Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Đăng nhập
Xem tất cả kết quả
Menu
Đăng nhập Đăng ký miễn phí

SPSS For Research

SPSS Cho Nghiên Cứu

SPSS Cho Nghiên Cứu

Phân tích dữ liệu SPSS trở nên dễ dàng. Trở thành chuyên gia trong phân tích thống kê nâng cao với SPSS.

4.6
(2,262 đánh giá)
45,825 học viên
Giảng viên
Bogdan Anastasiei
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 1.609.000đ -97%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
14.0 giờ video
149 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026
#Data Science #Research Methods #Spss #Statistics

Bạn sẽ học được gì

Thực hiện các thao tác cơ bản với dữ liệu: định nghĩa biến, mã hóa lại biến, tạo biến giả, chọn lọc và gia quyền các trường hợp, tách tệp
Xây dựng các biểu đồ hữu ích nhất trong SPSS: biểu đồ cột, biểu đồ đường, biểu đồ phân tán, biểu đồ hộp
Thực hiện các thủ tục phân tích dữ liệu cơ bản: Tần số, Mô tả, Khám phá, Trung bình, Bảng chéo
Kiểm định giả thuyết phân phối chuẩn (bằng phương pháp số và đồ họa)
Phát hiện các giá trị ngoại lai trong một chuỗi dữ liệu (bằng phương pháp số và đồ họa)
Biến đổi biến số
Thực hiện các phân tích một mẫu chính: Kiểm định t một mẫu, kiểm định nhị thức, kiểm định Chi bình phương cho độ phù hợp
Thực hiện các kiểm định mối liên hệ: Tương quan Pearson và Spearman, tương quan từng phần, kiểm định Chi bình phương cho mối liên hệ, phân tích log-tuyến tính
Thực hiện các phân tích so sánh trung bình: Kiểm định t, ANOVA giữa các đối tượng, ANOVA đo lường lặp lại, các kiểm định phi tham số (Mann-Whitney, Wilcoxon, Kruskal-Wallis, v.v.)
Thực hiện phân tích hồi quy (hồi quy đơn và hồi quy bội, hồi quy tuần tự, hồi quy logistic)
Tính toán và diễn giải các loại chỉ số độ tin cậy khác nhau (Hệ số Cronbach's alpha, Cohen's kappa, Kendall's W)
Sử dụng các kỹ thuật rút gọn dữ liệu (thang đo đa chiều, phân tích thành phần chính, phân tích tương ứng)
Sử dụng các kỹ thuật phân nhóm chính (phân tích cụm, phân tích biệt thức)

Yêu cầu

Phần mềm SPSS (khuyến nghị phiên bản 18 trở lên)
Kiến thức thống kê rất cơ bản (trung bình, độ lệch chuẩn, khoảng tin cậy, mức ý nghĩa, những thứ tương tự)

Đối tượng phù hợp

Sinh viên
Nghiên cứu sinh tiến sĩ
Nhà nghiên cứu học thuật
Nhà nghiên cứu doanh nghiệp
Giảng viên đại học
Bất kỳ ai đang tìm việc trong lĩnh vực phân tích thống kê
Bất kỳ ai đam mê nghiên cứu định lượng

Nội dung khóa học

14 phần • 149 bài giảng
1 Giới Thiệu
2 Tổng Quan Khóa Học
1 Hướng dẫn 1: Làm Việc Với Tệp SPSS
2 Hướng dẫn 2: Định Nghĩa Biến
3 Hướng dẫn 3: Mã Hóa Lại Biến
4 Hướng dẫn 4: Biến Giả
5 Hướng dẫn 5: Chọn Lọc Trường Hợp
6 Hướng dẫn 6: Tách Tệp
7 Hướng dẫn 7: Gia Quyền Dữ Liệu
1 Hướng dẫn 8: Biểu Đồ Cột
2 Hướng dẫn 9: Biểu Đồ Đường
3 Hướng dẫn 10: Biểu Đồ Phân Tán
4 Hướng dẫn 11: Biểu Đồ Hộp
1 Hướng dẫn 12: Thủ Tục Tần Số
2 Hướng dẫn 13: Thủ Tục Mô Tả
3 Hướng dẫn 14: Thủ Tục Khám Phá
4 Hướng dẫn 15: Thủ Tục Trung Bình
5 Hướng dẫn 16: Thủ Tục Bảng Chéo
1 Hướng dẫn 17: Kiểm Tra Tính Chuẩn - Phương Pháp Số
2 Hướng dẫn 17: Kiểm Tra Tính Chuẩn - Phương Pháp Đồ Họa
3 Hướng dẫn 17: Kiểm Tra Tính Chuẩn - Phải Làm Gì Nếu Dữ Liệu Không Phân Phối Chuẩn?
4 Hướng dẫn 18: Phát Hiện Giá Trị Ngoại Lai - Phương Pháp Đồ Họa
5 Hướng dẫn 18: Phát Hiện Giá Trị Ngoại Lai - Phương Pháp Số
6 Hướng dẫn 18: Phát Hiện Giá Trị Ngoại Lai - Cách Xử Lý Các Giá Trị Ngoại Lai
7 Hướng dẫn 19: Biến Đổi Dữ Liệu
1 Hướng dẫn 20: Kiểm Định T Một Mẫu - Giới Thiệu
2 Hướng dẫn 20: Kiểm Định T Một Mẫu - Chạy Thủ Tục
3 Hướng dẫn 21: Kiểm Định Nhị Thức
4 Hướng dẫn 21: Kiểm Định Nhị Thức Với Dữ Liệu Đã Gia Quyền
5 Hướng dẫn 22: Kiểm Định Chi Bình Phương Cho Độ Phù Hợp
6 Hướng dẫn 22: Kiểm Định Chi Bình Phương Cho Độ Phù Hợp Với Dữ Liệu Đã Gia Quyền
1 Hướng dẫn 23: Tương Quan Pearson - Giới Thiệu
2 Hướng dẫn 23: Tương Quan Pearson - Kiểm Tra Giả Định
3 Hướng dẫn 23: Tương Quan Pearson - Chạy Thủ Tục
4 Hướng dẫn 24: Tương Quan Spearman - Giới Thiệu
5 Hướng dẫn 24: Tương Quan Spearman - Chạy Thủ Tục
6 Hướng dẫn 25: Tương Quan Từng Phần - Giới Thiệu
7 Hướng dẫn 25: Tương Quan Từng Phần - Ví Dụ Thực Tế
8 Hướng dẫn 26: Kiểm Định Chi Bình Phương Cho Mối Liên Hệ
9 Hướng dẫn 26: Kiểm Định Chi Bình Phương Cho Mối Liên Hệ Với Dữ Liệu Đã Gia Quyền
10 Hướng dẫn 27: Phân Tích Log-Tuyến Tính - Giới Thiệu
11 Hướng dẫn 27: Phân Tích Log-Tuyến Tính - Phân Tích Log-Tuyến Tính Phân Cấp
12 Hướng dẫn 27: Phân Tích Log-Tuyến Tính - Phân Tích Log-Tuyến Tính Tổng Quát
1 Hướng dẫn 28: Kiểm Định T Độc Lập - Giới Thiệu
2 Hướng dẫn 28: Kiểm Định T Độc Lập - Kiểm Tra Giả Định
3 Hướng dẫn 28: Kiểm Định T Độc Lập - Diễn Giải Kết Quả
4 Hướng dẫn 29: Kiểm Định T Cặp Đôi - Giới Thiệu
5 Hướng dẫn 29: Kiểm Định T Cặp Đôi - Kiểm Tra Giả Định
6 Hướng dẫn 29: Kiểm Định T Cặp Đôi - Diễn Giải Kết Quả
7 Hướng dẫn 30: ANOVA Một Chiều - Giới Thiệu
8 Hướng dẫn 30: ANOVA Một Chiều - Kiểm Tra Giả Định
9 Hướng dẫn 30: ANOVA Một Chiều - Kết Quả Kiểm Định F
10 Hướng dẫn 30: ANOVA Một Chiều - So Sánh Nhiều Lần
11 Hướng dẫn 31: ANOVA Hai Chiều - Giới Thiệu
12 Hướng dẫn 31: ANOVA Hai Chiều - Kiểm Tra Giả Định
13 Hướng dẫn 31: ANOVA Hai Chiều - Hiệu Ứng Tương Tác
14 Hướng dẫn 31: ANOVA Hai Chiều - Hiệu Ứng Chính Đơn Giản
15 Hướng dẫn 32: ANOVA Ba Chiều - Giới Thiệu
16 Hướng dẫn 32: ANOVA Ba Chiều - Kiểm Tra Giả Định
17 Hướng dẫn 32: ANOVA Ba Chiều - Tương Tác Bậc Ba
18 Hướng dẫn 32: ANOVA Ba Chiều - Tương Tác Bậc Hai Đơn Giản
19 Hướng dẫn 32: ANOVA Ba Chiều - Hiệu Ứng Chính Đơn Giản
20 Hướng dẫn 32: ANOVA Ba Chiều - So Sánh Đơn Giản (1)
21 Hướng dẫn 32: ANOVA Ba Chiều - So Sánh Đơn Giản (2)
22 Hướng dẫn 33: ANOVA Đa Biến - Giới Thiệu
23 Hướng dẫn 33: ANOVA Đa Biến - Kiểm Tra Giả Định (1)
24 Hướng dẫn 33: ANOVA Đa Biến - Kiểm Tra Giả Định (2)
25 Hướng dẫn 33: ANOVA Đa Biến - Diễn Giải Kết Quả
26 Hướng dẫn 34: Phân Tích Hiệp Biến (ANCOVA) - Giới Thiệu
27 Hướng dẫn 34: Phân Tích Hiệp Biến (ANCOVA) - Kiểm Tra Giả Định (1)
28 Hướng dẫn 34: Phân Tích Hiệp Biến (ANCOVA) - Kiểm Tra Giả Định (2)
29 Hướng dẫn 34: Phân Tích Hiệp Biến (ANCOVA) - Diễn Giải Kết Quả
30 Hướng dẫn 35: ANOVA Đo Lường Lặp Lại - Giới Thiệu
31 Hướng dẫn 35: ANOVA Đo Lường Lặp Lại - Kiểm Tra Giả Định
32 Hướng dẫn 35: ANOVA Đo Lường Lặp Lại - Diễn Giải Kết Quả
33 Hướng dẫn 36: ANOVA Trong-Trong Đối Tượng - Giới Thiệu
34 Hướng dẫn 36: ANOVA Trong-Trong Đối Tượng - Kiểm Tra Giả Định
35 Hướng dẫn 36: ANOVA Trong-Trong Đối Tượng - Tương Tác
36 Hướng dẫn 36: ANOVA Trong-Trong Đối Tượng - Hiệu Ứng Chính Đơn Giản (1)
37 Hướng dẫn 36: ANOVA Trong-Trong Đối Tượng - Hiệu Ứng Chính Đơn Giản (2)
38 Hướng dẫn 36: ANOVA Trong-Trong Đối Tượng - Trường Hợp Tương Tác Không Có Ý Nghĩa
39 Hướng dẫn 37: ANOVA Hỗn Hợp - Giới Thiệu
40 Hướng dẫn 37: ANOVA Hỗn Hợp - Kiểm Tra Giả Định
41 Hướng dẫn 37: ANOVA Hỗn Hợp - Tương Tác
42 Hướng dẫn 37: ANOVA Hỗn Hợp - Hiệu Ứng Chính Đơn Giản (1)
43 Hướng dẫn 37: ANOVA Hỗn Hợp - Hiệu Ứng Chính Đơn Giản (2)
44 Hướng dẫn 37: ANOVA Hỗn Hợp - Trường Hợp Tương Tác Không Có Ý Nghĩa
45 Hướng dẫn 38: Kiểm Định Mann-Whitney - Giới Thiệu
46 Hướng dẫn 38: Kiểm Định Mann-Whitney - Diễn Giải Kết Quả
47 Hướng dẫn 39: Kiểm Định Wilcoxon và Dấu - Kiểm Định Wilcoxon
48 Hướng dẫn 39: Kiểm Định Wilcoxon và Dấu - Kiểm Định Dấu
49 Hướng dẫn 40: Kiểm Định Kruskal-Wallis và Trung Vị - Kiểm Định Kruskal-Wallis
50 Hướng dẫn 40: Kiểm Định Kruskal-Wallis và Trung Vị - Kiểm Định Trung Vị
51 Hướng dẫn 41: Kiểm Định Friedman
52 Hướng dẫn 42: Kiểm Định McNemar
1 Hướng dẫn 43: Hồi Quy Đơn - Giới Thiệu
2 Hướng dẫn 43: Hồi Quy Đơn - Kiểm Tra Giả Định (1)
3 Hướng dẫn 43: Hồi Quy Đơn - Kiểm Tra Giả Định (2)
4 Hướng dẫn 43: Hồi Quy Đơn - Diễn Giải Kết Quả
5 Hướng dẫn 44: Hồi Quy Bội - Giới Thiệu
6 Hướng dẫn 44: Hồi Quy Bội - Kiểm Tra Giả Định
7 Hướng dẫn 44: Hồi Quy Bội - Diễn Giải Kết Quả
8 Hướng dẫn 45: Hồi Quy Với Biến Giả
9 Hướng dẫn 46: Hồi Quy Tuần Tự
10 Hướng dẫn 47: Hồi Quy Nhị Thức - Giới Thiệu
11 Hướng dẫn 47: Hồi Quy Nhị Thức - Kiểm Tra Giả Định
12 Hướng dẫn 47: Hồi Quy Nhị Thức - Các Chỉ Số Độ Phù Hợp
13 Hướng dẫn 47: Hồi Quy Nhị Thức - Diễn Giải Hệ Số (1)
14 Hướng dẫn 47: Hồi Quy Nhị Thức - Diễn Giải Hệ Số (2)
15 Hướng dẫn 47: Hồi Quy Nhị Thức - Bảng Phân Loại
16 Hướng dẫn 48: Hồi Quy Đa Thức - Giới Thiệu
17 Hướng dẫn 48: Hồi Quy Đa Thức - Kiểm Tra Giả Định
18 Hướng dẫn 48: Hồi Quy Đa Thức - Các Chỉ Số Độ Phù Hợp
19 Hướng dẫn 48: Hồi Quy Đa Thức - Diễn Giải Hệ Số (1)
20 Hướng dẫn 48: Hồi Quy Đa Thức - Diễn Giải Hệ Số (2)
21 Hướng d
22 Guide 48: Multinomial Regression - Classification Table
23 Guide 49: Ordinal Regression - Introduction
24 Guide 49: Ordinal Regression - Assumption Testing
25 Guide 49: Ordinal Regression - Goodness-of-Fit Indicators
26 Guide 49: Ordinal Regression - Coefficient Interpretation (1)
27 Guide 49: Ordinal Regression - Coefficient Interpretation (2)
28 Guide 49: Ordinal Regression - Classification Table
1 Guide 50: Reliability Analysis - Cronbach's Alpha
2 Guide 50: Reliability Analysis - Cohen's Kappa
3 Guide 50: Reliability Analysis - Kendall's W
4 Guide 51: Multidimensional Scaling - Introduction
5 Guide 51: Multidimensional Scaling - ALSCAL procedure (1)
6 Guide 51: Multidimensional Scaling - ALSCAL procedure (2)
7 Guide 51: Multidimensional Scaling - PROXSCAL procedure (1)
8 Guide 51: Multidimensional Scaling - PROXSCAL procedure (2)
1 Guide 52: Principal Component Analysis - Introduction
2 Guide 52: Principal Component Analysis - Running the Procedure
3 Guide 52: Principal Component Analysis - Testing For Adequacy
4 Guide 52: Principal Component Analysis - Obtaining a Final Solution
5 Guide 52: Principal Component Analysis - Interpreting the Final Solutions
6 Guide 52: Principal Component Analysis - Final Considerations
7 Guide 53: Correspondence Analysis - Introduction
8 Guide 53: Correspondence Analysis - Running the Procedure
9 Guide 53: Correspondence Analysis - Results Interpretation
10 Guide 53: Correspondence Analysis - Imposing Category Constraints
1 Guide 54: Cluster Analysis - Introduction
2 Guide 54: Cluster Analysis - Hierarchical Cluster
3 Guide 54: Cluster Analysis - K-Means Cluster
4 Guide 55: Discriminant Analysis - Introduction
5 Guide 55: Discriminant Analysis - Simple DA
6 Guide 55: Discriminant Analysis - Multiple DA
1 Guide 56: Multiple Response Analysis
1 Download Links

Giới thiệu khóa học

Become an expert in statistical analysis with the most extended SPSS course at Udemy: 146 video lectures covering about 15 hours of video!

Within a very short time you will master all the essential skills of an SPSS data analyst, from the simplest operations with data to the advanced multivariate techniques like logistic regression, multidimensional scaling or principal component analysis.

The good news – you don't need any previous experience with SPSS. If you know the very basic statistical concepts, that will do.

And you don't need to be a mathematician or a statistician to take this course (neither am I). This course was especially conceived for people who are not professional mathematicians – all the statistical procedures are presented in a simple, straightforward manner, avoiding the technical jargon and the mathematical formulas as much as possible. The formulas are used only when it is absolutely necessary, and they are thoroughly explained.

Are you a student or a PhD candidate? An academic researcher looking to improve your statistical analysis skills? Are you dreaming to get a job in the statistical analysis field some day? Are you simply passionate about quantitative analysis? This course is for you, no doubt about it.

Very important: this is not just an SPSS tutorial. It does not only show you which menu to select or which button to click in order to run some procedure. This is a hands-on statistical analysis course in the proper sense of the word.

For each statistical procedure I provide the following pieces of information:

  • a short, but comprehensive description (so you understand what that technique can do for you)
  • how to perform the procedure in SPSS (live)
  • how to interpret the main output, so you can check your hypotheses and find the answers you need for your research)

The course contains 56 guides, presenting 56 statistical procedures, from the simplest to the most advanced (many similar courses out there don't go far beyond the basics).

The first guides are absolutely free, so you can dive into the course right now, at no risk. And don't forget that you have 30 full days to evaluate it. If you are not happy, you get your money back.

So, what do you have to lose?

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Data Science
Nhập môn SPSS

Nhập môn SPSS

Bogdan Anastasiei

4.6 (665)
13,036
50.000đ -90%
Hiển thị tất cả khoá học Research Methods
Nhập môn SPSS

Nhập môn SPSS

Bogdan Anastasiei

4.6 (665)
13,036
50.000đ -90%
Hiển thị tất cả khoá học Spss
Hiển thị tất cả khoá học Statistics
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊