Trong phân tích dữ liệu, việc kiểm tra tính chất phân phối của biến là rất quan trọng. Hai chỉ số thường được sử dụng để đánh giá phân phối của dữ liệu là Skewness (độ lệch) và Kurtosis (độ nhọn). Các chỉ số này giúp xác định liệu dữ liệu có tuân theo phân phối chuẩn hay […]
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA) trong SPSS là một kỹ thuật thống kê mạnh mẽ được sử dụng để khám phá cấu trúc tiềm ẩn của một tập hợp lớn các biến quan sát. Mục tiêu chính của EFA là: (1) Rút gọn dữ liệu: Giảm số lượng lớn […]
Để phân tích mối quan hệ tác động giữa các biến trong mô hình, chúng ta bắt buộc phải có dữ liệu của tất cả các biến xuất hiện trong mô hình đó. Dữ liệu có thể là nguồn thứ cấp (lấy từ báo cáo, tài liệu… có sẵn) hoặc nguồn sơ cấp (khảo sát […]