Fornell Larcker trong SmartPLS: cách chạy và đọc kết quả
Fornell Larcker trong SmartPLS dùng để làm gì
Fornell-Larcker Criterion là một cách kiểm tra giá trị phân biệt trong mô hình đo lường PLS-SEM. Mục tiêu của kiểm tra này là xem một biến tiềm ẩn có thực sự khác với các biến tiềm ẩn còn lại hay không. Nếu hai khái niệm quá giống nhau, kết quả đường dẫn trong mô hình cấu trúc có thể khó giải thích.
Trong bảng Fornell-Larcker Criterion, các giá trị trên đường chéo thường là căn bậc hai của AVE của từng biến tiềm ẩn. Các giá trị ngoài đường chéo là tương quan giữa các biến tiềm ẩn. Tiêu chí đạt khi căn bậc hai của AVE của một biến lớn hơn tương quan của biến đó với mọi biến khác trong mô hình (Fornell và Larcker, 1981).
Bạn có thể xem thêm khái niệm nền tảng trong bài AVE là gì trước khi đọc bảng này. AVE và Fornell-Larcker liên quan trực tiếp với nhau, nhưng chúng trả lời hai câu hỏi khác nhau. AVE xem biến tiềm ẩn giải thích được bao nhiêu phương sai của các indicator, còn Fornell-Larcker xem biến đó có tách biệt với biến khác hay không.
Chuẩn bị mô hình và dữ liệu
SmartPLS đánh giá Fornell-Larcker sau khi bạn đã xây dựng measurement model và chạy quy trình PLS-SEM. Vì vậy, hãy kiểm tra phần chuẩn bị trước khi tìm lỗi trong bảng giá trị phân biệt.
Mô hình đo lường gồm biến tiềm ẩn và các indicator quan sát được. Với thang đo reflective, mũi tên đi từ biến tiềm ẩn đến indicator. Bạn cần xác định đúng loại thang đo theo mô hình lý thuyết, vì cách đánh giá outer loading, CR và AVE phụ thuộc vào cấu trúc measurement model.
Tên indicator trong file dữ liệu nên ngắn, không dấu và không có khoảng trắng, chẳng hạn như PU1, PU2, PU3 hoặc SAT1, SAT2, SAT3. Mỗi dòng dữ liệu là một người trả lời. Mỗi cột là một biến quan sát. File .csv cần có hàng đầu tiên là tên biến và không nên chứa cột ghi chú, số thứ tự không dùng trong mô hình hoặc ký tự lạ.
Nếu bạn đang kiểm tra AVE trước, bài AVE trong SmartPLS sẽ giúp bạn đối chiếu AVE, CR và outer loading. Bạn cũng có thể xem cách chạy AVE trong SmartPLS 4 để kiểm tra đúng phiên bản phần mềm.
Trước khi chạy, hãy rà lại các điểm sau:
| Hạng mục | Việc cần kiểm tra | Dấu hiệu có thể gây sai kết quả |
|---|---|---|
| Tên indicator | Tên trong mô hình khớp tên cột .csv | Indicator bị thiếu hoặc nhận sai cột |
| Dữ liệu trống | Xem missing values và cách SmartPLS xử lý | Số quan sát hữu dụng giảm mạnh |
| Thang đo đảo chiều | Đã recode biến reverse trước khi nhập chưa | Tương quan âm, outer loading thấp |
| Loại measurement model | Phân biệt reflective và formative | Chọn sai tiêu chí đánh giá |
| Biến tiềm ẩn | Mỗi construct có đúng indicator | Hai construct dùng nhầm cùng một nhóm biến |
Fornell-Larcker thường được đọc cùng HTMT và cross-loading. Không nên kết luận giá trị phân biệt chỉ dựa trên một ô trong bảng. Bạn có thể xem thêm bài cross-loading trong SmartPLS để có kiểm tra bổ sung.
Các bước thực hiện trong SmartPLS 4
Các đường dẫn dưới đây áp dụng cho SmartPLS 4. Giao diện SmartPLS 3 có thể đặt một số mục ở vị trí khác, nên đừng cố tìm đúng tên nút nếu bạn đang dùng phiên bản cũ.
Bước 1: Tạo project và nhập file dữ liệu
Mở SmartPLS 4, tạo project mới, sau đó chọn import data file. Chọn file .csv đã chuẩn bị. Khi phần mềm hiển thị danh sách cột, kiểm tra tên indicator, kiểu dữ liệu và số lượng dòng. Các biến Likert thường được nhập dưới dạng số.
Nếu file đang ở .sav, bạn nên kiểm tra việc xuất sang .csv trước khi import. Sau khi nhập, tạo model mới từ data file đó để bắt đầu vẽ mô hình.
Bước 2: Vẽ biến tiềm ẩn và gán indicator
Tạo từng construct theo tên trong mô hình nghiên cứu, chẳng hạn PU, PEOU, TRUST và INT. Kéo các indicator tương ứng vào từng construct. Kiểm tra mũi tên để chắc rằng measurement model có hướng đúng.
Không gán một indicator vào hai construct chỉ để làm chỉ số đẹp hơn. Việc gán lại indicator phải có cơ sở lý thuyết và phải được ghi lại trong quá trình xử lý dữ liệu.
Bước 3: Chạy PLS-SEM Algorithm
Trong SmartPLS 4, chọn model cần phân tích rồi chạy PLS-SEM Algorithm. Với lần chạy đầu, giữ thiết lập mặc định nếu bạn chưa có lý do phương pháp học để thay đổi. Chờ phần mềm hoàn tất rồi mở phần kết quả của model.
Bạn cần xem trước Outer Loadings, Construct Reliability and Validity và các chỉ số chất lượng measurement model. CR từ 0.7 và AVE từ 0.5 thường được dùng làm mốc tham khảo cho độ tin cậy tổng hợp và giá trị hội tụ (Fornell và Larcker, 1981). Nếu measurement model còn lỗi rõ ràng, hãy xử lý có lý do trước khi diễn giải Fornell-Larcker.
Bước 4: Mở bảng Discriminant Validity
Trong cửa sổ kết quả, tìm nhóm kết quả liên quan đến Discriminant Validity, sau đó chọn bảng Fornell-Larcker Criterion. Tên bảng có thể nằm trong phần kết quả của PLS-SEM Algorithm tùy bố cục cửa sổ SmartPLS 4.
Bạn sẽ thấy tên các construct ở hàng và cột. Các số trên đường chéo là căn bậc hai AVE. Các số ngoài đường chéo là tương quan giữa từng cặp construct. Đọc theo hàng hoặc theo cột đều được, nhưng phải so sánh mỗi số trên đường chéo với toàn bộ các số ngoài đường chéo cùng hàng hoặc cùng cột.
Bước 5: Xuất và lưu kết quả
Dùng chức năng export của SmartPLS để lưu bảng kết quả. Đặt tên file theo từng vòng chạy, chẳng hạn model_v1, model_v2 và model_final. Cách này giúp bạn giải trình nếu giảng viên hỏi vì sao một indicator bị loại hoặc vì sao bảng kết quả trong chương 4 khác lần chạy đầu.
Không chụp riêng một ô rồi bỏ vào luận văn. Hãy lưu cả bảng có tên construct, tiêu đề chỉ số và thông tin vòng chạy. Bạn có thể đưa bảng rút gọn vào chương 4, còn file xuất đầy đủ để ở thư mục dữ liệu phân tích.
Đọc bảng kết quả
Bảng dưới đây là số liệu minh họa, được trình bày theo hình dạng thường gặp của Fornell-Larcker Criterion trong SmartPLS. Các con số chỉ giúp bạn luyện cách đọc, không phải kết quả của một nghiên cứu thực tế.
| Construct | INT | PEOU | PU | TRUST |
|---|---|---|---|---|
| INT | 0.842 | 0.612 | 0.681 | 0.594 |
| PEOU | 0.612 | 0.793 | 0.648 | 0.527 |
| PU | 0.681 | 0.648 | 0.817 | 0.633 |
| TRUST | 0.594 | 0.527 | 0.633 | 0.856 |
Trong ví dụ này, căn bậc hai AVE của INT là 0.842. Giá trị này lớn hơn các tương quan của INT với PEOU, PU và TRUST, lần lượt là 0.612, 0.681 và 0.594. Cách đọc tương tự được áp dụng cho ba construct còn lại.
Bạn cần đọc theo ba bước. Trước hết, xác định các số trên đường chéo. Tiếp theo, lấy từng số trên đường chéo so với các số ngoài đường chéo cùng hàng. Cuối cùng, ghi nhận construct nào có giá trị trên đường chéo nhỏ hơn hoặc bằng một tương quan với construct khác.
Ví dụ, nếu PU có căn bậc hai AVE là 0.72 nhưng tương quan giữa PU và INT là 0.78, tiêu chí Fornell-Larcker của PU có dấu hiệu chưa đạt. Khi đó, bạn cần xem thêm HTMT, outer loading, cross-loading và nội dung lý thuyết của hai construct. Một bảng không đạt không tự động có nghĩa là phải xóa ngay indicator.
Ngưỡng đánh giá
Fornell-Larcker không có một p-value để bạn chỉ cần nhìn vào cột Sig. Đây là tiêu chí so sánh giữa căn bậc hai AVE và tương quan giữa các construct. AVE từ 0.5 trở lên là điều kiện thường được xem xét trước khi đọc căn bậc hai AVE (Fornell và Larcker, 1981).
Các mốc dưới đây giúp bạn đặt kết quả vào đúng nhóm chỉ số PLS-SEM. Mỗi dòng có nguồn để bạn có thể truy lại khi viết phương pháp hoặc giải trình với giảng viên.
| Chỉ số hoặc quyết định | Mốc tham khảo | Nguồn |
|---|---|---|
| AVE | Từ 0.5 trở lên | (Fornell và Larcker, 1981) |
| Fornell-Larcker | Căn bậc hai AVE của construct lớn hơn tương quan với construct khác | (Fornell và Larcker, 1981) |
| HTMT | Dưới 0.85, hoặc dưới 0.90 với construct gần nhau về khái niệm | (Henseler và cộng sự, 2015) |
| Outer loading | Từ 0.7 trở lên trong PLS-SEM | (Chin, 1998) |
| CR | Từ 0.7 trở lên | (Fornell và Larcker, 1981) |
| VIF | Dưới 5 | (Hair và cộng sự, 2019) |
| Q² | Lớn hơn 0 khi đánh giá khả năng dự báo | (Stone, 1974) |
| R² | 0.25 yếu, 0.50 trung bình, 0.75 đáng kể trong PLS-SEM | (Hair và cộng sự, 2011) |
HTMT là kiểm tra bổ sung quan trọng vì một số nghiên cứu cho rằng chỉ dùng Fornell-Larcker có thể chưa đủ để phát hiện vấn đề phân biệt giữa các construct. Nếu Fornell-Larcker đạt nhưng HTMT vượt mốc, bạn nên báo cáo sự không nhất quán này thay vì chọn riêng chỉ số có lợi cho kết luận.
Các chỉ số CFI, TLI và RMSEA thuộc nhóm đánh giá độ phù hợp thường dùng trong CB-SEM. Chúng không phải tiêu chí Fornell-Larcker và không nên đưa vào phần đánh giá measurement model của SmartPLS như thể đó là cùng một hệ chỉ số. Mốc CFI, TLI, RMSEA và SRMR từ (Hu và Bentler, 1999) áp dụng cho CB-SEM.
Cách trình bày trong chương 4
Trong chương 4, bạn nên đặt Fornell-Larcker trong nhóm đánh giá giá trị phân biệt, sau phần độ tin cậy và giá trị hội tụ. Bảng cần có tên rõ ràng, ghi chú rằng các giá trị trên đường chéo là căn bậc hai AVE nếu cách xuất bảng của bạn dùng quy ước đó.
Cách viết vào luận văn: “Kết quả tại Bảng [số bảng] cho thấy căn bậc hai AVE của các biến tiềm ẩn đều lớn hơn hệ số tương quan giữa biến đó với các biến còn lại. Vì vậy, tiêu chí Fornell-Larcker được đáp ứng và mô hình đo lường đạt giá trị phân biệt theo (Fornell và Larcker, 1981).”
Bạn cần thay [số bảng] bằng số bảng thật, thay cách diễn đạt nếu có construct chưa đạt, và không dùng câu mẫu này khi bảng của bạn có vi phạm. Nếu chỉ một construct chưa đạt, hãy viết chính xác construct đó, chẳng hạn: “Tiêu chí Fornell-Larcker chưa được đáp ứng giữa [Construct A] và [Construct B], do tương quan giữa hai construct lớn hơn căn bậc hai AVE của [Construct A].”
Một bảng báo cáo gọn có thể gồm các construct ở hàng và cột giống output SmartPLS. Đặt số trên đường chéo in đậm để người đọc nhận ra căn bậc hai AVE, nhưng không tự ý làm tròn quá nhiều chữ số nếu việc làm tròn khiến kết luận thay đổi.
Lỗi thường gặp
Chỉ nhìn đường chéo mà không so sánh
Một số bạn thấy các số trên đường chéo đều lớn hơn 0.5 rồi kết luận đạt. Điều kiện đó liên quan đến AVE, còn Fornell-Larcker yêu cầu so sánh với tương quan ngoài đường chéo.
Đọc nhầm bảng HTMT thành Fornell-Larcker
HTMT thường hiển thị các tỷ lệ giữa construct và được đánh giá bằng mốc 0.85 hoặc 0.90. Fornell-Larcker lại hiển thị căn bậc hai AVE trên đường chéo. Hãy kiểm tra đúng tên bảng trước khi chụp output.
Xóa indicator ngay sau một kết quả chưa đạt
Indicator có outer loading thấp có thể là nguyên nhân, nhưng xóa biến phải dựa trên nội dung thang đo, độ tin cậy, AVE và ý nghĩa lý thuyết. Xóa liên tục đến khi bảng đạt sẽ làm mô hình mất ý nghĩa và khó giải trình.
Trộn tiêu chí CB-SEM vào SmartPLS
SmartPLS dùng PLS-SEM, nên phần đánh giá cần tập trung vào outer loading, CR, AVE, HTMT, Fornell-Larcker, VIF, R², f² và Q² tùy mục tiêu nghiên cứu. CFI, TLI và RMSEA không thay thế cho kiểm tra giá trị phân biệt.
Dùng nhầm kết quả của một vòng chạy
Nếu bạn đã loại indicator rồi nhưng vẫn lấy bảng Fornell-Larcker của model cũ, chương 4 sẽ không khớp với file dữ liệu và mô hình cuối. Hãy lưu tên từng vòng chạy và chỉ báo cáo output của model được dùng để kiểm định giả thuyết.
Đọc thêm: ave là gì, ave trong smartpls, cách chạy ave smartpls 4, cross loading trong smartpls, độ tin cậy tổng hợp trong smartpls, chủ đề smartpls.
Câu hỏi thường gặp
Fornell-Larcker trong SmartPLS là gì?
Đây là tiêu chí kiểm tra giá trị phân biệt giữa các biến tiềm ẩn. Bạn so sánh căn bậc hai AVE của mỗi construct với tương quan giữa construct đó và các construct khác. Căn bậc hai AVE cần lớn hơn các tương quan tương ứng theo tiêu chí (Fornell và Larcker, 1981).
Fornell-Larcker bao nhiêu là đạt?
Không có một con số duy nhất áp dụng cho mọi construct. Điều kiện chính là giá trị trên đường chéo của một construct lớn hơn tất cả tương quan ngoài đường chéo của construct đó. AVE từ 0.5 trở lên là mốc thường được dùng khi đánh giá giá trị hội tụ, nhưng AVE đạt vẫn chưa tự động chứng minh Fornell-Larcker đạt.
Fornell-Larcker không đạt thì làm sao?
Trước hết, kiểm tra lại tên indicator, biến đảo chiều, outer loading, CR, AVE, cross-loading và HTMT. Sau đó xem hai construct có nội dung khái niệm quá gần nhau không. Nếu cần loại indicator, hãy ghi lại lý do và chạy lại model, thay vì xóa nhiều biến cùng lúc chỉ để làm bảng đẹp.
Nếu hai construct thực sự trùng lặp về lý thuyết, việc gộp construct hoặc điều chỉnh mô hình có thể cần trao đổi với giảng viên. Phần mềm không thể quyết định thay bạn rằng hai khái niệm trong đề tài có nên tách riêng hay không.
Fornell-Larcker đạt nhưng HTMT không đạt thì kết luận thế nào?
Bạn nên báo cáo cả hai kết quả và nêu rõ sự khác biệt. HTMT dưới 0.85, hoặc dưới 0.90 với các construct gần nhau về khái niệm, là mốc tham khảo theo (Henseler và cộng sự, 2015). Khi HTMT vượt mốc, giá trị phân biệt cần được xem xét thận trọng dù Fornell-Larcker đạt.
SmartPLS 4 không thấy bảng Fornell-Larcker ở đâu?
Hãy chắc rằng bạn đã chạy PLS-SEM Algorithm, đã chọn đúng model và đang mở phần kết quả của model đó. Tìm nhóm Discriminant Validity rồi chọn Fornell-Larcker Criterion. Nếu vẫn không thấy, kiểm tra measurement model và phiên bản SmartPLS đang dùng, vì vị trí menu giữa SmartPLS 3 và SmartPLS 4 có thể khác nhau.
Bạn hãy mở lại model cuối trong SmartPLS 4, kiểm tra bảng Fornell-Larcker Criterion cùng HTMT và lưu output vào thư mục phân tích. Nếu cần chạy trọn quy trình trên file .csv của mình, bạn có thể dùng module M4 phân tích dữ liệu để thực hiện bước phân tích bằng SPSS và SmartPLS.