Dịch vụ Xử lí Dữ liệu
Chúng tôi cam kết chất lượng tốt nhất, quy trình rõ ràng nhất và tư vấn chăm sóc tận tình nhất
Dịch vụ xử lí dữ liệu
Dịch vụ SMART PLS
SPSS phù hợp với Mô hình hồi quy, dữ liệu sơ cấp
Dành cho bài nghiên cứu chưa có dữ liệu khảo sát hoặc dữ liệu thu thập không đạt cần tạo mới bộ dữ liệu, dữ liệu gặp lỗi cần điều chỉnh lại dữ liệu. Phù hợp với Khách làm nghiên cứu khoa học, tiểu luận cuối kỳ hay luận văn tốt nghiệp, làm nghiên cứu cần bộ dữ liệu đẹp và chắc chắn chạy đạt kiểm định.
Quy trình NCKH thông thường: Thu thập dữ liệu khảo sát -> Phân tích số liệu : Rủi ro (lên đến 80%) dữ liệu xấu do đối tượng không đạt hoặc trả lời không có tâm.
Quy trình cùng FillForm: Build dữ liệu -> chạy mô hình thành công -> Điền ngược vào form làm minh chứng : Cam kết 100% nghiên cứu đạt yêu cầu.
Trọn gói Giá 750k - 3 triệu
- Giá cụ thể dựa trên mô hình nghiên cứu
- Nhận tư vấn miễn phí và báo giá
- Không phát sinh chi phí
- Thanh toán theo giai đoạn
- Hoàn tiền 100% nếu không đạt yêu cầu
Why choose us?
- Đội ngũ chuyên viên đào tạo / tuyển chọn
- Quy trình làm việc, bảo hành rõ ràng
- Hệ sinh thái thương hiệu FillForm uy tín
- Chất lượng đạt chuẩn viết báo / nckh
- Hỗ trợ đến khi hoàn thành bài tập
Triển khai 2~5 ngày (Tùy thời điểm)
Dịch vụ bao gồm
- File Data: Data Excel
- File Kết quả: Excel (Algorithm và Boostraping) + File chạy phần mềm
Cùng các ưu đãi hấp dẫn như >>>
Meeting tư vấn
Meeting 1:1 tư vấn và trao đổi sâu về kết quả
Fill Form ưu đãi
Giảm giá 50% phí điền form làm minh chứng
Cung cấp tài liệu
Tài liệu mẫu viết bài và đọc kết quả
Hỗ trợ sau dịch vụ
Tư vấn giải thích kết quả. Chỉnh sửa nếu cần.
Cam kết từ FillForm
Các mục Optional là tùy chọn thêm (nếu cần).
1. Outer Loading (Hệ số tải ngoài)
Outer loading ≥ 0.7 → Biến quan sát phản ánh tốt nhân tố tiềm ẩn (Hair et al., 2019).
Nếu loading từ 0.4–0.7 thì cân nhắc loại bỏ nếu AVE và CR không đạt.
2. Độ tin cậy thang đo
Cronbach’s Alpha ≥ 0.7: Thang đo có độ tin cậy nội tại ổn định (Hair et al., 2019).
Composite Reliability (CR) ≥ 0.7: Độ tin cậy tổng hợp, phản ánh tốt hơn Cronbach’s Alpha (Hair et al., 2019).
3. Giá trị hội tụ:
AVE ≥ 0.5: Các biến quan sát giải thích ít nhất 50% phương sai của nhân tố → đạt giá trị hội tụ (Fornell & Larcker, 1981).
4. Giá trị phân biệt
HTMT < 0.9: Các khái niệm có tính phân biệt tốt, không bị trùng lắp (Henseler et al., 2015).
Tiêu chí Fornell-Larcker: Căn bậc hai của AVE của mỗi nhân tố phải lớn hơn tương quan chéo với các nhân tố khác → đảm bảo phân biệt giữa các khái niệm (Fornell & Larcker, 1981).
5. VIF (kiểm tra đa cộng tuyến)
VIF < 5 → Không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập (Hair et al., 2019).
Nếu VIF > 5, cần loại bỏ hoặc điều chỉnh biến có quan hệ chặt chẽ.
6 Hệ số R² (R-squared):
R² ≥ 0.10: mô hình có khả năng giải thích biến phụ thuộc (Chin, 1998).
Mức đánh giá: R² ≈ 0.19 (yếu), ≈ 0.33 (trung bình), ≥ 0.67 (mạnh).
7. Hệ số f² (Effect size):
f² ≥ 0.02: ảnh hưởng nhỏ, ≥ 0.15: trung bình, ≥ 0.35: lớn (Cohen, 1988).
Dùng để đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc.
8. Kiểm định SEM (Bootstraping):
p < 0.05 và t > 1.96 (với kiểm định 2 phía) → mối quan hệ giữa các biến có ý nghĩa thống kê (Hair et al., 2019).
Dùng bootstrapping với 5.000 mẫu lặp để kiểm định độ tin cậy của ước lượng.
9. Phân tích trung gian (Mediation) (Optional)
Mối quan hệ trung gian có ý nghĩa khi indirect effect và total effect đều có p < 0.05.
Dùng bootstrapping để kiểm định vai trò trung gian của biến (Hair et al., 2019).
10. Phân tích điều tiết (Moderation) (Optional)
Có điều tiết khi tác động tương tác (interaction term) có p < 0.05.
Biến điều tiết thường là sản phẩm giữa biến độc lập và biến tương tác (Hair et al., 2019).
Bảo mật thông tin
Bảo mật tuyệt đối thông tin khách hàng.
Hiện nay có rất nhiều đơn vị và cá nhân nhỏ lẻ nhận làm dịch vụ xử lý dữ liệu. Chi phí có thể rẻ hơn, lời mời có thể hấp dẫn hơn — nhưng FillForm vẫn kiên định một hướng đi chất lượng, chuyên nghiệp và uy tín. Vì chúng tôi hiều trách nhiệm của mình ảnh hưởng lớn đến nghiên cứu - bài tập và cả tương lai của các bạn. Từ đó, FillForm tập trung xây dựng đội ngũ chuyên gia giàu kinh nghiệm, kiểm soát chất lượng, và chính sách bảo hành, bảo mật nghiêm túc. Cảm ơn các bạn đã tin tưởng và sử dụng dịch vụ của FillForm.
Câu hỏi thường gặp
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisi cing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua. Ut enim ad minim veniam, quis nostrud exercitation ullamco laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat.
Sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua. Ut enim ad minim veniam, quis nostrud exercitation ullamco laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat.
Duis aute irure dolor in reprehenderit in voluptate velit esse cillum dolore eu fugiat nulla pariatur. Excepteur sint occaecat. Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisi cing elit, sed do eiusmod.
Dịch vụ xử lí dữ liệu
Kho dữ liệu mẫu
Dịch vụ điền form
Trở thành partner của FillForm?
Bán dữ liệu bạn tạo, trở thành chuyên viên/ đại lí fillform và nhận các ưu đãi khác.