1. Giới thiệu tổng quan mô hình mạng (SEM) Một trong những kỹ thuật phức hợp và linh hoạt nhất sử dụng để phân tích mối quan hệ phức tạp trong mô hình nhân quả là mô hình mạng SEM (Structural Equation Modeling). | Cơ sở lý thuyết mô hình SEM 1. Giới thiệu tổng quan mô hình mạng SEM Một trong những kỹ thuật phức hợp và linh hoạt nhất sử dụng để phân tích mối quan hệ phức tạp trong mô hình nhân quả là mô hình mạng SEM Structural Equation Modeling . Mô hình SEM đã được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực nghiên cứu như tâm lý học Anderson Gerbing 1988 Hansell và White 1991 xã hội học Lavee 1988 Lorence và Mortimer 1985 nghiên cứu sự phát triển của trẻ em Anderson 1987 Biddle và Marlin 1987 và trong lĩnh vực quản lý Tharenou Latimer và Conroy 1994 . Đặc biệt mô hình này cũng được ứng dụng trong rất nhiều mô hình thỏa mãn khách hàng như ngành dịch vụ thông tin di động . Kim et al. Telecommunications Policy 28 2004 145-159 . Mô hình SEM là sự mở rộng của mô hình tuyến tính tổng quát GLM cho phép nhà nghiên cứu kiểm định một tập hợp phương trình hồi quy cùng một lúc. SEM có thể cho một mô hình phức hợp phù hợp với dữ liệu như các bộ dữ liệu khảo sát trong dài hạn longitudinal phân tích nhân tố khẳng định CFA các mô hình không chuẩn hoá cơ sở dữ liệu có cấu trúc sai số tự tương quan dữ liệu với các biến số không chuẩn Non-Normality hay dữ liệu bị thiếu missing data . Đặc biệt SEM sử dụng để ước lượng các mô hình đo lường Mesurement Model và mô hình cấu trúc Structure Model của bài toán lý thuyết đa biến. Mô hình đo lường chỉ rõ quan hệ giữa các biến tiềm ẩn Latent Variables và các biến quan sát observed variables .Nó cung cấp thông tin về thuộc tính đo lường của biến quan sát độ tin cậy độ giá trị . Mô hình cấu trúc chỉ rõ mối quan hệ giữa các biến tiềm ẩn với nhau. Các mối quan hệ này có thể mô tả những dự báo mang tính lý thuyết mà các nhà nghiên cứu quan tâm. Mô hình SEM phối hợp được tất cả các kỹ thuật như hồi quy đa biến phân tích nhân tố và phân tích mối quan hệ hỗ tương giữa các phần tử trong sơ đồ mạng để cho phép chúng ta kiểm tra mối quan hệ phức hợp trong mô hình. Khác với những kỹ thuật thống kê khác chỉ cho phép ước lượng mối quan hệ riêng phần của từng cặp nhân tố
