Đề thi, bài tập trắc nghiệm online SPSS – Đề 12

Thuộc tính 'Missing Values' trong SPSS Variable View cho phép người dùng xác định và khai báo các giá trị cụ thể (hoặc phạm vi giá trị) nên được coi là giá trị bị thiếu. Khi phân tích dữ liệu, SPSS sẽ bỏ qua các trường hợp có giá trị bị thiếu đã được khai báo. Các đáp án khác mô tả các cách xử lý giá trị bị thiếu khác nhau, nhưng không phải mục đích của việc khai báo 'Missing Values'.

Kiểm định Mann-Whitney U Test là một kiểm định phi tham số tương đương với t-test độc lập, được sử dụng khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn. Nó so sánh vị trí trung tâm (thường là trung vị) giữa hai nhóm độc lập. Các kiểm định khác không phải là thay thế trực tiếp cho t-test độc lập trong trường hợp vi phạm tính chuẩn.

Lệnh 'Analyze > Descriptive Statistics > Crosstabs' là lệnh chính xác trong SPSS để tạo bảng tần số chéo (crosstabulation), còn được gọi là bảng đối ứng hoặc bảng hai chiều. Bảng này hiển thị tần số và phần trăm cho sự kết hợp của hai hoặc nhiều biến phân loại. 'Custom Tables' là một công cụ mạnh mẽ hơn nhưng phức tạp hơn.

Giá trị p (p-value) trong kiểm định thống kê, bao gồm ANOVA, là xác suất quan sát được kết quả như mẫu (hoặc cực đoan hơn) nếu giả thuyết null là đúng. P-value nhỏ (thường < 0.05) dẫn đến bác bỏ giả thuyết null. Các đáp án khác mô tả các khái niệm liên quan nhưng không phải ý nghĩa trực tiếp của p-value.

Chức năng 'Select Cases' trong SPSS cho phép bạn chọn một tập hợp con các trường hợp dựa trên các tiêu chí hoặc điều kiện cụ thể. 'Sort Cases' sắp xếp dữ liệu, 'Split File' chia dữ liệu thành các nhóm để phân tích riêng, 'Weight Cases' điều chỉnh trọng số của các trường hợp.

'Value Labels' trong SPSS cho phép gán nhãn văn bản có ý nghĩa cho các giá trị số của biến số. Ví dụ, giá trị '1' có thể được gán nhãn 'Nam', '2' có thể là 'Nữ'. Điều này giúp làm cho đầu ra dễ đọc và dễ hiểu hơn. 'Name' là tên biến, 'Type' là loại biến, 'Notes' là ghi chú.

Kiểm định 'Independent-Samples T Test' được sử dụng để so sánh trung bình của hai nhóm độc lập. 'Paired-Samples T Test' dùng cho hai nhóm phụ thuộc. 'One-Way ANOVA' dùng cho so sánh trung bình của ba nhóm trở lên. 'Chi-Square Test' dùng để kiểm tra sự độc lập giữa các biến định tính.

Biến 'Ordinal' được sử dụng cho dữ liệu có thứ tự, nơi các giá trị có thể được xếp hạng nhưng khoảng cách giữa chúng không nhất thiết bằng nhau. Mức độ hài lòng là ví dụ điển hình. 'Scale' cho dữ liệu liên tục, 'Nominal' cho dữ liệu định danh không thứ tự, 'String' cho dữ liệu văn bản.

Lệnh 'Analyze > Correlate > Bivariate' là lệnh chính xác trong SPSS để tính toán tương quan Pearson, Spearman, và Kendall's tau. Tương quan Pearson phù hợp cho biến định lượng. 'Regression > Linear' cho phân tích hồi quy, 'Spearman rho' là tương quan thứ hạng (phi tham số), 'Crosstabs' cho bảng chéo và kiểm định Chi-square.

Phân tích phương sai lặp lại (Repeated Measures ANOVA) được thiết kế đặc biệt cho các nghiên cứu sử dụng thiết kế đo lường lặp lại, trong đó cùng một nhóm đối tượng được đo lường nhiều lần theo thời gian hoặc trong các điều kiện khác nhau. Thiết kế theo cặp cũng phù hợp vì nó tạo ra các cặp 'phụ thuộc'. Thiết kế nhóm độc lập sử dụng ANOVA một yếu tố hoặc t-test độc lập.

Trong kiểm định Kolmogorov-Smirnov (và Shapiro-Wilk), giả thuyết null (H0) là dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn (hoặc phân phối được chỉ định). Mục tiêu của kiểm định là xem xét liệu có đủ bằng chứng để bác bỏ H0, tức là kết luận dữ liệu không chuẩn hay không. Đáp án 2 là giả thuyết đối (H1).

Giả thuyết null (H0) trong ANOVA một yếu tố luôn phát biểu rằng không có sự khác biệt đáng kể về trung bình giữa các nhóm đang so sánh. Mục tiêu của kiểm định là bác bỏ H0 để kết luận có sự khác biệt. Giả thuyết đối (H1) sẽ là có sự khác biệt.

Giá trị R bình phương (R-squared) trong hồi quy tuyến tính cho biết tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình. Giá trị này dao động từ 0 đến 1, giá trị càng cao mô hình càng phù hợp. Các đáp án khác liên quan đến các khía cạnh khác của phân tích hồi quy.

Biểu đồ hộp (boxplot) là một công cụ hữu ích để trực quan hóa phân phối và sự phân tán của dữ liệu định lượng. Nó hiển thị trung vị, tứ phân vị, phạm vi liên tứ phân vị (IQR), và giá trị ngoại lai (outliers). Các đáp án khác mô tả mục đích của các loại biểu đồ khác nhau.

Kiểm định Chi-square được sử dụng để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính (categorical variables). Nó xác định xem có mối quan hệ thống kê đáng kể giữa các biến này hay không. Các đáp án khác mô tả mục đích của các kiểm định thống kê khác nhau.

Để xuất kết quả phân tích SPSS (output) sang định dạng Word, đường dẫn chính xác là 'File > Export > Word'. Tùy chọn này sẽ chuyển đổi output SPSS sang định dạng .doc hoặc .docx, giữ nguyên định dạng bảng và đồ thị. 'Save As > Data' dùng để lưu tệp dữ liệu, 'Print > Microsoft Word' có thể in ra Word (không phải xuất), 'Export > Text' xuất ra văn bản thuần túy.

Hệ số hồi quy riêng phần trong hồi quy đa biến thể hiện sự thay đổi trung bình của biến phụ thuộc khi một biến độc lập cụ thể tăng lên một đơn vị, giả định rằng tất cả các biến độc lập khác trong mô hình được giữ không đổi. Điều này giúp cô lập ảnh hưởng riêng của từng biến độc lập.

Lệnh `FREQUENCIES` trong SPSS Syntax với tùy chọn `/STATISTICS=MEAN MEDIAN MODE.` yêu cầu tính toán các thống kê mô tả (trung bình, trung vị, mode) cho các biến được chỉ định, trong trường hợp này là 'age' và 'education'. Nếu chỉ muốn tần số, chỉ cần `FREQUENCIES VARIABLES=...`.

Biểu đồ hộp song song (side-by-side boxplot) là lựa chọn tốt nhất để so sánh phân phối của một biến định lượng giữa các nhóm khác nhau. Mỗi hộp biểu diễn phân phối của biến định lượng cho một nhóm, cho phép so sánh trực quan về trung vị, độ phân tán và giá trị ngoại lai giữa các nhóm. Các loại biểu đồ khác không phù hợp cho mục đích này.

Lệnh 'Descriptives' trong SPSS được thiết kế đặc biệt để tính toán các thống kê mô tả như trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị tối thiểu và tối đa. 'Frequencies' tập trung vào phân phối tần số và phần trăm. 'Means' dùng để so sánh trung bình giữa các nhóm. '1-Sample K-S' là kiểm định phi tham số.

Hệ số Cronbach's Alpha là thống kê phổ biến nhất được sử dụng để đánh giá độ tin cậy nội tại của một thang đo lường. Nó đo lường mức độ tương quan giữa các mục (items) trong thang đo. Giá trị Cronbach's Alpha cao (thường > 0.7) cho thấy thang đo có độ tin cậy tốt. Các đáp án khác không liên quan trực tiếp đến độ tin cậy nội tại.

Lệnh 'AGGREGATE' trong SPSS được sử dụng để tổng hợp dữ liệu. Nó tạo ra một tệp dữ liệu mới trong đó mỗi trường hợp đại diện cho một nhóm trường hợp trong tệp dữ liệu gốc. Lệnh này cho phép tính toán các thống kê tóm tắt (như trung bình, tổng, độ lệch chuẩn) cho các nhóm dựa trên một hoặc nhiều biến phân loại.

Mục đích chính của phép xoay yếu tố (factor rotation) trong EFA là đơn giản hóa cấu trúc yếu tố. Xoay yếu tố giúp làm rõ sự khác biệt giữa các yếu tố và làm cho các yếu tố dễ diễn giải và gán nhãn ý nghĩa hơn bằng cách tối đa hóa tải nhân tố cao và tối thiểu hóa tải nhân tố thấp trên mỗi yếu tố. Các đáp án khác không phải là mục đích chính của phép xoay yếu tố.

Trong SPSS Data View, mỗi hàng đại diện cho một trường hợp quan sát (case), ví dụ như một người tham gia khảo sát hoặc một đơn vị nghiên cứu. Mỗi cột đại diện cho một biến số. Các giá trị của biến số cho mỗi trường hợp được nhập vào các ô giao nhau giữa hàng và cột.

Chức năng 'Split File' trong SPSS được sử dụng để chia dữ liệu thành các nhóm dựa trên giá trị của một hoặc nhiều biến phân loại. Sau khi chia, các phân tích tiếp theo sẽ được thực hiện riêng biệt cho từng nhóm. Điều này hữu ích khi muốn so sánh kết quả giữa các nhóm khác nhau. Các đáp án khác mô tả các chức năng khác trong SPSS.

Chức năng 'Compute Variable' là công cụ phù hợp nhất trong SPSS để tạo biến mới 'BMI' dựa trên công thức cho trước từ các biến 'weight' và 'height'. Bạn có thể nhập công thức `weight / (height**2)` trong hộp thoại 'Compute Variable' để tính toán BMI cho mỗi trường hợp. 'Recode' dùng để mã hóa lại giá trị, 'Select Cases' để chọn trường hợp, 'Sort Cases' để sắp xếp.

Thuộc tính 'Measure' trong SPSS Variable View xác định thang đo của biến số, bao gồm Nominal (định danh), Ordinal (thứ tự), và Scale (tỷ lệ/khoảng). Thang đo này quan trọng vì nó quyết định loại phân tích thống kê phù hợp để sử dụng. Các đáp án khác liên quan đến các thuộc tính khác của biến số.

Chức năng 'Recode into Different Variables' cho phép chuyển đổi và mã hóa lại giá trị của một biến hiện có thành một biến mới, giữ nguyên biến gốc. 'Recode into Same Variables' thì thay đổi trực tiếp trên biến gốc. Các đáp án khác mô tả các chức năng khác nhau trong SPSS.

Menu đường dẫn chính xác để tạo biểu đồ histogram trong SPSS là 'Graphs > Legacy Dialogs > Histogram'. 'Chart Builder' là một công cụ mạnh mẽ hơn cho việc tạo đồ thị tùy chỉnh, nhưng 'Legacy Dialogs' cung cấp các tùy chọn đồ thị cơ bản dễ sử dụng, bao gồm histogram. 'Frequencies' chủ yếu cho bảng tần số, 'Descriptives' cho thống kê mô tả.

Chức năng 'Compute Variable' trong SPSS cho phép người dùng tạo ra các biến mới bằng cách thực hiện các phép toán số học, logic, hoặc sử dụng các hàm có sẵn trên các biến hiện có. Ví dụ, tính tổng điểm từ các biến thành phần hoặc chuyển đổi đơn vị đo lường. Các đáp án khác mô tả các chức năng khác trong SPSS.