Nghiên cứu được thực hiện nhằm so sánh hai hướng tiếp cận quan trọng trong mô hình phương trình cấu trúc tuyến tính (Structural Equation Modeling – SEM), bao gồm CB-SEM (Covariance-Based SEM) và PLS-SEM (Partial Least Squares SEM), thông qua dữ liệu khảo sát về tính đổi mới của người tiêu dùng tại thành phố Hồ Chí Minh. Trong nghiên cứu khoa học xã hội, quản trị và marketing hiện đại, SEM là công cụ phân tích mạnh vì cho phép đánh giá đồng thời mô hình đo lường (measurement model) và mô hình cấu trúc (structural model), từ đó kiểm định các khái niệm trừu tượng cùng mối quan hệ nhân quả giữa chúng. Tuy nhiên, việc lựa chọn CB-SEM hay PLS-SEM vẫn là chủ đề được quan tâm vì mỗi phương pháp có nền tảng lý thuyết, giả định thống kê và ưu điểm ứng dụng khác nhau. Do đó, nghiên cứu này có ý nghĩa thực tiễn lớn trong việc hỗ trợ nhà nghiên cứu lựa chọn công cụ phù hợp hơn khi xử lý dữ liệu thực nghiệm.

CB-SEM là phương pháp truyền thống, chủ yếu dựa trên ma trận hiệp phương sai và thường được sử dụng khi mục tiêu là kiểm định lý thuyết, xác nhận mô hình và yêu cầu dữ liệu đáp ứng tốt các giả định thống kê như phân phối chuẩn, cỡ mẫu đủ lớn. Trong khi đó, PLS-SEM là hướng tiếp cận linh hoạt hơn, tập trung tối đa hóa phương sai giải thích của biến phụ thuộc, phù hợp hơn với nghiên cứu khám phá, mô hình phức tạp hoặc dữ liệu không hoàn toàn lý tưởng. Chính sự khác biệt này khiến việc so sánh hai phương pháp trên cùng một bộ dữ liệu cụ thể trở nên cần thiết để đánh giá mức độ tương đồng hay khác biệt trong kết quả.

Nghiên cứu sử dụng bộ dữ liệu về tính đổi mới của người tiêu dùng – một khái niệm quan trọng trong hành vi tiêu dùng và marketing, phản ánh mức độ sẵn sàng tiếp nhận, thử nghiệm và lan truyền các sản phẩm, ý tưởng mới. Kết quả cho thấy tính đổi mới của người tiêu dùng được cấu thành từ bốn khái niệm chính: tính đổi mới bẩm sinh (Innate Innovativeness – II), tính đổi mới theo danh mục sản phẩm (Domain Specific Innovativeness – DSI), tính đổi mới lan truyền (Vicarious Innovativeness – VI) và tính đổi mới về hành vi (Behavioral Innovativeness – BI). Việc xác định được bốn thành phần này cho thấy tính đổi mới không phải là một đặc tính đơn chiều mà là một cấu trúc đa chiều, phản ánh nhiều cấp độ khác nhau từ khuynh hướng cá nhân đến hành vi thực tế.

Kết quả kiểm định cho thấy các thang đo đều đáp ứng đầy đủ các tiêu chí quan trọng về độ tin cậy, giá trị hội tụ, giá trị phân biệt, giá trị lý thuyết và mức độ phù hợp của mô hình đo lường. Điều này chứng minh rằng cả CB-SEM và PLS-SEM đều có khả năng xác nhận tốt cấu trúc đo lường của khái niệm nghiên cứu trong bối cảnh dữ liệu khảo sát này. Đáng chú ý, kết quả kiểm định mô hình đo lường cũng như mô hình cấu trúc cho thấy không có sự khác biệt đáng kể giữa hai phương pháp, nghĩa là về cơ bản cả hai đều có thể tạo ra kết luận tương đối tương đồng về cấu trúc và mối quan hệ giữa các biến nghiên cứu.

Tuy nhiên, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng PLS-SEM thể hiện một số ưu điểm nổi bật hơn trong một số phân tích thống kê. Điều này có thể liên quan đến tính linh hoạt cao hơn khi xử lý dữ liệu không chuẩn, khả năng làm việc tốt với mô hình phức tạp hoặc cỡ mẫu không quá lớn, cũng như định hướng dự báo mạnh hơn. Đây là phát hiện có giá trị thực tiễn vì trong nhiều nghiên cứu ứng dụng tại các thị trường mới nổi hoặc dữ liệu khảo sát thực tế, điều kiện dữ liệu lý tưởng cho CB-SEM không phải lúc nào cũng đạt được.

Từ kết quả nghiên cứu, có thể khẳng định rằng cả CB-SEM và PLS-SEM đều là những công cụ mạnh và đáng tin cậy trong phân tích mô hình cấu trúc, nhưng việc lựa chọn nên phụ thuộc vào mục tiêu nghiên cứu, đặc điểm dữ liệu và yêu cầu phân tích cụ thể. Nếu mục tiêu là xác nhận lý thuyết nghiêm ngặt, CB-SEM vẫn rất phù hợp; trong khi đó, nếu ưu tiên tính linh hoạt, khả năng dự báo và xử lý dữ liệu thực tiễn đa dạng, PLS-SEM có thể là lựa chọn ưu thế hơn. Nghiên cứu không chỉ đóng góp về mặt phương pháp luận mà còn cung cấp định hướng hữu ích cho các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực marketing, hành vi tiêu dùng và khoa học xã hội khi lựa chọn phương pháp SEM phù hợp.