[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_affecting%20factors{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_affecting factors":11},{"code":4,"data":5,"meta":10},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":8,"vietnamLatest":9},[],[],[],[],null,{"code":4,"data":12,"meta":10},{"id":13,"title":14,"description":15,"content":16,"term":17,"englishTitle":18,"synonyms":10,"definition":19,"discipline":20,"references":21,"faqs":43,"createUser":53,"publishUser":10,"keywords":57,"keywordCount":64,"enrichTopicLink":65,"status":66,"createTime":67,"updateTime":68,"publishTime":10,"linkEnrichedTime":69,"publicationScanTime":10,"contentErrorMessage":10,"viewCount":70,"relateTopics":71},"affecting factors","Affecting factors là gì? Các công bố khoa học về Affecting factors","Affecting factors là các yếu tố ảnh hưởng.\nAffecting factors là các yếu tố hay các thành phần có thể gây ảnh hưởng hoặc có tác động đến một hoặc nhiều sự vụ, qu...","\u003Cp>\u003Cstrong>Affecting factors\u003C\u002Fstrong> (\u003Cem>Affecting factors \u002F Influencing determinants\u003C\u002Fem>) là tập hợp các biến số độc lập, biến can thiệp hoặc biến điều tiết có tác động trực tiếp hoặc gián tiếp làm thay đổi trạng thái, xu hướng hoặc mức độ biểu hiện của một biến phụ thuộc trong phương pháp luận nghiên cứu khoa học thực nghiệm.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>1. Bản chất phương pháp luận và phân loại biến số\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Trong nghiên cứu khoa học định lượng và định tính (từ {{topic|%7B%22topic%22%3A%22khoa%20h%E1%BB%8Dc%20x%C3%A3%20h%E1%BB%99i%22%7D}}, kinh tế học đến y sinh học), việc xác định và phân tích {{topic|%7B%22topic%22%3A%22c%C3%A1c%20y%E1%BA%BFu%20t%E1%BB%91%20%E1%BA%A3nh%20h%C6%B0%E1%BB%9Fng%22%7D}} (affecting factors hay determinants) là trọng tâm để hiểu rõ cơ chế vận hành của các hiện tượng tự nhiên và xã hội. Dựa trên vai trò trong {{topic|%7B%22topic%22%3A%22m%C3%B4%20h%C3%ACnh%20l%C3%BD%20thuy%E1%BA%BFt%22%7D}}, các yếu tố này được phân loại thành:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Biến độc lập (Independent variables \u002F Predictors):\u003C\u002Fstrong> Các yếu tố nguyên nhân được giả định là tạo ra tác động trực tiếp lên đối tượng khảo sát mà không bị phụ thuộc vào các biến số khác trong mô hình.\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Biến trung gian (Mediating variables):\u003C\u002Fstrong> Các biến số giải thích cơ chế nội tại hoặc con đường mà qua đó biến độc lập tác động gián tiếp lên biến phụ thuộc (trả lời câu hỏi \u003Cem>tại sao\u003C\u002Fem> và \u003Cem>bằng cách nào\u003C\u002Fem> mối quan hệ diễn ra).\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Biến điều tiết (Moderating variables):\u003C\u002Fstrong> Các biến định tính hoặc định lượng làm thay đổi cường độ (độ mạnh yếu) hoặc chiều hướng (thuận nghịch) của mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc (trả lời câu hỏi \u003Cem>khi nào\u003C\u002Fem> và \u003Cem>đối tượng nào\u003C\u002Fem> chịu tác động).\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Biến kiểm soát (Control variables):\u003C\u002Fstrong> Các {{topic|%7B%22topic%22%3A%22y%E1%BA%BFu%20t%E1%BB%91%20b%C3%AAn%20ngo%C3%A0i%22%7D}} có thể gây nhiễu được đưa vào mô hình nhằm cô lập và ước lượng chính xác tác động thuần túy của các biến độc lập chính.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch2>2. Các phương pháp mô hình hóa và ước lượng định lượng\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Để đánh giá mức độ và ý nghĩa thống kê của các yếu tố ảnh hưởng, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ thống các {{topic|%7B%22topic%22%3A%22m%C3%B4%20h%C3%ACnh%20kinh%20t%E1%BA%BF%20l%C6%B0%E1%BB%A3ng%22%7D}} và thống kê đa biến tiên tiến:\u003C\u002Fp>\n\u003Col>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Mô hình hồi quy bội (Multiple Linear Regression):\u003C\u002Fstrong> Ước lượng tác động cận biên của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc liên tục thông qua hệ số hồi quy chuẩn hóa beta, với giả định mối quan hệ tuyến tính và kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến bằng chỉ số VIF (Variance Inflation Factor).\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Mô hình hồi quy Logistic (Binary\u002FMultinomial Logistic Regression):\u003C\u002Fstrong> Áp dụng khi biến kết quả là biến nhị phân hoặc biến định danh nhiều mức, đánh giá tỷ số chênh (Odds Ratio - OR) của các yếu tố ảnh hưởng.\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Mô hình phương trình cấu trúc (Structural Equation Modeling - SEM):\u003C\u002Fstrong> Kết hợp phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích nhân tố khẳng định (CFA) và phân tích đường dẫn (Path Analysis) để kiểm định đồng thời mạng lưới các mối quan hệ phức tạp giữa các biến tiềm ẩn (latent constructs).\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Hồi quy dữ liệu bảng (Panel Data Regression):\u003C\u002Fstrong> Sử dụng mô hình tác động cố định (FEM) hoặc tác động ngẫu nhiên (REM) để kiểm soát các đặc tính dị biệt không quan sát được theo thời gian và không gian.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Fol>\n\u003Ch2>3. Phân biệt tương quan và quan hệ nhân quả\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Một thách thức phương pháp luận kinh điển khi phân tích các yếu tố ảnh hưởng là phân biệt giữa mối quan hệ tương quan thống kê thuần túy (statistical correlation) và quan hệ nhân quả thực sự (causal relationship). Mối tương quan mạnh có thể là tương quan giả do cùng chịu tác động của một yếu tố gây nhiễu tiềm ẩn (confounding factor).\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Để thiết lập mối quan hệ nhân quả thực sự, nghiên cứu khoa học đòi hỏi thỏa mãn ba điều kiện tiên quyết: tính liên tục thời gian (nguyên nhân phải xảy ra trước kết quả), sự đồng biến thiên thực nghiệm có ý nghĩa thống kê, và loại trừ được mọi lời giải thích cạnh tranh khác. Các kỹ thuật như Biến công cụ (Instrumental Variables - IV), Sai biệt kép (Difference-in-Differences - DiD) và Thử nghiệm đối chứng ngẫu nhiên (RCT) được áp dụng phổ biến để giải quyết triệt để vấn đề nội sinh (endogeneity).\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>4. Ứng dụng trong hoạch định chính sách và thực tiễn\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Việc định lượng chính xác độ lớn tác động của các yếu tố ảnh hưởng cung cấp cơ sở dữ liệu thực chứng (evidence-based data) quan trọng giúp các nhà hoạch định chính sách và nhà {{topic|%7B%22topic%22%3A%22qu%E1%BA%A3n%20tr%E1%BB%8B%20doanh%20nghi%E1%BB%87p%22%7D}} phân bổ nguồn lực tối ưu. Thay vì can thiệp dàn trải, việc nhận diện được các yếu tố ảnh hưởng then chốt (key drivers) cho phép tập trung thiết kế các giải pháp can thiệp có tính đòn bẩy cao nhất, tối ưu hóa hiệu quả xã hội và kinh tế.\u003C\u002Fp>","Affecting factors","Affecting factors \u002F Influencing determinants","Affecting factors (các yếu tố ảnh hưởng) là tập hợp các biến số độc lập, biến trung gian hoặc biến điều tiết có tác động định lượng hoặc định tính làm thay đổi trạng thái, hành vi hoặc kết quả của một hiện tượng nghiên cứu.","SOCIAL_SCIENCES",[22,29,36],{"citationText":23,"title":24,"authors":25,"source":26,"year":27,"doi":28,"url":10},"Ashfaq, M. (2020). DETERMINANT OF FACTORS, INFLUENCING LOW ENROLLMENT IN PRIMARY EDUCATION: AN EMPIRICAL ANALYSIS. International Journal of Social Science and Economic Research.","DETERMINANT OF FACTORS, INFLUENCING LOW ENROLLMENT IN PRIMARY EDUCATION: AN EMPIRICAL ANALYSIS","Ashfaq, M.","International Journal of Social Science and Economic Research",2020,"10.46609\u002Fijsser.2020.v05i07.013",{"citationText":30,"title":31,"authors":32,"source":33,"year":34,"doi":35,"url":10},"Amazia Ananta Prabaswara, Adi Setiawan (2025). MULTIVARIATE REGRESSION ANALYSIS OF FACTORS INFLUENCING STUDENTS’ MATHEMATICS ACHIEVEMENT. INTERNATIONAL SEMINAR.","MULTIVARIATE REGRESSION ANALYSIS OF FACTORS INFLUENCING STUDENTS’ MATHEMATICS ACHIEVEMENT","Amazia Ananta Prabaswara, Adi Setiawan","INTERNATIONAL SEMINAR",2025,"10.36563\u002F9c2gnd53",{"citationText":37,"title":38,"authors":39,"source":40,"year":41,"doi":42,"url":10},"Okenyi, O. (2026). An empirical analysis of predisposing factors influencing highway crimes in Kogi state, Nigeria. Journal of Interdisciplinary Postgraduate Research.","An empirical analysis of predisposing factors influencing highway crimes in Kogi state, Nigeria","Okenyi, O.","Journal of Interdisciplinary Postgraduate Research",2026,"10.61955\u002Fldalez",[44,47,50],{"question":45,"answer":46},"Vì sao cần kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) khi phân tích các yếu tố ảnh hưởng?","Đa cộng tuyến xảy ra khi hai hoặc nhiều biến độc lập có tương quan quá chặt chẽ với nhau, làm tăng sai số chuẩn của các hệ số hồi quy, khiến các ước lượng trở nên bất ổn định và làm sai lệch việc đánh giá ý nghĩa thống kê thực sự của từng yếu tố ảnh hưởng riêng biệt.",{"question":48,"answer":49},"Biến trung gian (mediator) khác với biến điều tiết (moderator) như thế nào trong mô hình nghiên cứu?","Biến trung gian nằm trên chuỗi nhân quả giải thích cơ chế biến độc lập dẫn đến biến phụ thuộc như thế nào (A -> M -> B); trong khi biến điều tiết không bị ảnh hưởng bởi biến độc lập mà chỉ làm thay đổi cường độ hoặc hướng tác động của mối quan hệ giữa A và B tùy theo giá trị của biến điều tiết.",{"question":51,"answer":52},"Làm thế nào để hạn chế sai lệch do biến nhiễu (confounding bias) trong các nghiên cứu quan sát?","Các nhà nghiên cứu sử dụng các kỹ thuật thiết kế và thống kê như: ghép cặp điểm xu hướng (Propensity Score Matching - PSM), hồi quy đa biến có kiểm soát đầy đủ các yếu tố nhân khẩu học, mô hình tác động cố định (Fixed Effects) hoặc kỹ thuật biến công cụ (Instrumental Variable).",{"id":54,"researcherId":10,"name":55,"imageUrl":56},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",[58,59,60,61,62,63],"khoa học xã hội","các yếu tố ảnh hưởng","mô hình lý thuyết","yếu tố bên ngoài","mô hình kinh tế lượng","quản trị doanh nghiệp",6,false,"PUBLISHED","2023-08-15T12:58:07.645+00:00","2026-09-12T09:10:39.762+00:00","2026-09-12T09:10:39.355+00:00",299,[72,74,77,80,83,86,89,92,95,98],{"id":60,"title":73,"term":60,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"Mô hình lý thuyết là gì? Các nghiên cứu về Mô hình lý thuyết",{"id":75,"title":76,"term":75,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"hứng thú học tập","Hứng thú học tập là gì? Các công bố khoa học về Hứng thú học tập",{"id":78,"title":79,"term":78,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"chất lượng thông tin","Chất lượng thông tin là gì? Nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":81,"title":82,"term":81,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"autonomy","Autonomy là gì? Các công bố khoa học về Autonomy",{"id":84,"title":85,"term":84,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"pls sem","PLS-SEM là gì? Các bài nghiên cứu khoa học về PLS-SEM",{"id":87,"title":88,"term":87,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"năng lực sáng tạo","Năng lực sáng tạo là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":90,"title":91,"term":90,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"literature","Literature là gì? Các nghiên cứu khoa học về Literature",{"id":93,"title":94,"term":93,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"mâu thuẫn","Mâu thuẫn là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":96,"title":97,"term":96,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"động cơ học tập","Động cơ học tập là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":99,"title":100,"term":99,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"trường hấp dẫn","Trường hấp dẫn là gì? Nghiên cứu khoa học về Trường hấp dẫn"]