Top 5 # Xem Nhiều Nhất Cách Sử Dụng Phần Mềm Flip Powerpoint Mới Nhất 1/2023 # Top Like | Thaiphuminh.com

Giới Thiệu Về Phần Mềm Spss Và Cách Sử Dụng Phần Mềm Spss

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

Cách Quản Lý Sử Dụng Phần Mềm Hóa Đơn Điện Tử ⋆ Phần Mềm Hddt Eiv

Nghị định 119/2018/NĐ-CP của chính phủ nêu rõ về thời gian bắt buộc sử dụng Hóa đơn điện tử. Để việc chuyển đổi và sử dụng hóa đơn thuận tiện nhất, Doanh nghiệp cần biết được cách quản lý và sử dụng phần mềm hóa đơn điện tử.

Hướng dẫn về phần mềm Hóa Đơn Điện tử.

Sau ngày 01/11/2020, bắt buộc sử dụng HĐĐT, số hóa đơn giấy còn lại (nếu có) phải tiêu hủy hết theo quy định.

Tổ chức, cá nhân bán hàng hóa, cung ứng dịch vụ có trách nhiệm gửi hóa đơn điện tử được lập theo đúng quy định cho người mua. Phương thức gửi và nhận hóa đơn được thực hiện theo thỏa thuận giữa người bán và người mua.

Nguyên tắc sử dụng Hóa đơn điện tử.

Tổ chức cung cấp dịch vụ hóa đơn điện tử chịu trách nhiệm về việc hóa đơn điện tử của người mua dịch vụ gửi đến cơ quan thuế không đúng thời hạn theo quy định trong trường hợp người mua dịch vụ lập hóa đơn điện tử đúng thời hạn quy định.

Hóa đơn điện tử được chuyển đổi thành chứng từ giấy thì chứng từ giấy chỉ có giá trị lưu giữ để ghi sổ, theo dõi theo quy định của pháp luật về kế toán, pháp luật về giao dịch điện tử, không có hiệu lực để giao dịch, thanh toán, trừ trường hợp hóa đơn điện tử được khởi tạo từ máy tính tiền theo quy định.

Tùy vào đặc thù hoạt động và khả năng ứng dụng công nghệ, cơ quan, tổ chức, cá nhân được quyền lựa chọn và áp dụng hình thức bảo quản, lưu trữ hóa đơn điện tử bằng phương tiện điện tử phù hợp. Lưu trữ đúng, đủ thời hạn theo pháp luật kế toán.

Thủ tục đăng ký sử dụng hóa đơn điện tử được thực hiện qua Cổng thông tin điện tử Tổng cục Thuế.

Trong thời gian 1 ngày làm việc kể từ ngày nhận được đăng ký (Mẫu số 01) của tổ chức, cá nhân, Cơ quan thuế có trách nhiệm trả lời về việc chấp nhận hoặc không chấp nhận (Mẫu số 02) sử dụng hóa đơn điện tử và hình thức sử dụng.

Tổ chức, cá nhân bị ngừng cấp mã hóa đơn/ ngừng sử dụng hóa đơn điện tử khi:

(i) Người nộp thuế tạm ngừng kinh doanh;

(ii) Cơ quan thuế thực hiện cưỡng chế nợ thuế bằng biện pháp ngừng sử dụng hóa đơn;

(iii) Cơ quan thuế xác minh và thông báo người nộp thuế không hoạt động tại địa chỉ đã đăng ký;

(iv) Người nộp thuế chấm dứt hiệu lực mã số thuế;

(v) Trường hợp khác do Bộ Tài chính quy định.

Thủ tục lập hóa đơn điện tử.

Hóa đơn điện tử không có mã của cơ quan thuế.

Sử dụng phần mềm lập hóa đơn điện tử để lập hóa đơn, ký số trên hóa đơn điện tử và gửi cho người mua.

Người bán hàng hóa, cung cấp dịch vụ phải chuyển dữ liệu hóa đơn điện tử đã lập đến cơ quan thuế qua Cổng thông tin điện tử của Tổng cục Thuế (chuyển trực tiếp hoặc gửi qua tổ chức cung cấp dịch vụ hóa đơn điện tử).

Trường hợp có lỗi của Cổng thông tin điện tử của tổ chức cung cấp dịch vụ hóa đơn điện tử thì tổ chức cung cấp dịch vụ hóa đơn điện tử phải thông báo ngay cho người mua dịch vụ, cơ quan quản lý thuế để thực hiện theo hướng dẫn của Tổng cục Thuế

Tùy vào từng trường hợp mà (i) sử dụng phần mềm hóa đơn điện tử của đơn vị hoặc (ii) thông qua trang thông tin điện tử của tổ chức cung cấp dịch vụ hóa đơn điện tử hoặc (iii) truy cập Cổng thông tin điện tử của Tổng cục Thuế để lập hóa đơn;

Ký số, ký điện tử trên hóa đơn đã lập và gửi hóa đơn để cơ quan thuế cấp mã (chuyển trực tiếp hoặc gửi qua tổ chức cung cấp dịch vụ hóa đơn điện tử).

Gửi hóa đơn cho người mua sau khi được cấp mã.

Trường hợp gặp sự cố thì thông báo với cơ quan thuế để hỗ trợ xử lý sự cố. Trong thời gian xử lý sự cố, nếu có yêu cầu sử dụng hóa đơn điện tử có mã của cơ quan thuế thì đến cơ quan thuế để được sử dụng.

Hủy hóa đơn điện tử có sai sót.

Về nguyên tắc, mọi trường hợp hóa đơn điện tử đã lập, nếu có sai sót đều phải hủy theo quy định.

Trường hợp sai sót thuộc trách nhiệm của người mua thì hai bên mua-bán phải lập văn bản thỏa thuận ghi rõ sai sót; trường hợp sai sót thuộc trách nhiệm của người bán thì người bán lập thông báo về việc hóa đơn có sai sót.

Trường hợp cơ quan thuế phát hiện sai sót sau khi hóa đơn đã được cấp mã hoặc sau khi nhận dữ liệu hóa đơn đối với hóa đơn không có mã, cơ quan thuế thông báo cho người bán (Mẫu số 05) để người bán kiểm tra sai sót. Trong thời hạn 02 ngày kể từ ngày nhận được thông báo của cơ quan thuế, người bán thực hiện hủy hóa đơn theo quy định.

(Ban hành kèm theo Nghị định 119/2018/NĐ-CP) Thủ tục hủy hóa đơn điện tử: người bán thông báo với cơ quan thuế (Mẫu số 04) để hủy hóa đơn điện tử đã lập có sai sót; đồng thời lập hóa đơn điện tử mới theo thủ tục để thay thế hóa đơn đã lập để gửi cho người mua.

Phần mềm Hóa đơn điện tử EIV là lựa chọn hoàn hảo cho Doanh nghiệp bạn, là trợ thủ đắc lực giải quyết bài toán: Chi phí, thời gian và tín an toàn cho Doanh nghiệp.

CÔNG TY TNHH GIẢI PHÁP SỐ 247

Địa chỉ: 46/59 đường số 18, Khu phố 1, Phường Bình Hưng Hòa, Quận Bình Tân, Thành phố Hồ Chí Minh.

Email : info@giaiphapso247.com.

Cách Sử Dụng Phần Mềm Messenger Mà Không Cần Facebook

Nếu nhắc đến facebook thì chắc chắn tất cả mọi người đều có thể lập tức kể ra những tiện ích của nó như:. Dễ dàng liên lạc, tương tác, bán hàng, cập nhật thông tin bản thân và thế giới…

Để tách bản thân ra khỏi những xô bồ của thế giới Facebook nhưng vẫn có thể giữ liên lạc với mọi người trên thế giới. Hãy thử tìm hiểu cách sử dụng phần mềm Messenger mà không cần Facebook.

Tại sao nên sử dụng Messenger?

Khi vừa mới ra đời, Messenger thực chất là một tiện ích đính kèm với Facebook. Nó cho phép bạn nhắn tin với những người mà bạn đã kết bạn trên facebook, thậm chí với những người bạn không kết bạn.

Ngoài nhắn tin thông thường, Messenger hỗ trợ hàng ngàn biểu tượng cảm xúc (emoji) đáng yêu “kinh khủng khiếp” và các hình ảnh động (gif) đầy sáng tạo. Thêm vào đó, bạn có thể gửi tin nhắn bằng giọng nói hoặc tập tin qua Messenger với điều kiện không vượt quá độ lớn nhất định.

Do vậy, dù bạn có “bài xích” một nền tảng mạng xã hội Facebook nhiều thông tin ngược chiều khó kiểm chứng hay sự nhộn nhịp quá mức. Thì đừng bỏ qua Messenger vì nó không chỉ là công cụ để trò chuyện với bạn bè, mà còn là một ứng dụng đa năng mạnh mẽ.

Cách sử dụng phần mềm Messenger mà không cần Facebook

Rất may mắn, hiện tại bạn có thể sử dụng Messenger như một phần mềm riêng biệt với Facebook bằng cách tải về như một ứng dụng thông thường.

Hiện tại Messenger đã phát triển nhiều phiên bản khác nhau với những tính năng đặc biệt như Messenger nguyên bản hoặc Messenger Lite. Sự khác biệt lớn nhất giữa chúng là dung lượng của chương trình. Do Messenger Lite nhẹ hơn nên nó không chiếm quá nhiều chỗ trong thiết bị của bạn và có giao diện cực thân thiện với người dùng vì tập trung chủ yếu vào nhắn tin thay vì nghe gọi.

Hiện tại Messenger hỗ trợ cài đặt trên cả điện thoại IOS, Android và cả máy tính. Bạn hãy làm theo các bước sau:

Chỉ cần tìm trên Google thì bạn sẽ có các đường link tải về cho máy tính hoặc và vào CH Play (với hệ điều hành Android) hoặc App Store (đối với hệ điều hành IOS) để tải về điện thoại

Với điện thoại, bạn đơn giản là chỉ cần mở ứng dụng và đăng nhập vào

Trong trường hợp đã có tài khoản Facebook, bạn có thể đăng nhập vào Messenger như cách đăng nhập vào Facebook.

Nếu muốn sử dụng Messenger dưới một tài khoản hoàn toàn mới. Hãy đăng ký bằng cách chọn “Create New Account” (Tạo tài khoản mới) và trả lời một số câu hỏi nhận diện đơn giản

Để tăng tính bảo mật, sau khi tạo được tài khoản bạn sẽ nhận được yêu cầu xác minh thông qua tin nhắn có mã xác nhận. Sau khi xác nhận mã này, bạn cần nhập tên của mình để mọi người có thể tìm thấy bạn trên ứng dụng. Sau khi hoàn thành, bạn đã sẵn sàng sử dụng Messenger.

Bây giờ, tất cả tính năng vốn có của Messenger đã nằm trong tay bạn nhờ tham khảo cách sử dụng phần mềm Messenger. Bạn hoàn toàn có thể nghe gọi, nhắn tin, gửi tệp một cách thoải mái mà không cần cài thêm phần mềm Facebook.

Cách xử lý khi Windows không cài được Messenger

Một trong những nguyên nhân khiến bạn không cài được Messenger trên Windows có thể là do bộ nhớ đã đầy, hãy kiểm tra dung lượng bộ nhớ và thử tải lại.

Lý do thường gặp thứ 2 là bạn đã tìm sai nguồn để tải phần mềm. Hãy nhớ Messenger được tạo ra bởi công ty chúng tôi Nhưng có rất nhiều phiên bản giả độc hại trôi nổi. Do đó hãy lựa chọn nguồn tải tin cậy.

Nếu vấn đề mà Windows của bạn gặp không rơi vào 2 trường hợp trên. Đã đến lúc tìm đến chuyên gia về phần mềm cho Windows – https://iphanmem.net/phan-mem-ung-dung/

Luôn bên nhau nhờ cách nhắn tin, chat video và tập hợp nhóm vô cùng đơn giản.

Facebook Messenger là một dịch vụ và ứng dụng phần mềm tin nhắn tức thời chia sẻ giao tiếp bằng ký tự và giọng nói. Được tích hợp trên ứng dụng Chat của Facebook và được xây dựng trên giao thức MQTT, Messenger cho phép người dùng Facebook trò chuyện với bạn bè trên cả di động và trang web chính

Hướng Dẫn Sử Dụng Phần Mềm Everyone Piano

* Mục đích của Everyone piano là cho phép mọi người có thể học đàn piano với ” Chi phí bằng không “. Và bạn cũng có thể nhận được nhiều chức năng hơn về cách cải thiện kỹ năng piano của bạn.

* Hỗ trợ tải cơ sở dữ liệu âm thanh VSTi (ví dụ: True Pianos, Pianissimo). Với cơ sở dữ liệu âm sắc mạnh mẽ, giai điệu của Everyone piano giống như thật và theo thời gian thực. Bạn có thể thưởng thức grand piano dễ dàng.

* Hỗ trợ bàn phím tách rời, hai tay chơi rất hữu ích cho người mới học. Nó có thể cải thiện tốc độ học tập của bạn và khả năng hợp tác của cả hai tay.

* Kết nối bên ngoài bàn phím MIDI hoặc cơ quan điện tử.

* Có các phiên bản khác nhau: Phiên bản dành cho người lớn, Phiên bản dành cho trẻ em và Phiên bản dành cho người lớn tuổi .

* Hỗ trợ nhiều bản demo và giảng dạy âm nhạc . Làm cho quá trình học tập được quan tâm.

* Hỗ trợ bởi trang web Everyone piano , giúp liên lạc và chia sẻ thuận tiện.

Tiến hành download Everyone Piano và cài đặt giúp bạn sở hữu một công cụ mô phỏng đàn Piano trên máy tính của mình. Với âm thanh chân thực cùng với nhiều tính năng hữu ích, Everyone Piano là phần mềm đáng cài đặt với những bạn yêu đàn Piano nhưng không có điều kiện để mua đàn thật.

HƯỚNG DẪN CÀI ĐẶT EVERYONE PIANO TRÊN MÁY TÍNH

Yêu cầu hệ thống trước khi cài đặt everyone piano:

– Bạn nên cài đặt everyone piano trên máy tính sử dụng hệ điều hành Windows. XPVista7810

Tải everyone piano và cài đặt phần mềm Everyone Pinao: Tại đây

Hướng dẫn tải everyone piano

Bước 2: Chạy chương trình, chọn ngôn ngữ rồi chọn OK.

hướng dẫn cài đặt everyone piano

hướng dẫn cài đặt everyone piano

Bước 4: Chọn Browse… để thay đổi đường dẫn chứa thư mục cài đặt (bạn có thể để đường dẫn mặc đinh) rồi chọn Next

hướng dẫn cài đặt everyone piano

hướng dẫn cài đặt phần mềm everyone piano

Bước 7: Chọn Install để bắt đầu cài đặt.

Bước 8: Sau khi chương trình cài đặt xong chọn Finish để kết thúc cài đặt.

hướng dẫn dùng everyone piano

Ngay khi khởi động chương trình, bạn sẽ thấy trên mục bàn phím có các phím ẩn màu xám là các phím không sử dụng được, còn lại các phím màu trắng là các phím nốt nhạc và các phím chức năng.

hướng dẫn sử dụng everyone piano

– Để nghe demo và học theo các bản nhạc bạn vào File chọn Open

hướng dẫn sử dụng everyone piano

– Chọn một bản nhạc bất kỳ để học theo mà bạn muốn, rồi chọn Open.

hướng dẫn sử dụng everyone piano

Trong khuôn khổ bài viết trên chúng tôi đã hướng dẫn các bạn cách cài đặt phần mềm Everyone piano đúng nhất, nhờ đó bạn có thể sử dụng tiện ích để chơi đàn Piano hiệu quả trên máy tính, thoải mái sáng tác những bản nhạc độc đáo của riêng mình mà không cần phải có đàn thật mới chơi được.

Everyone piano là một keyboard máy tính mô phỏng phần mềm piano. Bạn có thể sử dụng bàn phím máy tính để chơi các bản nhạc piano mà bạn yêu thích.

Với cơ sở dữ liệu âm sắc mạnh mẽ, giai điệu của Everyone piano giống như thật và theo thời gian thực. Ngay cả trên card âm thanh trên bo mạch, Everyone piano đều có thể đạt được hiệu suất âm nhạc thời gian thực, trong khi đó, nó cũng mô phỏng bàn đạp của piano.

Everyone piano đều có thể tùy chỉnh bàn phím, chơi halftone, hỗ trợ ghi âm, phát lại, hiển thị điểm số âm nhạc, inflexion và quãng tám. Bên cạnh tất cả các tính năng trên, Piano everyone cũng có bản demo và dạy nhạc. Everyone piano đều tiết kiệm mọi thứ cho bạn, nó không chỉ miễn phí mà còn hỗ trợ rất nhiều điểm số âm nhạc cho việc học tập.

Kết nối bàn phím MIDI bên ngoài, thưởng thức Grand Piano.

* Hỗ trợ bàn phím tách rời, chơi hai tay .

* Hỗ trợ đệm tự động, nhịp điệu và đồng bộ hóa.

* Kết nối bên ngoài bàn phím MIDI hoặc cơ quan điện tử.

* Tùy chỉnh bố cục ghi chú của bàn phím.

* Chuyển đổi giao diện động.

* Hỗ trợ stave và đánh số học tập ký hiệu âm nhạc.

* Điều chỉnh tốc độ chơi.

* Hỗ trợ tải cơ sở dữ liệu âm thanh Vsti.

* Hỗ trợ card âm thanh trên tàu, chơi kịp thời.

* Mô phỏng bàn đạp của piano.

* Tùy chỉnh bàn phím và hỗ trợ chơi semitone.

* Hỗ trợ ghi âm, phát lại, hiển thị điểm số âm nhạc, inflexion và quãng tám.

* Đi kèm với bản demo và giảng dạy âm nhạc.

* Đi kèm với hàng tá trình cắm thêm giảng dạy và giải trí.

* Mục đích của Everyone piano là cho phép mọi người có thể học đàn piano với ” Chi phí bằng không “. Và bạn cũng có thể nhận được nhiều chức năng hơn về cách cải thiện kỹ năng piano của bạn.

* Hỗ trợ tải cơ sở dữ liệu âm thanh VSTi (ví dụ: True Pianos, Pianissimo). Với cơ sở dữ liệu âm sắc mạnh mẽ, giai điệu của Everyone piano giống như thật và theo thời gian thực. Bạn có thể thưởng thức grand piano dễ dàng.

* Hỗ trợ bàn phím tách rời, hai tay chơi rất hữu ích cho người mới học. Nó có thể cải thiện tốc độ học tập của bạn và khả năng hợp tác của cả hai tay.

* Kết nối bên ngoài bàn phím MIDI hoặc cơ quan điện tử.

* Có các phiên bản khác nhau: Phiên bản dành cho người lớn, Phiên bản dành cho trẻ em và Phiên bản dành cho người lớn tuổi .

* Hỗ trợ nhiều bản demo và giảng dạy âm nhạc . Làm cho quá trình học tập được quan tâm.

* Hỗ trợ bởi trang web Everyone piano , giúp liên lạc và chia sẻ thuận tiện.

Tiến hành download Everyone Piano và cài đặt giúp bạn sở hữu một công cụ mô phỏng đàn Piano trên máy tính của mình. Với âm thanh chân thực cùng với nhiều tính năng hữu ích, Everyone Piano là phần mềm đáng cài đặt với những bạn yêu đàn Piano nhưng không có điều kiện để mua đàn thật.

HƯỚNG DẪN CÀI ĐẶT EVERYONE PIANO TRÊN MÁY TÍNH

Yêu cầu hệ thống trước khi cài đặt everyone piano:

– Bạn nên cài đặt everyone piano trên máy tính sử dụng hệ điều hành Windows. XPVista7810

Tải everyone piano và cài đặt phần mềm Everyone Pinao: Tại

Hướng dẫn tải everyone piano

Bước 2: Chạy chương trình, chọn ngôn ngữ rồi chọn OK.

hướng dẫn cài đặt everyone piano

hướng dẫn cài đặt everyone piano

Bước 4: Chọn Browse… để thay đổi đường dẫn chứa thư mục cài đặt (bạn có thể để đường dẫn mặc đinh) rồi chọn Next

hướng dẫn cài đặt everyone piano

hướng dẫn cài đặt phần mềm everyone piano

Bước 7: Chọn Install để bắt đầu cài đặt.

Bước 8: Sau khi chương trình cài đặt xong chọn Finish để kết thúc cài đặt.

hướng dẫn dùng everyone piano

Ngay khi khởi động chương trình, bạn sẽ thấy trên mục bàn phím có các phím ẩn màu xám là các phím không sử dụng được, còn lại các phím màu trắng là các phím nốt nhạc và các phím chức năng.

hướng dẫn sử dụng everyone piano

– Để nghe demo và học theo các bản nhạc bạn vào File chọn Open

hướng dẫn sử dụng everyone piano

– Chọn một bản nhạc bất kỳ để học theo mà bạn muốn, rồi chọn Open.

hướng dẫn sử dụng everyone piano

Trong khuôn khổ bài viết trên chúng tôi đã hướng dẫn các bạn cách cài đặt phần mềm Everyone piano đúng nhất, nhờ đó bạn có thể sử dụng tiện ích để chơi đàn Piano hiệu quả trên máy tính, thoải mái sáng tác những bản nhạc độc đáo của riêng mình mà không cần phải có đàn thật mới chơi được.

1. Everyone Piano: Ưu điểm: Miễn phí, dung lượng nhẹ, học trên máy tính hiệu quả cùng những chức năng cơ bản như một chiếc đàn thật.

2. A73 Piano Station: Ưu điểm: Miễn phí, giao diện đơn giản, hữu ích với những ai muốn học chơi đàn Piano bắt đầu từ những thử nghiệm đơn giản nhất. Tải A73 Piano Station về máy tính.

3. Keyboard Music: Chơi đàn organ trên máy tính, khả năng đệm thêm nhiều loại nhạc cụ khác nhau như: piano, sáo, violin, saxxo,…. Tuy nhiên để sử dụng Keyboard Music lâu dài bạn cần trả phí sau 30 lần dùng thử phần mềm.

4. PrestoKeys: Chơi đàn trên máy tính hiệu quả, cung cấp cho bạn rất nhiều bài thực hành giúp bạn sử dụng tốt hơn. Đặc biệt PrestoKeys có giao diện đơn giản, dễ sử dụng cùng nhiều thiết lập cho bạn lựa chọn.

5. Music Theory Basis: Cho phép bạn chơi được 16 loại nhạc cụ khác nhau như: organ, piano, flute, violon,… phần mềm được thiết kế trực quan dễ sử dụng. Music Theory Basis cho phép bạn học những lý thuyết căn bản, cách đọc các nốt nhạc, khoảng lặng, hòa âm….