a Unh khong dong nhat khong quan sat dlfO'c

181

Giai thfch thuijt ngfr

221

Tai li�u tham khao

235

Nqi dung chi tie't LO'i giai thieu ... .. ....... . ... . . ................... . ......... ...... .. ....... ... ........ V Lai n6i dau ........................................................................... xiii Giai thieu ve cac tac gia..................................................... xix Chi.fang 1: Tong quan ve slf phat trien gan day va dang noi len trong PLS-SEM ...... . ......... . ...... ......... ... .. .. .. .. 1 T6ng quan chuong .......................................................................... 1 Ngu6n g6c va S\f ti€n tri€n cua mo hinh phuong trinh cftu ". . � . ' ' b'nh true 1 phuong to1 th1eu neng p h�an ....................................... 2 Do lu@g ......................................................................................... 5 . ., , .;; , . ., , ·" Cac b1en khai mym va b1en d�1 d1yn ...........................................5 Cac mo hinh do lu@g ................................................................ 8 lf6c luqng mo hinh ....................................................................... 15 PLS-SEM hay CB-SEM ? ............................................................ 19 Tri€t ly do lu@g ...................................................................... 19 Mvc tieu cfra phan tich............................................................. 22 Cach t6 chuc cac chuong con l �i .................................................. 24 Tinh hu6ng nghien cuu minh h9a ................................................. 27 Mo hinh Danh ti€ng cong ty .................................................... 27 Ph�n m�m PLS-SEM ............................................................... 30 Thi€t l�p m6 hinh trong SmartPLS ...........................................3 1 T6m titt .......................................................................................... 33 Ciiu h6i on t�p ............................................................................... 35 Ciiu h6i tu duy phan bi?n .............................................................. 35 Thu�t ngfr ...................................................................................... 36 Tai li?u d9c them ..........................................................................37 Chl.ft each tiep C?n m6i de kiem dinh gia tri phan bi�t (Henseler, Ringle, & Sarstedt, 2015), • phan tich phan do,;1n theo dinh hu6ng di,t bao de xac dtnh va XU ly sv khong dong nhat khong quan sat du'Q'C (Becker, Rai, Ringle, & Volckner, 2013), • cac d?ng phan tich da nh6m khac nhau (Sarstedt, Henseler, & Ringle, 2011), va xiii

xiv NhQ>ng v�n dE§ nang cao trong PLS-SEM • kiem dinh bat bien bang phucmg phap do bat bien do lu:6'ng theo cach--ket-h tin c�y qua quy trinh kiem dinh - tai kiem djnh la phudng ti?n duy nhat de kiem djnh d9 tin c�y cua cac do luang. Tuy nhien, vi nhung van de da d,;1ng trong vi¢c danh gia d9 tin c�y qua qua trinh kiem djnh - taikiem djnh (vi d1,1, Campbell & Stanley, 1966),

ChlJ'ang 1: Tong quan v€J S1,1' phat trilm gan day va dang n6i len trong PLS-SEM

15

hau het eac nha nghien cuu thuang bo qua danh gia d◊ tin c�y khi lick tinh cac m6 hinh do luang nguyen nhan.

U'OC LU'QNG MO HINH Cac phan truck m6 ta cac lo�i m6 hinh do luang khac nhau va cac bien quan sat cua chung. Cau hoi tiep theo la lam the nao de uoc luc nhat d\nh d6i voi m6 hinh

16

NhO,ng viln di§ nang cao trong PLS-SEM

(Bollen & Davis, 2009; Diamantopoulos & Riefler, 2011). MacCallum va Browne ( l 993}cung voi nhung ngum -khacda--giai quyet chi tiet-cac van de d�c diem ky thu�t CB-SEM nay. Tuy nhien, nhu: Hair, Sarstedt, Ringle, va Mena (2012, trang 420) lu:u y, "[nhung rang bu9c nay thuong mau thu.in voi nhung can nhac ly thuyet va cau hoi d�t ra la li�u thiet ke mo hlnh co nen ht.tang theo ly thuyet hay nguc;1c l.;ti hay khong]': Thay vao do, d.c h9c gia ve CB - SEM da de xuat mo hinh da nguyen nhan va da bien quan sat (MIMIC) (multiple indicators and multiple causes), bao gom ca cac bien quan sat ket qua va bien quan sat nguyen nhan (vi dt.1: Diamantopoulos & Rieffer, 2011; Diamantopoulos, Ridler, & Roth, 2008). Trang khi cac mo hlnh MIMIC cho phep cac nha nghien cuu giai quyet van de nh*n di�n, chung khong vt.tQ't qua duQ'c van de ma cac mo hlnh do h.tong nguyen nhan vai cac bien quan sat nhan qua, khong the hi�n dtiQ'c phU:O'ng sai trong khai ni�m nghien cuu, b 0,30). Doi voi kich ca mau lon va gia tri R2 l6'n, mo hinh Ava mo hinh B tht,ic hi�n tot nhu nhau ve m�t dt,i bao ngoai mfo. Ve d9 chinh xac eac thong so trong mo hinh cau true, mo hinh Acho ket qua tot nhat khi kich thu6'c mau ho�c gia trj R2 di tu nh6 den trung binh. Doi Vo'i eac kich thu6'c mau 16'n hon ho�c gia tri R2 l6'n hon, U:o'C luQ'ng theo mo hinh Ava B khong khac nhau ve d◊ chinh xac cua thong so. Tuy ch9n su d1,1ng cac mo hinh U:6'c luQ'ng khac nhau cho moi khai ni�m nghien cuu cha phep dieu chinh u6'c lu'Q'ng mo hinh phu hQ'p v6'i m1,1c tieu cua nghien cuu. TliO'ng tt,f nhu v�y, tr9ng s6 bien quan sat cua eac do luang khai ni�m nghien cuu nhat dinh cung co the duqc xac dtnh tnio'c (Howell, Breivik, & Wilcox, 2013), do do duy tri st,f 6n dtnh theo thcti gian trong tam quan tr9ng tuong doi cua moi bien quan sat trong slj hinh thanh bien tong hQ'p. M�c du bu6'c nay tqo dieu ki¢n thu�n lQ'i cho slj di�n giai nhat quan trong eac Ian danh gia l�p lqi cua cung m9t mo hinh, nhung tr9ng so co djnh lam can bang bat ky slj khac bi�t nao trong tam quan tn;mg cua moi bien quan sat de tqO thanh bien tong hqp

Chll'O'ng 1: Tf>ng quan v� SI! phat tri§n g§n day va dang n6i len trong PLS-SEM

19

trong mc;it ngu canh Cl;l the. Tuy nhien, vi�c hieu cac trQng s6 cua tung bien quan sat cung cap nhung hieu biet quan trc;mg trong b6i canh CQ. the cua phan tich. Vi d\l, khi do lubng khai ni�m slj hai long d6i v&i dtch V\l, cac tr9ng s6 xac dinh cac bien quan sat rieng le nao c6 tam quan trc;mg d?c bi�t trong vi�c dtnh hinh slj hai long d6i vdi dich V\l- M?c du, trc,mg s6 cua cac bien quan sat don le c6 the khac nhau theo ngu canh, vi tat ca cac bien quan sat deu c6 slj chia se tinh thong nhat cua khai ni�m, y nghfa thljc tien cua khai ni�m nghien cuu (vi dl;l: Howell, Breivik, & Wilcox, 2007) se khac bi�t trong ph�m vi chnh nghfa cua khai ni�m d6.

PLS-SEM HAY CB-SEM? Cac nha nghien cliu tu lau da thua nh�n s\f khac nhau giua PLS­ SEM va CB-SEM, lam noi b�t cac tinh hu6ng Liu tien su dl;lng m9t trong hai phuO'ng phap tren (vi d9.: Joreskog & Wold, 1982). Tuong tlj, nhieu nghien cuu da so sanh th\fc nghi�m slj khac bi�t trong cac udc luc;1ng mo hinh cua CB-SEM so vdi PLS-SEM. Nhung si;t so sanh nay t�p trung vao kha nang cua PLS-SEM de c6 duc;1c nhfi'ng ket qua tuctng tlj nhu CB-SEM. Tuy nhien, PLS-SEM Ci dng rai he1n do tinh san sang sam he1n thong qua phan mem LISREL ke tu cuoi nhung nam 1970. PLS-SEM bat dau phat trien cho den khi ra mat phan mem PLS­ Graph cu.a Wynne Chin vao giua nhung nam 1990. V&i vi¢c phat hanh SmartPLS 2 vao nam 2005, vi�c su di,mg PLS-SEM da tang len theo cap s6 nhan.

• Hieu duanh gia dun� each sudg;� phan mJrri SmartPLS de voe

. ·. 3.

lvc;mg taca9ng b�c haL

TONG QUAN CHVONG Vai stJ phuc t.;ip ngay cang tang cua cac ly thuyet va cac mo hinh nhan qua trong khoa hoc xa h9i, cac nha nghien cuu da su d1,mg ngay cang nhieu cac mo hinh thanh phan thu b?c trong mo hinh phudng trinh cau true binh phucmg toi thieu rieng phan cua ho (PLS-SEM) (vi dl,l: Ringle, Sarstedt, & Straub, 2012). Cac mo hinh thanh phan thu b?c de c?p den m9t khai ni�m c!t:iQ'C do lu'O'ng & nhieu muc d9 khai quat trong m9t mo hinh duong dan PLS. Chinh xac hO'n, cac mo hinh thanh phan thu b?c d.;i.i di�n cho m9t khai ni�m tong quat hem, duQ'c do o muc d9 khai quat cao hdn, dong tht khai ni�m ly thuyet khong phai la ban than n6 dtiQ'c xac dinh la da hticJng ho�c don hticJng. Thay vao d6, m◊t khai ni�m c6 the duqc xac dfnh theo m◊t trong hai each, d.;ii di�n cho cac muc khai quat khac nhau ve ly thuyet (Bollen, 2011). Ve m�t khai ni�m, cac HCM c6 the duc;:tc thiet l�p theo phuong phap tiep c�n tu du&i len (quy n.;tp) ho�c tu tren xuong (suy di�n) (vi dl,l: Johnson va c(mg si.;i, 2011). Trong phuong phap tiep c�n tu du&i len, m◊t s6 bien tiem fo duc;:tc ket hc;,p thanh m9t khai ni�m dcm le, truu ttic;:tng hon. Nguqc l.;ti, trong phuong phap tiep c�n tu tren xuong, m(>t khai ni�m truu tuqng hon dtiQ'c dtnh nghia de bao gom m(>t s6 thanh phan, nhu tn:tang hQ'p trong vi dl,l ve si;i hai long cua khach hang dtiQ'c mo ta o tren (Tu li�u 2.1). M�c du thuang xuyen dtiQ'C SU dl,lng trong nghien cuu tht,tc nghi�m trong m(>t no hjc de giam d◊ phuc t.;tp cua mo hinh, chung toi khong khuyen b.;i.n chi tom tat thong tin trong m◊t khai ni�m truu tu'Q'ng hon. Vi�c thiet l�p m(>t HCM trong PLS-SEM luon lien quan den vi�c mat thong tin do de tac d(>ng gian tiep giua de HOC va (de) khai ni�m tieu chi thong qua HOC moi dung trljc tiep giua cac HOC va (de) khai ni�m tieu chi nay. Tuy nhien, PLS-SEM cho phep uoc luQ'ng tat ca d.c m6i quan M trong m9t m.;ing lti&i danh nghia r¢ng hon cua khai ni�m nghien cuu (nghia la khong c6 HOC) ma khong lam mat thong tin. Do d6, khi ly thuyet cau true ho trQ' slj bao gom m(>t so luQ'ng l&n de khai ni�m nghien cuu, m�t khac, co the dtiQ'c t6m tat trong m(>t HOC, vi�c chung minh slj xem xet chung cua chung du&i d.;ing m9t HCM tren co so phan tich m◊t mo hinh la khong du. Thay vao d6, d.c HCM bat nguon tu tren xu6ng cung cap cho de nha nghien cuu nhung hieu biet b6 sung ve tac d9ng cua cac thanh phan khac nhau duQ'c gan vao trong mt so LOC C\l the d�i di�n cho cac thanh phan C\l the hon t�o thanh khai ni¢m chung (Becker, Klein, & Wetzels, 2012; Edwards, 2001; Wetzels, Odekerken-Schroder, & van Oppen, 2009). Lo.;ti mo hinh nay cung duqc gQi la mo hinh thu tMp - collect model. HCM trong Tu li�u 2.1 co m6i quan h� hinh thanh tu cac LOC denHOC, d�i di�n cho moi dong gop tudng doi cua LOC de hinh thanh nen HOC. Tuy nhien, neu ho.;tt d(mg khac nhau, cac moi quan h? nay cung c6 the dtiQ'C mo hinh h6a theo hu6'ng nguqc l.;ti vai cac LOC phan anh HOC. M(>t d�c diem ky thu�t d.;tng nguyen nhan la phu hqp khi dinh nghia ho�t d◊ng cua bien khai ni¢m gQ'i y rang m◊t st)'. thay doi trong gia tri cua LOC, vi d\l, do thay doi trong danh gia cua nguc1i tra loi ve d�c diem duQ'c nam bat boi LOC thay doi gia tri cua HOC. Tudng tl,i nhu cac bien quan sat trong cac mo hinh do luang nguyen nhan, LOC khong can phai, nhung co the, tudng quan khi chung khong d.;ti di�n cho de bieu hi�n c1,1. the cuaHOC. Thay vao do, d�c diem cua mo hinh ket qua la thich hqp khi co m9t khai ni¢m khai quat, tong quat hdn ma khai ni�m nay giai thich cac moi tudng quan giua cac LOC nhu trong Tu li�u 2.2. Do do, can c6 moi tlfdng quan dang ke giffa cac LOC - tlidng ttj vai cac mo hlnh do h.iang ket qua - duqc gia dinh la do HOC t.;to ra. Nghia la, HOC la nguyen nhan gia dinh giai thich cho moi tudng quan giua cac LOC. Ngoai moi quan h� giffa HOC va cac LOC, cac HCM co the duqc mo ta tren cd so d�c diem ky thu�t cua cac mo hinh do lut khai ni�m de1n bien, b tu khing djnh Phudng phap CTA-PLS duqc th\,ic hi�n trong phan mem SmartPLS 3, t.;io dieu ki�n thu�n lqi cho vi�c su di,mg n6 m9t each ddn gian. Lu'u y rang SmartPLS cung cho phep ch.;iy CTA-PLS tren ca hai bien tie'm an do luong ket qua va nguyen nhan. Trong ca hai tru'cmg hqp, gia thuyet khong (null) gia dtnh mo hinh do luong ket qua khi tien hanh kiem dtnh thong ke. Ket qua CTA-PLS ung M ho�c thach thuc mo hinh do luang ket qua hay nguyen nhan da ch9n. Tuy nhien, vi nhung ly do duqc neu 6 tren, CTA-PLS trong SrnartPLS chi bao gom cac bien tiern fo c6 bon bien quan sat ho�c nhieu hdn. Minh h9a cua chung ta ve CTA-PLS d\ta tren mo hinh danh tieng cong ty, c6 ba bien tiem an v&i it nhat b6n bien quan sat cho moi bien tiem an: CSOR, PERFva QUAL. De Mt dau phan tich, chung ta can phai kiem tra xem cac bien quan sat cho moi mo hinh do c6 m6i tue1ng quan rat gan bang 0. Trong tru'ong hqp d6, tetrad se theo dtnh nghfa bang Ova phan tich tr& nen vo nghfa. De c6 du'qc cac moi tue1ng quan giua cac bien quan sat, hay dieu hu&ng den Corporate Reputation - Advanced PLS­ SEM Book trong Project Explorer va nhap dup chuLS Algorithm. Gifi lc:1i cac thiet l�p m�c dtnh (tik la, se1 do tr9ng s6 du'ong clan) nhti du'Q'C mo ta trong Hair va c9ng S\i (2017) va nhap vao Start Cakulation. Sau khi hoan thanh cac tfnh toan, bao cao ket qua se W d9ng mo ra. Khi bc:1n nhap vao Indicator Data (Correlations) trong Base Data o phia du&i ben phai cua bao cao, SmartPLS se hien tht tat ca cac moi tu'ong quan cua bien quan sat. Bay gia b.;in co the kiem tra xem cac tu'O'ng quan giua cac bien quan sat cua cac khai ni�m CSOR, PERF va QUAL co khac hoan toan v&i O hay khong. De co each nhin tong quan tot hdn, b.;in cung c6 the sao chep va clan cac moi tu'e1ng quan vao phan mem bang tinh nhu Microsoft Excel bang each nhap vao Copy to Clipboard (tuc la, Excel Format) phia tren bang ket qua. Ket qua cho thay cac bien quan sat c6 moi tue1ng quan nho nhat la 0,406 doi v&i CSOR, 0,261 d6i v6i PERFva 0,321 doi v6i QUAL (Tu li�u 3.6). Cac gia tri ro rang khac bi�t v&i so 0, vi V?Y chung ta co the tiep tl)C thtjc hi�n CTA-PLS. Neu nghi nga, b�n cung c6 the ch.;iy m9t phan tich tue1ng quan rieng bi�t bang each su diJng cac chtidng trlnh phan mem thong

102

NhQ>ng van a� nang cao trong PLS-SEM

ke nhu IBM SPSS Statistics, Stata ho�c Statistica. Bay gio chung ta c6 the tiep tJJ.�-y_t hie, hay su di.mg hi�u chinh Bonferroni de giai thich cho van de da kiem djnh. • De kiem djnh muc y nghia thong ke, chi:;iy CTA-PLS cho m(>t so lut mo hinh do luong nguyen nhan. Ngut thang do khoang each deu nhau. Tuy nhien, cac bien quan sat dtic;tc do tren thang do danh nghfa khong the duqc su d\mg trong IPMA. Trang m9t thang do danh nghia, vi�c gan cac s6 cha cac d�c tinh doi tuc;tng nhat djnh c6 the hoan doi, bieu dien bat ky st;i thay d6i thang do tuy y nao. Thu hai, vi�c ma h6a tat ca eac bien quan sat phai c6 cung m9t khuynh hu&ng do luc do ltidng nguyen nhan hay ket qua. IPMA xay di;ing tren cac tr9ng so ngoai - dung hem, chat luc;,ng cam nh�n (QUAL) co tam quan tr9ng l&n nhat doi v&i CUSL so v&i ha khai ni�m ngo�i sinh khac la ATTR, CSOR va PERF. Do d6, cac ho�t d(mg quan ly ho�c chinh sach uu tien cai thi�n CUSA va LIKE, co tM d�t duc;,c bang each t�p trung vao bien ngo�i sinh QUAL. Vi?c giai quyet QUAL d�c bi?t htia h�n vi bien nghien cuu nay c6 m(>t mo hinh do lucmg nguyen nhan, trc;>ng s6 bien quan sat cua n6 cho biet khia c�h nao la quan trc,mg nhat de cai thi�n chat luc;mg cam nMn cua nguai tra lai.

Chll'ang 3: Danh gia Mo hlnh nang cao

131

Importance.Performance· Map

100

8D 8D

•

70 00

♦

..

CUSL l50 40 30 20 10

.

a+--�--�-�--�-��-��-��---" 0.00.

0,05

0.10

D.15

0.20

0ltl

ra!aiei,0.30

0.35

0.40.

0.45

.0.110

0.511

Q,00'

■ ATTR ■ COl,fl A CS0R t CUSA • Ui sinh trong mo hinh duang dan PLS (Tu li�u 3.22), ket qua IPMA cho thay gia tri hi�u suat cua moi bien tiem an (Tu Mu 3.28); Thay vi hien thi h� so tai ho�c tr9ng so ngoai chuan h6a (Tu li�u 3.22), ket qua IPMA cho thay tr9ng so ngoai khong chuan h6a va duQ'c thay doi each tinh cua cac mo hinh do luang, bat ke chung co d�ng nguyen nhan hay ket qua (Tu li�u 3.28). De c6 them thong tin Cl,l the ve each tang hi�u suat cua cac bien nghien cuu, d�c bi�t la cua QUAL, cac phan tich sau day t�p trung vao cap de;, bien quan sat (Buoc 5). Luu y mc;,t Ian nua rang m(>t IPMA & cap d(> bien quan sat la c6 the bat ke thong so ky thu�t mo hinh do luang cua bien tac d{mg. Tuy nhien, m(>t phan tich bien quan sat lien quan d�c bi�t huu kh trong cac thiet l�p mo hinh do luang nguyen nhan. Khi di den Quality Criteria ➔ Importance-Performance Map [CUSL] (indicators, unstandardized effects) trong bao cao ket qua , SmartPLS cho thay bieu do tam quan tr9ng - hi�u suat cua cac bien quan sat nhu duqc hien thi trong Tu li�u 3.29. Tuy nhien, vi�c hien thi tat ca cac bien quan sat nay khong cung cap huong dan huu ich de xac dinh cac net d�c tn.ing can du(Jc giai quyet de cai thi�n long trung thanh cua khach hang.

Chll'ang 3: oanh gia Mo hlnh nang cao

133

Vi ly do nay, chung ta chuyen stj chu y cua chung ta ve cac bien nghien cuu duQ'c do lubng theo nguyen nhan trong mo hinh dubng clan PLS vi chung d'C dieu chinh theo Bonferroni cho cac bo tu khong thua cua tat ca cac

136

NhCmg van di§ nang cao trong PLS-SEM mo hinh do luong voi hon bien quan sat ho�c nhieu hem. Dva �rretTTihi'lngic€nJmrrray,-� co the'--quyet dtnh li¢u m(>t-b(>tu tetrad khong thua coy nghia thong ke hay khong (tuc la, li¢u no co tri¢t tieu hay khong). Qua do, SmartPLS cung cap mc;,t phuO'ng ti¢n dO'n gian kiem dinh thi;ic nghi�m phucmg thuc cua mo hinh do luong. • Hieu ro gia tri cua phan tich bieu do tam quan tr tu tri�t tieu

TAI Ll�U OQC THEM Bollen, K. A., & Ting, K.-F. (2000). A tetrad test for causal indicators. Psychological Methods, 5, 3-22. Gudergan, S. P., Ringle, C. M., Wende, S., & Will, A. (2008). Confirmatory tetrad analysis in PLS path modeling. Journal of Business Research, 61, 1238-1249. Hock, C., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2010). Management of multipurpose stadiums: Importance and performance measurement of service interfaces. International Journal of Services Technolog y and Management, 14,188-207 . Mikulic, J., Prebefac, D., & Dabic, M. (2016). Importance-performance analysis: Common misuse of a popular technique. International Journal of Market Research, 58, 775-778. Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2016). Gain more insight from your PLS­ SEM results: The importance-performance map analysis. Industrial Management & Data Systems, 116, 1865-1886. Schloderer, M. P., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2014). The relevance of reputation in the nonprofit sector: The moderating effect of sociodemographic characteristics. International Journal of Nonprofit and Voluntary Sector Marketing, 19,110-126.

CHUONG 4

Mo hinh h6a khong dOng nh8t quan sat du'f:fc

,'l

TONG QUAN CHVONG

Cac m6i quan M trong cac mo hinh duong clan PLS ng1,1 y rang cac bien tiem an ngo.;ii sinh giai thich cac bien tiem an rn;,i sinh ma khong c6 bat ky anh hu&ng M thong nao cua cac bien khac. Tuy nhien, trong nhieu trucmg ht minh h9a ve danh gia tinh bat bien mo hinh do lubng bang each su di,mg thu tl,lc MICOM va phan tich da nhom PLS. TINH KHONG ooNG NHAT QUAN sAT olfQc OONG NHAT KHONG QUAN SAT Olf(JC

vA

KHONG

Cac ung dl,lng cua PLS-SEM thuang phan tich toan b(> du li¢u, ngtJ. y gia thiet rang du li�u goc tu m