Hướng dẫn xử lý biến trung gian (Mediator) trong AMOS theo mô hình SEM

Bài viết hướng dẫn xử lý biến trung gian trong AMOS bằng SEM, trình bày quy trình vẽ mô hình, chạy Bootstrap, kiểm định tác động gián tiếp (Indirect Effect) và cách kết luận trung gian một phần hoặc toàn phần, phù hợp cho luận văn và nghiên cứu định lượng.

1. Đánh giá mối quan hệ trung gian (Mediation) trong AMOS

Đánh giá mối quan hệ trung gian (mediation) là quá trình phân tích tác động của biến độc lập (X) lên biến phụ thuộc (Y) khi có sự can thiệp của một biến trung gian (M). Biến trung gian là biến xen giữa mối quan hệ nhân – quả, giúp giải thích cơ chế tác động của X đến Y thay vì chỉ xem xét ảnh hưởng trực tiếp.

Trong phân tích SEM bằng AMOS, xử lý biến trung gian nhằm xác định liệu biến M có thực sự đóng vai trò trung gian hay không và mức độ can thiệp của biến này vào mối quan hệ X–Y. Sự can thiệp đó tạo ra một dạng ảnh hưởng gọi là tác động gián tiếp (Indirect Effect).

Trong mô hình trung gian đơn giản:

• X: Biến độc lập

• M: Biến trung gian

• Y: Biến phụ thuộc

Mối quan hệ được thể hiện qua hai con đường:

• Tác động trực tiếp (Direct Effect): X → Y

• Tác động gián tiếp (Indirect Effect): X → M → Y

Các hệ số tác động trong mô hình

• X → Y: hệ số tác động trực tiếp (B1)

• X → M: hệ số tác động (B2)

• M → Y: hệ số tác động (B3)

• X → M → Y: tác động gián tiếp = B2 × B3

Dấu của tác động gián tiếp được xác định dựa trên dấu của hai hệ số trong đường truyền trung gian. Khi cả B2 (X → M) và B3 (M → Y) cùng mang dấu dương hoặc cùng mang dấu âm, tác động gián tiếp sẽ có giá trị dương; ngược lại, nếu một hệ số mang dấu dương và hệ số còn lại mang dấu âm thì tác động gián tiếp sẽ mang giá trị âm.

Do biến độc lập X có thể ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Y thông qua đường trực tiếp và đường gián tiếp, việc đánh giá mối quan hệ giữa hai biến này cần xem xét tác động tổng hợp (Total Effect). Tác động tổng hợp được xác định bằng tổng của tác động trực tiếp và tác động gián tiếp, cụ thể:

Total Effect = B1 + (B2 × B3)

Trong đó, tác động trực tiếp được ước lượng thông qua phân tích SEM thông thường, còn tác động gián tiếp không nên kết luận chỉ dựa trên hệ số hồi quy mà cần được kiểm định bằng phương pháp Bootstrap trong AMOS. Cách tiếp cận này cho phép đánh giá mức ý nghĩa thống kê của tác động gián tiếp một cách đáng tin cậy và hiện được xem là chuẩn mực trong các nghiên cứu định lượng sử dụng SEM.

2. Phân Tích Tác Động Gián Tiếp (Indirect Effect) Trong AMOS

Ở phần này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu cách đánh giá mối quan hệ trung gian trong mô hình cấu trúc tuyến tính SEM bằng phần mềm AMOS, thông qua một ví dụ mô hình minh họa cụ thể để bạn dễ theo dõi và áp dụng.

Mô hình nghiên cứu tập trung phân tích mối quan hệ giữa các cấu trúc tiềm ẩn phản ánh đặc điểm thông tin và hành vi người tiêu dùng trên nền tảng TikTok, bao gồm: 

• Độ phong phú thông tin (DPP) 
• Tính tương tác (TT) 
• Chất lượng thông tin (CLTT)
• Độ tin cậy thông tin (TC) 
• Số lượng thông tin (SLTT)
• Sự quen thuộc với thương hiệu trực tuyến (QTTH)
• Trải nghiệm với thương hiệu trực tuyến (TNTH)

Trong mô hình này, tính hữu ích của thông tin (THI) và sự chấp nhận thông tin (CNTT) được xem là các biến trung gian, đóng vai trò truyền dẫn tác động từ các yếu tố đầu vào đến ý định mua sắm trực tuyến (YD) của người tiêu dùng. Dựa trên mô hình đề xuất, dữ liệu khảo sát mẫu sẽ được sử dụng để lần lượt kiểm định các mối quan hệ trung gian này thông qua phân tích SEM bằng phần mềm AMOS.

Từ giao diện AMOS, chọn biểu tượng Analysis Properties để cài đặt các thiết lập phân tích.

Tại thẻ Output, tích chọn các mục như trong hình minh họa. Trong đó, tùy chọn Indirect, Direct & Total Effects được sử dụng để xem và đánh giá tác động trực tiếp, tác động gián tiếp và tác động tổng hợp giữa các biến trong mô hình SEM.

Tiếp theo, chuyển sang thẻ Bootstrap, tích chọn các tùy chọn như trong hình minh họa và điền các thông số cần thiết. Trong đó, Perform bootstrap là số lần lặp bootstrap, thường được sử dụng ở mức 1000 lần. Mục Bias-corrected confidence intervals được thiết lập ở 95%, tương ứng với độ tin cậy của kiểm định bootstrap khi đánh giá tác động gián tiếp trong mô hình SEM.

Sau khi hoàn tất việc tích chọn các tùy chọn, đóng cửa sổ Analysis Properties và tiến hành chạy phân tích SEM trên AMOS. Chọn biểu tượng Calculate Estimates để AMOS chạy phân tích SEM.

Sau khi chạy xong, bạn sẽ thấy các hệ số cơ bản được hiển thị trực tiếp trên diagram SEM. Để xem kết quả chi tiết toàn bộ, nhấn vào View Text.

Sau khi chạy mô hình, tại cửa sổ Output, truy cập theo đường dẫn Estimates → Matrices → Standardized Indirect Effects để xem tác động gián tiếp chuẩn hóa trong mô hình. Tiếp theo, tại phần Bootstrap, chọn Bias-corrected percentile method → chọn bảng Two-Tailed Significance (BC) để hiển thị mức ý nghĩa thống kê tương ứng.

Trong đó, phần Standardized Indirect Effects dùng để phân tích các tác động gián tiếp chuẩn hóa; các tùy chọn phía trên cho phép xem tác động trực tiếp, gián tiếp chưa chuẩn hóa hoặc tác động tổng hợp. Phần Two-Tailed Significance (BC) sẽ hiển thị giá trị Sig đúng với loại tác động đang được chọn, giúp đánh giá nhanh mức ý nghĩa của từng mối quan hệ trong mô hình SEM.

Sau khi lựa chọn, tại khu vực bên phải màn hình, AMOS sẽ hiển thị giá trị Sig của Standardized Indirect Effects cho tất cả các mối quan hệ gián tiếp trong mô hình SEM. Trong bảng kết quả này, hàng ngang thể hiện biến độc lập (X) và cột dọc thể hiện biến phụ thuộc (Y); sự kết hợp giữa hàng và cột tạo thành ma trận các mối quan hệ gián tiếp, giúp dễ dàng theo dõi và đánh giá từng tác động trung gian.

Trong bảng Standardized Indirect Effects, việc phân tích chỉ tập trung vào mối quan hệ giữa các cấu trúc tiềm ẩn, không xét các biến quan sát riêng lẻ. Ở mô hình này, mối quan hệ cần kiểm định là tác động gián tiếp từ CLTT đến YD thông qua các biến trung gian trong mô hình.

Kết quả Bootstrap cho thấy giá trị Sig của tác động gián tiếp đều nhỏ hơn 0.05 (dao động 0.001), đạt mức ý nghĩa thống kê 5%. Điều này khẳng định tác động gián tiếp là có ý nghĩa, đồng nghĩa với việc mối quan hệ trung gian tồn tại trong mô hình SEM.

Trường hợp Sig > 0.05, tác động gián tiếp sẽ không có ý nghĩa thống kê và khi đó không đủ cơ sở để kết luận tồn tại biến trung gian. Sau khi xác nhận mối quan hệ trung gian có ý nghĩa, bước tiếp theo là xem xét hệ số tác động gián tiếp chuẩn hóa để đánh giá mức độ ảnh hưởng mạnh hay yếu giữa các cấu trúc.

Tiếp theo, tại phần Bootstrap, chọn Estimates.

Tương tự cách đọc giá trị Sig, khi xem bảng Standardized Indirect Effects, chúng ta chỉ xét mối quan hệ giữa các cấu trúc tiềm ẩn, không xét các biến quan sát.

Dựa trên bảng Standardized Indirect Effects, kết quả cho thấy CLTT có tác động gián tiếp dương đến CNTT với hệ số chuẩn hóa là 0,169, đồng thời tác động gián tiếp đến YD đạt 0,074.

Điều này cho thấy ảnh hưởng của CLTT đến ý định mua trực tuyến (YD) được truyền dẫn thông qua các biến trung gian trong mô hình, trong đó mức tác động gián tiếp đến CNTT mạnh hơn so với YD.

Khi kết hợp với kết quả kiểm định Bootstrap (Sig < 0.05), có thể khẳng định mối quan hệ trung gian tồn tại và có ý nghĩa thống kê trong mô hình SEM.

3. Phân tích tác động gián tiếp bằng Plugin trong AMOS

Trong mô hình nghiên cứu, mối quan hệ từ CLTT đến YD không diễn ra trực tiếp mà được truyền dẫn thông qua các biến trung gian trong mô hình SEM. Điều này cho thấy ảnh hưởng của CLTT đến ý định mua trực tuyến được hình thành qua nhiều cơ chế trung gian khác nhau.

Tuy nhiên, khi sử dụng bảng Two-Tailed Significance (BC) trong AMOS, kết quả chỉ phản ánh tác động gián tiếp tổng hợp từ CLTT đến YD thông qua toàn bộ các biến trung gian, không cho phép tách riêng mức độ ảnh hưởng của từng biến trung gian, chẳng hạn THI hay CNTT tác động mạnh hơn, cũng như chưa xác định rõ biến nào thực sự đóng vai trò trung gian.

Do đó, để đánh giá tác động gián tiếp riêng biệt (specific indirect effects) cho từng mối quan hệ trung gian, cần thực hiện phân tích nâng cao. Chức năng này không được tích hợp sẵn trong AMOS, mà phải sử dụng plugin hỗ trợ kết hợp với estimand trong AMOS 24.

Bước 1: Khai báo estimand phân tích biến trung gian trong AMOS

Để sử dụng được plugin Indirect Effects trong AMOS, trước hết chúng ta cần khai báo estimand cho mô hình. Bạn tải file estimand và tiến hành thiết lập theo hướng dẫn ở các bước tiếp theo.

Sau khi tải về, bạn tiến hành giải nén và sẽ thu được một tệp có tên SpecificIndirectEffects_Path.AmosEstimandVB.vb. Bạn nên lưu file này ở Desktop hoặc một thư mục dễ nhớ, vì sẽ cần sử dụng ở bước tiếp theo.

Tiếp theo, mở sơ đồ SEM trong AMOS 24. Tại giao diện làm việc của phần mềm, quan sát góc dưới bên trái, bạn sẽ thấy dòng thông báo “Not estimating any user-defined estimand”. Nhấp chuột trái hoặc phải vào dòng này và chọn Select estimands để bắt đầu khai báo estimand.

Tiếp theo, bạn duyệt đến thư mục đã lưu file SpecificIndirectEffects_Path.AmosEstimandVB.vb ở bước trước và chọn file này để tiếp tục thiết lập estimand.

Như vậy, quá trình khai báo estimand đã hoàn tất. Lưu ý rằng đây là bước bắt buộc, vì chỉ sau khi khai báo estimand bạn mới có thể chạy được plugin Indirect Effects trong AMOS.

Bước 2: Chạy plugin Indirect Effects trong AMOS

Sau khi cài đặt plugin thành công, quay lại giao diện mô hình SEM trên AMOS. Trên thanh menu, chọn Plugins → Indirect Effects để tiến hành phân tích tác động gián tiếp riêng biệt (specific indirect effects).

Sau khi chạy plugin, phần mềm sẽ tự động mở một file định dạng .html trên trình duyệt mặc định của máy. Nội dung kết quả phân tích sẽ được hiển thị trong file này, tương tự như hình minh họa bên dưới.

Bảng kết quả Indirect Effects từ plugin cho thấy toàn bộ các mối quan hệ tác động gián tiếp riêng biệt trong mô hình, bao gồm cả biến quan sát và biến tiềm ẩn. Tuy nhiên, trong phân tích SEM, chúng ta chỉ tập trung vào mối quan hệ giữa các biến tiềm ẩn, không xét các chỉ báo đo lường riêng lẻ.

Trong mô hình này, mối quan hệ cần quan tâm là tác động gián tiếp từ Chất lượng thông tin (CLTT) đến Ý định mua trực tuyến (YD) thông qua các biến trung gian. Dựa trên bảng kết quả, có thể thấy CLTT tác động gián tiếp đến YD thông qua hai biến trung gian là THI và CNTT, với các đường tác động đều có p-value = 0.001 < 0.05, đạt mức ý nghĩa thống kê 5%.

Cụ thể, hệ số tác động gián tiếp chuẩn hóa của CLTT đến YD thông qua chuỗi trung gian THI → CNTT đạt 0.169, cho thấy ảnh hưởng gián tiếp dương và có ý nghĩa thống kê. Kết quả này khẳng định vai trò trung gian của THI và CNTT trong mối quan hệ từ CLTT đến YD.

Tóm lại, khi mô hình SEM xuất hiện nhiều biến trung gian cùng can thiệp vào một mối quan hệ, việc kết hợp phân tích Total Indirect Effect và Specific Indirect Effect là cần thiết. Cách tiếp cận này giúp vừa đánh giá tác động gián tiếp tổng hợp, vừa làm rõ vai trò riêng biệt của từng biến trung gian trong mô hình nghiên cứu.

Để hạn chế sai sót trong quá trình xử lý dữ liệu và đảm bảo kết quả phân tích phản ánh đúng bản chất nghiên cứu, bạn nên tham khảo thêm bài viết tổng hợp những điều cần lưu ý khi chạy AMOS cho kết quả tốt , trong đó trình bày toàn diện các vấn đề quan trọng từ chuẩn bị dữ liệu, kiểm định thang đo đến phân tích và diễn giải kết quả.

------------------------

Resdata hỗ trợ bạn những gì?

 ✅ Tư vấn & định hướng toàn bộ quy trình xử lý dữ liệu SPSS: Rà soát thang đo, phát hiện và xử lý các biến không phù hợp, đồng thời định hướng từng bước phân tích (Cronbach’s Alpha, EFA, hồi quy/SEM…) theo đúng bản chất dữ liệu, bối cảnh nghiên cứu và mục tiêu đề tài, giúp kết quả phản ánh thực tế nghiên cứu và đáp ứng yêu cầu học thuật.

✅ Hỗ trợ SPSS 1 kèm 1 qua ultraview: Hướng dẫn chi tiết từng bước thực hành và cách viết nhận xét chuẩn học thuật.

✅ Xử lý nhanh – đúng chuẩn: Xử lý kết quả trong ngày. Phù hợp cho khóa luận, luận văn, luận án và bài báo khoa học.

✅ Cam kết chỉnh sửa theo góp ý của giảng viên/hội đồng cho đến khi đạt yêu cầu.

Nếu bạn đang gặp phải các tình huống trên và chưa tìm được hướng xử lý phù hợp, đừng ngần ngại liên hệ ngay: Hotline: 0907 786 895.

Resdata luôn sẵn sàng đồng hành cùng bạn với phương châm: Nhanh chóng – Tin cậy – Bảo mật – Chi phí hợp lý.