Để xác định mối liên quan giữa các biến với nhau, chúng ta xác định biến số độc lập rồi đưa vào hàng và biến số phụ thuộc đưa vào cột. Vậy chúng ta chạy tỷ lệ % theo:

Trong so sánh một tỷ lệ với một tỷ lệ quần thể hay tỷ lệ lý thuyết. Giả sử ta so sánh biến nhecan (có 0 = nhẹ cân, 1 = bình thường) và cho giá trị kỳ vọng 0,07 của tất cả trẻ sinh bị nhẹ cân. Vậy ta đưa giá trị vào ô Expected Values theo thứ tự là:

Để kiểm định 2 giá trị trung bình của 2 mẫu độc lập ta dùng thực hiện các bước?

Cây nào sau đây là sai? So sánh gia trị P với mức ý nghĩa \(\alpha\).

Để kiểm định giá trị trung bình của 1 biến định lượng liên tục [chiều cao] với biến giới tính [nam và nữ ] thì biến phụ thuộc là biến giới tính:

Tại Variable View, lệnh nào sẽ không thực hiện được:

Biến số nhằm thể hiện một đặc tính là biến số định tính, biến số nhị giá bao gồm mấy giá trị:

Khi so sánh 2 tỷ lệ với nhau ta dùng thực đơn lệnh:

Muốn chọn hiệu ứng chuyển động cho các đối tượng trong MS power point ta thực hiện lệnh:

Để chọn một tập hợp nhỏ các bản ghi ta thực hiện:

Mô tả bằng biểu đồ – biểu đồ chấm điểm, ta thực hiện:

Chạy hồi qui tuyến tính đa biến, ta cần thực hiện thêm các thao tác:

Để mô tả mối tương quan giữa 2 biến định lượng liên tục có phân phối chuẩn ta nhấp vào ô:

Để SPSS tính khoảng tin cậy cho hệ số hồi quy, ta:

Chiến lược nhập số liệu được đưa ra lựa chọn, ngoại trừ:

Trong chương trình Check của chương trình EpiData, thiết lập ràng buộc MUST ENTER có ý nghĩa gì?

Muốn xác định giá trị trung bình của 1 biến định lượng liên tục [chiều cao] giữa nam và nữ ta cần thực hiện các bước:

Nội dung được xem là hay gặp nhất trong phân tích và xử lý dữ liệu:

Gồm các biến định lượng đúng:

Một công ty dược phẩm tiến hành nghiên cứu xác định sự khác nhau giữa nam và nữ trong việc chọn mua 3 loại thuốc. Giả thuyết H_o nào đúng.

Trong Data View, vị trí giao nhau giữa hàng và cột hay vị trí chứa một kết quả trả lời tương ứng với câu hỏi cần khảo sát (biến nghiên cứu) và một đối tượng trả lời cụ thể (trường hợp quan sát) được gọi là: