Lựa chọn mô hình là quá trình đánh giá và so sánh các mô hình thống kê khác nhau để chọn ra mô hình phù hợp nhất. Mục tiêu của việc lựa chọn mô hình là tìm ra mô hình có khả năng dự đoán tốt nhất và giải thích dữ liệu một cách hợp lý nhất mà không bị overfitting hoặc underfitting.

Hướng dẫn cài đặt phần mềm bản quyền SPSS 29 và AMOS 29 mua key từ nhà sản suất IBM

Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào ý nghĩa và tầm quan trọng của các hệ số này trong việc đánh giá hiệu suất và chất lượng của mô hình PLS SEM. R² thể hiện mức độ giải thích của biến phụ thuộc bởi biến độc lập, trong khi f² đo lường tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc.

Henseler và cộng sự (2016) đã phát triển thủ tục bất biến đo lường của mô hình hỗn hợp (MICOM – Measurement invariance of composite models).

Hướng dẫn Phân tích bộ tứ khẳng định trong PLS SEM (CTA - Confirmatory tetrad analyses)

Cỡ mẫu trong phân tích PLS-SEM và CB-SEM đang trở thành một chủ đề quan trọng. Trong PLS-SEM, cỡ mẫu tối thiểu thường thấp hơn do tính linh hoạt trong mô hình dự đoán. Trong khi đó, CB-SEM đòi hỏi một cỡ mẫu lớn hơn để kiểm định mối quan hệ giữa các biến cụ thể. Nguyên tắc cơ bản cho cỡ mẫu cũng đã được đề xuất. Tuy nhiên, việc quyết định cỡ mẫu vẫn phụ thuộc vào mức độ phức tạp của mô hình và mục tiêu nghiên cứu. Xem xét kỹ lưỡng về cỡ