Hệ số hồi quy chuẩn hóa khác gì so với chưa chuẩn hóa trong SPSS 26
Trong phân tích SPSS, ở bước thống kê bảng Coefficients chúng ta sẽ thu điểm 2 hệ số quan trọng trong hôi quy đó là hệ số hồi chuẩn hóa Beta và chưa chuẩn hóa.
Cách thu thập dữ liệu tốt khi khảo sát và 3 điều phải biết
Dữ liệu tốt hay còn gọi là đẹp là yếu tố tiên quyết để có một công trình nghiên cứu hiệu quả và có giá trị. Vì vậy cần biết các bước để thu thập được dữ liệu tốt nhất
Phân tích Mediation bằng Hayes PROCESS Macro trong SPSS 26, 27
Phân tích trung gian giúp hiểu cách một biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc qua trung gian, cung cấp thông tin về các tác động gián tiếp và con đường cơ bản.
Trích dẫn thế nào để không bị xem là đạo văn 2024
1. Trích dẫn trong bài viết
1.1. Trích dẫn của một tác giả
- Cách 1: Theo Smith (2020), động lực học sinh ảnh hưởng lớn đến kết quả học tập.
- Cách 2: Động lực học sinh ảnh hưởng lớn đến kết quả học tập (Smith, 2020).
- Cách 1: Theo Bùi Xuân An (1996) niềm tin đóng vai trò quan trọng trong giao dịch.
- Cách 2: Niềm tin đóng vai trò quan trọng trong giao dị (Bùi Xuân An, 1997).
1.2. Trích dẫn của hai hoặc ba tác giả.
- Cách 1: Green và Brown (1990) nhận định rằng kỹ năng giao tiếp có vai trò quan trọng trong quản lý.
- Cách 2: Kỹ năng giao tiếp có vai trò quan trọng trong quản lý (Green và Brown, 1990).
1.3. Trích dẫn nhiều hơn ba tác giả
- Cách 1: Johnson và cộng sự (2003) nhận định rằng thái độ người tiêu dùng ảnh hưởng mạnh đến quyết định mua sắm.
- Cách 2: Thái độ người tiêu dùng ảnh hưởng mạnh đến quyết định mua sắm (Johnson và cộng sự, 2003).
1.4. Trích dẫn từ hai tác phẩm của nhiều tác giả khác nhau
- Cách 1: Các phương pháp nghiên cứu khoa học đã phát triển đáng kể trong những năm gần đây (Smith và cộng sự, 2008; Lee, 2009).
- Cách 2: Smith và cộng sự (2008), Lee (2009) nhận định rằng các phương pháp nghiên cứu khoa học đã phát triển đáng kể trong những năm gần đây.
1.5. Trích dẫn không tìm được tài liệu gốc mà ghi nhận nhờ một tài liệu khác của tác giả khác
2. Trích dẫn trong phần tài liệu tham khảo
2.1. Trích dẫn sách
- Sách nước ngoài: Williams, J. (2010), The Art of Learning, Penguin Books, London, UK.
- Sách Việt Nam: Lê Văn Hoàng (2012), Marketing căn bản, Nhà xuất bản Lao động, TP. Hồ Chí Minh.
2.2. Trích dẫn chương sách
- Sách nước ngoài: Miller, S.R. (2008), “The evolution of management practices”, Management Theories and Applications, McGraw-Hill, Boston, MA, pp. 45-67.
- Sách Việt Nam: Nguyễn Thị Thu (2011), “Chương 5 – Phân tích thị trường Việt Nam trong bối cảnh hội nhập”, Thị trường Việt Nam, Nhà xuất bản Tài chính, Hà Nội, trang 123-145.
2.3. Trích dẫn tạp chí
- Capizzi, M.T. and Ferguson, R. (2005), “Loyalty trends for the twenty-first century”, Journal of Consumer Marketing, Vol. 22, No. 2, pp. 72-80.
- Phạm Thanh Hà (2014), “Chiến lược phát triển doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Việt Nam”, Tạp chí Kinh tế Việt Nam, Tập 36, Số 3, trang 45-52.
2.4. Trích dẫn báo cáo hội thảo được xuất bản thành ấn phẩm
- Robinson, P., Smith, K., and Taylor, L. (2011), “Exploring new market opportunities through innovation”, in Proceedings of the 2011 International Conference on Business Innovation, Toronto, Canada, 2011, Springer, New York, NY, pp. 78-90.
- Nguyễn Văn Bình (2016), “Chính sách tài khóa và quản lý nợ công ở Việt Nam”, Hội thảo Quản lý kinh tế và tài chính trong bối cảnh hội nhập, Trường ĐH Kinh tế TP.HCM, 5/5/2016, Nhà xuất bản Kinh tế Quốc dân, Hà Nội, trang 189-195.
2.5. Trích dẫn báo cáo hội thảo không được xuất bản thành ấn phẩm
- Cohen, J. (2022), “Effective communication in online learning,” paper presented at the Online Learning Symposium, 15-17 May, San Francisco, CA, available at: https://www.onlinesymposium.com/effective-communication-cohen (accessed 20 January 2023).
- Nguyễn Thị Hạnh (2021), “Đổi mới phương pháp giảng dạy trong kỷ nguyên số,” bài viết cho Hội thảo Đổi mới giáo dục, 5/8/2021, Trường Đại học Sư phạm Hà Nội, available at: https://www.hanu.edu.vn/doimoiphuongphap-giangday (truy cập ngày 20 tháng 3 năm 2022).
2.6. Trích dẫn công trình nghiên cứu
- Moizer, P. (2023), “The impact of digital transformation on financial auditing,” working paper, Leeds University Business School, University of Leeds, Leeds, 10 April, available at: https://business.leeds.ac.uk/research/impact-digital-transformation (accessed 25 April 2023).
2.7. Trích dẫn sách mà không có tên tác giả hoặc biên tập
- Encyclopaedia Britannica (2023), “Artificial Intelligence and Its Applications,” Vol. 2, 15th ed., Encyclopaedia Britannica, London and New York, NY, pp. 132-145.
2.8. Trích dẫn bài báo in trên báo chí (có tác giả)
- Jones, M. (2023), “The future of renewable energy,” The Guardian, 5 June, pp. 12-14.
- Trần Hữu Đức (2022), “Tầm quan trọng của chuyển đổi số trong kinh doanh,” Báo Nhân Dân, 10/10/2022, trang 7-9.
2.9. Trích dẫn bài báo (không có tên tác giả)
- The New York Times (2023), “The challenges of global supply chains,” 22 July, p. A3.
2.10. Trích dẫn nguồn thông tin điện tử:
- Castle, B., “Introduction to web services for remote portlets,” available at: https://www.ibm.com/developerworks/library/ws-wsrp/ (accessed 12 November, 2023).
- Trần Văn Hùng, “Tương lai của trí tuệ nhân tạo trong giáo dục,” xem tại: https://www.baochinhphu.vn/tin-tuc/tong-hop/tin-moi/tuong-lai-cua-tri-tue-nhan-tao-trong-giao-duc-209468 (truy cập ngày 5 tháng 4 năm 2023).
3. Lưu ý khi trích dẫn tài liệu
- Tài liệu tham khảo phải liệt kê tất cả các tác giả và công trình có liên quan đã được trích dẫn trong nghiên cứu. Các thông tin phải được ghi đầy đủ, chính xác và rõ ràng.
- Sắp xếp tài liệu tham khảo: Tài liệu tiếng Việt và tài liệu tiếng nước ngoài nên được sắp xếp riêng biệt. Tài liệu tiếng Việt sẽ được liệt kê trước, sau đó đến tài liệu tiếng nước ngoài. Nếu tài liệu của tác giả nước ngoài đã được dịch sang tiếng Việt, nó sẽ được đưa vào danh mục tài liệu tiếng Việt. Ngược lại, nếu tài liệu của tác giả người Việt viết bằng tiếng nước ngoài, nó sẽ được liệt kê trong danh mục tài liệu tiếng nước ngoài.
- Cách trình bày: Mỗi tài liệu tham khảo cùng các thông tin liên quan sẽ được trình bày trong một đoạn duy nhất, với cách dãn dòng đơn (dãn dòng 1). Giữa hai tài liệu sẽ được cách nhau bởi một dòng trắng. Tên tác giả sẽ được đặt sau số thứ tự, nhưng dòng dưới sẽ thụt vào một TAB (1,27 cm).
- Số thứ tự sẽ được đánh liên tục cho cả tài liệu tiếng Việt và tiếng nước ngoài.
- Tác giả và cách ghi tên: Đối với tác giả người Việt và tài liệu tiếng Việt, cần ghi đầy đủ theo thứ tự Họ, Họ đệm, và Tên. Đối với tài liệu tiếng nước ngoài, cần ghi đầy đủ Họ (không có dấu phẩy theo sau), sau đó là chữ viết tắt của họ đệm (có dấu chấm) và tên (có dấu chấm và dấu phẩy liền sau đó).
- Tài liệu dịch: Nếu tài liệu tiếng nước ngoài đã được dịch sang tiếng Việt, nó sẽ được liệt kê trong danh mục tài liệu tiếng Việt, với thứ tự tác giả dựa theo Họ của tác giả nước ngoài. Ngược lại, nếu tài liệu của tác giả người Việt viết bằng tiếng nước ngoài, nó sẽ được liệt kê trong danh mục tài liệu nước ngoài; thứ tự của tác giả sẽ là Họ, và tên tác giả sẽ được ghi theo cách ghi trong tài liệu tham khảo.
Kết luận
Nếu bạn gặp những vấn đề trong việc làm nghiên cứu khoa học, xulysolieu.info có ngay Dịch vụ hỗ trợ với chất lượng cực tốt trong thời gian ngắn nhất hoặc liên hệ fanpage của xulysolieu.info
9 mẹo vàng để bảo vệ khóa luận tốt nghiệp đảm bảo điểm cao
Khóa luận tốt nghiệp là điều kiện tối thiểu để xét tốt nghiệp của sinh viên các trường đại học. Vì vậy việc bảo vệ luận văn là rất quan trọng
Làm thế nào để xác định đề tài nghiên cứu phù hợp với lĩnh vực?
Bạn đang loay hoay không biết chọn đề tài nào cho nghiên cứu khoa học của mình? Nhóm của bạn đã dành rất nhiều thời gian nhưng vẫn chưa tìm được đề tài phù hợp? Bạn tự hỏi làm thế nào để khám phá ra một đề tài nghiên cứu hấp dẫn? Nếu đã tìm kiếm mãi mà vẫn chưa ra đề tài, bạn nên làm gì tiếp theo? …
Đây là những câu hỏi rất quen thuộc mà nhiều sinh viên thường gặp phải khi bước vào hành trình nghiên cứu khoa học, làm niên luận hoặc khóa luận tốt nghiệp. Việc chọn lựa một đề tài nghiên cứu không phải là điều dễ dàng, đặc biệt đối với những bạn mới lần đầu tiếp cận với hoạt động nghiên cứu. Nhiều nhóm sinh viên chia sẻ rằng họ đã dành rất nhiều thời gian và công sức để tìm kiếm đề tài nhưng vẫn chưa thành công. Vậy liệu nhóm của bạn đã biết cách để chọn ra một đề tài nghiên cứu hiệu quả?
Trong bài viết này, hãy cùng Xulysolieu khám phá những khó khăn thường gặp trong quá trình tìm kiếm đề tài nghiên cứu và học hỏi những mẹo hữu ích để giúp bạn lựa chọn được đề tài phù hợp nhé!
Xem thêm:
8 thuật ngữ thống kê quan trọng trong nghiên cứu khoa học & luận văn
Khóa luận tốt nghiệp & thực tập tốt nghiệp và những điều cần biết
Đề tài nghiên cứu là gì?
Lí do không xác định được đề tài nghiên cứu
1. Mất nhiều thời gian để tìm kiếm đề tài, nhưng không đề tài nào đạt yêu cầu vì các thành viên trong nhóm không tập trung
Mặc dù thời gian tìm kiếm kéo dài, nhưng do sự thiếu tập trung và không chú tâm vào mục tiêu chính, nhóm nghiên cứu đã để thời gian trôi qua mà không có kết quả. Đến một ngày, họ nhận ra thời gian đã trôi đi khá nhiều nhưng vẫn chưa tìm được đề tài phù hợp. Đây có lẽ là lý do phổ biến nhất khiến các nhóm nghiên cứu không đạt được mục tiêu ban đầu và thiếu một lộ trình làm việc nhóm rõ ràng.
2. Tập trung vào việc tìm kiếm tên các đề tài nghiên cứu của sinh viên khóa trước với hy vọng sẽ tìm ra một đề tài phù hợp
Việc này thực sự là một phương pháp không hiệu quả và không đảm bảo việc sinh viên sẽ tìm được một đề tài nghiên cứu khả thi. Dù sinh viên có thể thực hiện bước này, việc tham khảo các đề tài của sinh viên khóa trước chỉ nên được coi là một nguồn thông tin bổ trợ. Nó giúp sinh viên hiểu rõ hơn về các lĩnh vực và xu hướng nghiên cứu hiện có. Tuy nhiên, không nên dựa hoàn toàn vào những đề tài đã thực hiện trước đó để quyết định đề tài nghiên cứu của chính mình. Sinh viên cần phải tìm kiếm và phát triển một đề tài nghiên cứu phù hợp với sở thích, khả năng và mục tiêu cá nhân của mình.
3. Có quá nhiều vấn đề nghiên cứu đâm ra không biết chọn đề tài nào!
Đây là một nguyên nhân phổ biến khiến nhiều sinh viên cảm thấy bối rối và lúng túng trong việc chọn đề tài nghiên cứu. Khi thực hiện một công trình nghiên cứu khoa học lần đầu, sinh viên có thể chưa xác định rõ ràng lĩnh vực hoặc vấn đề mà mình thực sự quan tâm. Vì vậy, họ phải đối mặt với hàng loạt các vấn đề lớn và đa dạng, và việc chọn ra một đề tài nghiên cứu từ những mảng rộng lớn đó là điều không dễ dàng. Nếu không có phương pháp cụ thể để xác định đề tài, sinh viên có thể bị mắc kẹt trong vòng luẩn quẩn của sự lựa chọn và không thể quyết định được đề tài nào để tập trung nghiên cứu.
4. Đã chọn được một đề tài nhưng càng tiến hành nghiên cứu lại càng thấy không khả thi.
Nhiều nhóm nghiên cứu gặp phải tình trạng này và buộc phải quay lại điểm xuất phát. Sau khi đã dành nhiều thời gian và công sức để bắt tay vào nghiên cứu, một số nhóm phát hiện rằng đề tài mình chọn không khả thi, dẫn đến cảm giác nản chí và mệt mỏi hơn cả khi chưa chọn được đề tài. Nguyên nhân chính của vấn đề này thường là do các nhóm gặp phải những khó khăn sau:
- Thiếu dữ liệu: Không thể tìm thấy tài liệu nghiên cứu cần thiết, dữ liệu để chạy mô hình, hoặc các nguồn thông tin quan trọng khác.
- Phương pháp nghiên cứu không phù hợp: Phương pháp nghiên cứu đã chọn không hiệu quả hoặc không phù hợp với đề tài, gây khó khăn trong quá trình thực hiện.
- Khả năng thực hiện hạn chế: Đề tài có thể quá phức tạp, nằm ngoài khả năng thực hiện của nhóm, hoặc không mang lại giá trị nghiên cứu đáng kể.
Những vấn đề này làm cho nhóm nghiên cứu cảm thấy không còn động lực và gặp khó khăn trong việc tiếp tục, dẫn đến việc phải xem xét lại và tìm kiếm một đề tài khác.
Lý do chính của tình trạng này là các nhóm nghiên cứu thường khi nghĩ ra một ý tưởng và cảm thấy thú vị hoặc muốn thực hiện ngay lập tức, họ sẽ nhanh chóng ‘chốt’ đề tài mà không xem xét kỹ lưỡng các yếu tố quan trọng khác. Sau khi bắt đầu nghiên cứu và tìm hiểu sâu hơn, họ mới nhận ra rằng đề tài không khả thi hoặc không đáp ứng được yêu cầu. Đây là cách tiếp cận trái ngược với quy trình chuẩn để chọn đề tài nghiên cứu. Do đó, cảm giác ‘hứng thú’ và ‘hài lòng’ khi quyết định đề tài ban đầu dễ dàng chuyển thành ‘thất vọng’ và ‘nản lòng’ nếu nhóm không điều chỉnh phương pháp và tiếp tục theo cách này sau khi gặp khó khăn lần đầu.
5. Không thể tìm được đề tài đáp ứng các tiêu chí của nhóm nghiên cứu.
Gợi ý mẹo để tìm ra đề tài nghiên cứu
1. Xác định lĩnh vực mình quan tâm và mục tiêu nghiên cứu phù hợp
2. Giới hạn phạm vi lĩnh vực mình quan tâm (Thu hẹp đề tài rộng)
Tiêu chí cần chú ý khi lựa chọn đề tài nghiên cứu
1. Tính khoa học
2. Tính mới
- Nghiên cứu kinh tế vĩ mô: Thay thế các bộ dữ liệu cũ bằng các bộ dữ liệu mới giúp mang lại kết quả cập nhật và chính xác hơn. Dữ liệu mới phản ánh tình hình thực tế hiện tại, giúp giải thích các diễn biến kinh tế một cách sát thực hơn và cung cấp dự báo tương lai chính xác hơn. Ví dụ, thay vì sử dụng dữ liệu GDP từ nhiều năm trước, sử dụng dữ liệu GDP mới nhất sẽ giúp phân tích xu hướng kinh tế hiện tại và đưa ra dự báo chính xác hơn cho các năm tiếp theo.
- Nghiên cứu vi mô: Các nghiên cứu vi mô thường áp dụng phương pháp nghiên cứu tình huống (case study) với các đối tượng và phạm vi giới hạn. Sử dụng dữ liệu mới cho các đối tượng và phạm vi nghiên cứu mới giúp mang lại kết quả mới mẻ và cụ thể hơn. Điều này giúp đưa ra kết luận và đề xuất giải pháp phù hợp cho từng trường hợp cụ thể. Ví dụ, nghiên cứu về hành vi tiêu dùng của một nhóm đối tượng mới trong một khu vực mới sử dụng dữ liệu thu thập từ khảo sát gần đây sẽ mang lại những hiểu biết mới và đề xuất giải pháp hiệu quả hơn so với dữ liệu cũ.
3. Tính khả thi
4. Tính hấp dẫn
Kết luận
Việc xác định đề tài nghiên cứu nghiên cứu phù hợp với lĩnh vực không chỉ là bước khởi đầu quan trọng mà còn là yếu tố quyết định sự thành công của toàn bộ dự án nghiên cứu. Để chọn lựa một đề tài hiệu quả, các nhà nghiên cứu cần phải cân nhắc nhiều yếu tố, bao gồm tính khả thi, sự hấp dẫn, tính mới mẻ, và sự liên kết với cơ sở lý luận vững chắc. Bằng cách tập trung vào những yếu tố này, các nhóm nghiên cứu có thể đảm bảo rằng đề tài không chỉ có tiềm năng đóng góp giá trị cho lĩnh vực nghiên cứu mà còn phù hợp với sở thích và khả năng của từng thành viên trong nhóm.
Nếu bạn gặp những vấn đề trong việc làm nghiên cứu khoa học, xulysolieu.info có ngay Dịch vụ hỗ trợ với chất lượng cực tốt trong thời gian ngắn nhất hoặc liên hệ fanpage của xulysolieu.info
ANOVA và T-Test: nên sử dụng cái nào trên SPSS 26
One-sample T-test và One-way ANOVA là 2 phương pháp kiểm định quan trọng, tùy thuộc vào bài nghiên cứu sẽ nên sử dụng các cách khác nhau
Đa cộng tuyến là gì: Nguyên nhân, nhận biết và cách khắc phục trên SPSS 26, 27
Hiện tượng đa cộng tuyến có thể nhận biết thông qua ma trận tương quan Pearson hoặc giá trị VIF trong phân tích hồi quy
8 thuật ngữ thống kê quan trọng trong nghiên cứu khoa học & luận văn
Trong quá trình nghiên cứu khoa học và thực hiện luận văn, việc nắm vững các thuật ngữ thống kê là yếu tố then chốt để phân tích và trình bày kết quả một cách chính xác và khoa học. Tuy nhiên, nhiều sinh viên và nhà nghiên cứu thường gặp khó khăn trong việc hiểu rõ và áp dụng các thuật ngữ này.
Bài viết này sẽ giới thiệu và giải thích chi tiết về những thuật ngữ cơ bản, giúp bạn có cái nhìn tổng quan và dễ dàng áp dụng vào công việc nghiên cứu của mình. Từ đó, bạn sẽ tự tin hơn khi xử lý số liệu và trình bày kết quả, nâng cao chất lượng bài luận văn và nghiên cứu khoa học.
Xem thêm: Khóa luận tốt nghiệp & thực tập tốt nghiệp và những điều cần biết 2024
1. Tầm quan trọng của hiểu đúng thuật ngữ thống kê
- Các thuật ngữ cơ bản này là nền tảng cho bài nghiên cứu, và bất kỳ ai làm nghiên cứu, từ cấp độ cơ bản đến chuyên nghiệp, đều phải sử dụng đúng.
- Những thuật ngữ thống kê cơ bản này giúp các nhà nghiên cứu hiểu ngay lập tức nội dung được đề cập. Do đó, nếu sử dụng sai thuật ngữ, người đọc có thể không hiểu hoặc hiểu sai ý định và nội dung mà tác giả muốn truyền đạt.
- Đối với các bạn đang làm luận văn hoặc nghiên cứu, việc sử dụng đúng thuật ngữ là cực kỳ quan trọng. Sử dụng sai thuật ngữ cơ bản khi trình bày hoặc viết luận có thể dẫn đến việc bài nghiên cứu bị đánh giá thấp, bị trừ điểm hoặc thậm chí không đạt yêu cầu.
2. Một số thuật ngữ thống kê cơ bản
2.1 Tổng thể (thường ký hiệu N)
2.2 Mẫu nghiên cứu (thường ký hiệu n)
2.3 Quan sát
2.4 Mô hình nghiên cứu
- Các biến nghiên cứu: Đây là những yếu tố mà nhà nghiên cứu muốn khám phá và đo lường. Chúng có thể là biến độc lập (biến mà nhà nghiên cứu có thể kiểm soát hoặc thay đổi) và biến phụ thuộc (biến mà nhà nghiên cứu muốn đo lường tác động của biến độc lập lên nó).
- Các mối quan hệ giữa các biến nghiên cứu: Đây là cách thức các biến liên kết và ảnh hưởng lẫn nhau. Các mối quan hệ này có thể là mối quan hệ nhân quả (nguyên nhân – kết quả), tương quan, hoặc các dạng liên kết khác tùy thuộc vào mục tiêu nghiên cứu.
2.5 Biến độc lập, biến phụ thuộc, nhân tố
- Trong biểu đồ mô hình nghiên cứu, mũi tên thường được sử dụng để thể hiện sự tác động giữa các biến.
- Biến độc lập sẽ được đặt ở phía gốc của mũi tên, chỉ ra rằng nó tác động lên biến khác.
- Biến phụ thuộc sẽ nằm ở phía đầu của mũi tên, cho thấy nó chịu tác động từ biến độc lập.
2.6 Biến tiềm ẩn, biến quan sát
- Biến tiềm ẩn: “Sự hài lòng với dịch vụ khách hàng” là một yếu tố trừu tượng, vì đây là một khái niệm không thể đo lường trực tiếp.
- Để đo lường sự hài lòng này, chúng ta cần các biến quan sát cụ thể như:
- Đánh giá về thái độ của nhân viên phục vụ
- Mức độ nhanh chóng của dịch vụ
- Độ sạch sẽ và thoải mái của môi trường ăn uống
2.7 Ý nghĩa thống kê
- “Có ý nghĩa thống kê”: Điều này có nghĩa là kết quả của phép kiểm định cho thấy có sự khác biệt hoặc mối quan hệ đáng kể giữa các biến nghiên cứu, và khả năng kết quả này xảy ra ngẫu nhiên là rất thấp. Nói cách khác, kết quả này là đủ mạnh để khẳng định rằng nó phản ánh hiện thực hơn là chỉ là sự tình cờ.
- “Không có ý nghĩa thống kê”: Điều này có nghĩa là không có đủ bằng chứng từ phép kiểm định để khẳng định sự khác biệt hoặc mối quan hệ giữa các biến nghiên cứu. Kết quả có thể xảy ra do ngẫu nhiên và không đủ mạnh để bác bỏ giả thuyết rằng không có sự khác biệt thực sự.
2.8 Mức ý nghĩa và độ tin cậy
- Độ tin cậy 99% tương ứng với mức ý nghĩa 1%, có nghĩa là có 1% khả năng kết quả là do ngẫu nhiên.
- Độ tin cậy 95% tương ứng với mức ý nghĩa 5%, nghĩa là có 5% khả năng kết quả là do ngẫu nhiên.
3. Danh mục toàn bộ thuật ngữ thống kê
Accuracy | Độ chuẩn xác (Sự chênh lệch giữa giá trị đo và giá trị thực hoặc giá trị chuẩn đã biết trước) |
Alternative hypothesis | Đối giả thiết |
Analysis of covariance | Phân tích hiệp biến |
Analysis of variance (ANOVA) | Phân tích phương sai |
Arithmethic mean | Trị trung bình số học |
Arrangement | Phép chỉnh hợp |
Back transform | Phép phục dạng (hoàn trả dữ liệu về định dạng ban đầu sau khi đã thực hiện chuyển dạng) |
Bar chart | Biểu đồ thanh, biểu đồ cột |
Bayes’ rule | Định luật xác suất Bayes |
Bell shape | Dạng hình chuông đối xứng của biểu đồ tần số (đặc trưng của dữ liệu có phân phối chuẩn) |
Bimodal | Biểu đồ tần số có hai giá trị mode (có hai đỉnh) |
Binomial distribution | Phân phối nhị phân |
Box and Whisker plot | Biểu đồ hình hộp (tương tự Box plot) |
Box plot | Biểu đồ hình hộp |
Categorical variable | Biến thứ bậc |
Central Limit Theorem | Định lý giới hạn trung tâm |
Chi-square distribution | Phân phối ‘Khi’ bình phương |
Coefficient of correlation | Hệ số tương quan |
Coefficient of determination | Hệ số xác định |
Coefficient of heterogeneity | Hệ số bất đồng nhất |
Coefficient of variation | Hệ số biến động |
Combination | Phép tổ hợp |
Conditional probability | Xác suất có điều kiện |
Confidence interval | Khoảng tin cậy |
Confidence level | Mức tin cậy |
Continuous variable | Biến số liên tục |
Correlation | Tương quan |
Covariance | Hiệp phương sai |
Critical value | Giá trị tới hạn |
Cross validation | Kiểm chứng chéo |
Cumulative probability distribution | Hàm phân phối tích lũy |
Decile | Trị thập phân |
Declustering | Khử co cụm (loại bỏ ảnh hưởng của sự co cụm của dữ liệu đến kết quả tính toán) |
Degree of freedom | Bậc tự do |
Dependent variable | Biến số phụ thuộc |
Determinant | Định thức |
Deterministic model | Mô hình tất định (ngược với mô hình xác suất hoặc mô hình ngẫu nhiên) |
Discrete variable | Biến số rời rạc |
Dot chart | Biểu đồ điểm |
Estimate | Ước lượng |
Event | Biến cố |
Experiment | Phép thử |
Extrapolation | Phép ngoại suy |
Frequency | Tần số |
Gaussian distribution | Phân phối Gauss (phân phối chuẩn) |
Geometric mean | Trị trung bình hình học |
Goodnes of Fit test | Phép kiểm mức độ phù hợp |
Heteroscedasticity | Phương sai thay đổi (khoảng lệch giữa giá trị đo với đường hồi quy không đều) |
Histogram | Biểu đồ tần số |
Homoscedasticity | Phương sai không thay đổi (khoảng lệch đều so với đường hồi quy) |
Hypothesis test | Kiểm định giả thiết thống kê |
Independent variable | Biến số độc lập |
Interpolation | Phép nội suy |
Interquartile range (IQR) | Miền liên tứ phân (IQR = Q3 – Q1) |
Inverse distance weighting (IDW) | Trung bình có trọng số tỷ lệ nghịch với khoảng cách |
Inverse matrix | Ma trận nghịch đảo |
Kolmogorov-Smirnov Test | Phép kiểm Kolgomorov-Smirnov (thường được dùng để đánh giá dữ liệu có phù hợp hay không với một phân phối được chọn trước) |
Kriging | Phương pháp nội suy Kriging (được đặt theo tên của kỹ sư D.G. Krige – người đặt nền móng cho phương pháp này) |
Kurtosis | Độ nhọn của biểu đồ tần số |
Law of Large Numbers | Định luật số lớn |
Least squares method | Phương pháp bình phương cực tiểu |
Linear regression | Hồi quy tuyến tính |
Linear regression analysis | Phân tích hồi quy tuyến tính |
Lower quartile (Q1) | Giá trị tứ phân dưới |
Maximum likelihood method | Phương pháp hợp lý cực đại |
Mean | Trị trung bình |
Mean Squared Error (MSE) | Sai số trung bình bình phương |
Median | Trị trung vị (điểm giữa) |
Missing value | Giá trị bị thiếu (giá trị không có trong tập số liệu) |
Mode | a) Trị có tần số cao nhất b) Trị tin chắc nhất c) Trị có khả năng nhất |
Model | Mô hình |
Multiple linear regression analysis | Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến |
Negative skew | Nghiêng trái (dữ liệu có vài điểm thấp bất thường) |
Non-linear regression | Hồi quy phi tuyến |
Normal distribution | Phân phối chuẩn |
Null hypothesis | Giả thiết ‘không’ |
One Way Analysis of Variance | Phân tích phương sai một phía |
One-sided Test | Phép kiểm một phía |
Outlier | a) Giá trị dị thường b) Giá trị ngoại lệ c) Sai số |
P-value | Trị số P |
Parameter | Thông số |
Percentile | Trị bách phân |
Permutation | Phép hoán vị |
Pie chart | Biểu đồ hình tròn |
Poisson distribution | Phân phối Poisson |
Polynomial regression | Hồi quy đa thức |
Population | Đám đông / Quần thể / Tổng thể |
Positive skew | Nghiêng phải (dữ liệu có vài giá trị cao bất thường) |
Precision | Độ chính xác (độ lặp lại của giá trị đo khi được thực hiện nhiều lần trong cùng một điều kiện) |
Predictor variable | Biến số độc lập |
Probability | Xác suất |
Probability density distribution | Hàm mật độ xác suất |
Q-Q plot | Biểu đồ định bậc Quantile-Quantile (được dùng để đánh giá dữ liệu có phù hợp hay không với một phân phối được chọn trước) |
Quantile | Hàm định bậc |
Quartile | Trị tứ phân |
Random event | Biến cố ngẫu nhiên |
Random variable | Biến số ngẫu nhiên |
Residual | Phần dư |
Residual mean square | Trung bình bình phương phần dư |
Residual sum of squares | Tổng bình phương phần dư |
Robust estimation | Ước lượng vững |
Rose diagram | Biểu đồ hoa hồng |
Sample | Mẫu (tập con của ‘population’) |
Scalar matrix | Ma trận vô hướng |
Scatter plot | Biểu đồ tán xạ / Biểu đồ phân tán |
Semivariogram | Biểu đồ bán phương sai (biểu diễn nửa giá trị của phương sai theo khoảng cách giữa các điểm dữ liệu) |
Simulation | Mô phỏng |
Skewness | a) Độ nghiêng của biểu đồ tần số b) Hệ số bất đối xứng |
Standard deviation | Độ lệch chuẩn |
Standard error | Sai số chuẩn |
Standardized normal distribution | Phân phối chuẩn được chuẩn hóa |
Stochastic model | Mô hình xác suất / Mô hình ngẫu nhiên (ngược với mô hình tất định) |
Student distribution | Phân phối Student (Student là biệt danh của phân phối này do William Gosset đặt tên) / Phân phối t |
Sum of squares | Tổng bình phương |
Systematic error | Sai số có tính hệ thống |
Transformation | Phương pháp chuyển dạng dữ liệu |
Transposed matrix | Ma trận chuyển vị |
Trial and Error method | Phương pháp thử và sai |
Two Way Analysis of Variance | Phân tích phương sai hai phía |
Two-sided test | Phép kiểm hai phía |
Type I and Type II errors | Sai số loại I và sai số loại II. Nếu bác bỏ giả thiết ‘không’ mặc dù giả thiết ‘không’ là đúng thì sẽ mắc phải sai số loại I. Ngược lại, nếu chấp nhận giả thiết ‘không’ mặc dù giả thiết này sai thì sẽ mắc phải sai số loại II. |
Unbiased estimation | Ước lượng không chệch |
Uncertainty | a) Độ không chắc chắn b) Độ không đảm bảo đo |
Upper quartile (Q3) | Giá trị tứ phân trên |
Variance | Phương sai |
Variogram | Biểu đồ phương sai (biểu diễn phương sai theo khoảng cách giữa các điểm) |
Venn diagram | Sơ đồ Venn |
Weight | Trọng số |
Weighted mean | Trị trung bình trọng số |
Việc hiểu rõ và áp dụng chính xác các thuật ngữ thống kê trong nghiên cứu khoa học và luận văn không chỉ giúp bạn phân tích số liệu một cách hiệu quả mà còn nâng cao độ tin cậy và giá trị của công trình nghiên cứu. Hy vọng rằng bài viết này đã cung cấp cho bạn những kiến thức cần thiết và giúp bạn dễ dàng hơn trong quá trình làm việc với các số liệu thống kê. Hãy tiếp tục trau dồi và áp dụng những kiến thức này để đạt được kết quả tốt nhất trong các nghiên cứu và bài luận văn của bạn.
——
Bạn có thể tham khảo Dịch vụ chạy SPSS, trong đó bao gồm tất cả các kiểm định quan trọng và kèm dữ liệu đẹp đáp ứng yêu cầu bài của bạn. Hoặc bạn có thể trực tiếp liên hệ thông quan fanpage chính thức của xulysolieu.info
3 bước phân biệt Tương quan và Hồi quy trên SPSS 26, 27 cần biết ngay
SPSS cần phân tích tương quan và hồi quy. Sau đây là 3 điểm khác biệt chính giữa 2 thuật ngữ