Khi nhập giá trị vào ô Expected Values trong So sánh một tỷ lệ với một tỷ lệ quần thể hay tỷ lệ lý thuyết. Ta phải:

Nhập giá trị ngược lại so với trình tự biến

Nhập giá trị đúng theo trình tự biếnx

Nhập một giá trị duy nhất

Nhập nhiều giá trị cách nhau bởi dấu “,”

Trả lời:

Đáp án đúng: B

Câu hỏi liên quan đến việc nhập giá trị vào ô Expected Values khi so sánh một tỷ lệ với một tỷ lệ quần thể hoặc tỷ lệ lý thuyết. Trong trường hợp này, trình tự nhập giá trị phải tuân theo trình tự biến. Ví dụ, nếu biến là 'Thành công' và 'Thất bại', thì giá trị nhập vào ô Expected Values phải theo thứ tự đó. Do đó, đáp án đúng là nhập giá trị đúng theo trình tự biến.

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 15:

Có mấy cách kiểm tra tính phân phối chuẩn của biến định lượng trong SPSS:

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Trong SPSS, có nhiều cách để kiểm tra tính phân phối chuẩn của một biến định lượng. Dưới đây là một số phương pháp phổ biến:

Kiểm định Kolmogorov-Smirnov và Shapiro-Wilk: Hai kiểm định này được sử dụng để so sánh phân phối của dữ liệu với phân phối chuẩn. Shapiro-Wilk thường được ưu tiên hơn cho cỡ mẫu nhỏ (< 50).
Đồ thị Histogram và P-P Plot/Q-Q Plot:
- Histogram: Cho thấy hình dạng phân phối của dữ liệu. Nếu dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn, histogram sẽ có hình chuông đối xứng.
- P-P Plot/Q-Q Plot: So sánh lượng tử của dữ liệu với lượng tử của phân phối chuẩn. Nếu dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn, các điểm trên đồ thị sẽ nằm gần đường thẳng.
Skewness và Kurtosis: Tính các chỉ số Skewness (độ lệch) và Kurtosis (độ nhọn) để đánh giá hình dạng phân phối. Đối với phân phối chuẩn, Skewness và Kurtosis gần bằng 0.

Như vậy, có ít nhất 3 phương pháp chính để kiểm tra tính phân phối chuẩn trong SPSS.

Câu 16:

Trường hợp biến được xem như xấp xỉ phân phối chuẩn nếu thỏa mãn các điều kiện, ngoại trừ:

Lời giải:

Đáp án đúng: B

Câu hỏi yêu cầu tìm điều kiện *không* thoả mãn khi biến được xem là xấp xỉ phân phối chuẩn. Các điều kiện để một biến được xem là xấp xỉ phân phối chuẩn bao gồm:

Giá trị trung bình giao động trong khoảng ± 10% giá trị trung vị.
Giá trị trung bình ± 3SD xấp xỉ giá trị Min và Max.
Giá trị Skewness và Kurtosis nằm trong khoảng ± 3 và biểu đồ Histogram có dạng hình chuông.

Phương án 2 đưa ra một khoảng dao động khác (± 15%), do đó nó không phù hợp.

Câu 17:

So sánh giá trị trung bình với một giá trị lý thuyết hoặc giá trị quần thể ở biến định lượng:

Lời giải:

Đáp án đúng: B

Câu hỏi yêu cầu so sánh giá trị trung bình của một biến định lượng với một giá trị lý thuyết hoặc giá trị quần thể đã biết. Trong SPSS, chức năng này được thực hiện thông qua kiểm định t một mẫu (One-Sample T Test). Đường dẫn chính xác để thực hiện kiểm định này là: Analyse / Compare Means / One-Sample T Test. Do đó, đáp án đúng là phương án 2.

Câu 18:

So sánh giá trị trung bình nhiều hơn hai nhóm:

Lời giải:

Đáp án đúng: C

Câu hỏi yêu cầu so sánh giá trị trung bình của nhiều hơn hai nhóm. Trong SPSS, để so sánh giá trị trung bình của nhiều hơn hai nhóm độc lập, chúng ta sử dụng One-Way ANOVA. Các lựa chọn khác không phù hợp: Paired-Samples T Test được sử dụng để so sánh giá trị trung bình của hai nhóm *liên quan* (ví dụ: trước và sau can thiệp), không phải nhiều hơn hai nhóm.

Câu 19:

So sánh giá trị trung vị của hai nhóm:

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Để so sánh giá trị trung vị của hai nhóm độc lập, chúng ta sử dụng kiểm định Mann-Whitney U. Trong SPSS, đường dẫn để thực hiện kiểm định này là Analyse / Nonparametric Tests / Legacy Dialogs / Independent-Samples. Các lựa chọn khác không phù hợp: '2 Related Samples' dùng cho hai mẫu liên quan, 'K Independent Samples' dùng cho so sánh nhiều hơn hai mẫu độc lập. Do đó, phương án 1 là chính xác.

Câu 20:

So sánh giá trị trung vị tại hai thời điểm của một nhóm:

Lời giải: