Bộ Dữ Liệu Mẫu (Data Mẫu) Xử Lý và Chạy AMOS – AMOS 01
Để đảm bảo tính minh bạch và hỗ trợ tốt nhất cho khách hàng, chúng tôi xin lưu ý một số ghi chú đối với các bộ dữ liệu mẫu như sau:
A. Dữ Liệu Mẫu Từ Các Nghiên Cứu Thực Tế
- Các bộ dữ liệu mẫu được xây dựng dựa trên mô hình và giả thuyết tác động, đã qua kiểm định với các chỉ số kết quả chi tiết để khách hàng dễ dàng tham khảo và sử dụng.
B.Lựa chọn tùy chỉnh đối với Dữ Liệu Mẫu
- Các bộ dữ liệu mẫu không có tùy chọn thay đổi hoặc điều chỉnh theo yêu cầu riêng của từng khách hàng đối với từng bộ Dữ Liệu Mẫu. Nếu bạn đang có nhu cầu tìm một bộ dữ liệu riêng biệt hoặc chỉnh sửa chi tiết theo nhu cầu cụ thể, vui lòng tham khảo option Tùy Chỉnh VIP từ Xulysolieu.info.
C.Yêu cầu bộ dữ liệu theo thang đo của bạn
- Trong trường hợp bạn muốn tùy chỉnh bộ dữ liệu theo câu hỏi có sẵn hoặc cần hỗ trợ xây dựng dữ liệu riêng, hoặc cần hỗ trợ thu thập câu trả lời cho Form câu hỏi (GG Form, Microsoft form…) vui lòng truy cập vào phần Dịch vụ tại Xulysolieu.info để biết thêm thông tin và nhận hỗ trợ từ đội ngũ chuyên gia.
1. Tổng quan về mô hình: Các nhân tố và các biến quan sát trong Dữ Liệu mẫu
Bộ dữ liệu mẫu AMOS 01 với cỡ mẫu (N): 300
Mô hình nghiên cứu bao gồm 08 biến
Tất cả các mối quan hệ tương quan thuận chiều (+)
Thông tin các biến định lượng (thang đo Likert 5)
- Biến độc lập: 06
+ TD: 5 items
+ CCQ: 4 items
+ NT: 5 items
+ CL: 3 items
+ TC: 5 items
+ CS: 3 items - Biến trung gian: 01
+ YD: 4 items - Biến phụ thuộc: 01
+ QD: 4 items
Thông tin các biến định tính
- Giới tính
- Độ tuổi
- Thu nhập
2. Chi tiết kết quả kiểm định
- Output File từ gói Dữ Liệu Mẫu:
+ File dữ liệu excel
+ File văn bản kết quả
+ File kết quả xử lý từ phần mềm - Link xem trước kết quả dữ liệu mẫu: Tại đây!
3. Thanh toán nhận Dữ Liệu mẫu
Bước 1: Thực hiện thanh toán cho Dữ liệu mẫu
Bước 2: Gửi chứng từ xác nhận qua Form
Bước 3: Nhận file qua email
Các vấn đề thường gặp khi phân tích EFA trong SPSS – Phần 1
Sự xuất hiện các biến xấu và ma trận xoay nhân tố lộn xộn, không hội tụ là những vấn đề thường gặp nhất khi phân tích EFA trong SPSS
Kiểm định One-way ANOVA trong SPSS 26: Phân tích khác biệt trung bình
One-Way ANOVA (Analysis of Variance) là một phương pháp thống kê dùng để kiểm định sự khác biệt về trung bình của một biến liên tục giữa hai hay nhiều nhóm độc lập.
Kiểm định One-Sample T-Test trong SPSS 26, 27
Kiểm định One-Sample T-Test chỉ có thể so sánh trung bình của một mẫu với một hằng số được chỉ định. Nó không thể so sánh trung bình giữa hai hoặc nhiều nhóm.
4 quy tắc trong EFA: Đặt tên nhân tố mới từ nhiều nhóm khác nhau
Trong phân tích nhân tố khám phá (EFA), việc đặt tên cho các nhân tố mới sau khi quá trình phân tích hoàn tất giúp làm rõ ý nghĩa của các nhân tố và đóng vai trò then chốt trong việc trình bày kết quả một cách trực quan và dễ hiểu.
Cài đặt và sử dụng phần mềm IBM AMOS 24 và Plugin Full Bản Quyền
Phần mềm IBM AMOS 24 mang lại những lợi ích và tính năng mạnh mẽ, bước tiếp theo là cài đặt và sử dụng công cụ này hiệu quả. Dù phần mềm IBM AMOS 24 mang đến nhiều tiện ích trong việc phân tích mô hình cấu trúc (SEM), quá trình cài đặt và sử dụng ban đầu có thể gặp khó khăn đối với những người chưa quen thuộc. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn từng bước cài đặt phần mềm IBM AMOS 24, kèm theo những mẹo sử dụng cơ bản để bạn có thể khai thác tối đa sức mạnh của công cụ này trong các nghiên cứu của mình.
Cài đặt và sử dụng phần mềm IBM AMOS 24 Full Bản Quyền
Xem thêm: Tải phần mềm AMOS 20 24 full bản quyền
A – HƯỚNG DẪN CÀI ĐẶT IBM AMOS 24
Giải nén File Zip đã được tải trước đó
B – HƯỚNG DẪN KÍCH HOẠT IBM AMOS 24
C – HƯỚNG DẪN CÀI PLUGINS IBM AMOS 24
D- LỖI THƯỜNG GẶP TRONG QUÁ TRÌNH SỬ DỤNG
1. Lỗi nhả key “No valid license for Amos was found”
Giải thích
Khắc phục lỗi
*Lưu ý: Các bước này cũng tương tự với bước kích hoạt ở mục “B – HƯỚNG DẪN KÍCH HOẠT IBM AMOS 24”
2. Lỗi “An error occurred while checking for missing data in the group”
E- HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG IBM AMOS 24
1. Ưu điểm của phần mềm IBM AMOS 24
2. Xây dựng mô hình trong IBM AMOS 24
– Gắn dữ liệu: Bằng cách chọn tên tệp từ tùy chọn tệp dữ liệu, chúng ta có thể gắn dữ liệu vào AMOS để phân tích SEM. Tùy chọn này cũng xuất hiện khi nhấp vào biểu tượng “Select Data”.
– Biến quan sát (Observed Variable): Biểu tượng hình chữ nhật được sử dụng để vẽ biến quan sát.
– Biến không quan sát (Unobserved Variable): Biểu tượng hình tròn được sử dụng để vẽ biến không quan sát.
– Mối quan hệ nhân quả (Cause Effect Relationship): Mũi tên một đầu trong AMOS được sử dụng để vẽ mối quan hệ nhân quả giữa các biến quan sát và không quan sát.
– Hiệp phương sai (Covariance): Mũi tên hai đầu được sử dụng để vẽ hiệp phương sai giữa các biến.
– Thuật ngữ sai số (Error Term): Trong AMOS, biểu tượng thuật ngữ sai số nằm cạnh biểu tượng biến không quan sát và được sử dụng để vẽ biến tiềm ẩn.
– Đặt tên cho biến: Khi nhấp chuột phải vào một biến trong cửa sổ đồ họa, tùy chọn đầu tiên “Object Properties” được sử dụng để đặt tên cho biến trong AMOS.
3. Các phương pháp phân tích trong IBM AMOS 24
4. Kết quả phân tích (output) từ IBM AMOS 24
– Tóm tắt biến (Variable Summary): Trong AMOS và phần tóm tắt biến, chúng ta có thể xem có bao nhiêu biến và những biến nào được sử dụng để phân tích SEM. Chúng ta cũng có thể xem có bao nhiêu biến quan sát và không quan sát có trong mô hình.
– Đánh giá tính chuẩn (Accessing the Normality): Trong mô hình SEM, dữ liệu cần phân phối chuẩn. AMOS sẽ cung cấp kết quả văn bản về độ lệch, độ nhọn và kiểm tra Mahalanobis d-squared để đánh giá tính chuẩn của dữ liệu.
– Ước lượng (Estimates): Trong phần kết quả văn bản của AMOS, tùy chọn ước lượng sẽ cung cấp kết quả cho trọng số hồi quy, tải chuẩn hóa cho các nhân tố, phần dư, tương quan, hiệp phương sai, ảnh hưởng trực tiếp, ảnh hưởng gián tiếp và tổng ảnh hưởng, v.v.
– Chỉ số sửa đổi (Modification Index): Trong kết quả văn bản của AMOS, chỉ số sửa đổi sẽ cho biết độ tin cậy của đường dẫn trong mô hình SEM. Nếu giá trị MI lớn, chúng ta có thể thêm nhiều đường dẫn hơn vào mô hình SEM.
– Độ phù hợp của mô hình (Model Fit): Trong kết quả văn bản của AMOS, tùy chọn độ phù hợp mô hình sẽ cung cấp kết quả về các chỉ số độ phù hợp của mô hình, bao gồm GFI, RMR, TLI, BIC, RMSER, v.v.
– Thông báo lỗi (Error Message): Nếu có bất kỳ vấn đề nào trong quá trình vẽ mô hình (ví dụ, nếu chúng ta quên vẽ thuật ngữ sai số hoặc vẽ hiệp phương sai giữa hai biến, hoặc có dữ liệu bị thiếu), AMOS sẽ không tính toán kết quả hoặc sẽ đưa ra thông báo lỗi.
Xử Lý Số Liệu cung cấp cho bạn link tải và hướng dẫn cài đặt chi tiết qua hình ảnh ngay trong bài viết này để bạn dễ dàng tiếp cận AMOS. Chúng tôi tập trung vào việc chia sẻ kiến thức và không giải quyết các vấn đề phát sinh trong quá trình tải hay cài đặt. Nếu bạn cần hỗ trợ thêm, Xử Lý Số Liệu sẵn lòng cung cấp dịch vụ cài đặt phần mềm AMOS chuyên nghiệp nhanh chóng. Đừng ngần ngại liên hệ Xử Lý Số Liệu tại đây để được trợ giúp!
Tải phần mềm AMOS 20 24 Download Full Bản Quyền
Phần mềm AMOS là một công cụ mạnh mẽ và phổ biến trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, đặc biệt là phân tích mô hình cấu trúc (SEM). Được phát triển nhằm hỗ trợ các nhà nghiên cứu và chuyên gia xử lý các mô hình phức tạp, AMOS giúp tiết kiệm thời gian và tăng tính chính xác trong các phân tích dữ liệu thống kê. Trong bài viết này, Xulysolieu.info sẽ chỉ cho bạn các khía cạnh về AMOS và đường link tải phần mềm cũng như cài đặt một cách miễn phí.
1. Giới thiệu về phần mềm IBM AMOS
1.1 Định nghĩa
Phần mềm AMOS là gì?
1.2 Mục đích phần mềm Amos
– Mục tiêu của việc sử dụng phần mềm phân tích cấu trúc mô men (Amos) là cung cấp các công cụ để đánh giá mối quan hệ cấu trúc giữa các biến quan sát trong chuỗi thời gian và dữ liệu liên quan.
– Amos cho phép các nhà nghiên cứu phát triển, kiểm tra và so sánh các mô hình cấu trúc, từ các mô hình đơn giản đến những mô hình phức tạp hơn.
– Phần mềm này được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như tâm lý học, xã hội học, và quản trị kinh doanh để phân tích mối liên hệ giữa các biến, chẳng hạn như mối quan hệ giữa thái độ khách hàng và hành vi chiến lược tiếp thị đối với doanh số.
– Amos cũng cung cấp giao diện đồ họa thân thiện, hỗ trợ xây dựng các mô hình tuyến tính, ước tính các tham số, đồng thời đánh giá mức độ phù hợp của mô hình và làm rõ mối liên hệ giữa các biến.
– Ngoài ra, phần mềm này còn có các tính năng kiểm tra độ tích hợp và độ tin cậy của mô hình hồi quy, cũng như so sánh các mô hình thay thế.
– Mục đích cuối cùng của Amos là giúp người dùng hiểu sâu hơn về mối quan hệ giữa các biến, từ cơ bản đến phức tạp, đồng thời cung cấp các dự đoán hoặc đánh giá về nguyên nhân và kết quả trong mô hình.
2. Các tính năng chính của phần mềm IBM AMOS
– Tích hợp với SPSS: Là một mô-đun của SPSS, AMOS tích hợp liền mạch với phần mềm phân tích thống kê phổ biến này, cho phép quản lý dữ liệu và phân tích sơ bộ dễ dàng trong SPSS trước khi chuyển sang các tác vụ SEM phức tạp hơn trong AMOS.
– Khả năng phân tích nâng cao: Ngoài SEM cơ bản, AMOS có thể thực hiện các quy trình thống kê liên quan khác như phân tích đường dẫn và phân tích nhân tố khẳng định, phù hợp với nhiều lĩnh vực nghiên cứu khác nhau.
– Xây dựng mô hình: Phần mềm Amos cung cấp hệ thống các giao diện đồ họa cao nhất giúp người dùng xây dựng và thực nghiệm các mô hình, các phương trình cấu trúc. Nó cho phép người dùng chỉ ra rõ và kiểm tra, đánh giá mối quan hệ giữa các biến với nhau, bao gồm tất cả các biến ẩn một cách trực quan và khách quan.
– Ước tính mô hình: Phần mềm sử dụng các tính năng thống kê nâng cao dùng để ước tính chính xác các tham số của các mô hình phương trình cấu trúc, bao gồm nhiều khả năng diễn ra cực đại và bình phương nhỏ nhất của tham số có trọng số.
– Đánh giá mô hình: Phần mềm Amos cung cấp rất nhiều công cụ và kết quả giúp đánh giá mức độ phù hợp của các mô hình phương trình cấu trúc, bao gồm tất cả các chỉ số về mức độ phù hợp, các chỉ số thay đổi và đồ thị phần dư.
– Diễn giải mô hình: Phần mềm Amos cung cấp cho người dùng rất nhiều đầu ra kết quả và hình ảnh trực quan cao giúp người dùng diễn giải cụ thể, rõ ràng các kết quả của mô hình phương trình cấu trúc, bao gồm nhiều sơ đồ đường dẫn, các hệ số chuẩn hóa và các hệ số tải.
– So sánh mô hình: Phần mềm Amos cung cấp tất cả các công cụ dùng để so sánh các mô hình phương trình thay thế, bao gồm nhiều mô hình lồng ghép với nhau và các mô hình có cấu trúc, hệ thống khác nhau.
– Phân tích chuỗi thời gian: Phần mềm Amos cung cấp cho người dùng các tính năng đặc biệt nhất dùng để phân tích chuỗi dữ liệu thời gian, bao gồm nhiều mô hình tự hồi quy và các mô hình trễ chéo.
3. Các lợi ích khi sử dụng phần mềm AMOS
– Dễ sử dụng: Amos cung cấp giao diện đồ họa trực quan, giúp người dùng dễ dàng thiết lập và kiểm tra các mô hình phương trình cấu trúc mà không đòi hỏi phải có nền tảng chuyên sâu về thống kê.
– Tính linh hoạt: Amos có khả năng xử lý nhiều loại mô hình phức tạp, từ các biến tiềm ẩn đến các mô hình đo lường và chuỗi dữ liệu thời gian, giúp phần mềm phù hợp với nhiều loại hình nghiên cứu khác nhau.
– Đánh giá toàn diện: Phần mềm này cung cấp một loạt các công cụ phân tích để kiểm định mức độ phù hợp của mô hình, cùng với việc cung cấp các kết quả chi tiết qua các chỉ số, biểu đồ phần dư, và các chỉ số sửa đổi.
– So sánh mô hình: Amos hỗ trợ công cụ so sánh các mô hình thay thế, từ mô hình lồng ghép đến các mô hình có cấu trúc không gian khác nhau, giúp các nhà nghiên cứu tìm ra mô hình tối ưu nhất cho dữ liệu của họ.
– Phân tích chuỗi thời gian: Phần mềm này cũng có các tính năng phân tích chuỗi thời gian mạnh mẽ, bao gồm các mô hình tự hồi quy và độ trễ chéo, giúp ích cho việc nghiên cứu xu hướng và phân tích dữ liệu qua các mốc thời gian.
– Ứng dụng đa lĩnh vực: Amos được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau như tâm lý học, xã hội học, quản trị kinh doanh, và giáo dục, mang lại sự linh hoạt và khả năng ứng dụng cao cho các nhà nghiên cứu trong nhiều ngành học.
4. Giới thiệu các phiên bản AMOS
Lỗi nhả key ở AMOS
Xem thêm: Khắc phục lỗi nhả key AMOS
5. Tải phần mềm AMOS 24 Download Full Bản Quyền
6. Hướng dẫn cài đặt & Sử dụng phần mềm AMOS 24
Xử Lý Số Liệu cung cấp cho bạn link tải và hướng dẫn cài đặt chi tiết qua hình ảnh ngay trong bài viết này để bạn dễ dàng tiếp cận AMOS. Chúng tôi tập trung vào việc chia sẻ kiến thức và không giải quyết các vấn đề phát sinh trong quá trình tải hay cài đặt. Nếu bạn cần hỗ trợ thêm, Xử Lý Số Liệu sẵn lòng cung cấp dịch vụ cài đặt phần mềm AMOS chuyên nghiệp nhanh chóng. Đừng ngần ngại liên hệ Xử Lý Số Liệu tại đây để được trợ giúp!
Cài đặt và sử dụng phần mềm SmartPLS 3 Full Bản Quyền
Cài đặt và sử dụng phần mềm SMARTPLS 3 Full bản quyền
Những tính năng mới trên phần mềm SmartPLS 3 Full Bản Quyền
– Phân tích bộ tứ khẳng định (Gudergan và cộng sự, 2008)
– Tiêu chí heterotrait-monotrait mới của các mối tương quan (HTMT) để kiểm định giá trị phân biệt (Henseler và cộng sự, 2015)
– Phân đoạn theo định hướng dự báo (Becker và cộng sự, 2013)
– Phân tích biến điều tiết (Henseler và Chin, 2010).
– Các loại phân tích đa nhóm khác nhau (Sarstedt và cộng sự, 2011).
– Kiểm định sự bất biến bằng phương pháp bất biến đo lường của phương pháo tiếp cận kết hợp các mô hình (Henseler và cộng sự, 2016).
Sự khác nhau giữa các phiên bản phần mềm SmartPLS
Phần mềm SmartPLS phiên bản 2.0
Some highlights available in SmartPLS 4
– a fundamentally renewed and optimized GUI
– significantly improved performance
– data import from Excel or SPSS in addition to CSV files
– multiple moderation (e.g., three-way interactions)
– testing endogenity with Gaussian copulas
– Regression models, including many useful diagnostics and reports to fully perform the analyses
– PROCESS type analysis, including bootstrapping of conditional direct and indirect effects
– Necessary condition analysis (NCA) including significance testing
– Accounting for scale type of variables in most algorithms
– Standardized, unstandardized and mean-centered PLS-SEM analysis
– New datafiles can be created from calulation results directly (useful for higher-order models)
– Many new sample models are now included
Version 3.3.9, released 2022-03-28
Fixed: Issues with trial.
Version 3.3.8, released 2022-03-27
Fixed: Minor stability issues.
Improved: Upgraded internal libraries.
Version 3.3.7, released 2022-01-23
Improved: Updated translation files.
Improved: Upgraded internal libraries.
Version 3.3.6, released 2022-01-19
Improved: Improved performance of several algorithms.
Improved: Upgraded internal libraries.
Version 3.3.5, released 2021-12-20
Fixed: Deadlocks occurred on some computers during save operations.
Version 3.3.4, released 2021-12-16
Fixed: Log4J Vulnerability fix. Log4J updated to a patched version (2.16.0)
Improved: Upgraded internal libraries.
Version 3.3.3, released 2021-01-11
Improved: Upgraded internal libraries.
Improved: GUI adjustments, for a better display under Windows 10 and MacOSX Big Sur.
Improved: Indicators that contain non-numeric values are marked with an exclamation mark + tooltip in the datafile editor.
Fixed: Display errors and refresh problems under MacOSX Big Sure.
Fixed: Performance issue with PLSC algorithm.
Fixed: Installation problem in the Persian language area.
Version 3.3.2, released 2020-04-21
Improved: Upgraded internal libraries.
Version 3.3.1, released 2020-04-21
Improved: Upgraded internal libraries.
Version 3.3.0, released 2020-04-11
Improved: Updated embedded Java version
Improved: Mac OS installer includes Java
Version 3.2.9, released 2020-01-08
Feature: Descriptive statistics for latent variable scores, residuals, and prediction errors
Feature: Preferences option to hide leading zeros in the results output
Feature: Implementation of consistent PLS-MGA and permutation
Localization: Translation to Urdu
Localization: Update of the existing language versions
Improved: Added specific indirect effects to the PLS-MGA and permutation results
Improved: PLS-MGA two-tailed p-values
Improved: Added intercepts for unstandardized coefficients IPMA results
Improved: Software speed and performance
Improved: Blindfolding missing data treatment (i.e., it does not support pairwise deletion anymore)
Improved: Added construct level results (e.g., R²) in the modeling window of bootstrapping
Improved: Descriptive statistics for indicator data (e.g., group-specific outcomes)
Improved: Excel export of results
Fixed: PLSpredict LV predictions
Fixed: Changing the sort order in the result tables (e.g., by variable name)
Fixed: Pairwise deletion to treat missing values
Fixed: Highlighting of p-values for PLS-MGA results
Version 3.2.8, released 2018-11-22
Feature: Implementation of predictive model selection criteria for PLS and PLSc
Feature: New unique case identifier (i.e., a fixed number for each observation in the dataset, which is useful, for example, when using the casewise deletion option, multigroup or segmentation analyses)
Improved: Inclusion of all specific indirect effects for the mediator analysis
Improved: Color highlighting of significant p-values in bootstrapping, permutation, and multigroup analysis (MGA)
Improved: Results presentation for bootstrapped fit indices
Improved: Software activation procedure
Localization: Translation to Korean (100%)
Localization: Translation to Malay (100%)
Localization: Translation to Polish (>20%)
Localization: Translation to Rumanian (>50%)
Localization: Correction of incompletions and little issues in the different language translations
Fixed: Residual correlation instead of covariance for PLSc
Fixed: Bootstrapping sometimes stopped when using “complete bootstrapping” with repeated indicators due to problems in the fit calculation for these models
Removed: Lohmöller’s initial weighting scheme (complexity reduction)
Removed: Bootstrap sign change options (i.e., individual sign changes, construct level sign changes; complexity reduction)
Removed: Double bootstrapping (increased bootstrapping performance; complexity reduction)
Removed: d_g1 version of the exact fit measures (complexity reduction)
Hướng dẫn cài đặt & sử dụng SmartPLS 3
Hướng dẫn kích hoạt SmartPLS 3 full bản quyền
Xử Lý Số Liệu cung cấp cho bạn link tải và hướng dẫn cài đặt chi tiết qua hình ảnh ngay trong bài viết này để bạn dễ dàng tiếp cận SMARTPLS 3 Full Bản Quyền. Chúng tôi tập trung vào việc chia sẻ kiến thức và không giải quyết các vấn đề phát sinh trong quá trình tải hay cài đặt. Nếu bạn cần hỗ trợ thêm, Xử Lý Số Liệu sẵn lòng cung cấp dịch vụ cài đặt phần mềm SMARTPLS chuyên nghiệp nhanh chóng. Đừng ngần ngại liên hệ Xử Lý Số Liệu tại đây để được trợ giúp!
Link tải phần mềm SmartPLS 3, 4 Download Full Bản Quyền Vĩnh Viễn
Link tải phần mềm SmartPLS Full Bản Quyền
Giới thiệu phần mềm SmartPLS
Chức năng & giới hạn của phần mềm SmartPLS
- Phân tích bộ tứ khẳng định (Gudergan và cộng sự, 2008), được thiết kế để xác nhận độ tin cậy và tính hiệu quả của mô hình.
- Tiêu chí heterotrait-monotrait (HTMT), một phương pháp kiểm định giá trị phân biệt giữa các biến (Henseler và cộng sự, 2015), giúp đảm bảo rằng các khái niệm đo lường khác nhau được phân biệt rõ ràng.
- Phân đoạn theo định hướng dự báo (Becker và cộng sự, 2013), dùng để phân tích các nhóm dựa trên khả năng dự đoán của các mô hình, đặc biệt hữu ích trong các nghiên cứu tập trung vào việc xác định các yếu tố dự báo chính.
- Phân tích biến điều tiết (Henseler và Chin, 2010), cho phép kiểm tra tác động của các biến điều tiết đến mối quan hệ giữa các biến độc lập và phụ thuộc trong mô hình.
- Các loại phân tích đa nhóm (Sarstedt và cộng sự, 2011), hỗ trợ việc so sánh các mô hình giữa các nhóm khác nhau, chẳng hạn như giữa các đối tượng nghiên cứu hoặc nhóm mẫu khác nhau.
- Kiểm định sự bất biến bằng phương pháp tiếp cận kết hợp các mô hình (Henseler và cộng sự, 2016), giúp xác định xem các phép đo có nhất quán qua các nhóm hoặc điều kiện khác nhau hay không, từ đó đảm bảo tính đồng nhất của kết quả nghiên cứu.
- Phiên bản Student: Bị giới hạn về dữ liệu nhập và phân tích, với tối đa 100 mẫu. Một số thuật toán kiểm định cũng bị hạn chế, và người dùng không thể xuất báo cáo kiểm định ra định dạng Excel hoặc HTML.
- Phiên bản Professional: Không giới hạn kích thước dữ liệu nhập và phân tích. Người dùng có thể truy cập đầy đủ tất cả các tính năng của phần mềm và xuất báo cáo kiểm định ra định dạng Excel hoặc HTML.
Một số phân tích thực hiện trên SmartPLS
- Partial Least Squares (PLS): Thuật toán mô hình đường dẫn PLS, bao gồm Consistent PLS (PLSc)
- Hồi quy Ordinary Least Squares (OLS) dựa trên tổng điểm
- Ước tính dữ liệu theo trọng số mẫu
- Bootstrapping với các tùy chọn nâng cao
- Tính toán một loạt các kết quả và tiêu chí đánh giá mô hình liên quan
- Ước lượng các tác động trực tiếp, gián tiếp và tổng thể
- Kiểm tra tính hợp lệ phân biệt bằng HTMT
- Blindfolding (giá trị Q² cho độ dự đoán)
- Một số chỉ số độ phù hợp PLS mới (ví dụ: SRMR và NFI), dù còn mang tính thử nghiệm
- Mô hình thành phần phân cấp (mô hình bậc hai)
- Mediation (trung gian)
- Moderation (hiệu ứng tương tác)
- Mối quan hệ phi tuyến tính (ví dụ: hiệu ứng bậc hai)
- Phân tích bản đồ quan trọng-hiệu suất (IPMA)
- Phân tích đa nhóm (Multi-group analysis – MGA)
- Phân tích đa nhóm dựa trên hoán vị
- Đánh giá tính đồng nhất trong đo lường (MICOM)
- Phân tích Confirmatory Tetrad Analysis (CTA)
- Phân đoạn dựa trên hỗn hợp hữu hạn (Finite Mixture – FIMIX)
- Phân đoạn theo định hướng dự đoán (Prediction-oriented segmentation – POS)
- Và nhiều tính năng khác…
Link tải phần mềm SMARTPLS
- Link tải SMARTPLS 3: xem tại đây.
- Link tải SMARTPLS 4: xem tại đây.
Cài đặt và sử dụng SmartPLS
Hệ số hồi quy âm nói lên điều gì? Giải mã mã kết quả hồi quy tuyến tính trong SPSS 26, 27
Trong phần mềm thống kê SPSS, hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa thường được ký hiệu là B, còn hệ số hồi quy chuẩn hóa là Beta. Cả hai đều biểu thị mức độ tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc, nhưng chúng có cách diễn giải khác nhau.