AVE trong SmartPLS: cách chạy, đọc kết quả và đánh giá

AVE trong SmartPLS dùng để làm gì

AVE, viết đầy đủ là Average Variance Extracted, là chỉ số dùng để đánh giá giá trị hội tụ của một biến tiềm ẩn trong mô hình đo lường. Chỉ số này cho biết construct giải thích được trung bình bao nhiêu phương sai của các biến quan sát thuộc về nó. Bạn thường thấy AVE trong bảng Construct Reliability and Validity sau khi chạy PLS Algorithm trong SmartPLS.

Nếu AVE của một construct cao, các biến quan sát trong cùng construct có xu hướng hội tụ và cùng phản ánh một khái niệm. AVE không dùng để kết luận giả thuyết tác động giữa các construct. Phần đó thuộc về Path Coefficients, p-value, t-statistics và kết quả bootstrapping.

Công thức khái quát của AVE là trung bình bình phương các outer loading của những biến quan sát thuộc một construct. Vì vậy, AVE chịu ảnh hưởng trực tiếp từ outer loading. Một biến quan sát có loading thấp có thể kéo AVE của cả construct xuống, nhưng bạn không nên xóa biến chỉ vì muốn làm đẹp một con số.

Nếu bạn mới làm quen với khái niệm này, có thể đọc thêm bài AVE là gì. Khi đặt AVE trong toàn bộ quy trình PLS-SEM, bài PLS-SEM sẽ giúp bạn phân biệt phần đo lường và phần mô hình cấu trúc.

Chuẩn bị mô hình và dữ liệu

Trước khi chạy AVE trong SmartPLS, bạn cần kiểm tra hai lớp của mô hình. Lớp thứ nhất là measurement model, gồm construct và các indicator đo construct đó. Lớp thứ hai là structural model, gồm mũi tên giữa các construct và các giả thuyết nghiên cứu. AVE thuộc lớp measurement model, vì vậy một đường dẫn giữa hai biến không làm thay đổi ý nghĩa trực tiếp của AVE.

Tên indicator nên nhất quán với bảng hỏi và file dữ liệu. Ví dụ, các biến TC1, TC2, TC3 thuộc construct TinCay, còn HL1, HL2, HL3 thuộc construct HaiLong. Nếu bạn đặt tên lẫn lộn, việc đối chiếu kết quả với bảng hỏi và chương 3 sẽ mất thời gian.

SmartPLS 4 thường nhập dữ liệu từ file .csv. Mỗi hàng là một đáp viên, mỗi cột là một biến quan sát. Hàng đầu tiên nên chứa tên biến, không chứa câu hỏi dài hoặc ký hiệu đặc biệt. Các ô dữ liệu cần có dạng số, chẳng hạn thang Likert từ 1 đến 5. Bạn nên kiểm tra missing value, biến đảo chiều và các cột không dùng trước khi import.

Một điểm cần kiểm tra là construct đang được mô hình hóa theo dạng reflective hay formative. AVE, outer loading, Composite Reliability và HTMT chủ yếu được dùng trong đánh giá construct reflective. Với construct formative, cách đánh giá tập trung vào outer weight, ý nghĩa thống kê, collinearity và mức độ phù hợp lý thuyết. Không nên lấy ngưỡng AVE của reflective construct áp cho formative construct.

Bạn cũng cần xác định SmartPLS đang sử dụng đúng phiên bản. Bài này mô tả đường đi trong SmartPLS 4. SmartPLS 3 có cách bố trí một số bảng và menu khác, dù logic PLS Algorithm và bootstrapping tương tự. Nếu cần xem tổng quan phần mềm, bạn có thể tham khảo bài SmartPLS trước khi làm theo các bước dưới đây.

Các bước thực hiện AVE trong SmartPLS 4

Bước 1: Tạo project và import file dữ liệu

Mở SmartPLS 4, tạo project mới rồi chọn import file .csv. Kiểm tra danh sách biến sau khi phần mềm đọc dữ liệu. Nếu tên biến bị cắt, ký tự tiếng Việt bị lỗi hoặc cột được nhận thành text, hãy quay lại file gốc và sửa trước khi xây dựng mô hình.

Ở bước này, không nên tự thay missing value bằng một con số tùy ý chỉ để SmartPLS nhận file. Bạn cần ghi rõ quy tắc xử lý dữ liệu trong phần phương pháp. Nếu tỷ lệ thiếu cao hoặc một đáp viên bỏ trống quá nhiều câu, hãy xem lại tiêu chí giữ hoặc loại đáp viên trước khi chạy mô hình.

Bước 2: Tạo measurement model

Kéo các construct vào canvas của SmartPLS 4, sau đó kéo các indicator tương ứng vào từng construct. Kiểm tra hướng mũi tên giữa construct và indicator. Với reflective measurement model, mũi tên thường đi từ construct đến indicator. Đặt tên construct giống với tên sử dụng trong mô hình nghiên cứu và bảng kết quả.

Nếu một construct có các biến quan sát đảo chiều, dữ liệu cần được mã hóa lại trước khi chạy. Ví dụ, với thang 1 đến 5, giá trị mới của biến đảo chiều có thể được tính theo quy tắc 6 trừ giá trị cũ, nhưng bạn phải căn cứ vào thiết kế bảng hỏi cụ thể. SmartPLS không tự hiểu một câu hỏi mang nghĩa phủ định để đảo điểm cho bạn.

Bước 3: Chạy PLS Algorithm

Trong SmartPLS 4, chọn mô hình rồi nhấn Calculate, chọn PLS-SEM Algorithm và chạy với thiết lập mặc định trước. Kết quả sơ bộ cho thấy outer loading trên sơ đồ. Sau đó mở phần kết quả chi tiết để xem các bảng reliability và validity.

Đường dẫn bạn cần tìm là nhóm kết quả Quality Criteria, sau đó mở bảng Construct Reliability and Validity. Bảng này thường có các cột Cronbach's alpha, rho_A, Composite reliability (rho_C) và Average variance extracted (AVE).

Đừng đọc AVE riêng lẻ. Hãy xem cùng lúc outer loading, CR và giá trị phân biệt. Một construct có AVE đạt nhưng một indicator có loading rất thấp vẫn cần được xem xét về nội dung và lý thuyết.

Bước 4: Chạy Bootstrapping khi cần kiểm định suy luận

AVE mô tả kết quả của measurement model từ PLS Algorithm. Khi bạn cần kiểm tra ý nghĩa thống kê của outer loading hoặc path coefficient, chọn Calculate, sau đó chọn Bootstrapping trong SmartPLS 4. Thiết lập số bootstrap theo quy trình nghiên cứu và ghi lại thiết lập đã dùng.

Theo hướng dẫn được trích dẫn rộng rãi cho PLS-SEM, có thể sử dụng 5.000 bootstrap subsamples (Hair và cộng sự, 2022). Bootstrapping không biến một AVE thấp thành AVE đạt. Nó giúp bạn đánh giá độ ổn định và ý nghĩa thống kê của các ước lượng liên quan.

Đọc bảng kết quả

Sau khi chạy PLS Algorithm, mở Quality Criteria > Construct Reliability and Validity. Cột Average variance extracted (AVE) là nơi bạn đọc AVE của từng construct. Mỗi dòng tương ứng với một biến tiềm ẩn, không phải một biến quan sát.

Bảng dưới đây là số liệu minh họa, không phải kết quả của một nghiên cứu thật. Tên cột được giữ theo cách SmartPLS thường hiển thị để bạn đối chiếu với file đang mở.

Ví dụ, dòng TinCay có AVE bằng 0.636. Bạn có thể diễn giải rằng construct TinCay giải thích trung bình khoảng 63,6% phương sai của các indicator trong construct này, theo cách tính của AVE. Con số đó không có nghĩa là TinCay làm tăng 63,6% lòng trung thành hay kết quả phụ thuộc.

Với dòng GiaTri, AVE bằng 0.498 rất sát mốc 0.5. Bạn nên kiểm tra outer loading từng biến, nội dung câu hỏi và CR trước khi quyết định xóa indicator. Việc làm tròn có thể khiến 0.498 hiển thị thành 0.50 trong một số bảng, nhưng bạn nên dùng số gốc khi đánh giá.

AVE cũng cần được đọc cùng giá trị phân biệt. Trong SmartPLS 4, bạn có thể xem Discriminant Validity, gồm HTMT và Fornell-Larcker Criterion. HTMT dưới 0.85, hoặc dưới 0.90 với các construct gần nhau về khái niệm, là ngưỡng tham khảo thường được sử dụng (Henseler và cộng sự, 2015). Tiêu chí căn bậc hai AVE lớn hơn tương quan giữa các construct là tiêu chí Fornell-Larcker (Fornell và Larcker, 1981).

Ngưỡng đánh giá

Ngưỡng AVE thường được dùng cho reflective construct là từ 0.5 trở lên. Mốc này có nghĩa construct giải thích được ít nhất một nửa phương sai trung bình của các indicator. Tiêu chí CR từ 0.7 trở lên và AVE từ 0.5 trở lên được trình bày trong (Fornell và Larcker, 1981). Trong một số tài liệu, Bagozzi và Yi cũng được dùng để tham chiếu đánh giá độ tin cậy và giá trị hội tụ (Bagozzi và Yi, 1988).

Bạn không nên biến bảng ngưỡng thành một quy tắc xóa biến tự động. Cần xem số lượng indicator còn lại, ý nghĩa nội dung và sự phù hợp của construct với mô hình. Bảng dưới đây chỉ liệt kê các tiêu chí thuộc nhóm PLS-SEM, kèm nguồn để bạn có thể giải trình trong luận văn.

CFI, TLI, RMSEA và các ngưỡng fit index tương ứng thuộc CB-SEM, thường gắn với AMOS hoặc các phần mềm SEM hiệp phương sai. Bạn không nên đưa các chỉ số đó vào phần đánh giá AVE của SmartPLS. Nếu muốn phân biệt hai hướng tiếp cận, hãy xem thêm bài SEM là gì và Partial Least Squares là gì.

Một quy trình hợp lý là kiểm tra outer loading, Cronbach's Alpha hoặc rho_A, Composite Reliability, AVE, rồi kiểm tra discriminant validity bằng HTMT và Fornell-Larcker. Cronbach's Alpha từ 0.7 trở lên thường được chấp nhận (Nunnally, 1978), còn alpha từ 0.6 có thể được cân nhắc trong thang đo mới hoặc nghiên cứu khám phá (Hair và cộng sự, 2010). Đây là các tiêu chí liên quan, nhưng mỗi chỉ số trả lời một câu hỏi khác nhau.

Cách trình bày trong chương 4

Trong chương 4, bạn nên trình bày kết quả theo thứ tự: đánh giá measurement model trước, sau đó mới đánh giá structural model. Bảng đầu tiên có thể tóm tắt Cronbach's Alpha, rho_A, Composite Reliability và AVE của từng construct. Bảng tiếp theo trình bày outer loading hoặc các indicator bị loại, nếu có.

Bạn có thể viết theo mẫu sau, rồi thay bằng số liệu thật trong output:

Cách viết vào luận văn: “Kết quả tại Bảng [số bảng] cho thấy AVE của các construct dao động từ [giá trị thấp nhất] đến [giá trị cao nhất]. Trong đó, các giá trị [tên construct] đạt từ 0.5 trở lên, đáp ứng tiêu chí giá trị hội tụ theo Fornell và Larcker (1981). Composite Reliability của các construct nằm trong khoảng [khoảng giá trị], cho thấy độ tin cậy tổng hợp của thang đo đạt mức chấp nhận được.”

Nếu một construct có AVE thấp, hãy báo cáo trung thực giá trị đó và cách xử lý. Ví dụ: “AVE của [tên construct] đạt [giá trị], thấp hơn mốc tham khảo 0.5. Nhóm nghiên cứu kiểm tra outer loading, nội dung indicator và cơ sở lý thuyết trước khi quyết định giữ hoặc loại [mã biến].” Chỉ viết rằng “thang đo đạt” khi các chỉ số và lập luận thực sự hỗ trợ kết luận đó.

Trong phần structural model, bạn chuyển sang báo cáo VIF, R², f², Q², path coefficient và bootstrapping. AVE không thay thế R² và cũng không cho biết giả thuyết H1, H2 có được chấp nhận hay không. Việc tách hai phần này giúp hội đồng thấy bạn hiểu measurement model và structural model đang trả lời hai nhóm câu hỏi khác nhau.

Lỗi thường gặp

Dùng AVE để kết luận giả thuyết

AVE chỉ đánh giá giá trị hội tụ của construct. Nếu muốn kết luận tác động giữa các biến, bạn cần đọc Path Coefficients và kết quả bootstrapping, gồm hệ số đường dẫn, t-statistics, p-value hoặc khoảng tin cậy theo thiết lập phân tích.

Xóa indicator chỉ vì loading thấp

Một indicator loading thấp có thể làm AVE giảm, nhưng xóa biến làm thay đổi nội dung của thang đo. Bạn cần xem loading, CR, AVE sau khi xóa, ý nghĩa lý thuyết và số indicator còn lại. Hãy lưu từng phiên bản mô hình để có thể giải thích với giảng viên.

Trộn tiêu chí của CB-SEM vào SmartPLS

Đưa CFI, TLI hoặc RMSEA vào bảng đánh giá SmartPLS là lỗi phân loại phương pháp. Với PLS-SEM, hãy tập trung vào outer loading, CR, AVE, HTMT, VIF, R², f², Q² và path coefficients theo thiết kế nghiên cứu.

Đọc nhầm AVE với outer loading

Outer loading thuộc về từng indicator, còn AVE thuộc về toàn bộ construct. Một construct có bốn indicator sẽ có một giá trị AVE trong bảng Construct Reliability and Validity, trong khi mỗi indicator có một loading riêng trong kết quả outer loadings.

Chạy lại nhiều lần nhưng không ghi lý do

EFA hoặc PLS-SEM hiếm khi ra đúng bảng đẹp ngay lần đầu. Bạn có thể cần kiểm tra dữ liệu, indicator và mô hình. Tuy nhiên, mọi lần loại biến phải có lý do phương pháp và được ghi lại, thay vì chạy đến khi các con số đạt ngưỡng rồi chỉ báo cáo phiên bản cuối.

Câu hỏi thường gặp

AVE trong SmartPLS bao nhiêu là đạt?

AVE từ 0.5 trở lên là ngưỡng thường được dùng để đánh giá giá trị hội tụ của reflective construct (Fornell và Larcker, 1981). Bạn vẫn cần xem cùng outer loading, Composite Reliability và discriminant validity, không nên kết luận chỉ từ một ô AVE.

AVE dưới 0.5 thì phải làm sao?

Trước hết, kiểm tra outer loading của từng indicator, dữ liệu đảo chiều, mã hóa và nội dung thang đo. Nếu có cơ sở lý thuyết rõ ràng, bạn có thể cân nhắc loại indicator yếu rồi chạy lại, nhưng phải báo cáo lý do và kiểm tra construct sau khi loại.

Nếu AVE chỉ thấp hơn 0.5 một chút, chẳng hạn 0.498, bạn không nên làm tròn để biến thành kết quả đạt. Hãy trao đổi với giảng viên về bối cảnh nghiên cứu, CR và số indicator còn lại trước khi quyết định.

AVE và Composite Reliability khác nhau thế nào?

AVE phản ánh mức độ construct giải thích phương sai của các indicator, nên liên quan đến giá trị hội tụ. Composite Reliability phản ánh độ nhất quán của các indicator trong cùng construct. Một construct có CR đạt nhưng AVE chưa đạt vẫn cần được xem xét riêng về giá trị hội tụ.

SmartPLS 4 không hiện bảng AVE thì phải làm sao?

Kiểm tra bạn đã chạy PLS-SEM Algorithm chưa, mô hình có construct và indicator chưa, và indicator có được nhận dạng là biến số trong file .csv không. Sau khi chạy, mở nhóm Quality Criteria và tìm Construct Reliability and Validity. Nếu construct là formative, bảng chỉ số phù hợp có thể khác vì AVE không phải tiêu chí chính cho dạng đo lường đó.

Có cần chạy Bootstrapping để có AVE không?

Bạn có thể xem AVE sau khi chạy PLS Algorithm. Bootstrapping được dùng khi cần kiểm tra ý nghĩa thống kê và độ ổn định của các ước lượng như outer loading hoặc path coefficient. Bootstrapping không thay thế bước đánh giá AVE và cũng không tự sửa một construct có giá trị hội tụ yếu.

Có thể dùng AVE trong SmartPLS để đánh giá mô hình SEM không?

Có thể dùng AVE cho phần measurement model của mô hình PLS-SEM, chủ yếu với reflective construct. AVE không đánh giá toàn bộ chất lượng structural model. Bạn vẫn cần xem VIF, R², f², Q², path coefficient và kết quả bootstrapping theo câu hỏi nghiên cứu.

Mở file SmartPLS 4 của bạn, chạy PLS-SEM Algorithm, ghi lại bảng Construct Reliability and Validity, rồi đối chiếu từng construct với AVE, CR, outer loading và HTMT thay vì chỉ nhìn một con số. Nếu bạn muốn chạy trọn quy trình trên file .sav hoặc .csv và chuyển kết quả thành bảng phân tích, M4 phân tích là module phù hợp cho bước này.