Đang tải... (xem toàn văn)
báo cáo về cơ sở lý thuyết mô hình chấp thuận công nghệ
CHƯƠNG II CƠ SỞ LÝ THUYẾT PHẦN A CÁC MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY I MƠ HÌNH CHẤP THUẬN CÔNG NGHỆ (TAM) Trong nửa cuối kỷ 20, nhiều lý thuyết hình thành kiểm nghiệm nhằm nghiên cứu chấp thuận công nghệ người sử dụng Fishbein Ajzen (1975) đề xuất Thuyết Hành Động Hợp Lý (Theory of Reasoned Action - TRA), Ajzen (1985) đề xuất Thuyết Hành Vi Dự Định (theory of planned behavior - TPB), Davis (1986) đề xuất Mơ Hình Chấp Nhận Cơng Nghệ (Technology Acceptance Model - TAM) Các lý thuyết công nhận cơng cụ hữu ích việc dự đốn thái độ người sử dụng Đặc biệt, TAM cơng nhận rộng rãi mơ hình tin cậy mạnh việc mơ hình hóa việc chấp nhận IT người sử dụng "Mục tiêu TAM cung cấp giải thích yếu tố xác định tổng quát chấp nhận computer, yếu tố có khả giải thích hành vi người sử dụng xuyên suốt loại công nghệ người dùng cuối sử dụng computer cộng đồng sử dụng" (Davis et al 1989, trang 985) Do đó, mục đích TAM cung cấp sở cho việc khảo sát tác động yếu tố bên vào yếu tố bên tin tưởng (beliefs), thái độ (attitudes), ý định (intentions) TAM hệ thống để đạt mục đích cách nhận dạng số biến tảng (fundamental variables) nghiên cứu trước đề xuất, biến có liên quan đến thành phần cảm tình (affective) nhận thức (cognitive) việc chấp thuận computer [16] TMĐT sản phẩm phát triển công nghệ thơng tin (Information Technology - IT), đó, mơ hình khảo sát yếu tố tác động vào việc chấp thuận IT áp dụng thích hợp cho việc nghiên cứu vấn đề tương tự TMĐT TAM trình bày Hình I.1 Các kiến trúc I.1.1 Nhận thức hữu ích “Là cấp độ mà người tin sử dụng hệ thống đặc thù nâng cao kết thực họ” (Davis 1989, trang 320) I.1.2 Nhận thức tính dễ sử dụng “Là cấp độ mà người tin sử dụng hệ thống đặc thù không cần nỗ lực” (Davis 1989, trang 320) I.1.3 Thái độ hướng đến việc sử dụng “Là cảm giác tích cực hay tiêu cực (có tính ước lượng) việc thực hành vi mục tiêu” (Fishbein Ajzen 1975, trang 216) Định nghĩa lấy từ Thuyết hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action - TRA) I.2 Mơ hình TAM TAM trình bày Hình mơ hình giới thiệu lần đầu Davis (1986) Sau này, nghiên cứu bổ sung Thompson et al (1991) Davis (1993) đề xuất nên bỏ thành phần Dự Định Sử Dụng nối trực tiếp Thành Phần Thái Độ sang Thành Phần Hành Vi Thompson et al (1991) chứng tỏ Dự Định Sử Dụng nên loại trừ quan tâm vào hành vi thực (sử dụng hệ thống) Hành vi xảy khứ, Dự Định Hành Vi “xác suất chủ quan mà người sử dụng thực hành vi chủ đề” (Fishbein Ajzen 1975, trang 12) liên quan tới hành vi tương lai Do đó, nghiên cứu có dự định khảo sát hành vi chấp thuận cơng nghệ q khứ nên bỏ thành phần Dự Định Hành Vi [16] Dựa nghiên cứu thực nghiệm sau mơ hình TAM công bố, kiến trúc thái độ (Attitude construct - A) bỏ khỏi mơ hình TAM ngun thủy (Davis, 1989; Davis et al., 1989) khơng làm trung gian đầy đủ cho tác động PU lên hành vi dự định (behavioral intention - BI) (Venkatesh, 1999) Hơn nữa, vài nghiên cứu sau (Adams et al., 1992; Fenech, 1998; Gefen and Straub, 1997; Gefen Keil, 1998; Igbaria et al., 1997; Karahanna Straub, 1999; Lederer et al., 2000; Mathieson, 1991; Straub et al., 1995; Teo et al., 1999; Venkatesh Morris, 2000) không xem xét tác động PEU/PU lên Thái Độ (attitude - A) và/hoặc BI Thay vào đó, họ tập trung vào tác động trực tiếp PEU và/hoặc PU lên việc Sử Dụng Hệ Thống Thực Sự [6] Trong đề tài này, tơi có ý định khảo sát hành vi khứ quan trọng dự định hành vi tương lai nên sử dụng kiến trúc BI (hành vi dự định) bỏ kiến trúc A (thái độ) theo kết nghiên cứu trước Tin tưởng (Thành phần nhận thức) Thái độ (Thành phần cảm tình) Thành phần Hành vi Nhận thức hữu ích Các biến ngoại sinh Thái độ hướng đến sử dụng Dự định sử dụng Sử dụng hệ thống thực Nhận thức tính dễ sử dụng Hình II Mơ hình khái niệm II MƠ HÌNH CHẤP NHẬN SỬ DỤNG THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ (eCAM)1 II.1 Các kiến trúc II.1.1 Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm/dịch vụ (Perceived Risk with Product/Service - PRP) Bauer (1960) đề cập niềm tin nhận thức rủi ro yếu tố chủ yếu hành vi người tiêu dùng yếu tố ảnh hưởng việc hốn chuyển người duyệt web đến người mua hàng thực Cox and Rich (1964) đề cập đến nhận thức rủi ro tổng nhận thức bất định người tiêu dùng tình mua hàng đặc thù Cunningham (1967) nhận thức rủi ro từ kết thực tồi, nguy hiểm, rủi ro sức khỏe, chi phí Roselius (1971) nhận dạng loại mát liên quan đến loại rủi ro: thời gian, may rủi, ngã, tiền bạc Jacoby Kaplan (1972) phân loại nhận thức rủi ro người tiêu dùng thành loại rủi ro sau: vật lý, tâm lý học, xã hội, tài chính, kết thực (chức năng) (physical, Trong từ điển điện tử Oxford Advanced Learner’s Dictionary định nghĩa từ Adoption: [U] the decision to start using sth such as an idea, a plan or a name, với ví dụ cụ thể: the adoption of new technology Nên này, dịch e-CAM là: Mơ hình chấp nhận sử dụng thương mại điện tử Cụm từ sử dụng thống suốt đề tài, viết tắt e-CAM psychological, social, financial, and performance (functional)) liệt kê Bảng II.1 Taylor (1974) đề nghị bất định nhận thức rủi ro sinh băn khoăn ảnh hưởng tiến trình định tiêu dùng Murphy Enis (1986) định nghĩa nhận thức rủi ro đánh giá chủ quan người tiêu dùng kết tạo sai lầm mua hàng [6] Bảng II Các loại rủi ro Risk Type Definition Financial Risk Rủi ro mà sản phẩm không đáng giá tài Psychological Rủi ro mà sản phẩm thấp hình ảnh tự khách hàng hình dung Risk Physical Risk Rủi ro an toàn người mua hay người khác việc sử dụng sản phẩm Functional Risk Rủi ro mà sản phẩm không thực kỳ vọng Social Risk Rủi ro mà lựa chọn sản phẩm mang lại kết bối rối trước bạn bè/gia đình/nhóm làm việc người ta Time Risk Rủi ro tốn thời gian chuẩn bị liệt kê mua hàng, di chuyển, tìm thơng tin, mua sắm (Non-monetary) chờ đợi giao sản phẩm Khi thấy hay chạm trực tiếp sản phẩm/dịch vụ thị trường điện tử (nghĩa là, đặc tính vơ hình), người tiêu dùng cảm thấy băn khoăn hay khơng chắn họ có giao dịch với người bán hàng trực tuyến Ví dụ, sản phẩm/dịch vụ giao cho người tiêu dùng khơng thực mong đợi Hơn nữa, người tiêu dùng yêu cầu chịu chi phí vận chuyển bốc dỡ, trả lại hay trao đổi sản phẩm/dịch vụ Các tác giả nhận định chức tài (functional loss and financial loss) loại rủi ro liên quan đến sản phẩm/dịch vụ hạn chế người tiêu dùng thực giao dịch trực tuyến [6] Hơn nữa, việc mua sản phẩm/dịch vụ thất bại, thời gian, thuận tiện nỗ lực lấy sản phẩm/dịch vụ điều chỉnh hay thay Mặc dầu thời gian nỗ lực phi tiền bạc biến động cá nhân, tác giả nhận định thời gian chi phí mà người tiêu dùng phải trả cho sản phẩm/dịch vụ Do đó, tác giả nhận định tốn thời gian (time loss) rủi ro tăng thêm với sản phẩm/dịch vụ [6] Sau mua sản phẩm/dịch vụ qua Internet, người tiêu thụ tìm thấy sản phẩm/dịch vụ chất lượng cao với mức giá thấp Do đó, tác giả nhận định loại rủi ro khác, hội (opportunity loss), rủi ro thực hành động mà người tiêu dùng bỏ lỡ thực điều khác mà họ thực muốn làm [6] Do đó, tác giả định nghĩa nhận thức rủi ro với sản phẩm/dịch vụ (PRP) tổng chung bất định hay băn khoăn nhận thức người tiêu dùng sản phẩm/dịch vụ đặc trưng mua hàng trực tuyến Các tác giả nhận định loại PRP sau: chức năng, tài chính, tốn thời gian, hội nhận thức rủi ro toàn với sản phẩm/dịch vụ (functional loss, financial loss, time loss, opportunity loss, overall perceived risk with product/service) [6] II.1.2 Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến (Perceived Risk in the Context of Online Transaction) Vài nghiên cứu phạm vi giao dịch trực tuyến (Hoffman et al., 1999; Jarvenpaa and Tractinsky, 1999; Jarvenpaa et al., 2000; Ratnasingham, 1998; Swaminathan et al., 1999) cho tin cậy hay tín nhiệm khách hàng cải thiện cách gia tăng tính suốt tiến trình giao dịch (ví dụ, phơi bày tồn đặc tính, nguồn gốc, nghĩa vụ nhà cung cấp), giữ lại liệu cá nhân tối thiểu yêu cầu từ người tiêu dùng, việc tạo trạng thái rõ ràng hợp pháp thông tin cung cấp [6] Bhimani (1996) đe dọa việc chấp nhận TMĐT biểu lộ từ hành động không hợp pháp việc nghe trộm, lộ password, chỉnh sửa liệu, đánh lừa, quịt nợ Do đó, Bhimani (1996) Ratnasingham (1998) đề nghị yêu cầu cho TMĐT làm thỏa mãn vấn đề sau: chứng thực (authentication), cấp phép (authorization), sẵn sàng (availability), tin cẩn (confidentiality), toàn vẹn liệu (data integrity), không khước từ (nonrepudiation), dịch vụ ứng dụng có khả chọn (selective application services) [6] Swaminathan et al (1999) khẳng định người tiêu dùng đánh giá người bán hàng trực tuyến trước họ thực giao dịch trực tuyến đặc tính người bán hàng đóng vai trò quan trọng việc xúc tiến giao dịch [6] Rose et al (1999) nhận dạng trở ngại kỹ thuật chi phí liên quan chúng giới hạn đặc thù TMĐT B2C, bao gồm trì hỗn download, giới hạn giao diện (limitations of the interface), vấn đề dị tìm (search problems), đo lường thành cơng ứng dụng Web khơng thích hợp, an toàn yếu, thiếu tiêu chuẩn Internet Do đó, họ phát biểu người ta thực giao dịch kinh doanh với thương gia không thành thật thông tin nhạy lưu sở liệu khơng an tồn, đe dọa an toàn tồn liệu bảo vệ hoàn hảo giao dịch [6] Do đó, tác giả định nghĩa nhận thức rủi ro phạm vi giao dịch trực tuyến (PRT) rủi ro giao dịch mà người tiêu dùng đối đầu bộc lộ phương tiện điện tử việc thực thương mại Bốn loại PRT nhận định sau: bí mật (privacy), an tồn-chứng thực (security- authentication), khơng khước từ (nonrepudiation), nhận thức rủi ro toàn giao dịch trực tuyến (overall perceived risk on online transaction) [6] II.2 Mơ hình e-CAM Joongho Ahn, Jinsoo Park, Dongwon Lee (Risk-Focused E-Commerce Adoption Model - A Cross Country Study, Jun 2001) tích hợp TAM thuyết nhận thức rủi ro (theories of perceived risk - TPR) nghiên cứu thực nghiệm hai nước Mỹ Hàn Quốc để giải thích chấp nhận sử dụng TMĐT (Xem Hình 2) Nghiên cứu cung cấp kiến thức yếu tố tác động đến việc chuyển người sử dụng Internet thành khách hàng tiềm Nhận thức tính dễ sử dụng (perceived ease of use - PEU) nhận thức hữu ích (perceived usefulness - PU) phải nâng cao, nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm/dịch vụ (perceived risk relating to product/service - PRP) nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến (perceived risk relating to online transaction - PRT) phải giảm Tuy kết kiểm tra mơ hình e-CAM Mỹ Hàn Quốc cho kết khác (thậm chí trái ngược – xem Hình Hình 4), khơng mà mơ hình giảm giá trị, ngược lại, cho thấy yếu tố tác động lên việc chấp thuận sử dụng TMĐT vùng văn hóa khác khác đáng kể [6] Do đó, tơi dự định sử dụng mơ hình e-CAM tích hợp với TAM nghiên cứu nhằm kiểm tra thực nghiệm cụ thể Việt Nam Nhận thức rủi ro phạm vi giao dịch (PRT) Nhận thức tính dễ sử dụng (PEU) Theo TAM Nhận thức rủi ro với sản phẩm/dịch vụ (PRP) Hình II Mơ hình e-CAM Nhận thức hữu ích (PU) Hành vi mua (PB) Hình II Kết kiểm tra e-CAM Mỹ Hình II Kết kiểm tra e-CAM Hàn Quốc III MƠ HÌNH KẾT HỢP VỀ CHẤP THUẬN VÀ SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ (UTAUT) III.1 Các kiến trúc III.1.1 Kỳ vọng kết thực (Performance Expectancy) Kỳ vọng kết thực định nghĩa cấp độ mà cá nhân tin sử dụng hệ thống đặc thù giúp họ đạt lợi ích thực cơng việc Kiến trúc tổng hợp từ kiến trúc khác có liên quan mơ hình bật thực nghiệm trước đó, kiến trúc khác tích hợp kiến trúc là: Nhận thức hữu ích (từ mơ hình TAM), Động Cơ Bên Ngồi (từ mơ hình MM), thích hợp cơng việc (từ mơ hình MPCU), lợi có liên quan (từ mơ hình IDT), Kỳ Vọng Kết Quả (từ mơ hình SCT) Các kiến trúc đánh giá tương tự tác giả chọn lọc thang đo từ cho kiến trúc Kỳ Vọng Kết Quả Thực Hiện [19] III.1.2 Kỳ vọng nỗ lực (Effort Expectancy) Kỳ vọng nỗ lực định nghĩa mức độ dễ kết hợp với việc sử dụng hệ thống (thơng tin) Kiến trúc tích hợp từ kiến trúc xem tương tự mơ hình bật để lựa chọn thang đo phù hợp Các kiến trúc khác tích hợp kiến trúc là: Nhận Thức Tính Dễ Sử Dụng (từ mơ hình TAM/TAM2), phức tạp (từ mơ hình MPCU), Dễ Sử Dụng (từ mơ hình IDT) [19] III.1.3 Ảnh hưởng xã hội (Social Influence) Ảnh hưởng xã hội định nghĩa mức độ mà cá nhân nhận thức người quan trọng khác tin anh/cô ta nên sử dụng hệ thống Ảnh hưởng xã hội tích hợp từ kiến trúc khác tương tự là: Tiêu Chuẩn Chủ Quan (Subjective Norm, lấy từ mơ hình TRA, TAM2, TPB/DTPB C-TAM-TPB), Các Nhân Tố Xã Hội (Social Factors, lấy từ mơ hình MPCU), Hình Ảnh (Image, lấy từ mơ hình IDT) [19] III.1.4 Các điều kiện thuận tiện (Facilitating Conditions) Các điều kiện thuận tiện định nghĩa mức độ mà cá nhân tin sở hạ tầng tổ chức kỹ thuật tồn để hỗ trợ việc sử dụng hệ thống Định nghĩa lấy từ khái niệm bật với kiến trúc khác nhau: Nhận Thức Kiểm Soát Hành Vi (lấy từ mơ hình TPB, DTPB, C-TAM-TPB), Các Điều Kiện Thuận Tiện (lấy từ mơ hình MPCU), Sự Tương Thích (lấy từ mơ hình IDT) [19] III.2 Mơ hình UTAUT Viswanath Venkatesh, Michael G Moris, Gordon B Davis, Fred D Davis thiết lập mơ hình UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) Mơ hình kết hợp số thành phần lý thuyết/mơ hình trước với mục tiêu thiết lập quan điểm chung phục vụ cho việc nghiên cứu chấp thuận người sử dụng hệ thống thơng tin [19] Tám mơ hình/lý thuyết thành phần xem xét là: - TRA (Theory of Reasoned Action) - TAM (Technology Acceptance Model) - MM (Motivation Model) - TPB (Theory of Planned Behavior) - C-TAM-TPB (a model combining TAM and TPB) - MPCU (Model of PC Utilization) - IDT (Innovation Diffusion Theory) - SCT (Social Cognitive Theory) Mơ hình UTAUT mơ hình kết hợp từ lý thuyết biết đến cung cấp tảng hướng dẫn cho nghiên cứu tương lai lĩnh vực công nghệ thông tin Bằng cách chứa đựng sức mạnh khám phá kết hợp mơ hình riêng biệt ảnh hưởng chủ yếu, UTAUT đưa lý thuyết tích lũy trì cấu trúc chi tiết Sơ đồ cấu trúc mơ hình UTAUT trình bày sau: PHẦN B LẬP MƠ HÌNH PHƯƠNG TRÌNH CẤU TRÚC (SEM – STRUCTURAL EQUATION MODELLING) I GIỚI THIỆU Phần tóm tắt ngắn gọn khơng thiên đặc tính kỹ thuật vấn đề có liên quan SEM, bao gồm vấn đề ước lượng, thích hợp mơ hình, giả thiết thống kê SEM (Structural Equation Modelling) kỹ thuật mô hình thống kê tổng quát, sử dụng rộng rãi khoa học nghiên cứu hành vi Nó xem kết hợp phân tích nhân tố hồi quy hay phân tích đường dẫn Sự quan tâm SEM thường vào kiến trúc lý thuyết, trình bày nhân tố ngầm Các Performance Expectancy Effort Expectancy Behavioral Intention Social Influence Facilitating Conditions Gender Hình II Mơ hình UTAUT Age Experience Voluntariness Of Use Use Behavior quan hệ kiến trúc lý thuyết trình bày hệ số hồi quy hay hệ số đường dẫn nhân tố SEM ám cấu trúc hiệp tương quan (covariances) biến quan sát, quan hệ cho tên khác mơ hình hóa cấu trúc hiệp tương quan (covariance structure modeling) Tuy nhiên, mơ hình mở rộng thêm bao gồm trung bình biến quan sát nhân tố mơ hình, làm cho tên mơ hình hóa cấu trúc hiệp tương quan xác Nhiều nhà nghiên cứu đơn giản nghĩ mơ hình loại “các mơ hình Lisrel,” điều xác LISREL chữ viết tắt Linear Structural RELations (các quan hệ cấu trúc tuyến tính), tên Jưreskog sử dụng cho chương trình SEM thơng dụng Các mơ hình phương trình cấu trúc ngày khơng thiết phải tuyến tính, khả mở rộng SEM xa phương trình Lisrel ban đầu Ví dụ, Browne (1993) thảo luận khả làm thích hợp đường cong phi tuyến SEM cung cấp khung thuận tiện tổng quát cho phân tích thống kê bao gồm thủ tục đa biến truyền thống, ví dụ trường hợp đặc biệt phân tích nhân tố, phân tích hồi quy, phân tích phân biệt, tương quan canonical SEM thường minh họa biểu đồ đường dẫn Phương trình thống kê thường trình bày hệ phương trình ma trận Trong đầu thập niên 70, kỹ thuật giới thiệu lần đầu nghiên cứu xã hội nghiên cứu hành vi, phần mềm thường yêu cầu cài đặt rõ mơ hình theo điều kiện ma trận Do đó, nhà nghiên cứu phải lọc việc trình bày ma trận từ biểu đồ đường dẫn, cung cấp phần mềm với chuỗi ma trận cho tập hợp tham số khác nhau, hệ số nhân tố hệ số hồi quy Các phần mềm phát triển gần cho phép nhà nghiên cứu định trực tiếp mơ biểu đồ đường dẫn Việc hiệu với vấn đề đơn giản, gây mệt mỏi mơ hình có tính phức tạp Vì lý này, phần mềm SEM hỗ trợ đặc tính kỹ thuật mơ hình loại câu lệnh-hay ma trận Path analysis (phân tích đường xu hướng) kỹ thuật thống kê dùng để kiểm tra quan hệ nhân hai hay nhiều biến Dựa hệ thống phương trình tuyến tính Path analysis thành phần phụ SEM, thủ tục đa biến mà theo định nghĩa Ullman (1996), “cho phép kiểm tra tập quan hệ hay nhiều biến độc lập, liên tục rời rạc, hay nhiều biến phụ thuộc, liên tục rời rạc.” SEM liên quan đến biến đo lường (measured variable) biến ngầm (latent variable) Một measured variable biến quan sát trực tiếp đo lường Biến đo lường được biết đến biến quan sát (observed variable), biến báo hay biến biểu thị (indicator or manifest variables) Một latent variable biến quan sát trực tiếp phải suy từ measured variable Latent variables ám hiệp tương quan (covariances) hai hay nhiều measured variables Chúng biết đến nhân tố (nghĩa là, phân tích nhân tố), biến kiến trúc hay biến không quan sát (constructs or unobserved variables) SEM kết hợp hồi quy đa biến phân tích nhân tố Path analysis liên quan đến biến đo lường (measured variables) II CÁC THÀNH PHẦN CỦA SEM Có hai thành phần: mơ hình đo lường (measurement model) mơ hình cấu trúc (structural model) Measurement model: liên quan đến quan hệ measured variables latent variables Structural model: liên quan đến quan hệ latent variables mà Ký hiệu SEM: - Các biến đo lường được: hình chữ nhật hay vng - Các biến ngầm: elíp hay hình trịn - Các khoản sai số: (“nhiễu” biến ngầm) đưa vào biểu đồ SEM, đại diện “E’s” cho biến đo lường “D’s” cho biến ngầm Các khoản sai số đại diện phương sai phần dư biến không tính cho đường dẫn (pathways) giả thiết mơ hình Tham số SEM: - Là biến, hệ số hồi quy hiệp tương quan biến - Phương sai mũi tên hai đầu kết thúc biến, đơn giản hơn, ký hiệu số hộp vẽ biến hay cung tròn - Các hệ số hồi quy trình bày dọc theo mũi tên chiều đường dẫn giả thiết hai biến (có trọng số áp dụng cho biến phương trình hồi quy tuyến tính) - Hiệp phương sai kết hợp với mũi tên vòng cung hai đầu hai biến sai số biểu thị vô hướng (no directionality) Data cho SEM phương sai mẫu hiệp phương sai mẫu lấy từ tổng thể (ký hiệu S, phương sai mẫu quan sát ma trận hiệp phương sai) III KIẾN TRÚC SEM Mục tiêu việc xây dựng biểu đồ xu hướng (path diagram) hay mơ hình phương trình cấu trúc, tìm mơ hình đủ thích hợp với liệu (S) để phục vụ đại diện có ích độ tin cậy giải thích chi tiết liệu Có bước kiến trúc SEM: Chỉ định mơ hình (Model Specification) Nhận dạng mơ hình (Model Identification) Ước lượng mơ hình (Model Estimation) Đánh giá độ thích hợp mơ hình (Assesing Fit of the Model) Hiệu chỉnh mơ hình (Model Modification) III.1 Chỉ định mơ hình (Model Specification) Là việc thức bắt đầu mơ hình Trong bước này, tham số xác định cố định hay tự Tham số cố định (fixed parameters) không ước lượng từ liệu gán cách tiêu biểu (chỉ quan hệ biến) Các đường dẫn tham số cố định gắn nhãn số (trừ gán giá trị 0, trường hợp khơng có đường dẫn vẽ) biểu đồ SEM Tham số tự (Free parameters) ước lượng từ liệu quan sát người điều tra tin khác Việc xác định tham số cố định hay tự SEM quan trọng xác định tham số sử dụng để so sánh biểu đồ giả thuyết với ma trận hiệp phương sai phương sai tổng thể mẫu việc kiểm tra tính thích hợp mơ hình (bước 4) Việc chọn tham số cố định tham số tự tùy thuộc vào người nghiên cứu Sự lựa chọn trình bày giả thuyết tiền đề đường xu hướng hệ thống quan trọng hệ cấu trúc liên quan hệ thống quan sát (ví dụ, phương sai mẫu quan sát ma trận hiệp phương sai) III.2 Nhận dạng mô hình (Model Identification) Việc nhận dạng quan tâm đến việc có hay khơng giá trị cho tham số tự thu thập từ liệu quan sát Nó phụ thuộc vào việc lựa chọn mơ hình đặc tính kỹ thuật tham số cố định, ràng buộc tự Một tham số bị ràng buộc tập hợp với tham số khác Các mơ hình cần phải nhận dạng hồn chỉnh để ước lượng (bước 3) để kiểm định giả thuyết quan hệ biến Có dạng mơ hình có cấu trúc just-identified, overidentified, hay underidentified - just-identified model: tương ứng 1-1 data tham số cấu trúc Nghĩa là, số phương sai liệu số hiệp phương sai với số tham số ước lượng Tuy nhiên, khả mơ hình đạt giải pháp cho tất tham số, just-identified model khơng có quan tâm khoa học gia khơng có độ tự khơng thể bị loại bỏ - Overidentified model: mơ hình số tham số ước lượng nhỏ số điểm liệu (data points) (nghĩa là, phương sai, hiệp tương quan biến quan sát được) Tình trạng tạo kết độ tự dương cho phép loại bỏ mô hình, sử dụng cách khoa học Mục đích SEM mơ đáp ứng tiêu chuẩn overidentification - Underidentified model: mơ hình số tham số ước lượng vượt số phương sai hiệp tương quan Như vậy, mơ hình bao gồm thơng tin không ý nghĩa (từ liệu đầu vào) cho việc đạt giải pháp xác định ước lượng tham số; nghĩa là, vô số giải pháp cho underidentified model III.3 Ước luợng mơ hình (Model Estimation) Trong bước này, giá trị khởi đầu tham số tự chọn để sinh ma trận hiệp tương quan tổng thể ước lượng (estimated population covariance matrix), (), từ mô hình Các giá trị khởi đầu chọn người nghiên cứu từ thông tin ban đầu, chương trình máy tính sử dụng để xây dựng SEM, hay từ phân tích hồi quy đa biến Mục tiêu ước lượng để sinh () hội tụ ma trận hiệp tương quan tổng thể quan sát được, S, với ma trận phần dư (residual matrix) (khác biệt () S) trở nên tối thiểu Nhiều phương pháp sử dụng để sinh () Việc chọn phương pháp hướng dẫn đặc tính data bao gồm kích thước phân phối mẫu Hầu hết tiến trình sử dụng lặp Hình thức tổng quát hàm tối thiểu là: Q = (s - ())’W(s - ()) Trong đó: s = vector bao gồm phương sai hiệp phương sai biến quan sát () = vector bao gồm phương sai corresponding hiệp phương sai dự đốn mơ hình W = ma trận trọng số (một vài tác giả xem Q F) Ma trận trọng số, W, hàm trên, phù hợp với phương pháp ước lượng chọn W chọn để tối thiểu Q, Q(N-1) cho việc thích hợp hàm, hầu hết trường hợp thống kê phân phối X2 Kết thực X2 bị ảnh hưởng kích thước mẫu, sai số phân phối, nhân tố phân phối, giả thiết nhân tố sai số độc lập (Ullman 1996) Một vài phương pháp ước luợng sử dụng thông dụng là: Generalized Least squares (GLS) FGLS = ½ tr[([S - ()]W-1)2] Trong đó: tr = toán tử theo dõi (trace operator), cộng yếu tố đường chéo ma trận W-1 = ma trận trọng số tối ưu, phải chọn nhà nghiên cứu (chọn lựa thông thường S-1) Maximum Likelihood (ML) FML = log|| - log|S| + tr(S-1) - p Trong trường hợp này, W = S -1 p = số lượng biến đo lường Asymptotically Distribution Free (ADF) Estimator (Hàm ước lượng tự phân phối tiệm cận) FADF = [S - ()]’W-1[S - ()] W, hàm này, bao gồm yếu tố xem xét kurtosis Ullman (1996) Hoyle (1995) thảo luận thuận lợi giới hạn hàm ước lượng ML GLS hữu ích cho liệu phân phối chuẩn nhân tố sai số độc lập, ADF hữu ích cho liệu khơng phân phối chuẩn, có giá trị kích thước mẫu lớn 2.500 Ullman hàm ước lượng tốt cho liệu không phân phối chuẩn và/hoặc phụ thuộc nhân tố sai số Scaled ML Bất kể hàm chọn, kết mong đợi tiến trình ước lượng đạt hàm thích hợp gần đến Một hàm thích hợp với số điểm ma trận hiệp phương sai ước lượng mơ hình ma trận hiệp phương sai mẫu nguyên thủy tương đương III.4 Đánh giá độ thích hợp mơ hình (Assesing Fit of the Model) Như phân tích, giá trị hàm thích hợp gần đến mong đợi cho độ thích hợp mơ hình Tuy nhiên, nói chung, tỷ số X2 bậc tự nhỏ 3, mơ hình thích hợp tốt (Ullman 1996) Để có độ tin cậy kiểm định độ thích hợp mơ hình, kích thước mẫu từ 100 đến 200 yêu cầu (Hoyle 1995) Ullman (1996) thảo luận đa dạng hàm thích hợp phân phối khơngX2, mà ơng ta gọi “các số thích hợp so sánh (comparative fit indices.)” Hoyle (1995) đề cập đến điều “các số thích hợp phụ thuộc (adjunct fit indices).” Một cách bản, phương pháp so sánh độ thích hợp mơ hình độc lập (một mơ hình khẳng định khơng có quan hệ biến) để thích hợp mơ hình ước lượng Kết việc so sánh thường số 1, với 0.90 lớn chấp nhận giá trị độ thích hợp Cả Hoyle Ullman đề nghị sử dụng nhiều số xác định độ thích hợp mơ hình III.5 Hiệu chỉnh mơ hình (Model Modification) Nếu ma trận phương sai/hiệp phương sai ước lượng mô hình khơng mơ cách thích hợp ma trận phương sai/hiệp phương sai mẫu, giả thuyết hiệu chỉnh mơ hình kiểm định lại Để điều chỉnh mơ hình, đường dẫn vẽ thêm hay đường dẫn cũ bỏ Nói cách khác, tham số thay đổi từ cố định tới tự từ tự đến cố định Điều quan trọng để nhớ thủ tục thống kê khác, việc hiệu chỉnh mơ hình sau việc kiểm định lần đầu làm gia tăng hội vấp phải sai lầm loại I Các thủ tục thông thường sử dụng cho việc hiệu chỉnh mơ hình Lagrange Multiplier Index (LM) Kiểm định Wald Cả hai loại kiểm định báo cáo thay đổi giá trị X2 đường dẫn điều chỉnh LM yêu cầu dù có hay khơng việc gia tăng tham số tự gia tăng thích hợp mơ hình Kiểm định Wald u cầu có hay khơng việc xóa bỏ tham số tự gia tăng thích hợp mơ hình Để điều chỉnh tỷ lệ sai lầm loại gia tăng, Ullman (1996) yêu cầu sử dụng giá trị xác suất thấp (p