Bài giảng thực hành SPSS: kiểm định các dạng mô hình nghiên cứu - Bài 2

Bài 2: Kiểm định Mô hình nghiên cứu
Giới thiệu:
Bài thứ 1 đã hoàn thành việc đánh giá độ tin cậy và giá trị của các thang đo có trong mô hình nghiên cứu. Bài thứ 2 này tiếp nối bài 1. Kết quả của bài 1 chính là đầu vào của bài 2. Ở bài giảng này, Tôi tiếp tục kiểm định mô hình theo 2 nội dung sau:
1. Kiểm định mô hình với kỹ thuật Hồi qui đơn và Hồi qui bội
2. Kiểm định mô hình phức tạp hơn khi xem xét vai trò của các biến trung gian, điều tiết và kiểm soát
Nội dung 1 thường được các học viên cao học sử dụng; nội dung 2 thường được các nghiên cứu sinh sử dụng trong luận án và các bài báo khoa học

Kết thúc bài 1, ta có mô hình nghiên cứu mới cần được kiểm định như sau:



I. Kiểm định mô hình: Các biến nghiên cứu sau khi đánh giá độ tin cậy và giá trị được gom lại theo qui tắc lấy biến trung bình để sử dụng cho các phân tích tiếp theo. Để kiểm định mô hình nghiên cứu, phương pháp phân tích tương quan giữa các biến được xem xét để đánh giá mối tương quan tuyến tính giữa các cặp biến, đồng thời qua bảng hệ số tương quan, hiện tượng đa cộng tuyến cũng có thể được cân nhắc xem xét.
a. Phân tích tương quan

Bảng hệ số tương quan cho thấy các biến độc lập đều có tương quan với biến phụ thuộc ở mức ý nghĩa p < 0.001

Bảng 3: Hệ số tương quan
	SAT	COM	QWL	FAIR	CSRenv	CSRcus
SAT	1	.574	.424	.610	.416	.402
COM		1	.456	.422	.450	.367
QWL			1	.345	.303	.239
FAIR				1	.441	.450
CSRenv					1	.445
CSRcus						1
Các biến có tương quan ở p < 0.001 N=230

  (*) Các bạn cần nhận xét thêm ở bảng này, các biến độc lập có quan hệ với nhau hay không? nếu có, nghi ngờ hiện tượng đa cộng tuyến có thể xảy ra.
b. Phân tích Hồi qui 

Để kiểm định mô hình nghiên cứu đề xuất, 2 mô hình hồi qui được ước lượng như sau:

-         Mô hình hồi qui (1)

E(COM)= b₀+b₁CSRcus+ b₂CSRenv+b₃QWL+b₄FAIR 
Kết quả hồi qui cho thấy mô hình hồi qui 1 có R² = 0.354, tức là 35.5 % biến thiên của biến phụ thuộc COM được giải thích bởi biến thiên của các biến CSRcus, CSRenv, QWL và FAIR. Bảng trọng số hồi qui đã chuẩn hóa cho thấy biến QWL có tác động mạnh nhất đến COM (0.301, p< 0.001), kế đó là các biến CSRenv và biến FAIR, riêng tác động của biến CSRcus lên COM không có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.  
Các kết quả kiểm tra các giả định của hồi qui như đa cộng tuyến, hiện tượng phương sai thay đổi, mối quan hệ ngẫu nhiên giữa phần dư và phần ước lượng cũng như phân phối chuẩn của sai số đều đạt yêu cầu

Bảng 4a Tóm tắt mô hình
Mô hình	R	R bp	R bp hiệu chỉnh	Sai lệch chuẩn SE
1	0.595	0.354	0.343	1.0391
Biến độc lập : FAIR, QWL, CSRcus, CSRenv
Biến phụ thuộc: COM

  

Bảng 4b ANOVA
Biến thiên		SS	df	MS	F	Sig.
1	Hồi qui	133.294	4	33.323	30.863	.000
	Phần dư	242.939	225	1.080
	Tổng	376.232	229

Các bạn cần nhận xét thêm về bảng 4b khi thực hiện nghiên cứu hoàn chỉnh.

Bảng 4c: Trọng số hồi qui
Mô hình		Trọng số hồi qui chưa chuẩn hóa		Trọng số hồi qui đã chuẩn hóa	t	Sig.	Đa cộng tuyến
		B	Std. Error	Beta			T	VIF
1	Hằng số HQ	0.442	0.396		1.116	0.266
	CSRcus	0.126	0.068	0.117	1.857	0.065	0.720	1.389
	CSRenv	0.270	0.073	0.235	3.706	0.000	0.711	1.406
	QWL	0.276	0.053	0.301	5.183	0.000	0.851	1.175
	FAIR	0.156	0.062	0.161	2.501	0.013	0.689	1.451
Biến phụ thuộc: COM

-         Mô hình hồi qui (2) - Hồi qui đơn (COM tác động lên SAT)

E(SAT)= b₀+b₁COM 

Mô hình hồi qui thứ 2 xem xét mối quan hệ giữa COM và SAT. Kết quả bảng 5a,b,c cho thấy R² của mô hình 2 bằng 0.329. Trọng số hồi qui chuẩn hóa (0.574) có ý nghĩa thống kê < 0.001.  
Như vậy, toàn bộ mô hình có hệ số phù hợp tổng hợp

Bảng 5a : Tóm tắt mô hình
Mô hình	R	R bp	R bp hiệu chỉnh	Sai lệch chuẩn SE
2	0.574	0.329	0.327	1.13709
Biến độc lập : COM
Biến phụ thuộc: SAT

  Bảng 5b:  ANOVA

Biến thiên		SS	df	MS	F	Sig.
2	Hồi qui	144.856	1	144.856	112.033	.000
	Phần dư	294.798	228	1.293
	Tổng	439.654	229
Biến phụ thuộc: SAT

 

Bảng 5c:  Trọng số hồi qui
Mô hình		Trọng số hồi qui chưa chuẩn hóa		Trọng số hồi qui đã chuẩn hóa	t	Sig.
		B	Std. Error	Beta
2	Hằng số HQ	1.888	0.277		6.826	0.000
	COM	0.620	0.059	0.574	10.585	0.000
Biến phụ thuộc: SAT

II.  Đánh giá biến trung gian, điều tiết, kiểm soát

a. Biến trung gian

Trong phần này, tôi xem xét mô hình mối quan hệ giữa CSRenv vào SAT với giả thuyết biến COM là biến trung gian.  

Mô hình có dạng và kết quả hồi qui chưa chuẩn hóa như sau:
 

Khi không có sự hiện diện của biến trung gian COM, kết quả hồi qui giữa CSRenv và SAT: β1 = 0.515 (se = 0.075, p < 0.001)

Như vậy, sự hiện diện của biến trung gian COM đã làm giảm tác động của biến độc lập CSRenv đến biến phụ thuộc SAT (β1 = 0.515 > β1M = 0.245)

Để kiểm định sự khác biệt của hai trọng số hồi qui này, Freedman&Schatzkin (1992, trích từ Nguyễn, 2013, trang 590) đề nghị giá trị thống kê kiểm định theo công thức: 

Trong đó: n = 230,

: sai lệch chuẩn của ước lượng β1;

: sai lệch chuẩn của ước lượng β1M; 

: hệ số tương quan bình phương của biến độc lập và biến trung gian.

Từ công thức trên, giá trị kiểm định t: ( t sau khi tính toán = 7.83)

So sánh giá trị này với t tra bảng phân phối t(0.025, 228)= 2.26, kết quả cho thấy sự khác biệt có ý nghĩa thống kê ở mức 5% cho cả hai phía.

Như vậy, biến độc lập CSRenv vừa tác động trực tiếp, vừa tác động gián tiếp thông qua biến COM vào biến SAT.

Tác động tổng β_T = β_1M + β₂* β₃

                               = 0.245+ 0.515*0.524

                              = 0.514

    b.  Biến điều tiết (Xem xét vai trò điều tiết của biến định tính)

Trong mô hình nghiên cứu đề xuất, Tôi xem xét vai trò điều tiết của biến giới tính (biến định tính) đối với tác động của biến COM (biến độc lập) lên biến SAT (biến phụ thuộc). Biến giới tính được chia làm hai nhóm (1: nhóm Nam và 2: nhóm Nữ). 

Bảng 6a: Vai trò điều tiết của giới tính

 

Biến độc lập --> Biến phụ thuộc	Nhóm Nam				Nhóm Nữ
	Trọng số HQ chưa chuẩn hóa		t	Sig.	Trọng số HQ chưa chuẩn hóa		t	Sig.
	B	Std. Error			B	Std. Error
COM à SAT	0.35	0.13	2.68	0.01	0.71	0.06	11.19	0.00

Bảng 6b: Kết quả Anova cho mô hình G, A, B

	Biến thiên	df	Trung bình biến thiên	F	Sig.
Mô  hình G (cả hai nhóm)
Hồi qui SSr	144.856	1	144.856	112.033	.000
Phần dư SSe	294.798	228	1.293
Tổng	439.654	229
Mô  hình A ( nhóm Nam)
Hồi qui SSr	11.185	1	11.185	7.188	.010
Phần dư SSe	91.815	59	1.556
Tổng	103.001	60
Mô  hình B ( nhóm Nữ)
Hồi qui SSr	143.646	1	143.646	125.212	.000
Phần dư SSe	191.586	167	1.147
Tổng	335.232	168

  

= 1.147/1.156= 0.737 < F tra bảng (5%, 167, 59) =1.4

Giá trị F này có mức ý nghĩa p > 0.05, do đó giả định phương sai của sai số trong hai mẫu Nam và mẫu Nữ như nhau được chấp nhận. Vì vậy, dùng tiếp kiểm định Chow để kiểm định sự khác biệt của hai mô hình A (nhóm Nam) và B (nhóm Nữ) (Nguyễn, 2013, trang 600):

= 4.54 > F tra bảng (0.05, 2,226) = 3.04

      Kiểm định F có ý nghĩa thống kê. Do đó, mô hình tác động của COM vào SAT cho nhóm Nam và nhóm Nữ khác nhau.

Như vậy, biến giới tính là biến điều tiết theo nhóm.
c.  Biến điều tiết (xem xét vai trò điều tiết hỗn hợp của biến định lượng)

Mô hình nghiên cứu của nhóm xem xét vai trò điều tiết hỗn hợp của biến định lượng QWL vào mối quan hệ giữa COM và SAT. Để kiểm định vai trò điều tiết hỗn hợp của QWL, ba mô hình M1, M2, M3 sau đây được ước lượng với phương pháp bình phương bé nhất (OLS):
 

Biến hỗ tương COMQWL được tính bằng cách lấy biến chuẩn trung bình của biến COM và biến QWL để tránh hiện tượng đa cộng tuyến (theo Cronbach, 1987 trích từ Nguyễn, 2013, trang 612).
Kết quả cho thấy, khi so sánh mô hình M2 và M1, mức thay đổi ΔRbp có ý nghĩa ở mức 5%. Thêm vào đó, trọng số hồi qui QWL (B = 0.203, sig< 0.05). Như vậy biến QWL làm chức năng của 1 biến độc lập. Khi so sánh M3 và M2, mức thay đổi ΔRbp của Rbp không có ý nghĩa thống kê. Trọng số hồi qui của biến COMQWL cũng không có ý nghĩa thống kê (sig = 0.388 > 5%). Do đó, biến QWL không làm chức năng điều tiết hỗn hợp.

Bảng 7: Kết quả hồi qui thứ bậc: biến điều tiết hỗn hợp QWL  

Mô hình		R	R bp	R bp hiệu chỉnh	SE
							ΔR bp		ΔF		df1			df2		Sig.Δ F
M1		0.574	0.329	0.327	1.13709		0.329		112.033		1			228		0.000
M2		0.602	0.363	0.357	1.11101		0.033		11.828		1			227		0.001
M3		0.604	0.365	0.356	1.11163		0.002		0.748		1			226		0.388
Mô hình					Trọng số hồi qui chưa chuẩn hóa			Trọng số hồi qui đã chuẩn hóa		t		p	Đa cộng tuyến
					B	se		β					T		VIF
M1	Hằng số				1.888	0.277				6.83		0.000
	COM-Cam kết của nhân viên				0.620	0.059		0.574		10.58		0.000	1.00		1.000
M2	Hằng số				1.366	0.310				4.41		0.000
	COM- Cam kết của nhân viên				0.520	0.064		0.481		8.07		0.000	0.79		1.263
	QWL- Chất lượng sống trong công việc				0.203	0.059		0.205		3.44		0.001	0.79		1.263
M3	Hằng số				1.469	0.332				4.42		0.000
	COM- Cam kết của nhân viên				0.520	0.064		0.481		8.07		0.000	0.79		1.263
	QWL - Chất lượng sống trong công việc				0.187	0.062		0.188		3.00		0.003	0.72		1.394
	ZtbCOMQWL - Cam kết của nhân viên*Chất lượng sống trong công việc				-0.030	0.035		-0.049		-0.86		0.388	0.88		1.130
Biến phụ thuộc: SAT ( Sự hài lòng của nhân viên)

d. Biến kiểm soát

Biến kiểm soát trong mô hình nghiên cứu gồm 2 biến định tính. Biến thứ nhất là biến nhóm tuổi, biến này có 2 giá trị mã hóa( 1: nhóm tuổi <=30; 2: nhóm tuổi >30). Biến thứ 2 là biến loại hình doanh nghiệp, biến này được mã hóa ban đầu gồm: 1 – loại hình doanh nghiệp sản xuất sản phẩm, 2 – dịch vụ và 3 – vừa sản xuất sản phẩm vừa kinh doanh dịch vụ. Mô hình hồi qui thứ bậc cho các biến kiểm soát được viết như sau:

C₁: biến kiểm soát nhóm tuổi

C₂, C₃: biến kiểm soát loại hình doanh nghiệp

Mã dummy được sử dụng cho mỗi biến trước khi thực hiện phân tích hồi qui với C₁ (1 <= 30 tuổi, 0 > 30 tuổi); C₂ (1 = LHDN Sản phẩm, 0 = dịch vụ, 0 = cả hai); C₃ (0 = Sản phẩm, 1= LHDN Dịch vụ, 0 = Cả hai).
Kết qủa bảng 8 cho thấy các biến kiểm soát đều không có ý nghĩa thống kê, điều này có nghĩa là các biến kiểm soát không giải thích sự biến thiên của mối quan hệ giữa cam kết của các nhân viên trong doanh nghiệp với sự hài lòng của họ đối với công ty.

Bảng 8: Kết quả hồi qui thứ bậc: biến kiểm soát

Mô hình	R		R bp	R bp hiệu chỉnh		SE
								ΔR bp		ΔF		df1		df2		p.Δ F
M1	0.329		0.327	1.137		0.329		112.033		1.000		228.000		0.000		0.329
M2	0.341		0.329	1.135		0.011		1.299		3.000		225.000		0.275		0.341
Mô hình					Trọng số hồi qui chưa chuẩn hóa				Trọng số hồi qui đã chuẩn hóa		t		Sig.		Đa cộng tuyến
					B		se		Beta						T		VIF
M1		Hằng số			1.888		0.277				6.826		0.000
		COM- Cam kết của nhân viên			0.620		0.059		0.574		10.585		0.000		1.000		1.000
M2		Hằng số			2.124		0.306				6.941		0.000
		COM- Cam kết của nhân viên			0.614		0.059		0.568		10.459		0.000		0.992		1.008
		C1 Nhóm tuổi <= 30			-0.266		0.150		-0.096		-1.776		0.077		0.998		1.002
		C2 LHDN-SP			-0.175		0.206		-0.051		-0.848		0.398		0.796		1.256
		C3 LHDN-DV			-0.090		0.169		-0.032		-0.530		0.596		0.796		1.256
Biến phụ thuộc: SAT ( Sự hài lòng của nhân viên)

 Tài liệu tham khảo

Nguyễn Đình Thọ (2013), Giáo trình Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, ấn bản lần 2, TPHCM: NXB Tài chính.

Nguyen TD&Nguyen TTM (2012), Psychological capital, quality of work life and quality of life of marketers: Evidence from Vietnam, Journal of Macromarketing, 32(1), 82 – 90.