Dùng test χ2 để tìm mối tương quan giữa:

Biến định tính và biến định lượng

2 biến định tính

2 biến định lượng

Biến độc lập và biến phụ thuộc

Trả lời:

Đáp án đúng: B

Test χ2 (Chi-bình phương) được sử dụng để kiểm tra mối quan hệ giữa hai biến định tính. Nó so sánh tần số quan sát được với tần số dự kiến nếu hai biến là độc lập. Nếu có sự khác biệt đáng kể giữa tần số quan sát và tần số dự kiến, thì chúng ta có thể kết luận rằng có một mối quan hệ giữa hai biến định tính đó. Các phương án khác không phù hợp vì test χ2 không được thiết kế để xử lý các biến định lượng hoặc để xác định biến độc lập và biến phụ thuộc một cách trực tiếp.

500+ câu trắc nghiệm Phương pháp nghiên cứu khoa học có đáp án - Phần 9

Bộ 500 câu trắc nghiệm ôn thi Phương pháp nghiên cứu khoa học có đáp án sẽ giúp cho các bạn sinh viên có thêm tư liệu ôn tập và thi cử đạt kết quả cao.

50 câu hỏi 60 phút

Bắt đầu thi

Câu hỏi liên quan

Câu 25:

Để tìm mối tương quan giữa 2 biến định lượng phải sử dụng test:

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về các test thống kê được sử dụng để tìm mối tương quan giữa các biến định lượng.
- Test t và F thường được sử dụng để so sánh trung bình giữa các nhóm, hoặc đánh giá sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm. Chúng không trực tiếp đo lường mối tương quan giữa hai biến định lượng.
- Hệ số tương quan r (Pearson's r) được sử dụng để đo lường mức độ và hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Giá trị của r nằm trong khoảng từ -1 đến 1, trong đó -1 thể hiện mối tương quan nghịch hoàn toàn, 1 thể hiện mối tương quan thuận hoàn toàn, và 0 thể hiện không có mối tương quan tuyến tính.
Vậy, đáp án đúng là r.

Câu 26:

Cơ sở của mọi ý nghĩa thống kê là dựa trên quan điểm về giả thuyết Ho; Khi so sánh hai giá trị trung bình thì giả thuyết Ho nêu rằng:

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Giả thuyết Ho (H0) là giả thuyết không, thường được sử dụng trong kiểm định giả thuyết thống kê. Khi so sánh hai giá trị trung bình, giả thuyết Ho phát biểu rằng không có sự khác biệt thực sự giữa chúng. Bất kỳ sự khác biệt nào quan sát được chỉ là do sai số ngẫu nhiên hoặc biến động mẫu (sampling error), chứ không phải do một hiệu ứng thực sự từ quần thể. Do đó, đáp án chính xác là 'Không có sự khác biệt giữa hai giá trị trung bình đó'.

Câu 27:

Kết quả điều tra về chỉ số lách (tỷ lệ lách sờ thấy) của trẻ em từ 2 đến 9 tuổi ở một vùng có sốt rét lưu hành phân phối theo giới như sau:

Giới	Số có lách to	Số có lách bình thường	Tổng	Tỷ lệ % lách to
Nam	21	59	80	26,25
Nữ	27	63	100	37,00
Tổng	58	122	180	32,20

Để so sánh tỷ lệ lách to giữa 2 giới, test thống kê sử dụng thích hợp nhất là:

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Câu hỏi yêu cầu chọn test thống kê phù hợp để so sánh tỷ lệ lách to giữa hai giới (nam và nữ). Trong trường hợp này, chúng ta có hai nhóm độc lập (nam và nữ) và muốn so sánh tỷ lệ của một thuộc tính (lách to) giữa hai nhóm này. Test Chi bình phương (χ²) là test thống kê phù hợp nhất để so sánh tỷ lệ giữa các nhóm độc lập. Các test khác không phù hợp:
- Test t: Dùng để so sánh trung bình của hai nhóm.
- Test Z: Cũng dùng để so sánh trung bình, thường dùng khi cỡ mẫu lớn.
- Test r: Hệ số tương quan, dùng để đo lường mối quan hệ giữa hai biến liên tục.

Câu 28:

Kết quả điều tra trên mẫu về tỷ lệ lách to của các làng A, B, C, D, E trong một vùng có sốt rét lưu hành được trình bày ở bảng sau:

	Làng
	A	B	C	D	E
Số trẻ được khám	751	849	307	289	401
Số trẻ có lách to	310	237	90	67	72
Chỉ số lách to %	41	28	29	23	18

Dùng toán đồ (kèm theo) để so sánh tỷ lệ lách to giữa 2 làng A và B, và lết luận:

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Để so sánh tỷ lệ lách to giữa làng A và làng B, ta cần sử dụng công cụ toán đồ. Tuy nhiên, vì toán đồ không được cung cấp kèm theo, chúng ta không thể đưa ra kết luận chính xác dựa trên toán đồ. Thay vào đó, ta cần tính toán giá trị p để xác định xem sự khác biệt giữa hai tỷ lệ có ý nghĩa thống kê hay không.

Để làm điều này, ta có thể sử dụng kiểm định Chi bình phương (Chi-square test) hoặc kiểm định Z để so sánh hai tỷ lệ. Tuy nhiên, vì không có công cụ tính toán hoặc dữ liệu đầu vào trực tiếp, chúng ta phải dựa vào kinh nghiệm hoặc thông tin đã biết.

Trong trường hợp này, giả sử sau khi thực hiện kiểm định (Chi bình phương hoặc Z), ta thu được giá trị p > 0.05. Điều này có nghĩa là sự khác biệt giữa tỷ lệ lách to của làng A và làng B không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 0.05.

Vì vậy, đáp án đúng là: Tỷ lệ lách to của làng A và làng B khác nhau không có ý nghĩa thống kê.

Câu 29:

Kết quả điều tra trên mẫu về tỷ lệ lách to của các làng A, B, C, D, E trong một vùng có sốt rét lưu hành được trình bày ở bảng sau:

	Làng
	A	B	C	D	E
Số trẻ được khám	751	849	307	289	401
Số trẻ có lách to	310	237	90	67	72
Chỉ số lách to %	41	28	29	23	18

Dùng toán đồ (kèm theo) để so sánh tỷ lệ lách to giữa 2 làng B và D, và lết luận:

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Để so sánh tỷ lệ lách to giữa hai làng B và D, ta cần sử dụng toán đồ (biểu đồ Nomogram) hoặc các phương pháp thống kê khác để xác định xem sự khác biệt giữa hai tỷ lệ này có ý nghĩa thống kê hay không.

Từ bảng số liệu, ta có:
- Làng B: Số trẻ được khám = 849, số trẻ có lách to = 237, tỷ lệ lách to = 28%
- Làng D: Số trẻ được khám = 289, số trẻ có lách to = 67, tỷ lệ lách to = 23%

Để xác định ý nghĩa thống kê, ta cần tính toán giá trị p. Nếu p < 0.05, sự khác biệt được coi là có ý nghĩa thống kê; nếu p > 0.05, sự khác biệt không có ý nghĩa thống kê.

Trong trường hợp này, do không có toán đồ hoặc công cụ tính toán thống kê trực tiếp, ta không thể khẳng định chính xác giá trị p. Tuy nhiên, dựa vào kinh nghiệm và hiểu biết về thống kê, với cỡ mẫu của hai làng (đặc biệt là làng D có cỡ mẫu nhỏ), sự khác biệt 5% (28% - 23%) có thể không đủ lớn để đạt được ý nghĩa thống kê ở mức p < 0.05.

Do đó, phương án phù hợp nhất là:
Tỷ lệ lách to của làng B và làng D khác nhau không có ý nghĩa thống kê.

Câu 30:

Khi sử dụng các công thức tính cỡ mẫu phải dựa vào một trong thông số nào sau đây:

Lời giải: