Phân tích định lượng với SPSS

1. 1.1
   Từ vấn đề thực tiễn đến câu hỏi và mục tiêu nghiên cứu
2. 1.2
   Xây dựng mô hình và giả thuyết nghiên cứu định lượng
3. 1.3
   Xác định biến phụ thuộc, độc lập, trung gian, điều tiết và kiểm soát
4. 1.4
   Phân biệt dữ liệu sơ cấp và dữ liệu thứ cấp
5. 1.5
   Xây dựng kế hoạch thu thập, quản lý và phân tích dữ liệu
6. 1.6
   Liên kết câu hỏi, giả thuyết, biến số, dữ liệu và kỹ thuật phân tích
7. 1.7
   Ứng dụng AI để phát triển mô hình, kiểm tra logic và xây dựng kế hoạch phân tích
8. 1.8
   Thực hành thiết kế quy trình định lượng cho đề tài mẫu

Sản phẩm: câu hỏi, mô hình, giả thuyết và kế hoạch phân tích sơ bộ.

1. 2.1
   Phân biệt khái niệm nghiên cứu, biến quan sát và biến tiềm ẩn
2. 2.2
   Tìm kiếm, lựa chọn và điều chỉnh thang đo
3. 2.3
   Thiết kế cấu trúc và nội dung bảng hỏi khoa học
4. 2.4
   Dịch thuật, hiệu chỉnh thang đo và pilot test
5. 2.5
   Xác định tổng thể, phương pháp chọn mẫu và cỡ mẫu
6. 2.6
   Xây dựng codebook, đặt tên và mã hóa biến
7. 2.7
   Nhập, tổ chức và quản lý dữ liệu trên SPSS
8. 2.8
   Xử lý dữ liệu thiếu, ngoại lệ, biến đảo chiều và câu trả lời thiếu tin cậy
9. 2.9
   Ứng dụng AI để rà soát bảng hỏi, xây dựng codebook và hỗ trợ SPSS Syntax
10. 2.10
    Thực hành từ bảng hỏi đến file dữ liệu khảo sát hoàn chỉnh

Sản phẩm: bảng hỏi, codebook và file dữ liệu SPSS đã được làm sạch.

1. 3.1
   Thống kê mô tả đặc điểm mẫu và các biến nghiên cứu
2. 3.2
   Lựa chọn kiểm định theo câu hỏi nghiên cứu và loại dữ liệu
3. 3.3
   Kiểm định khác biệt bằng t-test và ANOVA
4. 3.4
   Đánh giá độ tin cậy bằng Cronbach’s Alpha và tương quan biến–tổng
5. 3.5
   Phân tích nhân tố khám phá EFA: KMO, Bartlett’s Test và factor loading
6. 3.6
   Xác định số nhân tố, phép xoay, phương sai trích và biến đại diện
7. 3.7
   Phân tích tương quan và hồi quy OLS
8. 3.8
   Kiểm tra giả định, kiểm định giả thuyết và giới thiệu Binary Logistic
9. 3.9
   Ứng dụng AI để đọc output, lập bảng và rà soát cách diễn giải kết quả
10. 3.10
    Thực hành phân tích trọn vẹn bộ dữ liệu khảo sát và viết kết quả

Sản phẩm: bảng thống kê, Cronbach’s Alpha, EFA, hồi quy và phần diễn giải.

1. 4.1
   Thực hành trọn vẹn quy trình phân tích trên một bộ dữ liệu khảo sát
2. 4.2
   Lập bảng thống kê mô tả, Cronbach’s Alpha, EFA và hồi quy theo chuẩn khóa luận, luận văn
3. 4.3
   Kiểm định giả thuyết và viết phần kết quả hồi quy
4. 4.4
   Phân biệt ý nghĩa thống kê và ý nghĩa thực tiễn của kết quả
5. 4.5
   Liên hệ kết quả với giả thuyết và các nghiên cứu trước
6. 4.6
   Ứng dụng AI để rà soát bảng kết quả và cách diễn giải

Sản phẩm: bộ bảng kết quả và phần kết quả nghiên cứu hoàn chỉnh.

1. 5.1
   Hệ thống hóa quy trình nghiên cứu định lượng với SPSS
2. 5.2
   Ôn tập cách lựa chọn kỹ thuật phân tích phù hợp
3. 5.3
   Học viên trình bày đề tài, dữ liệu và tiến độ hiện tại
4. 5.4
   Góp ý câu hỏi, mục tiêu, mô hình và giả thuyết nghiên cứu
5. 5.5
   Đánh giá thang đo và bảng hỏi
6. 5.6
   Tư vấn phương pháp chọn mẫu, cấu trúc dữ liệu và phạm vi nghiên cứu
7. 5.7
   Góp ý output, bảng kết quả và cách diễn giải hiện có
8. 5.8
   Ứng dụng AI để rà soát đề tài và xây dựng danh mục nội dung cần điều chỉnh
9. 5.9
   Đề xuất hướng phát triển và lập kế hoạch triển khai tiếp theo
10. 5.10
    Tài liệu học viên gửi trước Buổi 5, ít nhất 3–5 ngày

    • Tên đề tài
    • Bối cảnh, câu hỏi và mục tiêu nghiên cứu
    • Mô hình và giả thuyết, nếu có
    • Thang đo, bảng hỏi hoặc nguồn dữ liệu
    • Mô tả cấu trúc dữ liệu
    • File dữ liệu SPSS hoặc Syntax hiện có, nếu có
    • Kết quả phân tích hiện tại, nếu có
    • Nội dung đã sử dụng AI hỗ trợ, nếu có
    • Tối đa ba vấn đề cần giảng viên tư vấn

Sản phẩm: phiếu góp ý, phương pháp đề xuất và kế hoạch hành động riêng cho từng học viên.