Luận án Tiến sĩ Quản trị kinh doanh: Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến công tác đào tạo kiến thức quản lý kinh tế cho cán bộ cảnh sát kinh tế, Bộ An ninh nước Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Lào

Tại vị trí này tôi sẽ giúp bạn với việc phân tích báo cáo học tế tham khảo theo tiếng Việt. Báo cáo này là một đánh giá tổng quát về kết quả của nhiều kiểm tra và phân tích được thực hiện trên một dữ liệu. Báo cáo bao gồm phần: 1. Test Kaiser-Meyer-Oliver (KMO): Đây là kiểm tra để xác định tương thích của dữ liệu với việc thực hiện phân tích theo nhóm nhánh. 2. Test Bartlett's test of sphericity: Đây là kiểm tra để xác định các biến có tương tác với nhau hoặc không. 3. Component matrix: Phần này in ra kết quả của phân tích theo nhóm nhánh, cho thấy số lượng mỗi biến trên các nhánh. 4. Thông tin liên quan đến tinh chỉnh: Phần này bao gồm thông tin về tính chỉnh sửa của việc đo trong khoá học hiện nay. 5. Khái quát Model summary: Phần này kết luận kết quả của phân tích thuộc tính và bao gồm giá trị R-squared và giá trị R-squared được sửa đổi. 6. Bảng ANOVA: Phần này là một bảng kết quả của kiểm tra phân tích lệnh dữ liệu (ANOVA), được sử dụng để xác định có khác biệt nhỏ hay lớn giữa trung vị của nhóm. 7. Hệ số: Phần này in ra hệ số nguyên chứa, hệ số được thuận tích và p-values cho mỗi biến truyền tải. Từ báo cáo này có thể thấy rằng khóa học đã điều tra việc liên quan giữa các biến (CTCS, ND, GV, KTDG, PP, DCTD, CSVC) và một biến phụ thuộc (DGC). Kết quả cho thấy các biến đều có liên quan đến biến phụ nhưng với độ liên quan lớn nhất cho CTCS, ND và GV.

Đối tượng nhận dạng cho báo cáo này là những người có trình độ chuyên môn về phân tích kỹ thuật số hoặc các nhóm học tế. Bạn có thể là sinh viên, nhà nghiên cứu, công nhân kỹ thuật hay doanh nghiệp quản lý dữ liệu.

Báo cáo tại vị trí này là một báo cáo kỹ thuật số dựa trên phân tích dữ liệu quanh việc liên quan giữa các biến (CTCS, ND, GV, KTDG, PP, DCTD, CSVC) và một biến phụ (DGC). Trong báo cáo, đã thực hiện nhiều kiểm tra và phân tích khác nhau để xác định việc có tương quan giữa các biến đó. Các kiểm tra bao gồm: 1. Test Kaiser-Meyer-Oliver (KMO) và test Bartlett's test of sphericity để xác định tương thích của dữ liệu với việc thực hiện phân tích nhóm nhánh. 2. Phân tích theo nhóm nhánh (Component analysis) để xác định các biến có tương tác với nhau trong dữ liệu. 3. Phân tích thuộc tính (Regression analysis) để xác định việc có tương quan giữa các biến đang được phân tích và một biến phụ. Kết quả cho thấy rằng tất cả các biến trong dữ liệu có tương quan đến biến phụ nhưng với độ liên quan lớn nhất cho CTCS, ND và GV. Các hệ số nguyên chứa cho thấy rằng các biến có tương quan liên quan nhau với một độ lớn khác nhau. Trong báo cáo, cũng đã có phần thông tin về tinh chỉnh và việc sử dụng kiểu dữ liệu cho mỗi biến đang được phân tích.