ĐỀ CƯƠNG MÔN HỌC

Tên môn học        : Phân tích dữ liệu        

Mã môn học         : BUS644

Số tín chỉ              : 3 tín chỉ

1. MÔ TẢ MÔN HỌC

Mục đích của môn học là cung cấp cho học viên những kiến thức và kỹ năng để xây dựng mô đường dẫn (path model), bao gồm mô hình cấu trúc (structural model) và mô hình đo lường (measurement model) trong lĩnh vực quản trị và từ đó áp dụng phương pháp ước lượng PLS – SEM (Partial least squares structural equation modeling) để thực hiện việc ước lượng và đánh gia mô hình. Bên cạnh đó, môn học cũng cung cấp một số kiến thức và kỹ năng về tiền xử lý dữ liệu và thống kê mô tả để phục vụ cho hoạt động phân tích định lượng trong lĩnh vực quản trị. Với các kiến thức và kỹ năng được cung cấp, người học có thể áp dụng hoạt động phân tích định lượng trong thực tế công việc cũng như trong nghiên cứu học thuật.

2. MỤC TIÊU MÔN HỌC

• Tổng hợp được các kiến thức về phân tích định lượng mà cụ thể là phương pháp PLS - SEM áp dụng cho lĩnh vực quản trị.
• Thiết kế một dự án phân tích định lượng có sử dụng phương pháp PLS-SEM: thu thập dữ liệu, làm sạch dữ liệu, thống kê mô tả, ước lượng bằng phương pháp PLS - SEM, đánh giá, giải thích, và viết báo cáo để áp dụng trong môi trường kinh doanh biến động.
• Phát triển các kỹ năng tự học, giải quyết vấn đề, làm việc nhóm và đồng thời đạt được tính liêm chính học thuật.

3. NỘI DUNG GIẢNG DẠY

• Giới thiệu môn học Phân tích định lượng
• Lý thuyết về đo lường (Measurement Theory)
• Tiền xử lý dữ liệu và khám phá dữ liệu
• Mô hình hồi quy tuyến tính
• Xác định mô hình đường dẫn (path model): mô hình cấu trúc và mô hình đo lường
• Ước lượng mô hình đường dẫn
• Đánh giá mô đo lường
• Đánh giá mô hình cấu trúc

4. HỌC LIỆU

4.1. Giáo trình

• Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2017). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) (2 ed.). Thousand Oaks, CA: Sage.

4.2. Tài liệu tham khảo

• Bandalos, D. L. (2018). Measurement theory and applications for the social sciences. Guilford Publications.

4.3. Phần mềm:

• Smartpls, 2018: SmartPLS 3.8
• IBM, 2018: SPSS 25

5. ĐÁNH GIÁ MÔN HỌC

5.1     Quá trình/Giữa kỳ (50%)

• Dự án phân tích 1 (Project 1) (20%)
• Dự án phân tích 2 và thuyết trình (Project 2) (30%)

5.2     Cuối kỳ (50%)

• Dự án phân tích cuối khóa (Final project) (50%)

6. SỐ GIỜ HỌC

• Số giờ học tại lớp    : 60 tiết 
• Số giờ tự học          : 120 tiết