Phương pháp cấu trúc tuyến tính SEM được áp dụng khi mô hình có dạng phức tạp, có 1 hoặc nhiều hơn 1 biến phụ thuộc. Các bước chạy cơ bản là: thống kê mô tả, tần số, độ tin cậy cronbach's alpha, efa, cfa, sem, bootstrap, phân tích đa nhóm( chi tiết thì sẽ nghiên cứu các chỉ tiêu bên trong như giá trị phân biệt, CR,AVE…)
Liên hệ để được xử lý,trả lời ngay:
– SMS, Zalo, Viber:
–Facebook: http://facebook.com/hoidapSPSS/
– Email: hotrospss@gmail.com
Sau đây là mục lục các bài viết:
- Cách chạy phân tích nhân tố EFA khi làm mô hình SEM với AMOS
- Chạy phân tích nhân tố chung hay riêng cho biến độc lập và phụ thuộc
- Cách hiển thị giá trị Direct Effects,Indirect Effects,Total Effects trong AMOS
- Công cụ Stats Tools Package dùng để tính độ tin cậy tổng hợp và phương sai trích tự động
- Hệ số sig. là gì? Hệ số p value là gì?
- Quan hệ điều tiết moderation, các loại biến điều tiết moderator, mô hình hóa quan hệ điều tiết
- Mô hình biến trung gian mediator: năm loại kết quả có thể xuất hiện
- Hạn chế của Cronbach’s alpha và sự cần thiết phải sử dụng độ tin cậy tổng hợp composite reliability
- Mô hình Reflective và Formative: nên chọn mô hình nào?
- Phân biệt mô hình đo lường và mô hình cấu trúc
- So sánh biến tiềm ẩn và biến quan sát
- Lịch sử hình thành của SEM Structural Equation Modeling
- Cách copy hình SEM, hình CFA rõ đẹp để dán vào bài luận văn
- Chọn SPSS hay AMOS để làm luận văn?
- Phân tích SEM : cách đọc hiểu các chỉ số và phân tích kết quả SEM
- Convergent Validity , Discriminant Validity, Reliability in CFA – Độ giá trị hội tụ, Độ giá trị phân biệt,Độ tin cậy khi phân tích CFA
- Mức độ phù hợp mô hình Model Fit và các chỉ số đo độ phù hợp mô hình trong phân tích AMOS
- Xử lý lỗi AMOS: In order to analyse data with missing observations, you must explicitly estimate means and intercepts
- Cách đối diện với dữ liệu bị thiếu Missing values khi phân tích dữ liệu
- Những điểm cần chú ý khi chạy EFA trong phân tích SEM AMOS
- So sánh quan hệ giữa 7 phương pháp phân tích đa biến : Regression, Discriminant, Conjoint, SEM, ANOVA, MANOVA, Canonical Correlation
- Macro hiển thị các chỉ số trong AMOS
- Xử lý lỗi: the variable is represented by a rectangle in the path diagram but it is not an observed variable
- Cách xử lý lỗi The model is probably unidentified
- Chuyển từ mô hình đo lường CFA sang mô hình cấu trúc SEM
- Sử dụng nhân tố bậc 2 Second Order Factor trong việc giảm giả thiết
- Thông báo hỗ trợ luận văn bằng AMOS
- Sử dụng AMOS cơ bản để vẽ mô hình SEM, CFA cho người mới học
- Cách tính phương sai trích Average Variance Extracted AVE trong AMOS
- Cách tính độ tin cậy tổng hợp Composite Reliability trong AMOS
- Hướng dẫn download và cài đặt phần mềm AMOS version 20
- Quan hệ giữa SPSS AMOS và AMOS
- Quan hệ giữa PCLOSE và RMSEA
- Cài đặt plugin Pattern Matrix Builder cho phần mềm AMOS
- Move Objects – Sức mạnh của công cụ Preserve Symmetries
- Thực hành kiểm định bootstrap trong mô hình SEM với phần mềm AMOS
- Cách sử dụng text macro hiển thị kết quả trong AMOS
- Cách nhận biết mô hình cấu trúc tuyến tính
- Cách nhận biết mô hình đo lường trong amos
- Cách đọc các giá trị variance, covariance, coefficient of correlation trong amos
- First-Order Factors và Second-Order Factors là gì?
- Cơ sở lý thuyết của mô hình mạng (SEM) – Phần 5
- Cơ sở lý thuyết của mô hình mạng (SEM) – Phần 4
- Cơ sở lý thuyết của mô hình mạng (SEM) – Phần 3
- Cơ sở lý thuyết của mô hình mạng (SEM) – Phần 2
- Cơ sở lý thuyết của mô hình mạng (SEM) – Phần 1