Khi mới học phương pháp nghiên cứu, rất nhiều người thấy khái niệm nghiên cứu khoa học khá rộng và khó hình dung. Vì vậy, cách dễ nhất để hiểu là đi từ thực tế. Bài viết này sẽ giúp bạn tiếp cận các ví dụ về nghiên cứu khoa

Khi bắt đầu làm đề tài, nhiều người thường biết mình muốn nghiên cứu một vấn đề nào đó nhưng lại chưa rõ nên chọn hướng tiếp cận nào. Đây là lúc việc hiểu phân loại nghiên cứu khoa học trở nên rất quan trọng. Nếu phân loại đúng ngay

Trong quá trình làm luận văn, đề tài nghiên cứu hay xử lý dữ liệu, rất nhiều người vẫn nhầm lẫn giữa hai khái niệm tưởng gần mà lại khác nhau hoàn toàn: giả thuyết và giả thiết. Đây không phải là lỗi nhỏ về câu chữ, mà là lỗi

Trong phân tích hồi quy, một lỗi rất thường gặp là các biến độc lập có mối liên hệ quá chặt với nhau. Khi đó, kết quả hồi quy có thể vẫn chạy ra số, nhưng phần diễn giải lại trở nên thiếu ổn định và khó tin cậy. Đây

Khi bắt đầu học phân tích dữ liệu, một trong những khái niệm xuất hiện rất sớm là linear regression là gì. Đây là nền tảng quan trọng trong thống kê ứng dụng, nghiên cứu khoa học và cả các bài phân tích dữ liệu thực tế bằng SPSS. Nếu

Trong quá trình làm đề tài, rất nhiều người bắt đầu bằng câu hỏi giả thiết nghiên cứu là gì nhưng lại dễ nhầm lẫn giữa giả thiết, giả thuyết, câu hỏi nghiên cứu và mục tiêu nghiên cứu. Nếu không hiểu đúng từ đầu, bạn sẽ gặp khó khi

Trong học tập và nghiên cứu, không phải lúc nào chúng ta cũng có thể thu thập dữ liệu từ toàn bộ tổng thể. Đó là lúc thống kê suy diễn trở thành công cụ cực kỳ quan trọng. Thay vì khảo sát toàn bộ đối tượng, người nghiên cứu

Khi làm nghiên cứu, chạy SPSS hay đọc bảng kết quả hồi quy, nhiều người nhìn thấy chỉ số SE nhưng chưa thật sự hiểu standard error là gì và nên diễn giải nó như thế nào. Đây là một chỉ số rất quan trọng trong thống kê suy luận

Khi mới làm quen với phần mềm thống kê, nhiều người thường lúng túng ở những thao tác rất cơ bản như mở dữ liệu, lưu tệp hay đưa dữ liệu từ Excel vào phần mềm. Trong thực tế, chỉ cần nắm đúng quy trình ngay từ đầu, bạn sẽ

Trong phân tích dữ liệu, một câu hỏi rất quan trọng mà người làm nghiên cứu thường gặp là độ tin cậy là gì và vì sao phải kiểm tra trước khi đưa thang đo vào các bước phân tích sâu hơn như EFA, CFA hay SEM. Nếu thang đo