Các khoảng giá trị tuyệt đối của Hệ số tương quan sau đây đúng. Ngoại trừ:

0 – 0,2: rất yếu

0,2 – 0,4: yếu

0,5 – 0,7: vừa

0,7 – 0,9: chặt chẽ

Trả lời:

Đáp án đúng: B

Hệ số tương quan (correlation coefficient) đo lường mức độ liên quan tuyến tính giữa hai biến. Giá trị của nó nằm trong khoảng từ -1 đến 1. Giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan cho biết độ mạnh của mối quan hệ: - 0 - 0.2: Mối quan hệ rất yếu hoặc không có. - 0.2 - 0.4: Mối quan hệ yếu. - 0.4 - 0.6: Mối quan hệ trung bình. - 0.6 - 0.8: Mối quan hệ mạnh. - 0.8 - 1.0: Mối quan hệ rất mạnh. Dựa vào các khoảng giá trị trên, ta thấy phương án '0,7 – 0,9: chặt chẽ' là không chính xác, vì khoảng này thường được mô tả là mối quan hệ mạnh, không phải 'chặt chẽ'. Khoảng 0.5-0.7 thường được coi là mối quan hệ trung bình, không phải 'vừa'.

150+ câu trắc nghiệm môn SPSS có lời giải chi tiết - Phần 2

Mời các bạn cùng tham khảo bộ 150+ câu trắc nghiệm ôn thi môn SPSS có đáp án chi tiết dành cho các bạn sinh viên chuyên ngành tham khảo, để chuẩn bị cho kì thi sắp diễn ra.

50 câu hỏi 60 phút

Bắt đầu thi

Câu hỏi liên quan

Câu 23:

Để tìm hệ số tương quan khi ít nhất một biến phân phối chuẩn, ta thực hiện:

Lời giải:

Đáp án đúng: B

Để tìm hệ số tương quan Pearson (đánh giá mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến) khi ít nhất một biến có phân phối chuẩn, ta thực hiện theo trình tự sau trong phần mềm thống kê (ví dụ: SPSS): Analyse (Phân tích) -> Correlate (Tương quan) -> Bivariate (Hai biến). Trong hộp thoại Bivariate Correlations, tích chọn vào ô "Pearson". Phương án 1 mô tả chính xác quy trình này. Các lựa chọn khác không chính xác vì chúng sử dụng Spearman (cho biến thứ bậc hoặc khi giả định về phân phối chuẩn không được đáp ứng) hoặc đường dẫn menu không chính xác (Reports thay vì Correlate).

Câu 24:

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

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Để mô tả bằng biểu đồ chấm điểm (scatter dot plot) trong SPSS (hoặc các phần mềm thống kê tương tự), ta thường sử dụng đường dẫn: Graphs / Legacy Dialogs / Scatter Dot / Simple Scatter / Define. Đường dẫn này cho phép người dùng tạo ra biểu đồ phân tán đơn giản, phù hợp với việc thể hiện mối quan hệ giữa hai biến số bằng các điểm trên mặt phẳng tọa độ. Các lựa chọn khác không chính xác vì chúng dẫn đến các loại biểu đồ hoặc các thủ tục kiểm định khác, không phải biểu đồ chấm điểm cơ bản.

Câu 25:

Thông thường, chạy hồi qui tuyến tính đa biến, ngoài tích những mục ở hồi qui tuyến tính đơn giản, ta còn:

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Trong hồi quy tuyến tính đa biến, ngoài những mục thường tích trong hồi quy tuyến tính đơn giản, chúng ta còn tích vào 'Part and partial correlations' để đánh giá mối quan hệ riêng phần giữa các biến, 'Collinearity' để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến (tương quan cao giữa các biến độc lập), 'Casewise Diagnostics' và 'Outliers outside 3 standard deviations' để phát hiện các điểm ngoại lệ có ảnh hưởng lớn đến mô hình. Do đó, cả a, b và c đều đúng.

Câu 26:

Loại biểu đồ nào thích hợp để mô tả mối tương quan giữa 2 biến định lượng liên tục:

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về các loại biểu đồ và mục đích sử dụng của chúng.

* Bar charts (Biểu đồ cột): Thường được sử dụng để so sánh các giá trị rời rạc hoặc các danh mục khác nhau, không phù hợp để thể hiện mối tương quan giữa hai biến định lượng liên tục.
* Pic charts (Biểu đồ hình ảnh): Không phải là một loại biểu đồ tiêu chuẩn và thường không được sử dụng trong thống kê.
* Histograms (Biểu đồ tần suất - Biểu đồ cột liền): Thích hợp để mô tả phân phối của một biến định lượng duy nhất, không dùng để thể hiện mối tương quan giữa hai biến.
* Biểu đồ chấm điểm (Scatter plot): Là loại biểu đồ được sử dụng phổ biến nhất để biểu diễn mối tương quan giữa hai biến định lượng liên tục. Mỗi điểm trên biểu đồ đại diện cho một cặp giá trị của hai biến, và cách các điểm phân tán cho thấy mối quan hệ giữa chúng (ví dụ: tương quan dương, tương quan âm, hoặc không tương quan).

Vì vậy, đáp án đúng là biểu đồ chấm điểm.

Câu 27:

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

Lời giải:

Đáp án đúng: B

Khi so sánh hai tỷ lệ với nhau, chúng ta thường sử dụng kiểm định Chi-square. Lệnh `Analyse ⇒ nonparametric test ⇒ Chi-square` trong phần mềm thống kê (ví dụ: SPSS) cho phép thực hiện kiểm định này để xác định xem có sự khác biệt đáng kể giữa các tỷ lệ của các nhóm khác nhau hay không. Các lựa chọn khác không phù hợp vì chúng liên quan đến việc so sánh trung bình (compare means), thống kê mô tả (descriptive statistics) hoặc tóm tắt trường hợp (case summaries), mà không phải là so sánh tỷ lệ.

Câu 28:

Để tạo các biến cho việc nhập liệu theo bộ câu hỏi, ta thực hiện:

Lời giải: