![R2 và R2 hiệu chỉnh, ý nghĩa và sự khác biệt](https://amosleminh.com/upload/2024/08/20/thumb_500x300-20240820140953.jpg)
R2 và R2 hiệu chỉnh, ý nghĩa và sự khác biệt
Tìm hiểu về R2 và R2 hiệu chỉnh trong phân tích hồi qui.
![Hướng Dẫn Lựa Chọn Mô Hình Cho Phân Tích Thông Qua Các Chỉ Số Hiệu Quả Mô Hình AIC Và BIC](https://amosleminh.com/upload/2024/07/23/thumb_LUA CHON MODEL-20240723094430.jpg)
Hướng Dẫn Lựa Chọn Mô Hình Cho Phân Tích Thông Qua Các Chỉ Số Hiệu Quả Mô Hình AIC Và BIC
Lựa chọn mô hình là quá trình đánh giá và so sánh các mô hình thống kê khác nhau để chọn ra mô hình phù hợp nhất. Mục tiêu của việc lựa chọn mô hình là tìm ra mô hình có khả năng dự đoán tốt nhất và giải thích dữ liệu một cách hợp lý nhất mà không bị overfitting hoặc underfitting.
![Hướng dẫn cài đặt IBM SPSS 29 và AMOS 29 bản quyền](https://amosleminh.com/upload/2024/01/12/thumb_500x300-20240112084112.jpg)
Hướng dẫn cài đặt IBM SPSS 29 và AMOS 29 bản quyền
Hướng dẫn cài đặt phần mềm bản quyền SPSS 29 và AMOS 29 mua key từ nhà sản suất IBM
![Ý nghĩa các hệ số R², f², Q², q² trong mô hình PLS SEM](https://amosleminh.com/upload/2023/08/23/thumb_500x300-20230823040758.jpg)
Ý nghĩa các hệ số R², f², Q², q² trong mô hình PLS SEM
Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào ý nghĩa và tầm quan trọng của các hệ số này trong việc đánh giá hiệu suất và chất lượng của mô hình PLS SEM. R² thể hiện mức độ giải thích của biến phụ thuộc bởi biến độc lập, trong khi f² đo lường tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
![Phân tích cấu trúc đa nhóm PLS-MGA với thủ tục MICOM](https://amosleminh.com/upload/2023/08/19/thumb_500x300-20230819103039.jpg)
Phân tích cấu trúc đa nhóm PLS-MGA với thủ tục MICOM
Henseler và cộng sự (2016) đã phát triển thủ tục bất biến đo lường của mô hình hỗn hợp (MICOM – Measurement invariance of composite models).
![Phân tích bộ tứ khẳng định trong PLS SEM (CTA)](https://amosleminh.com/upload/2023/08/14/thumb_500x300-20230814161328.jpg)
Phân tích bộ tứ khẳng định trong PLS SEM (CTA)
Hướng dẫn Phân tích bộ tứ khẳng định trong PLS SEM (CTA - Confirmatory tetrad analyses)
![Tầm quan trọng của cỡ mẫu trong PLS-SEM và CB-SEM: Sự khác biệt và ứng dụng thực tế](https://amosleminh.com/upload/2023/08/12/thumb_500x300-20230812095256.jpg)
Tầm quan trọng của cỡ mẫu trong PLS-SEM và CB-SEM: Sự khác biệt và ứng dụng thực tế
Cỡ mẫu trong phân tích PLS-SEM và CB-SEM đang trở thành một chủ đề quan trọng. Trong PLS-SEM, cỡ mẫu tối thiểu thường thấp hơn do tính linh hoạt trong mô hình dự đoán. Trong khi đó, CB-SEM đòi hỏi một cỡ mẫu lớn hơn để kiểm định mối quan hệ giữa các biến cụ thể. Nguyên tắc cơ bản cho cỡ mẫu cũng đã được đề xuất. Tuy nhiên, việc quyết định cỡ mẫu vẫn phụ thuộc vào mức độ phức tạp của mô hình và mục tiêu nghiên cứu. Xem xét kỹ lưỡng về cỡ
![Hướng Dẫn Phân Tích Biến Điều Tiết Trong Mô Hình Bậc Cao (Phần 2 - Nâng cao)](https://amosleminh.com/upload/2023/08/08/thumb_500x300-20230808154428.jpg)
Hướng Dẫn Phân Tích Biến Điều Tiết Trong Mô Hình Bậc Cao (Phần 2 - Nâng cao)
Hướng Dẫn Phân Tích Biến Điều Tiết Trong Mô Hình Bậc Cao (Phần 2 - Nâng cao)
![Hướng dẫn phân tích T-test và One-way Anova (Phần nâng cao)](https://amosleminh.com/upload/2023/08/08/thumb_500x300-20230808155634.jpg)
Hướng dẫn phân tích T-test và One-way Anova (Phần nâng cao)
T-Test và One-Way ANOVA là hai phương pháp thống kê phổ biến được sử dụng để kiểm tra sự khác biệt giữa các nhóm dữ liệu.
![Hướng dẫn phân tích T-test và One-way Anova (Phần cơ bản)](https://amosleminh.com/upload/2023/08/06/thumb_500x300-20230806093813.jpg)
Hướng dẫn phân tích T-test và One-way Anova (Phần cơ bản)
T-Test và One-Way ANOVA là hai phương pháp thống kê phổ biến được sử dụng để kiểm tra sự khác biệt giữa các nhóm dữ liệu.
![Phân tích biến trung gian trong mô hình CB SEM (Phần 2 - Nâng cao)](https://amosleminh.com/upload/2023/07/20/thumb_500x300-20230720134328.jpg)
Phân tích biến trung gian trong mô hình CB SEM (Phần 2 - Nâng cao)
Ở phần 2 này, chúng ta sẽ không đề cập tới cách kiểm định các ước lượng hồi qui trong SEM, mà sẽ bàn sâu hơn về biến trung gian trong CB SEM. Đối với biến trung gian trong PLS SEM, chúng tôi sẽ có một bài phân tích giới thiệu riêng.
![Giới thiệu về Mô hình đo lường chất lượng dịch vụ SERVQUAL và SERVPERF](https://amosleminh.com/upload/2023/07/14/thumb_500x300-20230714135900.jpg)
Giới thiệu về Mô hình đo lường chất lượng dịch vụ SERVQUAL và SERVPERF
Mô hình đo lường chất lượng dịch vụ SERVQUAL là một công cụ đánh giá phổ biến được phát triển bởi Valarie A. Zeithaml, A. Parasuraman và Leonard L. Berry. SERVQUAL tập trung vào đo lường sự chênh lệch giữa kỳ vọng của khách hàng và đánh giá thực tế của họ về chất lượng dịch vụ.