HTMT2 – một tiêu chí cải tiến để đánh giá tính phân biệt trong mô hình phương trình cấu trúc
Tóm tắt
Một phương pháp phổ biến để đánh giá tính phân biệt trong mô hình phương trình cấu trúc là tỷ lệ tương quan heterotrait-monotrait (HTMT). Tuy nhiên, HTMT giả định các mô hình đo lường tương đương tau, điều này khó có thể xảy ra trong hầu hết các nghiên cứu thực nghiệm. Để nới lỏng giả định này, các tác giả đã chỉnh sửa HTMT nguyên bản và giới thiệu một thước đo nhất quán mới cho các mô hình đo lường đồng loại: HTMT2.
HTMT2 được thiết kế tương tự như HTMT nhưng dựa trên trung bình hình học thay vì trung bình số học. Một mô phỏng Monte Carlo so sánh hiệu suất của HTMT và HTMT2. Trong mô phỏng, một số yếu tố thiết kế được thay đổi như mẫu tải, kích thước mẫu và tương quan giữa các cấu trúc nhằm so sánh độ thiên lệch ước lượng của hai tiêu chí này.
HTMT2 cung cấp các ước lượng ít thiên lệch hơn về các tương quan giữa các biến tiềm ẩn so với HTMT, đặc biệt là khi các mẫu tải của chỉ số là không đồng nhất. Do đó, HTMT2 nên được ưu tiên hơn HTMT để đánh giá tính phân biệt trong trường hợp các mô hình đo lường đồng loại.
Tuy nhiên, HTMT2 chỉ có thể được xác định nếu tất cả các tương quan giữa các biến quan sát liên quan là dương.
Bài báo này giới thiệu HTMT2 như một phiên bản cải tiến của HTMT truyền thống. So với các phương pháp khác đánh giá tính phân biệt, HTMT2 cung cấp hai lợi thế: (1) dễ tính toán, vì HTMT2 chỉ dựa trên các tương quan giữa chỉ số và (2) giả định nới lỏng về tính tương đương tau. Các tác giả rất khuyến khích tiêu chí HTMT2 hơn HTMT truyền thống cho việc đánh giá tính phân biệt trong các nghiên cứu thực nghiệm.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
2018, Statistical inference with PLSc using bootstrap confidence intervals, MIS Quarterly, 42, 1001, 10.25300/MISQ/2018/13587
1982, Representing and testing organizational theories: a holistic construal, Administrative Science Quarterly, 27, 459, 10.2307/2392322
1984, Multiple indicators: internal consistency or no necessary relationship?, Quality and Quantity, 18, 377
1991, Conventional wisdom on measurement: a structural equation perspective, Psychological Bulletin, 110, 305, 10.1037/0033-2909.110.2.305
1959, Convergent and discriminant validation by the multitrait-multimethod matrix, Psychological Bulletin, 56, 81, 10.1037/h0046016
Chin, W.W. (1998), “The partial least squares approach for structural equation modeling”, in Marcoulides, G.A. (Ed.), Modern Methods for Business Research, Lawrence Erlbaum Associates, Mahwah, NJ, pp. 295-336.
2001, Index construction with formative indicators: an alternative to scale development, Journal of Marketing Research, 38, 269, 10.1509/jmkr.38.2.269.18845
Dijkstra, T.K. (2017), “A perfect match between a model and a mode”, in Latan, H. and Noonan, R. (Eds), Partial Least Squares Path Modeling: Basic Concepts, Methodological Issues and Applications, Springer, Cham, pp. 55-80.
1982, Two structural equation models: LISREL and PLS applied to consumer exit-voice theory, Journal of Marketing Research, 19, 440, 10.1177/002224378201900406
1981, Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error, Journal of Marketing Research, 18, 39, 10.1177/002224378101800104
2019, Heuristics versus statistics in discriminant validity testing: a comparison of four procedures, Internet Research, 29, 430, 10.1108/IntR-12-2017-0515
2013, Positioning and presenting design science research for maximum impact, MIS Quarterly, 37, 337, 10.25300/MISQ/2013/37.2.01
2017, A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), 2nd ed.
2021, Composite-Based Structural Equation Modeling: Analyzing Latent and Emergent Variables
2014, Common beliefs and reality about PLS: comments on Rönkkö and Evermann (2013), Organizational Research Methods, 17, 182, 10.1177/1094428114526928
2015, A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling, Journal of the Academy of Marketing Science, 43, 1
1975, Estimation of a model with multiple indicators and multiple causes of a single latent variable, Journal of the American Statistical Association, 70, 631, 10.2307/2285946
1998, Conditions for factor (in)determinacy in factor analysis, Psychometrika, 63, 359, 10.1007/BF02294860
1968, Statistical Theories of Mental Test Scores
2018, Thanks coefficient alpha, we’ll take it from here, Psychological Methods, 23, 412, 10.1037/met0000144
2003, Scaling Procedures: Issues and Applications
1986, Relationships among research design choices and psychometric properties of rating scales: a meta-analysis, Journal of Marketing Research, 23, 1, 10.1177/002224378602300101
R Core Team, 2020, R: A Language and Environment for Statistical Computing
Rademaker, M.E. and Schuberth, F. (2020), “cSEM: composite-based structural equation modeling”, Package version: 0.4.0.9000, available at: https://m-e-rademaker.github.io/cSEM/.
2020, An updated guideline for assessing discriminant validity, Organizational Research Methods, 1, 10.1177/1094428120968614
2009, On the use, the misuse, and the very limited usefulness of cronbach's alpha, Psychometrika, 74, 107, 10.1007/s11336-008-9101-0
2002, Modern Applied Statistics with S, 4th ed.
2016, Discriminant validity testing in marketing: an analysis, causes for concern, and proposed remedies, Journal of the Academy of Marketing Science, 44, 119, 10.1007/s11747-015-0455-4
Wold, H. (1982), “Soft modeling: the basic design and some extensions”, in Jöreskog, K.G. and Wold, H. (Eds), Systems under Indirect Observation: Causality, Structure, Prediction Part II, North-Holland, Amsterdam, pp. 1-54.
2007, Ordinal versions of coefficients alpha and theta for Likert rating scales, Journal of Modern Applied Statistical Methods, 6, 4