Các trường hợp không có độ tin cậy 95%, ta tính các giá trị của một biến định lượng bằng cách:

Việc chọn phương pháp kiểm định giả thuyết cho giá trị trung bình của các loại biến định lượng chịu ảnh hưởng bởi ba yếu tố chính:

Kích thước mẫu (n): Nếu kích thước mẫu lớn (thường n > 30), ta có thể sử dụng kiểm định z dựa trên định lý giới hạn trung tâm. Nếu kích thước mẫu nhỏ (thường n <= 30), ta thường phải sử dụng kiểm định t.

Độ lệch chuẩn của tổng thể (σ): Nếu độ lệch chuẩn của tổng thể đã biết, ta sử dụng kiểm định z. Nếu độ lệch chuẩn của tổng thể chưa biết, ta sử dụng độ lệch chuẩn mẫu (s) để ước lượng và sử dụng kiểm định t.

Phân phối của tổng thể: Nếu tổng thể tuân theo phân phối chuẩn hoặc gần chuẩn, các kiểm định thống kê (z hoặc t) có thể được áp dụng. Nếu tổng thể không tuân theo phân phối chuẩn và kích thước mẫu nhỏ, có thể cần sử dụng các phương pháp kiểm định phi tham số.

Vì vậy, có 3 yếu tố ảnh hưởng đến việc chọn phương pháp kiểm định.

Đáp án đúng: C. Analyse / Compare Means / Independent-Samples T Test.

Giải thích: Trong SPSS, kiểm định Independent-Samples T Test được sử dụng để so sánh giá trị trung bình của một biến định lượng giữa hai nhóm độc lập. Ví dụ: so sánh điểm trung bình giữa sinh viên nam và sinh viên nữ.

Đáp án đúng: A. Tích vào ô Mann-Whitney U.

Giải thích: Kiểm định Mann–Whitney U được sử dụng để so sánh hai nhóm độc lập khi dữ liệu không đáp ứng các giả định của kiểm định tham số. Kiểm định này thường được dùng để đánh giá sự khác biệt về phân phối hoặc vị trí trung tâm giữa hai nhóm; không trực tiếp kiểm định trung vị trong mọi trường hợp.

B. Wilcoxon: Thường dùng để so sánh hai mẫu phụ thuộc.

C. Kruskal–Wallis H: Dùng để so sánh từ ba nhóm độc lập trở lên.

D. Jonckheere–Terpstra: Dùng để kiểm định xu hướng có thứ tự giữa nhiều nhóm độc lập.

Hệ số tương quan Pearson được sử dụng cho dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn và có giá trị liên tục. Hệ số tương quan Spearman và Kendall được sử dụng cho dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn hoặc dữ liệu được xếp hạng. Phương án 4 gộp chung Pearson và Kendall cho phân phối chuẩn, điều này không chính xác vì Kendall thích hợp hơn cho dữ liệu thứ bậc. Do đó, phương án 4 là sai.