Giá trị phân biệt (discriminant validity) đề cập đến mức độ mà một khái niệm nghiên cứu được chứng minh là khác biệt một cách rõ ràng so với các khái niệm nghiên cứu khác dựa trên các tiêu chí thực nghiệm. Do đó, việc đánh giá giá trị phân biệt nhằm xác nhận rằng mỗi khái niệm trong mô hình nghiên cứu là riêng biệt, có nội hàm độc lập và phản ánh những hiện tượng khác nhau, không bị chồng lấn với các khái niệm còn lại.
1. Hệ số tải chéo Cross-loading trong SMARTPLS
Hệ số tải chéo Cross-loading được hiểu là hệ số tương quan giữa một biến quan sát và một nhân tố tiềm ẩn không phải là nhân tố mà biến đó thuộc về. Nói cách khác, chỉ số này phản ánh mức độ liên hệ của một biến quan sát với các nhân tố khác ngoài nhân tố chính, qua đó hỗ trợ đánh giá giá trị phân biệt giữa các khái niệm trong mô hình.
Trong bảng Cross-loadings của SMARTPLS, các hệ số thường được trình bày với hai dạng nền khác nhau, bao gồm nền xanh và nền trắng:
-
Nền xanh thể hiện hệ số tải ngoài (outer loading), tức là mức độ mà biến quan sát liên hệ với nhân tố mẹ của nó.
-
Nền trắng thể hiện hệ số tải chéo (cross loading), tức là mức độ mà biến quan sát liên hệ với các nhân tố khác không phải nhân tố mẹ.
Xét ví dụ minh họa trong bảng, biến CV1 tải lên nhân tố mẹ CV với hệ số 0.817, đây là hệ số tải ngoài. Đồng thời, biến CV1 cũng tải lên các nhân tố khác như DK với hệ số 0.240, GV với hệ số 0.425 và TL với hệ số 0.148. Các hệ số này được gọi là hệ số tải chéo Cross-loading và được sử dụng để so sánh với hệ số tải ngoài nhằm đánh giá mức độ phân biệt giữa các nhân tố trong mô hình nghiên cứu.
Xem thêm: Link tải phần mềm SMARTPLS 3 vĩnh viễn full tính năng
2. Đánh giá giá trị phân biệt thông qua hệ số tải chéo Cross-Loading trong SMARTPLS
Một trong những phương pháp truyền thống được sử dụng để đánh giá giá trị phân biệt của thang đo là xem xét hệ số tải chéo (cross-loading) của các biến quan sát. Theo tiêu chí này, hệ số tải ngoài của mỗi biến quan sát trên nhân tố tiềm ẩn mà nó đại diện phải lớn hơn tất cả các hệ số tải chéo của chính biến đó trên các nhân tố tiềm ẩn còn lại trong mô hình nghiên cứu.
Xét ví dụ bảng hệ số tải chéo Cross-Loadings thu được từ kết quả phân tích bằng phần mềm SMARTPLS. Mô hình nghiên cứu bao gồm bốn nhân tố tiềm ẩn, cụ thể là CV với hai biến quan sát, DK với ba biến quan sát, GB với ba biến quan sát và TL với bốn biến quan sát.
Dựa trên kết quả trình bày, có thể nhận thấy rằng phần lớn các biến quan sát đều có hệ số tải ngoài lớn hơn các hệ số tải chéo tương ứng, cho thấy thang đo cơ bản đáp ứng yêu cầu về giá trị phân biệt. Tuy nhiên, biến TL4 là một trường hợp ngoại lệ. Mặc dù TL4 thuộc nhân tố tiềm ẩn TL, nhưng biến này lại có hệ số tải chéo trên nhân tố GB đạt giá trị 0.709, cao hơn đáng kể so với hệ số tải ngoài của nó trên TL là 0.415. Kết quả này cho thấy biến TL4 đo lường mạnh mẽ hơn cho nhân tố GB thay vì nhân tố TL, từ đó vi phạm tiêu chí giá trị phân biệt.
Trong trường hợp biến quan sát không đảm bảo giá trị phân biệt theo kết quả bảng hệ số tải chéo Cross-Loadings trong SMARTPLS, một giải pháp thường được áp dụng là loại bỏ biến quan sát này khỏi mô hình và tiến hành phân tích lại mô hình đo lường nhằm đảm bảo độ tin cậy và tính hợp lệ của thang đo.
Tuy nhiên, khi xem xét lại nội dung và ý nghĩa lý thuyết của biến TL4, nếu biến này phản ánh tốt hơn khái niệm của nhân tố GB, nhà nghiên cứu có thể đưa ra lập luận để giữ lại biến quan sát này và điều chỉnh lại cấu trúc thang đo. Cụ thể, biến TL4 có thể được chuyển sang làm biến quan sát của nhân tố GB thay vì TL, khác với cấu trúc thang đo ban đầu, với điều kiện việc điều chỉnh này có cơ sở lý thuyết và được giải thích rõ ràng trong nghiên cứu.
Xem thêm: Đánh giá tính phân biệt thang đo bằng bảng Fornell and Larcker
Xem thêm: Đánh giá tính phân biệt thang đo bằng HTMT trong SMARTPLS