Khóa học phân tích dữ liệu với SPSS căn bản

Khóa học “PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VỚI SPSS CĂN BẢN” nhằm đáp ứng nhu cầu trang bị kiến thức, nâng cao trình độ nghiệp vụ trong việc xử lý và phân tích số liệu và viết các báo cáo nghiên cứu, đặc biệt là với các công trình nghiên cứu, luận văn tốt nghiệp đại học và sau đại học, các nghiên cứu ứng dụng đạt tiêu chuẩn chất lượng cao bằng phần mềm SPSS các cơ quan, tổ chức, các doanh nghiệp.

SPSS là (Statistical Package for the Social Sciences) là một chương trình máy tính phục vụ công tác thống kế đặc biệt thống kê trong tâm lý học, tiếp thị và xã hội. 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.

SPSS rất mạnh cho các phân tích như kiểm định phi tham số, thống kê mô tả, kiểm định sự tin cậy của thang đo bằng Cronbach Alpha, phân tích tương quan, hồi quy tuyến tính đơn và bội, kiểm định trung bình, kiểm định sự khác nhau giữa các biến phân loại bằng phân tích phương sai, vẽ bản đồ nhận thức hay sử dụng biến giá , hồi quy nhị thức logistic,… Hiện nay phần mềm SPSS đang được sử dụng rộng rãi trong thống kê phân tích số liệu. Đặc biệt trong các trường đại học, việc sử dụng SPSS làm công cụ nghiên cứu đang hết sức phổ biến.

Nội dung bài viết

Tại sao bạn nên tham gia khóa học này?

Ngày nay việc sử dụng các công cụ phân tích định lượng cho các nghiên cứu đang dần trở lên phổ biến trong các lĩnh vực Kinh tế, Quản trị kinh doanh, Marketing, Ngân hàng – Tài chính. Khóa học nhằm trang bị cho người học phương pháp và kỹ năng tổ chức dữ liệu trên SPSS dành cho người mới bắt đầu, lập bảng tần số và tính các đại lượng thống kê mô tả, phân tích đơn biến, phân tích 2 biến, phân tích hồi quy, đánh giá độ tin cậy thang đo và phân tích nhân tố.

Học viên nhận được gì từ khóa học?

Làm chủ kiến thức nền tảng về thống kê và phân tích dữ liệu

Thuần thục các công cụ của SPSS, thực hiện phân tích và diễn giải kết quả nghiên cứu trong lĩnh vực kinh tế – kinh doanh,…

Nắm được phương pháp phân tích dữ liệu thống kê cơ bản bằng SPSS, để thực hiện báo cáo kinh doanh, tốt nghiệp đại học, đề tài NCKH,… và áp dụng vào thực tiễn.

Được cấp Ebook, tài liệu học tập kèm chứng chỉ hoàn thành khóa học miễn phí.

Nội dung khóa học

Khóa học được thiết kế thành 02 buổi với tổng thời lượng 4 giờ (2 giờ/buổi). Nội dung chi tiết của khóa học như bảng dưới:

Học phần	Bài	Nội dung	Chi tiết
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU VỚI IBM – SPSS STATISTICS	Chương 1	Tổng quan về nghiên cứu và phân tích dữ liệu	– Nghiên cứu khoa học và nghiên cứu ứng dụng. – Vấn đề của quản lý, điều hành và nghiên cứu ứng dụng. – Vấn đề của lý thuyết và nghiên cứu học thuật. – Nghiên cứu định tính, nghiên cứu định lượng, nghiên cứu hỗn hợp. – Nghiên cứu và phân tích dữ liệu.
	Chương 2	Phân loại dữ liệu, mã hóa, nhập liệu và một số xử lý trên biến	– Bảng tần số các loại và cách thăm dò mối quan hệ giữa các biến trong nghiên cứu. – Trình bày kết quả thống kê bằng đồ thị. – Các đại lượng thống kê mô tả trên dữ liệu. Xem xét giá trị ngoại lệ trong dữ liệu. Xem xét phân phối chuẩn của dữ liệu.
	Chương 3	Kiểm định mối liên hệ giữa các biến	– Kiểm định mối liên hệ giữa 2 biến định tính. – Kiểm định mối liên hệ giữa biến định lượng và biến định tính. Kiểm định trung bình hai tổng thể. Phân tích phương sai ANOVA. – Kiểm định mối liên hệ giữa 2 biến định lượng bằng hồi quy tuyến tính. Hệ số tương quan Pearson. Hồi quy tuyến tính đơn. Hồi quy tuyến tính bội. Hồi quy với biến giả. Các vấn đề của hồi quy tuyến tính (Đa cộng tuyến, Tự tương quan, Phương sai thay đổi).
	Chương 4	Kiểm tra thang đo	– Lý thuyết khoa học và khái niệm nghiên cứu. – Chỉ tiêu hóa khái niệm nghiên cứu thành thang đo lường khái niệm nghiên cứu. – Đánh giá chất lượng đo lường khái niệm. Kiểm tra độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha. Kiểm tra phù hợp của thang đo khái niệm nghiên cứu (phân tích nhân tố EFA). Thực hành phân tích EFA trong đánh giá thang đo. Giải nghĩa nhân tố, xoay nhân tố. Sử dụng kết quả của phân tích nhân tố trong các lý thuyết phân tích dữ liệu.
	Chương 5	Tổng kết	– Thảo luận về một số nghiên cứu thực tế trong và ngoài nước. – Trao đổi kinh nghiệm nghiên cứu ứng dụng.
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU VỚI IBM – SPSS AMOS	Chương 1	Xây dựng và kiểm định thang đo khái niệm nghiên cứu	– Lý thuyết khoa học và khái niệm nghiên cứu. – Chỉ tiêu hóa khái niệm nghiên cứu thành thang đo lường khái niệm nghiên cứu. – Phân biệt thang đo lý thuyết và thang đo nghiên cứu. – Phân biệt mô hình đo lường khái niệm nghiên cứu. – Tiến hành phân tích nhân tố EFA và hệ số Cronbach Alpha để đánh giá sơ bộ chất lượng thang đo khái niệm. – Thực hành trên SPSS Statistics.
	Chương 2	Giới thiệu mô hình phương trình cấu trúc SEM	– Khác biệt phương pháp hồi quy tuyến tính OLS và phương pháp CB-SEM. – Khác biệt giữa EFA và CFA. – Khác biệt mô hình đo lường và mô hình cấu trúc. – Thực hành trên IBM SPSS Amos.
	Chương 3	Ước lượng và đánh giá mô hình cấu trúc	– Thực thi CFA mô hình đo lường dạng chuẩn. – Hiểu hiện tượng Heywood và hướng xử lý. – Xử lý mô hình không phù hợp dữ liệu. – Thực hành trên IBM SPSS Amos.
	Chương 4	Ước lượng – Đánh giá mô hình cấu trúc	– Ước lượng mô hình và đánh giá thang đo. – Kiểm định mô hình và phân tích kết quả. – Thực hành trên IBM SPSS Amos.
	Chương 5	Tổng kết	– Thảo luận về một số nghiên cứu thực tế trong và ngoài nước. – Trao đổi kinh nghiệm nghiên cứu ứng dụng.
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU VỚI SMART-PLS	Chương 1	Xây dựng và kiểm định thang đo khái niệm nghiên cứu	– Lý thuyết khoa học và khái niệm nghiên cứu. – Chỉ tiêu hóa khái niệm nghiên cứu thành thang đo lường khái niệm nghiên cứu. – Phân biệt mô hình đo lường khái niệm nghiên cứu. – Thực hành trên SmartPLS.
	Chương 2	Giới thiệu mô hình cấu trúc tuyến tính SEM	– Phân biệt SEM và PLS-SEM. – Ứng dụng Amos và SmartPLS. – Thực hành trên SmartPLS.
	Chương 3	Nhận diện mô hình	– Xác định mô hình phân tích nhân tố. – Nhận diện mô hình Reflective và Formative. – Thực hành trên SmartPLS.
	Chương 4	Ước lượng – Đánh giá mô hình cấu trúc	– Ước lượng các biến – Kiểm định mô hình SEM. – Thực hiện Bootstrapping. – Thực hành trên SmartPLS.
	Chương 5	Mô hình cấu trúc	– Phân tích dữ liệu nhân khẩu học. – Phân tích dữ liệu hồi quy và biến trung gian. – Thực hiện Bootstrapping, xử lý dữ liệu phù hợp mô hình. – Thực hành trên SmartPLS.
	Chương 6	Tổng kết	– Thảo luận về một số nghiên cứu thực tế trong và ngoài nước. – Trao đổi kinh nghiệm nghiên cứu ứng dụng.

Lịch học và học phí

– Khóa học được mở liên tục, đủ học viên là bắt đầu

– Hình thức học: Học online qua Google Meet hoặc Zoom

– Thời lượng: 02 buổi, mỗi buổi 2 giờ học (học vào Thứ 7 và Chủ nhật (08h-11h) hoặc theo lịch rỗi của học viên

– Học phí:

1. Sinh viên:

* Đăng ký 01 người: 499,000 VNĐ/ học viên

* Đăng ký nhóm 02 người trở lên: 450,000 VNĐ/ học viên

2. Đối tượng khác: 600,000 VNĐ/ học viên

Giảng viên khóa học

Bài viết này hữu ích với bạn?

Khóa học phân tích dữ liệu với SPSS căn bản

Khóa học phân tích dữ liệu với SPSS căn bản

Tại sao bạn nên tham gia khóa học này?

Học viên nhận được gì từ khóa học?

Nội dung khóa học

Lịch học và học phí

Giảng viên khóa học

Leave a Reply Hủy

Bài liên quan

Kinh nghiệm thực hiện khóa luận & luận văn tốt nghiệp và các vấn đề liên quan 2024

Hướng dẫn cài đặt phần mềm SPSS 27, 26, 20 Full Bản Quyền

Khóa luận tốt nghiệp & thực tập tốt nghiệp và những điều cần biết 2024

Link tải SPSS download 20, 26, 27 full bản quyền miễn phí

8 thuật ngữ thống kê quan trọng trong nghiên cứu khoa học & luận văn

Hướng dẫn 4 bước phân tích hồi quy tuyến tính trong SPSS

Liên Hệ

Dịch Vụ

Truy Cập Nhanh