Lập mô hình phương trình cấu trúc SEM

Phần này tóm tắt ngắn gọn và không thiên về đặc tính kỹ thuật của các vấn đề căn bản có liên quan trong SEM, bao gồm các vấn đề ước lượng, thích hợp mô hình, và các giả thiết thống kê. SEM (Structural Equation Modelling) là một kỹ thuật mô hình thống kê rất tổng quát, được sử dụng rộng rãi trong khoa học nghiên cứu hành vi.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Lập mô hình phương trình cấu trúc SEM Lập mô hình phương trình cấu trúc SEMPhần này tóm tắt ngắn gọn và không thiên về đặc tính kỹ thuật của các vấn đề căn bản cóliên quan trong SEM, bao gồm các vấn đề ước lượng, thích hợp mô hình, và các giả thiếtthống kê.SEM (Structural Equation Modelling) là một kỹ thuật mô hình thống kê rất tổng quát,được sử dụng rộng rãi trong khoa học nghiên cứu hành vi. Nó có thể được xem là sự kếthợp của phân tích nhân tố và hồi quy hay phân tích đường dẫn. Sự quan tâm trong SEMthường là vào các kiến trúc lý thuyết, được trình bày bởi các nhân tố ngầm. Các quan hệgiữa các kiến trúc lý thuyết được trình bày bởi các hệ số hồi quy hay hệ số đường dẫngiữa các nhân tố. SEM ám chỉ 1 cấu trúc của các hiệp tương quan (covariances) giữa cácbiến được quan sát, các quan hệ này cho ra một tên khác là mô hình hóa cấu trúc hiệptương quan (covariance structure modeling). Tuy nhiên, mô hình có thể được mở rộngthêm bao gồm trung bình của các biến quan sát được hoặc các nhân tố trong mô hình, làmcho tên mô hình hóa cấu trúc hiệp tương quan ít chính xác. Nhiều nhà nghiên cứu chỉ đơngiản nghĩ mô hình loại này là “các mô hình Lisrel,” điều này cũng ít chính xác. LISRELlà chữ viết tắt của Linear Structural RELations (các quan hệ cấu trúc tuyến tính), và tênnày được Jưreskog sử dụng cho một trong những chương trình SEM đầu tiên thông dụngnhất. Các mô hình phương trình cấu trúc ngày nay không nhất thiết phải tuyến tính, vàkhả năng mở rộng của SEM xa hơn phương trình Lisrel ban đầu. Ví dụ, Browne (1993)thảo luận khả năng làm thích hợp các đường cong phi tuyến.SEM cung cấp một khung thuận tiện và rất tổng quát cho các phân tích thống kê bao gồmcác thủ tục đa biến truyền thống, ví dụ các trường hợp đặc biệt là phân tích nhân tố, phântích hồi quy, phân tích phân biệt, và tương quan canonical. SEM thường được minh họabằng biểu đồ đường dẫn. Phương trình thống kê này thường được trình bày trong một hệphương trình ma trận. Trong đầu thập niên 70, khi kỹ thuật này được giới thiệu lần đầutrong nghiên cứu xã hội và nghiên cứu hành vi, phần mềm thường yêu cầu cài đặt chỉ rõmô hình theo điều kiện của những ma trận này. Do đó, các nhà nghiên cứu đã phải lọcviệc trình bày ma trận từ biểu đồ đường dẫn, và cung cấp phần mềm với 1 chuỗi ma trậncho các tập hợp tham số khác nhau, như là hệ số nhân tố và các hệ số hồi quy. Các phầnmềm được phát triển gần đây cho phép các nhà nghiên cứu chỉ định trực tiếp mô hìnhnhư là 1 biểu đồ đường dẫn. Việc này hiệu quả với các vấn đề đơn giản, nhưng có thể gâymệt mỏi đối với các mô hình có tính phức tạp hơn. Vì lý do này, phần mềm SEM hiện tạicũng vẫn hỗ trợ các đặc tính kỹ thuật của mô hình loại câu lệnh-hay ma trận.Path analysis (phân tích đường xu hướng) là kỹ thuật thống kê dùng để kiểm tra quan hệnhân quả giữa hai hay nhiều biến. Dựa trên hệ thống phương trình tuyến tính.Path analysis là thành phần phụ của SEM, một thủ tục đa biến mà theo định nghĩa củaUllman (1996), “cho phép kiểm tra một tập quan hệ giữa một hay nhiều biến độc lập,hoặc là liên tục hoặc là rời rạc, và một hay nhiều biến phụ thuộc, hoặc là liên tục hoặc làrời rạc.” SEM liên quan đến các biến đo lường được (measured variable) và các biếnngầm (latent variable). Một measured variable là một biến có thể được quan sát trực tiếpvà được đo lường. Biến đo lường được cũng được biết đến như biến quan sát được(observed variable), biến chỉ báo hay biến biểu thị (indicator or manifest variables). Mộtlatent variable là một biến không thể được quan sát trực tiếp và phải được suy ra từmeasured variable. Latent variables được ám chỉ bởi hiệp tương quan (covariances) giữahai hay nhiều measured variables. Chúng cũng được biết đến như là các nhân tố (nghĩa là,phân tích nhân tố), các biến kiến trúc hay các biến không quan sát được (constructs orunobserved variables). SEM là sự kết hợp giữa hồi quy đa biến và phân tích nhân tố. Pathanalysis chỉ liên quan đến các biến đo lường (measured variables).CÁC THÀNH PHẦN CỦA SEMCó hai thành phần: mô hình đo lường (measurementmodel) và mô hình cấu trúc (structural model).+ Measurement model: liên quan đến quan hệ giữa measured variables và latentvariables.+ Structural model: chỉ liên quan đến các quan hệ giữa các latent variables mà thôi.Ký hiệu trong SEM:- Các biến đo lường được: hình chữ nhật hay vuông- Các biến ngầm: elíp hay hình tròn- Các khoản sai số: (“nhiễu” của các biến ngầm) được đưa vào biểu đồ SEM, đại diện bởi“E’s” cho các biến đo lường và “D’s” cho các biến ngầm. Các khoản sai số đại diệnphương sai phần dư trong các biến không được tính cho các đường dẫn (pathways) đượcgiả thiết trong mô hình.Tham số của SEM:- Là các biến, hệ số hồi quy và hiệp tương quan giữa các biến.- Phương sai có thể được chỉ ra bằng mũi tên hai đầu kết thúc tại cùng một biến, hoặc đơngiản hơn, ký hiệu bằng số trong hộp vẽ biến hay cung tròn.- Các hệ số hồi quy được trình bày dọc theo mũi tên một chiều chỉ ra đ ...