Dữ liệu thế này có làm luận văn được không?

Dữ liệu thế này có làm luận văn được không thầy? Đây là câu hỏi các bạn thường hay hỏi mình qua zalo và gởi kèm bộ số liệu.
Câu trả lời ngắn gọn là: có thể có – cũng có thể không
Vấn đề không nằm ở việc có dữ liệu hay không, mà nằm ở chất lượng dữ liệu và mức độ phù hợp với mục tiêu nghiên cứu. Bài viết này ThS Khánh sẽ giúp bạn tự đánh giá nhanh để biết dữ liệu của mình đang ở mức nào.

Có dữ liệu không đồng nghĩa làm được luận văn

Không đơn giản là khi bạn có  bảng Excel 200–300 mẫu và có đủ câu hỏi là chắc chắn làm được luận văn. Đây là một hiểu lầm “thơ ngây”. Một bộ dữ liệu có thể chạy SPSS, nhưng không đủ chuẩn để bảo vệ luận văn.

Những dấu hiệu cho thấy dữ liệu rất nguy hiểm

1. Dữ liệu copy – paste hoặc trả lời theo mẫu

Dấu hiệu thường gặp: Tất cả câu trả lời giống nhau, nhiều dòng lặp y hệt, hoặc tất cả biến đều chọn mức 4 hoặc 5

Hội đồng nhìn vào là biết ngay dữ liệu không phản ánh thực tế mà là do tự chế hoặc copy đâu đó.

2. Thang đo không rõ nguồn gốc

-Tự nghĩ câu hỏi mà không dựa vào nghiên cứu định tính
-Lấy trên mạng nhưng không trích dẫn
-Không bám lý thuyết
Dù chạy ra kết quả đẹp, vẫn bị đánh rớt vì sai cơ sở lý thuyết => nghiên cứu không có giá trị học thuật.

3. Cỡ mẫu không phù hợp mô hình

Không đáp ứng tiêu chí cỡ mẫu như ở bài này : https://phantichspss.com/cong-thuc-xac-dinh-co-mau-bao-nhieu-la-phu-hop-cho-nghien-cuu.html

Ví dụ: 25 biến quan sát nhưng chỉ có 80 mẫu, hoặc chạy SEM mà chỉ có 50 quan sát. Chạy được nhưng kết quả sẽ méo mó.

4. Dữ liệu nhiều nhưng không dùng được

Một số tình huống hay gặp:

– Biến phụ thuộc không biến thiên, dễ thấy nhất là hồi quy nhị phân, mà giá trị biến phụ thuộc toàn là 1, không có ai giá trị 0( ví dụ biến: Khả Năng Trả Nợ bên dưới)

– Tất cả biến độc lập tương quan yếu

– Cronbach’s Alpha cao nhưng EFA rớt do các nhân tố không phân biệt được với nhau.
Đây là dạng dữ liệu “nhìn thì nhiều, dùng thì không được”.

Những dấu hiệu cho thấy dữ liệu có thể cứu được

1. Có nguồn thang đo rõ ràng

-Trích từ bài báo, luận văn, sách uy tín
-Dịch và hiệu chỉnh hợp lý. Có nghiên cứu định tính đối với các thang đo phát sinh.

2. Dữ liệu có nhiễu nhưng hợp lý

-Có câu trả lời cao – thấp khác nhau
-Không quá “đẹp”
Dữ liệu thật luôn có nhiễu, hội đồng đánh giá cao điều này.

3. Có thể xử lý và làm sạch

Ta loại mẫu trả lời không hợp lệ, gộp hoặc tách biến hợp lý, điều chỉnh thang đo. Nếu qua các bước trên mà vẫn chưa được nữa hãy liên hệ phantichspss.com để được hỗ trợ xử lý tiếp nhé. Vì dữ liệu xấu không đáng sợ bằng dữ liệu không biết xử lý.

Những câu hỏi nên tự hỏi trước khi chạy SPSS

Trước khi hỏi “có làm được luận văn không”, hãy thử suy nghĩ các vấn đề sau nha:
1.Dữ liệu này được thu thập như thế nào?
2.Thang đo dựa trên lý thuyết nào?
3.Mô hình nghiên cứu có phù hợp cỡ mẫu không?
4.Nếu kết quả xấu, có phương án xử lý không?

Vậy dữ liệu thế này có làm luận văn được không

Bạn không chắc dữ liệu này có làm luận văn được không? Đừng đợi đến sát ngày nộp mới phát hiện dữ liệu không dùng được. Gửi dữ liệu, tôi sẽ kiểm tra – đánh giá khả năng làm luận văn – đề xuất hướng xử lý SPSS phù hợp, giúp bạn tiết kiệm thời gian và tránh rớt khi bảo vệ.

Bên mình có dịch vụ tư vấn 1 kèm 1, lúc đó mình sẽ theo sát giải quyết các vấn đề luôn. Sau đó sẽ tiếp tục hướng dẫn cho tới khi bạn xong bài( có thể quay video bài và giải thích chi tiết luôn cho bạn nếu bạn muốn). Bạn zalo team nhé.

Như vậy vấn đề số liệu đã được trình bài. Các bạn cần trao đổi cứ liên hệ nhé.

Liên hệ nhóm thạc sĩ Hỗ trợ SPSS.

– SMS, Zalo, Viber: