Vẽ biểu đồ cột biểu diễn bảng tần số, ta thực hiện:

Analyse / Nonparametric Tests / Legacy dialogs/ 1 sample K-S

Analyse / Nonparametric Tests / Legacy dialogs/ Related Sample

Graphs / Legacy dialogs / Bar

Graphs / Legacy dialogs / Boxplot

Trả lời:

Đáp án đúng: C

Để vẽ biểu đồ cột biểu diễn bảng tần số trong SPSS, ta sử dụng menu Graphs / Legacy dialogs / Bar. Các lựa chọn khác không phù hợp: Analyse / Nonparametric Tests được sử dụng cho các kiểm định phi tham số, không phải vẽ biểu đồ; Boxplot dùng để vẽ biểu đồ hộp.

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 11:

Trong thao tác phân tích tầng ở biến định tính, để vẽ biểu đồ clustered mô tả tầng bằng cách:

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Câu hỏi này liên quan đến việc sử dụng một công cụ hoặc phần mềm nào đó để phân tích dữ liệu định tính và vẽ biểu đồ clustered để mô tả các tầng (hoặc nhóm). Để vẽ biểu đồ clustered bar (biểu đồ cột nhóm), chúng ta cần tìm tùy chọn hoặc chức năng tương ứng trong phần mềm. Phương án "Tích vào Display clustered bar" mô tả chính xác thao tác cần thực hiện. Các phương án còn lại không phù hợp vì "Display clustered toolbar" không phải là một tùy chọn thông thường để vẽ biểu đồ clustered, và việc bỏ tích tất cả các ô sẽ không tạo ra biểu đồ nào cả.

Câu 12:

So sánh một tỷ lệ với một tỷ lệ quần thể hay tỷ lệ lý thuyết ta dùng:

Lời giải:

Đáp án đúng: B

Để so sánh một tỷ lệ mẫu với một tỷ lệ quần thể (hay tỷ lệ lý thuyết), ta sử dụng kiểm định Chi-Square. Trong SPSS, đường dẫn chính xác là Analyse / Nonparametric Tests / Legacy Dialogs / Chi-Square. Lựa chọn này cho phép thực hiện kiểm định Chi-Square một cách trực tiếp, phù hợp với mục tiêu của câu hỏi. Các lựa chọn khác không cung cấp đúng công cụ hoặc đường dẫn để thực hiện kiểm định này một cách chính xác.

Câu 13:

Trong so sánh một tỷ lệ với một tỷ lệ quần thể hay tỷ lệ lý thuyết. Giả sử ta so sánh biến nhecan (có 0 = nhẹ cân, 1 = bình thường) và cho giá trị kỳ vọng 0,07 của tất cả trẻ sinh bị nhẹ cân. Vậy ta đưa giá trị vào ô Expected Values theo thứ tự là:

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Câu hỏi này liên quan đến việc nhập giá trị kỳ vọng cho biến nhị phân (nhẹ cân/bình thường) khi so sánh một tỷ lệ mẫu với một tỷ lệ quần thể hoặc lý thuyết. Giá trị kỳ vọng cho 'nhẹ cân' (mã hóa là 0) là 0.07. Vì biến chỉ có hai giá trị (0 và 1), tổng xác suất của chúng phải bằng 1. Do đó, giá trị kỳ vọng cho 'bình thường' (mã hóa là 1) sẽ là 1 - 0.07 = 0.93. Vậy thứ tự nhập giá trị phải là 0.07 (cho nhẹ cân) rồi đến 0.93 (cho bình thường).

Câu 14:

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:

Lời giải:

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.

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: