Bạn đã biết cỡ mẫu cần thiết cho phân tích nhân tố EFA, CFA và mô hình SEM?

Đối với phân tích nhân tố, có một quy tắc chung về cỡ mẫu là Quy tắc ngón tay cái, theo đó:

• Cỡ mẫu: 50 là rất kém, 100 là kém, 200 là trung bình, 300 là tốt, 500 là rất tốt và 1000 là tuyệt vời (Theo Comrey and Lee (1992); and Comrey et al., 1973)

Cụ thể đối với phân tích nhân tố khám phá EFA:

• Cỡ mẫu tối thiểu từ 100 - 250 (Cattell, 1978; Gorsuch, 1983) hoặc theo tỷ lệ số quan sát : biến là 5:1

Đối với phân tích nhân tố khẳng định CFA và mô hình SEM:

• Cỡ mẫu tuân theo tỷ lệ số quan sát : biến là 10:1 đến 20:1 (Schumacker & Lomax, 2015;Kline, 2016;Jackson, 2003)

Đối với phân tích nhân tố khẳng định CFA đa nhóm:

• Cỡ mẫu tuân tối thiểu cho mỗi nhóm khi phân tích CFA là 100 (Kline, 2016;Wang & Wang, 2012)

Hỗ trợ tư vấn xử lý dữ liệu bằng SPSS - Smart PLS và Nhập dữ liệu

Bạn đang có dự án nghiên cứu thị trường, dự án nghiên cứu xã hội học hay đơn giản chỉ là bài tiểu luận, luận án, luận văn thạc sỹ, tiến sỹ cần nhập dữ liệu bảng hỏi nhưng không có thời gian?

Bạn muốn tìm ra những đặc điểm của khách hàng liên quan đến sản phẩm của mình, tìm hiểu mối quan hệ giữa những các yếu tố từ đó đưa ra những quyết định, kết luận chính xác cho việc kinh doanh, ... nhưng lại không nắm rõ cách sử dụng phần mềm SPSS, hay không có thời gian tải về và sử dụng?

Bạn đã nhập liệu nhưng dữ liệu không phù hợp với yêu cầu của nghiên cứu hoặc muốn dữ liệu mình trở nên hoàn hảo và kết quả đẹp hơn khi thực hiện phân tích nhưng không biết nên chỉnh sửa như thế nào cho phù hợp và ít ảnh hưởng nhất đến dữ liệu?

Thật may, tôi có thể giúp bạn thực hiện điều đó.

Hiện tại tôi nhận nhập liệu kết quả bảng hỏi để phục vụ cho các dự án nghiên cứu khoa học, nghiên cứu thị trường. Chi phí sẽ tùy theo độ dài và số lượng biến của bảng hỏi các bạn. Nếu như nhiều biến thì thời gian nhập liệu sẽ lâu hơn và chi phí cũng cao hơn.

Sau khi nhập liệu, kết quả trả về cho các bạn sẽ là file nhập liệu dưới dạng sav để dử dụng trong phân tích và xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS hoặc xây dựng mô hình nghiên cứu với Smart PLS.

Nếu đã có và am hiểu về SPSS, Smart PLS thì các bạn có thể tự sử dụng và xử lý dữ liệu theo ý muốn. Còn chưa hiểu về SPSS, Smart PLS thì tôi sẽ hỗ trợ xử lý. Chi phí vui lòng liên hệ.

Kinh nghiệm: Tôi đã có kinh nghiệm 7 năm làm việc trong ngành nghiên cứu thị trường. Đã tham gia nhiều dự án nghiên cứu thị trường và hỗ trợ làm đề tài nghiên cứu khoa học, dự án nghiên cứu khoa học.

Chứng chỉ: Xử lý và phân tích số liệu định lượng bằng phần mềm SPSS do Trường Đại Học Ngoại Thương cấp.

Chi tiết vui lòng liên hệ: Nguyễn Thế Anh
Số điện thoại: 0936935517
Email: theanhnguyen2705@gmail.com

Địa điểm: Hà Nội và trực tuyến.

💻Hỗ trợ tư vấn phân tích SPSS "3 Có - 3 Không"
👍3 Có:
📍Có Bảo hành: Yên tâm với kết quả nhận được, bảo đảm sửa chữa, thay đổi nếu cần.
📍Có Xây dựng dữ liệu: Nếu bạn chưa có dữ liệu chúng tôi sẵn sàng xây dựng dữ liệu cho nghiên cứu của bạn
📍Có Hướng dẫn: Chính là có hướng dẫn thực hiện
👍3 Không:
📍Không Đặt cọc: Không cần bất cứ 1 khoản đặt cọc nào.
📍Không Quá 3 ngày: Thời gian thực hiện phân tích không quá 3 ngày
📍Không Trùng lặp: Dữ liệu, kết quả nghiên cứu của bạn không bao giờ trùng lặp với bất kỳ nghiên cứu nào khác.
***
Quý khách có nhu cầu vui lòng liên hệ:
Thế Anh
SĐT: 0936935517
Email: theanhnguyen2705@gmail.com

KIỂM ĐỊNH TƯƠNG QUAN PEARSON

Trước khi đưa vào mô hình hồi quy, có 1 kiểm định cần phải thực hiện đó là kiểm định tương quan.
Đối với các biến liên tục ta sẽ sử dụng kiểm định Pearson nhằm xem xét các biến đó có tương quan với nhau không và mức độ quan hệ chặt chẽ như thế nào.

Phân tích tương quan giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập: Phân tích tương quan Pearson được sử dụng trong phần này (để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mô hình hồi quy). Hệ số tương quan Pearson (r) dùng để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Trị tuyệt đối của r cho biết mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính.

r <= 0.3: mối tương quan không chặt

0.3 <  r < 0.5: mối tương quan tương đối chặt

r >= 0.5: mối tương quan chặt chẽ

Giá trị sig cho biết mối quan hệ giữa các biến có ý nghĩa thông kê hay không. 
Tất nhiên có thể giá trị r lớn nhưng chưa chắc mức độ tác động trong mô hình đã lớn. Điều này cần xem xét khi thực hiện mô hình hồi quy.
--------------------------------------------------------------------------------------

Nhận nhập liệu kết quả bảng hỏi và xử lý dữ liệu bằng SPSS để phục vụ cho các dự án nghiên cứu khoa học, nghiên cứu thị trường.

Nhận tư vấn, gia sư hướng dẫn sử dụng SPSS 
Chi tiết vui lòng liên hệ: Nguyễn Thế Anh
Số điện thoại: 0936935517
Email: theanhnguyen2705@gmail.com

KIỂM ĐỊNH CHI-SQUARE

Kiểm định Chisquare được sử dụng như: kiểm định giữa biến định danh – định danh hoặc định danh – thứ bậc với mục đích xem xét sự liên hệ giữa 2 biến. Hoặc kiểm định về tỷ lệ lựa chọn giữa các định danh trong một biến.
✍ Cặp giả thuyết khi kiểm định giữa 2 biến với nhau:
H0: Hai biến độc lập với nhau
H1: Hai biến có liên hệ với nhau
✍ Khi kiểm định cho giá trị Sig < 0.05 ta có thể bác bỏ giả thuyết H0 với mức ý nghĩa 95% hay nói cách khác 2 biến có mối liên hệ với nhau ở mức ý nghĩa 95%. Việc xem xét cụ thể sự liên hệ này sẽ được thể hiện giữa nội dung của các biến với nhau.
X2 = (r-1)(c-1).0,05 Trong đó: r là số hàng, c là số cột
Df=(r-1)(c-1) trong đó : df là số bậc tự do
✍ Lưu ý: Không nên đề cập đến những nội dung khác biệt với số lượng case < 5

Khóa học SPSS dành cho khóa luận tốt nghiệp

Khóa học SPSS - Thực hiện Khóa luận

Nội dung khóa học Khóa học được tạo ra với mục đích Hướng dẫn, hỗ trợ các bạn sinh viên có thể sử dụng SPSS để hoàn thành khóa luận một cách nhanh và chính xác nhất.
Thời gian (2h/buổi)	Nội dung
Buổi 1	Tổng quan về SPSS - Mô hình thường sử dụng trong khóa luận
	Làm quen với giao diện SPSS
	Chuẩn bị nhập liệu
	Nhập liệu, thay đổi dữ liệu, làm sạch dữ liệu
Buổi 2	Thống kê mô tả
	Đọc hiểu các giá trị bảng thống kê
	Sử dụng biểu đồ để mô tả và đọc hiểu
	Kiểm định độ tin cậy Cronbach alpha
Buổi 3	Kiểm định tương quan Correlation
	Phân tích nhân tố EFA
	Hồi qui tuyến tính
Buổi 4	Kiểm định t-Test (independent + pair)
	Kiểm định ANOVA
	Giải đáp thắc mắc
Chi phí	1.200.000
	1.000.000 nếu đăng ký nhóm 2 người trở lên
Cam kết	Hiểu và sử dụng được những nội dung trọng yếu của SPSS
	Đặc biệt: nắm được cách phân tích, hiểu rõ số liệu. Thực hiện được phân tích khóa luận.

Địa điểm: Hà Nội Chi tiết vui lòng liên hệ: Nguyễn Thế Anh Số điện thoại: 0936935517 Email: theanhnguyen2705@gmail.com

Lưu ý khi thực hiện kiểm định độ tin cậy Cronbach Alpha

Các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo:

– Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,3); tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0,6 (Alpha càng lớn thì độ tin cậy nhất quán nội tại càng cao) (Nunally & Burnstein 1994; dẫn theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).

– Các mức giá trị của Alpha: lớn hơn 0,8 là thang đo lường tốt; từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được; từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu (Nunally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995; dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).

– Các biến quan sát có tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,4) được xem là biến rác thì sẽ được loại ra và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Alpha đạt yêu cầu (lớn hơn 0,7).

Dựa theo thông tin trên, nghiên cứu thực hiện đánh giá thang đo dựa theo tiêu chí:

– Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ hơn 0,4 (đây là những biến không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo và nhiều nghiên cứu trước đây đã sử dụng tiêu chí này).

– Chọn thang đo có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0,6 (các khái niệm trong nghiên cứu này là tương đối mới đối với đối tượng nghiên cứu khi tham gia trả lời).

--------------------------------------------------------------------------------------

Nhận nhập liệu kết quả bảng hỏi và xử lý dữ liệu bằng SPSS để phục vụ cho các dự án nghiên cứu khoa học, nghiên cứu thị trường.

Nhận tư vấn, gia sư hướng dẫn sử dụng SPSS 
Chi tiết vui lòng liên hệ: Nguyễn Thế Anh
Số điện thoại: 0936935517
Email: theanhnguyen2705@gmail.com

Ứng dụng của SPSS trong nghiên cứu và thực tiễn

Các bạn đánh giá như thế nào về tính ứng dụng của SPSS???

SPSS có thể giúp các nhà khoa học thực hiện việc xử lý số liệu nghiên cứu nói chung và trong nghiên cứu các mảng chuyên ngành khác nhau của mình. SPSS được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, từ sản xuất, tài chính đến nghiên cứu y học, xã hội học:

• Sử dụng SPSS trong nghiên cứu tâm lý học: tâm lý tội phạm, tâm lý khách hàng, …;
• Sử dụng SPSS trong nghiên cứu xã hội học: đánh giá ý kiến của người dân trong các công việc công quyền …;
• Sử dụng SPSS trong nghiên cứu thị trường: nghiên cứu và định hướng phát triển sản phẩm, đánh giá thị trường; đánh giá sự hài lòng của khách hàng...;
• Sử dụng SPSS nghiên cứu trong y học, khả năng sống sót…

Nhận xử lý số liệu bằng phần mềm SPSS.

• Chi tiết vui lòng liên hệ: Nguyễn Thế Anh
• Số điện thoại: 0936935517
• Email: theanhnguyen2705@gmail.com

Nhận tư vấn - xử lý số liệu bằng phần mềm SPSS

1. Nhận tư vấn bảng hỏi cho nghiên cứu sử dụng SPSS để phân tích
2. Nhận nhập liệu cho các nghiên cứu, khảo sát
3. Nhận phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS cho các nghiên cứu, khảo sát
4. Nhận tư vấn - hướng dẫn sử dụng, phân tích nghiên cứu - khảo sát bằng phần mềm SPSS.

Đảm bảo thực hiện, hướng dẫn sau khi nhận kết quả.

Thực hiện các phân tích từ đơn giản đến phức tạp: tần suất, phân tích tương quan, kiểm định độ tin cậy (Cronbach's Alpha), phân tích nhân tố (EFA), mô hình hồi quy, kiểm định t-Test, ANOVA.

Đặc biệt nhận chỉnh sửa lại bộ dữ liệu để phù hợp với mục đích.

Quý khách có nhu cầu vui lòng liên hệ:
Thế Anh
SĐT: 0936935517
Email: theanhnguyen2705@gmail.com

Nhận XỬ LÝ - XÂY DỰNG DỮ LIỆU BẰNG SPSS

NHẬN:

1. Xây dựng mẫu số liệu cho đề tài - nghiên cứu. Phù hợp nhu cầu nghiên cứu, thỏa mãn các yêu cầu cần đạt được
2. Nhập liệu cho các đề tài - nghiên cứu
3. Phân tích dữ liệu khảo sát của đề tài - nghiên cứu bằng phần mềm SPSS từ đơn giản đến phức tạp, bao gồm: thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy, phân tích nhân tố, tương quan, hồi quy, ...
4. Báo cáo giải thích đầy đủ các yếu tố, thuận tiện cho việc đưa vào kết quả của đề tài - nghiên cứu.

Tiêu chí: Chính xác - Phù hợp - Giá cả phải chăng - Hỗ trợ tận tình

==========
Chi tiết vui lòng liên hệ:
Thế Anh
SĐT: 0936935517
Email: theanhnguyen2705@gmail.com

MỘT SỐ PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MÔ TẢ CỦA SPSS

Analyze\ Descriptive Statistics\...

Frequencies... (tần suất)

Đây là công cụ thường được dùng tóm lược thông tin về phạm vi và cấp độ của biến tại 1 thời điểm; dùng tóm lược thông tin và chuẩn hóa về phạm vi của biến

Dùng Frequencies có thể là một lựa chọn để tóm tắt phạm vi biến; cung cấp thống kê để tóm tắt cấp độ của biến trong phân tích mô tả của khi xử lý SPSS

Descriptives: tập trung vào phạm vi của biến và cung cấp việc lưu giữ giá trị chuẩn hóa (z scores) của biến.

Crosstabs: cho phép có được thông tin tóm tắt về mối liên hệ giữa 2 biến.

Means: cung cấp thống kê mô tả và bảng ANOVA để nghiên cứu mối liên hệ giữa phạm vi và cấp độ của các biến.

Summarize: cung cấp thống kê mô tả và thông tin tóm tắt của sự kiện để nghiên cứu mối liên hệ giữa phạm vi và cấp độ của các biến.

OLAP cubes: cung cấp thống kê mô tả để nghiên cứu mối liên hệ giữa phạm vi và cấp độ của các biến.

Correlations: cung cấp mô tả tóm tắt mối liên hệ giữa phạm vi 2 biến khi xử lý dữ liệu bằng spss

--------------------------------------------------------------------------------------

Nhận nhập liệu kết quả bảng hỏi và xử lý dữ liệu bằng SPSS để phục vụ cho các dự án nghiên cứu khoa học, nghiên cứu thị trường. 
Chi tiết vui lòng liên hệ: Nguyễn Thế Anh
Số điện thoại: 0936935517
Email: theanhnguyen2705@gmail.com

CÁC ĐẶC ĐIỂM CẦN CHÚ Ý VỀ BIẾN (VARIABLE) TRONG SPSS

CÁC ĐẶC ĐIỂM CẦN CHÚ Ý VỀ BIẾN (VARIABLE) TRONG SPSS

Trong các nghiên cứu khoa học, đề tài, luận văn cao học – tiến sỹ, để có thể làm việc với SPSS thì điều đầu tiên bạn cần quan tâm đó chính là việc khai báo biến trong SPSS. Đây là bước chuẩn bị bạn nên làm trước khi tiến hành nhập liệu bằng SPSS. Thực ra bạn cũng có thể nhập liệu bằng excel sau đó import vào trong SPSS, tuy nhiên xét cho cùng việc khai báo biến là bắt buộc phải có.

Trong SPSS, việc khai báo biến sẽ được tiến hành trong tab Variable view.

Biến (Variable) trong SPSS sẽ bao gồm các nội dung như sau:

Name: tên biến. Gõ trực tiếp tên biến ở ô này. Tên biến dài không quá 8 ký tự hay kí số, không có ký tự đặc biệt và không bắt đầu bằng 1 số. Thông thường thì nên đặt như câu hỏi. Ví dụ câu hỏi 1 thì đặt là C1

Type: kiểu biến..SPSS sẽ mặc định kiểu biến là Numeric (định lượng). Muốn thay đổi kiểu biến hoặc độ rộng, số lượng số thập phân của biến định lượng thì nhấp chuột vào nút … trong ô TYPE để mở hộp thoại. Ở đó sẽ có các kiểu biến để lựa chọn

Width: độ rộng của biến là số hoặc ký tự tối đa có thể nhập với biến dạng String

Decimals: số lẻ sau dấu phẩy

Label: nhãn biến.Đây là nội dung giải thích cho biến, nên viết ngắn gọn dễ hiểu vì nội dung này sẽ hiện thay cho tên biến trong bảng kết quả của các lệnh.

Values: đây là các giá trị mã hóa của biến. Nếu biến của bạn là định tính thì tạm thời chưa quan tâm đến mục này. Tuy nhiên sau khi mã hóa các biến định tính thành định lượng thì bạn cần chú ý. Bạn cần nhấp vào nút “…” để thực hiện khai báo giá trị mã hóa.

                Ô Value: mã hóa các thang đo định tính

                Ô Value label:nhãn giải thích ý nghĩa của mã số đã nhập.

Thường thì value sẽ là thứ tự các đáp án trong câu hỏi và value label là nội dung các đáp án đó

Missing: khai báo các giá trị bị khuyết. Ví dụ có người không muốn trả lời, ta có thể quy định 99 có nghĩa là “không trả lời”. Thường thì bỏ trống cũng được, sẽ coi là system missing.

Columns: khai báo độ rộng của cột biến khi ta nhập liệu. Còn khi nhập liệu nếu bạn muốn cột rộng ra thì có thể kéo như trong excel.

Align: vị trí dữ liệu được nhập trong cột, thường chọn Right

Measure: chọn loại thang đo thể hiện dữ liệu với 3 loại chính: Ordinary (thang thứ bậc), Norminal (thang danh nghĩa) và Scale (bao gồm interval và Ratio là thang đo khoảng cách và tỉ lệ). Có thể nhiều người không quan trọng phần này và hay hiểu sai ý nghĩa của các thang đo nhưng đôi khi quy định không đúng thang đo sẽ khiến biến sẽ không được thực hiện trong 1 số lệnh của SPSS.

Lấy ví dụ như sau:

Biến định dạnh Norminal sẽ không  đưa vào mục Transform > Visual Binning được. Đây là thủ tục để nhóm các biến định lượng lại thành các nhóm.

Trong việc sử dụng Table để tạo bảng tính, nếu biến định dạng Scale thì Table sẽ kẻ bảng tổng hợp điểm trung bình (Mean) của biến, còn nếu biến định dạng Norminal hoặc Ordinary thì Table sẽ tổng hợp tần suất các câu trả lời trong biến.

Đây chỉ là hai trường hợp thường gặp và dễ nhận thấy nhất khi xử lý biến trong SPSS.

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Nhận nhập liệu, chỉnh sửa và xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS cho các nghiên cứu, khảo sát định lượng, các đề tài nghiên cứu khoa học.

Liên hệ: Nguyễn Thế Anh

Email: theanhnguyen2705@gmail.com

Số điện thoại: 0936935517 

GIỚI THIỆU SƠ LƯỢC VỀ PHẦN MỀM SPSS

GIỚI THIỆU SƠ LƯỢC VỀ PHẦN MỀM SPSS

SPSS (Statistical Product and Services Solutions) là một phần mềm thống kê, thường được sử dụng trong nghiên cứu xã hội đặc biệt là trong tâm lý học, tiếp thị và xã hội học. Nó cũng được sử dụng thường xuyên trong nghiên cứu thị trường. SPSS cung cấp một hệ thống quản lý dữ liệu và khả năng phân tích thống kê với giao diện thân thiện cho người dùng trong môi trường đồ hoạ, sử dụng các trình đơn mô tả và các hộp thoại đơn giản.

Chức năng chính của SPSS:

• Nhập và làm sạch dữ liệu;
• Xử lý biến đổi và quản lý dữ liệu;
• Tóm tắt, tổng hợp dữ liệu và trình bày dưới các dạng biểu bảng, đồ thị, bản đồ;
• Phân tích dữ liệu, tính toán các tham số thống kê và diễn giải kết quả.

Nội dung chủ yếu của SPSS: 

Nội dung của SPSS rất phong phú và đa dạng bao gồm từ việc thiết kế các bảng biểu và sơ đồ thống kê, tính toán các đặc trưng mẫu trong thống kê mô tả, đến một hệ thống đầy đủ các phương pháp thống kê phân tích như:

• So sánh các mẫu bằng nhiều tiêu chuẩn tham số và phi tham số (Nonparametric Test), các mô hình phân tích phương sai theo dạng tuyến tính tổng quát (General Linear Models), các mô hình hồi quy đơn biến và nhiều biến, các hồi quy phi tuyến tính (Nonlinear), các hồi quy Logistic;
• Phân tích theo nhóm (Cluster Analysis);
• Phân tích tách biệt (Discriminatory Analysis);
• Kiểm định phương sai (ANOVA)
• Phân tích nhân tố (Factor Analysis)
• Mô hình hồi qui
• Và nhiều chuyên sâu khác (Advanced Statistics).

Cấu trúc, tổ chức dữ liệu trong SPSS: 

SPSS tổ chức các file dưới dạng định dạng riêng (có thể trao đổi – nhập và xuất sang các định dạng khác) và gồm các cấu trúc file như sau:

• File dữ liệu: *.sav hoặc *.sys;
• File Syntax: *.sps;
• File kết quả: *.spv;
• File Script: *.wwd hoặc *.sbs.

Các định dạng dữ liệu khác mà SPSS có thể đọc:

• Bảng tính – Excel (*.xls, *.xlsx), Lotus (*.w*);
• Database – dbase (*.dbf);
• ASCII text (*.txt, *.dat);
• Complex database – Oracle, Access;
• Các tập tin từ các phần mềm thống kê khác (Stata, SAS).

Một số ứng dụng chính của SPSS: 

Những nội dung nói trên, SPSS có thể là đủ để giúp các nhà khoa học thực hiện việc xử lý số liệu nghiên cứu nói chung và trong nghiên cứu các mảng chuyên ngành khác nhau của mình, chẳng hạn:

• Ứng dụng SPSS trong nghiên cứu tâm lý học: tâm lý tội phạm, tâm lý học sinh-sinh viên…;
• Ứng dụng SPSS trong nghiên cứu xã hội học: ý kiến của người dân trong việc xây dựng lại khu chung cư, thống kê y tế…;
• Ứng dụng SPSS trong nghiên cứu thị trường: nghiên cứu và định hướng phát triển sản phẩm, mở rộng thị trường; sự hài lòng của khách hàng...;
• Ứng dụng SPSS nghiên cứu đa dạng sinh học, trong phát triển nông lâm nghiệp…

Với SPSS, bạn có thể phân tích được thực trạng, tìm ra nhân tố ảnh hưởng, dự đoán được xu hướng xảy ra tiếp theo, giúp bạn đưa ra các quyết định một cách chính xác, giải quyết các vấn đề một cách nhanh chóng và cải thiện kết quả tốt hơn.

Lời cảm ơn của 1 bạn trong Sài Gòn

Làm xong nhận được lời cảm ơn thật là ấm lòng.
Nhắn tin qua zalo cũng thật tiện.

Nhận nhập liệu và hỗ trợ xử lý bằng phần mềm SPSS

Bạn đang có dự án nghiên cứu thị trường, dự án nghiên cứu xã hội học hay đơn giản chỉ là bài tiểu luận, luận án, luận văn thạc sỹ, tiến sỹ cần nhập dữ liệu bảng hỏi nhưng không có thời gian?

Bạn muốn tìm ra những đặc điểm của khách hàng liên quan đến sản phẩm của mình, tìm hiểu mối quan hệ giữa những các yếu tố từ đó đưa ra những quyết định, kết luận chính xác cho việc kinh doanh, ... nhưng lại không nắm rõ cách sử dụng phần mềm SPSS, hay không có thời gian tải về và sử dụng?

Bạn đã nhập liệu nhưng dữ liệu không phù hợp với yêu cầu của nghiên cứu hoặc muốn dữ liệu mình trở nên hoàn hảo và kết quả đẹp hơn khi thực hiện phân tích nhưng không biết nên chỉnh sửa như thế nào cho phù hợp và ít ảnh hưởng nhất đến dữ liệu?

Thật may, tôi có thể giúp bạn thực hiện điều đó.

Hiện tại tôi nhận nhập liệu kết quả bảng hỏi để phục vụ cho các dự án nghiên cứu khoa học, nghiên cứu thị trường. Chi phí sẽ tùy theo độ dài và số lượng biến của bảng hỏi các bạn. Nếu như nhiều biến thì thời gian nhập liệu sẽ lâu hơn và chi phí cũng cao hơn.

Sau khi nhập liệu, kết quả trả về cho các bạn sẽ là file nhập liệu dưới dạng sav để dử dụng trong phân tích và xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS.

Nếu đã có và am hiểu về SPSS thì các bạn có thể tự sử dụng và xử lý dữ liệu theo ý muốn. Còn chưa hiểu về SPSS thì tôi sẽ hỗ trợ xử lý. Chi phí vui lòng liên hệ.

Kinh nghiệm: Tôi đã có kinh nghiệm 2 năm làm việc trong ngành nghiên cứu thị trường. Đã tham gia nhiều dự án nghiên cứu thị trường và hỗ trợ làm đề tài nghiên cứu khoa học, dự án nghiên cứu khoa học.

Chứng chỉ: Xử lý và phân tích số liệu định lượng bằng phần mềm SPSS do Trường Đại Học Ngoại Thương cấp.

Chi tiết vui lòng liên hệ: Nguyễn Thế Anh
Số điện thoại: 0936935517
Email: theanhnguyen2705@gmail.com
Đối với những khách hàng ở Hà Nội có thể gặp trực tiếp để trao đổi. Còn khách hàng ở các tỉnh thành khác làm việc qua email, chi phí chuyển khoản.

Lời cảm ơn của 1 bạn Sài Gòn: http://hotronhaplieuvaxulyspss.blogspot.com/2015/01/loi-cam-on-cua-1-ban-trong-sai-gon.html
Hà Nội nhiều nên mình chưa tiện post ^^.