Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Essentials of SmartPLS 4: For Research and Data Analysis

Tinh hoa SmartPLS 4: Dành cho Nghiên cứu và Phân tích Dữ liệu

Tinh hoa SmartPLS 4: Dành cho Nghiên cứu và Phân tích Dữ liệu

Học Mô hình hóa Phương trình Cấu trúc Bình phương nhỏ nhất từng phần (PLS SEM) và Phân tích Đường dẫn bằng Smart PLS 4 từ con số 0

4.5
(207 đánh giá)
681 học viên
Giảng viên
Research with Shahed
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 979.000đ -95%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
4.0 giờ video
42 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 31/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Giới thiệu các khái niệm cơ bản về Phân tích Đa biến và SEM
Minh họa các ứng dụng cơ bản của SEM trong nghiên cứu bằng SmartPLS 4
Hướng dẫn quy trình chuẩn bị và tạo file dữ liệu bằng SPSS
Cung cấp trải nghiệm thực hành áp dụng SEM với bộ dữ liệu hợp lệ và báo cáo kết quả

Yêu cầu

Kiến thức nền tảng về các kỹ thuật đa biến như phân tích nhân tố và hồi quy bội

Đối tượng phù hợp

Nghiên cứu sinh
Giảng viên
Sinh viên đại học
Nghiên cứu sinh Tiến sĩ
Làm việc tự do

Nội dung khóa học

11 phần • 42 bài giảng
1 Đoạn giới thiệu khóa học
2 Tìm hiểu về Giảng viên của bạn
3 Mục tiêu và Nội dung Khóa học
4 Liên kết đến các Khóa học khác của tôi
1 Khái niệm cơ bản về SEM: Phần A
2 Khái niệm cơ bản về SEM: Phần B
3 Quy trình Nghiên cứu và Bộ phần mềm
1 Các bước thực hiện SEM: Phần A
2 Các bước thực hiện SEM: Phần B
3 Chuẩn bị Dữ liệu và Phân tích Sơ bộ bằng SPSS: Phần A
4 Chuẩn bị Dữ liệu và Phân tích Sơ bộ bằng SPSS: Phần B
1 Đánh giá Tính hợp lệ của Mô hình Đo lường: Lý thuyết
2 Độ tin cậy Cấu trúc và Giá trị Hội tụ
3 Báo cáo Kết quả về Độ tin cậy Cấu trúc và Giá trị Hội tụ
4 Giá trị Phân biệt
5 Báo cáo Kết quả về Giá trị Phân biệt
1 Đánh giá Tính hợp lệ của Mô hình Cấu trúc: Phần A
2 Phân tích Mô hình Cấu trúc trong SmartPLS 4
3 Báo cáo Kết quả Phân tích Mô hình Cấu trúc
4 Đánh giá Tính hợp lệ của Mô hình Cấu trúc: Phần B
5 Báo cáo Kết quả
1 Hiệu ứng Trung gian: Lý thuyết
2 Phân tích Hiệu ứng Trung gian trong SmartPLS
3 Báo cáo Kết quả Hiệu ứng Trung gian
1 Hiệu ứng Điều tiết: Lý thuyết
2 Phân tích Hiệu ứng Điều tiết trong SmartPLS
3 Báo cáo Kết quả Hiệu ứng Điều tiết: Phần A
4 Báo cáo Kết quả Hiệu ứng Điều tiết: Phần B
1 Cấu trúc Bậc cao: Lý thuyết
2 Cấu trúc Bậc cao trong SmartPLS: Phần A
3 Cấu trúc Bậc cao trong SmartPLS: Phần B
4 Cấu trúc Bậc cao trong SmartPLS: Phần C
5 Báo cáo Kết quả Cấu trúc Bậc cao: Phần A
6 Báo cáo Kết quả Cấu trúc Bậc cao: Phần B
1 Phân tích Đa nhóm: Lý thuyết
2 Phân tích Đa nhóm trong SmartPLS
3 Báo cáo Kết quả Phân tích Đa nhóm
1 Bắt đầu với Hồ sơ Fiverr
2 Bắt đầu với Dịch vụ Fiverr
3 Quảng bá Dịch vụ Fiverr
1 Phân tích Đầu ra SmartPLS Bằng ChatGPT
2 Diễn giải Dữ liệu Bằng ChatGPT

Giới thiệu khóa học

PLS-SEM is a composite-based approach to SEM that aims at maximizing the explained variance of dependent constructs in the path model. Researchers and practitioners use PLS-SEM, especially when they conduct studies on success factors and the sources of competitive advantage.

Compared to other SEM techniques, PLS-SEM allows researchers to estimate very complex models with many constructs and indicator variables. Furthermore, PLS-SEM allows for estimating reflective and formative constructs and generally offers much flexibility in terms of data requirements. The goal of PLS-SEM is the explanation of variances (prediction-oriented character of the methodology) rather than explaining covariances (theory testing via covariance-based SEM, CB-SEM). The application of the PLS-SEM method is of high interest if the assumptions of CB-SEM are violated and the proposed cause-and-effect relationships are not sufficiently explored.

The course will include the following aspects:

  • Why is data analysis required?

  • Basic concepts related to SEM

  • Data analysis using SPSS and SmartPLS

  • Measurement model analysis

  • Structural model analysis

  • Mediator/Moderator analysis

  • Advanced issues in SmartPLS

  • Explanation in APA style

  • Real exercise from Fiverr projects

  • Getting started with Fiverr gigs

  • Tips and tricks and many more

The course features include but are not limited to:

  • Competitive edge for pursuing PhD and Master's

  • Required tool for scholarly publication

  • High acceptance rate by top business journals

  • Easy explanation of the statistical analysis

  • Focus on both theory and practice

  • Become a global data analyst and freelancer

  • Excellent carrier opportunity

  • Huge demand in local and global markets

Software package: SmartPLS 4, SPSS 25.0


Who should attend?

Research scholars, faculty members, university students, and individuals who are engaged in or interested in contemporary statistical techniques


Prerequisite: Basic knowledge of multivariate techniques such as factor analysis and multiple regression.


Thanks and Regards

Shahedul Hasan

Research Assistant & Independent Researcher.

BBA & MBA, University of Dhaka.

Ex-Lecturer, East Delta University.

Data Analysis Instructor, Instructory and Udemy.

Top Rated Freelancer, Upwork.

Editorial Review Board Member, Virtual Economics & Transnational Marketing Journal.

Editor, Global Journal of Entrepreneurship, Innovation and Leadership.

Editorial Assistant, Journal for the Study of Cooperative and Experiential Education.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Data Analysis
Hiển thị tất cả khoá học Research Methods
Hiển thị tất cả khoá học Structural Equation Modeling
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊