DỮ LIỆU MẪU SmartPLS

Ý tưởng dữ liệu này được xây dựng từ bài báo của Wang và cộng sự (2023) - "Trí tuệ nhân tạo thay đổi cách chúng ta làm việc: Cái nhìn cận cảnh về đổi mới với chatbot". Xem toàn văn bài báo tại đây.

Wang, X., Lin, X., & Shao, B. (2023). Artificial intelligence changes the way we work: A close look at innovating with chatbots. Journal of the Association for Information Science and Technology, 74(3), 339–353.

♥ Thanh toán và một số lưu ý với Bộ dữ liệu mẫu

Bộ dữ liệu mẫu tương thích với mô hình được trình bày ở đây. Bộ dữ liệu là cố định và không có lựa chọn tùy chỉnh theo yêu cầu khách hàng. Nếu bạn có yêu cầu nào khác vui lòng sử dụng dịch vụ Xử lý dữ liệu của chúng tôi tại đây.

Lưu ý rằng, bộ dữ liệu này không phải là duy nhất, nên có thể nhiều người đã từng mua bộ dữ liệu đó. Tuy nhiên, hiện tại bộ dữ liệu này vẫn chưa có người sử dụng.

Phương thức thanh toán: thanh toán trước nhận dữ liệu sau.

Điều khoản thanh toán: Anh chị mua dữ liệu vui lòng chuyển khoản tới tài khoản:

Chủ tài khoản: NGUYEN THANH TIEN

TK ACB 4707776 (PGD THANH DA)

Nội dung chuyển khoản: Mã dữ liệu + khoảng trắng + email của bạn (chỉ lấy phần trước @)

Ví dụ email của bạn là hathu2212@gmail.com thì nội dung chuyển khoản như sau: Data23060401 hathu2212

Sau khi chuyển khoản, bạn vui lòng gửi email kèm chứng từ thanh toán xác nhận đã chuyển khoản thành công về địa chỉ email phantichamos@gmail.com hoặc gửi tin nhắn trực tiếp tới zalo số 0971.202.308. Chúng tôi sẽ gửi file dữ liệu cho bạn trong vòng 30 phút sau khi nhận được thông tin chuyển khoản. File dữ liệu gồm có file data được mã hóa sẵn trong spss và các file mô hình liên quan nếu có. Trong file gửi bạn, chúng tôi có kèm theo bài báo được lấy ý tưởng để khởi tạo data mẫu (nếu có).

♥ Thông Tin Dữ Liệu

Mã dữ liệu: Data23060401

Giá: 1,390,000 đồng

♥ Mô Tả Dữ Liệu

• Mô hình PLS SEM

(Nguồn: Wang và cộng sự (2023))

• Cỡ mẫu: 211

• Mô tả: Mô hình bậc cao, thang đo nghiên cứu được trích dẫn giống với Wang và cộng sự (2023).

(Nguồn: Wang và cộng sự (2023))

• Mô hình chạy PLS SEM bằng SmartPLS: cho kết quả tốt. Kết quả tương đồng với nghiên cứu của Wang và cộng sự (2023).

• Phần nhân khẩu học: Giới tính, tuổi, trình độ học vấn và Qui mô công ty. Kết quả thống kê tương đồng với Wang và cộng sự (2023).

♥ Kết quả phân tích PLS SEM sử dụng SmartPLS 4

♪ Chúng tôi chỉ trình bày các kết quả chính trong mô hình phân tích, còn chi tiết, sau khi anh chị mua dữ liệu về rồi tự chạy để lấy kết quả chi tiết.

♪ Đánh giá mô hình đo lường cho biến tiềm ẩn bậc một.

♪ Đánh giá mô hình đo lường giai đoạn 2

Vì đây là dạng mô hình cấu trúc bậc cao, nên cách chạy phân tích cũng phức tạp, anh chị tham khảo thêm cách phân tích tại link này nhé Click here.

♥ CHÚNG TÔI HI VỌNG ANH CHỊ ƯNG Ý KHI SỬ DỤNG BỘ DỮ LIỆU NÀY ♥

Mẹo nhỏ: Anh chị nên thay đổi cỡ mẫu để có bộ dữ liệu không trùng lặp với người mua trước, bằng cách xóa bớt số dòng dữ liệu trong file data, khuyến cáo nên xóa trong phạm vi 10 dòng trở lại → cỡ mẫu thay đổi từ 200 đến 211.