PHÂN TÍCH VAI TRÒ BIẾN TRUNG GIAN – Hayes Process Macro – Mô hình 4

GIỚI THIỆU

Khi kiểm tra xem có “phân tích trung gian” hay sự hiện diện của biến trung gian trong một mô hình hay không, chúng ta cần hiểu một số thuật ngữ được sử dụng, chẳng hạn như tác động trực tiếp, tác động gián tiếp và tổng tác động.

Tác động trực tiếp đơn giản là mối quan hệ trực tiếp giữa biến độc lập và biến phụ thuộc trong sự hiện diện của biến trung gian (c’).
Tác động gián tiếp là mối quan hệ đi từ biến độc lập đến biến trung gian, sau đó từ biến trung gian đến biến phụ thuộc (a*b).
Thuật ngữ tổng tác động là sự ảnh hưởng tổng hợp của tác động trực tiếp giữa hai khái niệm và tác động gián tiếp thông qua biến trung gian (c = c’ + a*b).

Trong mối quan hệ giữa X và Y, c là tổng tác động (total effect).

VÍ DỤ MINH HỌA

Chúng ta muốn kiểm tra xem khái niệm Văn hóa (Culture) có tác động gián tiếp thông qua Cam kết (Commitment) lên khái niệm Hiệu suất Tổ chức (Organizational Performance) hay không.

Ví dụ các biến: 1 biến dự báo (X), 1 biến trung gian (M), và 1 biến kết quả (Y). Các biến này đều là biến liên tục.

Trong trường hợp này, mối quan hệ giữa các biến có thể được mô tả như sau:

X (predictor) ảnh hưởng đến M (mediator)
M (mediator) ảnh hưởng đến Y (outcome)
Đồng thời, X có thể ảnh hưởng trực tiếp đến Y

Mục tiêu là kiểm tra xem M (biến trung gian) có làm trung gian mối quan hệ giữa X và Y, tức là X ảnh hưởng đến Y thông qua M (tác động gián tiếp).

Mô hình này có thể phân tích bằng cách sử dụng Hayes Process Macro – Model 4 trong SPSS, với các bước như:

X → M: Kiểm tra tác động của biến dự báo X lên biến trung gian M.
M → Y: Kiểm tra tác động của biến trung gian M lên biến kết quả Y.
X → Y: Kiểm tra tác động trực tiếp của X lên Y (trong sự hiện diện của M).

Tổng tác động: c = c’ + a*b

c’: Tác động trực tiếp của X lên Y.
a*b: Tác động gián tiếp của X lên Y thông qua M.

SƠ ĐỒ KHÁI NIỆM

THỰC HÀNH CHẠY TRÊN SPSS

Bước 1: Analyze -> Regression -> Process v4.0 by Andrew F. Hayes

Bước 2: Nhập các biến yêu cầu.

Trong trường hợp này:

Biến Y (Biến phụ thuộc):OP
Biến X (Biến độc lập):Văn hóa
Trung gian:Cam kết
Số mô hình:4

Bước 3: Chọn nút Tùy chọn và chọn các tùy chọn như hình dưới đây:

Chọn Hiển thị mô hình tổng tác động (chỉ các mô hình 4, 6, 70, 81, 82):Điều này là để tạo ra ước tính tổng tác động.
Đối với Tác động chuẩn hóa, chọn Tác động chuẩn hóa (chỉ các mô hình trung gian):
Nhấn Tiếp tục

DIỄN GIẢI KẾT QUẢ

Mô tả Mô hình cùng với các biến khác nhau, trong đó Y là Biến Phụ thuộc, X là Biến Độc lập và M là Biến Trung gian.

Model Summary: Đoạn này cung cấp thông tin tổng quan về mô hình thống kê. Model Summary cho thấy mức độ phù hợp của mô hình thống kê, trong khi Coefficients cung cấp thông tin về tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.

R:Hệ số tương quan Pearson, đo lường mức độ liên quan giữa các biến trong mô hình.
R-Sq:Hệ số xác định, cho biết tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập.
F Statistics:Thống kê F, kiểm tra tổng thể sự phù hợp của mô hình.
P value:Giá trị P, xác định ý nghĩa thống kê của mô hình.

Coefficients: Đoạn này cung cấp thông tin về các hệ số hồi quy cho mỗi biến trong mô hình.

Hình sau cho thấy tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc

Văn hóa (Culture) có tác động đáng kể đến OP (b = 0,2917, t = 5,5426, p < 0,001). Ở đây, hệ số này chính là Tác động Trực tiếp (c’).

Cam kết (COM) cũng được tìm thấy là có tác động đáng kể đến OP (b = 0,4530, t = 8,5392, p < 0,001). Đây là đường dẫn b.

Tiếp theo, kết quả của tổng tác động được trình bày.

Tác động Gián tiếp được tính bằng cách nhân a và b. Tác động gián tiếp = a (0,6041) * b (0,4531) = 0,2736

Tác động Trực tiếp = 0,2917, đây là tác động của Văn hóa lên Hiệu suất khi có sự hiện diện của biến trung gian (c ’)

Tác động tổng thể là tổng của hiệu ứng trực tiếp và gián tiếp.Tác động Tổng thể (hay còn gọi là tổng tác động) = 0,5653

Kết luận về vai trò biến trung gian: Có. Vì tác động Gián tiếp (indirect effect) Có Ý nghĩa (p < 0.05)

Là Trung gian Toàn phần hay Một phần- Một phần, Vì cả tác động gián tiếp và Trực tiếp đều Có Ý nghĩa.

TRÌNH BÀY KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

H1: Cam kết đóng vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa Văn hóa Hợp tác và Hiệu suất Tổ chức.

Nghiên cứu đã đánh giá vai trò trung gian của Cam kết đối với mối quan hệ giữa Văn hóa Hợp tác và Hiệu suất Tổ chức. Kết quả cho thấy một hiệu ứng gián tiếp đáng kể của Văn hóa Hợp tác đối với hiệu suất tổ chức (b= 0,273, t = 5,583), hỗ trợ cho H1. Hơn nữa, hiệu ứng trực tiếp của văn hóa hợp tác đối với hiệu suất tổ chức khi có sự hiện diện của biến trung gian cũng được tìm thấy là có ý nghĩa (b = 0,291, p < 0,001). Do đó, cam kết đã một phần trung gian hóa mối quan hệ giữa văn hóa hợp tác và hiệu suất tổ chức. Tóm tắt phân tích trung gian được trình bày trong Bảng 1.