Chi bình phương là một kiểm định rất quen thuộc trong thống kê ứng dụng, đặc biệt khi bạn làm luận văn, nghiên cứu thị trường hoặc xử lý dữ liệu khảo sát trên SPSS. Nếu hiểu đúng chi bình phương, bạn sẽ biết khi nào nên dùng kiểm định

Multiple regression analysis là gì là câu hỏi rất phổ biến khi bạn mới học thống kê, SPSS hoặc làm luận văn nghiên cứu. Nói ngắn gọn, đây là phương pháp dùng để xem một kết quả chịu tác động đồng thời bởi nhiều yếu tố khác nhau như thế

Khi mới học xử lý dữ liệu, rất nhiều người gặp cụm từ correlate nhưng chưa thật sự hiểu correlate là gì và dùng vào việc gì. Trên thực tế, đây là một khái niệm nền tảng trong thống kê, đặc biệt quan trọng khi bạn muốn kiểm tra xem

Trong phân tích hồi quy, một lỗi rất thường gặp nhưng cũng rất dễ bị bỏ qua là mối tương quan quá mạnh giữa các biến độc lập. Khi mới học phân tích dữ liệu, nhiều người chỉ nhìn vào R² cao rồi cho rằng mô hình tốt, nhưng thực

Khi đọc kết quả phân tích dữ liệu, nhiều người nhìn thấy các chỉ số như R, R Square, Adjusted R Square nhưng chưa thật sự hiểu chúng nói lên điều gì. Trong thực tế, giá trị r là một chỉ số rất quen thuộc vì nó giúp ta nhận

Khi mới học phân tích dữ liệu, nhiều người thường hỏi mô hình hồi quy là gì và tại sao nó xuất hiện rất nhiều trong các bài nghiên cứu, luận văn hay báo cáo thị trường. Thực ra, đây là một công cụ thống kê dùng để xem một

Trong nghiên cứu định lượng, sau khi hoàn thành các bước kiểm định độ tin cậy thang đo, phân tích nhân tố và phân tích tương quan, bước tiếp theo rất thường gặp là hồi quy. Đây là công cụ giúp người nghiên cứu đánh giá mức độ tác động

Trong thống kê mô tả, trung bình và trung vị là hai chỉ số rất quen thuộc khi cần mô tả xu hướng trung tâm của dữ liệu. Dù cùng được dùng để đại diện cho giá trị trung tâm, nhưng trung bình và trung vị không giống nhau về

Trong bất kỳ đề tài nào, từ khóa luận tốt nghiệp đến nghiên cứu thị trường hay luận văn cao học, việc chọn đúng mẫu khảo sát luôn là bước rất quan trọng. Nếu chọn mẫu không phù hợp, dữ liệu thu được dễ bị lệch, kết quả phân tích

Khi làm việc với dữ liệu, chỉ nhìn vào giá trị trung bình là chưa đủ để hiểu hết bản chất của tập số liệu. Trong nhiều trường hợp, điều người phân tích cần quan tâm hơn là mức độ biến động của dữ liệu quanh giá trị trung bình.