Mô Tả Sản Phẩm
Cuốn Giáo trình phân tích dữ liệu: Áp dụng mô hình PLS-SEM của PGS.TS.Nguyễn Minh Hà giải thích đầy đủ bản chất mô hình PLS-SEM giúp hiểu và vận dụng trên SmartPLS. Đây không phải là cuốn giáo trình chỉ hướng tới việc trình bày công thức và kỹ năng sử dụng phần mềm. Đây là cuốn giáo trình về phân tích dữ liệu, cung cấp đầy đủ các kiến thức lý thuyết nền tảng, vận dụng lý thuyết thông qua các ví dụ minh họa tương ứng, phát triển kỹ năng phân tích trên thực tiễn bằng hàng loạt các chỉ dẫn sử dụng phần mềm và giải thích các tình huống phân tích. Giáo trình này hướng tới sự cân bằng giữa kiến thức và kỹ năng của người học.
Lời nói đầu
- Xây dựng một quy trình phân tích dữ liệu cụ thể và các chương của giáo trình sẽ mô tả chi tiết hầu hết các bước trong quy trình. Việc có được một quy trình phân tích cụ thể là rất quan trọng vì giúp bạn đọc định hướng phân tích đúng. Trong nhiều trường hợp, việc không nắm rõ quy trình phân tích sẽ khiến cho một dự án phân tích bị đổ vỡ và không thể hoàn thành được.
- Cung cấp kiến thức nền tảng về lý thuyết đo lường (theory of measurement) để giúp bạn đọc có thể xây dựng và đánh giá được mô hình PLS – SEM. Có thể kể đến những nội dung quan trọng được giới thiệu như: mô hình đo lường, đánh giá mức độ tin cậy, đánh giá mức độ chính xác về sự hội tụ, và đánh giá mức độ chính xác về sự phân biệt.
- Cung cấp kiến thức và kỹ năng về xây dựng bảng dữ liệu có cấu trúc phục vụ cho hoạt động ước lượng, bao gồm: đo lường, các cấp độ đo lường, dữ liệu và biến số, cấu trúc bảng dữ liệu. Cần lưu ý, một khi bạn đọc đã tiếp cận phân tích dữ liệu, dù ở bất kỳ lĩnh vực nào, kiến thức vừa nêu là không thể thiếu được.
- Trình bày một khung phân tích kèm theo các kỹ năng về tiền xử lý dữ liệu (làm sạch dữ liệu và biến đổi dữ liệu) và mô tả dữ liệu. Đây là những hoạt động rất quan trọng trước khi thực hiện ước lượng mô hình. Các bộ dữ liệu và các ví dụ minh họa luôn chứa nhiều “vấn đề” (không phải là các bộ dữ liệu “sạch sẽ” và “gọn gàng”) cần giải quyết để giúp bạn đọc nâng cao kỹ năng xử lý dữ liệu trên thực tế. • Mô tả và giải thích chi tiết thuật toán PLS (Partial least squares) áp dụng cho mô hình SEM. Kèm theo đó là các ví dụ minh họa cụ thể cho từng bước tính toán. Việc hiểu rõ thuật toán, ngoài việc giúp bạn đọc hiểu rõ bản chất sự vận hành của mô hình, còn giúp bạn hiểu được các khía cạnh thiết lập thông số khi sử dụng phần mềm phân tích.
- Cung cấp kiến thức và kỹ năng mang tính hệ thống trong việc đánh giá mô hình đo lường và mô hình cấu trúc. Bên cạnh đó, giáo trình sẽ đưa ra các gợi ý giải quyết những vấn đề nảy sinh trong quá trình phân tích. Điều này hàm ý, chúng tôi hầu như không sử dụng những bộ dữ liệu “sạch sẽ” (thường đưa ra một kết quả “đẹp đẽ” chỉ sau một lần ước lượng). Chúng tôi luôn hướng tới “vấn đề” trong minh họa cũng như thực hành và đề xuất các hướng giải quyết để bạn đọc tham khảo.
- Cung cấp đa dạng bộ dữ liệu phục vụ cho minh họa, thực hành phân tích, và bài tập. Với phần hướng dẫn thực hành, chúng tôi mô tả từng bước sử dụng phần mềm SPSS 25 và SmartPLS 2.8.
MỤC LỤC GIÁO TRÌNH
MUA SÁCH TẠI
Bạn có thể tự đặt mua tại thư viện Đại học Mở hoặc nhờ nhóm mua hộ
5 đánh giá cho 【Giáo trình SmartPLS】Giáo trình phân tích dữ liệu: Áp dụng mô hình PLS-SEM