Cung cấp kiến thức về thống kê, nhận xử lý số liệu, tư vấn kiểm định, hộ trợ dự báo, trợ giúp luận văn
Sự thiên lệch bias trong nghiên cứu khoa học; Trong nghiên cứu khoa học thì luôn luôn có xuất hiện hiện tượng bias – sự thiên lệch – sự sai lệch – sự thiên vị, tuỳ theo cách dịch và hiểu của mỗi người mà có những tên gọi khác nhau. Sự thiên lệch Bias […]
đọc tiếp tục
Cách nhận biết biến loại lai (Extraneous Variables), đây là một trong những vấn đề khó khi nghiên cứu định lượng, hiện vẫn chưa có một kiểm định nào có thể loại được hiện tượng này, tất cả phải dùng kinh nghiệm để nhận biết; Trong bài viết này chúng ta cùng tìm hiểu về […]
đọc tiếp tục
Cách sử dụng thang đo Likert, đây là thang đo thông dụng được dùng nhiều trong các bài phỏng vấn; Và được ứng dụng rộng rãi cho các mô hình định lượng như phân tích nhân tố khám khá EFA, Mô hình cấu truyến tuyến tính SEM (Amos), mô hình cấu trúc tuyến tính hồi […]
đọc tiếp tục
Sai lệch chọn mẫu là một loại sai lệch do chọn dữ liệu không ngẫu nhiên để phân tích thống kê. Sự sai lệch tồn tại do một lỗ hổng trong quá trình chọn mẫu, trong đó một tập hợp con của dữ liệu bị loại trừ một cách có hệ thống do một thuộc […]
đọc tiếp tục
Tìm hiểu về nghiên cứu cắt ngang, hay còn gọi là dữ liệu cắt ngang, hay dữ liệu trích ngang … Nó khác với nghiên cứu dọc, thường nghiên cứu dọc thì có dữ liệu trên 10 năm, còn dữ liệu cắt ngang thì nhỏ hơn 10 năm, mà thông thường sẽ là dữ liệu […]
đọc tiếp tục
Vấn đề quan sát – chọn mẫu ngẫu nhiên – OBS. Trong một nghiên cứu định lượng thì chọn mẫu ngẫu nhiên là việc rất quan trọng, nó còn quan trọng hơn cả số lượng mẫu quan sát nữa, bởi vậy trong bài viết này chúng tôi đang cố gắng truyền đạt lại với các […]
đọc tiếp tục
Lợi thế nghiên cứu luận văn định lượng, dễ dàng hơn trong nội dung bài viết, viết nhiều không sợ trùng lắp, lời văn có căn cứ không dễ bắt bẻ như viết định tính …. Lợi thế nghiên cứu luận văn định lượng Lợi thế nghiên cứu luận văn định lượng, khi nghiên cứu […]
đọc tiếp tục
Hiệu chỉnh data PLS-SEM và Chỉnh sửa số liệu SmartPLS nhanh nhất, đối với mô hình plssem thì chúng ta thường xuyên gặp phải nhiều kiểm định rắc rối mà khó có dữ liệu có thể đạt được, vì vậy chúng ta cần xử lý data cho tốt để cho ra kết quả tốt hơn […]
đọc tiếp tục
Tìm hiểu mô hình Hiệu quả – Tầm quan trọng ( Importance-Performance Map Analysis : IPA), thông thường khi chúng ta đánh giá mô hình định lượng thì chúng ta chỉ đánh giá hiệu ứng tác động là chính, trong mô hình này họ đánh giá hiệu quả và tầm quan trọng của biến trong […]
đọc tiếp tục
Dịch vụ phân tích số liệu xử lý SPSS STATA R EVIEW MINITAB … chuyên nghiệp; Nếu các bạn gặp khó khăn về vấn đề nghiên cứu khoa học, các áp dụng mô hình định lượng, xử lý số liệu cho ra kết quả không như mong muốn, dấu của kỳ vọng không như mong […]
đọc tiếp tục