Nhận xử lý, phân tích số liệu SPSS


dich-vu-xu-ly-spss


Chào các bạn!

Bạn gặp khó khăn khi phân tích SPSS như bộ số liệu xấu, Cronbach Alpha (Về sau mình gọi tắt là CA)/ EFA / Tương quan/ Hồi quy không đạt kiểm định, biến quan sát bị loại bỏ quá nhiều, ma trận xoay các biến quan sát sắp xếp lộn xộn, khi hồi quy thì các nhân tố độc lập bị loại bỏ gần hết.....????

Bạn không có thời gian, deadline lại tới sát nút, bạn cần  hỗ trợ xử lý dữ liệu SPSS với mức giá thực sự tốt? 

=> Mình nhận xử lý số liệu SPSS theo yêu cầu. Nếu bạn trong tình trạng gặp những khó khăn như trên, bạn có thể liên hệ mình để tối ưu thời gian và hiệu quả bài làm nhé.


A. CÁC GÓI XỬ LÝ




CÁC GÓI DƯỚI ĐÂY MÌNH XỬ LÝ DỮ LIỆU THÔ, NHẬN XÉT CÁC THÔNG SỐ KẾT QUẢ CƠ BẢN,
KHÔNG BAO GỒM CHẠY THỐNG KÊ MÔ TẢ


Gói 1: Xử lý dữ liệu SPSS: Cronbach Alpha, EFA


Lỗi số liệu:
  • Hệ số Cronbach Alpha nhỏ hơn 0.6, tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3, các biến quan sát bị loại không theo ý muốn.
  • EFA không thỏa các yêu cầu kiểm định, ma trận xoay lung tung, nhân tố bị loại/gộp không theo ý muốn.

Phí xử lý dữ liệu SPSS cơ bản cho gói: 600.000 VNĐ. Phí chính thức mình sẽ thông báo khi nhận được yêu cầu từ các bạn.






Gói 2: Xử lý dữ liệu SPSS: Cronbach Alpha, EFA, Tương quan Pearson, Hồi quy tuyến tính bội



Lỗi số liệu:
  • Hệ số Cronbach Alpha nhỏ hơn 0.6, tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3, các biến quan sát bị loại không theo ý muốn.
  • EFA không thỏa các yêu cầu kiểm định, ma trận xoay lung tung, nhân tố bị loại/gộp không theo ý muốn.
  • Xảy ra đa cộng tuyến
  • Trong tương quan và hồi quy, các nhân tố bị loại không theo ý muốn.
  • Giá trị R rất thấp.

Phí xử lý dữ liệu SPSS cơ bản cho gói: 900.000 VNĐ. Phí chính thức mình sẽ thông báo khi nhận được yêu cầu từ các bạn.





Gói 3: Xử lý dữ liệu SPSS: Cronbach Alpha, EFA, Tương quan Pearson, Hồi quy tuyến tính bội, T-Test, ANOVA


Lỗi số liệu:
  • Hệ số Cronbach Alpha nhỏ hơn 0.6, tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3, các biến quan sát bị loại không theo ý muốn.
  • EFA không thỏa các yêu cầu kiểm định, ma trận xoay lung tung, nhân tố bị loại/gộp không theo ý muốn.
  • Xảy ra đa cộng tuyến
  • Trong tương quan và hồi quy, các nhân tố bị loại không theo ý muốn.
  • Giá trị R rất thấp.
  • Kiểm định sự khác biệt biến phụ thuộc theo các đặc điểm cá nhân như tuổi, giới tính, nghề nghiệp, học vấn ... không theo ý muốn.

Phí xử lý dữ liệu SPSS cơ bản cho gói: 1.500.000 VNĐ (mình sẽ báo chính thức tùy vào số lượng và độ khó biến đặc điểm cá nhân). Phí chính thức mình sẽ thông báo khi nhận được yêu cầu từ các bạn. Gói này các bạn lưu ý ở mục cách thức làm việc bên dưới để có thể gởi yêu cầu chính xác.





Gói 4: Xử lý dữ liệu SPSS: Tương quan Pearson, Hồi quy tuyến tính bội


Lỗi số liệu:
  • Trong tương quan và hồi quy, các nhân tố bị loại không theo ý muốn.
  • Giá trị R rất thấp.
  • Lưu ý: Đa cộng tuyến sẽ không nằm trong gói này, bởi vì đa cộng tuyến gây ra bởi các biến độc lập nên nếu bị tình trạng này, các bạn nên sử dụng gói số 2.

Phí xử lý dữ liệu SPSS cơ bản cho gói: 300.000 VNĐ. Phí chính thức mình sẽ thông báo khi nhận được yêu cầu từ các bạn.


B. THỜI GIAN XỬ LÝ SỐ LIỆU

Thời gian xử lý và giao kết quả sơ bộ cho các bạn trung bình là 2-3 ngày. Thời gian chi tiết mình sẽ báo cho các bạn qua email dựa theo yêu cầu của các bạn.


C. CÁCH THỨC LÀM VIỆC

1/ Các bạn gặp khó khăn khi phân tích dữ liệu và muốn sử dụng các gói hỗ trợ của mình, các bạn vui lòng gởi email tới hòm thư phamlocblog@gmail.com với các thông tin:

  • TIÊU ĐỀ MAIL: DV SPSS - GÓI DV BẠN MUỐN SỬ DỤNG
  • Chắc chắn giúp mình đề tài của các bạn không chạy SEM và CFA (trên AMOS) về sau. Bởi vì dạng nghiên cứu có chạy SEM và CFA liên quan đến phần EFA, nhưng cơ chế xoay, phương pháp xoay khác với dạng đề tài thông thường. Dạng này mình không xử lý được.
  • Mô hình nghiên cứu
  • Bảng câu hỏi
  • Tên biến được mã hóa trong file Excel hoặc file SPSS
  • File dữ liệu của các bạn đã mã hóa bằng Excel hoặc SPSS. Với GÓI 2, GÓI 3 nếu không có dữ liệu, các bạn cứ nói mẫu mình muốn là bao nhiêu, mình sẽ cung cấp dữ liệu cho các bạn. Gói số 3 mình cung cấp full dữ liệu, gói số 2 mình không cung câp cấp dữ liệu các biến đặc điểm cá nhân.
  • Biến nào là biến độc lập, biến nào là biến phụ thuộc
  • Yêu cầu của các bạn theo form ở mục 2

2/ Để giúp mình có thể nắm nhanh được yêu cầu, các bạn gởi giúp mình theo form phía dưới:

Lưu ý:

- Các bạn cố gắng đọc bài và gởi yêu cầu hoàn chỉnh giúp mình, bởi vì việc xử lý dữ liệu mất khá nhiều thời gian và theo một quy trình logic. Dữ liệu đã xử lý hoàn chỉnh nhưng có sự thay đổi, bổ sung yêu cầu một bước có thể sẽ làm ảnh hưởng cả chuỗi và mình phải quay lại làm từ đầu. Như vậy mình sẽ mất khá nhiều thời gian để xử lý cùng 1 thao tác, đồng thời làm trễ nải thời gian làm bài của các bạn.

- Hiện tại mình chưa hỗ trợ xử lý đề tài chạy SEM, CFA. Bởi vì dạng đề tài này có cơ chế xoay EFA khác với đề tài thông thường. Cùng với đó, dạng đề tài này khi xoay EFA sẽ cho biến độc lập và phụ thuộc vào chạy chung, dạng này mình chưa thể xử lý được, mình chỉ hỗ trợ chạy EFA biến độc lập riêng, biến phụ thuộc riêng.

  • Cronbach Alpha: từ 0.6-0.89, có thể loại 2-4 biến quan sát là A1, B1, C2, D4...
  • EFA với KMO > 0.5, Sig Barlett nhỏ hơn 0.05, phương sai trích lớn hơn 50%, ma trận xoay đúng trật tự các nhân tố ban đầu, có thể loại 1-2 biến quan sát là A1, B3, E2, G1...
  • (Sau bước EFA sẽ tạo các nhân tố đại diện, các nhân tố này sẽ được sử dụng cho chạy tương quan Pearson và Hồi quy)
  • Tương quan không loại nhân tố hoặc loại 1 nhân tố là A, B, C...
  • Hồi quy thỏa mãn R bình phương hiệu chỉnh từ 0.5 - 0.85, sig kiểm định F nhỏ hơn 0.05.
  • Hồi quy không loại biến hoặc loại 1 biến (không được loại nhân tố A, B, C...) Bước hồi quy, nhân tố A, B, C... sẽ tác động nghịch (dấu âm) và các nhân tố còn lại sẽ tác động thuận (dấu dương)
  • ANOVA và T-Test cớ sự khác biệt giữa biến phụ thuộc với các giá trị tuổi, giới tính, nghề nghiệp khác nhau... (Xem tiếp ở mục số 3 bên dưới nếu bạn sử dụng gói xử lý số 3)
  • Các yêu cầu thêm của bạn
  • Luận văn bạn đang tham khảo chính để áp dụng vào bài làm (nếu có)
  • SỐ ĐIỆN THOẠI

3/ Đối với Gói 3: Xử lý dữ liệu SPSS: Cronbach Alpha, EFA, Tương quan Pearson, Hồi quy tuyến tính bội, T-Test, ANOVA

Trong gói này, các bạn lưu ý gởi giúp mình yêu cầu về các biến đặc điểm cá nhân để chạy ANOVA, T-Test.

- Thứ nhất, bạn bắt buộc cung cấp cho mình cơ cấu biến cá nhân, hoặc là con số cụ thể hoặc là bạn ước lượng phần trăm giúp mình. Ví dụ một yêu cầu mẫu: Mẫu của mình là 150. Mình muốn nữ là 90, nam là 60. Mình muốn học vấn THPT là 30, cao đẳng là 20, đại học là 90 và trên đại học là 10.

- Thứ hai, những biến đặc điểm cá nhân nào bạn muốn có sự khác biệt biến phụ thuộc ở từng giá trị khác nhau. Ví dụ một yêu cầu mẫu: Mình có 3 biến đặc điểm cá nhân là giới tính, nghề nghiệp, học vấn và biến phụ thuộc là sự hài lòng. Mình muốn:

  • CÓ sự khác biệt về sự hài lòng giữa các mức học vấn khác nhau. Cụ thể, mức học vấn càng cao thì sự hài lòng của họ càng cao.
  • KHÔNG CÓ sự khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm giới tính, các nhóm nghề nghiệp khác nhau.

4/ Đối với Gói 4: Xử lý dữ liệu Tương quan Pearson và Hồi quy tuyến tính bội

  • Trong gói này, mình hoàn toàn không tác động đến dữ liệu các biến quan sát thuộc các nhân tố độc lập. Do vậy giá trị Cronbach Alpha và EFA trước đó các bạn đã thao tác sẽ không hề thay đổi. 
  • Mình chỉ nhận xử lý dữ liệu gói này khi các bạn đã hoàn chỉnh Cronbach Alpha và EFA.
  • Riêng với gói này, các bạn vui lòng cho mình biết những biến quan sát nào đã loại ở CA và EFA. Cùng với đó tạo các nhân tố đại diện theo hướng dẫn tại đây và chụp hình giúp mình hình ảnh ma trận xoay. Các bạn đừng gởi file output nha, chỉ gởi giúp mình ảnh ma trận xoay là được.


D. LƯU Ý QUAN TRỌNG

1/ Các bạn nên đọc kỹ bài viết ở đây để nắm rõ về Pearson do rất nhiều bạn thắc mắc ở phần này.

2/ Đối với các mô hình nghiên cứu có sử dụng thang đo Likert, hằng số trong phương trình hồi quy không có ý nghĩa giải thích số liệu. Do đó, hằng số này có thể âm hoặc dương, sig của hằng số có thể lớn hơn hoặc nhỏ hơn 0.05.

3/ Đối với các mô hình nghiên cứu dạng: Các yếu tố ABC ảnh hưởng đến D. Các bạn nên sử dụng phương trình hồi quy chuẩn hóa, nghĩa là các bạn sẽ viết phương trình hồi quy với hệ số Beta. Để hiểu rõ hơn tại sao nên viết phương trình hồi quy chuẩn hóa các bạn xem tại đây.


E. CÁCH THỨC THANH TOÁN PHÍ VÀ NHẬN DỮ LIỆU ĐÃ XỬ LÝ

1/ Số liệu sau khi mình đã xử lý hoàn chỉnh theo yêu cầu. Mình sẽ chạy kết quả và trình bày vào một file PDF hoặc chụp ảnh màn hình, sau đó sẽ gởi email tới các bạn.

2/ Các bạn nhận file kết quả sơ bộ, và đồng ý nhận file dữ liệu. Các bạn chuyển khoản thanh toán phí xử lý giúp mình qua 2 số tài khoản ngân hàng phía dưới. Sau đó, gởi hình ảnh chứng từ chuyển tiền vào hòm thư phamlocblog@gmail.com, mình xác nhận lại email và tài khoản ngân hàng sẽ tiến hành gởi file số liệu đã xử lý cho các bạn.

3/ Lưu ý: Ở mục nội dung chuyển tiền, các bạn ghi giúp mình "Email abc@zzz.com", trong đó abc@zzz.com là email các bạn đã gởi data cho mình (để mình xác nhận và gởi data chính xác vào email cho các bạn).

4/ Các tài khoản ngân hàng của mình.

TK Agribank: 1600205947487     Chi nhánh: CN SAI GON
TK Dong A Bank: 0108000367      Chi nhánh: CN GO VAP
TK Vietcombank: 0911000014988      Chi nhánh: CN GO VAP
Chủ TK: Phạm Lộc


F. CAM KẾT

BẢO MẬT THÔNG TIN

- Tất cả mọi thông tin cá nhân và dữ liệu nghiên cứu của các bạn đều được bảo mật tuyệt đối
- Mình cam kết không sử dụng thông tin cá nhân cho bất kỳ mục đích kinh doanh nào
- Mọi dữ liệu các bạn gởi cho mình sẽ tuyệt đối không bị rò rỉ
- Dữ liệu của các bạn là duy nhất, không giống với bất kỳ dữ liệu của ai khác

HỖ TRỢ SAU KHI GIAO DỮ LIỆU

Đối với các lỗi phát sinh do mình xử lý có sơ sót, mình sẽ sửa lỗi nhanh nhất để các bạn kịp làm bài. Ngoài các lỗi dữ liệu, các bạn có thắc mắc hay khó khăn trong quá trình làm bài có thể email cho mình. Mình sẽ trả lời trong thời gian sớm nhất với kiến thức có được.


G. LIÊN HỆ

- Email: phamlocblog@gmail.com
- Skype: locpham.iuh