Bài viết Nghiên Cứu Khoa Học
02/03
2023
Thông thường, Mô hình nhân tố khẳng định CFA là tiền thân cho Mô hình cấu trúc tuyến tính SEM trong việc chỉ định các mối quan hệ cấu trúc (như hồi quy) của các biến tiềm ẩn, nghĩa là CFA được thực hiện trước và sau đó kết quả là đầu vào cho SEM.
01/03
2023
Đầu tiên, chúng ta sẽ so sánh phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) và phân tích nhân tố khẳng định CFA (Confirmatory Factor Analysis) để thấy được sự giống và khác nhau của hai loại phân tích này. Từ đó, có thể biết được cách sử dụng, khi nào nên sử dụng phân tích nhân tố khám EFA, khi nào nên sử dụng phân tích nhân tố khẳng định CFA.
01/03
2023
Trong thực tế, mối tương quan giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập có thể không theo đường thẳng mà theo đường cong, khi đó mô hình hồi quy phi tuyến sẽ phát huy mức độ hữu dụng.
28/02
2023
Phương pháp sai lệch bình phương cực tiểu OLS được vận dụng để giải quyết bài toán hồi quy với mong muốn cực tiểu sai lệch của phần dư.
01/03
2023
Mô hình hồi quy bội được sử dụng để biểu diễn mối quan hệ của một hiện tượng kinh tế - xã hội với các yếu tố cấu thành như công nghệ, vốn, lao động, chính sách…
28/02
2023
Mô hình hồi quy đơn là mô hình hồi quy đơn giản nhất và dùng biểu diễn sự phụ thuộc của biến phụ thuộc đối với biến độc lập duy nhất.
28/02
2023
Phân tích phương sai ANOVA được sử dụng để phân tích sự khác biệt giữa các đặc điểm của biến phân loại định tính đối với biến định lượng với qua trị trung bình.
28/02
2023
Phân tích tương quan giữa các biến định danh (norminal) hoặc giữa các biến thứ tự (ordinary) qua hệ số tương quan hạng Spearman.
28/02
2023
Phân tích nhân tố là phương pháp thống kê được sử dụng để phân tích mối quan hệ tương quan giữa một số lượng lớn biến và để giải thích k biến ban đầu trong giới hạn m biến ít hơn. Điều này liên quan đến việc tìm cách cô đọng thông tin của k biến ban đầu thành một bộ m biến tiềm ẩn (hay là nhân tố), số nhân tố m phải nhỏ hơn số biến k (m < k) trong khi vẫn giữ lại cực đại lượng thông tin từ k biến ban đầu.