DỊCH VỤ XỬ LÝ SỐ LIỆU SPSS

Bạn gặp khó khăn khi phân tích SPSS như bộ số liệu xấu, Cronbach Alpha (Về sau mình gọi tắt là CA)/ EFA / Tương quan/ Hồi quy không đạt kiểm định, biến quan sát bị loại bỏ quá nhiều, ma trận xoay các biến quan sát sắp xếp lộn xộn, khi hồi quy thì các nhân tố độc lập bị loại bỏ gần hết.....????
Bạn không có thời gian, deadline lại tới sát nút, bạn muốn tìm một dịch vụ hỗ trợ xử lý SPSS với mức giá thực sự tốt?
 Nhận xử lý số liệu SPSS theo yêu cầu. Nếu bạn trong tình trạng gặp những khó khăn như trên, bạn có thể sử dụng dịch vụ của mình để tối ưu thời gian và hiệu quả bài làm nhé.
Cam kết hoàn toàn TÍNH BẢO MẬT thông tin cá nhân, data, giao dịch của các bạn trong/sau quá trình sử dụng dịch vụ xử lý spss của mình. Data mình làm cho mỗi bạn là hoàn toàn khác nhau, không có bất kỳ một sự trùng lặp data nào.

> Gói 1: Sửa dữ liệu Cronbach Alpha, EFA (2 cái này đi chung, ko thể sửa riêng từng cái được). Lưu ý, mình không chịu trách nhiệm khâu Hồi quy.

Lỗi số liệu:
- Các bạn chạy kiểm định độ tin cậy Cronbach Alpha hệ số nhỏ hơn 0.6, các biến quan sát đều bị loại hết.
- Các bạn chạy EFA mà các biến sắp xếp lộn xộn, biến bị loại gần hết, số nhân tố sau khi chạy vượt quá số nhân tố ban đầu.

> Gói 2: Sửa dữ liệu Cronbach Alpha, EFA, hồi quy

Lỗi số liệu:
- Các bạn chạy kiểm định độ tin cậy Cronbach Alpha hệ số nhỏ hơn 0.6, các biến quan sát đều bị loại hết.
- Các bạn chạy EFA mà các biến sắp xếp lộn xộn, biến bị loại gần hết, số nhân tố sau khi chạy vượt quá số nhân tố ban đầu.
- Các bạn đã làm hết tất cả các thao tác ở trên: Cronbach Alpha, EFA....nhưng khi tới hồi quy các bạn gặp phải các lỗi sau:
 + R bình phương hiệu chỉnh nhỏ hơn 50%
 + Các giá trị hồi quy khác không thỏa điều kiện
 + Các biến trong phương trình hồi quy đều bị loại hết.

> Gói 3: Sửa dữ liệu hồi quy + tương quan Pearson

Các bạn đã làm hết tất cả các thao tác ở trên: Cronbach Alpha, EFA....nhưng khi tới hồi quy các bạn gặp phải các lỗi sau:
 + R bình phương hiệu chỉnh nhỏ hơn 50%
 + Các giá trị hồi quy khác không thỏa điều kiện
 + Các biến trong phương trình hồi quy đều bị loại hết.

THỜI GIAN NHẬN VÀ GIAO SỐ LIỆU cho các bạn là 2 NGÀY.

MỘT SỐ LƯU Ý:
1/ Những tài liệu bắt buột các bạn gởi giúp mình qua email spssluanvan@gmail.com bao gồm:

§  Mô hình nghiên cứu

§  Bảng câu hỏi

§  Tên biến được mã hóa trong file Excel hoặc file SPSS

§  File dữ liệu của các bạn đã mã hóa bằng Excel hoặc SPSS

§  Yêu cầu của các bạn theo form ở mục 2

§  Biến nào là độc lập, biến nào là phụ thuộc

2/ Form yêu cầu sửa dữ liệu, các bạn giúp mình soạn ra kiểu như vầy để mình tóm tắt thông tin nhanh nhất và phản hồi email sớm cho các bạn. Ví dụ với một yêu cầu của khách như sau, các bạn có thể thêm /bớt các yêu cầu nhé:
Cronbach Alpha: từ 0.6-0.89, có thể loại 2-4 biến quan sát (những biến không được loại là: A, B, C.....)

§  EFA với KMO > 0.5, Sig Barlett nhỏ hơn 0.05, phương sai trích lớn hơn 50%, ma trận xoay đúng trật tự các nhân tố ban đầu, có thể loại 1-2 biến quan sát (những biến quan sát không được loại là: A, B, C....)

§  Khi chạy EFA bạn cho biến phụ thuộc vào chạy chung với biến độc lập hay chạy riêng?

§  Tương quan không loại biến hoặc loại 1 biến là biến A, B, C... 

§  Hồi quy thỏa mãn R bình phương hiệu chỉnh từ 0.5 - 0.85, sig kiểm định F nhỏ hơn 0.05. Hồi quy không loại biến hoặc loại 1 biến (không được loại nhân tố X, Y, Z...)

§  Bước hồi quy, nhân tố X, Y... sẽ tác động nghịch (dấu âm) và nhân tố H,K sẽ tác động thuận (dấu dương)

§  Các yêu cầu thêm của bạn

3/ Đối với sửa dữ liệu hồi quy (gói 3), mình hoàn toàn không tác động đến dữ liệu các biến quan sát thuộc các nhân tố độc lập. Do vậy giá trị Cronbach Alpha và EFA trước đó các bạn đã thao tác sẽ không hề thay đổi. Mình chỉ nhận dữ liệu chạy hồi quy khi các bạn đã hoàn chỉnh Cronbach Alpha và EFA. Vui lòng cho mình biết những biến quan sát nào đã loại ở CA và EFA. Cùng với đó tạo các nhân tố đại diện theo hướng dẫn và chụp hình giúp mình hình ảnh ma trận xoay. 

4/ Trong tương quan Pearson, sig giữa các nhân tố độc lập càng lớn hơn 0.05 càng tố. Do vậy với các bạn yêu cầu sig giữa các biến độc lập nhỏ hơn 0.05 mình không nhận làm.

5/ Giá trị sig hằng số không có ý nghĩa trong phương trình hồi quy chuẩn hóa các bạn sử dụng vào các bài nghiên cứu mang tính chất kinh tế. Do vậy, khi xử lý số liệu hồi quy, giá trị sig này có thể âm, dương, lớn hoặc nhỏ hơn 0.05.

6/ Đảm bảo giúp mình yêu cẩu gởi đi là chính xác 100% và không có bất kỳ thay đổi gì nữa. Những thay đổi về yêu cầu sau khi mình đã giao data, các bạn hoàn toàn chịu trách nhiệm, mình có quyền từ chối sửa lại dữ liệu lần 2.

7/ Số liệu sau khi đã sửa hoàn thành, mình sẽ gởi kết quả sơ bộ cho các bạn. Nếu OK và đồng ý nhận số liệu các bạn xác nhận qua email. Chuyển khoản phí dịch vụ giúp mình bằng thẻ cào điện thoại (số seri/mã thẻ cào) qua email spssluanvan@gmail.com, mình sẽ gởi data ngay sau khi nhận được email. 

Giá dịch vụ:
> Gói 1: 600.000đ (Cronbach's Alpha + EFA)
> Gói 2: 800.000đ (Cronbach's Alpha + EFA + hồi quy)
> Gói 3: 300.000đ (Hồi quy)

Các bạn chấp nhận sử dụng dịch vụ xử lý spss vui lòng gởi email vào hòm thư spssluanvan@gmail.com

Dịch Tiếng Việt các bảng kết quả trong SPSS

Việc dịch Tiếng Việt các bảng kết quả trong SPSS đối với một số anh chị/ các bạn làm luận văn là không cần thiết bởi vì có khá nhiều khái niệm, thuật ngữ trong SPSS khi chuyển sang Tiếng Việt khá khó hiểu hoặc không có từ ngữ giải thích chính xác. Đa phần chúng ta đều giữ nguyên ngôn ngữ gốc trong bảng kết quả output để đưa vào bài làm vì nó phổ biến hơn, quen mắt hơn, nhìn vào sẽ nắm được đây là bảng biểu giải thích cho giá trị nào hơn.

Tuy nhiên, đối với một số trường hợp, giảng viên cần một sự thống nhất về ngôn ngữ trong bài nghiên cứu nên chúng ta buộc phải dịch các bảng kết quả SPSS sang Tiếng Viêt. Chính vì vậy, trong bài viết này, mình sẽ gởi tới các bạn phần dịch Tiếng Việt của một số thuật ngữ trong phần kết quả SPSS. Nguồn dịch mình tham khảo từ 2 tài liệu chính và một số bài viết trên Internet:

§  Nguyễn Đình Thọ, Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, NXB Tài chính, Tái bản lần 2

§  Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, NXB Hồng Đức

DỊCH TIẾNG VIỆT KẾT QUẢ SPSS 

1. Cronbach Alpha

Reliability Statistics
Cronbach's Alpha	N of Items
.834	5

- Cronbach's Alpha: Giá trị Cronbach Alpha

- N of Items: Số biến quan sát

Item-Total Statistics
	Scale Mean if Item Deleted	Scale Variance if Item Deleted	Corrected Item-Total Correlation	Cronbach's Alpha if Item Deleted
TC1	14.33	13.228	.614	.806
TC2	14.38	13.097	.645	.798
TC3	14.34	12.456	.688	.785
TC4	14.39	13.396	.601	.810
TC5	14.33	12.933	.622	.804

- Scale Mean if Item Deleted: Trung bình thang đo nếu biến này bị loại bỏ

- Scale Variance if Item Deleted: Phương sai thang đo nếu biến này bị loại bỏ

- Corrected Item-Total Correlation: Tương quan biến - tổng hiệu chỉnh

- Cronbach's Alpha if Item Deleted: Giá trị Cronbach Alpha nếu biến này bị loại bỏ

2. EFA

KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.		.788
Bartlett's Test of Sphericity	Approx. Chi-Square	3837.226
	df	406
	Sig.	.000

- Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy: Hệ số KMO

- Bartlett's Test of Sphericity: Kiểm định Barlett

- Approx. Chi-Square: Giá trị Chi bình phương xấp xỉ

Total Variance Explained
Component	Initial Eigenvalues			Extraction Sums of Squared Loadings			Rotation Sums of Squared Loadings
	Total	% of Variance	Cumulative %	Total	% of Variance	Cumulative %	Total	% of Variance	Cumulative %
1	3.843	16.012	16.012	3.843	16.012	16.012	2.982	12.424	12.424
2	3.226	13.441	29.452	3.226	13.441	29.452	2.782	11.594	24.018
3	2.832	11.800	41.252	2.832	11.800	41.252	2.663	11.094	35.112
4	1.998	8.324	49.576	1.998	8.324	49.576	2.577	10.736	45.849
5	1.694	7.058	56.634	1.694	7.058	56.634	2.299	9.580	55.428
6	1.428	5.952	62.586	1.428	5.952	62.586	1.718	7.158	62.586
7	.844	3.515	66.101
8	.806	3.360	69.461
9	.752	3.133	72.594
10	.698	2.909	75.502
11	.641	2.670	78.172
12	.574	2.391	80.563
13	.524	2.185	82.748
14	.511	2.128	84.875
15	.497	2.069	86.944
16	.449	1.872	88.816
17	.432	1.800	90.617
18	.423	1.763	92.379
19	.398	1.658	94.037
20	.341	1.419	95.456
21	.314	1.308	96.764
22	.281	1.171	97.935
23	.257	1.072	99.006
24	.238	.994	100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.

- Total Variance Explained: Tổng phương sai trích

- Component: Nhân tố

- Initial Eigenvalues: Eigenvalues khởi tạo

- Extraction Sums of Squared Loadings:

- Rotation Sums of Squared Loadings:                    

- Total: Tổng cộng

- % of Variance: Phần trăm của phương sai

- Cumulative %: Phần trăm tích lũy

- Component Matrix: Ma trận nhân tố

- Rotated Component Matrix: Ma trận xoay nhân tố

3. Tương quan Pearson

Correlations
		HL	TN	CV	LD	DN	MT	DT
HL	Pearson Correlation	1	.439**	.353**	.551**	-.015	.172*	.611**
	Sig. (2-tailed)		.000	.000	.000	.822	.011	.000
	N	220	220	220	220	220	220	220
TN	Pearson Correlation	.439**	1	-.002	-.008	.046	.090	.180**
	Sig. (2-tailed)	.000		.978	.908	.493	.184	.007
	N	220	220	220	220	220	220	220
CV	Pearson Correlation	.353**	-.002	1	.013	-.048	.195**	.028
	Sig. (2-tailed)	.000	.978		.846	.475	.004	.676
	N	220	220	220	220	220	220	220
LD	Pearson Correlation	.551**	-.008	.013	1	-.041	.002	.422**
	Sig. (2-tailed)	.000	.908	.846		.542	.978	.000
	N	220	220	220	220	220	220	220
DN	Pearson Correlation	-.015	.046	-.048	-.041	1	-.009	-.012
	Sig. (2-tailed)	.822	.493	.475	.542		.894	.857
	N	220	220	220	220	220	220	220
MT	Pearson Correlation	.172*	.090	.195**	.002	-.009	1	-.010
	Sig. (2-tailed)	.011	.184	.004	.978	.894		.879
	N	220	220	220	220	220	220	220
DT	Pearson Correlation	.611**	.180**	.028	.422**	-.012	-.010	1
	Sig. (2-tailed)	.000	.007	.676	.000	.857	.879
	N	220	220	220	220	220	220	220
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

- Correlations: Các mối tương quan

- Pearson Correlation: Hệ số tương quan Pearson

- Sig. (2-tailed): Giá trị sig

- N: Số quan sát

4. Hồi quy

Model Summaryb
Model	R	R Square	Adjusted R Square	Std. Error of the Estimate	Durbin-Watson
1	.856a	.733	.725	.28801	1.999
a. Predictors: (Constant), DT, MT, DN, CV, TN, LD
b. Dependent Variable: HL

- Model Summary: Tóm tắt mô hình

- Model: Mô hình

- R, R Square, Adjusted R Square: Giá trị R, R bình phương, R bình phương hiệu chỉnh

- Std. Error of the Estimate: Sai số chuẩn của ước lượng

- Durbin-Watson: Giá trị Durbin-Watson

ANOVAa
Model		Sum of Squares	df	Mean Square	F	Sig.
1	Regression	48.443	6	8.074	97.335	.000b
	Residual	17.668	213	.083
	Total	66.111	219
a. Dependent Variable: HL
b. Predictors: (Constant), DT, MT, DN, CV, TN, LD

- Regression: Hồi quy

- Residual: Phần dư

- Sum of Squares: Tổng các bình phương

- Mean Square: Trung bình bình phương

Coefficientsa
Model		Unstandardized Coefficients		Standardized Coefficients	t	Sig.	Collinearity Statistics
		B	Std. Error	Beta			Tolerance	VIF
1	(Constant)	-.197	.195		-1.010	.314
	TN	.268	.026	.368	10.122	.000	.948	1.055
	CV	.225	.025	.323	8.936	.000	.958	1.043
	LD	.264	.026	.394	10.031	.000	.814	1.229
	DN	.004	.027	.005	.135	.893	.994	1.006
	MT	.052	.024	.079	2.164	.032	.953	1.050
	DT	.252	.027	.370	9.272	.000	.787	1.271
a. Dependent Variable: HL

- Constant: Hằng số

- Coefficients: Hệ số hồi quy

- Unstandardized Coefficients: Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa

- Standardized Coefficients: Hệ số hồi quy chuẩn hóa

- Collinearity Statistics: Thống kê đa cộng tuyến

- Std. Error: Sai số chuẩn

- Tolerance: Độ chấp nhận

- VIF: Hệ số phóng đại phương sai