Một số câu hỏi thường gặp khi phản biện bảo vệ khóa luận, luận văn được đúc rút từ nhiều đợt bảo vệ khóa luận, luận văn của nhiều sinh viên đại học kinh tế. Các câu hỏi được giải thích một cách dễ hiểu nhất cho người đọc.
Zalo: 0795.696.656 Phân tích SPSS – AMOS Huế MỘT SỐ CÂU HỎI THƯỜNG GẶP KHI TRÌNH BÀY KHĨA LUẬN Câu 1: Giải pháp cần thực giải pháp dài hạn? -Trả lời tham khảo: Trong ngắn hạn liên quan tới lợi nhuận, tiền bạc, lương thưởng ưu tiên hàng đầu Còn lâu dài chắn yếu tố liên quan tới người sai đâu nha ace Câu 2: Khái niệm kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha? Kiểm định Cronbach Alpha không phân biệt độc lập, phụ thuộc hay biến trung gian Tất loại biến kiểm định nhau, biến độc lập bạn kiểm định biến phụ thuộc Trường hợp bạn khơng có biến quan sát phụ thuộc bạn xây dựng thiếu câu hỏi đo lường cho biến phụ thuộc Lỗi từ khâu lập bảng khảo sát, nằm vấn đề xử lý liệu => Do việc kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha giúp kiểm tra xem biến quan sát nhân tố mẹ có đáng tin cậy hay khơng, có tốt khơng Phép kiểm định phản ánh mức độ tương quan chặt chẽ biến quan sát nhân tố Nó cho biết biến quan sát nhân tố, biến đóng góp vào việc đo lường khái niệm nhân tố, biến không Kết Cronbach Alpha nhân tố tốt thể biến quan sát liệt kê tốt, thể đặc điểm nhân tố mẹ, có thang đo tốt cho nhân tố mẹ Câu 3: Chỉ số R2 R2 hiệu chỉnh? -Trả lời tham khảo: Ý nghĩa R bình phương phản ánh độ phù hợp mơ hình với liệu thị trường với ý nghĩa biến (nhân tố) độc lập giải thích phần trăm (%) biến thiên biến (nhân tố) phụ thuộc R bình hiệu chỉnh giống R bình phương, nhiên khác chỗ, R bình phương bị ảnh hưởng số lượng biến độc lập đưa vào mơ hình cịn R bình phương hiệu chỉnh khơng Câu 4: Hàm số hồi quy gì? Khác với tương quan? Zalo: 0795.696.656 Phân tích SPSS – AMOS Huế -Trả lời tham khảo: Để trả lời câu cho ngầu em cầm viên phấn chia đôi bảng để so sánh viết sau nhé, ghi theo anh Đăng KT, không sai đâu hehehe =)) Tiêu chí Hàm số hồi quy bao gồm hệ số Định nghĩa Tương quan Hồi quy hồi quy nhằm phản ánh mức độ tác động đồng thời thể chiều tác động biến độc lập tới biến phụ thuộc Tương quan tuyến tính biến mối tương quan biểu diễn mặt phẳng Oxy, điểm có xu hướng tạo thành đường thẳng TÌm phương trình, mà biểu thị có đường Mục đích thẳng phù hợp ước tính biến phụ thuộc Y thơng qua thay Tìm số biểu thị mối quan hệ mạnh yếu hai biến số A B đổi biến độc lập X Có phân biệt biến độc lập Vai trò biến phụ thuộc Hồi quy quan Không phân biệt biến độc lập hay biến tâm tới tác động biến độc lập lên biến phụ thuộc biến phụ thuộc Số lượng biến Xem xét tác động hay nhiều biến độc lên biến phụ thuộc Xem xét mối quan hệ cặp biến với (2 biến với nhau) Là mối quan hệ chiều từ biến Là mối quan hệ hai chiều cặp Mỗi quan độc lập X đến biến phụ thuộc Y Hệ biến A B, hệ số tương quan A hệ số hồi quy X lên Y khác Y lên tới B với hệ số tương quan X B tới A Zalo: 0795.696.656 Phân tích SPSS – AMOS Huế Câu 5: Tại chạy Conbach’s Alpha? -Trả lời tham khảo: (Khỏi GG search) Hiểu đơn giản hệ số Cronbach’s Alpha số đo lường tính quán nội nhân tố Như vậy, nhóm nhân tố mà biến quan sát có tương quan chặt chẽ với hệ số Cronbach’s Alpha cao Tuy nhiên, hệ số vượt 0,95 có khả xuất biến quan sát thừa thang đo Biến quan sát thừa biến đo lường trùng với biến đo lường khác, tương tự trường hợp đa cộng tuyến hồi quy, biến thừa nên loại bỏ Câu 6: Hiện tượng đa cộng tuyến gì? Trả lời tham khảo: - Vấn đề đa cộng tuyến xảy biến (nhân tố) độc lập có tương quan tuyến tính mạnh với Nói cách khác tượng đa cộng tuyến xảy có mối tương quan tuyến tính hữu biến độc lập mơ hình Hậu tượng đa cộng tuyến: - Hạn chế giá trị R bình phương (Thường làm giá trị R bình phương tăng ảo) - Làm sai lệch đổi dấu hệ số hồi quy phương trình hồi quy Câu 7: Ý nghĩa phân tích nhân tố khám phá EFA? Trả lời tham khảo: EFA dùng để thu gọn, rút trích biến quan sát có ý nghĩa hội tụ phân biệt - Hội tụ: Các biến quan sát tải mạnh (hệ số tải Factor Loading) cho nhân tố gom nhân tố - Phân biệt: Mỗi nhân tố có xu hướng tải khác Nhóm biến quan sát tải cho nhân tố thứ tách biệt với nhóm biến quan sát tải cho nhân tố thứ hai dẫn đến phân nhóm nhân tố thành cột ma trận xoay Zalo: 0795.696.656 Phân tích SPSS – AMOS Huế Câu 8: Hệ số Durbin-Watson hồi quy có ý nghĩa gì? Trả lời tham khảo: Hệ số Durbin Watson dùng để kiểm tra xem có tương tự tương quan hay khơng phần dư phép phân tích hồi quy Durbin Watson có giá trị biến thiên khoảng từ đến 4; phần sai số tương quan chuỗi bậc với giá trị gần (từ đến 3); giá trị nhỏ, gần phần sai số có tương quan thuận; lớn, gần có nghĩa phần sai số có tương quan nghịch Câu 9: Hãy phân biệt R2 R2 hiệu chỉnh? Trả lời tham khảo: - R2 : Đây thước đo phản ánh mức độ giải thích biến phụ thuộc biến độc lập mơ hình hồi quy Đồng thời, hệ số giải thích nhân tố phụ thuộc đạt phần trăm trình nghiên cứu Hệ số R bình phương cịn hàm khơng giảm theo số biến độc lập đưa vào mơ hình, nên đưa thêm biến độc lập vào mơ hình R2 tăng Tuy nhiên, điều chứng minh khơng phải phương trình có nhiều biến tốt - R2 hiệu chỉnh: Cũng số phản ánh mức độ giải thích biến phụ thuộc biến độc lập mơ hình hồi quy, nhiên có chút khác biệt R2 không thiết số tăng lên đưa thêm biến quan sát vào mơ hình Chính vậy, R2 hiệu chỉnh phản ánh sát mức độ phù hợp mơ hình hồi quy Chú ý: Hiện chưa có tiêu chuẩn xác cho R2 hiệu chỉnh nằm mức đạt yêu cầu, đơn giản số tiến mơ hình khơng tốt tiến tốt Dù việc số đạt giá trị điều gần không tưởng dù mơ hình có tốt đến cỡ Zalo: 0795.696.656 Phân tích SPSS – AMOS Huế Câu 10: Tại chọn hệ số Beta mà không chọn hệ số B hồi quy? Trả lời tham khảo: * Hệ số B: Đối với phương trình dạng này, hệ số hồi quy phản ánh thay đổi biến phụ thuộc biến độc lập thay đổi biến độc lập lại giữ nguyên Giả sử, biến Y biến Giá nhà Huế (triệu/m2), biến X1 diện tích nhà (m2), X2 khoảng cách nhà đến trung tâm thành phố (km),… Các biến độc lập diện tích nhà, khoảng cách tới trung tâm tác động đến giá nhà (X1, X2 tác động đến Y) >> Nhận xét là: - Trong điều kiện biến khác khơng thay đổi, diện tích nhà (biến X1) thay đổi 1m2 giá nhà (Y) thay đổi thay đổi β1 (triệu/m2) - Trong điều kiện biến khác không thay đổi, khoảng cách từ nhà tới trung tâm thành phố (biến X2) thay đổi 1km giá nhà (Y) thay đổi thay đổi β2 (triệu/m2) * Hệ số Beta: Đối với phương trình dạng này, hệ số hồi quy phản ánh mức độ, thứ tự ảnh hưởng đến đến biến phụ thuộc Từ phương trình hồi quy chuẩn hóa, biết biến X ảnh hưởng mạnh hay yếu đến biến Y vào hệ số hồi quy chuẩn hóa, hệ số lớn tầm quan trọng biến Y lớn Giả sử, biến Y biến Sự trung thành nhân viên, X1 biến Tiền lương khen thưởng, biến X2 Môi trường làm việc, biến X3 Mối quan hệ với lãnh đạo >> Nhận xét là: Ví dụ: Từ phương trình hồi quy chuẩn hóa ta thấy rằng, Mối quan hệ với lãnh đạo nhân tố có ảnh hưởng mạnh tới Sự trung thành nhân viên Nhân tố ảnh hưởng mạnh thứ đến Sự trung thành nhân viên Tiền lương khen thưởng Nhân tố ảnh hưởng yếu tới Sự trung thành nhân viên Môi trường làm việc ... số biến độc lập đưa vào mô hình, nên đưa thêm biến độc lập vào mơ hình R2 tăng Tuy nhiên, điều chứng minh khơng phải phương trình có nhiều biến tốt - R2 hiệu chỉnh: Cũng số phản ánh mức độ giải... sát vào mơ hình Chính vậy, R2 hiệu chỉnh phản ánh sát mức độ phù hợp mơ hình hồi quy Chú ý: Hiện chưa có tiêu chuẩn xác cho R2 hiệu chỉnh nằm mức đạt yêu cầu, đơn giản số tiến mơ hình khơng tốt. .. giản số tiến mơ hình khơng tốt tiến tốt Dù việc số đạt giá trị điều gần khơng tưởng dù mơ hình có tốt đến cỡ Zalo: 0795.696.656 Phân tích SPSS – AMOS Huế Câu 10: Tại chọn hệ số Beta mà không