Tập huấn SPSS AMOS:

Tập huấn SPSS AMOS: Làm chủ mô hình SEM trong nghiên cứu khoa học

Ngày 16/10/2026, SIFT đã tổ chức thành công buổi tập huấn trực tuyến “Nâng tầm nghiên cứu với IBM SPSS AMOS”, nội dung xoay quanh việc ứng dụng SEM (Structural Equation Modeling) trong nghiên cứu nâng cao.

Sự kiện thu hút gần 300 Thầy/Cô đến từ gần 100 trường đại học trên khắp Việt Nam, cho thấy nhu cầu rất lớn của cộng đồng học thuật đối với các công cụ phân tích dữ liệu hiện đại.

Vì sao nghiên cứu hiện đại cần đến SEM?

Khi đề tài nghiên cứu chỉ dừng ở một biến độc lập và một biến phụ thuộc, hồi quy thông thường là đủ. Tuy nhiên, nhu cầu nghiên cứu của Thầy/Cô và nghiên cứu sinh ngày càng đòi hỏi các mô hình phức tạp hơn: nhiều biến, nhiều lớp quan hệ, vừa có tác động trực tiếp (direct effect) vừa có tác động gián tiếp (indirect effect) thông qua biến trung gian.

Nếu dùng hồi quy thường, nhà nghiên cứu phải chạy từng “chặng” riêng lẻ, rất rườm rà và khó đánh giá tổng thể. SEM giải quyết vấn đề này bằng cách đánh giá đồng thời nhiều mô hình hồi quy bội trong một mô hình duy nhất. Nhờ đó, các mối quan hệ nhân quả phức tạp được kiểm định một cách chặt chẽ, nhất quán và trực quan.

PLS-SEM hay CB-SEM (AMOS)?

Một nội dung được làm rõ trong buổi tập huấn là hai hướng tiếp cận SEM phổ biến hiện nay:

PLS-SEM: thiên về khám phá, phù hợp khi nghiên cứu muốn phát hiện các mối quan hệ mới.
AMOS (CB-SEM): thiên về xác nhận lý thuyết, phù hợp khi nhà nghiên cứu cần kiểm định mô hình dựa trên cơ sở lý thuyết đã có.

Hiểu đúng bản chất của từng công cụ giúp chọn đúng phương pháp ngay từ đầu, tránh sai sót trong quá trình làm bài và công bố kết quả nghiên cứu.

Quy trình chuẩn trước khi chạy SEM

Một quy trình bài bản trước khi chạy SEM cần:

Chuẩn bị và làm sạch bộ dữ liệu
Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach’s Alpha)
Chạy EFA (phân tích nhân tố khám phá) để kiểm tra cấu trúc thang đo
Chạy CFA (phân tích nhân tố khẳng định) để xác nhận độ phù hợp của mô hình đo lường
Chạy SEM để kiểm định mô hình cấu trúc và các giả thuyết

Phiên hỏi đáp chuyên môn

Điểm đặc biệt của buổi tập huấn do SIFT Analytics Group tổ chức là không chỉ dừng lại ở lý thuyết. Nhiều thắc mắc xuất phát từ chính đề tài nghiên cứu của Thầy/Cô tham dự đã được chuyên gia trực tiếp giải đáp, phân tích và hướng dẫn cụ thể.

Thang đo khác nhau có ảnh hưởng đến kết quả CB-SEM không?

Thầy Dương Thanh Điền – Giảng viên Khoa Điều dưỡng – Kỹ thuật y học HUTECH đặt câu hỏi: “Tôi đang làm 1 đề tài trong lĩnh vực sức khỏe với ba biến: biến A (42 item, 6 thành tố) và biến C (36 item, 9 thành tố) dùng thang Likert 1-6, trong khi biến B (25 item, 7 thành tố) dùng thang Likert 0-4 và tác giả công cụ không cho phép thay đổi thang đo. Như vậy, có ảnh hưởng đến kết quả không?”

Thầy Hoàng Trọng, Chủ biên Sách Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, giải đáp: “Không có vấn đề gì. Các hệ số trong SEM đều đã được chuẩn hóa, nên việc dùng các thang đo có mức khác nhau cho các biến ẩn khác nhau hoàn toàn không ảnh hưởng đến kết quả.”

Mô hình CFA không đạt chỉ số, thang đo không đạt AVE, CR thì xử lý thế nào?

Đây là tình huống mà rất nhiều nghiên cứu sinh gặp phải. Theo Thầy Hoàng Trọng, nguyên nhân thường đến từ:

Thang đo kế thừa từ nghiên cứu khác, được dịch nguyên văn sang tiếng Việt khiến người trả lời khó hiểu. Cần điều chỉnh câu chữ để người trả lời hiểu đúng.
Chưa phù hợp bối cảnh nghiên cứu: nên bổ sung nghiên cứu định tính để kiểm tra người trả lời có hiểu đúng các phát biểu trong thang đo hay không.

Như vậy, việc thiết kế thang đo cần được thực hiện cẩn thận và chính xác trước khi tiến hành các bước phân tích tiếp theo. Bên cạnh đó, theo Thầy Hoàng Trọng, tình trạng người trả lời thiếu nghiêm túc là vấn đề khá phổ biến tại Việt Nam. Đây không chỉ là vấn đề trong quá trình thu thập dữ liệu mà còn ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng dữ liệu và kết quả nghiên cứu, khiến các phân tích sau đó có thể không phản ánh đúng bản chất của vấn đề. Giải pháp là phát hiện các giá trị bất thường và loại bỏ trước khi phân tích, để bảo đảm chất lượng dữ liệu và độ tin cậy của kết quả.

Tổng kết

Buổi tập huấn cho thấy một thực tế: nhu cầu phân tích nâng cao như SEM không còn chỉ dành cho một vài nhà nghiên cứu chuyên sâu, mà đã trở thành yêu cầu phổ biến với giảng viên, nghiên cứu sinh và sinh viên. Việc trang bị công cụ phù hợp ở cấp độ toàn trường mang lại nhiều lợi ích:

Thống nhất công cụ nghiên cứu: giảng viên, nghiên cứu sinh, học viên cao học và sinh viên cùng làm việc trên một nền tảng chuẩn quốc tế, thuận lợi cho hướng dẫn, phản biện và đánh giá.
Nâng chất lượng công bố khoa học: SPSS và AMOS là các công cụ được cộng đồng học thuật quốc tế công nhận, giúp kết quả nghiên cứu đáng tin cậy hơn khi gửi tạp chí.
Tiết kiệm chi phí và đơn giản hóa quản lý: IBM SPSS Campus Edition là gói bản quyền dành riêng cho môi trường giáo dục, cho phép triển khai rộng rãi trong toàn trường thay vì mua lẻ từng giấy phép, đồng thời tránh rủi ro sử dụng phần mềm không bản quyền.
Gắn đào tạo với nghiên cứu: sinh viên được làm quen với công cụ phân tích dữ liệu chuyên nghiệp ngay từ khi học, tạo nền tảng vững chắc cho luận văn, luận án và nghiên cứu sau này.
Hỗ trợ chuyên môn đi kèm: như buổi tập huấn vừa qua, người dùng có thể được hướng dẫn thực hành và giải đáp thắc mắc từ chuyên gia, rút ngắn thời gian làm quen công cụ.