Spss là viết tắt của từ gì

Với các bạn sinh viên, người làm việc theo thiên hướng nghiên cứu, việc sử dụng các phần mềm, công cụ hỗ trợ phân tích số liệu như SPSS là vô cùng quan trọng và cần thiết, giúp tối ưu tôi đa thời gian với kết quả chính xác nhất. Cùng tham khảo SPSS là gì và cách sử dụng spss chi tiết nhất cho người mới bắt đầu qua bài viết dưới đây.

• 1. Khái niệm spss là gì
• 2. Nội dung chính của spss
• 3. Cấu trúc, tổ chức dữ liệu
• 4. Chức năng của phần mềm SPSS
  • 4.1. Nhập và làm sạch dữ liệu
  • 4.2. Phân tích dữ liệu, tính toán các tham số thống kê và diễn giải kết quả
  • 4.3. Tóm tắt, tổng hợp dữ liệu và trình bày dưới các dạng biểu bảng, đồ thị, bản đồ
  • 5. Ứng dụng SPSS trong thực tế
• 6. Cách sử dụng spss cho người mới bắt đầu theo 6 tính năng
  • 6.1. Chế độ xem dữ liệu spss
  • 6.2. Chế độ xem biến SPSS
  • 6.3. Phân tích dữ liệu
  • 6.4. Cửa sổ đầu ra
  • 6.5. Báo cáo
  • 6.6. Cửa sổ trình soạn thảo cú pháp SPSS
• 7. Cách dùng spss với 2 lệnh thực thi chính
  • 7.1. Lệnh từ Menu
  • 7.2. Lệnh cú pháp
• 8. Các câu hỏi thường gặp về SPSS trong bảo vệ nghiên cứu và bảo vệ luận văn
  • Câu 1: Vì sao phải chú ý đến việc thiết kế thang đo và kiểm định thang đo?
  • Câu 2: Ý nghĩa của phân tích nhân tố là gì?
  • Câu 3: Hệ số tương quan biến tổng là gì?
  • Câu 4: Ý nghĩa của KMO là gì?
  • Câu 5: Khi nào cần xử lý đa biến, nếu không xử lý có được không?
  • Câu 6: Ý nghĩa của hệ số tải là gì?
  • Câu 7: Khi thu thập số liệu, thông tin bị mất đến mức độ nào thì nên bỏ phiếu đó đi?
  • Câu 8: Khi quan sát để tránh sai số thì những điểm thường phải lưu ý là gì? Làm thế nào để tránh sai số khi quan sát?
  • Câu 9: Hệ số Tolerance là gì?
  • Câu 10: Vì sao lấy Beta (hệ số hồi quy chuẩn hóa) để kết luận?
  • Câu 11: Hệ số VIF là gì?
  • Câu 12: Hệ số F trong hồi quy có ý nghĩa gì?
  • Câu 13: Hệ số Durbin-watson là gì?
  • Câu 14: Hiện tượng đa cộng tuyến là gì?
  • Câu 15: Phân tích Pearson để làm gì?
  • Câu 16: Vì sao dùng R bình hiệu chỉnh mà không dùng R bình phương
  • Câu 17: Ý nghĩa của R bình phương

Cùng tìm lời giải đáp cho câu hỏi SPSS là gì? Các chức năng liên quan, cấu trúc, chức năng và ứng dụng thực tế của phần mềm qua các thông tin chi tiết dưới đây:

1. Khái niệm spss là gì

• SPSS là gì? SPSS là một gói phần mềm được ứng dụng phổ biến trong phân tích thống kê, phân tích tương tác và phân tích lô.
• Ban đầu, phần mềm SPSS được sản xuất nhằm phục vụ trực tiếp cho việc nghiên cứu các vấn đề liên quan tới khoa học xã hội, nên tên đầy đủ của phần mềm SPSS là Statistical Package for the Social Sciences. 
• Sau này, để đáp ứng nhu cầu thiết yếu của thị trường, phần mềm được nâng cấp và được ứng dụng phổ biến hơn trong nhiều lĩnh vực khác như tiếp thị, y học,… Từ đó tên đầy đủ của phần mềm được đổi thành Statistical Product and Service Solutions.

Tham khảo thêm efa là gì? và cách nhập dữ liệu trong SPSS tại website: Luanvan24.com để hiểu rõ hơn về cách sử dụng SPSS nhanh chóng, hiệu quả.

2. Nội dung chính của spss

Nội dung của SPSS được đánh giá rất đa dạng với, cho phép người dùng thực hiện các công việc như:

• Thiết kế bảng biểu, sơ đồ thống kê
• Tính toán đặc trưng mẫu trong thống kê mô tả
• Phân tích các số liệu phức tạp theo nhóm
• Phân tích các tính năng chuyên sâu
• So sánh số liệu trên tiêu chuẩn tham số và phi tham số
• Phân tích phương sai theo dạng tuyến tính tổng quát
• Phân tích các quy hồi Logistic

SPSS rất mạnh cho các phân tích như kiểm định phi tham số (Chi-square, Phi, lamda….), thống kê mô tả, kiểm định sự tin cậy của thang đo bằng Cronbach Alpha, phân tích tương quan, hồi quy tuyến tính đơn và bội, kiểm định trung bình (T-test), kiểm định sự khác nhau giữa các biến phân loại (định danh) bằng phân tích phương sai (ANOVA), vẽ bản đồ nhận thức (dùng trong marketing) hay sử dụng biến giá (hồi quy với biến phân loại), hồi quy nhị thức (logistic), v.v…

3. Cấu trúc, tổ chức dữ liệu

SPSS tổ chức các file dưới dạng định dạng riêng (có thể trao đổi – nhập và xuất sang các định dạng khác) và gồm các cấu trúc file như sau:

• File dữ liệu: *.sav hoặc *.sys;

• File Syntax: *.sps;

• File kết quả: *.spv;

• File Script: *.wwd hoặc *.sbs.

Các định dạng dữ liệu khác mà SPSS có thể đọc:

• Bảng tính – Excel (*.xls, *.xlsx), Lotus (*.w*);

• Database – dbase (*.dbf);

• ASCII text (*.txt, *.dat);

• Complex database – Oracle, Access;

Các tập tin từ các phần mềm thống kê khác (Stata, SAS).

Hiện tại, Luận Văn 24 đang cung cấp dịch vụ viết assignment , viết luận văn cao học kinh tế giá rẻ hcm , làm tiểu luận thuê chuyên nghiệp nhất thị trường. Hãy liên hệ ngay với chúng tôi để được hỗ trợ từ A-Z.

Phần mềm SPSS có 3 chức năng chính gồm: 

• Nhập, làm sạch dữ liệu
• Phân tích dữ liệu, tính toán tham số thống kê và diễn giải kết quả
• Tóm tắt, tổng hợp dữ liệu và trình bày dưới các dạng biểu bảng, đồ thị, bản đồ

4.1. Nhập và làm sạch dữ liệu

• SPSS có thể hỗ trợ người dùng làm sạch các dữ liệu thô từ các nguồn: nghiên cứu khoa học, data khách hàng, nhật ký máy chủ các trang web.
• Phần mềm được thiết kế với khả năng mở được mọi định dạng tệp phổ biến như:

Bảng tính MS Excel hoặc OpenOffice

Tệp văn bản .txt, .csv

Cơ sở dữ liệu quan hệ

SAS và Satata 

4.2. Phân tích dữ liệu, tính toán các tham số thống kê và diễn giải kết quả

SPSS hỗ trợ người dùng các công việc phân tích số liệu từ đơn giản tới phức tạp như:

• Thống kê mô tả
• Chạy thống kê suy diễn
• Mô tả thống kê đơn biến
• Dự đoán xác định các nhóm

4.3. Tóm tắt, tổng hợp dữ liệu và trình bày dưới các dạng biểu bảng, đồ thị, bản đồ

• Thực hiện vẽ nhiều loại đồ thị khác nhau với chất lượng cao.
• Xử lý biến đổi và quản lý dữ liệu.

>>>Xem thêm bài viết có nội dung liên quan:

+ Hướng dẫn cách tạo bộ dữ liệu đẹp trong phân tích định lượng

5. Ứng dụng SPSS trong thực tế

Ngoài câu hỏi SPSS là gì? rất nhiều người thắc mắc ứng dụng chính của phần mềm trong thực tế là gì?

Trên thực tiễn, SPSS có ứng dụng vô cùng đa dạng trong lĩnh vực nghiên cứu, học thuật.

Cụ thể như một số ứng dụng phổ biến dưới đây:

• Ứng dụng SPSS trong nghiên cứu tâm lý học: tâm lý tội phạm, tâm lý học sinh-sinh viên…;
• Ứng dụng SPSS trong nghiên cứu xã hội học: ý kiến của người dân trong việc xây dựng lại khu chung cư, thống kê y tế…;
• Ứng dụng SPSS trong nghiên cứu thị trường: nghiên cứu và định hướng phát triển sản phẩm, mở rộng thị trường; sự hài lòng của khách hàng…;
• Ứng dụng SPSS nghiên cứu đa dạng sinh học, trong phát triển nông lâm nghiệp…
• Với SPSS, bạn có thể phân tích được thực trạng, tìm ra nhân tố ảnh hưởng, dự đoán được xu hướng xảy ra tiếp theo, giúp bạn đưa ra các quyết định một cách chính xác, giải quyết các vấn đề một cách nhanh chóng và cải thiện kết quả tốt hơn SPSS cùng với AMOS còn cho phép các nhà nghiên cứu sử dụng các kỹ thuật phân tích định lượng bậc cao như phân tích bằng phương trình cấu trúc (SEM) cho phép đo lường và kiểm định nhiều mô hình lý thuyết.
• Hiện nay phần mềm SPSS đang được sử dụng rộng rãi trong thống kê phân tích số liệu. Đặc biệt trong các trường đại học, việc sử dụng SPSS làm công cụ nghiên cứu đang hết sức phổ biến.
• SPSS là một bộ chương trình rất dễ sử dụng nên thu hút được nhiều người sử dụng.
• SPSS cung cấp một giao diện giữa người và máy cho phép sử dụng các Menu thả xuống để chọn các lệnh thực hiện. Khi thực hiện một phân tích chỉ đơn giản chọn thủ tục cần thiết và chọn các biến phân tích rồi bấm OK là có kết quả ngay trên màn hình để xem xét.

6. Cách sử dụng spss cho người mới bắt đầu theo 6 tính năng

Cách sử dụng SPSS được đánh giá là tương đối phức tạp với nhiều tính năng, lệnh đa dạng. Cùng tham khảo cách sử dụng phần mềm dễ dàng và hiệu quả nhất qua hướng dẫn sử dụng spss theo 6 tính năng dưới đây:

6.1. Chế độ xem dữ liệu spss

• Tham khảo ảnh minh họa dưới đây để hiểu hơn về chế độ xem dữ liệu trong spreadsheet- bảng tính dữ liệu SPSS.

• Theo ảnh chụp màn hình trên, ta thấy bảng tính được hiển thị với các giá trị dữ liệu được điền cụ thể, tương ứng với các ký hiệu, ID được quy định sẵn.

6.2. Chế độ xem biến SPSS

• Mỗi một file dữ liệu SPSS luôn có trang bảng tính thứ 2 gọi là variable view– chế độ xem biến SPSS.

• Trong trang bảng tính này, các ID, ký hiệu, quy ước, câu lệnh sẽ được trình bày cụ thể nhằm giúp SPSS phân tích, phân loại số liệu chính xác, hiệu quả. Đồng thời giúp người xem, đọc có thể hiểu được các ID, biến đặc biệt ở trang tính dữ liệu.

6.3. Phân tích dữ liệu 

• SPSS được thiết kế với khả năng mở được mọi loại file, dữ liệu và hiển thị chúng trong hai trang tính tại cửa sổ Data Editor. 

Ví dụ: Dữ liệu thu thập về mức thu nhập của người dân trong một thành phố có thay đổi trong năm 2010. Tính trung bình thu nhập người dân năm 2010.

• Để giải quyết yêu cầu trên, người dùng có thể tính thu nhập trung bình bằng cách điều hướng đến Descriptive Statistics 
• Sau đó, hộp thoại như hình minh họa dưới sẽ được mở ra và người dùng có thể chọn một hoặc nhiều biến và một hoặc một số thống kê muốn kiểm tra.

6.4. Cửa sổ đầu ra

• Sau khi người dùng nhấn OK, cửa sổ đầu ra trong SPSS sẽ hiện ra.
• Các biến được người dùng nhấp chọn sẽ được liệt kê trong bảng. 
• Cửa sổ Output Viewer có bố cục và cấu trúc khác với cửa sổ Data Editor 
• Tạo đầu ra dữ liệu trong SPSS không thay đổi dữ liệu ban đầu
• SPSS sử dụng các cửa sổ khác nhau cho dữ liệu và kết quả nghiên cứu dựa trên câu lệnh liên quan

6.5. Báo cáo 

File đầu ra của SPSS thường là bảng và biểu đồ.

• File từ SPSS dễ dàng chép dán vào các trình xử lý văn bản khác như: MS Word, OpenOffice hoặc GoogleDocs để báo cáo. 
• Các bảng thường được sao chép ở định dạng văn bản đa dạng thức, giữ nguyên kiểu dáng như phông chữ và đường viền. 

6.6. Cửa sổ trình soạn thảo cú pháp SPSS

• Bảng đầu ra được tạo bằng cách chạy Descriptive Statistics từ thanh menu.
• Người dùng cũng có thể chạy lệnh này bằng cách mở cửa sổ soạn thảo cú pháp.
• Người dùng có thể gõ và chạy mã SPSS với cách gọi khác là cú pháp SPSS. Ví dụ: Chạy cú pháp “ descriptives income_2010” sẽ có kết quả tương tự chạy lệnh Descriptive Statistics từ thành Menu.
• Điểm ưu việt của cửa sổ trình soạn thảo cú pháp so với chạy lệnh từ thanh Menu là nó có thể được lưu, sửa,chạy lại và chia sẻ giữa các dự án hoặc người dùng. Cú pháp của bạn làm cho SPSS của bạn hoạt động có thể nhân rộng và dễ dàng hiển thị lại kết quả chỉ trong vài cú nhấp chuột.

Với bạn đọc còn băn khoăn về cách sử dụng SPSS, cũng như mong muốn tìm đơn vị cung cấp Dịch vụ hỗ trợ spss, liên hệ ngay Luận văn 24- đơn vị uy cung cấp các dịch vụ giáo dục úy tín hàng đầu hiện nay trên thị trường.

7. Cách dùng spss với 2 lệnh thực thi chính

Để người dùng hiểu hơn về cách sử dùng SPSS và cách xử lý số liệu SPSS, Luận văn 24 hướng dẫn sử dụng SPSS hiệu quả với 2 lệnh thực thi chính từ menu và cú pháp sau đây. 

• Đây là cách dùng lệnh đơn giản hơn cho người mới dùng phần mềm SPSS
• Các lệnh tại Menu đều có chú thích ( từ khái quát tới chi tiết- tùy thuộc vào mức độ khó của lệnh, tính năng)
• Người dùng chỉ cần trỏ chuột vào các lệnh trên menu như: File, Edit, View, Data, etc để xem được các chú thích liên quan và tùy thuộc vào yêu cầu, mục đích của mình để chọn tính năng, lệnh phù hợp.

7.2. Lệnh cú pháp

• Lệnh cú pháp là cách dùng SPSS cho người dùng đã thành thạo và muốn tối ưu nhanh chóng các bước, lệnh khi sử dụng phần mềm.
• Để dùng lệnh cú pháp: người dùng chọn File > New > Syntax. Thao tác này sẽ mở ra một cửa sổ Trình soạn thảo mới các cú pháp, bạn có thể viết và thực hiện các cú pháp.
• Ngoài các lệnh có sẵn trong menu, người dùng có thể thiết lập các câu lệnh không có trên thanh menu.
• Lệnh cú pháp thường được người dùng SPSS ưu tiên bởi các lý do:

Lệnh cú pháp cung cấp một nhật ký hữu ích về những bước người dùng từng thực hiện khi làm việc với dữ liệu của mình..

Lệnh cú pháp cho phép người dùng dễ dàng chỉnh sửa các lệnh của mình

Lệnh cú pháp cho phép người dùng sao chép các lệnh của mình một cách quán nhất, điều này rất quan trọng để xác định các phương thức của người dùng

• Nhìn chung, cú pháp mang lại sự linh hoạt hơn, bản ghi rõ ràng hơn và dễ dàng hơn trong việc thực hiện các thay đổi và chạy lại các lệnh. 

Trên đây là bài viết chia sẻ cho bạn đọc thông tin chi tiết về khái niệm SPSS là gì? Cách sử dụng spss cho người mới bắt đầu. Mong rằng bài viết hữu ích với bạn đọc. Nếu còn bất kỳ thắc mắc nào liên hệ ngay tới Luận văn 24 qua hotline: 0988 55 2424 để được tư vấn và hỗ trợ nhanh nhất. 

8. Các câu hỏi thường gặp về SPSS trong bảo vệ nghiên cứu và bảo vệ luận văn

Câu 1: Vì sao phải chú ý đến việc thiết kế thang đo và kiểm định thang đo?

Các khái niệm (biến tiềm ẩn) trong mô hình nghiên cứu cần được đo lường để nghiên cứu mối liên hệ hay ảnh hưởng tác động.

Các khái niệm này thường trừu tượng nên cần được chi tiết hóa thành các mục cụ thể (item – biến quan sát) gọi là thiết kế thang đo (nếu người nghiên cứu dùng những khái niệm để hỏi người được nghiên cứu mà người được nghiên cứu hiểu khái niệm khác đi so với cách hiểu của người nghiên cứu thì không thể thu thập được dữ liệu chính xác và đáng tin cậy)

Câu 2: Ý nghĩa của phân tích nhân tố là gì?

Phân tích nhân tố được sử dụng để rút gọn và tóm tắt dữ liệu.

Trong nghiên cứu Marketing, có thể có rất nhiều biến để nghiên cứu, hầu hết chúng có tương quan với nhau và thường được rút gọn để có thể dễ dàng quản lý. Mối quan hệ giữa những bộ khác nhau của nhiều biến được xác định và đại diện bởi một vài nhân tố (hay nói cách khác một nhân tố đại diện cho một số biến) Dùng để đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.

EFA giúp sắp xếp các biến thành nhiều tập khác nhau (các biến thuộc cùng 1 tập là giá trị hội tụ, việc chia các tập khác nhau là giá trị phân biệt).

• Hội tụ: Các biến quan sát cùng tải mạnh (hệ số tải Factor Loading) cho 1 nhân tố sẽ gom về 1 nhân tố đó.

• Phân biệt: Mỗi nhân tố sẽ có xu hướng tải khác nhau. Nhóm biến quan sát tải cho nhân tố thứ nhất tách biệt với nhóm biến quan sát tải cho nhân tố thứ hai dẫn đến sự phân nhóm nhân tố thành từng cột trong ma trận xoay.

Câu 3: Hệ số tương quan biến tổng là gì?

Là hệ số cho biết mức độ liên kết giữa một biến quan sát trong nhân tố với các biến còn lại.

Câu 4: Ý nghĩa của KMO là gì?

Xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố, từ 0.5-1. KMO lớn có nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp.

Câu 5: Khi nào cần xử lý đa biến, nếu không xử lý có được không?

Phân tích đa biến có ứng dụng hay được dùng nhất là khống chế nhiễu và dự đoán biến phụ thuộc dựa trên các biến độc lập. Vậy nên dùng phân tích đa biến khi nghiên cứu có hai nhu cầu trên.

Phân tích đa biến hay không phụ thuộc vào nhà nghiên cứu, câu hỏi/ mục tiêu nghiên cứu, bản chất mối liên quan giữa các biến trong NC và bản chất bộ số liệu.

Câu 6: Ý nghĩa của hệ số tải là gì?

Là những hệ số tương quan đơn giữa các biến quan sát với nhân tố. Nếu hệ số tải càng lớn chứng tỏ biến quan sát có mối quan hệ càng chặt chẽ với nhân tố.

Câu 7: Khi thu thập số liệu, thông tin bị mất đến mức độ nào thì nên bỏ phiếu đó đi?

Không có qui định nào về việc mất bao nhiêu thì bỏ phiếu đó đi, các câu hỏi có tầm quan trọng khác nhau và phụ thuộc vào mục tiêu nghiên cứu cũng như các phân tích trong báo cáo.

Việc mất số liệu còn do nhiều nguyên nhân ví dụ: không trả lời, câu hỏi nhạy cảm, …

Câu 8: Khi quan sát để tránh sai số thì những điểm thường phải lưu ý là gì? Làm thế nào để tránh sai số khi quan sát?

Khi quan sát có thể vi phạm về vấn đề bí mật riêng tư, sai số điều tra viên vì họ chỉ muốn quan sát những gì họ cần. Sự có mặt của quan sát viên có thể làm tác động đến đối tượng và làm cho họ thực hành khác đi so với bình thường. Để tránh sai số thường cần có hướng dẫn chi tiết quan sát.

Câu 9: Hệ số Tolerance là gì?

Là hệ số độ chấp nhận của biến thường dùng được sử dụng để đo lường hiện tượng cộng tuyến. Nếu độ chấp nhận của một biến nhỏ, thì nó gần như là một kết hợp tuyến tính của các biến độc lập khác.

Câu 10: Vì sao lấy Beta (hệ số hồi quy chuẩn hóa) để kết luận?

Hệ số beta phản ảnh được thứ tự mức độ tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Đặc biệt khi các biến độc lập có tương quan với nhau (qua bảng Pearson) thì ảnh hưởng của mỗi biến đến biến độc lập rất khó đánh giá.

Tức ảnh hưởng đó bây giờ còn phụ thuộc vào các biến độc lập khác trong phương trình chứ không thể tách riêng để đọc hệ số hồi quy riêng từng phần như hồi quy đơn. Dùng hệ số beta khi tất cả các biến độc lập có cùng thang đo lường. Mặc dù hệ số beta cũng thay đổi khi đưa các biến độc lập khác vào phương trình nhưng nó phản ánh tốt hơn B. (các giải quyết là dùng hệ số tương quan từng phần và tương quan riêng).

Câu 11: Hệ số VIF là gì?

Là hệ số phóng đại phương sai, có liên hệ gần với độ chấp nhận. Thực tế là nghịch đảo của hệ số chấp nhận. Khi VIF vượt quá 10 là dấu hiệu của Đa cộng tuyến.

Câu 12: Hệ số F trong hồi quy có ý nghĩa gì?

Trước hết, kiểm định F kiểm chứng mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với tổng thể bởi vì nghiên cứu mục đích chính là để đánh giá tổng thể các phần tử chứ không phải là mẫu phần tử Nếu sig của F < 0.05 tức có nghĩa mô hình hồi quy có ý nghĩa áp dụng và suy ra tính chất của tổng thể.

Câu 13: Hệ số Durbin-watson là gì?

Dùng để kiểm tra xem có hiện tượng tự tương quan hay không trong phần dư của phép phân tích hồi quy. d-w có hệ số biến thiên từ 0-4; nếu các phần sai số không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau thì sẽ có giá trị gần bằng 2 (Từ 1-3); nếu giá trị càng nhỏ, gần về 0 thì các phần sai số có tương quan thuận, nếu về 4 thì có tương quan nghịch.

Câu 14: Hiện tượng đa cộng tuyến là gì?

Là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề đa tuyến là cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến đến biến phụ thuộc Hậu quả: Hạn chế giá trị của R bình phương (Thường làm giá trị R bình phương tăng ảo) Làm sai lệch hoặc đổi dấu các hệ số hồi quy trong phương trình hồi quy

Câu 15: Phân tích Pearson để làm gì?

Phân tích Pearson thể hiện mối quan hệ tương quan chặt chẽ hay không thông qua hệ số r. Bảng pearson thì có hai chiều trong khi đó hồi quy thì không. Chưa hẳn đã có mối quan hệ nhân quả.

Câu 16: Vì sao dùng R bình hiệu chỉnh mà không dùng R bình phương

Cả 2 đều dùng để đánh giá ước lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô hình và dữ liệu. Tuy nhiên, dùng R2 chuẩn hóa sẽ sát hơn, an toàn hơn không thổi phồng mức độ của mô hình.

Câu 17: Ý nghĩa của R bình phương

Hệ số xác định R bình phương được chứng minh là nếu ta đưa càng nhiều biến độc lập vào mô hình thì R bình sẽ tăng, nhưng k có nghĩa là biến sẽ phù hợp hơn với dữ liệu. R có khuynh hướng ước lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô hình đối với dữ liệu.

Nguồn: luanvan24.

Tôi là Thu Trà, hiện tại tôi là Quản lý nội dung của Luận Văn 24 – Chuyên cung cấp dịch vụ làm luận văn uy tín. Chúng tôi đặt lợi ích của khách hàng là ưu tiên hàng đầu.  Website: https://luanvan24.com/ – Hotline: 0988552424.

Post Views: 11.416