Phần 1 tiền xử lý dữ liệu (data prepocessing) phát hiện và xử lý giá trị sai

Phân tích mức độ chính xác về sự hội tụ Hướng dẫn: Thực hiện ước lượng và báo cáo kết quả như sau: 3.2.2.. Phân tích mức ý nghĩa thống kê của từng chỉ báo trong mô hình đo lường cấu tạ

ASSIGNMEN T

(Final)

Thông tin

chung

1

2

Họ và tên:

Mã dữ

liệu:

Yêu cầu

chung:

 Format: Theo trình tự hướng dẫn ở những phần tiếp theo Không tuân thủ

sẽ bị trừ 1 điểm





Nộp trễ theo quy định: 0 điểm Không chấp nhận bất cứ lý

do nào

Xóa tất cả các dòng được tô xám khi hoàn thiện bài

Hình thức đánh

giá:







Nộp bài báo cáo + Thi vấn đáp Bài báo cáo là điều kiện cần để học viên

được dự thi vấn

đáp

Hoàn thành Phần 1, 2, và 3 + Thi vấn đáp đạt yêu cầu về mặt kỹ thuật: 6

điểm

Hoàn thành Phần 1 và Phần 2 của bài viết + Thi vấn đáp đạt yêu cầu về

mặt kỹ thuật + Trả lời tốt các câu hỏi kiến thức phân tích mô hình PLS

-SEM: tối đa 9 điểm

 Hoàn thành Phần 1, Phần 2 + Phần 4 của bài viết + Thi vấn đáp đạt yêu

cầu về mặt kỹ thuật + kiến thức: tối đa 10 điểm

Phần 1 Tiền xử lý dữ liệu

(Data prepocessing)

1

1

.1 Phát hiện và xử lý giá

trị sai

Hướng dẫn: Sử dụng filter của Excel để

phát hiện

Sau đó liệt kê các giá trị bị sai theo mẫu

sau:

Biến

X1

…

Dòng có giá trị sai

2, 4, 7

.2 Phát hiện và xử lý missing

value

Bước 1 Phát

hiện

Hướng dẫn: Sử dụng Filter trong

excel

Sau đó liệt kê các giá trị bị missing theo mẫu

sau:

Biến

X1

Dòng có giá trị missing value

2, 4, 7

…

Bước 2 Xử

lý

Hướng

dẫn:

+

+

Biến định lượng: Thay bằng Mean hoặc

Median

Biến định tính: Thay bằng Mode

(Xử lý cả các giá trị vô lý đã biến thành missing value ở

Mục 1.1)

cấp độ đo lường

 Biến định lượng: Tên biến, loại dữ liệu, nhãn của biến số

(nếu cần

thiết), cấp độ đo

lường

(Không báo cáo ở

đây)

Phần 2 Thống kê mô tả

(Description)

2.1 Thống kê mô tả biến định

tính

Thực hiện theo mẫu:

Position_tid y

Cumulative Percent Frequency Percent

42.0

Valid Percent

42.0 Valid Nhân viên 42

22

42.0

Quản lý cấp cơ sở Quản lý cấp trung Quản lý cấp cao Total

22.0

16.0

22.0

16.0

64.0

80.0 16

20 20.0

Valid N (listwise)

2.3 Phân tích biến định lượng theo biến

định tính

Phân tích tập biến phụ thuộc theo biến định tính Thực hiện

theo mẫu:

Y1 Y2 Y3 Y4 Mean Mean Mean Mean Gender Male 3.3 3.5 3.5 3.7

Female Others

3.4 4.0

3.3 5.0

.5 Phân tích hồi quy đa

biến

Sử dụng Y_Single là biến phụ thuộc, các biến quan sát khác của biến tiềm ẩn

Y là biến độc lập Thực hiện theo mẫu

Model Summary

Adjusted R Square

Std Error of the Estimate Model

1

R R Square

.523 723 a 519 1.1651

a Predictors: (Constant), Y4, Y2, Y1, Y3

ANOVA a

Model

1

Sum of Squares

670.044

df Mean Square

167.511

F Sig.

.000

a Dependent Variable: Y_Single

Phần 3 Phân tích mô hình PLS -SEM

3.1 Tạo dự án phân tích, nhập liệu, xây dựng mô hình đường dẫn đầu tiên.

Hướng

dẫn:





Mô hình đường dẫn đầu tiên được đặt tên là Origin

Tên các biến tiềm ẩn tương ứng với các nhóm biến quan sát (Ví

dụ X1.1,

X1.2, X1.3, … X1.5 đo lường cho X1)





Biến phụ thuộc Y luôn có mô hình đo lường là Formative Các biến tiềm

ẩn khác có mô hình đo lường là Reflective

Các biến tiềm ẩn Xi đều thuộc về biến độc lập và không có mối liên hệ với

nhau Biến M luôn là biến trung gian Y là biến phụ thuộc Các biến Xi

không tác động tới nhau.

 Các biến Xi sẽ tác động tới M và Y M tác động

tới Y

Ví dụ:

3

.2 Phân tích mô hình đo lường cấu tạo

.2.1 Phân tích mức độ chính xác về sự

hội tụ

(i) Vẽ mô hình

Hướng dẫn:

 Vẽ mô hình đường dẫn để thực hiện phân tích “Redundancy” và đặt tên là

Redundancy.





Biến phụ thuộc đặt tên là Y_S Biến độc lập đặt tên là Y_F

Y_S được đo lường bởi Y_Single Y_F được đo lường bởi các biến quan sát Y

còn lại

Ví dụ:

(ii) Phân tích mức độ chính xác về sự

hội tụ

Hướng dẫn: Thực hiện ước lượng và báo cáo kết quả

như sau:

3.2.2 Phân tích mức ý nghĩa thống kê của từng chỉ báo trong

mô hình đo

lường cấu tạo

Hướng dẫn: Thực hiện ược lượng bootstraping (mẫu bằng 5000) và

báo cáo

kết quả sau:

Ghi chú:

Nếu biến số nào không có ý nghĩa thống kê thì phải thực hiện lại phân

tích phía trên sau đó vẽ lại mô hình đường dẫn và đặt tên là

Mod_1

Trong trường hợp loại chỉ báo ra nhưng R không đạt khi phân tích

Redundant analysis” thì vẫn chấp nhận cho sử dụng nhóm chỉ báo

đó cho

+

“

các phân tích tiếp

theo

3.2.3 Phân tích mức độ đa cộng tuyến giữa các

chỉ báo

Hướng dẫn: Sử dụng kết quả Outer Vif của mô hình đo lường

cấu tạo và

báo cáo kết quả như sau:

3

3

.3 Phân tích mô hình đo kết

quả

.3.1 Phân tích mức độ tin cậy của mô hình

đo lường

(i) Phân tích mức độ tin cậy của từng chỉ báo

Hướng dẫn: Trình bày như sau:

Ghi chú: Học viên cần xử lý các factor loading thấp để cải thiện

chất lượng

mô hình Việc cải thiện tốt sẽ được cộng điểm Sau khi loại bỏ các biến số có

factor loading thấp, cần phải vẽ lại mô hình đường dẫn và đặt tên là Mod_3

Sử dụng Mod_3 để thực hiện các phân tích tiếp theo

(ii) Phân tích mức độ tin cậy nhất quán

nội bộ

Hướng dẫn: Sử dụng chỉ báo CR Trình bày như

sau:

3.3.2 Phân tích mức độ chính xác về sự

hội tụ

Hướng dẫn: Sử dụng chỉ báo AVE Trình bày

như sau:

3.3.3 Phân tích mức độ chính xác về sự

phân biệt

(i) Phân tích hệ số tải

chéo

Hướng dẫn: Trình bày hệ số tải chéo ở lần phân tích đầu tiên và

lần phân

tích cuối cùng (sau khi đã loại ra những chỉ báo không đạt yêu cầu) Bảng

này phải được thực hiện trên excel Ví dụ:

Thực hiện lần

đầu:

-0.355

X4 M1

M2 M3

0.639 0.641 0.642

0.13 -0.056

M4 0.809

0.607 0.049 -0.064 -0.078 -0.045 0.003 0.015 -0.146 -0.048 0.402 -0.159 -0.374 -0.257 -0.328 0.122 0.081 0.043 -0.112 0.073 -0.066

-0.085 -0.079 0.589 0.737 0.925 0.776 0.614 0.006 -0.036 0.002 -0.099 -0.015 0.01

-0.746 -0.016 -0.033 0.05

-0.274 -0.255 -0.032 -0.059 0.055 0.011 -0.038 0.103 0.256 0.185 -0.002 0.245 0.8

0.092 0.125 0.01

M5 X1.1 X1.2 X1.3 X1.4 X1.5 X2.1 X2.2 X2.3 X2.4 X2.5 X3.1 X3.2 X3.3 X3.4 X4.1 X4.2 X4.3 X4.4 X4.5

-0.007 -0.038 0.018 -0.016 -0.202 -0.173 -0.156 -0.077 -0.225 -0.197 -0.136 -0.176 -0.12

0.083 0.019 -0.029 0.261 0.391 0.136 -0.795 0.425 0.156 0.114 0.207 0.061 0.018 0.048 0.116 0.025 0.076

0.033 0.013 0.013 0.016 0.004 0.057 0.018 0.008

0.796 0.816 -0.161 -0.053 0.215 0.299 0.075 0.151

0.496 0.059 -0.657 0.292 -0.517

Thực hiện lần

cuối:

Hướng dẫn: Trình bày như

sau:

Đánh giá mức ý nghĩa thống kê của hệ số

HTMT

Hướng dẫn: Sử dụng kiểm định bootstrap và trình bày kết quả

như sau:

3

3

.4 Phân tích mô hình cấu trúc (Inner

model)

.4.1 Phân tích hệ số VIF

Trình bày như

sau:

3.4.2 Phân tích hệ

số R

2

Hướng dẫn: Trình bày như

sau:

3.4.3 Phân tích hệ

số f

2

Trình bày như

sau:

3.4.4 Phân tích hệ số đường

dẫn

(i) Kết quả ước

lượng

Hướng dẫn: Ước lượng Bootstraping (5000 mẫu) sau đó trình bày những kết

quả sau đây

(i) Tác động trực

tiếp:

(ii) Tác động gián

tiếp

(iii) Tổng mức tác

động

Trình bày theo trình tự như hướng dẫn tại Mục 6.10, trang 311, giáo trình “Phân

tích dữ liệu: Áp dụng mô hình PLS - SEM”