Tất nhiên rồi. Khi bạn đầu tư vào một lĩnh vực mới thì phải dành nhiều thời gian để tìm hiểu. Trong tự chạy SPSS thì cần nắm đầy đủ các bước chạy SPSS, phân tích kết quả SPSS và quan trọng hơn cả là phải biết cách xử lý dữ liệu SPSS.

Thời gian tìm hiểu và chạy được thì tùy vào sự đầu tư và sự phức tạp trong mô hình của bạn, khoảng 1 vài tuần hoặc hơn.

Theo nhiều năm làm việc với khách hàng, mosl.vn đã gặp trường hợp lý tưởng nhất là bạn làm theo hướng dẫn của mosl.vn và tự chạy được. Nhưng, bạn vẫn muốn dùng dịch vụ xử lý dữ liệu SPSS vì rơi vào một trong các tình huống sau:

• Khó khăn trong xây dựng thang đo, bảng khảo sát (do có quá nhiều quan sát, …) dù biết chạy.
• Bộ số liệu: Không đạt yêu cầu về số lượng mẫu, không có bộ số liệu để chạy, bộ số liệu thu về bị lỗi nặng.
• Xử lý số liệu thu thập được: Số liệu thiếu, số liệu rác, … mà bạn không biết cách xử lý.
• Chạy phần mềm: Chưa sử dụng thành thạo các phần mềm nghiên cứu để chạy đầy đủ các kiểm định theo mong muốn.
• Các kiểm định: Chạy ra các kiểm định có kết quả không có ý nghĩa
• Chưa nắm rõ cách chạy SPSS Amos SmartPLS và không có thời gian để nghiên cứu lại.

Nguyên nhân quan trọng nhất là bạn quá bận rộn để dành thời gian tìm hiểu và nghiên cứu lại những kiến thức chạy phần mềm, xử lý dữ liệu, phân tích kết quả nghiên cứu.

• Hệ số Cronbach’s Alpha: Đánh giá độ tin cậy nội tại của thang đo.
• Phân tích tương quan mục tổng: Loại bỏ các biến không phù hợp để cải thiện độ tin cậy của thang đo.

• Phân tích nhân tố khám phá (EFA):
  • Đánh giá mức độ hội tụ và phân tách của các biến quan sát.
  • Các tiêu chí như hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin), kiểm định Bartlett, phương sai trích (Explained Variance).
• Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) (nếu khách hàng kết hợp AMOS): Đảm bảo độ phù hợp của mô hình đo lường.

• Kiểm định T-Test:
  • T-Test độc lập: So sánh hai nhóm độc lập.
  • T-Test cặp: So sánh trước và sau trong cùng một nhóm.
• Phân tích phương sai (ANOVA):
  • So sánh trung bình giữa nhiều nhóm.
  • Kiểm định POST-HOC: Đánh giá sự khác biệt cụ thể giữa từng cặp nhóm.
• Kiểm định Chi-Square:
  • Kiểm tra sự khác biệt giữa các biến định tính.

• Hồi quy tuyến tính đơn: Đánh giá mối quan hệ giữa một biến độc lập và một biến phụ thuộc.
• Hồi quy tuyến tính bội: Xác định tác động của nhiều biến độc lập lên biến phụ thuộc.
• Hồi quy logistic: Xử lý biến phụ thuộc dạng nhị phân (Binary).

• Tương quan Pearson: Đánh giá mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng.
• Tương quan Spearman: Phù hợp với dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.

• Kiểm định Kolmogorov-Smirnov và Shapiro-Wilk: Kiểm tra dữ liệu có tuân theo phân phối chuẩn hay không.
• Kiểm định Levene: Kiểm tra tính đồng nhất phương sai

• Phân tích chuỗi thời gian (Time Series Analysis): Dự đoán xu hướng tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử.
• Phân tích hồi quy với biến giả (Dummy Variables): Hỗ trợ phân tích mô hình có biến định tính.

• Kiểm định R^2 và Adjusted R^2: Đo lường mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.
• Kiểm định Durbin-Watson: Xác định hiện tượng tự tương quan.
• Kiểm định đa cộng tuyến: Sử dụng VIF (Variance Inflation Factor) và Tolerance.

• Phân cụm K-Means: Phân loại dữ liệu vào các nhóm khác nhau.
• Phân cụm hệ thống: Tạo cấu trúc phân nhóm dựa trên khoảng cách hoặc tương đồng.

• Phân tích trung gian và tương tác (Mediation & Moderation):
  • Hỗ trợ xác định vai trò của biến trung gian và điều tiết.
  • Kết hợp Bootstrap để tăng độ tin cậy.