DỮ LIỆU MẪU AMOS

Ý tưởng dữ liệu này được xây dựng từ bài báo của Amoroso và Lim (2017) - "Tác động của công nghệ blockchain đến hành vi mua nông sản xanh trực tuyến". Xem toàn văn bài báo tại đây.

Amoroso, D., và Lim, R. (2017). The mediating effects of habit on continuance intention. International Journal of Information Management, 37(6), 693–702. 

♥ 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: Data23060601 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: Data23060601

Giá: 790,000 đồng

♥ Mô Tả Dữ Liệu

• Mô hình CB SEM chạy AMOS

(Nguồn: Amoroso và Lim (2017))

• Cỡ mẫu: 528

• Mô tả: Mô hình có 4 nhân tố được đo lường bởi 17 biến quan sát. Chi tiết xem mô hình và thang đo.

(Nguồn: Amoroso và Lim (2017))

• Mô hình chạy CB SEM bằng AMOS: cho kết quả tốt. Tất cả các giả thuyết đều được ủng hộ. Kết quả này tương đối tương đồng với kết quả của Amoroso và Lim (2017).

• Phần nhân khẩu học: Riêng dữ liệu này không có phần thống kê các biến định tính thuộc thông tin khách hàng, do bài báo gốc không thể hiện. Tuy nhiên, Dịch vụ số liệu Lê Minh sẽ hỗ trợ khởi tạo dữ liệu này nếu anh chị có nhu cầu sau khi mua dữ liệu.

♥ Kết quả phân tích

♥ 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 → cỡ mẫu thay đổi từ 450 đến 528.