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

Analyse/Compare Means/Independent Sample T–test

Analyse/Compare Means/One-Way ANOVA

Analyse/Compare Means/Crosstabs

Analyse/Descriptive Statistics/Frequencies

Trả lời:

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.

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 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:

Đáp án đúng: D

Để vẽ biểu đồ tương quan (scatter plot) giữa hai biến định lượng liên tục trong các phần mềm thống kê (ví dụ: SPSS), bạn thường sẽ tìm đến chức năng vẽ đồ thị (Graph) và chọn loại biểu đồ phân tán (Scatter). Sau đó, chọn loại đơn giản (Simple) và xác định các biến cho trục x và trục y (Define). Do đó, đáp án chính xác là 'Graph/ Scatter/ Simple/ Define'.

Câu 41:

Để kiểm định 2 giá trị trung bình của 2 mẫu độc lập ta dùng thực hiện các bước?

Lời giải:

Đáp án đúng: C

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về quy trình kiểm định hai giá trị trung bình của hai mẫu độc lập trong phần mềm thống kê (ví dụ: SPSS). Phương án đúng là "Chọn Analyse/ Compare means/ Independents- sample – t test" vì đây là đường dẫn chính xác để thực hiện kiểm định t (t-test) cho hai mẫu độc lập. Các phương án còn lại dẫn đến các chức năng khác trong phần mềm, không liên quan đến kiểm định hai trung bình.

Câu 42:

Cột (Column) trong màn hình quản lý dữ liệu (Data View) thể hiện:

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Trong màn hình quản lý dữ liệu (Data View), cột (Column) thường đại diện cho một biến hoặc một thuộc tính cụ thể được đo lường hoặc thu thập từ các đối tượng nghiên cứu. Mỗi hàng trong cột đó sẽ chứa giá trị của biến đó cho từng trường hợp quan sát (đối tượng nghiên cứu). Vì vậy, đáp án chính xác nhất là cột đại diện cho một trường hợp quan sát.

Câu 43:

Để kiểm định giá trị trung bình của 1 biến định lượng liên tục [chiều cao] với biến giới tính [nam và nữ ] thì biến phụ thuộc là biến giới tính:

Lời giải:

Đáp án đúng: B

Trong kiểm định giá trị trung bình của một biến định lượng liên tục (ví dụ: chiều cao) theo một biến định tính (ví dụ: giới tính), biến định lượng (chiều cao) đóng vai trò là biến phụ thuộc và biến định tính (giới tính) đóng vai trò là biến độc lập. Biến phụ thuộc là biến mà giá trị của nó bị ảnh hưởng bởi biến độc lập. Trong trường hợp này, chiều cao trung bình có thể khác nhau giữa nam và nữ, do đó chiều cao là biến phụ thuộc và giới tính là biến độc lập. Câu hỏi nói rằng biến phụ thuộc là giới tính là sai.

Câu 44:

Để khởi động SPSS ta thực hiện thao tác:

Lời giải: