Xử lý số liệu luận văn cao học

Xử lý số liệu luận văn cao học, phân tích định tính, phân tích định lượng, chạy mô hình định lượng .. cho luận văn cao học, áp dụng định lượng vào luận văn cao học một cách khoa học và triệt để.

XỬ LÝ SỐ LIỆU LUẬN VĂN CAO HỌC

Cao học là gì

Bằng thạc sĩ  (từ tiếng Latin magister ) là bằng cấp học thuật do các trường đại học hoặc cao đẳng cấp sau khi hoàn thành khóa học chứng minh sự thành thạo hoặc tổng quan bậc cao về một lĩnh vực nghiên cứu cụ thể hoặc lĩnh vực thực hành nghề nghiệp .  Bằng thạc sĩ thường yêu cầu nghiên cứu trước đó ở cấp độ cử nhân , dưới dạng bằng cấp riêng biệt hoặc là một phần của khóa học tích hợp. Trong lĩnh vực được nghiên cứu, sinh viên tốt nghiệp thạc sĩ được kỳ vọng sẽ có kiến ​​thức nâng cao về một cơ quan chuyên biệt về các chủ đề lý thuyết và ứng dụng; kỹ năng đặt hàng cao trong phân tích , đánh giá quan trọng , hoặc ứng dụng chuyên nghiệp; và khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp và suy nghĩ một cách chặt chẽ và độc lập.

Bằng thạc sĩ thường được đặt tiêu đề bằng cách sử dụng biểu mẫu ‘Thạc sĩ của …’, trong đó khoa (thường là Nghệ thuật hoặc Khoa học) hoặc một lĩnh vực (Kỹ thuật, Vật lý, Hóa học, Quản trị Kinh doanh, v.v.) được chỉ định. Hai chức danh phổ biến nhất của bằng thạc sĩ là bằng Thạc sĩ Nghệ thuật (MA / MA / AM) và bằng Thạc sĩ Khoa học (MSc / M.Sc. / MS / SM), thường bao gồm sự kết hợp giữa nghiên cứu và tài liệu giảng dạy.

Danh hiệu Thạc sĩ Triết học (MPhil) cho biết (theo cách tương tự như Tiến sĩ Triết học ) một bằng cấp mở rộng với một thành phần nghiên cứu lớn. Các chương trình thạc sĩ được đặt tên chung khác bao gồm Thạc sĩ Nghiên cứu (MSt) / Thạc sĩ Nghiên cứu Nâng cao (MASt) / Thạc sĩ Nghiên cứu Nâng cao (MAS), và Thạc sĩ Chuyên nghiệp (MProf). Các bằng thạc sĩ tích hợp và bằng thạc sĩ sau đại học hướng tới thực hành nghề nghiệp thường được đặt tên cụ thể hơn cho lĩnh vực nghiên cứu của họ ( “các bằng cấp được gắn thẻ” ), bao gồm, ví dụ: Thạc sĩ Quản trị Kinh doanh , Thạc sĩ Thần học ,Thạc sĩ Kỹ thuật , Thạc sĩ Vật lý và Thạc sĩ Y tế Công cộng .

Hình thức “Thạc sĩ tại …” đôi khi cũng được sử dụng, đặc biệt khi chức danh giảng viên được sử dụng cho bằng thạc sĩ tổng hợp ngoài việc sử dụng trong bằng thạc sĩ sau đại học truyền thống, ví dụ như Thạc sĩ Khoa học (MSci) và Thạc sĩ Nghệ thuật ( Sơ đồ). Biểu mẫu này đôi khi cũng được sử dụng với các bằng thạc sĩ tích hợp khác  và đôi khi cho các bằng thạc sĩ sau đại học (ví dụ: Thạc sĩ Kế toán).  Một số trường đại học sử dụng tên văn bằng Latinh ;

Do tính linh hoạt của cú pháp trong tiếng Latinh , các bằng Thạc sĩ Nghệ thuật và Thạc sĩ Khoa học có thể được biết đến trong các học viện này với tên gọi Magister Artium và Magister scientiæhoặc đảo ngược từ thứ tự tiếng Anh thành Artium magister và Scientiæ magister . Các ví dụ về cách sử dụng bị đảo ngược bao gồm Đại học Harvard và Đại học Chicago , dẫn đến các chữ viết tắt AM và SM cho các văn bằng này. Các hình thức “Thạc sĩ Khoa học” và “Thạc sĩ Khoa học” không thể phân biệt được bằng tiếng Latinh.

Luận văn là gì ?

Luận án , hoặc luận văn  (viết tắt là diss.),  là một tài liệu được nộp để hỗ trợ ứng cử cho một văn bằng học thuật hoặc bằng cấp chuyên môn trình bày các nghiên cứu và phát hiện của tác giả.  Trong một số ngữ cảnh, từ “luận án” hoặc từ khóa học được sử dụng cho một phần của khóa học cử nhân hoặc thạc sĩ , trong khi “luận văn” thường được áp dụng cho bằng tiến sĩ . Đây là cách sắp xếp điển hình trong tiếng Anh Mỹ . Trong các bối cảnh khác, chẳng hạn như trong hầu hết các thể chế của Vương quốc Liên hiệp Anh và Cộng hòa Ireland , điều ngược lại là đúng. Thuật ngữ luận văn tốt nghiệp đôi khi được dùng để chỉ cả luận văn thạc sĩ và luận án tiến sĩ.

Độ phức tạp hoặc chất lượng nghiên cứu của luận văn hoặc luận án có thể khác nhau tùy theo quốc gia, trường đại học hoặc chương trình, và thời gian nghiên cứu tối thiểu bắt buộc do đó có thể thay đổi đáng kể trong thời gian.

Từ “luận văn” đôi khi có thể được sử dụng để mô tả một luận thuyết mà không liên quan đến việc lấy bằng cấp học thuật. Thuật ngữ “luận điểm” cũng được sử dụng để chỉ yêu cầu chung của một bài tiểu luận hoặc tác phẩm tương tự.

Xử lý số liệu luận văn cao học

Trong khi thực hiện luận văn chúng ta thường áp dụng phân tích thống kê trong bài luận của mình nhằm mục đích tăng độ tin cậy của kết quả nghiên cứu, nhưng khi chúng ta phân tích định lượng thì chúng ta gặp phải nhiều vấn đề như:

Dữ liệu không có ý nghĩa thống kê

Trong kiểm định giả thuyết thống kê , một kết quả có ý nghĩa thống kê khi nó rất khó xảy ra với giả thuyết không . Chính xác hơn, mức ý nghĩa xác định của một nghiên cứu , được biểu thị bằng alpha, là xác suất của nghiên cứu bác bỏ giả thuyết vô hiệu, cho rằng giả thuyết vô hiệu là đúng;  và giá trị p của một kết quả P, là xác suất thu được một kết quả ít nhất là cực trị, với điều kiện là giả thuyết vô hiệu là đúng.  Kết quả có ý nghĩa thống kê, theo tiêu chuẩn của nghiên cứu, khi p< . Mức ý nghĩa cho một nghiên cứu được chọn trước khi thu thập dữ liệu và thường được đặt thành 5%  hoặc thấp hơn nhiều — tùy thuộc vào Chuyên ngành.

Trong bất kỳ thử nghiệm hoặc quan sát nào liên quan đến việc lấy mẫu từ một quần thể , luôn có khả năng xảy ra hiệu ứng quan sát được chỉ do lỗi lấy mẫu . Nhưng nếu giá trị p của một tác động quan sát được nhỏ hơn (hoặc bằng) mức ý nghĩa, điều tra viên có thể kết luận rằng tác động đó phản ánh các đặc điểm của toàn bộ tổng thể,  do đó bác bỏ giá trị không giả thuyết.

Kỹ thuật này để kiểm tra ý nghĩa thống kê của các kết quả đã được phát triển vào đầu thế kỷ 20. Ý nghĩa của thuật ngữ không bao hàm tầm quan trọng ở đây và thuật ngữ ý nghĩa thống kê không giống như ý nghĩa nghiên cứu, ý nghĩa lý thuyết hoặc ý nghĩa thực tiễn.  Ví dụ, thuật ngữ ý nghĩa lâm sàng đề cập đến tầm quan trọng thực tế của hiệu quả điều trị.

Sai phạm trong hồi quy

Mô hình hồi quy tuyến tính tiêu chuẩn với các kỹ thuật ước lượng tiêu chuẩn đưa ra một số giả định hồi quy về các biến dự báo, các biến phản ứng và mối quan hệ của chúng. Nhiều phần mở rộng đã được phát triển cho phép mỗi giả định này được nới lỏng (tức là giảm xuống dạng yếu hơn), và trong một số trường hợp bị loại bỏ hoàn toàn. Nói chung, những phần mở rộng này làm cho thủ tục ước tính phức tạp hơn và tốn thời gian hơn, đồng thời cũng có thể yêu cầu nhiều dữ liệu hơn để tạo ra một mô hình chính xác như nhau.

Không có dữ liệu

Đây là một trong vấn đề các bạn thiếu kinh nghiệm thường xuyên mắc phải, là xây dựng mô hình nghiên cứu thiếu thực tế, những biến trong mô hình không thể đo lường được, nếu có thì  cũng đắt khi mua … những nguyên nhân này thì chúng tôi vẫn gọi là không có dữ liệu

Dịch vụ xử lý số liệu

Khi bạn xử lý số liệu cho luận văn cao học các bạn gặp những khó khăn trên, các bạn đừng ngần ngại hãy liên hệ chúng tôi để được tư vấn và giúp đỡ các bạn nhanh chóng.