Đề tài kiểm định tỷ lệ và phân tích phương sai

Đại Học Kinh Tế Quốc Dân Khoa Thống Kê *** BÀI TẬP NHÓM HỌC PHẦN: LÝ THUYẾT THỐNG KÊ II ĐỀ TÀI: KIỂM ĐỊNH TỶ LỆ VÀ PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI Nhóm 1: Nguyễn Tuyết Ngân (Nhóm trưởng) Nguyễn Mai Hương Nguyễn Hiền Minh Nguyễn Trúc Quỳnh Đặng Thị Hải Yến Phạm Đoàn Phương Quyên Lưu Nguyễn Phương Anh Nguyễn Lan Nhung Hà Nội, tháng năm 2022 MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU PHẦN 1: TÓM TẮT NGHIÊN CỨU I KIỂM ĐỊNH TỶ LỆ II PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI ANOVA III TÀI LIỆU ỨNG DỤNG 13 Tài liệu 1: Đánh giá chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng cơng ty Cổ phần Đầu tư Phát triển Lộc Đất Việt .13 Tài liệu 2: Đánh giá hài lòng học viên chất lượng đào tạo Học Viên Công nghệ KITA 18 PHẦN 2: ÁP DỤNG KỸ THUẬT VÀO MỘT TÌNH HUỐNG PHÂN TÍCH CỤ THỂ 21 Vấn đề 1: Số ngủ ban đêm trung bình chất lượng giấc ngủ có khác hay không 21 Vấn đề 2: Số ngủ ban đêm trung bình có khác mức độ mệt mỏi không 22 Vấn đề 3: Số ngủ ban đêm trung bình có khác mức độ buồn ngủ tuần không 23 TÀI LIỆU THAM KHẢO 25 This is a preview Do you want full access? Go Premium and unlock all 23 pages LỜI MỞ ĐẦU Access to all documents Trong lĩnh vực giáo dục hay tâm lý, ta luôn phải đưa định : định dùng phương pháp hay phương pháp kia,quyết định thay biện pháp hay biện pháp Get khácUnlimited tốt hayDownloads giữ nguyên cũ Muốn vậy, ta phải so sánh phương pháp cũ phương pháp mới,biện hay biện pháp để xem lợi bất lợiImprove loại.your Các grades định dựa vào hiểu biết có hạn thân nên hồn tồn khơng thể chắn Ln ln có yếu tố rủi ro định Vì để việc làm đạt mục tiêu đề ra, tăng độ tin cậy từ số liệu cần sử dụng đến kiểm định phân tích Upload Bài nghiên cứu hơm nay, nhóm chúng emdocuments giới thiệu tới kiểm định tỷ lệ phân Share your to unlock tích phương sai (ANOVA).Phân tích phương sai (Analysis of Variance) hay cịn gọi kiểm định ANOVA kỹ thuật thống kê tham số sử dụng để so sánh liệu Nói cách dễ hiểu, phân tích ANOVA có chức đánh giá khác biệt tiềm biến phụ thuộc mức quy mô biến mức danh nghĩa có từ loại trở lên Các nhà phân tích sử dụng thử nghiệm ANOVA để Free Trial xác định ảnh hưởng biến độc lập biến phụ thuộc nghiên cứu Get 30 days freephát Premium hồi quy Kỹ thuật kiểm định ANOVA of triển Ronald Fisher năm 1918 Sau trình chọn lọc kĩ đề tài phân tích, nhóm chúng em chọn nghiên cứu”: Thử nghiệm lâm sàng để điều trị ung thư vú di căn” “Phân tích yếu tố ảnh hưởng đếnAlready hài lòngPremium? khách hàng Logvềinchất lượng dịch vụ lưu trú khách sạn Canary Huế.” Từ nghiên cứu này, chúng em muốn làm rõ kiểm định tỷ lệ: kiểm định bệnh nhân nhân nhóm CMF có đáp ứng tốt so với bệnh nhân nhóm L-Pam hay khơng phân tích phương sai ANOVA: đánh giá mức độ hài lòng khách hàng dịch vụ khách sạn Canary Huế Dưới nghiên cứu nhóm em từ giảng dạy lớp với tìm hiểu từ nguồn tài liệu Tuy thời gian chuẩn bị không dài toàn nỗ lực tâm nhóm em Đây lần đầu chúng em nghiên cứu đề tài nên không tránh khỏi sai sót Mong bạn có đánh giá khách quan để nhóm em tiếp thu tích lũy nhiều kinh nghiệm PHẦN 1: TĨM TẮT NGHIÊN CỨU I KIỂM ĐỊNH TỶ LỆ Vấn đề nghiên cứu: Ung thư vú (UTV) loại ung thư thường gặp nguyên nhân gây tử vong hàng đầu ung thư phụ nữ toàn giới Theo báo cáo GLOBOCAN 2020, ước tính giới có khoảng 19,3 triệu ca ung thư mắc Trong đó, UTV vượt qua ung thư gan ung thư phổi, trở thành ung thư có tỉ lệ mắc cao với 2,26 triệu ca chiếm 11,7% năm 2020 Về tỉ lệ tử vong, UTV đứng thứ với gần 685 ngàn ca tử vong (chiếm 6.9%) Thông qua thử nghiệm ngẫu nhiên có kiểm sốt, định lượng xác lợi ích chi phí thành công phương pháp điều trị cá nhân, cho phép bác sĩ lâm sàng cung cấp cho bệnh nhân lựa chọn sáng suốt cung cấp liệu quan mua hàng đưa định tài Trong thử nghiệm lâm sàng để điều trị UTV di căn, kiểm định phương pháp điều trị đáp ứng khối u UTV, thông qua việc so sánh không thiên vị hai phương pháp điều trị cạnh tranh: điều trị với L-Pam hay điều trị với CMF (một phối hợp gồm loại thuốc) nhóm bệnh nhân phân nhóm ngẫu nhiên để điều trị với L-Pam CMF Kết mức độ đáp ứng khối u (được định nghĩa teo nhỏ nửa diện tích khối u thời gian tối thiểu tuần) Số liệu trình bày bảng sau: Bảng 1.1: Kết mức độ đáp ứng khối u Ðiều trị Có Ðáp ứng khối u CMF L-Pam Tổng số 49 (52,7%) 18 (19,8%) 67 (36,4%) Không 44 73 117 Tổng số bệnh nhân 93 91 184 Thử nghiệm 184 bệnh nhân mắc UTV di căn, kết thống kê cho thấy: - Có 49 bệnh nhân tổng số 93 bệnh nhân điều trị với CMF đáp ứng khối u (52,7%) Có 18 bệnh nhân số 91 bệnh nhân điều trị với L-Pam đáp ứng khối u (19,8%) ➜ KẾT LUẬN: Với số liệu trên, sử dụng kiểm định ý nghĩa để xem chứng để kết luận bệnh nhân CMF đáp ứng khối u tốt so với bệnh nhân nhóm L-Pam mạnh đến mức độ 2 Phân tích bàn luận 2.1 Giả thuyết không - Trong trường hợp so sánh tỉ lệ trước tiên chọn lập trường âm tính: giả định khơng có khác biệt tỉ lệ hai dân số đích mà đại diện hai dân số nghiên cứu (mẫu) - Trong thí dụ điều trị ung thư vú, xem giả thuyết không hai điều trị có hiệu tương đương Nói khác bệnh nhân ung thư vú có tỉ lệ đáp ứng với điều trị CMF L-Pam o H0: tỉ lệ đáp ứng với CMF = tỉ lệ đáp ứng với L-Pam p1 = p2 o HA: tỉ lệ đáp ứng với CMF tỉ lệ đáp ứng với L-Pam p1 p2 2.2 Tính số thống kê đo lường hiệu số quan sát Sai số chuẩn hiệu số hai tỉ lệ là: S.E = = 0.071 = 7.1% Sự khác biệt (hiệu số) quan sát đo lường theo sai số chuẩn gọi thống kê z: Z = = = = 4,63 2.3 Tính xác suất số thống kê Z - Ðối với phân phối bình thường, ta có xác định xác suất có thống kê Z lớn giá trị Z0 định cách sử dụng phần mềm thống kê (thí dụ EpiInfo; Excel hay Stata), tham khảo bảng phân phối chuẩn Hoặc sử dụng trực tiếp thông tin sau: P(|Z| 0,674) =0,5 P(|Z| 1,282) =0,2 P(|Z| 1,645) =0,1 P(|Z| 1,960) =0,05 P(|Z| 2,576) =0,01 P(|Z| 3,291)=0,001 - Ðiểm cần nhắc lại Z lớn xác suất P nhỏ Trong thí dụ với Z=4,63 ta có P60 12 12 Châu lục Châu Mỹ 23 23 Châu Á 37 37 Châu Âu 26 26 Châu Đại Dương 14 14 Nghiên cứu định luợng thực theo phương pháp lấy mẫu phân tầng kết hợp với chọn ngẫu hiên đơn giản, với cỡ mẫu n = 100 để kiểm định thang đo mơ hình lý thuyết Trong đó, nam 54%, nữ 46% Độ tuổi khách hàng đến với khách sạn phân bố từ người trẻ tuổi (từ 18 tuổi) đến người lớn tuổi (trên 60 tuổi), khách hàng trung niên (36-49 tuổi) chiếm tỉ lệ cao 32% Khách hàng đến từ khắp nơi giới, khách hàng Châu Á chiếm tỉ lệ cao (37%), họ sử dụng dịch vụ lưu trú chủ yếu cho mục đích du lịch kỳ nghỉ (76%) công tác (21%) đa số lần đầu ghé thăm khách sạn Canary Phân tích bàn luận 2.1 Nội dung bàn luận Một số giả định phân tích ANOVA: - Các nhóm so sánh phải độc lập chọn cách ngẫu nhiên Các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn cỡ mẫu phải đủ lớn để xem tiệm cận phân phối chuẩn - Phương sai nhóm so sánh phải đồng - Cách thực kiểm định: Levene test o Ho: “Phương sai nhóm so sánh nhau” o HA: “Phương sai nhóm so sánh khơng nhau”  Sig < 0.05: bác bỏ Ho  Sig >=0.05: chấp nhận Ho, đủ điều kiện để phân tích tiếp ANOVA ANOVA test o Ho: “Trung bình nhóm nhau” o HA: “Trung bình nhóm khác nhau”  Sig >0.05: bác bỏ Ho, chưa đủ điều kiện để khẳng định có khác biệt việc giá chất lượng dịch vụ nhóm khách hàng khác  Sig 60 4,33 Phòng nghỉ sẵn sàng cam kết 23-35 3,28 >60 4,083 Already Premium? Log in 0,024 0,035 Có khác biệt có ý nghĩa thống kê việc đánh giá nội dung việc đặt phòng xử lý hiệu nhóm khách hàng 60 tuổi so với nhóm khách hàng từ 23 đến 35 tuổi Khách hàng lớn tuổi đánh giá tiêu chí cao nhóm khách hàng trẻ tuổi Ngồi họ đánh giá cao việc phòng nghỉ họ sẵn sàng cam kết hơn, nhiều ý kiến phản hồi cho phòng ngủ khang trang, tiện nghi Trong khách hàng trẻ tuổi lại cảm thấy phịng ngủ có diện tích hẹp, chưa thật thoải mái so với thơng tin trước họ nhận b Sự khác biệt khách hàng đến từ châu lục khác Bảng 2.5: Kiểm định One-way ANOVA khác biệt cách đánh giá yếu tố hữu hình khách hàng đến từ châu lục khác Mục hỏi Sig Quầy lễ tân bố trí đẹp Nhân viên sẽ, đồng phục gọn gàng Nội thất bố trí thuận tiện 0,22 0,027 0,042 Có khác biệt đánh giá khách hàng đến từ châu lục khác nội dung: Nhân viên sẽ, đồng phục gọn gàng (Sig = 0,027 0.05 Chấp nhận giả thuyết H với documents to unlock mức ý nghĩa 5% ta có đầy đủ chứng thống kê để kết luật khơng có khác biệt mức ảnh hưởng độ tuổi đến hài lòng chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng b Sự khác theo nghề nghiệp Giả thuyết kiểm định: Free Trial o H0: Khơng có khác biệt mức ảnh hưởng nghề nghiệp đến hài lòng Get 30 days of free Premium chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng o HA: Có khác biệt mức độ ảnh hưởng nghề nghiệp đến hài lịng chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng Already Premium? Log in Bảng 3.5: Test of Homogeneity of Variances – Nghề nghiệp Thống kê Levene 0,828 df1 df2 Sig 120 0,510 Kết bảng Tes of Homogeneity of Varinances cho ta thấy với mức ý nghĩa Sig.= 0,510 > 0,05 với độ tin cậy 95% nghĩa khơng có khác biệt phương sai Đủ điều kiện để sử dụng ANOVA Bảng 3.6: ANOVA-Nghề nghiệp Giữa nhóm Tổng bình phương df Mean Square F Sig 0,164 0,041 0,377 0,825 Trong nhóm 13,036 120 Tổng 13,200 124 0,109 Từ phân tích ANOVA có giá trị Sig.= 0,825 > 0,05 nên chưa đủ sở để bác bỏ giả thuyết H0 phân tích sau ANOVA- post Tests c Sự khác theo thu nhập Giả thuyết kiểm định: o H0: Khơng có khác biệt mức ảnh hưởng thu nhập đến hài lịng CLDV o HA: Có khác biệt mức độ ảnh hưởng thu nhập đến hài lòng CLDV Bảng 3.7: Test of Homogeneity of Variances – Thu nhập Thống kê Levene df1 df2 Sig 0,271 121 0,884 Kết bảng Tes of Homogeneity of Varinances cho ta thấy với mức ý nghĩa Sig.= 0,884 > 0,05 với độ tin cậy 95% với độ tin cậy 95% nghĩa khơng có khác biệt phương sai Đủ điều kiện để sử dụng ANOVA Bảng 3.8: ANOVA- Thu nhập Tổng bình phương df Mean Square F Sig Giữa nhóm 0,020 0,007 0,062 0,980 Trong nhóm 13,180 121 0,109 Tổng 13,200 124 Từ bảng ANOVA Sig.=0.980 > 0.05 Chấp nhận giả thuyết H0 với mức ý nghĩa 5% ta có đầy đủ chứng thống kê cho thấy khơng có khác biết mức ảnh hưởng thu nhập đến hài lòng chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng ➜ Kết luận: Dựa vào phân tích phương sai ANOVA, với ba yếu tố cá nhân là: tuổi, nghề nghiệp thu nhập khơng ảnh hưởng đến mức độ hài lòng khách hàng Tài liệu 2: Đánh giá hài lòng học viên chất lượng đào tạo Học Viên Công nghệ KITA Bảng 3.9:Bảng kết thống kê mẫu nghiên cứu Đặc điểm Giới tính Chỉ tiêu Nam Nữ Số lượng Tỷ lệ (người) (%) 95 35 73 27 Độ tuổi - 11 12 - 16 Từ đến 10 triệu Từ 10 đến 15 triệu Trên 15 triệu KITA STEM ROBOTACON SCRATCH INVENTOR Thu nhập gia đình Khóa học 25 105 45 81 42 20 35 33 19,2 80,8 3,1 34,6 62,3 32,3 15,4 26,9 25,4 Bảng 3.10: Kết kiểm định One Sample T-test với nhân tố “sự hài lòng” Mức độ đồng ý (%) Giá trị Biến quan sát trung bình Mức Mức Mức Mức Mức HL1: Mức độ hài lòng Anh/Chị chất lượng dịch vụ đào 3,76 1,4 29,0 62,1 7,6 3,81 3,4 32,4 43,4 20,7 4,02 0,7 21,4 53,1 24,8 tạo Học viện Công nghệ KITA HL2: Anh/Chị giới thiệu cho người thân, bạn bè Học viện Công nghệ KITA HL3: Anh/Chị tiếp tục cho tham gia khóa học Học viện Cơng nghệ KITA thời gian tới Độ tuổi Bảng 3.11 Kiểm định Levene cho yếu tố độ tuổi Test of Homogeneity of Variances Test of Homogenneity of Variances SHL This is a preview Do you want full access? Go Premium and unlockSig all 23 pages Levene Statistic df df 3,292 2 128 0,40 Access to all documents Mức ý nghĩa Sig kiểm định phương sai lớn 0,05 (0,40>0,05) Có thể kết luận rằng, phương sai hài học viên độ tuổi, khơng có Getlịng Unlimited Downloads khác biệt kết phân tích ANOVA sử dụng Improve your grades Bảng 3.12 Kiểm định ANOVA cho yếu tố độ tuổi Tổng bình phương df Bình phương trung bình F 0,892 2,775 Upload Giữa nhóm 1,785 Trong nhóm Sig 0.066 Share your documents to unlock 45,659 128 0,322 Tổng 47,444 129 Free Trial ➜ Qua phân tích phương sai ANOVA cho thấy, với mức ý nghĩa Sig = 0,066 > 0,05, chấp nhận giả thuyết H0 với độ tin cậy 95% ta có đầy đủ chứng thống kê cho thấy khơng có khác biệt mức độ hài lịng theo độ 30 tuổi.days of free Premium Get Thu nhập gia đình Bảng 3.13 Kiểm định Leneve cho yếu tố “Thu nhập gia đình” Test of Homogenneity of Variances Already Premium? Log in SHL Levene Statistic df1 df2 Sig 1,875 128 0,160 Mức ý nghĩa Sig kiểm định phương sai lớn 0,05 Có thể kêết luận rằằng, phương sai vêằ hài lòng học viên mức thu nhập khơng có khác biệt kêết phân tích ANOVA sử dụng Bảng 3.14 Kiểm định ANOVA cho yếu tố “Thu nhập hộ gia đình” Between Groups Sum of Squares df Mean Square F Sig .596 298 903 408 Within Groups 46.848 128 Total 47.444 129 330 Qua phân tích phương sai ANOVA cho thấy, S ig =0 40 > 0.0 Chấp nhận giả thuyết H0 với độ tin cậy 95% ta có đầy đủ chứng thống kê cho thấy khơng có khác biệt mức độ hài lịng theo mức thu nhập hộ gia đình ➜ Kết luận: Sau sử dụng phân tích phương sai ANOVA ta thấy nhân tố thu nhập hộ gia đình độ tuổi khơng ảnh hưởng đến mức độ hài lòng học viên chất lượng đào tạo PHẦN 2: ÁP DỤNG KỸ THUẬT VÀO MỘT TÌNH HUỐNG PHÂN TÍCH CỤ THỂ I Kiểm định tỷ lệ Theo báo cáo kết đợt khảo sát năm 2020 tỷ lệ sinh viên có việc làm vịng 12 tháng sau tốt nghiệp trường Đại học Mở TP.HCM tỷ lệ số sinh viên chưa có việc làm 6,85% Năm 2021, dịch Covid bùng phát dội gây thiệt hại nặng nề cho kinh tế Việt Nam Ban giám hiệu trường Đại học Mở TP.HCM muốn kiểm tra xem liệu tỷ lệ sinh viên chưa có việc làm vịng 12 tháng sau tốt nghiệp có tăng so với năm trước hay khơng Trường khảo sát 1632 sinh viên với kết khảo sát sau: Ta sử dụng phương pháp kiểm định tỷ lệ để kiểm tra xem tỷ lệ sinh viên chưa có việc làm vịng 12 tháng sau tốt nghiệp có giảm so với năm trước hay không  Giả thuyết kiểm định o H0: p = 0.0685 o HA: p > 0.0685 Ta có: n = 1632; ❔= = 0.108 Điều kiện: np = 1632x0.0685 =111.792 > n(1- p) = 1632x0.9315 =1520.208 > ➜ Mẫu đủ lớn nên ❔ tuân theo quy luật phân phối chuẩn Tiêu chuẩn kiểm định Z Z= = = 6.876 Ta sử dụng phương pháp miền bác bỏ, chọn mức ý nghĩa α=5% Zα = Z0.05 = 1.645 ➜ Kết luận: Vì Z> Zα nên ta bác bỏ giả thuyết H0 Vậy có đủ chứng thống kê mức ý nghĩa 5% cho thấy tỷ lệ sinh viên chưa có việc làm vịng 12 tháng sau tốt nghiệp năm 2021 tăng so với năm 2020 II Phân tích phương sai ANOVA Bộ liệu thực tế cô đọng từ nghiên cứu thực để khám phá mức độ phổ biến tác động vấn đề giấc ngủ khía cạnh khác sống người Nhân viên từ trường đại học Melbourne, Úc mời hoàn thành bảng câu hỏi bao gồm câu hỏi hành vi ngủ họ (ví dụ: số ngủ đêm), vấn đề giấc ngủ (ví dụ khó ngủ) tác động vấn đề khía cạnh sống họ ( công việc, lái xe, mối quan hệ) Mẫu bao gồm 271 người hỏi (55% nữ, 45% nam) độ tuổi từ 18 đến 84 (trung bình = 44 tuổi) hours sleep/ week nights Test of Homogeneity of Variance Levene Statistic Based on Mean 2,971 Based on Median 1,696 Based on Median and 1,696 with adjusted df Based on trimmed mean 2,856 df1 5 df2 261 261 223,479 Sig ,013 ,136 ,136 261 ,016 Bảng test of homogeneity of variance Sig.= 0,013 > 0,01 cho thấy khơng có khác biệt phương sai mức ý nghĩa 1% Nên ta sử dụng phân tích phương sai ANOVA mức ý nghĩa 1% Vấn đề 1: Số ngủ ban đêm trung bình chất lượng giấc ngủ có khác hay khơng Giả thuyết kiểm định:  H0: Số ngủ ban đêm trung bình chất lượng giấc ngủ giống  HA: Số ngủ ban đêm trung bình chất lượng giấc ngủ khác This is a preview Do you want full access? Go Premium and unlock all 23 pages ANOVA hours sleep/ week nights Access to all documents Sum of Squares df Mean Square F Downloads Between 35,544 Get Unlimited 7,109 6,859 Groups Within Groups 270,495 Improve 261 your 1,036 grades Total 306,039 266 Sig ,000 Trong bảng Anova ta thấy Sig = 0.000 Có khác số ngủ ban đêm với chất lượng giấc ngủ Upload ➜ Kết luận: Bác bỏ H0 , ta có đầy đủ chứng thống kê với mức ý nghĩa 1% cho thấy số yourcác documents to unlock ngủ ban đêm trung bình khácShare chất lượng giấc ngủ Vấn đề 2: Số ngủ ban đêm trung bình có khác nhua mức độ buồn ngủ tuần không Giả thuyết kiểm định: Free Trial o H0: Số ngủ ban đêm trung bình khơng khác mức độ buồn ngủ Get 30 days of free Premium tuần o HA: Số ngủ ban đêm trung bình khác mức độ buồn ngủ tuần ANOVA hours sleep/ week nights Already Premium? Log in Sum of Squares df Mean Square F Between 28,798 3,200 2,990 Groups Within Groups 271,823 254 1,070 Total 300,621 263 Sig ,002 Ta thấy Sig =0.002 số ngủ ban đêm có khác mức độ buồn ngủ tuần ➜ Kết luận: Bác bỏ H0, ta có đủ chứng thống kê với mức ý nghĩa 1% cho thấy thời gian ngủ trung bình khác mức độ buồn ngủ tuần This is a preview Do you want full access? Go Premium and unlock all 23 pages TỔNG KẾT Với phân tích phương sai ANOVA ta thấy mức độ ảnh hưởng số ngủ trung Access allthế documents bình ban đêm có ảnh hưởng đến chúng tatonhư Dưới số ngủ tốt cho phân tích: Số ngủ trung bình ban đêm để có chất lượng tốt 7.6h, mức độ buồn ngủ tuần thấp 7.5h Get Unlimited Downloads Vậy với kết phân tích phương sai ta đưa lời khuyên cho giấc ngủ ban đêm Improve your grades nên ngủ từ (7.5;7.6) excellent 10 7,600 7,500 1,2649 ,4000 6,695 8,505 6,0 9,0 ,5774 ,2887 6,581 8,419 7,0 8,0 Upload TRÍCH DẪN TÀI LIỆU Share your documents to unlock Phần 1: Tóm tắt nghiên cứu Kiểm định tỷ lệ: Bài 08 Nguyên tắc kiểm định - So sánh tỉ lệ - Nguyễn Xuân Ngọc (google.com) Trích từ sách CĂN BẢN XÁC SUẤT VÀ SINH THỐNG KÊ - Sách lưu hành nội TRƯỜNG ĐẠI HỌC Y DƯỢC TP HCM – Khoa Y TẾ CÔNG CỘNG GetSTATISTICS 30 days of (ESSENTIALS) free Premium Betty Kirkwood Dịch từ sách ESSENTIAL MEDICAL (London School of Hygiene and Tropical Medicine) Free Trial Phân tích liệu ANOVA https://novaspro.vn/dowload/file/2053 Tài liệu ứng dụng Already Premium? Log in Tài liệu 1: http://117.3.66.106:8080/dspace/bitstream/TVDHKTH_123456789/3393/1/LeThiNgo cDiem_K51QTKD.pdf? fbclid=IwAR16BytAPtCm_jFbE6qNYWJqfjkd1_dbKag9IqzM-L3YM1NmounkzBL_So Tài liệu 2: Đánh giá hài lòng học viên chất lượng đào tạo Học Viên Công nghệ KITA Phần 2: Áp dụng kĩ thuật vào tình phân tích cụ thể Bảng mức độ đánh giá This is a preview Do you want full access? Go Premium and unlock all 23 pages http://spss.allenandunwin.com.s3-website-ap-southeast2.amazonaws.com/Files/sleep_codebook.pdf Access to all documents Dữ liệu SPSS http://spss.allenandunwin.com.s3-website-ap-southeast2.amazonaws.com/Files/sleep.zip Get Unlimited Downloads Improve your grades Upload Share your documents to unlock Free Trial Get 30 days of free Premium Already Premium? Log in