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 […]
1. Giới thiệu phần mềm SPSS 27 Full bản quyền Phần mềm SPSS 27 Full bản quyền (Statistical Package for the Social Sciences) là một công cụ phân tích dữ liệu được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu khoa học và trong các ngành liên quan đến kinh tế, y tế, giáo dục và xã […]
1. Phần mềm SPSS 26 Full SPSS 26 là viết tắt của Statistical Package for the Social Sciences 26. Đây là một phần mềm thống kê được sử dụng rộng rãi trong các khoa học xã hội để phân tích dữ liệu. SPSS có thể được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, bao […]
1. Phần mềm SPSS 20 Full bản quyền là gì? SPSS 20 là viết tắt của Statistical Package for the Social Sciences 20, là một gói phần mềm được sử dụng rộng rãi trong phân tích thống kê. Chức năng chính của phần mềm SPSS: 1. Nhập và làm sạch dữ liệu: Hỗ trợ nhiều […]
Một mô hình nghiên cứu có thể được xử lý bằng các kỹ thuật, phần mềm khác nhau. Xử lý quan hệ trực tiếp có thể dùng hồi quy trên SPSS hoặc SEM trên AMOS, SMARTPLS; xử lý quan hệ trung gian có thể dùng macro PROCESS trên SPSS hoặc Bootstrapping trên AMOS hoặc SEM […]
Khi xây dựng một mô hình nghiên cứu, chúng ta đưa ra giả thuyết về chiều tác động của mỗi một mũi tên đường dẫn trong mô hình. Vậy làm cách nào để xác định mối quan hệ đó là tác động thuận chiều (tác động dương) hay nghịch chiều (tác động âm)? Xét đề […]
Đối với mô hình có biến trung gian, số lượng hồi quy cần chạy sẽ tương ứng số lượng biến có vai trò phụ thuộc trong mô hình. Xét mô hình nghiên cứu sau đây: Chúng ta sẽ phân tích các vai trò biến của mô hình này: – Biến A, B, C: đây là […]
Trong hồi quy tuyến tính, chúng ta đánh giá mức độ phù hợp của mô hình qua hệ số xác định R2 (R square). Một mô hình hồi quy tuyến tính càng phù hợp khi R2 càng lớn và phần dư ε càng nhỏ. Tương tự vậy đặc điểm của phần dư ε, với hồi quy Binary […]
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 […]