VAF trong phân tích trung gian: chỉ số mô tả, không phải tiêu chuẩn kết luận
VAF cho biết tỷ lệ total effect được truyền qua mediator khi phép chia có ý nghĩa. Bằng chứng mediation cốt lõi vẫn là indirect effect và khoảng tin cậy bootstrap.
Tính indirect effect a×b, total effect c = c′ + a×b và VAF = indirect/total. Khi direct và indirect trái dấu hoặc total gần 0, VAF có thể âm hoặc vượt 100% và không nên dùng để phân loại.
Trung gian: phân biệt trực tiếp và gián tiếp
- Biến X
Biến dự báo
- Trung gian M
Kênh truyền tác động giả thuyết
- Kết quả Y
Biến kết quả
Sơ đồ khái niệm. Đánh giá hiệu ứng gián tiếp với độ bất định; VAF chỉ là mô tả.
Nguồn: Lê Minh biên soạn · Minh họa khái niệm, không phải đầu ra phần mềm.1. Direct, indirect, total effect và VAF
Trong mô hình đơn giản X → M → Y, a là đường X → M, b là M → Y khi giữ X, c′ là direct effect X → Y khi có M. Indirect effect bằng a×b và total effect bằng c′ + a×b. VAF = (a×b)/(c′ + a×b).
VAF chỉ là tỷ lệ mô tả. Sai số chuẩn của a×b không có phân phối chuẩn đơn giản, nên kết luận indirect effect nên dựa vào bootstrap confidence interval thay vì kiểm tra riêng a và b.
| Đại lượng | Công thức | Ý nghĩa |
|---|---|---|
| Indirect | a × b | Phần tác động truyền qua M |
| Direct | c′ | Phần X → Y khi giữ M |
| Total | c′ + a × b | Tổng tác động trong mô hình tuyến tính |
| VAF | Indirect / Total | Tỷ lệ mô tả qua M khi mẫu số có ý nghĩa |
2. Vì sao không nên dùng quy tắc 20–80% như phán quyết?
Một quy tắc phổ biến gọi VAF dưới 20% là không mediation, 20–80% là partial và trên 80% là full. Cách phân loại này có thể mâu thuẫn với bootstrap CI và không phản ánh bất định của tỷ lệ; suy luận về hiệu ứng gián tiếp nên dựa vào bootstrap CI (Preacher & Hayes, 2008; Zhao et al., 2010).
Nghiên cứu mediation hiện đại ưu tiên kiểm định indirect effect trực tiếp. Direct effect không cần có ý nghĩa trước khi kiểm tra indirect effect, và khái niệm full/partial không nên che lấp chiều, độ lớn và cơ chế (Zhao et al., 2010).
Khi c′ và a×b trái dấu, total effect có thể gần 0; VAF sẽ không ổn định, âm hoặc lớn hơn 100%. Hãy báo cáo direct và indirect riêng thay vì ép phân loại.
3. Quy trình kiểm định
Xác lập cơ chế và thứ tự thời gian
Giải thích vì sao X tác động M và M tác động Y; dữ liệu cắt ngang hạn chế suy luận cơ chế.
Ước lượng a, b và c′
Giữ các biến kiểm soát đã chốt và dùng cùng một mô hình.
Bootstrap indirect effect
Dùng đủ số mẫu lặp và đọc percentile hoặc bias-corrected CI theo kế hoạch.
Đọc dấu và độ lớn
So direct, indirect và total; nhận diện complementary hay competitive mediation.
Tính VAF khi phù hợp
Chỉ dùng như mô tả bổ sung khi total effect không gần 0 và các thành phần cùng logic.
4. Khung diễn giải theo indirect và direct effect
| Indirect | Direct | Cách mô tả |
|---|---|---|
| Có ý nghĩa | Cùng dấu và có ý nghĩa | Complementary mediation |
| Có ý nghĩa | Trái dấu và có ý nghĩa | Competitive mediation |
| Có ý nghĩa | Không có ý nghĩa | Indirect-only mediation |
| Không có ý nghĩa | Có ý nghĩa | Direct-only nonmediation |
| Không có ý nghĩa | Không có ý nghĩa | No-effect nonmediation |
5. Mẫu báo cáo
Mẫu báo cáo tiếng Việt
Indirect effect X → M → Y là ab = [ ], bootstrap 95% CI [ ; ]. Direct effect c′ = [ ] và total effect c = [ ]. Vì CI của indirect effect [không chứa/chứa] 0, bằng chứng [ủng hộ/không ủng hộ] mediation. VAF = [ ] được trình bày như tỷ lệ mô tả [hoặc không tính vì direct và indirect trái dấu/total gần 0].
- Kiểm định trực tiếp indirect effect bằng bootstrap.
- Không yêu cầu total effect có ý nghĩa trước.
- Báo cáo a, b, c′, indirect và total.
- Không dùng VAF nếu total gần 0.
- Không ép quy tắc 20–80% thành tiêu chuẩn.
- Nêu giới hạn nhân quả của thiết kế.
Kết luận
VAF có thể giúp người đọc hình dung tỷ lệ truyền qua mediator, nhưng không thay thế bootstrap indirect effect. Kết luận tốt tập trung vào cơ chế, dấu, độ lớn và độ bất định.
Tài liệu tham khảo
- Zhao, X., Lynch, J. G., & Chen, Q. (2010). Reconsidering Baron and Kenny: Myths and truths about mediation analysis. Journal of Consumer Research, 37(2), 197–206. https://doi.org/10.1086/651257
- Preacher, K. J., & Hayes, A. F. (2008). Asymptotic and resampling strategies for assessing and comparing indirect effects in multiple mediator models. Behavior Research Methods, 40(3), 879–891. https://doi.org/10.3758/BRM.40.3.879
Ghi chú học thuật: VAF không có phân phối đơn giản và có thể rất bất ổn. Nếu cần suy luận về tỷ lệ mediated, nên dùng phương pháp chuyên biệt và khoảng tin cậy thay vì chỉ báo cáo phép chia điểm.