NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CHUYÊN SÂU VỚI AMOS, SMART PLS, STATA

Bạn sẽ học được gì

• Bạn sẽ biết cách xác định phương pháp nghiên cứu phù hợp với đề tài của mình;
• Bạn sẽ biết cách triển khai tổng quan nghiên cứu, xây dựng khung lý thuyết đề tài;
• Bạn sẽ biết cách đề xuất mô hình nghiên cứu phù hợp;
• Bạn sẽ biết cách triển khai khảo sát làm sạch dữ liệu thô;
• Bạn sẽ biết cách cài đặt và sử dụng thành thạo phần mềm AMOS trong xử lý và trình bày dữ liệu;
• Bạn sẽ biết cách cài đặt và sử dụng thành thạo phần mềm SMART PLS trong xử lý và trình bày dữ liệu;
• Bạn sẽ biết cách cài đặt và sử dụng thành thạo phần mềm STATA trong xử lý và trình bày dữ liệu;
• Bạn sẽ được thực hành với bộ dữ liệu có sẵn của khoá học
• Bạn sẽ được giải đáp thắc mắc khi thực hiện, triển khai nghiên cứu liên quan đến nội dung khoá học.
• Người học có thể được xem lại record khoá học trên website trong 2 năm.
• Ưu đãi khi đăng ký theo nhóm từ 3 bạn (giảm 10%).
• Bạn sẽ được giảm 5% khi đăng ký khoá tiếp theo.
• Học viên sẽ được GIẢM NGAY 20% phí khi sử dụng dịch vụ check đạo văn với phần mềm TURNITIN, KIEMTRATAILIEU (được miễn phí 100% tư vấn giảm tỷ lệ trùng lặp, đạo văn).
• LƯU Ý: Để đảm bảo chất lượng, mỗi khoá học không quá 40 học viên.

Giới thiệu khóa học

 

CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO

SỬ DỤNG CÁC PHẦN MỀM KINH TẾ LƯỢNG TRONG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC KINH DOANH VÀ QUẢN LÝ 

(Dành cho sinh viên đại học, học viên Sau đại học, Giảng viên các trường khối kinh doanh và quản lý, Kinh tế, Tài chính )

Modul 1: Phương pháp nghiên cứu khoa học

1.1. Tổng quan về phương pháp nghiên cứu

1.1.1. Phương pháp nghiên cứu là gì?

1.1.2. Cấu trúc trình bày đối với phương pháp nghiên cứu như thế nào?

1.1.3. Các bước chuẩn bị cho phương pháp nghiên cứu

1.1.4. Lựa chọn phương pháp nghiên cứu dựa trên định hướng nghiên cứu

1.2. Phương pháp nghiên cứu định tính

1.2.1. Phương pháp nghiên cứu định tính là gì?

1.2.2. Cơ sở lý thuyết

1.2.3. Phương pháp tìm tài liệu nghiên cứu

1.2.4. Các kỹ năng cần có đối với cơ sở lý thuyết

1.2.5. Tổng quan các công trình nghiên cứu

1.2.6. Thiết kế nghiên cứu định tính

1.3. Phương pháp nghiên cứu định lượng

1.3.1. Xây dựng mô hình nghiên cứu

1.3.2. Các giả thuyết nghiên cứu

1.3.3. Đo lường các nhân tố trong mô hình nghiên cứu

1.3.4. Thiết kế phiếu khảo sát

1.3.5. Phương pháp chọn mẫu

1.3.6. Phương pháp thu nhập dữ liệu

1.3.7. Phương pháp xử lý số liệu

1.3.8. Các kỹ năng cần có khi thực hiện nghiên cứu định lượng

Modul 2: Lý thuyết, thực hành sử dụng phần mềm AMOS

2.1. Giới thiệu về các phần mềm sử dụng trong nghiên cứu khoa học

(AMOS, SMART PLS, SPSS STATA, EVIEWS, R, PYTHON)

2.2. AMOS dùng trong trường hợp nào và những vấn đề cần lưu ý

2.3. Các công cụ và chức năng trên AMOS cơ bản

2.4. Các mô hình thực nghiệm có thể sử dụng trên AMOS

2.5. Các kỹ thuật sử dụng và phân tích trên AMOS thực chiến

2.6. Trình bày kết quả nghiên cứu với nghiên cứu có sử dụng AMOS

2.7. Giải đáp thắc mắc với các dòng nghiên cứu thực chiến

Modul 3: Lý thuyết, thực hành sử dụng phần mềm SMART PLS

3.1. Smart PLS dùng trong trường hợp nào?

3.2. Mối liên hệ giữa AMOS và SMART PLS.

3.3. Lý thuyết và các kỹ thuật xử lý dữ liệu cơ bản với phần mềm

SMART PLS.

3.4.Thực hành dựa trên bộ dữ liệu có sẵn.

3.5. Hướng dẫn trình bày kết quả nghiên cứu với phần mềm Smart PLS.

3.6. Giải đáp thắc mắc về SMART PLS.

Modul 4: Lý thuyết, thực hành sử dụng phần mềm STATA

4.1. STATA dùng trong trường hợp nào?

4.2. Giới thiệu mô hình dữ liệu bảng (Pooled, FEM, REM, GMM), dữ liệu

chuỗi thời gian (Var, Svar, VECM) và một số hàm nhị phân (Logit, Probit).

4.3. Lý thuyết và các kỹ thuật xử lý dữ liệu cơ bản với phần mềm STATA.

4.4. Thực hành dựa trên bộ dữ liệu có sẵn

4.5. Giải đáp thắc mắc về STATA.

Modul 5: Ôn tập các kỹ thuật xử lý dữ liệu và giải đáp thắc mắc

và tư vấn nghiên cứu khoa học

- Ôn lại các kỹ thuật xử lý dữ liệu sử dụng các phần mềm

AMOS, SMART PLS, STATA cho nghiên cứu khoa học

- Tư vấn nghiên cứu khoa học và các giải pháp xử lý dữ liệu nghiên cứu

thực chiến

1. Sự cần thiết của khoá học

Kinh doanh, quản lý được đào tạo với nhiều ngành học như: Quản trị kinh doanh, Marketing, Kinh doanh quốc tế, Kinh doanh thương mại, Logistics và quản lý chuỗi cung ứng, Quản trị nhân lực, Bất động sản, Quản lý nhà nước, Hành chính công, Quản trị văn phòng, Tâm lý hành vi, Kinh tế đầu tư, Kinh tế quốc tế, Tài chính ngân hàng, quản trị tài chính, quản lý dự án, thương mại quốc tế…. Nghiên cứu định tính và định lượng là hai loại phương pháp nghiên cứu chính được các nhà kinh tế học, nhà tâm lý học và những người khác sử dụng khi cố gắng hiểu thêm về một khái niệm trong xã hội. Cả hai phương pháp nghiên cứu đều khác nhau về cách tiếp cận. Mục tiêu cuối cùng của các nhà khoa học là quyết định phương pháp nào được sử dụng. Mặc dù chúng thường được sử dụng cùng nhau trong nhiều công trình nghiên cứu, nhưng cả hai đều có những điểm khác biệt. Để hiểu thêm về hai phương pháp nghiên cứu, điều quan trọng là phải có kiến ​​thức chuyên sâu về chúng. Hiện nay, có thể thấy rằng phương pháp nghiên cứu định lượng trong kinh doanh quản lý đang là xu hướng và được các nhà khoa học quan tâm đào sâu nghiên cứu sử dụng. Các nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng thường được đánh giá cao, đặc biệt nó là tiên quyết đối với các công trình nghiên cứu thuộc danh mục tạp chí có uy tín như Web science/Scopus. Kiến thức đầy đủ sẽ giúp bạn quyết định nội dung bài báo, khoá luận, luận văn thạc sĩ hay luận án tiến sĩ kinh doanh và quản lý phù hợp hơn với mục tiêu nghiên cứu của bạn, đó là lý do tại sao khoá học này trả lời các câu hỏi sau: Nghiên cứu định lượng là gì? Nghiên cứu định tính là gì? Phương pháp xử lý dữ liệu với phần mềm xử lý dữ liệu hiện đại đối với lĩnh vực kinh doanh và quản lý như thế nào? Một số điểm tương đồng và khác biệt giữa các phần mềm kinh tế lượng là gì? Vận dụng một cách dễ dàng các phần mềm nghiên cứu khoa học kinh doanh và quản lý trong thực chiến? Các kỹ thuật mô hình dữ liệu bảng (Pooled, FEM, REM, GMM).

2. Mục tiêu của khóa học

Về kiến thức: Khóa học được thực hiện nhằm trang bị cho học viên những kiến thức về phương pháp nghiên cứu khoa học ứng dụng trong lĩnh vực kinh doanh và quản lý với các mô hình bình phương tối thiểu (OLS), Mô hình cấu trúc (SEM), Mô hình cấu trúc một phần (PLS SEM), Mô hình cấu trúc trung gian và điều tiết (Mediator và Morderaor Equation), Kinh tế và tài chính với mô hình dữ liệu bảng (Pooled, FEM, REM, GMM). Học viên có thể ứng dụng kiến thức được trang bị để triển khai thực hiện công trình nghiên cứu khoa học như: Bài báo khoa học, khóa luận tốt nghiệp, luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ theo chuyên ngành được đào tạo và các đề tài nghiên cứu khoa học.

Về kỹ năng: Học viên được hình thành và phát triển các kỹ năng tự học và tự nghiên cứu, kỹ năng thực hành thông qua việc áp dụng các phương pháp cụ thể để thu thập, xử lý thông tin, triển khai thực hiện đề tài nghiên cứu khoa học, khoá luận tốt nghiệp, luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ;; Học viên có kỹ năng sử dụng các phần mềm kinh tế lượng để xử lý dữ liệu phục vụ hoạt động nghiên cứu khoa học. Học viên cũng có thể tiến hành nghiên cứu khoa học một cách độc lập, thực hiện một đề tài cụ thể và trình bày được kết quả nghiên cứu.

Về thái độ: Học viên hình thành thái độ khách quan, liêm chính trong nghiên cứu khoa học; tự tin ở năng lực nghiên cứu của bản thân, qua đó họ sẽ đóng góp tích cực cho hoạt động khoa học.

3. Phương pháp giảng dạy

Người học được học khoá học online trên website không giới hạn thời gian, không gian. Tuy nhiên, để đảm bảo chất lượng khoá học, mỗi tháng sẽ có 1 khoá học online trực tiếp với giảng viên qua Zoom, người học đăng ký học tháng nào sẽ được tham gia lớp của tháng đó - lớp học thường được tổ chức cuối mỗi tháng.

Người học sẽ được học trực tiếp với giảng viên, tiếp cận kiến thức mới, hiện đại, bài bản về nghiên cứu khoa học Kinh doanh và quản lý.

Người học sẽ được giảng viên tư vấn trực tiếp đề tài trong khoá học để có phương án thực hiện tốt nhất.

Học viên được thực hành xử lý dữ liệu ngay trong lớp học, trên phần mềm STATA; AMOS; SMART PLS cho nghiên cứu khoa học Kinh doanh và quản lý.

Học viên được hỗ trợ tư vấn các vấn đề liên quan đến dữ liệu khi viết bài;

Học viên có thể được tham gia cũng giảng viên trong các đề tài nghiên cứu phù hợp.

Sau khoá học, học viên vẫn được đồng hành, tư vấn và hỗ trợ thực hiện đề tài từ giảng viên.

4. Tài liệu tham khảo cho khoá học

• Hair Jr, J., Hair Jr, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2021). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). Sage publications.
• Collier, J. (2020). Applied structural equation modeling using AMOS: Basic to advanced techniques. Routledge.
• Ahmed, F. (2021). Data Management Using Stata: A Practical Handbook.
• Weinberg, S. L., & Abramowitz, S. K. (2016). Statistics using stata: An integrative approach. Cambridge University Press.

Nội dung khóa học

Thông tin giảng viên