DỮ LIỆU MẪU SmartPLS

 

Ý tưởng dữ liệu này được xây dựng từ bài báo của Rumanti và cộng sự (2021) - “Sản xuất sạch hơn thông qua đổi mới mở tại các doanh nghiệp vải batik vừa và nhỏ (SME) ở Indonesia.” Xem toàn văn bài báo tại đây.

Rumanti, A. A., Sunaryo, I., Wiratmadja, I. I., & Irianto, D. (2021). Cleaner production through open innovation in Indonesian batik small and medium enterprises (SME). The TQM Journal, 33(6), 1347–1372.

Vải batik ở Indonesia rất nổi tiếng. Anh chị có thể tham khảo thêm tại đây.

Batik là một tấm vải truyền thống được tạo ra bằng kỹ thuật nhuộm sáp và in các hoa văn bằng phương pháp thủ công truyền thống. Nghệ thuật Batik đã xuất hiện từ hơn 2500 năm trước ở Viễn Đông, Trung Đông, Trung Á, Ấn Độ, Indonesia, Malaysia… Dù không phải là nơi sản sinh ra Batik nhưng Indonesia được coi là quốc gia của Batik, nơi mà nghệ thuật Batik đạt đến đỉnh cao. Vải Batik được coi là một sản phẩm thương hiệu quốc gia Indonesia trên thế giới.

(Nguồn: Wikipedia)

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: Data23060701 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: Data23060701

Giá: 679,000 đồng

Mô Tả Dữ Liệu

• Mô hình bậc cao PLS SEM chạy SmartPLS

(Nguồn: Rumanti và cộng sự (2021))

• Cỡ mẫu: 182

• Mô tả: Mô hình có 8 biến tiềm ẩn bậc một và 2 biến tiềm ẩn bậc cao. Chi tiết thang đo bài báo gốc không thể hiện, nên anh chị tham khảo dữ liệu này cần nghiên cứu thêm về bộ thang đo. Trong bộ dữ liệu này, chúng tôi sẽ rút ngắn các indicator mà bài báo gốc đã reject.


• Mô hình chạy PLS SEM bằng SmartPLS 4: Cho kết quả tốt. Các giả thuyết H1, H2 và H3 đều được ủng hộ, giả thuyết H4 không được ủng hộ. Kết quả này khớp với kết quả của bài báo gốc. Các giả thuyết nghiên cứu của bài báo gốc như sau:

   ♪ H1. Open innovation positively influences cleaner production

   ♪ H2. Open innovation climate positively influences open innovation

   ♪ H3. Environmental dynamism moderates the positive influence of open innovation climate toward open innovation

   ♪ H4. Environmental competitiveness moderates the positive influence of open innovation climate toward open innovation

• Phần thống kê thông tin: Ở đây dựa theo bài báo gốc, phần thông tin được trình bày đặc thù cho các doanh nghiệp vải batik tại Indonesia. Do vậy, chúng tôi không tạo dữ liệu cho phần này. Tuy nhiên, nếu anh chị cần, sau khi mua dữ liệu, chúng tôi sẽ hỗ trợ khởi tạo dữ liệu theo ý các anh chị cho phù hợp với bối cảnh nghiên cứu.

 Kết quả phân tích Dữ Liệu bằng SmartPLS 4

• Kiểm định mô hình ở giai đoạn 1 - kiểm định các biến tiềm ẩn bậc 1



Giai đoạn 1 chúng ta đánh giá mô hình đo lường cho các biến tiềm ẩn bậc 1. Các tiêu chí kiểm định gồm: độ tin cậy, tính phân biệt, tính hội tụ.
Kết quả kiểm định cho thấy mô hình đo lường các biến tiềm ẩn bậc một đảm bảo độ tin cậy, tính phân biệt và tính hội tụ.



Giai đoạn 2 chúng ta đánh giá mô hình đo lường chính thức. Các bước kiểm định làm tương tự như một mô hình thông thường bậc một.






 CHÚNG TÔI HI VỌNG ANH CHỊ HÀI LÒNG 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 5 dòng.



0971202308