Trong bài viết này, Luận Văn 24 sẽ san sớt tới bạn 5 loại kết quả với thể xuất hiện trong mô phỏng biến trung gian mediator. Trong trường hợp bạn chẳng thể tự khiến hoặc ko có thời gian làm cho, hãy tham khảo nhà sản xuất ho tro spss của Luận Văn 24.
5 cái kết quả có thể xuất hiện trong mô hình biến trung gian mediator, bao gồm:
- Direct-only nonmediation- không trung gian, chỉ trực tiếp: ảnh hưởng trực tiếp sở hữu ý nghĩa Thống kê nhưng ảnh hưởng gián tiếp không sở hữu ý nghĩa Con số
- No-effect nonmediation – ko trung gian, không tác động: tác động trực tiếp và tác động gián tiếp đều không có ý nghĩa Con số
- Complementary mediation – trung gian bổ sung: tác động trực tiếp và ảnh hưởng gián tiếp đều có ý nghĩa Con số và cùng chiều
- Competitive mediation – trung gian cạnh tranh: tác động trực tiếp và ảnh hưởng gián tiếp đều có ý nghĩa Con số và khác chiều.
- Indirect-only mediation – chỉ mang tác động gián tiếp: tác động trực tiếp ko với ý nghĩa Báo cáo nhưng tác động gián tiếp sở hữu ý nghĩa Báo cáo
Kiểm định sobel là gì?
Sobel[1982] test dùng để kiểm định mức ý nghĩa của tác động trung gian. Kiểm định Sobel này so sánh tác động trực tiếp của biến độc lập và biến phụ thuộc mang ảnh hưởng gián tiếp giữa biến độc lập và biến phụ thuộc sở hữu bao gồm biến trung gian [Helm et al., 2010]. bên cạnh đó Sobel test đòi hỏi giả thiết cung ứng chuẩn, bên cạnh đó giả định này lại không thích hợp sở hữu phương thức phi thông số PLS-SEM. Hơn nữa, giả định tham số của kiểm định Sobel chưa kiểm soát được vấn đề này: biến indirect effect p1*p2 mang thể chẳng phải sở hữu phân phối chuẩn. Vì việc nhân hai biến mang cung ứng chuẩn lại sẽ tạo ra một biến không sở hữu cung ứng chuẩn. Hơn nữa, Sobel test yêu cầu hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa để khiến đầu vào và thiếu sức mạnh Báo cáo , đặc trưng lúc cỡ dòng nhỏ.
giả dụ bạn gặp trắc trở trong quá trình xử lý dữ liệu, hãy tham khảo dịch vụ Giới thiệu về phần mềm Eviews và các phiên bản Eviews hiện hành của Luận Văn 24 nhé.
Vì những lý cho nên, các nhà nghiên cứu không xài Sobel test để phân tách biến trung gian nữa, đặc trưng là các nghiên cứu sử dụng PLS-SEM.[e.g., Klarner et al.,2013; Sattler et al., 2010].
Thay vì dùng Sobel, nhà nghiên cứu tiến hành boostrap sản xuất chiếc của hiệu ứng gián tiếp.
thời kỳ bootstrapping ko cần giả thiết về loại cung ứng của biến , và với thể tự tin ứng dụng cho cỡ chiếc nhỏ.
Trong SmartPLS 3 đã tích hợp sẵn vấn đề bootstrap này. Và mang ưu thế hơn hẳn khi so với Sobel test. ví dụ Nhìn vào hình dưới, ảnh hưởng gián tiếp từ COMP->CUSL mang p-value=0.038