Phân tích cronbach alpha giáo trình spss

Độ tin cậy thể hiện mức độ tin cậy của một thang đo. Thang đo có đáng tin hay không, các biến trong thang đo có thể hiện đúng nội dung cần kiểm định hay không, làm sao để cải thiện được thang đo? Những nội dung này đều được thể hiện thông qua kiểm định Cronbach's Alpha!

Xem thêm: Thang đo là gì?

Ví dụ:

Đối với thang đo CHẤT LƯỢNG của kem Baskin Robbins

a. Các loại kem và nước uống ở Baskin Robbins hợp với khẩu vị của tôi.

b. Các loại kem ở Baskin Robbins đa dạng về mùi vị.

c. Nhân viên của Baskin Robbins mặc đồng phục gọn gàng

Có thể dễ dàng thấy câu c có vẻ không liên quan gì về chất lượng của kem Baskin Robbins. Như vậy việc đánh giá độ tin cậy giúp cho chúng ta kiểm định thang đo đã đạt yêu cầu hay chưa? Nếu chưa thì kiểm định này sẽ giúp cho chúng ta loại bỏ đi những biến không đạt yêu cầu từ đó có thể cải thiện thang đo tốt hơn. 

Để tính Cronbach’s Alpha cho một thang đo thì thang đo phải có tối thiểu là 2 biến đo lường. Về lý thuyết, Cronbach’s Alpha càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên, nếu hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (>0.95) cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có khác biệt gì nhau (nghĩa là cùng đo lường một nội dung nào đó). Hiện tượng này gọi là hiện tượng trùng lặp trong đo lường (redundancy).

• Nếu một biến trong đo lường có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh (corrected item total correlation) >=0.3 thì biến đó đạt yêu cầu (Nunnally & Bernstein, 1994).
• Nếu Cronbach’s Alpha >=0.6 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy (Nunnally  Bernstein, 1994).
• Thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0.7;0.9].

Để kiểm định Cronbach’s Alpha bằng SPSS, chúng ta thực hiện như sau:

Analyze -> Scale -> Reliability Analysis

Chúng ta tiến hành phân tích độ tin cậy của nhóm nhân tố A bao gồm 4 biến là A1, A2, A3, A4 bằng cách chọn cả 4 biến như trong hình sau đó nhấn phím mũi tên và chọn Statistics. 

Hộp thoại mới sẽ xuất hiện, chúng ta chọn "Scale if item deleted" rồi bấm Continue. Sau cùng bấm OK để SPSS tiến hành kiểm tra độ tin cậy của nhân tố A.

Nếu muốn biết thêm một số tham số thống kê của thang đo, có thể chọn các mục trong ô Summaries như means, variances, covariances, correlations. Sau đó, chúng ta có kết quả sau khi chạy Reliability test như sau:

Xem thêm: Tiêu chuẩn nào cho Cronbach's Alpha

Giá trị đầu tiên cần chú ý không phải là Cronbach's Alpha trong mục Reliability Statistics mà là bảng Item-Total Statistics.

• Trong bảng Item-Total Statistics có hai giá trị cần quan tâm, đó là Corrected Item - Total Correlation và Cronbach's Alpha If Item Deleted.
• Nếu giá trị Corrected Item - Total Correlation <0.3 thì biến đó sẽ bị loại đi hoặc nếu Cronbach's Alpha If Item Deleted có giá trị vượt quá Cronbach's Alpha thì biến đó cũng sẽ bị loại.

Như vậy, kết quả trong hình cho thấy biến A4 có giá trị Corrected Item - Total Correlation là 0.042. Do giá trị này <0.3, vì thế biến A4 bị loại và tiến hành kiểm định lại độ tin cậy của nhân tố A với 3 biến còn lại là A1, A2, A3, A4.

Sau khi kiểm định ở bảng Item-Total Statistics các tiêu chí đã đạt yêu cầu thì chúng ta mới xem xét tới giá trị Cronbach's Alpha. Giá trị Cronbach's Alpha có giá trị là 0.828. Như vậy giá trị này >0.6 thỏa mãn với yêu cầu độ tin cậy của thang đo. Cronbach’s Alpha trong ví dụ trên có giá trị nằm trong khoảng [0.7;0.9] có nghĩa độ tin cậy của thang đo được đánh giá tốt. 

• Việc loại đi một biến trong thang đo không chỉ đơn thuần là nhìn vào con số thống kê mà còn phải xem xét giá trị nội dung của khái niệm. Nếu sau khi loại biến, các biến còn lại vẫn đo lường đầy đủ nội dung của khái niệm nghiên cứu thì chúng ta nên loại. Nếu biến bị loại đóng vai trò quan trọng và giá trị không quá nhỏ thì có thể xem xét giữ lại trong thang đo.

Trường hợp muốn thay đổi kết quả Cronbach's Alpha theo yêu cầu, vui lòng liên hệ SPSS Tất Tần Tật!

SPSS Tất Tần Tật

Phone: 096 398 3518

https://www.facebook.com/SPSSTTT

Email: 

Skype: spss.ttt

Kiểm định Cronbach’s Alpha là gì và tại sao phải sử dụng đến nó trong nghiên cứu định lượng? Cách phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha trong SPSS như thế nào? Tất cả những băn khoăn của bạn sẽ được giải đáp trong bài viết này của Luận Văn 24

Kiểm định Cronbach Alpha – Thực hành phân tích Cronbach Alpha

• Kiểm định Cronbach’s Alpha là gì? Tại sao phải sử dụng đến nó? Câu trả lời sẽ ở ngay dưới này!
• Trong nghiên cứu định lượng, việc đo lường các nhân tố lớn sẽ thực sự khó khăn và phức tạp, nếu bạn chỉ sử dụng những thang đo đơn giản (chỉ dùng 1 câu hỏi quan sát đo lường). Do đó việc sử dụng các thang đo chi tiết hơn (dùng nhiều câu hỏi quan sát để đo lường nhân tố) để hiểu rõ được tính chất của nhân tố lớn là vô cùng cần thiết.

• Khi tiến hành lập bảng câu hỏi nghiên cứu, chúng ta thường tạo các biến quan sát như z1, z2, z3, z4, z5… là biến con của nhân tố A. Việc này nhằm mục đích thay vì đi đo lường cả một nhân tố lớn là A tương đối trừu tượng và khó đưa ra được kết quả chính xác thì chúng ta đi đo lường các biến quan sát nhỏ bên trong A rồi suy ra tính chất của nhân tố A.
• Như vậy, khái niệm “thang đo” trong cụm từ kiểm định độ tin cậy thang đo thực cất là nói đến một tập hợp các biến quan sát con mà nó có khả năng đo đạt được và thể hiện được tính chất của nhân tố mẹ.
• Lưu ý: Các bạn không được hiểu lầm kiểm định thang đo ở trên là thang đo Likert!
• Tuy nhiên, không phải lúc nào tất cả các biến quan sát z1, z2, z3, z4, z5… chúng ta đưa ra để đo lường cho nhân tố A đều hợp lý, đều phản ánh được khái niệm, tính chất của A. Do vậy, cần phải có một công cụ giúp kiểm tra xem biến quan sát nào phù hợp và không phù hợp để đưa vào thang đo. Và vì thế mà thang đo kiểm định độ tin cậy Cronbach Alpha ra đời.

• Kiểm định độ tin cậy Cronbach Alpha là công cụ giúp kiểm tra xem các biến quan sát của nhân tố mẹ (nhân tố A) có đáng tin cậy hay không, có phù hợp và có tốt không.
• Phép kiểm định này phản ánh mức độ tương quan chặt chẽ giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố lớn. Nó cho biết trong các biến quan sát của một nhân tố lớn đó thì biến nào đã đóng góp vào việc đo lường khái niệm nhân tố, biến nào không có sự đóng góp để loại bỏ.
• Kết quả khi tiến hành kiểm định Cronbach Alpha của nhân tố tốt thể hiện rằng các biến quan sát chúng ta liệt kê là rất tốt, nó thể hiện được đặc điểm của nhân tố mẹ. Từ đó ta kết luận được chúng ta đã có một thang đo tốt cho nhân tố mẹ này.

>>> Một số những kiểm định liên quan khác mà bạn nên biết để chạy spss hiệu quả có thể kể đến là:

2. Các tiêu chuẩn trong kiểm định Cronbach Alpha

• Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,3); tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0,6 (Alpha càng lớn thì độ tin cậy nhất quán nội tại càng cao) (Nunally & Burnstein 1994; dẫn theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
• Các mức giá trị của Alpha: Lớn hơn 0,8 là thang đo lường tốt; từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được; từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu (Nunally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995; dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
• Các biến quan sát có tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,4) được xem là biến rác thì sẽ được loại ra và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Alpha đạt yêu cầu (lớn hơn 0,7).

Dựa theo thông tin trên, nghiên cứu thực hiện đánh giá thang đo dựa theo tiêu chí:

• Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ hơn 0,4 (đây là những biến không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo và nhiều nghiên cứu trước đây đã sử dụng tiêu chí này).
• Chọn thang đo có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0,6 (các khái niệm trong nghiên cứu này là tương đối mới đối với đối tượng nghiên cứu khi tham gia trả lời).

Hiện tại, chúng tôi đang cung cấp dịch vụ viết assignment , dịch vụ viết thuê tiểu luận, làm luận văn tốt nghiệp… chuyên nghiệp nhất thị trường. Hãy liên hệ ngay với chúng tôi để được hỗ trợ từ A-Z.

3. Thực hành phân tích Cronbach’s Alpha

Để thực hiện kiểm định độ tin cậy Cronbach Alpha, bạn vào Analyze > Scale > Reliability Analysis…

Ảnh 1: Các bước chạy Cronbach Alpha

Thực hiện kiểm định cho nhóm biến quan sát bằng cách đưa các biến quan sát vào mục Items bên phải. Tiếp đó chọn Statistics

Ảnh 2 – Đưa biến quan sát vào mục items

Sau khi chọn Statistics, một bảng sau sẽ hiện ra

Ảnh 3 – Các bước chạy Cronbach Alpha

Lúc này, bạn tích vào các mục như hình bên dưới, và chọn Continue

Ảnh 4 – Các bước chạy Cronbach Alpha

Lúc này, SPSS sẽ trở về giao diện ban đầu, bạn nhấp chuột vào OK để tiến hành xuất kết quả ra Output.

Thống kê SPSS sẽ cho ra nhiều bảng khác nhau. Bảng quan trọng đầu tiên là Reliability Statistics

Ảnh 5 – Các bước chạy Cronbach Alpha

Từ ví dụ trên, ta thấy hệ số Cronbach Alpha là 0.805. Điều này cho thấy các biến quan sát có độ tin cậy cao (>= 0.6)

Ảnh 6 – Các bước chạy Cronbach Alpha

Bảng này trình bày giá trị mà Cronbach’s alpha sẽ có nếu mục cụ thể đó bị xóa khỏi thang đo. Chúng ta có thể thấy rằng việc loại bỏ bất kỳ câu hỏi nào, ngoại trừ câu hỏi 8, sẽ dẫn đến kết quả alpha của Cronbach thấp hơn. Do đó, chúng ta sẽ không loại bỏ những câu hỏi này.

* Chú thích một số 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

Xem thêm bài viết Hướng dẫn đọc kết quả spss để có thể đọc hiểu các bảng kỹ lưỡng hơn. 

4. Một số lỗi thường gặp khi phân tích Cronbach Alpha và cách khắc phục

4.1. Hệ số Cronbach’s Alpha âm

Đây là một trong những lỗi xảy ra khá thường gặp trong quá trình các bạn thực hiện kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach Alpha.

4.1.1. Tạm dịch

Khi gặp trường hợp này thì bạn sẽ thấy dòng chữ này xuất hiện: The value is negative due to a negative average covariance among items. This violates reliability model assumptions. You may want to check item codings.

Tạm dịch: Giá trị này bị âm là do xảy ra hiện tượng trung bình hiệp phương sai âm giữa các biến quan sát. Giả định độ tin cậy thang đo đang bị vi phạm. Bạn cần kiểm tra lại các biến quan sát.

Ảnh 7 – Các bước chạy Cronbach Alpha

Nó cho biết dữ liệu của bạn không thể được sử dụng cho bất kỳ kết luận khoa học nào vì một số biến của bạn được mã hóa không chính xác.

Bỏ qua thuật ngữ toán thống kê “Hiệp phương sai”, các bạn chỉ cần hiểu cơ bản thế này: các biến quan sát của nhân tố được đưa vào đo lường kiểm định độ tin cậy đang bị lộn xộn nặng nề.

4.1.2. Cách xử lý

– Cần kiểm tra lại bảng câu hỏi, việc giá trị các biến quan sát thu thập được gần như không có mối tương quan với nhau dẫn đến Cronbach Alpha bị âm lý do chính xuất phát từ việc thiết kế các biến quan sát bên trong nhân tố không hợp lý. Đối chiếu với các cơ sở lý luận, các bảng câu hỏi cùng đề tài, tham khảo ý kiến giảng viên hướng dẫn để điều chỉnh lại bảng câu hỏi khảo sát cho hợp lý.

– Nếu bảng câu hỏi đã OK rồi nhưng kết quả thực hiện kiểm định Cronbach’s Alpha lại ra như vậy nghĩa là đối tượng khảo sát của bạn đang có vấn đề. Phần lớn người được khảo sát họ không hợp tác nghiêm túc trong lúc trả lời bảng khảo sát nên dẫn đến kết quả thu được không như mong muốn. Đây là lý do đến từ yếu tố bên ngoài nên rất khó kiểm soát. Các bạn khi lập bảng câu hỏi, phần mở đầu cần nêu bật lên được lợi ích mà người được khảo sát sẽ có được khi họ giúp bạn hoàn thành phần khảo sát, cùng với đó là phần giới thiệu của các bạn cũng khá quan trọng để thuyết phục “đối tượng” có thể nghiêm túc giúp bạn hoàn thành bảng câu hỏi.

– Cần đưa câu hỏi gạn lọc vào bảng câu hỏi để loại bỏ đi các phiếu khảo sát kém chất lượng ở bước tiền xử lý SPSS. Việc này giúp bạn giảm được một lượng số liệu thu thập không có giá trị, gây ảnh hưởng đến kết quả số liệu chung.

4.2. Cột Cronbach’s Alpha if Item Deleted không hiển thị

4.2.1. Tạm dịch lỗi

• Lỗi không hiển thị cột Cronbach’s Alpha (if Item Deleted hay Cronbach’s Alpha if Item Deleted) không có giá trị cũng là một lỗi khá phổ biến thường gặp khi phân tích Cronbach Alpha.
• Đây không phải là lỗi dữ liệu hay lỗi do bạn thực hiện sai thao tác kiểm định Cronbach Alpha mà là nội tại của nó là như vậy.
• Nhưng trước hết, bạn đảm bảo rằng cách chạy kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha đúng trước đã.Lỗi cột Cronbach’s Alpha if Item Deleted không có giá trị là do nhân tố này chỉ gồm 2 biến quan sát.
• Khi các bạn chỉ đưa 2 biến quan sát vào thực hiện kiểm định độ tin cậy trên SPSS, SPSS mặc định không hiển thị giá trị trong cột này.

Ảnh 8 – Các bước chạy Cronbach Alpha

• Nhân tố chỉ gồm 2 biến quan sát, nếu trong trường hợp 1 biến quan sát có giá trị tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3, biến đó sẽ bị loại bỏ đi và khi đó nhân tố chỉ còn 1 biến quan sát (nếu bạn chưa rõ lý do tại sao tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 thì biến quan sát đó bị loại)
• Trong nghiên cứu marketing về các vấn đề kinh tế, xã hội phức tạp, nhân tố mẹ khá phức tạp và khó đo lường nên các nhà nghiên cứu sẽ đo lường nhân tố mẹ đó bằng các câu hỏi, biến quan sát con bên trong. Nên nếu nhân tố chỉ gồm một biến quan sát thì biến quan sát đó chính là nhân tố luôn rồi các bạn. Ban đầu bạn đi xây dựng nhiều câu hỏi trên nhiều mặt để làm rõ tính chất nhân tố, nhưng kết quả cuối cùng nhân tố đó chỉ có một câu hỏi, nghĩa là công việc chúng ta đã làm là hoàn toàn vô nghĩa.
• Do đó, nếu trường hợp nhân tố chỉ gồm 2 biến quan sát, bạn thực hiện kiểm định Cronbach’s Alpha và có một biến quan sát có tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 hoặc hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố nhỏ hơn 0.6, bạn sẽ loại bỏ cả nhân tố này đi chứ không loại bỏ biến quan sát nữa.
• Tóm lại, việc không xuất hiện giá trị trong cột Cronbach’s Alpha if Item Deleted không phải do số liệu khảo sát xấu hay do các bạn thao tác sai, mà là do SPSS mặc định như vậy khi nhân tố chỉ có 2 biến quan sát.
• Một điểm đáng lưu ý khi làm nghiên cứu marketing, việc xây dựng số lượng câu hỏi (biến quan sát) cho một nhân tố tương đối quan trọng: Bao nhiêu là đảm bảo các kiểm định, liệu nhân tố gồm 2 câu hỏi như trường hợp ở trên đã đúng chưa hay cần nhiều hơn.

Điều này phù thuộc vào mục đích nghiên cứu, không có trường hợp nào là sai. Mục đích phân tích nhân tố EFA có 2 mục đích:

• Thứ nhất, khi bạn có quá nhiều biến quan sát và muốn sắp xếp chúng thành các nhóm khác nhau. (Ví dụ như đánh giá đặc điểm liên quan đến cơ thể chẳng hạn, qua EFA sẽ sắp xếp thành bộ phận chân, tay, đầu thân mình v.v)

• Thứ hai, dùng để phát hiện những nhóm mới lạ. (Chẳng hạn, mô hình chúng ta đã được xây dựng dựa trên nhiều nghiên cứu khác nhau, và cũng nhiều biến, mặc dù đã xác định đc rõ bộ phận phân biệt với nhau, nhưng thông qua EFA ta có cách nhóm khác, chẳng hạn cơ thể bây giờ thành phần bên trong và bên ngoài, bên trên, giữa, bên dưới)

Còn Cronbach’s alpha dùng để kiểm tra các biến trong cùng một thang đo có đủ độ tin cậy để tạo thành một biến tổng đại diện dùng để phân tích hay không (cụ thể các bạn có thể xem phía dưới, phần câu hỏi về cronbach’s alpha)

Vì vậy, bạn chỉ cần dùng Cronbach’s alpha để kiểm tra độ tin cậy thang đo chứ không nhất thiết phải dùng EFA nếu thang đo của bạn dựa trên mô hình của những người đi trước và không thay đổi nhiều.

Ngoài ra, sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).

Câu 2: Vì sao đã phân tích Cronbach’s Alpha lại phải phân tích thêm EFA?

Bạn cần phân tích EFA trong những trường hợp sau:

• Thứ nhất, vì cấu trúc thang đo trong tình huống của người nghiên cứu là khác với các nghiên cứu trước do có một số thang đo đã được hiệu chỉnh các biến quan sát và được kết hợp của các thang đo khác nhau hoặc người nghiên cứu muốn kiểm nghiệm lại thang đo

• Thứ hai, một thang đo có độ tin cậy cao chưa hẳn là đã không đa hướng (dimensional), Cronbach’s Alpha chỉ cho biết nó có cùng một khái niệm hay không.

Câu 3: Nếu hệ số alpha loại bỏ lớn hơn alpha tổng thì có bắt buộc phải bỏ đi?

• Nếu thang đo đã có hệ số alpha > 0.7, đây đã là một hệ số tốt. Do đó, việc bỏ biến nhằm mục đích tăng hệ số alpha mà không có lý do là một việc làm máy móc.
• Nếu biến đó nhà nghiên cứu cho rằng cần phải loại bỏ đi do thống kê mô tả cho thấy sự phân bố không theo quy luật chuẩn, thì mới đc bỏ đi. Tuy nhiên bỏ ở đây không có nghĩa là loại ra hẳn mô hình mà phải có sự xem xét liệu nó có cùng với các biến loại bỏ khác tạo nên một thang đo ý nghĩa.

Câu 4: Trong phân tích cronbach’s alpha vì sao phải xét đến hệ số tương quan biến tổng.

• Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không; nhưng không cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi và biến quan sát nào cần giữ lại. K
• hi đó, việc tính toán hệ số tương quan giữa biến-tổng sẽ giúp loại ra những biến quan sát nào không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).

Câu 5: Ý nghĩa của Cronbach’s Alpha

• Đánh giá tính nhất quán các các biến đơn lẻ về việc đại diện cho cùng một khái niệm. Hay nói cách khác, là đánh giá mức độ tin cậy của việc thiết lập một biến tổng hợp trên cơ sở nhiều biến đơn. Đồng thời loại bỏ đi những biến rác, những biến không cùng một khái niệm để phân tích EFA tốt hơn.
• Mô hình Cronbach’s Alpha nằm trong nhóm phương pháp đáng giá tương quan trong (hay còn gọi là đánh giá độ tin cậy bên trong). Tư tưởng chung của phương pháp này là tìm kiếm sự vô lý nếu có trong các câu trả lời, Mỗi nhân tố gồm các biến quan sát biểu hiện cho 1 thang đo nhất định cho nhân tố đó.
• Các biến quan sát có thể hiện được ý nghĩa của nhân tố hay không chính là độ tin cậy thang đo. Câu hỏi quan sát kém, không có căn cứ, số lượng quá ít sẽ thường không tạo được sự tin cậy cho thang đo nhân tố đó.
• Ngược lại, câu hỏi quan sát dựa trên các cơ sở lý luận cụ thể, lấy từ các nghiên cứu đã được kiểm duyệt, số lượng vừa đủ sẽ phản ánh được gần đúng ý nghĩa của nhân tố. Từ đó mà độ tin cậy của thang đo tăng lên

Bài viết trên là những thông tin mà Luanvan24 cung cấp đến bạn về kiểm định cronbach’s alpha là gì, về cách thực hiện phân tích kiểm định độ tin cậy cronbach alpha. Nếu bạn gặp khó khăn bạn có thể liên hệ tới Luận văn 24 – đơn vị chuyên chạy spss thuê qua hotline: 0988552424 để được tư vấn nhanh nhất.

Nguồn: luanvan24.com

Tôi là Thu Trà, hiện tại tôi là Quản lý nội dung của Luận Văn 24 – Chuyên cung cấp dịch vụ làm luận văn uy tín. Chúng tôi đặt lợi ích của khách hàng là ưu tiên hàng đầu.  Website: https://luanvan24.com/ – Hotline: 0988552424.