Biến trung gian: Cơ chế trung gian một phần và trung gian toàn phần

Trong các nghiên cứu thuộc lĩnh vực khoa học xã hội, quản trị, tâm lý học hoặc marketing, các nhà nghiên cứu thường tập trung phân tích cách thức và nguyên nhân mà biến độc lập (X) tác động đến biến phụ thuộc (Y). Tuy nhiên, mối quan hệ X → Y trên thực tế thường không diễn ra một cách trực tiếp và hoàn toàn tuyến tính. Trong nhiều bối cảnh nghiên cứu, sự tồn tại của biến trung gian (M) đóng vai trò quan trọng trong việc làm rõ và giải thích cơ chế tác động giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.

1. Biến trung gian là gì?

Biến trung gian (mediator) là biến được đặt giữa X và Y trong mô hình nghiên cứu, giữ vai trò truyền tải, giải thích hoặc làm rõ cơ chế tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc. Việc đưa biến trung gian vào mô hình cho phép nhà nghiên cứu nhận diện rõ hơn con đường ảnh hưởng, qua đó gia tăng giá trị lý thuyết cũng như ý nghĩa thực tiễn của kết quả nghiên cứu.

Một cách nhận diện đơn giản biến trung gian trên mô hình nghiên cứu là xem xét biến nào đồng thời nhận mũi tên tác động từ biến khác và cũng có mũi tên tác động hướng ra biến tiếp theo; khi đó, biến này được xác định là biến trung gian.

Ví dụ, trong nghiên cứu xem xét ảnh hưởng của chất lượng dịch vụ (X) đến lòng trung thành của khách hàng (Y), nhà nghiên cứu có thể đưa sự hài lòng của khách hàng (M) vào mô hình với vai trò biến trung gian. Khi đó, chất lượng dịch vụ được cải thiện sẽ làm gia tăng mức độ hài lòng của khách hàng, và sự hài lòng này tiếp tục thúc đẩy lòng trung thành của họ.

Trong mô hình quan hệ trung gian đơn giản, X được xác định là biến độc lập, Y là biến phụ thuộc và M đóng vai trò là biến trung gian.

Trong phân tích quan hệ trung gian, không nhất thiết phải tồn tại mối quan hệ tác động trực tiếp từ X đến Y thì mới hình thành cơ chế trung gian. Tuy nhiên, sự hiện diện của đường tác động trực tiếp từ X lên Y sẽ là cơ sở quan trọng để phân biệt giữa trung gian toàn phần và trung gian một phần, nội dung này sẽ được trình bày chi tiết ở phần tiếp theo.

2. Trung gian toàn phần và trung gian một phần

Để xác định loại hình trung gian là trung gian toàn phần (full mediation) hay trung gian một phần/ bán phần (partial mediation), mô hình nghiên cứu cần đồng thời tồn tại hai dạng mối quan hệ: (1) mối quan hệ gián tiếp từ X đến Y thông qua biến trung gian M, và (2) mối quan hệ trực tiếp từ X đến Y. Hai dạng quan hệ này được thể hiện trong mô hình trung gian tiêu chuẩn như minh họa dưới đây:

Một vấn đề thường được đặt ra là: trong trường hợp mô hình nghiên cứu không thiết lập đường quan hệ trực tiếp từ X đến Y, liệu có thể xác định được mô hình thuộc loại trung gian toàn phần hay trung gian một phần hay không. Nội dung này sẽ được phân tích và giải thích chi tiết tại mục số 3 ở phần cuối của bài viết.

Trong mô hình biến trung gian, tác động của X lên Y được xem xét thông qua hai cơ chế ảnh hưởng khác nhau, bao gồm tác động trực tiếp (direct effect) và tác động gián tiếp (indirect effect). Cụ thể, đường tác động trực tiếp được ký hiệu là X → Y, trong khi đường tác động gián tiếp được biểu diễn thông qua chuỗi quan hệ X → M → Y. Dựa trên cơ sở lý thuyết này, mối quan hệ trung gian được phân loại thành hai dạng chính là trung gian toàn phần và trung gian một phần.

• Trung gian toàn phần (full mediation): biến X chỉ có tác động gián tiếp lên Y thông qua biến trung gian M, trong khi tác động trực tiếp từ X đến Y không có ý nghĩa thống kê (X → M → Y có ý nghĩa, X → Y không có ý nghĩa).

• Trung gian một phần (partial mediation): biến X vừa có tác động gián tiếp lên Y thông qua M, vừa có tác động trực tiếp lên Y, và cả hai mối quan hệ này đều có ý nghĩa thống kê (X → M → Y có ý nghĩa, X → Y có ý nghĩa).

2.1 Trung gian toàn phần (Full Mediation)

Trung gian toàn phần được xác định khi tác động trực tiếp từ X đến Y không còn mang ý nghĩa thống kê sau khi biến trung gian M được đưa vào mô hình phân tích. Theo đó, toàn bộ ảnh hưởng của X đối với Y được truyền dẫn thông qua biến M, thay vì tồn tại một mối quan hệ trực tiếp độc lập giữa hai biến này.

Điều kiện:

• Tác động gián tiếp X → M → Y có ý nghĩa thống kê.

• Tác động trực tiếp X → Y (khi có biến M trong mô hình) không có ý nghĩa thống kê.

Ví dụ: Trong một nghiên cứu về đào tạo nhân viên (X) và hiệu quả công việc (Y), nếu kết quả cho thấy hoạt động đào tạo chỉ ảnh hưởng đến hiệu quả công việc thông qua việc nâng cao năng lực (M) của nhân viên, đồng thời tác động trực tiếp X → Y không được ghi nhận, thì có thể kết luận rằng mối quan hệ này tồn tại trung gian toàn phần.

2.2 Trung gian một phần/ bán phần (Partial Mediation)

Trung gian một phần xảy ra khi biến độc lập X vẫn duy trì tác động trực tiếp đến biến phụ thuộc Y, đồng thời một phần ảnh hưởng của X được truyền tải thông qua biến trung gian M. Trong trường hợp này, mối quan hệ giữa các biến được hình thành thông qua hai con đường tác động song song:

• X → Y (tác động trực tiếp).

• X → M → Y (tác động gián tiếp).

Điều kiện:

• Tác động gián tiếp X → M → Y có ý nghĩa thống kê.

• Tác động trực tiếp X → Y (khi biến M được đưa vào mô hình) vẫn có ý nghĩa thống kê.

Ví dụ: Trong lĩnh vực marketing, hình ảnh thương hiệu (X) có thể vừa tác động trực tiếp đến ý định mua hàng (Y), vừa tác động gián tiếp thông qua thái độ đối với thương hiệu (M). Trường hợp này là minh họa điển hình cho trung gian một phần.

3. Mô hình không thiết lập mối quan hệ trực tiếp từ X lên Y có xác định được loại trung gian toàn phần hay một phần hay không?

Như đã trình bày trong phần cơ sở lý thuyết, việc phân loại trung gian toàn phần (full mediation) hay trung gian một phần/bán phần (partial mediation) chỉ có thể được thực hiện khi mô hình nghiên cứu đồng thời bao gồm đầy đủ hai dạng mối quan hệ: (1) mối quan hệ gián tiếp từ X lên Y thông qua biến trung gian M, và (2) mối quan hệ trực tiếp từ X lên Y. Hai mối quan hệ này là điều kiện cần để đánh giá mức độ và vai trò trung gian của biến M trong mô hình.

Mô hình 1:

Mô hình 2:

Từ đó có thể kết luận rằng, chỉ trong trường hợp mô hình được xây dựng theo Mô hình 1 thì việc phân loại trung gian toàn phần và trung gian một phần mới có ý nghĩa về mặt phương pháp luận. Ngược lại, Mô hình 2 không cho phép xác định loại trung gian do thiếu mối quan hệ trực tiếp giữa X và Y.

Vậy vì sao trong một số nghiên cứu thực nghiệm, tác giả không mô tả mũi tên tác động trực tiếp từ X lên Y trong mô hình lý thuyết, nhưng vẫn có thể xác định và phân loại được mối quan hệ trung gian?

Theo nguyên tắc phương pháp luận, việc phân biệt trung gian toàn phần và trung gian một phần về mặt thống kê bắt buộc phải xem xét tác động trực tiếp từ X lên Y. Do đó, trường hợp một số nghiên cứu không thể hiện mũi tên này nhưng vẫn kết luận được loại trung gian xuất phát từ các lý do sau:

Bối cảnh phân tích trung gian bằng macro PROCESS:

Trong phân tích quan hệ trung gian bằng PROCESS macro trên SPSS, đây không phải là công cụ phân tích mô hình đường dẫn (path analysis) như SEM, mà chỉ yêu cầu người nghiên cứu khai báo các biến độc lập (X), biến trung gian (M) và biến phụ thuộc (Y) trong mô hình.

Mặc dù trong mô hình nghiên cứu lý thuyết, tác giả không vẽ mũi tên thể hiện tác động trực tiếp từ X lên Y, nhưng khi tiến hành phân tích bằng PROCESS, công cụ này vẫn tự động ước lượng và kiểm định tác động trực tiếp của X lên Y. Nội dung này có thể dễ dàng nhận diện trong phần output của PROCESS, khi bảng kết quả luôn báo cáo đồng thời tác động của X và M lên Y.

Chính đặc điểm kỹ thuật này của PROCESS macro đã dẫn đến sự nhầm lẫn trong diễn giải, khiến một số người nghiên cứu cho rằng không cần mô hình hóa tác động trực tiếp từ X lên Y vẫn có thể đánh giá và phân loại được quan hệ trung gian toàn phần hay trung gian một phần, trong khi trên thực tế, tác động trực tiếp vẫn luôn được kiểm định một cách ngầm định trong quá trình phân tích.