Ngay sau đây chúng tôi sẽ hướng dẫn các bạn một phương pháp xử lý biến trung gian Mediator bằng Sobel Test hiệu quả. Chúng tôi sẽ giải thích cho các bạn khi nào thì một biến được gọi là biến trung gian; quy trình xử lý biến trung gian chi tiết trong phần mềm SPSS như thế nào? Và cũng qua bài viết này chúng tôi sẽ chia sẻ tới các bạn một phương pháp xử lý biến trung gian hiệu quả, đơn giản. Chúng tôi đã nhận được nhiều câu hỏi của các bạn về khó khăn trong xử lý biến trung giản, chúng ta cùng theo dõi nhé!
Với các bạn học viên hay những người đang thực hiện những bài nghiên cứu thì việc xử lý số liệu trên SPSS thì không phải ai cũng biết. Vì hiểu được khó khăn của các bạn đội ngũ của Luận Văn Tốt đã mang đến cho các bạn dịch vụ xử lý định lượng SPSS trọn gói, với kinh nghiệm nhiều năm trong nghề chúng tôi cam đoan sẽ mang đến cho các bạn kết quả tốt nhất và chính xác nhất, hãy liên hệ ngay Zalo/tele : 0934573149 để được tư vấn và báo giá.
Khái quát về biến trung gian và mô hình biến trung gian
Trong phần mềm SPSS, một biến được coi là biến trung gian khi chúng tham gia vào quá trình giải thích cho một mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Hay nói cách khác, biến trung gian xuất hiện trong quá trình đánh giá sự tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Biến trung gian sẽ là cầu nối giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Một mô hình có thể tồn tại một hoặc nhiều biến trung gian một lúc. Mô hình biến trung gian trong phần mềm SPSS cơ bản bao gồm các biến và các mối tác động lẫn nhau giữa các biến đó. Một mô hình biến trung gian có thể có sự tác động trực tiếp hoặc tác động gián tiếp giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập. Hiện nay, có nhiều phương pháp, kỹ thuật để có thể tiến hành xử lý các biến trung gian theo mục đích nghiên cứu của tác giả. Và ngày hôm nay chúng tôi sẽ giới thiệu tới cho các bạn 1 cách thức xử lý biến trung gian phổ biến, hiệu quả.
Bài viết liên quan : Phương Pháp Kiểm Định Chi Bình Phương
Xử lý biến trung gian mediator bằng Sobel Test
Phương pháp đầu tiên mà chúng tôi muốn giới thiệu tới các bạn là phương pháp xử lý biến trung gian mediator bằng Sobel Test. Các nhà nghiên cứu về phần mềm SPSS, đã chỉ ra rằng một biến được xác định là đóng vai trò trung gian nếu chúng cùng lúc thỏa mãn 3 điều kiện cơ bản sau:
- Chúng phải là các biến độc lập, có sự tác động lên các biến trung gian. Ở trên, chúng tôi đã nói rằng, các biến trung gian xuất hiện trong mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Do đó, ít nhiều, biến độc lập cũng có tác động lên biến trung gian. Và đây là một điều kiện cần để xác định một biến trung gian trong mô hình.
- Các biến trung gian có sự tác động lên các biến phụ thuộc. Biến trung gian hiểu một cách đơn giản thì chính là biến nằm ở giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Mà biến trung gian chịu sự tác động của biến đôc lập. Do đó, biến phụ thuộc cũng sẽ chịu tác động từ phía biến trung gian. Hay nói cách khác là biến trung gian tác động lên các biến phụ thuộc.
- Khi thỏa mãn đồng thời cả hai điều kiện trên, các biến trung gian sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc làm giảm sự tác động từ biến độc lập lên biến phụ thuộc. Sự tác động của biến độc lập lên biến phụ thuôc phải trải qua biến trung gian. Chính vì thế, sau khi qua biến trung gian, sự tác động đó đã không còn nhiều như ban đầu và có phần nào giảm đi.
Và để tiến hành đánh giá, kiểm tra một biến trung gian có thỏa mãn, đáp ứng được 3 điều kiện cơ bản trên hai không. Chúng ta cần phải thực hiện 3 phép hồi quy tương ứng.
1.Hồi quy đơn: X -> M: Đối với phương pháp hồi quy này, các bạn sẽ cần phải so sánh, kiểm định giá trị Sig (giá trị kiểm định của biến độc lập X) với hằng số 0.05. Để đưa ra nhận xét về sự tác động của biến độc lập lên biến trung gian là có hay không. Nếu giá trị Sig đó nhỏ hơn 0.05 thì biến độc lập có tác động lên biến trung gian trong thang đo. Trong đó,
M = hằng số 1 + aX + e1.
2.Hồi quy bội: X, M -> Y: ở phép hồi quy này, để đánh giá xem biến trung gian có tác động lên biến phụ thuộc trong một thang đo hay không. Chúng ta sẽ cần phải đem so sánh giá trị Sig (giá trị kiểm định t của biến M) đối với hằng số 0.05. Và nếu giá trị Sig đó nhỏ hơn 0.05 thì biến trung gian có tác động lên biến phụ thuộc. Trong đó,
Y = hằng số 2 + c’X + bM + e2
- Hồi quy đơn: X -> Y: Tại đây, chúng ta muốn biết được sự xuất hiện của biến trung gian có làm giảm sự tác động từ biến độc lập lên biến phụ thuộc hay không. Thì cần phải so sánh hai hệ số c’ và c với nhau. Trong trường hợp hệ số c’ < c thì điều kiện số 3 phù hợp. Tức là, biến trung gian làm giảm sự tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc. Ở đây, giá trị Y được tính theo công thức sau:
Y = hằng số 3 + cX + e3
Chúng ta có thể nhận xét phương pháp Xử Lý Biến Trung Gian Medistor Bằng Sobel Test như sau: Nếu một trong ba điều kiện trên bị vi phạm, hoặc có một trong 3 điều kiện không đáp ứng được thì biến M sẽ không đóng vai trò trung gian can thiệp vào sự tác động của biến X lên biến Y. Hay nói cách khác, sẽ không tồn tại biến trung gian giữa mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Do vậy, các bạn cần phải lưu ý, kiểm tra kỹ 3 điều kiện nêu trên.
Trong quá trình chia sẻ về phương pháp Xử Lý Biến Trung Gian Medistor Bằng Sobel Test thì chúng tôi muốn gửi đến các bạn một nội dung cũng rất quan trọng trong SPSS là Một Số Thuật Ngữ Của Spss, nội dung này rất hữu ích khi các bạn xử lý định lượng SPSS, hãy cùng tham khảo nhé!!!
Hướng dẫn xử lý biến trung gian mediator bằng Sobel Test trong phần mềm SPSS
Căn cứ vào lý thuyết trình bày ở trên, chúng tôi sẽ tiến hành phân tích, thực hiên một ví dụ cụ thể để các bạn hình dung rõ hơn về phương pháp Xử Lý Biến Trung Gian Medistor Bằng Sobel Test trong SPSS.
Đầu tiên để tiến hành phân tích, xử lý các dữ liệu nói chung, các biến trung gian nói riêng các bạn đều cần phải có một tập tài liệu chứa dữ liệu, biến trung gian đó. Các bạn sẽ cần phải tiến hành tải tập dữ liệu về phần mềm SPSS. Chúng tôi đã có một bài viết chi tiết về cách tải tệp dữ liệu từ bên ngoài vào phần mềm SPSS, các bạn có thể xem lại. Sau khi tải tệp về, các bạn cần phải giải nén, mở tập tin và tiến hành quá trình xử lý các biến trung gian.
Trong tập dữ liệu đó, các bạn cần phải đảm bảo bao gồm 3 biến: biến trung gian (M), biến độc lập (X), biến phụ thuộc (Y). Cả ba biến này đều cần phải được đánh giá bằng thang đo Likert 5 mức độ.
Bước 1: thực hiện phép hồi quy đơn X -> M.
Như chúng tôi nói ở trên, tại phép này chúng ta sẽ tiến hành so sánh giá trị sig (giá trị kiểm định t của biến X) với 0.05. Nếu giá trị Sig nhỏ hơn 0.05 thì biến X có tác động lên biến M. Tức là biến độc lập có tác động lên biến trung gian. Từ kết quả đó, các bạn cũng sẽ thấy được hệ số tác động chưa chuẩn hóa và sai số chuẩn của biến độc lập.
Bước 2: thưc hiện phép hồi quy bội X, M -> Y
Các bạn vẫn sẽ tiếp tục so sánh giá trị Sig (giá trị kiểm định t của biến trung gian M) với hệ số 0.05. Nếu giá trị Sig nhỏ hơn 0.05 thì biến M có tác động lên biến Y và ngược lại. Tức là biến trung gian M có tác động lên biến phụ thuộc Y nếu Sig nhỏ hơn 0.05 và ngược lại. Tiếp đó, các bạn cũng sẽ xác định được hệ số tác động chưa chuẩn hóa của biến độc lập X – c’
Bước 3: thực hiện hồi quy đơn X -> Y
Ở bước này, các bạn sẽ có hệ số tác động chưa chuẩn hóa là c và hệ số tác động chưa chuẩn hóa của biến X trong bước 2 là c’. Tiến hành so sánh hệ số c và hệ số c’. Nếu c > c’ thì đồng nghĩa với việc biến trung gian M đã làm giảm tác động của biến độc lập X lên biến phụ thuộc Y và ngược lại. Từ đó, các bạn sẽ tác động được sự xuất hiện của biến M có đóng vai trò trung gian, tác động vào mối quan hệ giữa biến độc lập X và biến phụ thuộc Y hay không.
Ngoài ra ở bước này, các bạn cũng sẽ thấy được, hiệu số giữa c và c’ (c – c’). Hiệu số này phản ảnh được sự khác biệt giữa c và c’. Không những thế, sự khác biệt này cũng phản ánh các biến có ý nghĩa, vai trò trong thống kê mô tả hay không. Và khi hệ số c lớn hơn c’ thì có mang ý nghĩa trong thống kê hay không. Để trả lời cho vấn đề này, các bạn cần phải tiến hành phương pháp kiểm định t để đánh giá vấn đề.
Bước 4: Đánh giá sự khác biệt trong hiệu số c – c’ bằng phương pháp kiểm định Sobel Test
Để tiến hành thực hiện phương pháp kiểm định này, các bạn cần chú ý tới các giá trị: a, b, Sa, Sb. Trong đó, các giá trị sẽ mang ý nghĩa, mối quan hệ như sau:
- a; Sa: lần lượt là hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa và sai số chuẩn hóa của biến độc lập x trong phương trình hồi quy đơn X -> M.
- b, sb: lần lượt là hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa và sai số chuẩn của biến trung gian M trong phương trình hồi quy bội X, M → Y.
Sau khi xác định được từng giá trị, các bạn cần phải nhập 4 giá trị này tương ứng với các ô trong bảng Sobel Test. Tiếp tục ấn vào Calculate để phần mềm tiến hành phân tích, đánh giá, đưa ra kết quả. Kết quả cuối cùng của phương pháp kiểm định sẽ xuất hiện trong phần P – Value. Khi đó, các bạn cần phải so sánh giá trị Sig (giá trị P – value trong bảng trên) với hệ số 0.05. Nếu giá trị Sig nhỏ hơn 0.05 thì biến M là biến trung gian tác động lên mối quan hệ giữa biến độc lập X với biến phụ thuộc Y. Ngược lại, nếu giá trị sig đó lớn hơn 0.05 thì M không phải là biến trung gian tác động, ảnh hưởng tới mối tương quan giữa biến độc lập X và biến phụ thuộc Y trong thang đo.
Như vậy, chúng tôi đã giới thiệu tới các ban những thông tin cụ thể về phương pháp Xử Lý Biến Trung Gian Medistor Bằng Sobel Test . Trong bài viết này, các bạn có thể tiếp cận những vấn đề về biến trung gian, mô hình của biến trung gian, các điều kiện xác định biến trung gian; quy trình thực hiện xử lý biến trung gian mediator bằng Sobel Test một cách nhanh chóng, hiệu quả. Chúng tôi mong rằng, sau khi tham khảo bài viết của chúng tôi các bạn sẽ có thể thực hiện tốt việc xử lý biến trung gian trong bài nghiên cứu. Nếu có bất kỳ thắc mắc hay cần hỗ trợ hãy liên hệ với dịch vụ xử lý định lượng SPSS trọn gói của luanvantot.com bạn nhé!!
