Cách Sử Dụng Spss 22 / TOP 9 # Xem Nhiều Nhất & Mới Nhất 5/2023 # Top View

Có nhiều người thắc mắc về spss là gì, chức năng của phần mềm spss và bản hướng dẫn sử dụng phần mềm spss đầy đủ là như thế nào? Bày viết sau đây chúng tôi giới thiệu tới bạn cách sử dụng phần mềm đầy đủ và chi tiết nhất.

+ Download phần mềm SPSS 20 Full và SPSS 22 Full

+ SPSS là gì? Các thuật ngữ trong SPSS và ý nghĩa của các thuật ngữ

Giới thiệu về phần mềm SPSS và cách sử dụng phần mềm SPSS

1. Phần mềm SPSS là gì?

SPSS (viết tắt của Statistical Package for the Social Sciences) là một chương trình máy tính phục vụ công tác thống kê. Phần mềm SPSS hỗ trợ xử lý và phân tích dữ liệu sơ cấp – là các thông tin được thu thập trực tiếp từ đối tượng nghiên cứu, thường được sử dụng rộng rãi trong các các nghiên cứu điều tra xã hội học và kinh tế lượng.

2. Chức năng của SPSS

Phần mềm SPSS có các chức năng chính bao gồm:

+ Phân tích thống kê gồm Thống kê mô tả: Lập bảng chéo, Tần suất, Mô tả, Khám phá, Thống kê Tỷ lệ Mô tả Thống kê đơn biến: Phương tiện, t-test, ANOVA, tương quan (hai biến, một phần, khoảng cách), kiểm tra không giới Dự đoán cho kết quả số: Hồi quy tuyến tính Dự đoán để xác định các nhóm: Phân tích các yếu tố, phân tích cụm (hai bước, K-phương tiện, phân cấp), phân biệt. ( Tham khảo tại: https://vi.wikipedia.org/wiki/SPSS)

+ Quản lý dữ liệu bao gồm lựa chọn trường hợp, chỉnh sửa lại tập tin, tạo ra dữ liệu gốc

+ Vẽ đồ thị: Được sử dụng để vẽ nhiều loại đồ thị khác nhau với chất lượng cao.

Nếu bạn không có nhiều kinh nghiệm trong việc làm bài trên phần mềm SPSS? Bạn cần đến dịch vụ dịch vụ xử lý số liệu SPSS để giúp mình xóa bỏ những rắc rối về lỗi gây ra khi không sử dụng thành thạo phần mềm này? Khi gặp khó khăn về vấn đề phân tích kinh tế lượng hay gặp vấn đề về chạy SPSS, hãy nhớ đến Tổng đài tư vấn luận văn 1080, nơi giúp bạn giải quyết những khó khăn mà chúng tôi đã từng trải qua.

3. Quy trình làm việc của phần mềm SPSS

B1: Mở các files dữ liệu – theo định dạng file của SPSS hoặc bất kỳ định dạng nào;

B2: Sử dữ liệu – như tính tổng và trung bình các cột hoặc các hàng dữ liệu;

B3: Tạo các bảng và các biểu đồ – bao gồm đếm các phổ biến hay các thống kê tổng hơn (nhóm) thông qua các trường hợp;

B4: Chạy các thống kê suy diễn như ANOVA, hồi quy và phân tích hệ số;

B5: Lưu dữ liệu và đầu ra theo nhiều định dạng file.

B6: Bây giờ chúng ta cùng tìm hiểu kỹ hơn về những bước sử dụng SPSS.

4. Hướng dẫn sử dụng phần mềm SPSS

4.1 Khởi động SPSS

5. Hướng dẫn sử dụng phần mềm SPSS

5.1 Đề tài nghiên cứu

5.1.1 Đề tài nghiên cứu

Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của nhân viên trong công việc tại công ty TNHH Nhãn Xanh.

Hướng dẫn sử dụng phần mềm SPSS[/caption]

5.1.2 Mô hình nghiên cứu

Ở đây, tác giả xem xét trên thực tế và kỳ vọng các biến độc lập đều tác động thuận chiều với biến phụ thuộc nên sẽ ký hiệu dấu

(+). Trường hợp có biến độc lập tác động nghịch chiều với biến phụ thuộc, chúng ta sẽ ký hiệu dấu

(-). Thuận chiều là thế nào, thuận chiều có nghĩa là khi biến độc lập tăng thì biến phụ thuộc cũng tăng, ví dụ yếu tố Lương, thưởng, phúc lợi tăng lên, tốt hơn thì Sự hài lòng của nhân viên trong công việc cũng sẽ tăng lên. Một ví dụ về tác động nghịch chiều giữa biến độc lập Giá cả sản phẩm và biến phụ thuộc Động lực mua hàng của người tiêu dùng. Trên thực tế, ta thấy rằng khi giá món hàng tăng cao thì chúng ta sẽ e dè và ít có động lực để mua món hàng đó, có thể thay vì mua nó với giá cao, chúng ta có thể mua sản phẩm thay thế khác có giá thấp hơn nhưng cùng tính năng. Như vậy, giá càng tăng, động lực mua hàng của người tiêu dùng càng giảm. Chúng ta sẽ kỳ vọng rằng, biến Giá cả sản phẩm tác động nghịch với biến phụ thuộc Động lực mua hàng của người tiêu dùng.

5.1.3 Giả thuyết nghiên cứu

Theo như tên gọi của nó, đây chỉ là các giả thuyết, giả thuyết này chúng ta sẽ khẳng định nó là đúng hay sai sau bước phân tích hồi quy tuyến tính. Thường chúng ta sẽ dựa trên những gì bản thân nhận thấy để kỳ vọng rằng mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc là thuận chiều hay nghịch chiều. Hoặc cho dù bạn không biết bất kỳ điều gì về mối quan hệ này, bạn vẫn cứ đặt giả thuyết kỳ vọng của mình.

Nếu sau bước hồi quy tuyến tính, kết quả xuất ra giống với kỳ vọng thì chúng ta chấp nhận giả thuyết, ngược lại, ta bác bỏ giả thuyết. Chúng ta đừng bị sai lầm khi nhận định bác bỏ là tiêu cực, là xấu; còn chấp nhận là tích cực, là tốt. Ở đây không có sự phân biệt tốt xấu, tích cực hay tiêu cực gì cả mà chỉ là xem xét cái mình nghĩ nó có giống với thực tế số liệu nghiên cứu hay không mà thôi.

* H1: Lương, thưởng, phúc lợi tác động tích cực (thuận chiều) đến sự hài lòng của nhân viên trong công việc.

* H2: Cơ hội đào tạo và thăng tiến tác động tích cực (thuận chiều) đến sự hài lòng của nhân viên trong công việc.

* H3: Lãnh đạo và cấp trên tác động tích cực (thuận chiều) đến sự hài lòng của nhân viên trong công việc.

* H4: Đồng nghiệp tác động tích cực (thuận chiều) đến sự hài lòng của nhân viên trong công việc.

* H5: Bản chất công việc tác động tích cực (thuận chiều) đến sự hài lòng của nhân viên trong công việc.

* H6: Điều kiện làm việc tác động tích cực (thuận chiều) đến sự hài lòng của nhân viên trong công việc.

5.1.4 Bảng câu hỏi khảo sát

5.1.5 Kích thước mẫu

Có nhiều công thức lấy mẫu, tuy nhiên, các công thức lấy mẫu phức tạp tác giả sẽ không đề cập trong tài liệu này bởi vì nó thiên về toán thống kê. Nếu lấy mẫu theo các công thức đó, lượng mẫu nghiên cứu cũng là khá lớn, hầu như chúng ta không đủ thời gian và nguồn lực để thực hiện. Do vậy, đa phần chúng ta lấy mẫu trên cơ sở tiêu chuẩn 5:1 của Bollen (1989)1, tức là để đảm bảo phân tích dữ liệu (phân tích nhân tố khám phá EFA) tốt thì cần ít nhất 5 quan sát cho 1 biến đo lường và số quan sát không nên dưới 100.

Bảng câu hỏi khảo sát tác giả trích dẫn có tổng cộng 30 biến quan sát (các câu hỏi sử dụng thang đo Likert), do vậy mẫu tối thiểu sẽ là 30 x 5 = 150.

Chúng ta lưu ý, mẫu này là mẫu tối thiểu chứ không bắt buộc chúng ta lúc nào cũng lấy mẫu này, mẫu càng lớn thì nghiên cứu càng có giá trị. Cụ thể trong nghiên cứu này, tác giả lấy mẫu là 220.

5.2 Kiểm định độ tin cậy thang đo Crnbach’s Alpha

5.2.1 Lý thuyết về giá trị và độ tin cậy của đo lường

Một đo lường được coi là có giá trị (validity) nếu nó đo lường đúng được cái cần đo lường (theo Campbell & Fiske 1959). Hay nói cách khác, đo lường đó sẽ không có hiện tượng sai số hệ thống và sai số ngẫu nhiên.

* Sai số hệ thống: sử dụng thang đo không cân bằng, kỹ thuật phỏng vấn kém…

* Sai số ngẫu nhiên: phỏng vấn viên ghi nhầm số đó của người trả lời, người trả lời thay đổi tính cách nhất thời như do mệt mỏi, đau yếu, nóng giận… làm ảnh hưởng đến câu trả lời của họ. Trên thực tế nghiên cứu, chúng ta sẽ bỏ qua sai số hệ thống và quan tâm đến sai số ngẫu nhiên. Khi một đo lường vắng mặt các sai số ngẫu nhiên thì đo lường có độ tin cậy (reliability). Vì vậy, một đo lường có giá trị cao thì phải có độ tin cậy cao.

5.2.2 Đo lường độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha

– Cronbach (1951) đưa ra hệ số tin cậy cho thang đo. Chú ý, hệ số Cronbach’s Alpha chỉ đo lường độ tin cậy của thang đo (bao gồm từ 3 biến quan sát trở lên) chứ không tính được độ tin cậy cho từng biến quan sát.( Cronbach’s Alpha chỉ thực hiện khi nhân tố có 3 biến quan sát trở lên trích nguồn từ: Nguyễn Đình Thọ, Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, NXB Tài chính, Tái bản lần 2, Trang 355.)

– Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên trong đoạn [0,1]. Về lý thuyết, hệ số này càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên điều này không hoàn toàn chính xác. Hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (khoảng từ 0.95 trở lên) cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có khác biệt gì nhau, hiện tượng này gọi là trùng lắp trong thang đo.( Hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (khoảng từ 0.95 trở lên) gây ra hiện tượng trùng lắp trong thang đo trích nguồn từ: Nguyễn Đình Thọ, Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, NXB Tài chính, Tái bản lần 2, Trang 364.)

5.2.3 Tính hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha bằng SPSS

5.2.3.1 Các tiêu chuẩn kiểm định

– Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng Corrected Item – Total Correlation ≥ 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu. ( Tương quan biến tổng ≥ 0.3 trích nguồn từ: Nunnally, J. (1978), Psychometric Theory, New York, McGraw- Hill.)

– Mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha: * Từ 0.8 đến gần bằng 1: thang đo lường rất tốt. * Từ 0.7 đến gần bằng 0.8: thang đo lường sử dụng tốt. * Từ 0.6 trở lên: thang đo lường đủ điều kiện.

– Chúng ta cũng cần chú ý đến giá trị của cột Cronbach’s Alpha if Item Deleted, cột này biểu diễn hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đang xem xét. Thông thường chúng ta sẽ đánh giá cùng với hệ số tương quan biến tổng Corrected Item – Total Correlation, nếu giá trị Cronbach’s Alpha if Item Deleted lớn hơn hệ số Cronbach Alpha và Corrected Item – Total Correlation nhỏ hơn 0.3 thì sẽ loại biến quan sát đang xem xét để tăng độ tin cậy của thang đo.

Thực hiện kiểm định cho nhóm biến quan sát thuộc nhân tố Lương, thưởng, phúc lợi (TN). Đưa 5 biến quan sát thuộc nhân tố TN vào mục Items bên phải. Tiếp theo chọn vào Statistics…

Trong tùy chọn Statistics, chúng ta tích vào các mục giống như hình. Sau đó chọn Continue để cài đặt được áp dụng.

Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha của nhóm biến quan sát TN như sau:

 Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (≥ 0.3). Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.790 ≥ 0.6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy. Chú thích các khái niệm:

* Cronbach’s Alpha: Hệ số Cronbach’s Alpha

* N of Items: Số lượng biến quan sát

* Scale Mean if Item Deleted: Trung bình thang đo nếu loại biến

* Scale Variance if Item Deleted: Phương sai thang đo nếu loại biến

* Corrected Item-Total Correlation: Tương quan biến tổng

* Cronbach’s Alpha if Item Deleted: Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến Thực hiện tương cho từng nhóm biến còn lại. Chúng ta cần lưu ý ở nhóm biến “Điều kiện làm việc”, nhóm này sẽ có một biến quan sát bị loại.

5.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA

5.3.1 EFA và đánh giá giá trị thang đo

– Khi kiểm định một lý thuyết khoa học, chúng ta cần đánh giá độ tin cậy của thang đo (Cronbach’s Alpha) và giá trị của thang đo (EFA). Ở phần trước, chúng ta đã tìm hiểu về độ tin cậy thang đo, vấn đề tiếp theo là thang đo phải được đánh giá giá trị của nó. Hai giá trị quan trọng được xem xét trong phần này là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt . (Hai giá trị quan trọng trong phân tích nhân tố khám phá EFA bao gồm: giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Trích nguồn từ: Nguyễn Đình Thọ, Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, NXB Tài chính, Tái bản lần 2, Trang 378.) Hiểu một cách đơn giản:

1. Thỏa mãn “Giá trị hội tụ”: Các biến quan sát hội tụ về cùng một nhân tố.

2. Đảm bảo “Giá trị phân biệt”: Các biến quan sát thuộc về nhân tố này và phải phân biệt với nhân tố khác.

– Phân tích nhân tố khám phá, gọi tắt là EFA, dùng để rút gọn một tập hợp k biến quan sát thành một tập F (với F < k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Trong nghiên cứu, chúng ta thường thu thập được một số lượng biến khá lớn và rất nhiều các biến quan sát trong đó có liên hệ tương quan với nhau. Thay vì đi nghiên cứu 20 đặc điểm nhỏ của một đối tượng, chúng ta có thể chỉ nghiên cứu 4 đặc điểm lớn, trong mỗi đặc điểm lớn này gồm 5 đặc điểm nhỏ có sự tương quan với nhau. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và kinh phí nhiều hơn cho người nghiên cứu.

5.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA bằng SPSS

5.3.2.1 Các tiêu chí trong phân tích EFA – Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO phải đạt giá trị 0.5 trở lên (0.5 ≤ KMO ≤ 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là phù hợp. Nếu trị số này nhỏ hơn 0.5, thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với tập dữ liệu nghiên cứu.( Trị số của KMO phải đạt giá trị 0.5 trở lên là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là phù hợp trích nguồn từ: Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS Tập 2, NXB Hồng Đức, trang 31)

– Trị số Eigenvalue là một tiêu chí sử dụng phổ biến để xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA. Với tiêu chí này, chỉ có những nhân tố nào có Eigenvalue ≥ 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích2. Ví dụ, bảng phía dưới cho thấy có 3 nhân tố trích được tại eigenvalue là 1.537. Nếu chúng ta trích thêm một nhân tố nữa (nhân tố thứ tư) thì eigenvalue lúc này là 0.900 < 1. Vì vậy, nếu dựa vào tiêu chí eigenvalue từ 1 trở lên, chúng ta dừng ở nhân tố thứ ba.

– Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) ≥ 50% cho thấy mô hình EFA là phù hợp. Coi biến thiên là 100% thì trị số này thể hiện các nhân tố được trích cô đọng được bao nhiêu % và bị thất thoát bao nhiêu % của các biến quan sát.

– Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) hay còn gọi là trọng số nhân tố, giá trị này biểu thị mối quan hệ tương quan giữa biến quan sát với nhân tố. Hệ số tải nhân tố càng cao, nghĩa là tương quan giữa biến quan sát đó với nhân tố càng lớn và ngược lại. Theo Hair & ctg (2009,116), Multivariate Data Analysis, 7th Edition thì:

* Factor Loading ở mức  0.3: Điều kiện tối thiểu để biến quan sát được giữ lại.

* Factor Loading ở mức  0.5: Biến quan sát có ý nghĩa thống kê tốt.

Trên thực tế áp dụng, việc nhớ từng mức hệ số tải với từng khoảng kích thước mẫu là khá khó khăn, do vậy người ta thường lấy hệ số tải 0.45 hoặc 0.5 làm mức tiêu chuẩn với cỡ mẫu từ 120 đến dưới 350; lấy tiêu chuẩn hệ số tải là 0.3 với cỡ mẫu từ 350 trở lên.

5.3.2.2 Thực hành trên SPSS 20 với tập dữ liệu mẫu

Lần lượt thực hiện phân tích nhân tố khám phá cho biến độc lập và biến phụ thuộc. Lưu ý, với các đề tài đã xác định được biến độc lập và biến phụ thuộc (thường khi vẽ mô hình nghiên cứu, mũi tên chỉ hướng 1 chiều từ biến độc lập hướng tới biến phụ thuộc chứ không có chiều ngược lại), chúng ta cần phân tích EFA riêng cho từng nhóm biến: độc lập riêng, phụ thuộc riêng.

thập phân, nếu chúng ta để Decimals về 0 sẽ không hợp lý lắm vì ta đã làm tròn về dạng số nguyên. Do vậy, chúng ta nên làm tròn 2 chữ số thập phân, nhìn vào kết quả sẽ hợp lý và tự nhiên hơn. **

Lưu ý 1: Cronbach’s Alpha và EFA giúp loại bỏ đi các biến quan sát rác, không có đóng góp vào nhân tố, và hoàn thiện mô hình nghiên cứu. Do tập dữ liệu mẫu ở đây không xảy ra tình trạng xuất hiện biến độc lập mới, hoặc một biến độc lập này lại bao gồm biến quan sát của biến độc lập khác nên mô hình nghiên cứu vẫn giữ nguyên tính chất ban đầu. Những trường hợp như giảm/tăng số biến độc lập, biến quan sát giữa các biến độc lập trộn lẫn vào nhau,… sẽ làm mất đi tính chất của mô hình ban đầu. Khi đó, chúng ta phải sử dụng mô hình mới được định nghĩa lại sau bước EFA để tiếp tục thực hiện các phân tích, kiểm định về sau mà không được dùng mô hình được đề xuất ban đầu. ** Lưu ý 2: Khi thực hiện hiện phân tích nhân tố khám phá, có nhiều trường hợp sẽ xảy ra ở bảng ma trận xoay như: biến quan sát nhóm này nhảy sang nhóm khác; xuất hiện số lượng nhân tố nhiều hơn ban đầu; số lượng nhân tố bị giảm so với lượng ban đầu; lượng biến quan sát bị loại bỏ do không thỏa điều kiện về hệ số tải Factor Loading quá nhiều… Mỗi trường hợp chúng ta sẽ có hướng xử lý khác nhau, có trường chúng ta chỉ mất ít thời gian và công sức. Tuy nhiên, cũng có những trường hợp khó, buộc chúng ta phải hủy toàn bộ số liệu hiện tại và thực hiện khảo sát lại từ đầu. Do vậy, để tránh những sự cố có thể kiểm soát được, chúng ta nên làm thật tốt các bước tiền xử lý SPSS. Đặc biệt là khâu chọn mô hình, chốt bảng câu hỏi khảo sát, chọn đối tượng/hoàn cảnh/thời gian khảo sát hợp lý và làm sạch dữ liệu trước khi xử lý.

5.4 Tương quan Pearson

Sau khi đã có được các biến đại diện độc lập và phụ thuộc ở phần phân tích nhân tố EFA, chúng ta sẽ tiến hành phân tích tương quan Pearson để kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa các biến này.

5.4.1 Lý thuyết về tương quan và tương quan Pearson

– Giữa 2 biến định lượng có nhiều dạng liên hệ, có thể là tuyến tính hoặc phi tuyến hoặc không có bất kỳ một mối liên hệ nào.

– Người ta sử dụng một số thống kê có tên là hệ số tương quan Pearson (ký hiệu r) để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa 2 biến định lượng (lưu ý rằng Pearson chỉ xét mối liên hệ tuyến tính, không đánh giá các mối liên hệ phi tuyến).

– Trong tương quan Pearson không có sự phân biệt vai trò giữa 2 biến, tương quan giữa biến độc lập với biến độc lập cũng như giữa biến độc lập với biến phụ thuộc.

5.4.2 Phân tích tương quan Pearson bằng SPSS

5.4.2.1 Một số tiêu chí cần biết Tương quan Pearson r có giá trị dao động từ -1 đến 1:

* Nếu r càng tiến về 1, -1: tương quan tuyến tính càng mạnh, càng chặt chẽ. Tiến về 1 là tương quan dương, tiến về -1 là tương quan âm.

* Nếu r càng tiến về 0: tương quan tuyến tính càng yếu.

* Nếu r = 1: tương quan tuyến tính tuyệt đối, khi biểu diễn trên đồ thị phân tán Scatter như hình vẽ ở trên, các điểm biểu diễn sẽ nhập lại thành 1 đường thẳng.

* Nếu r = 0: không có mối tương quan tuyến tính. Lúc này sẽ có 2 tình huống xảy ra. Một, không có một mối liên hệ nào giữa 2 biến. Hai, giữa chúng có mối liên hệ phi tuyến.

* Hàng Pearson Correlation là giá trị r để xem xét sự tương thuận hay nghịch, mạnh hay yếu giữa 2 biến

* Hàng Sig. (2-tailed) là sig kiểm định xem mối tương quan giữa 2 biến là có ý nghĩa hay không. Sig < 0.05, tương quan có ý nghĩa; sig ≥ 0.05, tương quan không có ý nghĩa. Cần xem xét sig trước, nếu sig < 0.05 mới nhận xét tới giá trị tương quan Pearson r.

* Hàng N hiển thị cỡ mẫu của tập dữ liệu. Cụ thể trong bảng trên là 220.

Tại đây, chúng ta đưa hết tất cả các biến muốn chạy tương quan Pearson vào mục Variables. Cụ thể là các biến đại diện được tạo ra sau bước phân tích EFA. Để tiện cho việc đọc số liệu, chúng ta nên đưa biến phụ thuộc lên trên cùng, tiếp theo là các biến độc lập. Sau đó, nhấp vào OK để xuất kết quả ra Output.

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

 Sig tương quan Pearson các biến độc lập TN, CV, LD, MT, DT với biến phụ thuộc HL nhỏ hơn 0.05. Như vậy, có mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập này với biến HL. Giữa DT và HL có mối tương quan mạnh nhất với hệ số r là 0.611, giữa MT và HL có mối tương quan yếu nhất với hệ số r là 0.172.

 Sig tương quan Pearson giữa HL và DN lớn hơn 0.05, do vậy, không có mối tương quan tuyến tính giữa 2 biến này. Biến DN sẽ được loại bỏ khi thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính bội.

 Các cặp biến độc lập đều có mức tương quan khá yếu với nhau, như vậy, khả năng cao sẽ không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra1.

5.5 Hồi quy đa biến

5.5.1 Lý thuyết về hồi quy tuyến tính

– Khác với tương quan Pearson, trong hồi quy các biến không có tính chất đối xứng như phân tích tương quan. Vai trò giữa biến độc lập và biến phụ thuộc là khác nhau. X và Y hay Y và X có tương quan với nhau đều mang cùng một ý nghĩa, trong khi đó với hồi quy, ta chỉ có thể nhận xét: X tác động lên Y hoặc Y chịu tác động bởi X.

– Đối với phân tích hồi quy tuyến tính bội, chúng ta giả định các biến độc lập X1, X2, X3 sẽ tác động đến biến phụ thuộc Y. Ngoài X1, X2, X3… còn có rất nhiều những nhân tố khác ngoài mô hình hồi quy tác động đến Y mà chúng ta không liệt kê được.

5.5.2 Phân tích hồi quy đa biến bằng SPSS

5.5.2.1 Các tiêu chí trong phân tích hồi quy đa biến – Giá trị R2 (R Square), R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) phản ánh mức độ giải thích biến phụ thuộc của các biến độc lập trong mô hình hồi quy. R2 hiệu chỉnh phản ánh sát hơn so với R2. Mức dao động của 2 giá trị này là từ 0 đến 1, tuy nhiên việc đạt được mức giá trị bằng 1 là gần như không tưởng dù mô hình đó tốt đến nhường nào. Giá trị này thường nằm trong bảng Model Summary.

Cần chú ý, không có sự giới hạn giá trị R2, R2 hiệu chỉnh ở mức bao nhiêu thì mô hình mới đạt yêu cầu, 2 chỉ số này nếu càng tiến về 1 thì mô hình càng có ý nghĩa, càng tiến về 0 thì ý nghĩa mô hình càng yếu. Thường chúng ta chọn mức tương đối là 0.5 để làm giá trị phân ra 2 nhánh ý nghĩa mạnh/ý nghĩa yếu, từ 0.5 đến 1 thì mô hình là tốt, bé hơn 0.5 là mô hình chưa tốt. Đây là con số nhắm chừng chứ không có tài liệu chính thức nào quy định, nên nếu bạn thực hiện phân tích hồi quy mà R2 hiệu chỉnh nhỏ hơn 0.5 thì mô hình vẫn có giá trị.

– Giá trị sig của kiểm định F được sử dụng để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy. Nếu sig nhỏ hơn 0.05, ta kết luận mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử đụng được. Giá trị này thường nằm trong bảng ANOVA.

– Trị số Durbin – Watson (DW) dùng để kiểm tra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất (kiểm định tương quan của các sai số kề nhau). DW có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4; nếu các phần sai số không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau thì giá trị sẽ gần bằng 2, nếu giá trị càng nhỏ, gần về 0 thì các phần sai số có tương quan thuận; nếu càng lớn, gần về 4 có nghĩa là các phần sai số có tương quan nghịch. Theo Field (2009), nếu DW nhỏ hơn 1 và lớn hơn 3, chúng ta cần thực sự lưu ý bởi khả năng rất cao xảy ra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất. Theo Yahua Qiao (2011), thường giá trị DW nằm trong khoảng 1.5 – 2.5 sẽ không xảy ra hiện tượng tự tương quan, đây cũng là mức giá trị tiêu chuẩn chúng ta sử dụng phổ biến hiện nay.

1 Để đảm bảo chính xác, chúng ta sẽ tra ở bảng thống kê Durbin-Watson (có thể tìm bảng thống kê DW trên Internet). Giá trị này thường nằm trong bảng Model Summary.

Hệ số k’ là số biến độc lập đưa vào chạy hồi quy, N là kích thước mẫu. Nếu N của bạn là một con số lẻ như 175, 214, 256, 311…. mà bảng tra DW chỉ có các kích thước mẫu làm tròn dạng 150, 200, 250, 300, 350… thì bạn có thể làm tròn kích thước mẫu với giá trị gần nhất trong bảng tra. Ví dụ: 175 làm tròn thành 200; 214 làm tròn 200; 256 làm tròn 250, 311 làm tròn 300…

– Giá trị sig của kiểm định t được sử dụng để kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy. Nếu sig kiểm định t của hệ số hồi quy của một biến độc lập nhỏ hơn 0.05, ta kết luận biến độc lập đó có tác động đến biến phụ thuộc. Mỗi biến độc lập tương ứng với một hệ số hồi quy riêng, do vậy mà ta cũng có từng kiểm định t riêng. Giá trị này thường nằm trong bảng Coefficients.

– Kiểm tra các giả định hồi quy, bao gồm phần dư chuẩn hóa và liên hệ tuyến tính: * Kiểm tra vi phạm giả định phần dư chuẩn hóa: Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mô hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích…

Vì vậy, chúng ta cần thực hiện nhiều cách khảo sát khác nhau. Hai cách phổ biến nhất là căn cứ vào biểu đồ Histogram và Normal P-P Plot. Đối với biểu đồ Histogram, nếu giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độ lệch chuẩn gần bằng 1, ta có thể khẳng định phân phối là xấp xỉ chuẩn. Đối với biểu đồ Normal P-P Plot, nếu các điểm phân vị trong phân phối của phần dư tập trung thành 1 đường chéo, như vậy, giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm. * Kiểm tra vi phạm giả định liên hệ tuyến tính: Biểu đồ phân tán Scatter Plot giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa giúp chúng ta dò tìm xem, dữ liệu hiện tại có vi phạm giả định liên hệ tuyến tính hay không. Nếu phần dư chuẩn hóa phân bổ tập trung xunh quanh đường hoành độ 0, chúng ta có thể kết luận giả định quan hệ tuyến tính không bị vi phạm.

+ Kiểm định T – test, kiểm định sự khác biệt trong spss

Ví MOMO là gì?

Ví điện tử MOMO là sản phẩm của Công ty Cổ phần Dịch vụ Di động Trực tuyến (M_Service). Ứng dụng cho phép bạn tạo và nạp tiền vào tài khoản MOMO để thanh toán cho các dịch vụ tiện ích như mua sắm, thanh toán cước phí, trả góp, nhận, rút tiền… trên nền tảng di động (Mobile Payment).

MOMO có thể thanh toán được những dịch vụ gì?

Có rất nhiều ví điện tử trên thị trường việt nam hiện nay như: MOMO, MoCa, AirPay… nhưng theo ý kiến cá nhân mình qua việc sử dụng hết các ứng dụng trên thì thấy MOMO là ứng dụng tuyệt vời và an toàn tuyệt đối. Bởi nó hỗ trợ thanh toán rất nhiều các dịch vụ tiện ích gia tăng so với các ví điện tử khác mà mình đã liệt kê ở trên, vậy cụ thể là các dịch vụ như:

Tiền điện: Bạn chỉ cần mở ứng dụng MOMO và sau đó chọn mục Thanh toán điện rồi nhập mã số hợp đồng điện lực của chủ hộ đó rồi tiến hành thanh toán là xong

Tiền nước: MOMO chấp nhận thanh toán tiền nước tại tất cả các quận trong TPHCM

Hệ thống Internet và Mạng: ADSL FPT và VNPT

Truyền hình cáp: VTVcab

Thanh toán dịch vụ: thu hộ Grab, trả góp, mua vé xem phim, vé máy bay, thẻ cào điện thoại…

Ví MOMO có lừa đảo không?

Đây là 3 lý do cho thấy MOMO thực sự an toàn:

MOMO đạt chứng nhận Bảo mật quốc tế PCI DSS: Vào ngày 08/2016 ví điện tử MOMO đã chính thức nhận Chứng nhận Bảo mật quốc tế PCI DSS (Payment Card Industry Data Security Standard) cấp độ Service Provider (cấp độ Nhà Cung Cấp Dịch vụ). Ví điện tử MOMO là một trong số ít trung gian thanh toán đạt được chứng nhận này.

Được nhà nước cấp phép: Dịch vụ chuyển tiền MOMO được Ngân hàng nhà nước Việt Nam cấp phép. Dịch vụ được đảm bảo an toàn 100% và được ủy quyền bởi Ngân hàng Vietcombank.

Ứng dụng có tính năng bảo mật: Khi sử dụng ứng dụng MOMO thì bạn sẽ thiết lập mật khẩu mỗi khi mở ứng dụng lên và mật khẩu mỗi khi giao dịch hay thanh toán bất kì dịch vụ nào đó.

Ngoài ra, nếu trong vòng 30s không thấy người dùng thao tác lên ứng dụng thì ứng dụng yêu cầu người dùng nhập lại mật khẩu để có thể tiếp tục sử dụng. Đây là giải pháp đề phòng trường hợp bạn bị mất điện thoại hay người khác lén dùng điện thoại bạn để ăn cắp tiền.

Đây chính là 3 lý do bạn có thể thật sự an tâm khi sử dụng ví điện tử MOMO để thanh toán, chuyển nhận tiền rồi đúng không nào?

Tải ứng dụng MOMO ở đâu?

Hiện tại MOMO đang hỗ trợ hai nền tảng hệ điều hành Android và iOS, bạn có thể truy cập ứng dụng Google Play đối với Android hoặc App Store đối với iOS và tìm kiếm theo từ khóa “MOMO” hoặc bấm trực tiếp tại link sau:

Cách đăng ký tài khoản MOMO

Sau khi nhập xong mọi người bấm TIẾP TỤC, lúc này MOMO sẽ gửi một mã xác minh về để xác minh sđt các bạn vừa nhập:

Rồi bấm TIẾP TỤC để hoàn tất quá trình nha.

Bây giờ mọi người bổ sung thông tin cho tài khoản của mình bao gồm tên và địa chỉ email nha các bạn.

Sau khi hoàn tất các quá trình xong bạn sẽ vô được bên trong ứng dụng với giao diện như sau:

Liên kết MOMO với tài khoản ngân hàng

Việc liên kết với ngân hàng sẽ có 2 công dụng chính đó là:

Có thể thanh toán các dịch vụ trên MOMO bằng tiền từ ngân hàng: Khi đã liên kết với ngân hàng thì ứng dụng MOMO có thể dùng tiền trong tài khoản ngân hàng của bạn để thanh toán các dịch vụ mà MOMO hỗ trợ.

Định danh tài khoản MOMO: Việc liên kết với ngân hàng sẽ giúp cho tài khoản MOMO của bạn được định danh với thông tin là thông tin bạn đã đang ký với ngân hàng.

Bạn hoàn toàn an tâm khi liên kết tài khoản ngân hàng của bạn với tài khoản MoMo.

Trước hết, để liên kết, bạn phải nhập mã OTP được gửi từ ngân hàng nhằm đảm bảo là chính chủ của tài khoản đang thực hiện liên kết. Trong quá trình sử dụng, mọi giao dịch phát sinh trên MOMO hoặc tài khoản ngân hàng liên kết đều phải được bạn xác nhận. Ngoài ra, MOMO tuyệt đối không lưu thông tin tài khoản ngân hàng/ thẻ quốc tế của bạn.

Liên kết tài khoản: Từ màn hình chính của ứng dụng, nhấn chọn “Liên kết tài khoản”

Chọn Ngân hàng cần liên kết với MOMO

Đăng nhập Internet Banking

Nhập thông tin tài khoản Ngân hàng cần liên kết với MOMO

Nhập mã xác thực OTP để hoàn tất

Hướng dẫn sử dụng các dịch vụ của MOMO

Nạp tiền điện thoại

Để nạp tiền điện thoại trên MOMO, bạn chỉ cần nhập số điện thoại muốn nạp hoặc lựa chọn từ danh bạ như hình:

Nạp và rút tiền MOMO

Để nạp hoặc rút tiền MOMO, bạn chọn tính năng tương ứng trên màn hình, nếu lần đầu tiên thì bạn cần cho MOMO truy cập vị trí:

Sau khi MOMO truy cập được vị trí sẽ hiện thị những điểm nạp rút MOMO gần nhất:

Nạp card điện thoại / Mua mã thẻ di động

Để nạp thẻ cào, bạn chọn tính năng tương ứng:

Thanh toán hoá đơn

Để thanh toán hoá đơn điện / nước hay Internet, bạn chọn tính năng tương ứng. Ở đây Bitcoin Vietnam News sẽ chọn thanh toán hoá đơn điện. Đầu tiên lựa chọn nơi cung cấp điện:

Sau đó nhập vào mã Khách hàng, bạn có thể tìm mã khách hàng trên hoá đơn điện. Bắt đầu bằng chữ PE:

Mua mã thẻ 3G

Để Mua mã thẻ 3G, bạn chọn tính năng tương ứng và lựa gói DATA cho mình như hình:

Mua vé xem phim cùng MOMO

Thanh toán vay tiêu dùng

Để Thanh toán vay tiêu dùng, bạn chọn tính năng tương ứng và nơi bạn đang vay tiền, ở đây mình sẽ chọn FE Credit:

Sau đó nhập mã hợp đồng và thanh toán:

Những câu hỏi thường gặp

Tiền trong ví MOMO có phải là tiền thật không?

Tiền trong tài khoản MOMO là tiền thật và được bảo chứng bởi ngân hàng Vietcombank. Bạn hoàn toàn có thể nạp/ rút tiền dễ dàng qua tài khoản của các ngân hàng liên kết, hoặc đổi thành tiền mặt tại các Điểm Nạp/rút của MOMO.

Sử dụng MOMO có mất phí không?

MOMO không yêu cầu số dư tối thiểu trong tài khoản, không thu phí khởi tạo, phí sử dụng hay bất kỳ khoản phí bất thường nào. MOMO chỉ thu phí khi bạn sử dụng các dịch vụ sau:

Nạp tiền từ thẻ ATM của 30 ngân hàng thuộc hệ thống Napas. Phí: 2.000đ + 1,6% giá trị giao dịch.

Từ thẻ quốc tế Visa/Master/JCB. Phí: 2.200đ + 1,5% giá trị giao dịch

Rút tiền từ tài khoản MOMO về tài khoản ngân hàng hoặc tại Điểm Nạp/rút MOMO.

Chiết khấu khi thanh toán MOMO

Nạp tiền điện thoại và mua mã thẻ di động trên MOMO luôn được chiết khấu trên giá trị giao dịch là 3% với nhà mạng Viettel và 5% với các nhà mạng Mobifone, Vinaphone, Vietnammobile, Gmobile.

Thanh toán các dịch vụ khác trên MOMO có thể có hoặc không có chiết khấu tùy vào nhà cung cấp dịch vụ và tùy từng thời điểm.

Hạn mức giao dịch của tài khoản MOMO

Hạn mức giao dịch của tài khoản MOMO tùy thuộc vào tình trạng tài khoản đã được xác thực bằng thẻ/tài khoản ngân hàng hay chưa.

Tài khoản MOMO có xác thực bằng thẻ/tài khoản ngân hàng

Số dư trong MOMO tối đa: 50.000.000đ

Số tiền nạp vào MOMO tối đa 50.000.000đ/ngày

Số tiền rút ra khỏi MOMO hoặc thanh toán trên MOMO tối đa 20.000.000đ/ngày

Không giới hạn số lượt giao dịch có thể thực hiện

Tài khoản MOMO chưa xác thực bằng thẻ/tài khoản ngân hàng

Tài khoản này không thể sử dụng nguồn tiền MOMO trong ví.

Tài khoản MOMO có liên kết với thẻ tín dụng VISA, Mastercard, JCB:

Hạn mức thanh toán bằng thẻ: tối đa 5.000.000đ/ngày

Không giới hạn số lượt giao dịch có thể thực hiện

Liên hệ tổng đài chăm sóc khách hàng MOMO ở đâu?

Bạn có thể liên lạc với bộ phận Chăm Sóc Khách Hàng (CSKH) qua một trong các kênh sau:

Gửi yêu cầu hỗ trợ trên mục Trợ giúp của ứng dụng MOMO

Liên hệ tổng đài theo số 1900.54 54 41 (Phí: 1.000đ/phút)

Gửi yêu cầu đến địa chỉ email hotro@momo.vn

Làm thế nào để khoá hoặc huỷ bỏ tài khoản MOMO?

Để khóa hoặc huỷ bỏ tài khoản MOMO, vui lòng liên hệ CSKH và cung cấp các thông tin sau:

Số tài khoản MOMO

Họ tên chủ tài khoản

Số CMND

Số dư tài khoản MOMO

Tài khoản ngân hàng đang liên kết (nếu có)

Email

Địa chỉ

Sau khi có thông tin, MOMO sẽ chủ động xác minh và hỗ trợ khóa tài khoản, cũng như huỷ bỏ tài khoản. Khi bạn có nhu cầu mở khóa, vui lòng liên hệ trực tiếp với CSKH qua chính số điện thoại đăng ký tài khoản MOMO bị khóa.

Trong trường hợp tài khoản MOMO của bạn vẫn còn số dư, khi MOMO tiến hành hủy tài khoản, số dư trong tài khoản sẽ bị mất. Tài khoản MOMO đã hủy sẽ không thể khôi phục lại.

Tôi muốn đổi số điện thoại đã đăng ký MOMO

Hiện tại MOMO không hỗ trợ chuyển tài khoản MOMO từ số điện thoại này sang một số điện thoại khác. Nếu có nhu cầu thay đổi số điện thoại, bạn có thể tạo tài khoản MOMO mới với số điện thoại mới, và chuyển tiền từ tài khoản MOMO cũ sang tài khoản MOMO mới.

Tôi làm mất điện thoại có chứa tài khoản MOMO

Có 1 trong 2 trường hợp:

Trường hợp 1: Mất cả điện thoại kèm sim đăng ký tài khoản MOMO

Kẻ gian không thể truy cập vào tài khoản MOMO trên điện thoại của bạn nếu không có mật khẩu đăng nhập. Tuy nhiên để đảm bảo an toàn tuyệt đối, bạn cần gọi ngay tổng đài MOMO 1900 54 54 41 hoặc 028.399.171.99 để được hỗ trợ khoá tài khoản MOMO.

Trường hợp 2: Mất điện thoại nhưng vẫn giữ sim đăng ký tài khoản MOMO

Hãy lắp sim vào 1 thiết bị điện thoại khác và đăng nhập ngay vào tài khoản MOMO của mình. Bạn sẽ nhận được mã xác thực OTP được gửi qua tin nhắn SMS tới sim điện thoại của bạn. Đồng thời, tài khoản MOMO của bạn trên điện thoại cũ sẽ tự động đăng xuất. Kẻ gian sẽ không thể đăng nhập được vào tài khoản MOMO của bạn trên điện thoại cũ khi không có mã OTP cũng như mật khẩu của bạn.

Tôi không thể đăng nhập MOMO trên 2 điện thoại

Một tài khoản MOMO chỉ có thể đăng nhập trên một thiết bị di động tại một thời điểm. Khi bạn sử dụng thiết bị mới để đăng nhập vào tài khoản, ứng dụng MOMO trên thiết bị hiện tại sẽ tự động đăng xuất khỏi tài khoản.

PayPal là gì?

PayPal là một dịch vụ tài chính trực tuyến cho phép bạn thanh toán cho các mặt hàng bằng tài khoản internet an toàn. Bạn chỉ cần thêm tài khoản ngân hàng, thẻ tín dụng hoặc chi tiết thẻ ghi nợ và bất cứ khi nào bạn thanh toán bằng PayPal, bạn có thể chọn thẻ hoặc tài khoản mà bạn thanh toán. Bạn cũng có thể đặt một phương thức làm phương thức thanh toán mặc định và sẽ được sử dụng trừ khi bạn chọn cách khác.

Ngoài việc thanh toán cho các mặt hàng bằng PayPal, bạn cũng có thể nhận tiền thông qua dịch vụ. Bất kỳ khoản tiền nào nhận được đều nằm trong tài khoản PayPal của bạn và có thể được sử dụng khi thanh toán cho một thứ gì đó, với số dư đứng đầu bằng thẻ hoặc tài khoản ngân hàng được chỉ định của bạn.

Tài khoản PayPal khi bạn đăng ký chính là địa chỉ email bạn sử dụng khi đăng ký.

Tài khoản Paypal có hai loại là tài khoản cá nhân (Personal) và tài khoản doanh nghiệp (Business). Mỗi cá nhân được phép sở hữu 2 tài khoản PayPal, mỗi loại 1 tài khoản. Tài khoản cá nhân dành cho người dùng muốn mua bán nhỏ lẻ, hoặc nhận tiền từ việc freelancer nước ngoài. Đối với tài khoản PayPal Business nếu là doanh nghiệp thì cần có một giấy phép kinh doanh, có thể dùng để mua bán hàng hóa số lượng lớn (như là bán hàng lên Ebay, Amazon…) và cho phép nhiều người truy cập.

Ngoài ra, bạn có thể chuyển tiền từ PayPal vào một trong các tài khoản ngân hàng hoặc thẻ được chỉ định của mình.

Biểu phí dịch vụ

PayPal đóng vai trò trung gian để hỗ trợ bạn trong các giao dịch nên tất nhiên bạn sẽ mất phí khi sử dụng dịch vụ này. Tuy nhiên, không phải mọi loại dịch vụ hay giao dịch qua PayPal đều mất phí và mức phí cũng có sự khác biệt. Chủ yếu là mọi người sử dụng PayPal để gửi nhận tiền và thanh toán khi mua sắm nên mình chia phần này thành 2 loại là:

Nguời nhận tiền:

Thông thường, người chuyển tiền sẽ được mặc định là bên chi trả phí giao dịch và người nhận không mất phí. Tuy nhiên, người gửi cũng có thể lựa chọn để phí chuyển được trừ vào số tiền họ gửi, tức là để người nhận trả phí giao dịch. Vì vậy, hai bên nên thỏa thuận trước giao dịch để tránh các trường hợp tranh cãi.

Người chuyển tiền:

Khi gửi tiền dưới hình thức gửi tặng, biếu tặng (nhất là giữa các tài khoản cá nhân của người thân, bạn bè…) thì sẽ không mất phí giao dịch.

Khi bạn thanh toán cho việc mua sắm hoặc chuyển tiền với các mục đích thương mại khác, chi phí cho giao dịch được tính 2.9% – 4.4% tổng giao dịch + 0.30 USD + phụ phí. Tỉ lệ phần trăm trên tổng giao dịch và phụ phí sẽ chịu ảnh hưởng bởi loại giao dịch và số tiền giao dịch.

Khi tiến hành rút tiền từ Paypal về các tài khoản ngân hàng, còn tùy thuộc vào tỷ giá nhưng mức phí sẽ vào khoảng 60.000 đồng.

Ưu và nhược điểm

Nhận & chuyển tiền miễn phí: Giữa các tài khoản cá nhân (bạn bè, người thân cận) với nhau, Paypal cho phép bạn chuyển và nhận tiền không tính phí

Phí rút tiền cao: Để rút tiền từ Paypal về ngân hàng Việt Nam thì phí là 60.000 VNĐ cho một lần rút. Ngoài ra còn bị chênh lệch tỉ giá USD, thường thấp hơn 800 VNĐ so với giá USD thị trường. Số tiền rút tối thiểu là $10

Mạng lưới đa quốc gia: Gần 80% các website mua sắm trực tuyến nước ngoài đều tích hợp cổng thanh toán Paypal, bạn dễ dàng bắt gặp các biểu tượng hỗ trợ Paypal từ họ

Phí giao dịch cao: Nếu bạn bán hàng hoặc gửi tiền theo mục đích thương mại, phí cho toàn bộ giao dịch là 4,4% + $0.3. (Chẳng hạn gửi $100 sẽ mất $4.7)

Thanh toán nhanh chóng, dễ dàng, tiện lợi

Dễ bị khóa tài khoản: Ở Việt Nam, rất nhiều người dùng Paypal để rửa tiền, nhận tiền từ những phương pháp cheat, gian lận nên tài khoản Paypal từ Việt Nam bị kiểm soát rất chặt, dễ bị giới hạn hoặc khóa tài khoản

Đăng ký tài khoản

Điều kiện bắt buộc

Để mở được tài khoản Paypal bạn cần đáp ứng những điều kiện sau đây:

Từ 18 tuổi trở lên

Có CMND/căn cước công dân

Một địa chỉ Email chính đang hoạt động

Sở hữu thẻ Visa, Mastercard hoặc America Express

Có nhu cầu giao dịch, mua sắm hay thanh toán quốc tế

Hướng dẫn đăng ký

Bước 1. Truy cập vào địa chỉ web: https://www.paypal.com/, sau đó nhấn vào nút “Sign Up” ở góc trên màn hình.

Màn hình sẽ hiện ra cửa sổ yêu cầu bạn chọn một trong hai loại tài khoản “Buy with Paypal” và “Receive payment with Paypal”.

Mình nói sơ qua về 2 loại tài khoản này là:

Buy with PayPal: loại tài khoản thông dụng nhất, dùng cho những tài khoản cá nhân và có thể nhận / chuyển tiền được.

Receive payments with PayPal: Dùng cho các công ty, tổ chức, cá nhân kinh doanh lớn. Nếu bạn giao dịch với số tiền lớn có thể dùng cái này.

Bước 2. Điền thông tin tên họ, email và mật khẩu của bạn. Trong đó:

First name / Given name: Tên của bạn.

Middle name: Đệm (tên lót) của bạn.

Last name / Family nam: Họ của bạn.

Mật khẩu: ít nhất 8 ký tự, phải có ký tự in hoa, in thường, con số và ký tự đặc biệt như !@#$%^

Đôi lúc PayPal yêu cầu bạn phải gõ Captcha nữa:

Bước 3. Tiếp tục nhập các thông tin sau:

Lưu ý không sử dụng thông tin giả.

Date of Birth: Ngày sinh của bạn theo định dạng tháng/ngày/năm

Nationality: Quốc tịch của bạn.

Identification Number: Nếu bạn có Passport thì nên chọn, không thì chọn số CMND là “National ID”

Address line: Số nhà và tên đường

Subdistrict / Ward: Phường hoặc Xã bạn ở

Town: Quận hoặc Huyện bạn ở

Larger City / Provine: Chọn Thành phố hoặc Tỉnh của bạn và nhập mã bưu chính Postal Code (bấm vào đây để tra Postal Code nơi bạn ở)

Phone number: Số điện thoại của bạn.

Khi đã điền xong thông tin, tích vào ô xác nhận thông tin và đồng ý với các điều khoản rồi nhấn nút “Agree And Create Account”.

Quá trình tạo tài khoản ví PayPal của bạn đến đây hoàn tất. Bạn có thể tiếp tục bằng cách liên kết tài khoản PayPal với thẻ VISA / Mastercard.

Liên kết tài khoản PayPal với thẻ VISA / Mastercard

Nếu bạn có thẻ VISA rồi thì hãy nhấn vào dòng “Add a card to start using your PayPal account” và điền đầy đủ thông tin thẻ theo yêu cầu, sau đó nhấn “Link Card”.

Trong đó:

Credit card number là số thẻ của bạn.

Expiration date là thời gian hết hạn, cái này được ghi trên thẻ của bạn, ví dụ 06/24 – tức là tháng 6 năm 2024.

CSC mã an toàn, gồm 3 số được ghi phía sau thẻ của bạn.

Tới bước này nếu bạn không có thẻ VISA thì vẫn có thể tiếp tục sử dụng bình thường, sau này chỉ cần vào mục cài đặt để liên kết thẻ. Để thoát thì bạn bấm “I’ll do it later”.

Đến đây thì bạn hãy kiểm tra email, sẽ có một email của PayPal gửi cho bạn, bạn mở email đó ra, nhấn vào “Confirm My Email Address”.

Sau đó nhập mật khẩu bạn đã đăng ký để xác nhận email – kích hoạt tài khoản PayPal.

Sau đó PayPal sẽ confirm lại số điện thoại của bạn một lần nữa, bạn nhấn vào “Get Code” và nhập Code vào ô xác thực.

Sau khi hoàn thành đến đây thì cơ bản việc tạo tài khoản đã hoàn thành. Bạn có thể chọn “Go to my account” để tiếp tục sử dụng PayPal.

Liên kết tài khoản PayPal với thẻ ngân hàng

Bạn bấm vào mục “Link your bank”

Nếu bước này không có gì trục trặc thì bạn điền thông tin

Account number: Số tài khoản Ngân hàng.

Bank name: Là tên giao dịch quốc tế của Ngân hàng, hiểu đơn giản đây là tên ngân hàng theo tiếng Anh.

SWIFT code: Là mã quy định dành cho từng ngân hàng để từ đó giao dịch với thị trường liên ngân hàng, tức mỗi ngân hàng có một SWIFT code riêng.

Bạn điền đầy đủ thông tin và nhấn “Link Your Bank”.

Chuyển và nhận tiền

Hiện tại PayPal không hỗ trợ nạp tiền bằng tài khoản ngân hàng, VISA hay Mastercard. Để có tiền trong tài khoản PayPal, bạn chỉ có thể mua Paypal tại các trang web cung cấp dịch vụ hoặc nhờ việc thanh toán hàng hoá mà có được.

Chuyển tiền

Sau khi có tiền trong tài khoản PayPal, bạn có thể chuyển tiền sang tài khoản của người khác bằng cách lựa chọn “Send & Request” trên thanh Menu và chọn mục Send.

Bạn nhập địa chỉ email của người nhận, lưu ý là người nhận phải đăng ký tài khoản PayPal bằng địa chỉ email đó thì mới có thể nhận được tiền của bạn.

Lúc này PayPal sẽ hỏi bạn chuyển tiền vào mục đích gì, nếu chuyển cho bạn bè thì bạn nhấn vào “Sending to a friend”, còn nếu thanh toán cho hàng hoá hay dịch vụ thì bạn chọn “Paying for an item or service”. Lưu ý là bạn vẫn có thể thanh toán cho hàng hoá hay dịch vụ bằng cách chọn Sending to a friend, nhưng khi bạn chuyển tiền cho người nhận thì cần đảm bảo uy tín của người nhận, tránh trường hợp bị lừa đảo và họ không chuyển hàng hoá cho bạn. Còn nếu chọn phương án Paying for an item or service, thì bạn sẽ an toàn hơn vì bạn sẽ nhận được chính sách đảm bảo an toàn cho người mua khi chuyển tiền từ PayPal.

Sau đó bạn nhập số tiền cần chuyển, viết ghi chú và bấm Continue.

Sau đó PayPal sẽ yêu cầu lựa chọn phương thức thanh toán, nếu bạn chọn thanh toán bằng số dư tài khoản PayPal thì sẽ KHÔNG MẤT PHÍ, còn nếu thanh toán qua thẻ VISA thì tiền từ trong thẻ VISA bạn sẽ bị trừ và kèm theo một khoản phí gửi. Bạn bấm NEXT để tiếp tục.

Kiểm tra lại các thông tin lần cuối và bấm Send Now.

Gửi yêu cầu nhận tiền

Bạn chọn vào mục Request ở Menu “Send & Request”, sau đó lựa chọn email người mà bạn yêu cầu được nhận tiền.

Bạn điền số tiền cần được nhận và bổ sung ghi chú nếu có.

Sau đó nhấn OK là hoàn tất.

Rút tiền về Việt Nam

Để rút tiền trên PayPal, bạn cần phải đảm bảo là đã làm đúng theo hướng dẫn ở bài viết này, nghĩa là có liên kết tài khoản PayPal với ngân hàng Việt Nam, và khai báo đúng tên ngân hàng, người thụ hưởng và số tài khoản.

Bạn vào mục Wallet trên thanh Menu của PayPal sau đó nhấn vào Transfer Funds.

Lựa chọn ngân hàng mà bạn đã liên kết tài khoản, sau đó nhấn Next.

Bạn nhập số tiền cần rút và nhấn Next tiếp.

Sau đó kiểm tra lại các thông tin lần cuối, và nhấp vào Transfer … Now, PayPal sẽ tự chuyển đổi số lượng bạn muốn rút về Việt Nam Đồng.

Quá trình rút tiền trên PayPal tới đây là hoàn tất, bạn chờ thời gian từ 2 đến 4 ngày làm việc hành chính để ngân hàng xử lý lệnh giúp bạn, tiền sẽ về thẳng tài khoản ngân hàng.

Những câu hỏi thường gặp

PayPal có lừa đảo (scam) không?

Giả dạng Paypal gửi email để ăn cắp mật khẩu

Lừa đảo trả tiền bằng Paypal nhưng không gửi hàng

Lừa đảo mua bán USD Paypal

Có nên sử dụng tài khoản Paypal?

Paypal là loại tài khoản quốc tế, được sử dụng rộng rãi trên toàn thế, chuyên dụng cho các vấn đề về thanh toán trực tuyến. Chúng ta cần sử dụng PayPal vì:

PayPal có độ bảo mật cao, giao dịch an toàn

Thanh toán nhanh chóng, an toàn và tiện lợi.

Không cần nhập các thông tin như của thẻ VISA hay Mastercard sau khi liên kết

Hỗ trợ chức năng Charge Back: khách hàng có thể đòi lại được tiền nếu đã gửi đến một tài khoản khác, tính năng này mang lại sự tin tưởng cao đối với người dùng Paypal

Không liên kết thẻ Visa có sử dụng PayPal được không?

Nếu không xác nhận VISA thì các bạn vẫn có thể sử dụng được các tính năng cơ bản của Paypal như chuyển tiền, nhận tiền, rút tiền về ngân hàng.

Tôi không có thẻ ngân hàng Vietcombank

PayPal chấp nhận tài khoản của khá nhiều ngân hàng, các ngân hàng thường được sử dụng gồm: Techcombank, ACB, VCB, Đông Á, Eximbank, American Express…

PayPal có tính phí duy trì tài khoản không?

Các bạn sẽ không phải mất phí để duy trì cho tài khoản Paypal như những tài khoản ngân hàng thông thường

Tài khoản Paypal của tôi bị hack thì phải làm sao?

Nếu tài khoản PayPal của bạn bị hack, bị đổi mật khẩu, hoặc bị xoá thẻ, thì các bạn cần gửi email cho Paypal để yêu cầu tăng cường bảo mật cho tài khoản của bạn.

Liên kết PayPal với thẻ ATM được không?

Không được. Paypal chỉ chấp nhận với thẻ thanh toán quốc tế VISA và Mastercard, trong đó:

Thẻ Debit Card: thẻ ghi nợ tức là nạp bao nhiêu thì dùng bấy nhiêu

Thẻ Credit Card: có thể dùng quá số tiền có trong tài khoản rồi nạp trả nợ sau

Tôi muốn rút tiền trên PayPal về thẻ ATM có được không?

Bạn không thể rút trực tiếp về thẻ ATM được, mà chỉ có thể rút về tài khoản ngân hàng mà thôi. Tiền sau khi rút về sẽ được quy đổi thành VNĐ qua tỷ giá liên ngân hàng theo thời điểm hiện tại.

Tôi muốn nạp tiền từ thẻ VISA hoặc Mastercard được không?

Hiện tại thì Paypal vẫn chưa hỗ trợ nạp tiền vào tài khoản Paypal tại Việt Nam. Nếu bạn thanh toán mà số dư không đủ, hoặc không có thì Paypal sẽ tự động rút tiền trong thẻ VISA hoặc Mastercard của bạn theo tỷ giá đô la để hoàn thành giao dịch.

Tôi muốn nhận tiền vào Paypal bằng cách nào

Để nhận tiền vào Paypal các bạn chỉ cần cung cấp email đã đăng ký tài khoản Paypal cho người gửi là được. Người nhận tiền sẽ không phải mất phí giao dịch, người gửi sẽ mất phí, nhưng người gửi cũng có thể lựa chọn phí trừ vào số tiền gửi đó luôn, nên trước khi giao dịch thì hai bên cần phải thương lượng trước.

Tôi muốn đăng ký nhiều tài khoản Paypal được không?

Paypal cho phép mỗi cá nhân có thể đăng ký 2 tài khoản, tức là cùng các thông tin đăng ký như tên, tuổi, địa chỉ…nhưng các bạn cần phải sử dụng 2 thẻ VISA hoặc Mastercard khác nhau. Ngoài ra bạn có thể bổ sung nhiều email để có thể nhận tiền vào tài khoản này.

Tài khoản của tôi bị Paypal Limit

Khi bạn thấy Paypal Limit có nghĩa là tài khoản của bạn đã bị hạn chế tài khoản của các bạn trong thanh toán. Các bạn cần phải xác minh đầy đủ các thông tin cần thiết thì mới có thể bỏ giới hạn đi được. Tuy không thể gửi tiền hay rút tiền được, nhưng các bạn vẫn có thể nhận được tiền từ người khác. Nếu bạn bị PayPal Limit mà không gở bõ được thì phải đợi 180 ngày để hết bị hạn chế.

Tiền của tôi bị On Hold trên PayPal

Khi bạn thấy trạng thái giao dịch trong PayPal là On Hold, không có gì quá lo lắng, tiền vẫn thuộc về bạn. Nó chỉ tạm thời không có sẵn để sử dụng, cho đến khi người mua của bạn nhận được sản phẩm.

Nếu không có bất kỳ vấn đề nào với giao dịch của bạn, chẳng hạn như khách hàng nộp tranh chấp, khoản thanh toán sẽ có trong vòng 21 ngày.

Đây là một số mẹo có thể giúp việc On Hold được gỡ bỏ nhanh hơn:

Cung cấp thông tin đơn hàng để Paypal có thể xác nhận giao hàng thì thanh toán của bạn sẽ có trong vòng một ngày sau khi Paypal xác nhận ngày giao hàng.

Nếu bạn hoàn thành đơn đặt hàng, nhưng không cung cấp bất kỳ thông tin giao hàng nào, khoản thanh toán của bạn sẽ có sau 21 ngày, miễn là người mua của bạn không báo cáo bất kỳ vấn đề nào về giao dịch.

Trong nghiên cứu khoa học, xét theo tính chất của dữ liệu nghiên cứu thì có nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Phần mềm SPSS do IBM phát triển hiện được sử dụng phổ biến nhằm phân tích dữ liệu định lượng cho các nghiên cứu xã hội tại Việt Nam. Trong loạt bài này, tác giả hướng dẫn sử dụng SPSS để phân tích dữ liệu.

Đây là phần mềm có trả phí. Ngoài SPSS, còn nhiều phần mềm khác có chức năng tương tự. Một phần mềm miễn phí mạnh mẽ được nhiều nhà nghiên cứu sử dụng là R.

Các nội dung sẽ được giới thiệu:

Giới thiệu chung về SPSS và các thao tác khởi tạo cơ bản

Các nội dung sau

Giới thiệu chung

Một số khái niệm cơ bản

Quy trình xử lý và phân tích dữ liệu bằng SPSS

Khai báo biến và nhập liệu

Một số xử lý

Thay đổi một số mặc định

Hướng dẫn cơ bản về tổ chức dữ liệu để sử dụng phần mềm SPSS

Video trên hướng dẫn cách khai báo biến để lưu trữ kết quả trả lời từ phiếu khảo sát.

Tóm tắt và trình bày dữ liệu nghiên cứu

Các nội dung sau

Làm sạch dữ liệu

Tạo bảng đơn biến

Lập bảng tổng hợp

Trình bày biểu đồ

Kiểm định mối liên hệ giữa các biến

Các nội dung sau

Kiểm định Chi bình phương

Kiểm định về trị trung bình của 1 tổng thể

Kiểm định về sự bằng nhau của trung bình 2 tổng thể

Phân tích phương sai ANOVA

Tổng hợp về kiểm định giả thuyết: Kiểm định giả thuyết thống kê

Tương quan và hồi quy tuyến tính

Các nội dung sau

Tương quan tuyến tính

Hồi quy đơn biến

Hồi quy đa biến

Kiểm định các giả thuyết

Kiểm định độ tin cậy của thang đo và phân tích nhân tố khám phá EFA

Các nội dung sau

Đánh giá độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s Alpha

Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA

Những nội dung được giới thiệu bên trên là chưa hết chức năng của phần mềm SPSS nhưng tạm đủ với đa số các đề tài NCKH của sinh viên.

Với các đề tài có mục đích phân khúc thị trường có thể sử dụng chức năng phân tích cụm (clusters analysis) của SPSS.

Với các đề tài có mô hình đề xuất là mô hình có cấu trúc thì cần cài đặt thêm AMOS để phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM).