Nền tảng Mô hình hóa Phương trình Cấu trúc PLS (PLS-SEM) Model Specification and Core Concepts Tại sao chúng ta cần một phương pháp mới? Chào mừng các bạn quay trở lại với bài học đầu tiên trong chuỗi bài về PLS-SEM. Trong các môn kinh tế lượng cơ bản, chúng ta đã quen thuộc với mô hình hồi quy tuyến tính, một công cụ vô cùng hữu ích để phân tích mối quan hệ giữa các biến số. Tuy nhiên, một giả định ngầm quan trọng của hồi quy truyền thống là các biến của chúng ta được đo lường một cách hoàn hảo và không có sai số. Trong thực tế, giả định này hiếm khi nào được thỏa mãn, đặc biệt là trong các ngành khoa học xã hội và kinh doanh. Hãy tưởng tượng chúng ta muốn nghiên cứu về “hình ảnh thương hiệu” hoặc “sự hài lòng của khách hàng”. Đây là những khái niệm trừu tượng, phức tạp và không thể đo lường trực tiếp bằng một con số duy nhất. Thay vào …
Các bài đã xem
- Kiểm định Giả thuyết trong Mô hình Hồi quy Chuẩn
- Các loại dữ liệu và bài toán suy luận nhân quả
- Thực hành: Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến GPA
- Bài tổng hợp: Hệ thống hóa kiến thức
- Tìm hiểu các ứng dụng và ngôn ngữ ký hiệu trong PLS-SEM
- Thực hành đánh giá và kiểm định mô hình SEM với Stata
-
Xem thêm