So sánh biến tiềm ẩn và biến quan sát

Trong SEM có hai loại biến chính là biến là biến tiềm ẩn và biến quan sát. Biến tiềm ẩn constructs (tức là, các biến không được đo trực tiếp) được trình bày trong các mô hình đường dẫn dưới dạng vòng tròn hoặc hình bầu dục. Ví dụ biến Y3 trong hình dưới

Lịch sử hình thành của SEM Structural Equation Modeling

Phân tích thống kê là một công cụ thiết yếu cho các nhà nghiên cứu khoa học xã hội trong hơn một thế kỷ. Các ứng dụng của phương pháp thống kê đã mở rộng đáng kể với sự ra đời của phần cứng và phần mềm máy tính, đặc biệt trong những năm

Cách copy hình SEM, hình CFA rõ đẹp để dán vào bài luận văn

Sau khi thực hiện chạy xong phân tích trong phần mềm AMOS, ta cần phải copy các hình ảnh ra word để dán vào bài luận văn và phân tích. Có hai cách để làm việc copy hình trong AMOS Ví dụ muốn copy hình sau: Cách 1: Chụp ảnh màn hình bằng nút

Chọn SPSS hay AMOS để làm luận văn?

Khi dự định làm luận văn, sẽ có câu hỏi đặt ra là bài của mình sẽ sử dụng SPSS để thực hiện hồi quy đa biến, hay dùng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM trong AMOS để xử lý, bài viết này sẽ cho bạn rõ hơn về việc chọn SPSS hay

Mô hình hồi quy đa biến

Đặc điểm các ước lượng OLS

Hệ số R bình phương và R bình phương hiệu chỉnh

Kiểm định giả thuyết

Thực hành Eviews – Hồi quy đa biến

B1 : tạo các biến Y; X1; X2 : nhập lệnh ” genr x1 = na” , ” genr x2 = na”, ” genr Y =na “ B2 : nhập dữ liệu cho các biến Y; X1; X2 B3: lấy Logarit để làm trơn dữ liệu. B4 : Thực hiện hồi quy bội : nhập lệnh ”

Diễn giải các hệ số hồi quy

Các dạng hàm mô tả

Sự tác động qua lại giữa các biến độc lập

Bản chất của biến giả

Bây giờ ta sẽ chạy mô hình trên trong Eviews. Cách làm như sau Bước 1: Tạo một Workfile mới, đây là dữ liệu dạng bảng nên ta chọn Workfile structure type là Unstructured/Undated, số quan sát là 7 Bước 2: Nhập dữ liệu bảng trên vào (xem lại cách làm tại đây). Tạo hai biến là biến gianha chứa dữ

Mô hình hồi quy với biến giải thích là biến giả

Tương tác giữa các biến

Biến trễ

Ví dụ 1: Xét mô hình . Chạy mô hình hồi quy trên trong Eviews Trên thanh công cụ chọn Quick > Estimate Equation. Sau đó nhập giakhi c giadau giadau(-1) giadau(-2)   Bấm Ok ta nhận kết quả như sau Phương trình hồi quy:  Ta thấy p-value của hệ số =0.1951 > 5% nên ta chấp nhận giả

Sơ lược về mô hình ra quyết định nghiên cứu thị trường

Mô hình nhị nguyên

Ví dụ: Đối với dữ liệu binary. Ta sẽ thực hiện hồi quy trong đó biến độc lập là GPA và GRE, biến phục thuộc là ADMIT theo mô hình logit và probit trong Eviews như sau Bước 1: Trên thanh công cụ, ta chọn Quick > Estimate Equation và điền vào khung các biến trong

Mô hình ordered choice

Khái niệm về đa cộng tuyến

Trong các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển (CLRM), có giả thiết: Các biến độc lập không có mối quan hệ tuyến tính chính xác. Nếu giả thiết này vi phạm, sẽ có hiện tượng đa cộng tuyến, đó là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình