SPSS cách dùng: hướng dẫn đọc output và chạy phân tích cho người mới
Bạn mở file SPSS lên và chưa biết bắt đầu từ đâu, hướng dẫn này đi từ dữ liệu gốc đến output có thể đưa vào luận văn.
Blog DoThesis
Hướng dẫn SPSS, SmartPLS, thang đo và cách viết luận văn định lượng — viết cho sinh viên đang làm khóa luận, không phải cho giảng viên đọc lại.
Mức ý nghĩa là gì? Cách đọc p-value trong SPSS
Bạn sẽ biết mức ý nghĩa α khác p-value thế nào và cách dùng chúng để kết luận kiểm định trong luận văn định lượng.
Phân tích giá trị ngoại lai là gì? Cách đọc và xử lý trong SPSS
Bạn sẽ biết một quan sát có thật sự là outlier hay chỉ là dữ liệu nhập sai, rồi chọn cách xử lý có thể giải trình trong luận văn.
Kiểm định chi bình phương là gì? Cách đọc kết quả SPSS
Bạn sẽ biết kiểm định chi bình phương dùng cho dữ liệu nào, đọc Pearson Chi-Square ra sao và xử lý khi điều kiện kiểm định không phù hợp.
Giá trị hội tụ là gì? Cách đọc AVE, outer loading và CR
Bạn sẽ biết giá trị hội tụ là gì, đọc chỉ số nào trên output và xử lý ra sao khi AVE hoặc outer loading chưa đạt.
Cách chạy bảng tần số trong SPSS và đọc kết quả đúng
Bạn sẽ biết cách chạy bảng tần số trong SPSS, kiểm tra dữ liệu thiếu và trình bày kết quả khảo sát bằng bảng rõ ràng.
ANCOVA là gì? Cách đọc kết quả và tiêu chí đánh giá
Giải thích ANCOVA bằng tình huống nghiên cứu cụ thể, kèm bảng output SPSS minh họa và cách kết luận trong luận văn.
ANCOVA trong SPSS: Cách chạy, đọc kết quả và viết luận văn
Từ lúc chuẩn bị dữ liệu đến khi kết luận p-value, bạn có thể chạy ANCOVA trong SPSS theo đúng quy trình và tránh các lỗi thường gặp.
Cách chạy Aggregate dữ liệu trong SPSS từng bước
Bạn sẽ biết khi nào nên dùng Aggregate, cách chọn biến trong SPSS và cách kiểm tra kết quả trước khi đưa vào mô hình.
Biến tiềm ẩn là gì? Cách đọc trong SPSS và SmartPLS
Hiểu đúng biến tiềm ẩn giúp bạn xây mô hình, đặt tên construct và đọc đúng kết quả đo lường trong SPSS hoặc SmartPLS.
5 áp lực cạnh tranh Porter là gì? Cách áp dụng vào luận văn
Hiểu đúng mô hình 5 áp lực cạnh tranh Porter và chuyển nó thành mô hình nghiên cứu có biến, giả thuyết và thang đo.
Bị nghi ngờ số liệu không thật phải làm sao?
Bạn sẽ có một quy trình kiểm tra và giải trình bằng dữ liệu, thay vì cố sửa output để làm cho kết quả trông đẹp hơn.