Nêu câu hỏi và mục tiêu phân tích
Bắt buộcPhân biệt mục tiêu kiểm định lý thuyết, giải thích, dự báo hoặc kết hợp.
CÔNG CỤ THỰC HÀNH • LƯU TRÊN MÁY
Rà soát 33 mục từ biện minh phương pháp đến dự báo ngoài mẫu và gói tái lập. Trạng thái được lưu trong trình duyệt trên thiết bị này, không gửi lên máy chủ.
Biện minh lựa chọn phương pháp, mẫu và xử lý dữ liệu trước khi đọc kết quả.
Phân biệt mục tiêu kiểm định lý thuyết, giải thích, dự báo hoặc kết hợp.
Dựa trên mục tiêu và loại construct, không dựa riêng vào cỡ mẫu nhỏ hoặc dữ liệu lệch.
Nêu quần thể, khung mẫu, cách tuyển mẫu, thời gian và tiêu chí loại.
Dùng power, mô phỏng hoặc phương pháp phù hợp; không dựa riêng vào quy tắc 10 lần.
Ghi tiêu chí, số trường hợp bị ảnh hưởng và phân tích độ nhạy khi cần.
Lưu phiên bản SmartPLS, weighting, iterations và stop criterion.
Tách bằng chứng cho common factor, composite và cấu trúc bậc cao.
Phân biệt phản ánh, tạo thành hoặc composite trước khi chọn tiêu chí.
Áp dụng cho construct phản ánh; nêu khoảng tin cậy khi phù hợp.
Dùng chỉ số phù hợp và không dựa riêng vào Cronbach's alpha.
Báo AVE cho construct phản ánh cùng quyết định đối với chỉ báo yếu.
Ưu tiên HTMT và suy luận bootstrap khi kế hoạch yêu cầu.
Báo outer VIF, weights, khoảng tin cậy và tính bao quát nội dung.
Nêu repeated indicators, two-stage hoặc cách tiếp cận khác nếu có.
Báo độ lớn, độ bất định và phạm vi diễn giải của quan hệ.
Rà đa cộng tuyến theo từng phương trình nội sinh trước khi đọc hệ số.
Trình bày β, CI và p-value nếu kế hoạch suy luận dùng p-value.
Nêu số subsamples, fixed seed, percentile hoặc BCa, kiểm định một hay hai phía.
Tách kích thước tác động khỏi ý nghĩa thống kê.
Trình bày cho từng biến nội sinh và không gọi đây là bằng chứng dự báo ngoài mẫu.
Nêu thủ tục, khoảng tin cậy và cách diễn giải khi mô hình có mediation hoặc moderation.
Phạm vi kết luận phải phù hợp thiết kế, thời điểm đo và kiểm soát endogeneity.
Đánh giá ngoài mẫu cùng các đặc tả thay thế có cơ sở.
Dùng PLSpredict hoặc thủ tục tương đương thay vì suy từ R².
Ghi đủ cài đặt cross-validation để người khác chạy lại.
Báo RMSE hoặc MAE của PLS-SEM cùng benchmark trung bình hoặc LM.
Đọc cả chiều và độ lớn của chênh lệch loss trước p-value.
Thay đổi controls, cách xử lý hoặc quan hệ có căn cứ thay vì thử ngẫu nhiên.
Thực hiện khi đe dọa này có cơ sở lý thuyết và thiết kế.
Đảm bảo mỗi bảng truy được về dữ liệu, mô hình và lần chạy.
Tệp phân tích có phiên bản; mọi thay đổi dữ liệu có nhật ký.
Truy được mỗi bảng về đúng mô hình và lần chạy.
Giữ kết quả Algorithm, bootstrapping, PLSpredict và CVPAT nếu dùng.
Tên construct, chỉ báo và giá trị khớp giữa sơ đồ, bảng và văn bản.
Ghi thay đổi, thời điểm, lý do và kết quả độ nhạy.
Mọi trích dẫn có reference tương ứng và ngược lại; DOI chỉ xuất hiện một lần.
Không loại kết quả trái giả thuyết hoặc điều kiện làm kết luận thay đổi.
KẾT QUẢ HIỆN TẠI
Xử lý các mục bắt buộc còn thiếu trước. Các mục “Theo mô hình” chỉ đánh dấu Không áp dụng khi có lý do rõ.
CƠ SỞ PHƯƠNG PHÁP