Bạn đang tìm kiếm một khóa học phân tích dữ liệu khoa học thú vị và đầy hấp dẫn? Khóa học “Phân tích dữ liệu với CB-SEM” chắc chắn là sự lựa chọn hoàn hảo dành cho bạn!
Khóa học sẽ khai giảng vào ngày 23/5/2023, với thời lượng 8 buổi học, được tổ chức vào thứ 3, 5 và 7 hàng tuần, trong khoảng thời gian từ 18g00 đến 20g00. Học phí của khóa học là 1.500.000 đồng cho mỗi học viên đăng ký. Hình thức học là trực tuyến (online), đảm bảo cho học viên tham gia khóa học một trải nghiệm học tập linh hoạt và thuận tiện.
Trong khóa học này, bạn sẽ được đào tạo nhiều kỹ năng và kiến thức thú vị để có thể kiểm tra và làm sạch dữ liệu, hiểu và phân tích các cấu phần của CB-SEM, hiểu và phân tích nhân tố khám phá (EFA) phục vụ cho CFA và CB-SEM, thiết kế và phân tích mô hình đo lường (CFA) chung và chi tiết, thiết kế và phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (CB-SEM), phân tích biến trung gian (mediator) và biến điều tiết (moderator), phân tích đa nhóm (multiple group analysis) và cách trích xuất kết quả xử lý sang các phần mềm khác như word, excel, power point, cách đọc, đánh giá và trình bày kết quả.
Đối tượng tham gia:
Giảng viên, nghiên cứu sinh, và học viên cao học muốn ứng dụng phương pháp phân tích định lượng trong lĩnh vực nghiên cứu về quản trị, giáo dục hoặc những lĩnh vực có áp dụng mô hình CB-SEM. Tài liệu và slide gồm cả tiếng Việt và Anh. Đặc biệt, mỗi buổi học giảng viên đều record lại để học viên có điều kiện nghiên cứu và ôn tập thêm sau mỗi buổi học.
Chi tiết lịch học dự kiến:
Buổi 1:
Giới thiệu về CB-SEM, EFA cho SEM
Các cấu phần của CB-SEM
Thực hành
Buổi 2:
Kiểm tra, làm sạch dữ liệu
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho SEM
Chuyển dữ kết quả, dữ liệu từ SPSS sang AMOS
Thực hành
Buổi 3:
Thiết kết mô hình đo lường (CFA)
Phân tích mô hình đo lường (chung và chi tiết từng nhân tố)
Thực hành
Buổi 4:
Thực hành và phân tích các kết quả kiểm định phù hợp của mô hinh đo lường
Hiệu chỉnh mô hinh đo lường
Trích xuất kết quả xử lý sang các phần mềm (như word, excel, power point,…), đọc, đánh giá và trình bày kết quả
Buổi 5:
Chuyển từ mô hình đo lường CFA sang mô hình cấu trúc SEM
Chọn các đại lượng phân tích
Phân tích kết quả ước lượng (estimate)
Phân tích độ phù hợp của mô hinh (model fit)
Trích xuất kết quả xử lý sang các phần mềm (như word, excel, power point,…) và trình bày kết quả
Thực hành
Buổi 6:
Kiểm định độ tin cậy, giá trị hội tụ và phân biệt của các nhân tố
Ước lượng vững (bootstrap)
Trích xuất kết quả xử lý sang các phần mềm (như word, excel, power point,…) và trình bày kết quả
Thực hành
Buổi 7:
Phân tích đa nhóm (multiple group analysis)
Phân tích mô hình khả biến
Phân tích mô hình bất biến
Kiểm định lựa chọn mô hình
Thực hành
Buổi 8:
Thực hành một bài tổng hợp cho cả khóa học
Các vấn đề thường gặp trong phân tích CB-SEM
So sánh CB-SEM và PLS-SEM
Thực hành
Tổng kết
👉 ĐĂNG KÍ TẠI ĐÂY: https://bit.ly/dangkycbsem
Khóa học này sẽ giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc để áp dụng các kỹ năng và kiến thức đã học vào công việc của mình và nghiên cứu khoa học.
Hãy đăng ký ngay để trải nghiệm một khóa học thú vị và học hỏi những kiến thức mới. Để biết thêm thông tin và đăng ký, vui lòng liên hệ với chúng tôi qua email: [email protected] hoặc số điện thoại: 0389.465.695 (hỗ trợ tư vấn qua Zalo).
Hãy đến và tham gia khóa học cùng chúng tôi để trải nghiệm những điều tuyệt vời nhất của phân tích dữ liệu khoa học!
———
CB-SEM là viết tắt của cụm từ “Confirmatory Factor Analysis and Structural Equation Modeling” – một phương pháp phân tích dữ liệu phổ biến trong nghiên cứu khoa học xã hội. Nó là một phương pháp phân tích dữ liệu đa biến, trong đó những biến được đo lường bằng nhiều chỉ tiêu, và mô hình được sử dụng để kiểm tra các giả định và giải thích mối quan hệ giữa các biến.
CB-SEM thường được sử dụng để đo lường một mô hình lý thuyết đã được đề xuất và kiểm tra xem liệu mô hình này có phù hợp với dữ liệu đã thu thập hay không. Phương pháp này giúp cho người nghiên cứu có thể kiểm tra những giả định lý thuyết và mối quan hệ giữa các biến để xác định liệu chúng có phù hợp với dữ liệu thực tế hay không.
CB-SEM là một công cụ hữu ích cho việc nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực như kinh tế học, tâm lý học, giáo dục, marketing và quản lý, giúp các nhà nghiên cứu xác định mối quan hệ giữa các biến, đo lường và phân tích cấu trúc của chúng. Nó cũng là một công cụ quan trọng để giúp các nhà nghiên cứu kiểm tra các giả định lý thuyết và đưa ra những giải thích và khuyến nghị cho các bước tiếp theo trong nghiên cứu của mình.
CB-SEM được thực hiện thông qua các phần mềm phân tích dữ liệu, trong đó phần mềm phổ biến nhất là AMOS và Mplus. Trong AMOS, người dùng có thể thực hiện các phân tích SEM bao gồm CFA và CB-SEM. Trong khi đó, Mplus là một phần mềm phân tích dữ liệu đa nền tảng, nó cung cấp cho người dùng một loạt các phân tích SEM bao gồm CB-SEM, nhiều nhóm CB-SEM, đa cấp CB-SEM và phân tích đường cong.
Tại sao TST lại chọn AMOS để hướng dẫn các bạn phân tích dữ liệu với CB-SEM?
AMOS là một phần mềm phân tích dữ liệu chuyên dụng cho mô hình hóa phương trình cấu trúc (SEM), bao gồm cả mô hình cấu trúc tuyến tính (CB-SEM) và mô hình đo lường (CFA). AMOS được phát triển bởi IBM và có tính năng mạnh mẽ để thực hiện phân tích SEM, bao gồm tính toán các chỉ số đánh giá độ tốt khớp dữ liệu của mô hình, đánh giá độ tin cậy và hiệu quả của các biến đo lường, và đưa ra các giải thích rõ ràng về mối quan hệ giữa các biến trong mô hình.
AMOS có giao diện đồ họa trực quan và cho phép người sử dụng dễ dàng thực hiện các phân tích SEM phức tạp mà không cần phải biết nhiều về lập trình. Nó cũng cung cấp cho người sử dụng nhiều lựa chọn để tùy chỉnh mô hình và trực quan hóa kết quả phân tích. Tuy nhiên, AMOS không miễn phí và yêu cầu người sử dụng có một mức độ kiến thức về SEM và phần mềm phân tích dữ liệu để sử dụng hiệu quả.
Việc lựa chọn phần mềm phù hợp cho việc phân tích CB-SEM phụ thuộc vào nhiều yếu tố như tính năng cần thiết, sự thuận tiện và khả năng sử dụng của người sử dụng. Ngoài ra, người sử dụng cần có kiến thức vững chắc về CB-SEM và phần mềm phân tích dữ liệu để đảm bảo kết quả phân tích chính xác và đáng tin cậy.
