+ Mô hình nghiên cứu đề xuất “Dựa trên cơ sở chương 2 nhóm em đề xuất một mô hình nghiên cứu là… với các giả thuyết là….” => để hỏi
+ Từ mô hình đề xuất nhóm thực hiện bản câu hỏi và kiểm định sơ bộ và sau đó đưa ra mô hình chính thức => mời quý thầy cô xem phần phụ lục ….
+ Không trình bày kích thước mẫu, đối tượng khảo sát

+ Thống kê mô tả: biểu đồ hoặc vẽ bảng 

+ Mean: ý nghĩa kiểm định trung bình theo cận dưới là 0.8 

+ Cronbach alpha: tương quan biến tổng > 0.3; Hệ số cronbach alpha > 0.6 => thang đo có độ tin cậy nên nhóm thực hiện phân tích EFA=> làm dấu những số quan trọng + Phương sai trích là số cộng dồn 

+ Ma trận xoay trình bày theo thứ tự của bảng xoay (lý do là sắp xếp lại các biến trong một nhân tố và xác định là không biến nào bị loại) 

+ Hồi quy nhắc nhở thứ tự, R bình hiệu chỉnh có ý nghĩa gì, Durbin watson + PT beta -> toán học (xem công thức toán học trong KT lượng+ PT beta => ý nghĩa kinh tế + Pearson cũng cố hồi quy (x không những tác động tới y mà còn giữa các x với nhau)

+ Có bao nhiêu nhân tố thì kết luận hết bấy nhiêu phần dựa vào kết quả Mean

+ Căn cứ vào giá trị Mean và định hướng phát triển

2./ Lưu ý khi Phản biện tốt nghiệp - cô Bích Ngọc về chuẩn bị và tác phong

+ Nên in pp cho hội đồng phản biện(chuyển sang design mặc định nền trắng Những điều lưu ý khi in ấn powerpoint) 

+ Thống nhất font chữ sử dụng trong pp nhé (font chữ to, màu sáng để dễ nhìn)+ Bắt buộc phải có slide bố cục gồm các chương sẽ trình bày: 
 Hướng dẫn thay đổi toàn bộ font trong powerpoint

+ Phải cầm bảng khảo sát đối với phản biện nhóm 

+ Phương trình hồi quy phải ghi tên nhân tố không được ghi tên X nữa.

+ Tất cả mặc đồng phục đàng hoàng, tóc tai gọn gàng, giày quai hậu 

+ Trình bày lưu loát là một ưu thế 

+ Phong thái tự tin

Cái này các bạn phải biết hết bài của mình nói về gì để trình bày hén. Đây là một số câu hỏi gợi ý
+ Phân biệt sự khác nhau giữa B và Beta chuẩn hóa? 

+ Phân biệt R, R bình và R bình hiệu chỉnh nhé? 

+ Quy trình khảo sát gặp khó khăn gì? 

+ Dựa vào đâu đưa ra giải pháp 

+ Cơ sở lý thuyết của bài thuộc môn học nào?
Nội dụng trình bày phải kết hợp với PP, trọng tâm là phần hồi quy, phản biện phải đưa ra bảng và biều đồ giải thích ngắn gọn nhưng đầy đủ

Tại sao lại chọn đề tài này?
Bao nhiêu mục tiêu và mục tiêu nào là quan trọng?
Phân biệt đối tượng nghiên cứu và đối tượng khảo sát?
Tai sao lai chon doi tuong khao sat la nhung nguoi nhu vay va mau co dai dien cho de tai hay khong? Tai sao lai chon pham vi khao sat o cac khu vuc?

Neu dinh nghia chinh cac yeu to va ten tac gia? yeu to do tu dau ra? chứng minh mối quan hệ giữa yếu tố X vs biến Ý sử dụng mô hình nghiên cứu trước đây?
tai sao lai ket hop nhieu mo hinh trong nghien cứu => thao luan nhom, tham khao ý kien cua thay, nhưng ban bè trong nganh cho phu hop vs Viet Nam=> ket qua hoi quy.

Tính số lượng mẫu?
Nghiên cứu định lượng là gì? nghien cuu dinh tinh?
Cronbach alpha de lam gi? cac tieu chi danh gia?
EFA de lam gi? Cac tieu chi danh gia?
Cach thuc lay mau

Mean có ý nghĩa gì?
Anova để làm gì?
T-test de lam gi?
Tại sao sử dụng Anova mà không dùng T-test hay ngược lại?
Hoi quy giai thich r bình dieu chinh, durbin watson, vif, sig trong anova?
Tại sao có tương quan thuận nghịch? yếu tố nào tác động mạnh nhất em hãy cho giải pháp dưa trên hồi quy? tai sao xai B ma khong phai Beta?
Constant là gì trong mô hình? ý nghĩa cua cac he so B hay Beta

+ Tiến trình (quy trinh) được thực hiện như thế nào?
+ Mô hình nghiên cứu là gì - phần này chính là phần lý thuyết để thực hiện kiểm định, vd: về kiểm định chi-Sqare, thì ta sẽ trinh bày các thực hiện và các giả thuyết của nó…..tương tự cho các kiểm định khác
+ Số mẫu dự định là bao nhiêu, khào sát được bao nhiêu, zậy số mẫu khảo sát còn lại có đủ độ tin cậy ko? (số mẫu còn lại tuyệt đối ko được chẵn, phải là số lẽ, số mẫu phù hợp nhất và đạt độ tin cây cao nhất là 4 đến 5 lần biến quan sát tứ là câu hỏi khảo sát)
+ Mục tiêu nghiên cứu để làm gì?
+ Nghiên cứu dựa vào học thuyết của ai?
+ Thu thập dữ liệu thứ cấp, sơ cấp để làm gì? Nó có ý nghĩa và mối liên hệ gì?
+ Cty cũng có thể làm khảo sát được vậy bạn khảo sát để làm gi?
+ Đối tượng khảo sát là ai?
+ Cuộc khảo sát được tiến hành như thế nào, giai đoạn nào?
+ Cách chạy SPSS

+ Lĩnh kinh doanh của cty, lĩnh vực kinh doanh chính?
+ Các sản phẩm của cty
+ Tình hình tại cty
+ Mức lương hiện tại của cty? Mức lương trung bình là bao nhiêu?
+ Định hướng cty là gi
+ Những mặc tồn tại (điểm mạnh, điểm yếu, cơ hội, khó khăn, thách thức…)
+ Kết quả khảo sát chó thấy đều gì? Giải thích ý nghĩa từng bảng.
+ Kết quả kiểm định cronban’h Alpha cho thấy điều gì? Những con số thể hiện cái gì? Dựa vào điều kiện gì để nhận xết đánh giá kết quả, như thế nào là nhận và loại? vậy thực hiện kiểm định này để làm gì?
+ Kết quả kiểm định phương trình hồi quy cho thấy điều gì? Những con số thể hiện cái gì? Dựa vào điều kiện gì để nhận xết đánh giá kết quả, như thế nào là nhận và loại? vậy thực hiện kiểm định này để làm gì? Hãy giải thích phương trình hồi quy? Biến nào là biến độc lập, biến nào là biến phụ thuộc?

+ Trong số những giải pháp đã trinh bày, giải pháp nào quan trọng nhất và có thể thực hiện được
+ Kết luận và kiến nghị gỉ?

+  Kích thước mẫu, kích cỡ mẫu: kí hiệu là n. Có thể hiểu đó là số lượng người cần phỏng vấn, điều tra, hay nói cách khác đó là số bảng khảo sát sẽ phát ra.Ø    N (hay còn gọi là valid N) đó là số mẫu hợp lệ, hay là số mẫu thỏa hết điều kiện để đưa vào nghiên cứu chính thức. Hiểu đơn giản là mấy cái mẫu thu về được, số liệu các mẫu đó đã qua phần lọc dữ liệu. (Lọc dữ liệu là gì? Đó là mấy cái thủ thuật nhằm loại bỏ những mẫu đánh bậy bạ, thường là đặt mấy câu hỏi logic với nhau gài trong bảng khảo sát. Dùng hàm If để lọc ra. Cái lọc dữ liệu này ko cần hiểu đâu)Lưu ý: n>= N

+  Điểm giống: Rsquare và Rsquare adjusted đều cho biết mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu với ý nghĩa là các biến độc lập giải thích được bao nhiêu phần trăm (%) biến thiên của biến phụ thuộc. 

+  Rsquare adjusted phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của Rsquare.(độ lệch này phụ thuộc vào kích thước mẫu, thị trường khảo sát... Ko nên nói câu trong ngoặc này quá sâu vì dễ bị bắt bẽ, chừng nào hội đồng hỏi hãy nói...)            Các đề tài liên quan đến vấn đề nhận dạng... or giải thích..., (vd: các yếu ảnh hưởng đến mức độ hài lòng...), thì r bình phương phải từ 0.5 (50%) trở lên. Các đề tài liên quan đến mối quan hệ..., (vd: ảnh hưởng của tâm lý hay đến lòng trung thành, hay giữa các nhân tố với nhau..), thì không cần quan tâm nhiều đến r bình phương mà khi đó hệ số hồi quy (beta).

       Hệ số B chưa chuẩn hóa phản ánh lượng biến thiên của Y khi một đơn vị X thay đổi. Trong khi đó Hệ số Beta đã chuẩn hóa phản ánh lượng biến thiên của độ lệch chuẩn (standard deviation) của Y khi một đơn vị độ lệch chuẩn của X thay đổi. Cụ thể hơn, hệ số Beta đã chuẩn hóa là kết quả của việc giải phương trình hồi quy mà các biến độc lập, biến phụ thuộc đã được chuẩn hóa ( phương sai =1). 

Còn hệ số B chưa chuẩn hóa là kết quả của việc giải phương trình hồi quy mà các biến được giữ nguyên giá trị thô. Việc chuẩn hóa hệ số beta thường dùng để trả lời câu hỏi: biến độc lập nào có tác động mạnh hơn vào biến phụ thuộc khi phân tích hồi quy đa biến, khi mà các biến đo lường độc lập có đơn vị đo lường khác nhau (ví dụ thu nhập được tính bằng dollars và kích cỡ gia đình được tính bằng số người).

Có thể xóa hoặc không còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố:
+ Nếu mà chênh lệch nhiều thì nên xóa, ít chênh lệch có thể giữ lại.
+ Chêch lệch có thể nhiều nhưng không xóa vì đó là 1 biến quan trọng trong nhân tố đó, giải thích việc giữ lại thông qua thực trạng cty và nói là đã hỏi qua ý kiến của GVHD về việc giữ lại biến này.

---> Hệ số Beta phản ánh được thứ tự mức độ tác động của biến độc lập tới biến phụ thuộc bởi vì đơn vị của các biến đã đồng nhất (thực chất là quy về phương sai bằng 1), trong khi đó hệ số B ko làm được điều đó. Nhờ có phương trình hồi quy chuẩn hóa và hệ số Beta, doanh nghiệp sẽ xác định được nên đầu tư nhiều vào yếu tố nào, đầu tư ít vào yếu tố nào căn cứ trên mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến biến phụ thuộc.

---> R bình phương hiệu chỉnh cho biến các biến độc lập giải thích được bao nhiêu phần trăm (%) biến thiên của biến phụ thuộc.Ví dụ: Từ kết quả thống kê ở trên, ta thấy được R2 hiệu chỉnh = 0.806, nghĩa là trong 100% sự biến động của biến phụ thuộc “Sự hài lòng của nhân viên trong công việc” thì có 80.6% sự biến động là do tác động từ các biến độc lập, còn lại 19.4% là do sai số ngẫu nhiên hoặc các yếu tố khác ngoài mô hình.

---> Eigenvalue: Đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Còn Factor Loadings (hệ số tải nhân tố) 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.

---> Vấn đề đa cộng tuyến xảy ra khi các biến (nhân tố) độc lập có tương quan tuyến tính khá mạnh với nhau. Nói cách khác hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi có mối tương quan tuyến tính hiện hữu giữa các biến độc lập trong mô hình.Khi đó sẽ dẫn đến các vấn đề sau:- Hạn chế giá trị của R bình phương (thường sẽ làm tăng r bình phương)- Làm sai lệch/ đổi dấu các hệ số hồi quy

---> Có 2 phương pháp chọn mẫu: xác suất và phi xác suất. Hầu như chúng ta làm tiểu luận báo cáo là chọn PHƯƠNG PHÁP PHI XÁC SUẤT THUẬN TIỆN hết. * Chọn mẫu phi xác suất là chọn mẫu theo ý định chủ quan của người nghiên cứu. * Chọn mẫu phi xác suất kiểu thuận tiện: Các đơn vị mẫu được chọn ở tại một địa điểm và vào một thời gian nhất định.Ví dụ: Chọn mẫu những nhân viên làm việc tại công ty. Khi chúng ta gặp ai thì chúng ta nhờ họ đánh vào bảng khảo sát. Vậy là chúng ta khảo sát dựa trên tính “dễ tiếp xúc” và “cơ hội thuận tiện” để chọn mẫu. 2 thuộc tính "dễ tiếp xúc" + "cơ hội thuận tiện" là biểu hiện của chọn mẫu phi xác suất thuận tiện.Nếu chọn mẫu xác suất thì chúng ta PHẢI CÓ LIST NHÂN VIÊN cty và chọn trong đó ra theo 1 số kiểu.Ưu điểm phi xác suất thuận tiện: dễ dàng tập hợp các đơn vị mẫuNhược điểm: không đạt được độ xác thực cao

---> Cronbach Alpha giúp kiểm định độ tin cậy của thang đo. Mỗi nhân tố gồm các biến quan sát biểu hiện cho 1 thang đo nhất định cho nhân tố đó. Các biến quan sát có thể hiện được chính xác ý nghĩa của nhân tố hay không chính là độ tin cậy thang đo. Câu hỏi quan sát kém, ko có căn cứ, số lượng quá ít sẽ thường ko tạo được sự tin cậy cho thang đo nhân tố đó. Ngược lại, câu hỏi quan sát dựa trên các cơ sở lý luận cụ thể, lấy từ các nghiên cứu đã được kiểm duyệt, số lượng vừa đủ sẽ phản ánh được gần đúng ý nghĩa của nhân tố. Từ đó mà độ tin cậy của thang đo tăng lên.

---> EFA dùng để thu gọn, rút trích các biến quan sát có ý nghĩa hội tụ và tách 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 đóTách biệt: Mối nhân tố sẽ có xu hướng tải khác nhau. Nhóm biến quan sát tải cho nhân tố thứ nhất tách biệt/không có tương quan 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.