So sánh giá trị trung bình mẫu nghiên cứu với một giá trị quần thể hoặc giá trị lý thuyết ta thực hiện lệnh.

Analyse/ Compare means/ Independent sample T-test

Analyse/ Compare means/ one-way ANOVA

Analyse/ Compare means/ One sample T-test

Analyse/ Compare means/ Pair sample T-test

Trả lời:

Đáp án đúng: C

Câu hỏi yêu cầu so sánh giá trị trung bình của một mẫu nghiên cứu với một giá trị quần thể hoặc giá trị lý thuyết đã biết. * **Analyse/ Compare means/ Independent sample T-test:** So sánh giá trị trung bình của hai nhóm độc lập. * **Analyse/ Compare means/ One-way ANOVA:** So sánh giá trị trung bình của ba nhóm trở lên. * **Analyse/ Compare means/ One sample T-test:** So sánh giá trị trung bình của một mẫu với một giá trị đã biết (giá trị quần thể hoặc giá trị lý thuyết). * **Analyse/ Compare means/ Pair sample T-test:** So sánh giá trị trung bình của hai mẫu có liên quan (ví dụ: trước và sau can thiệp trên cùng một đối tượng). Do đó, phương án phù hợp nhất để so sánh giá trị trung bình mẫu với giá trị quần thể hoặc lý thuyết là "Analyse/ Compare means/ One sample T-test".

150+ câu trắc nghiệm môn SPSS có lời giải chi tiết - Phần 1

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 35:

Màn hình cú pháp (Syntax) là:

Lời giải:

Đáp án đúng: C

Màn hình cú pháp (Syntax) trong các phần mềm thống kê (ví dụ: SPSS) là nơi người dùng viết và lưu trữ các lệnh phân tích. Các lệnh này được viết theo cú pháp (syntax) cụ thể của phần mềm và được sử dụng để thực hiện các phân tích dữ liệu. Vì vậy, đáp án đúng là "Lưu trữ những cú pháp của một lệnh phân tích".

Câu 36:

Khi tính mối tương quan r, chính là tìm mối tương quan giữa:

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Mối tương quan r (Pearson correlation coefficient) được sử dụng để đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng liên tục. Các biến định lượng liên tục là các biến có thể nhận bất kỳ giá trị nào trong một phạm vi nhất định, ví dụ như chiều cao, cân nặng, nhiệt độ. Do đó, đáp án đúng là hai biến định lượng liên tục.

Câu 37:

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

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Variable View trong SPSS dùng để định nghĩa các thuộc tính của biến như tên, kiểu dữ liệu, nhãn, giá trị (value) tương ứng với các mã số, và các thuộc tính khác. Chúng ta có thể đặt tên biến, xác định loại biến và gán giá trị value cho các mã. Tuy nhiên, Variable View không phải là nơi để nhập số liệu trực tiếp vào các ô. Việc nhập số liệu được thực hiện trong Data View.

Câu 38:

Sử dụng dòng lệnh nào sau đây để đánh giá phân phối chuẩn:

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Để đánh giá phân phối chuẩn, chúng ta thường sử dụng lệnh "Analyse/Descriptive Statistics/Frequencies". Lệnh này cho phép kiểm tra các thống kê mô tả, bao gồm độ lệch (skewness) và độ nhọn (kurtosis), từ đó đánh giá xem dữ liệu có tuân theo phân phối chuẩn hay không. Các lệnh khác như T-test, ANOVA và Crosstabs được sử dụng cho các mục đích phân tích khác nhau (so sánh trung bình, phân tích phương sai, và phân tích bảng chéo, tương ứng) chứ không phải để đánh giá phân phối chuẩn trực tiếp.

Câu 39:

Để kiểm định ≥ 2 tỷ lệ khi mẫu ≤ 20 ta dùng chỉ số test nào?

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Câu hỏi này liên quan đến việc lựa chọn kiểm định thống kê phù hợp khi so sánh hai hay nhiều tỷ lệ, đặc biệt trong trường hợp cỡ mẫu nhỏ (≤ 20).

* Pearson Chi-Square: Kiểm định Chi-Square thường được sử dụng để kiểm định sự độc lập giữa hai biến định tính, nhưng nó có một số hạn chế khi cỡ mẫu nhỏ. Khi cỡ mẫu nhỏ, các ô trong bảng tần số có thể có tần số kỳ vọng thấp, làm cho kiểm định Chi-Square không còn chính xác.

* Linear – by – linear association: Kiểm định này thường được sử dụng khi có thứ tự giữa các biến, không phù hợp cho so sánh tỷ lệ đơn thuần khi cỡ mẫu nhỏ.

* Continuity Correction: Đây là một điều chỉnh cho kiểm định Chi-Square nhằm cải thiện tính chính xác khi cỡ mẫu nhỏ. Tuy nhiên, nó vẫn có thể không phù hợp bằng Fisher's Exact test trong những trường hợp cỡ mẫu cực nhỏ.

* Fisher’s Exact test: Đây là một kiểm định phi tham số chính xác được sử dụng để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính trong bảng 2x2, đặc biệt khi cỡ mẫu nhỏ. Nó không dựa trên xấp xỉ Chi-Square, nên phù hợp hơn khi các ô trong bảng tần số có tần số kỳ vọng thấp.

Vì vậy, khi kiểm định ≥ 2 tỷ lệ với mẫu ≤ 20, Fisher's Exact test là lựa chọn phù hợp nhất.

Câu 40:

Các bước vẽ biểu đồ tương quan của 2 biến định lượng liên tục đã xác định có tương quan:

Lời giải: