Phân tích mô hình không còn là kỹ năng dành riêng cho giới nghiên cứu học thuật. Ngày nay, PLS-SEM trở thành công cụ thiết yếu cho nhà phân tích dữ liệu, chuyên viên nghiên cứu thị trường, sinh viên, học viên cao học đang muốn nâng tầm tư duy phân tích và phát triển năng lực nghiên cứu ứng dụng.
Khóa học “Phân tích mô hình đa biến với SmartPLS” mang đến hành trình học tập chuyên sâu, thực hành trực tiếp trên phần mềm qua các ví dụ thực tế từ các nghiên cứu quốc tế. Không đơn thuần học lý thuyết, học viên sẽ được cầm tay chỉ việc để hiểu và làm chủ từng bước triển khai mô hình.
Không yêu cầu biết SPSS. Chỉ cần có nền tảng cơ bản về thống kê là đủ để bạn sẵn sàng tiếp cận phương pháp phân tích hiện đại, phục vụ cả mục tiêu học thuật lẫn công việc thực tế.
ĐỐI TƯỢNG THAM GIA:
- Sinh viên đại học
- Học viên cao học, nghiên cứu sinh
- Chuyên viên phân tích dữ liệu, nhân sự, marketing, nghiên cứu thị trường
- Người quan tâm đến nghiên cứu định lượng ứng dụng
THÔNG TIN KHÓA HỌC:
- Thời gian học: 18g00 - 21g00, Thứ 4, Thứ 6
- Khai giảng: 13/8/2025
- Hình thức học tập: Offline
- Thời lượng: 6 buổi
MỤC TIÊU KHÓA HỌC:
Khóa học này sẽ cung cấp cho học viên các kiến thức và kỹ năng cần thiết để thực hiện phân tích dữ liệu bằng phương pháp PLS-Sem. Khóa học được thiết kế cho các học viên là Sinh viên đại học muốn làm nghiên cứu khoa học; Học viên cao học, NCS; Người làm trong lĩnh vực phân tích dữ liệu có nhu cầu nâng cao kiến thức và kỹ năng phân tích dữ liệu của mình. Kết thúc khóa học, dự kiến học viên sẽ có thể vận dụng chính xác mọi ứng dụng PLS-Sem cơ bản và một số tiện ích mở rộng theo yêu cầu của nghiên cứu và các tạp chí khoa học.
YÊU CẦU VỀ KIẾN THỨC NỀN TẢNG:
Các kiến thức cơ bản về thống kê, phương pháp nghiên cứu khoa học là hữu ích và cần thiết cho khóa học. Học viên không cần phải biết sử dụng phần mềm SPSS.
TÀI LIỆU HỌC TẬP:
Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) (3rd ed.). SAGE Publications.
CẤU TRÚC CHƯƠNG TRÌNH:
| Buổi học | Module | Nội dung |
| Buổi 1 | Xây dựng và kiểm định thang đo khái niệm trong nghiên cứu hành vi | 1. Thao tác hóa khái niệm nghiên cứu trong nghiên cứu hành vi.
2. Tiêu chí đánh giá chất lượng thang đo khái niệm nghiên cứu.
3. Biến tiềm ẩn và biến quan sát.
4. Thang đo đơn chỉ báo vs. đa chỉ báo (single-item vs. multiple-indicator scales).
5. Thang đo đơn hướng vs. đa hướng (unidimensional vs. multidimensional).
6. Làm quen phần mềm Smart PLS và phân biệt nó với các phần mềm phân tích dữ liệu khác.
|
| Buổi 2 | Nhận diện mô hình nghiên cứu | 1. Xác định mô hình nghiên cứu.
2. Nhận diện mô hình đo lường vs. mô hình cấu trúc.
3. Phân biệt biến nội sinh vs. ngoại sinh trong mô hình.
4. Thang đo Formative vs. Reflective.
5. Tính cỡ mẫu cho PLS-Sem.
6. Thực hành SmartPLS.
|
| Buổi 3 | Đánh giá mô hình đo lường | 1. Nguyên tắc đánh giá mô hình đo lường dạng Reflective trên Smart PLS.
2. Nguyên tắc đánh giá mô hình đo lường dạng Formative trên Smart PLS.
3. Đánh giá mô hình đo lường khái niệm bậc cao (Higher-order Constructs).
4. Nguyên tắc đánh giá mô hình đo lường kết hợp cả hai dạng Formative vs. Reflective.
5. Thực hành trên SmartPLS.
|
| Buổi 4 | Đánh giá mô hình cấu trúc | 1. Đánh giá mô hình cấu trúc trên SmartPLS
2. Thủ tục Boostrap trên SmartPLS
3. Vấn đề đa cộng tuyến trong mô hình cấu trúc PLS-Sem.
4. Đánh giá khả năng dự báo của mô hình.
5. Thực hành trên SmartPLS.
|
| Buổi 5, 6 | Phân tích hiệu ứng trung gian và điều tiết | 1. Phân biệt hiệu ứng trung gian và hiệu ứng điều tiết.
2. Kiểm định hiệu ứng trung gian và phân loại biến trung gian.
3. Phân loại các hiệu ứng điều tiết.
4. Kiểm định hiệu ứng điều tiết bằng thủ tục 2 giai đoạn.
5. Kiểm định sự bất biến đo lường và phân tích đa nhóm.
6. Phân tích hiệu ứng trung gian bị điều tiết và hiệu ứng điều tiết bị trung gian (Moderated Mediation vs. Mediated Moderation).
7. Thực hành trên SmartPLS.
|
GIẢNG VIÊN KHÓA HỌC
Tiến sĩ Chu Nguyễn Mộng Ngọc
- Tốt nghiệp Tiến sĩ chuyên ngành Thống kê tại Đại học Kinh tế Tp HCM;
- Giám đốc chương trình đào tạo Thống kê kinh tế trình độ thạc sĩ thuộc Khoa Toán – Thống kê, Trường Kinh tế, Luật và Quản lý nhà nước UEH.
THIẾT KẾ LỚP HỌC
- Học viên thực hành trên Laptop cá nhân có cài đặt phần mềm SmartPLS.
- Tài liệu học tập và dữ liệu thực hành do GV cung cấp.
PHẦN MỀM
Để buổi học diễn ra hiệu quả, đề nghị vui lòng:
- Mang theo laptop (tránh sử dụng Macbook) có cài sẵn phần mềm với phiên bản đề xuất (có link bên dưới). Chủ động việc cài đặt phần mềm trước buổi khai giảng vì GV không hỗ trợ phần này.
- Chủ động mang bộ sạc laptop (và cả ổ cắm rời nếu có thể sắp xếp được).
- Không quay phim chụp hình livestream buổi giảng với mọi hình thức, Học viên vi phạm sẽ bị GV từ chối tiếp tục giảng dạy.
Phần mềm SmartPLS tải ở đây
https://drive.google.com/drive/folders/1pG0K6uHFkjBTnBklrD_SQhblFaToQnqZ
Đọc kỹ file hướng dẫn cài đặt và xem clip hướng dẫn khi cài. Đặc biệt cuối clip có chỉ cách test với bộ dữ liệu đang có sẵn trên phần mềm để bảo đảm việc cài đã thành công.
