Hôm nay nhóm Thạc Sĩ ĐH Bách Khoa TP.HCM (hotrospss@gmail.com) giới thiệu đến các bạn sự khác nhau giữa các phương pháp đa biến, để các bạn có thể chủ động chọn phương pháp nghiên cứu cho luận văn của mình nhé. Mỗi phương pháp phân tích định lượng chỉ phù hợp với một số loại dữ liệu, loại mô hình, loại biến độc lập và biến phụ thuộc nhất định. Phương pháp thông dụng là hồi quy regession. Tuy nhiên có một số nghiên cứu phương pháp này không xử lý được, cụ thể có 7 phương pháp như sau.
1.Hồi quy đa biến Multiple Regression Analysis
Phương trình toán hoc:
- Biến độc lập: biến dạng metric hoặc nometric
- Biến phụ thuộc: một biến dạng metric
2.Mô hình cấu trúc tuyến tính Structural Equation Modeling
Phương trình toán hoc:
Gồm nhiều phương trình hồi quy đa biến tập hợp lại với nhau, mỗi phương trình có:
- Biến độc lập: biến dạng metric hoặc nometric
- Biến phụ thuộc: một biến dạng metric
3.Phân tích biệt số Discriminant Analysis
Phương trình toán hoc:
- Biến độc lập: biến dạng metric
- Biến phụ thuộc: một biến dạng nometric
4.Phân tích kết hợp Conjoint Analysis
Phương trình toán hoc: 
- Biến độc lập: biến dạng nometric
- Biến phụ thuộc: một biến dạng metric hoặc nometric
5.Phân tích phương sai Analysis of Variance (ANOVA)
Phương trình toán hoc:
- Biến độc lập: biến dạng nometric
- Biến phụ thuộc: một biến dạng metric
6.Phân tích phương sai đa biến Multivariate Analysis of Variance (MANOVA)
Phương trình toán hoc:
- Biến độc lập: biến dạng nometric
- Biến phụ thuộc: nhiều biến dạng metric
7. Phân tích tương quan chính tắc Canonical Correlation
Phương trình toán hoc:
- Biến độc lập: biến dạng metric hoặc nometric
- Biến phụ thuộc: nhiều biến dạng metric hoặc nometric
Ngoài ra nhóm có các dịch vụ sau( các bạn mail hotrospss@gmail.com, nhóm sẽ trả lời ngay)
– Tư vấn mô hình/bảng câu hỏi/ traning trực tiếp về phân tích hồi quy, nhân tố, cronbach alpha… trong SPSS, và mô hình SEM, CFA, AMOS
– Cung cấp/chỉnh sửa số liệu khảo sát để chạy ra kết quả có ý nghĩa thống kê.
