Một số thuật ngữ thường dùng trong SEM

Mô hình cấu trúc tuyến tính, gọi tắt là mô hình SEM hay đơn giản là SEM. Mô hình SEM còn được biết với nhiều tên gọi khác như phân tích cấu trúc hiệp phương sai (covariance structure analysis), phân tích biến ẩn (latent variable analysis) hay đôi khi còn gọi là mô hình nhân quả. Mô hình SEM được sử dụng khá phổ biến trong các nghiên cứu khoa học – xã hội, tuy nhiên sự am hiểu và thành thạo về SEM vẫn còn nhiều hạn chế. Bài viết này sẽ giới thiệu một số thuật ngữ quan trọng thường dùng trong SEM để giúp người đọc dễ dàng hơn trong việc đọc hiểu các tài liệu về mô hình SEM.

• Absolute fit indicies là chỉ số phù hợp tuyệt đối – đo lường độ phù hợp tổng thể (overall goodness-of-fit) cho cả mô hình cấu trúc (structural model) và mô hình đo lường (measurement model). Các chỉ số phù hợp tuyệt đối không thực hiện bất kì sự so sánh tương đối nào với một dạng mô hình Null cụ thể (sử dụng chỉ số phù hợp tăng cường) hoặc điều chỉnh số tham số trong mô hình được ước lượng (sử dụng chỉ số tối giản).
• Badness-of-fit là chỉ số không phù hợp – một cách đo lường ngược lại với goodness-of-fit. Mô hình có giá trị này càng lớn thì mô hình có độ phù hợp càng kém.
• Causal inference là suy diễn nhân quả – cho biết mối quan hệ phụ thuộc của hai hay nhiều biến trong đó nhà nghiên cứu xác định rõ một hoặc nhiều biến gây ra một kết quả cho một hoặc một số biến khác.
• Chi-square ( ): một thống kê đo lường sự khác nhau được sử dụng để so sánh giữa hai ma trận hiệp phương sai quan sát và hiệp phương sai ước lượng, cho biết độ phù hợp của mô hình ước lượng.
• Chi-square difference statistic ( ) là thống kê chênh lệch chi bình phương – dùng để so sánh độ phù hợp giữa các mô hình cạnh tranh hoặc mô hình SEM lồng nhau. Nó đơn giản là sự chênh lệch về giá trị chi bình phương giữa hai mô hình với bậc tự do là chênh lệch bậc tự do của hai mô hình đang xét.
• Communality là phương sai chung – cho biết tổng lượng phương sai của một biến được chia sẻ với các biến thành phần trong cùng khái niệm. Mỗi biến được đo lường chỉ nên mô tả cho chỉ một khái niệm. Nói cách khác, nó là phần phương sai được giải thích trong một biến được đo lường bởi khái niệm. Trong phân tích nhân tố khẳng định (CFA) nó được tính bằng bình phương hệ số tương quan đa biến của biến được đo lường.
• Competing models strategy là chiến lược các mô hình cạnh tranh – so sánh mô hình đề xuất với các mô hình thay thế để cố gắng chứng minh rằng không có mô hình tốt hơn nào tồn tại. Cách tiếp cận này đặc biệt phù hợp trong SEM, bởi một mô hình chỉ có độ phù hợp chấp nhận được, nhưng nếu chỉ có độ phù hợp chấp nhận được thì không đảm bảo rằng không có một mô hình khác sẽ tốt bằng hoặc tốt hơn.
• Confirmatory analysis là phân tích xác nhận – một kỹ thuật đa biến được sử dụng để kiểm tra hay xác nhận một mối quan hệ đã định trước.
• Confirmatory modeling strategy là chiến lược xác nhận mô hình – cho biết cách đánh giá thống kê một mô hình là phù hợp duy nhất cho các dữ liệu quan sát. Cách tiếp cận này ít nghiêm ngặt hơn so với chiến lược các mô hình cạnh tranh bởi vì nó không xem xét các mô hình khác có thể phù hợp tốt hơn hoặc tốt như nhau so với mô hình đề xuất.