– Nghiên cứu học thuật và nghiên cứu ứng dụng.

– Vấn đề của quản lý, điều hành và nghiên cứu ứng dụng

– Vấn đề của lý thuyết và nghiên cứu học thuật

– Nghiên cứu định tính, nghiên cứu định lượng, nghiên cứu hỗn hợp

– Nghiên cứu và phân tích dữ liệu

– Phân loại dữ liệu.

– Các loại thang đo trong phân tích dữ liệu.

– Nguyên tắc mã hóa và nhập liệu.

– Cửa sổ làm việc của SPSS Statistics.

– Tạo tập tin dữ liệu trong SPSS Statistics.

– Một số xử lý trên biến và làm sạch dữ liệu trước khi phân tích.

– Bảng tần số các loại và cách thăm dò mối quan hệ giữa các biến trong nghiên cứu.

– Các đại lượng thống kê mô tả trên dữ liệu.

– Xem xét giá trị ngoại lệ trong dữ liệu.

– Xem xét phân phối chuẩn của dữ liệu.

– Trình bày kết quả thống kê bằng đồ thị.

– Kiểm định mối liên hệ giữa 2 biến định tính.

– Kiểm định mối liên hệ giữa biến định lượng và biến định tính.

– Kiểm định trung bình hai tổng thể.

– Kiểm định ANOVA.

– Kiểm định mối liên hệ giữa 2 biến định lượng bằng hồi quy tuyến tính.

– Hệ số tương quan Pearson.

– Hệ số tương quan hạng Spearman.

– Hồi quy tuyến tính đơn.

– Hồi quy tuyến tính bội.

– Hồi quy với biến giả.

– Các vấn đề của mô hình hồi quy tuyến tính (Đa cộng tuyến, Nội sinh, Phương sai thay đổi…).

– Lý thuyết khoa học và khái niệm nghiên cứu.

– Chi tiết hóa khái niệm nghiên cứu thành thang đo lường khái niệm nghiên cứu.

– Đánh giá chất lượng đo lường khái niệm nghiên cứu.

– Kiểm tra độ tin cậy của thang đo khái niệm nghiên cứu (Hệ số Cronbach Alpha).

– Kiểm tra tính giá trị của thang đo khái niệm nghiên cứu (phân tích nhân tố EFA).

– Vai trò của phân tích nhân tố EFA trong đánh giá chất lượng thang đo.

– Tiến hành phân tích nhân tố, xoay nhân tố.

– Giải thích kết quả, đặt tên nhân tố.

– Sử dụng kết quả của phân tích nhân tố trong các kỹ thuật phân tích khác.

– Thảo luận về một số nghiên cứu thực tế trong và ngoài nước.

– Hướng phát triển sắp tới của các đề tài định lượng trong kinh tế kinh doanh.

– Trao đổi kinh nghiệm nghiên cứu.