Phân tích nhân tố khám phá (EFA) trong mô hình CB-SEM: Tách biệt hay kết hợp biến độc lập và biến phụ thuộc?
Khi thực hiện phân tích EFA (Phân tích nhân tố khám phá) trong nghiên cứu với mô hình CB-SEM (Covariance-Based Structural Equation Modeling) bằng AMOS, bạn không cần phải tách riêng biến độc lập và biến phụ thuộc để chạy riêng biệt.
Các quy tắc loại bỏ biến trong phân tích EFA
Các nguyên tắc loại bỏ biến trong phân tích EFA theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008)
Phần 3 - Hướng dẫn thực hành thống kê mô tả bằng phần mềm JASP
Hướng dẫn thực hành thống kê mô tả bằng phần mềm JASP
Phân tích NCA (Necessary Condition Analysis) và quá trình xác định các điểm ngẽn (Bottleneck) sử dụng công cụ SmartPLS
Phân Tích NCA và Cách Xác Định điểm ngẽn (Bottleneck) Hiệu Quả với SmartPLS
Xác định kích thước mẫu tối thiểu trong phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Bài viết nhấn mạnh tầm quan trọng của cỡ mẫu trong phân tích nhân tố khám phá (EFA) để đảm bảo kết quả đáng tin cậy và ổn định. Cỡ mẫu lớn giúp cải thiện độ tin cậy của tải trọng nhân tố, phát hiện cấu trúc tiềm ẩn, và giảm sai lệch do lỗi mẫu hoặc điểm dị biệt. Các khuyến nghị từ Kaiser, Hair, và Tabachnick cho thấy cỡ mẫu cần từ 100 đến 500+, tùy thuộc vào độ cộng hưởng và độ phức tạp của dữ liệu. Kết luận: Cỡ mẫu càng lớn càng tốt, nhưng cần cân nhắc đặc điểm dữ liệu để đạt kết quả chính xác.
Tìm hiểu các loại thang đo trong SmartPLS 4: Metric, Ordinal, Categorical
Bài viết này hướng dẫn các bạn phân biệt các loại thang đo trong SmartPLS
Phần 2 - Phần mềm JASP có thể làm được những gì?
Phần mềm JASP hỗ trợ phân tích thống kê từ cơ bản đến nâng cao như: thống kê mô tả, kiểm định giả thuyết, hồi quy, phân tích tương quan, nhân tố, chuỗi thời gian, và phân tích Bayes, với giao diện thân thiện, dễ sử dụng.
Phần 1 - Giới thiệu về phần mềm thống kê miễn phí JASP
JASP là phần mềm thống kê miễn phí và mã nguồn mở, dễ sử dụng, hỗ trợ phân tích Bayes, tích hợp R, và được thiết kế cho cả người không chuyên về thống kê.
R2 và R2 hiệu chỉnh, ý nghĩa và sự khác biệt
Tìm hiểu về R2 và R2 hiệu chỉnh trong phân tích hồi qui.
Hướng Dẫn Lựa Chọn Mô Hình Cho Phân Tích Thông Qua Các Chỉ Số Hiệu Quả Mô Hình AIC Và BIC
Lựa chọn mô hình là quá trình đánh giá và so sánh các mô hình thống kê khác nhau để chọn ra mô hình phù hợp nhất. Mục tiêu của việc lựa chọn mô hình là tìm ra mô hình có khả năng dự đoán tốt nhất và giải thích dữ liệu một cách hợp lý nhất mà không bị overfitting hoặc underfitting.
Hướng dẫn cài đặt IBM SPSS 29 và AMOS 29 bản quyền
Hướng dẫn cài đặt phần mềm bản quyền SPSS 29 và AMOS 29 mua key từ nhà sản suất IBM
Ý nghĩa các hệ số R², f², Q², q² trong mô hình PLS SEM
Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào ý nghĩa và tầm quan trọng của các hệ số này trong việc đánh giá hiệu suất và chất lượng của mô hình PLS SEM. R² thể hiện mức độ giải thích của biến phụ thuộc bởi biến độc lập, trong khi f² đo lường tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
