Admin| 12/10/2017

Giới thiệu về phương pháp phân tích đo lương bằng thang đo đa hướng (MDS)

Nguồn tham khảo: Ts. Nguyễn Quang Dong (2012), Giáo trinh kinh tế lượng, NXB đại học Kinh tế Quốc Dân.

Tác giả: luanhay.vn

Từ khóa: hồi quy, kiểm định, eview, stata, spss, luận văn, luận hay, bảng hỏi, mô hình
 
Phương pháp phân tích đo lường đa hướng MDS (Multidimensional Scaling) là phương pháp chủ yếu được sử dụng khi định vị sản phẩm hay định vị thương hiệu trong nghiên cứu marketing. 
Cụ thể trong các nghiên cứu về marketing – định vị sản phấm, sau khi thu thập được dữ liệu về, nhà nghiên cứu sử dụng công cụ phân tích nhân tố (factor analysis) để tìm ra những thành phần (nhân tố) chính, từ đó tiến hành định vị mỗi sản phẩm theo mỗi thành phần vừa mới xác định, mỗi sản phẩm có thể biểu diễn phụ thuộc vào hai hoặc nhiều thành phần dựa theo phương pháp hệ trục toạ độ.
Dữ liệu sau khi thu thập được sẽ được mã hoá và xử lý bằng phần mềm Microsoft Excel và SPSS 20.0.

Cơ sở thiết lập bao gồm : việc xếp hạng các thuộc tính quan trọng mà khách quan tâm, xếp hạng sự khác biệt của các thuộc tính kể 
Mục đích của việc nghiên cứu này là so sánh lợi thế của sản phẩm dịch vụ  đối với các sản phẩm dịch vụ khá.

Công cụ đo lường đa hướng được sử dụng để phân tích vị trí của các thương hiệu theo một số thuộc tính. Mục đích của phương pháp này là chuyển những ý kiến đánh giá của con người về sự giống nhau, khác nhau hoặc sở thích về các đối tượng thành những khoảng cách trong không gian đa hướng.
Các đại lượng quan trọng trong đo lường đa hướng là:

• Đại lượng thứ nhất là RSQ dùng để đo mức độ phù hợp. Đó là bình phương của hệ số tương quan cho biết phần phương sai của dữ liệu được giải thích bởi các dữ liệu đo lường, tức là phần phương sai giải thích được của đo lường đa hướng. RSQ càng lớn thì càng tốt, RQS ≥ 0.6 thì chấp nhận được.
• Đại lượng thứ hai Stress. Stress thể hiện chất lượng của phương án đo lường đa hướng. Trong khi RSQ dùng để đo mức độ phù hợp thì Stress dùng để đo mức độ không phù hợp, nghĩa là giá trị của đại lượng Stress càng cao thì phương án đo lường đa hướng càng ít phù hợp. Stress chính là phần phương sai do các yếu tố khác gây ra, không phải là mô hình giải thích được. Theo Kruskal (1964), công thức Kruskal được đánh giá: 0.1 tương đối phù hợp; 0.05 là phù hợp; 0.025 là rất phù hợp; = 0 là hoàn hảo.

Xem thêm lý thuyết về: Hướng dẫn hồi quy FEM/REM với Stata, Mô hình hồi quy tuyến tính, FEM và REM,  phân tích Tương quan và Đa cộng tuyến; phương sai sai số thay đổi ; tự tương quan, Hausman test; kiểm định phi tham số, VAR, MDS; EFA, VECM, CFA, SEM, PMG. Xem thêm một số bài nghiên cứu ứng dụng lý thuyết   Tra cứu giá trị thống kê qua bảng tính sẵn giá trị,  hồi quy,  kiểm định, eview, stata, spss
 
Để có thêm thông tin chi tiết liên hệ:Mr.Quân – Luanhay.vn  - 0127 800 1762/  097 9696 222 – hoặc email: luanhay@luanhay.com – luanvanhay@gmail.com  – Add: Tầng 8, tòa nhà Sáng tạo, số 1 Lương Yên, Hai Bà Trưng, Hà Nội