So sánh tỉ lệ của hai nhóm ở biến định tính, ta thực hiện:

undefined.

Analyse / Descriptive Statistics / Bar

Analyse / Descriptive Statistics / Crosstabs

Analyse / Compare Mean / One sample T-Test

Analyse / Reports / Case Summaries

Trả lời:

Đáp án đúng: A

Đáp án đúng: B. Analyse / Descriptive Statistics / Crosstabs.

Giải thích: Trong SPSS, chức năng Crosstabs dùng để lập bảng chéo, thống kê tần số và tỷ lệ của các nhóm thuộc biến định tính, đồng thời giúp so sánh tỷ lệ giữa hai nhóm. Có thể sử dụng thêm kiểm định Chi-square để đánh giá sự khác biệt về tỷ lệ giữa các nhóm.

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 13:

Nếu muốn tính chỉ số OR hoặc chỉ số RR đối với So sánh tỷ lệ của hai nhóm, ta thực hiện:

Lời giải:

Đáp án đúng: B

Chỉ số OR (Odds Ratio) và RR (Relative Risk) được sử dụng để so sánh tỷ lệ của hai nhóm. Trong các phần mềm thống kê, để tính toán các chỉ số này khi so sánh tỷ lệ giữa hai nhóm, ta thường tích vào tùy chọn "Risk". Vì vậy, đáp án chính xác là "Tích vào Risk". Chi-Square được dùng để kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm, không trực tiếp tính OR và RR.

Câu 14:

Biến định lượng không có phân phối chuẩn thì mô tả khuynh hướng tập trung bằng:

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Khi một biến định lượng không có phân phối chuẩn (tức là phân phối không đối xứng hoặc có các giá trị ngoại lai), giá trị trung bình (mean) có thể bị ảnh hưởng nhiều bởi các giá trị cực đoan. Trong trường hợp này, trung vị (median) là một thước đo khuynh hướng tập trung tốt hơn vì nó không bị ảnh hưởng bởi các giá trị ngoại lai. Min (giá trị nhỏ nhất) và Max (giá trị lớn nhất) cho biết phạm vi của dữ liệu, còn IQR (Interquartile Range) cho biết sự biến động của dữ liệu, nhưng không mô tả khuynh hướng tập trung. Vì vậy, phương án b và c cùng nhau cung cấp thông tin tốt hơn về phân phối không chuẩn.

Câu 15:

Kiểm tra tính phân phối chuẩn của biến định lượng bằng cách:

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Câu hỏi này liên quan đến việc kiểm tra tính phân phối chuẩn của một biến định lượng trong thống kê, thường được thực hiện bằng phần mềm SPSS hoặc các công cụ tương tự.

Phương án a (Graphs / Legacy Dialogs / Histogram): Histogram là một công cụ trực quan hữu ích để đánh giá hình dạng phân phối của dữ liệu. Nó cho phép ta quan sát xem phân phối có đối xứng, có đỉnh, và có đuôi hay không, từ đó đánh giá sơ bộ về tính chuẩn.

Phương án c (Analyse / Nonparametric Tests / Legacy Dialogs / 1-Sample K-S): Kiểm định Kolmogorov-Smirnov (K-S) là một kiểm định phi tham số dùng để so sánh phân phối tích lũy của mẫu với một phân phối lý thuyết (trong trường hợp này là phân phối chuẩn). Kết quả kiểm định sẽ cho biết liệu có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết rằng mẫu được rút ra từ một phân phối chuẩn hay không.

Vì cả hai phương pháp (histogram và kiểm định K-S) đều được sử dụng để kiểm tra tính phân phối chuẩn, nên phương án 'Cả a và c đúng' là đáp án chính xác.

Câu 16:

Trong phương pháp kiểm tra tính phân phối chuẩn của biến định lượng, khẳng định nào đúng:

Lời giải:

Đáp án đúng: B

Trong kiểm định tính phân phối chuẩn (ví dụ: sử dụng Kolmogorov-Smirnov hoặc Shapiro-Wilk), giá trị p (Asymp.Sig. hoặc Significance) được so sánh với mức ý nghĩa alpha (thường là 0.05). Nếu p > alpha, chúng ta không bác bỏ giả thuyết H0 rằng dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn. Điều này có nghĩa là, có đủ bằng chứng để kết luận rằng biến đó tuân theo phân phối chuẩn. Do đó, đáp án đúng là "P (Asymp.Sig.) >0.05, biến đó phân phối chuẩn". Các ngưỡng khác (ví dụ: 0.5) không được sử dụng phổ biến trong kiểm định này.

Câu 17:

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

Lời giải:

Đáp án đúng: B

Đáp án đúng: B. Analyse / Descriptive Statistics / Case Summaries.

Giải thích: Trong SPSS, để xem các giá trị của một biến định lượng theo từng trường hợp mà không cần khoảng tin cậy 95%, có thể sử dụng Analyse → Descriptive Statistics → Case Summaries. Chức năng này hiển thị dữ liệu tóm tắt theo từng trường hợp được chọn.

Câu 18:

Có mấy yếu tố ảnh hưởng đến việc chọn phương pháp kiểm định giả thuyết cho giá trị trung bình của các loại biến định lượng:

Lời giải: