Khi bắt đầu phân tích dữ liệu bằng SMARTPLS 4, hai thao tác đầu tiên thường là chọn Workspace và tạo một Project mới. Đây là bước khá đơn giản nhưng lại ảnh hưởng trực tiếp đến cách SMARTPLS lưu dữ liệu, mô hình và kết quả phân tích sau này.
Nếu chưa hiểu rõ sự khác nhau giữa Workspace và Project, người mới sử dụng rất dễ tạo dự án ở nhiều thư mục khác nhau, không tìm lại được file hoặc tưởng rằng dữ liệu đã mất sau khi cài lại SMARTPLS.
Theo tài liệu hướng dẫn chính thức của SMARTPLS, Workspace là thư mục dùng để lưu các Project, còn bên trong mỗi Project có thể chứa dữ liệu, mô hình và các kết quả phân tích liên quan. SMARTPLS 4 tổ chức giao diện theo các khu vực Project View, Data View, Modeling View và Report View để người dùng chuyển đổi giữa từng giai đoạn làm việc.
1. Workspace và Project trong SMARTPLS 4 là gì?
Trước khi thao tác, nên phân biệt hai khái niệm thường xuất hiện ngay khi mở SMARTPLS 4.
Workspace có thể hiểu là thư mục làm việc tổng của SMARTPLS. Trong Workspace, người dùng có thể tạo nhiều Project khác nhau.
Project là một dự án phân tích cụ thể. Một Project thường chứa bộ dữ liệu, một hoặc nhiều mô hình nghiên cứu và các kết quả được tạo ra sau khi chạy thuật toán.
Ví dụ, nếu đang thực hiện ba đề tài khác nhau, bạn không cần tạo ba Workspace. Có thể sử dụng một Workspace chung và tạo ba Project riêng biệt bên trong.
1.1 Workspace dùng để lưu những gì?
SMARTPLS cho biết Workspace là thư mục mặc định dùng để lưu toàn bộ Project và các file liên quan. Workspace có thể nằm trên ổ cứng máy tính hoặc trong một thư mục đồng bộ đám mây như Google Drive hoặc Dropbox.
Việc đặt Workspace ở đâu không làm thay đổi phương pháp phân tích PLS-SEM. Đây chủ yếu là vấn đề quản lý file.
Tuy nhiên, khi làm luận văn hoặc xử lý nhiều đề tài, nên chọn một thư mục cố định và dễ sao lưu. Tránh đặt Workspace trong các thư mục tạm hoặc những vị trí thường xuyên bị di chuyển.
1.2 Một Workspace có thể chứa nhiều Project
Một Workspace không tương ứng với một nghiên cứu duy nhất.
Bên trong Workspace có thể tồn tại nhiều Project. Mỗi Project lại có thể chứa nhiều file dữ liệu và nhiều model.
Cách tổ chức này thuận tiện khi cần:
- thử nhiều phiên bản mô hình;
- sử dụng dữ liệu gốc và dữ liệu đã xử lý;
- lưu mô hình trước và sau khi loại biến;
- so sánh các kết quả phân tích khác nhau.
Vì vậy, không cần tạo Workspace mới mỗi lần muốn kiểm định một mô hình mới.
2. Cách thiết lập Workspace khi mở SMARTPLS 4
Khi mở SMARTPLS lần đầu, phần mềm yêu cầu lựa chọn thư mục Workspace.
Theo hướng dẫn của SMARTPLS, đây sẽ là vị trí mặc định mà phần mềm sử dụng để lưu các Project.
2.1 Chọn thư mục Workspace phù hợp
Bạn có thể tạo trước một thư mục, chẳng hạn:
D:\SMARTPLS_Workspace
hoặc:
D:\LuanVan\SMARTPLS
Sau đó chọn thư mục này khi SMARTPLS yêu cầu xác định Workspace.
Không nên đặt tên đường dẫn quá khó nhận biết. Khi xử lý nhiều nghiên cứu, cách đặt thư mục đơn giản sẽ giúp dễ sao lưu và chuyển dự án sang máy khác.
SMARTPLS cũng cho phép Workspace nằm trong thư mục cloud. Tuy nhiên, khi sử dụng các dịch vụ đồng bộ, cần bảo đảm file được đồng bộ hoàn chỉnh trước khi di chuyển hoặc sử dụng trên máy khác.
2.2 Cách đổi sang Workspace khác
Nếu đã mở SMARTPLS nhưng muốn chuyển sang thư mục làm việc khác, có thể sử dụng:
File > Switch Workspace
SMARTPLS cho biết vị trí Workspace hiện tại cũng được hiển thị trên thanh tiêu đề của phần mềm.
Điểm này đặc biệt hữu ích khi cài lại máy. Nếu mở SMARTPLS và thấy Workspace trống, chưa nên kết luận rằng các Project cũ đã bị mất. Có thể phần mềm đang sử dụng một Workspace mới.
Chỉ cần chọn lại đúng thư mục Workspace cũ, các Project có thể xuất hiện trở lại.
3. Cách tạo Project mới trong SMARTPLS 4
Sau khi xác định Workspace, bước tiếp theo là tạo Project.
Theo tài liệu chính thức, có thể vào:
File > New Project
hoặc chọn nút New Project trên thanh công cụ.
SMARTPLS sẽ mở hộp thoại yêu cầu nhập tên dự án.
3.1 Tạo Project từ menu
Nhập tên Project và chọn Create.
Project mới sẽ xuất hiện trong khu vực Workspace Explorer ở bên trái giao diện.
Ví dụ, nếu đang thực hiện nghiên cứu về ý định sử dụng Fintech, có thể đặt:
Fintech_Green_2026
hoặc:
PLSSEM_Fintech
Việc tạo Project mới ở bước này chưa đồng nghĩa đã có dữ liệu hoặc mô hình. Đây mới là phần khung để chứa các thành phần của nghiên cứu.
3.2 Đặt tên Project dễ quản lý
Tên Project nên đủ rõ để nhìn vào là biết đang làm nghiên cứu nào.
Nếu chỉ đặt:
Project1
NewProject
Test
thì sau vài tháng sẽ rất khó nhận biết.
Với người thường xuyên chạy nhiều bộ dữ liệu, có thể đưa tên đề tài, thời điểm hoặc phiên bản vào tên Project, nhưng không nên làm tên quá dài.
Một kinh nghiệm thực tế là giữ nguyên một Project cho cùng nghiên cứu và tạo nhiều Model bên trong khi cần thử các phương án khác nhau, thay vì sao chép thành quá nhiều Project gần giống nhau.
4. Nhập dữ liệu vào Project vừa tạo
Sau khi tạo Project, bước tiếp theo thường là import dữ liệu.
SMARTPLS 4 hiện hỗ trợ nhiều định dạng phổ biến gồm CSV, TXT, SPSS .sav, Excel .xls và .xlsx.
Điều này thuận tiện hơn cho người đang xử lý dữ liệu bằng SPSS hoặc Excel vì không nhất thiết phải chuyển mọi bộ dữ liệu sang CSV.
4.1 Các định dạng dữ liệu SMARTPLS hỗ trợ
Để nhập dữ liệu, chọn Project vừa tạo, sau đó thực hiện:
Right click > Import Data File
Chọn file dữ liệu trên máy và mở file.
SMARTPLS sẽ đọc tên biến ở dòng đầu tiên của bộ dữ liệu. Vì vậy, trước khi import nên kiểm tra tên các biến quan sát.
Ví dụ:
PU1, PU2, PU3
PEOU1, PEOU2, PEOU3
BI1, BI2, BI3
sẽ dễ sử dụng hơn những tên cột quá dài hoặc chứa toàn bộ nội dung câu hỏi khảo sát.
Nếu dữ liệu được xử lý trước bằng SPSS, nên kiểm tra lại các biến đảo chiều, missing value và những biến đã loại trước khi đưa sang SMARTPLS.
4.2 Kiểm tra dữ liệu sau khi import
Sau khi import, không nên lập tức tạo mô hình và chạy PLS Algorithm.
SMARTPLS cho phép kiểm tra và điều chỉnh các thông tin của file dữ liệu như scale type, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất và cách xác định missing values.
Đây là bước đáng chú ý khi dữ liệu sử dụng thang Likert hoặc có mã missing riêng.
Ví dụ, nếu thang đo từ 1 đến 5 nhưng trong dữ liệu xuất hiện giá trị 55 hoặc 99 do mã hóa missing, cần xác định rõ trước khi phân tích.
SMARTPLS không thể tự biết một con số bất thường là lỗi nhập dữ liệu hay giá trị mà người nghiên cứu cố ý sử dụng.
5. Cách tổ chức Project khi làm luận văn
Sau khi có dữ liệu, một Project SMARTPLS thường phát triển thành nhiều thành phần gồm Data, Models và Results.
SMARTPLS 4 cũng phân tách khu vực làm việc thành Project View, Data View, Modeling View và Report View.
Quản lý Data, Model và Results
Giả sử mô hình ban đầu có tất cả biến quan sát, sau đó cần loại một số biến vì Outer Loading hoặc HTMT không phù hợp.
Thay vì sửa liên tục trên cùng một model mà không giữ bản cũ, có thể đặt:
Model_Initial
Model_After_Removing_Items
Model_Final
Cách làm này giúp kiểm tra lại quá trình phân tích khi giảng viên hoặc người hướng dẫn hỏi tại sao một biến bị loại.
Tương tự, nếu có nhiều bộ dữ liệu, nên đặt tên rõ:
Data_Original
Data_Clean
Data_Final
Không nên sử dụng nhiều file tên gần giống như data1, data2, data_new, data_new2.
Những lỗi nên tránh khi lưu dự án
Một lỗi thường gặp là cài lại SMARTPLS rồi thấy phần mềm trống và cho rằng Project cũ đã mất. Trong nhiều trường hợp, nguyên nhân chỉ là SMARTPLS đang mở một Workspace khác. SMARTPLS hướng dẫn người dùng có thể chuyển lại Workspace cũ bằng File > Switch Workspace.
Nếu cần chuyển toàn bộ Project sang máy khác, cách đơn giản là sao chép thư mục Workspace sang máy mới rồi chọn thư mục đó làm Workspace.
Với Project từ SMARTPLS 3, SMARTPLS 4 cũng hỗ trợ chức năng import dự án từ Workspace cũ. Tuy nhiên, tài liệu chính thức lưu ý rằng Project đã được chỉnh sửa bằng SMARTPLS 4 sẽ không còn tương thích ngược với SMARTPLS 3.
6. Sau khi tạo Project cần làm gì tiếp theo?
Sau khi Workspace, Project và dữ liệu đã được chuẩn bị đúng, bước tiếp theo mới là xây dựng mô hình nghiên cứu.
Trong Modeling View, người dùng sẽ sử dụng danh sách indicators từ bộ dữ liệu để hình thành các constructs, gán biến quan sát và thiết lập các mối quan hệ giữa các biến tiềm ẩn.
Đối với PLS-SEM, quá trình sau đó thường bao gồm xây dựng measurement model và structural model, chạy PLS Algorithm, đánh giá mô hình đo lường, chạy Bootstrapping và tiếp tục kiểm định mô hình cấu trúc theo mục tiêu nghiên cứu.
Theo Hair et al. (2022), việc đánh giá PLS-SEM cần được thực hiện có hệ thống giữa measurement model và structural model. Do đó, việc tạo Project chỉ là bước chuẩn bị môi trường làm việc; chưa phải bước đánh giá chất lượng mô hình.
Người mới học SMARTPLS nên hoàn thành chính xác ba việc trước khi đi sâu vào các chỉ số: Project đúng, dữ liệu đúng và mô hình đúng. Khi ba yếu tố đầu vào này có vấn đề, việc chạy thêm nhiều thuật toán phía sau cũng không giải quyết được lỗi thiết lập ban đầu.
7. Kết luận
Tạo Workspace và Project mới trong SMARTPLS 4 là bước đầu tiên trước khi thực hiện bất kỳ phân tích PLS-SEM nào. Workspace đóng vai trò thư mục lưu trữ tổng, trong khi Project là nơi tập hợp dữ liệu, mô hình và kết quả của một nghiên cứu cụ thể.
Quy trình thực hành có thể tóm gọn thành: chọn Workspace → tạo Project → import dữ liệu → kiểm tra dữ liệu → tạo Model → bắt đầu phân tích. Việc đặt tên và tổ chức Project rõ ràng ngay từ đầu sẽ đặc biệt hữu ích khi nghiên cứu phải chạy nhiều phiên bản mô hình hoặc điều chỉnh biến quan sát.
Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về PLS-SEM, Bootstrapping, HTMT, VIF, R², f² và các bước đánh giá mô hình, có thể tham khảo thêm các hướng dẫn tại Phạm Lộc Blog. Trường hợp cần hỗ trợ xử lý dữ liệu và hoàn thiện mô hình nghiên cứu, bạn có thể tham khảo Dịch vụ xử lý SMARTPLS để lựa chọn phạm vi phân tích phù hợp.
8. FAQ mới
Workspace và Project trong SMARTPLS có giống nhau không?
Không. Workspace là thư mục tổng chứa các Project. Project là một dự án phân tích nằm bên trong Workspace và có thể chứa dữ liệu, model và kết quả.
Một Workspace có thể chứa nhiều Project không?
Có. SMARTPLS thiết kế Workspace để quản lý nhiều Project khác nhau. Không cần tạo Workspace mới cho mỗi đề tài.
SMARTPLS 4 có đọc trực tiếp file SPSS không?
Có. Theo tài liệu SMARTPLS hiện hành, phần mềm hỗ trợ file .sav bên cạnh CSV, TXT, XLS và XLSX.
Cài lại SMARTPLS có làm mất Project cũ không?
Không nhất thiết. Nếu thư mục Workspace cũ vẫn còn, có thể sử dụng File > Switch Workspace để mở lại.
Có nên tạo Project mới mỗi lần loại một biến không?
Thông thường không cần. Có thể giữ cùng Project và tạo các phiên bản Model khác nhau để thuận tiện theo dõi quá trình điều chỉnh.
Có thể đặt Workspace trên Google Drive không?
Có. SMARTPLS cho biết Workspace có thể nằm trên ổ cứng cục bộ hoặc thư mục cloud như Google Drive và Dropbox.
Tài liệu tham khảo học thuật
Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) (3rd ed.). Sage.
Hair, J. F., Sarstedt, M., Ringle, C. M., & Gudergan, S. P. (2017). Advanced Issues in Partial Least Squares Structural Equation Modeling. Sage.
Ringle, C. M., Wende, S., & Becker, J.-M. SMARTPLS 4. SmartPLS GmbH.
SMARTPLS. Create Your First Project. SMARTPLS Documentation.
SMARTPLS. Selecting a SMARTPLS Workspace Folder. SMARTPLS Documentation.
SMARTPLS. Import a Data File (Raw Data or Covariance Matrix). SMARTPLS Documentation.
