Hướng dẫn xử lý biến điều tiết (Moderator) trong AMOS bằng mô hình SEM

Bài viết này hướng dẫn cách phân tích biến điều tiết (moderator) trong mô hình SEM bằng phần mềm AMOS. Để thực hiện phân tích này, dữ liệu cần được chuẩn hóa biến trên SPSS trước, sau đó đưa sang AMOS để vẽ mô hình có biến tương tác (Interaction) và tiến hành phân tích mối quan hệ điều tiết.

1. Biến điều tiết (moderator) là gì?

Biến điều tiết (moderator) có thể là biến định tính (biến phân loại) hoặc biến định lượng (biến liên tục). Đối với biến điều tiết dạng định tính, AMOS thường sử dụng phân tích cấu trúc đa nhóm (Multi-group SEM). Trong phạm vi bài viết này, nội dung sẽ tập trung vào cách xử lý biến điều tiết dạng định lượng trong mô hình SEM bằng AMOS.

Để phân tích mối quan hệ điều tiết trong AMOS, nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy điều tiết (Moderated Multiple Regression – MMR) được đề xuất bởi Saunders (1956). Mô hình hồi quy điều tiết có dạng như sau:

Trong mô hình này, biến phụ thuộc chịu tác động đồng thời bởi ba thành phần:

1. Biến độc lập (ATT)

2. Biến điều tiết (BB)

3. Biến tương tác giữa ATT và BB (ATT×BB)

Theo Baron & Kenny (1986), trong cách tiếp cận truyền thống, một biến được xem là biến điều tiết (moderator) khi thỏa mãn hai điều kiện sau:

(1) Biến điều tiết không có mối quan hệ trực tiếp với cả biến độc lập (ATT) và biến phụ thuộc (STT);

(2) Tích số tương tác giữa biến độc lập và biến điều tiết (ATTxBB) có tác động có ý nghĩa thống kê lên biến phụ thuộc (STT).

Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu trong những năm gần đây cho rằng cách đánh giá biến điều tiết theo Baron & Kenny (1986) chưa thực sự phù hợp và quá chặt chẽ. Các hướng tiếp cận hiện đại cho rằng điều kiện thứ nhất không nhất thiết phải được thỏa mãn. Chỉ cần đường tác động từ biến tương tác (ATT×BB) đến biến phụ thuộc (STT) có ý nghĩa thống kê, thì có thể kết luận sự tồn tại của hiệu ứng điều tiết.

Quan điểm này được ủng hộ bởi Hair và cộng sự (2013) cũng như Andrew F. Hayes (2013). Theo các tác giả, trong phân tích hồi quy điều tiết và mô hình SEM, ý nghĩa thống kê của biến tương tác (ATT×BB → STT) là tiêu chí cốt lõi để xác định vai trò điều tiết của biến BB trong mối quan hệ giữa ATT và STT.

Giải thích kết quả biến điều tiết trong mô hình SEM

Trong mô hình SEM có biến điều tiết, hệ số a (ATT→ STT) thể hiện mức độ tác động trực tiếp của biến độc lập ATT lên biến phụ thuộc STT. Trong khi đó, hệ số c (ATT×BB → STT) phản ánh vai trò điều tiết của biến BB, tức là BB có làm thay đổi mức độ ảnh hưởng của ATT lên STT hay không.

Nếu hệ số tương tác ATT×BB → STTcó ý nghĩa thống kê (Sig < 0.05), ta có thể kết luận tồn tại tác động điều tiết trong mô hình. Dấu (+/−) của hai hệ số a và c giúp xác định điều tiết là tích cực hay tiêu cực.

2. Xử lý biến điều tiết (Moderator) trong AMOS

Sau khi tải tệp dữ liệu thực hành và mở trên SPSS, trong bộ dữ liệu này có ba biến đại diện đã được xây dựng sẵn.

• ATT: biến độc lập (X)

• STT: biến phụ thuộc (Y)

• BB: biến điều tiết (W)

Các biến ATT, STT và BB được tạo bằng giá trị trung bình của các biến quan sát tương ứng và được sử dụng trực tiếp trong phân tích SEM. Mục tiêu của bước này là kiểm định xem BB có đóng vai trò điều tiết mối quan hệ tác động từ ATT đến STT hay không.

Do việc tạo biến tương tác ATT × BB có thể gây ra đa cộng tuyến với ATT hoặc BB, nên hai biến này cần được chuẩn hóa (standardized value) trước khi nhân với nhau. Trong phần thực hành này, chúng ta sử dụng kỹ thuật chuẩn hóa Z-score, sau đó tạo biến tương tác INT = ATT × BB và đưa vào AMOS để phân tích mô hình có biến điều tiết.

2.1 Chuẩn hóa biến trên SPSS để phân tích biến điều tiết

Trước khi phân tích biến điều tiết (moderator) trong AMOS, chúng ta cần chuẩn hóa các biến trên SPSS nhằm hạn chế hiện tượng đa cộng tuyến khi tạo biến tương tác.

Tại giao diện SPSS, vào menu: Analyze → Descriptive Statistics → Descriptives…

Trong cửa sổ Descriptives, đưa ATT, BB và STT vào ô Variables. Sau đó tích chọn Save standardized values as variables và nhấn OK.

Sau khi thực hiện chuẩn hóa, trong bộ dữ liệu sẽ xuất hiện ba biến mới tương ứng với ATT, BB và STT ở dạng chuẩn hóa.

Tiếp theo, chúng ta tạo biến tương tác (Interaction) bằng cách lấy tích số của ATT và BB ở dạng chuẩn hóa. Tại SPSS, vào Transform → Compute Variable…

Trong cửa sổ Compute Variable, tại ô Target Variable, đặt tên biến tương tác là INT.
Ở ô Numeric Expression, nhập công thức ZM_ATT × ZM_BB, trong đó ZM_ATT và ZM_BB là hai biến ATT và BB ở dạng chuẩn hóa vừa được tạo ở bước trước.

Sau khi thực hiện xong thao tác, trong bộ dữ liệu sẽ xuất hiện biến INT, đại diện cho tương tác giữa ATT và BB, dùng cho phân tích biến điều tiết trong AMOS.

Tiếp theo, chuyển sang Variable View, xóa Label của các biến chuẩn hóa và điều chỉnh Width cùng Decimals của biến INT sao cho đồng nhất với các biến chuẩn hóa còn lại.

Như vậy, chúng ta đã hoàn thành bước chuẩn hóa biến và tạo biến tương tác, sẵn sàng sử dụng cho phân tích biến điều tiết trong AMOS.

2.2 Phân tích quan hệ điều tiết (Moderating Effects) trên AMOS

Khởi động AMOS và import dữ liệu từ SPSS vào phần mềm. Trường hợp chưa quen thao tác nhập dữ liệu, bạn có thể tham khảo lại bài Hướng dẫn phân tích và đọc kết quả CFA trên AMOS.

Tiếp theo, tiến hành khai báo biến và vẽ diagram mô hình hồi quy điều tiết trên AMOS. Việc vẽ mô hình được thực hiện thủ công bằng các công cụ có sẵn của AMOS. Sau khi hoàn tất, mô hình điều tiết trên AMOS sẽ có dạng như hình minh họa bên dưới.

Cuối cùng, thiết lập các tùy chọn trong Analysis Properties tương tự như khi thực hiện phân tích SEM thông thường trên AMOS, sau đó tiến hành chạy mô hình.

Chọn biểu tượng Calculate Estimates để AMOS chạy phân tích.

Sau khi chạy mô hình, tại cửa sổ Output, chúng ta tiến hành đọc và phân tích bảng Regression Weights để đánh giá mối quan hệ điều tiết trong mô hình.

Kết quả phân tích cho thấy ATT và BB đều tác động trực tiếp cùng chiều và có ý nghĩa thống kê đến STT (β = 0.318 và β = 0.331, p < 0.001).

Tuy nhiên, hệ số tương tác ATT×BB mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê (β = −0.113, p = 0.026), cho thấy BB đóng vai trò biến điều tiết theo hướng làm suy yếu mối quan hệ tác động từ ATT đến STT.

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

Nội dung được Resdata biên soạn dựa trên kinh nghiệm trực tiếp trong quá trình xử lý và phân tích dữ liệu cho nhiều đề tài nghiên cứu khác nhau. Trong trường hợp bạn gặp khó khăn khi thao tác AMOS, chưa tự tin trong việc đọc và diễn giải kết quả, hoặc cần hỗ trợ để hoàn thiện mô hình nghiên cứu đúng hướng và đúng chuẩn học thuật, dịch vụ AMOS tại Resdata sẵn sàng đồng hành và hỗ trợ bạn giúp bạn vượt qua mọi deadline cận kề nhất.

Resdata hỗ trợ bạn những gì?

 ✅ Tư vấn & định hướng toàn bộ quy trình xử lý dữ liệu AMOS: 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.