Đề 13 – Bài tập, đề thi trắc nghiệm online SPSS

SPSS, ban đầu, là viết tắt của `Statistical Package for the Social Sciences′. Mặc dù hiện nay phần mềm này đã phát triển và được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác ngoài khoa học xã hội, tên viết tắt này vẫn được giữ nguyên.

Lệnh `Select Cases′ trong SPSS cho phép người dùng lọc và chọn ra một phần dữ liệu dựa trên các điều kiện cụ thể để thực hiện phân tích. Điều này hữu ích khi bạn chỉ muốn phân tích một nhóm con cụ thể trong tổng thể dữ liệu.

Hệ số VIF (Variance Inflation Factor) được sử dụng trong phân tích hồi quy đa biến để phát hiện và đo lường mức độ đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. VIF cao (thường lớn hơn 5 hoặc 10) cho thấy có vấn đề đa cộng tuyến.

Giá trị `Sig.` (Significance) trong bảng ANOVA của phân tích hồi quy thể hiện p-value cho kiểm định F. Nó cho biết mức ý nghĩa thống kê của toàn bộ mô hình hồi quy, tức là kiểm định xem có ít nhất một biến độc lập trong mô hình có mối quan hệ tuyến tính đáng kể với biến phụ thuộc hay không.

Kiểm định Shapiro-Wilk và Kolmogorov-Smirnov là các kiểm định thống kê được sử dụng để đánh giá xem một mẫu dữ liệu có tuân theo phân phối chuẩn hay không. Chúng thường được sử dụng trước khi thực hiện các kiểm định tham số khác đòi hỏi giả định về phân phối chuẩn.

Phân tích phương sai một yếu tố (One-way ANOVA) được sử dụng để kiểm định sự khác biệt về trung bình giữa ba nhóm hoặc nhiều hơn. Nếu chỉ có hai nhóm, người ta thường sử dụng kiểm định t độc lập (Independent Samples T-test).

Menu `Transform′ trong SPSS tập trung vào việc biến đổi dữ liệu, bao gồm tính toán biến mới, mã hóa lại biến. Sắp xếp dữ liệu (Sort Cases) là chức năng của menu `Data′, còn lọc dữ liệu (Select Cases) thuộc menu `Data′ hoặc có thể được xem là một phần của quá trình chuẩn bị dữ liệu, không trực thuộc menu `Transform′.

Trong phân tích phương sai lặp lại (Repeated Measures ANOVA), giả định Sphericity (tính cầu) yêu cầu phương sai của sự khác biệt giữa tất cả các cặp điều kiện trong cùng một nhóm phải bằng nhau. Nếu giả định này bị vi phạm, các hiệu chỉnh như Greenhouse-Geisser hoặc Huynh-Feldt được sử dụng để điều chỉnh bậc tự do và giảm nguy cơ mắc lỗi loại I.

`Output Viewer′ trong SPSS là cửa sổ hiển thị kết quả của các phân tích thống kê, bao gồm bảng biểu, đồ thị, và các thông báo. Người dùng có thể xem, chỉnh sửa, lưu, và xuất các kết quả này từ Output Viewer.

Lệnh `Descriptives′ trong SPSS được sử dụng để tính toán các thống kê mô tả cơ bản cho biến số, bao gồm trung bình cộng (Mean), độ lệch chuẩn (Standard deviation), giá trị nhỏ nhất (Minimum), giá trị lớn nhất (Maximum), và các thống kê khác.

Trong hồi quy logistic, Odds Ratio (OR) đo lường tỷ số odds của sự kiện quan tâm xảy ra trong một nhóm so với nhóm tham chiếu. OR > 1 cho thấy odds sự kiện xảy ra ở nhóm quan tâm cao hơn, OR < 1 ngược lại, và OR = 1 không có sự khác biệt về odds.

Chức năng `Recode into Same Variables′ có thể được sử dụng để thay đổi giá trị của biến hiện có, bao gồm cả việc đảo ngược thang đo. Ví dụ, nếu thang đo từ 1 đến 5, bạn có thể mã hóa lại sao cho giá trị 1 thành 5, 2 thành 4, và cứ thế tiếp tục, để đảo ngược hướng của thang đo. `Compute Variable′ cũng có thể dùng, nhưng `Recode into Same Variables′ trực tiếp hơn cho mục đích này.

Trong cửa sổ `Data View′ của SPSS, mỗi hàng (row) đại diện cho một trường hợp (case) hoặc một quan sát, tức là một đơn vị thu thập dữ liệu (ví dụ: một người tham gia khảo sát, một sản phẩm, một quốc gia). Mỗi cột đại diện cho một biến số.

Chức năng `Recode into Different Variables′ trong SPSS cho phép bạn tạo ra một biến mới bằng cách mã hóa lại giá trị của biến hiện có dựa trên các điều kiện hoặc quy tắc nhất định. Điều này rất hữu ích để tạo biến nhóm, phân loại dữ liệu, hoặc chuyển đổi dữ liệu từ dạng này sang dạng khác.

`Missing Values′ trong SPSS biểu thị các giá trị dữ liệu bị thiếu hoặc không có thông tin. Việc xử lý missing values rất quan trọng vì chúng có thể làm sai lệch kết quả phân tích thống kê, giảm kích thước mẫu hiệu quả, và ảnh hưởng đến độ chính xác của các ước lượng. Các phương pháp xử lý bao gồm loại bỏ trường hợp, thay thế giá trị thiếu, hoặc sử dụng các phương pháp phân tích đặc biệt có thể xử lý missing values.

SPSS hỗ trợ xuất kết quả phân tích ra nhiều định dạng file khác nhau, bao gồm .txt (Text), .doc hoặc .docx (Microsoft Word Document), .pdf (Portable Document Format), .html (Web page), .xls hoặc .xlsx (Excel), và các định dạng khác. Định dạng .pages là định dạng file của Apple Pages, không được SPSS hỗ trợ xuất trực tiếp.

Hệ số tương quan Pearson (r) đo lường độ mạnh và hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến số định lượng. Giá trị của r nằm trong khoảng từ -1 đến +1, với giá trị tuyệt đối càng gần 1 thể hiện mối quan hệ tuyến tính càng mạnh.

`Variable View′ trong SPSS được thiết kế để người dùng định nghĩa và chỉnh sửa các thuộc tính của biến số, bao gồm tên biến, kiểu dữ liệu, nhãn biến, giá trị, giá trị khuyết thiếu, độ rộng cột, và mức độ đo lường.

Kiểm định t ghép cặp (Paired Samples T-test) được sử dụng khi muốn so sánh trung bình của hai biến số liên quan đến nhau, thường là đo lường trên cùng một đối tượng hoặc đơn vị ở hai thời điểm khác nhau (ví dụ: trước và sau can thiệp) hoặc trong các điều kiện ghép cặp.

Lệnh `Crosstabs′ (bảng chéo) trong SPSS được sử dụng để tạo bảng tần số chéo giữa hai hoặc nhiều biến định tính và thường đi kèm với kiểm định Chi-bình phương (Chi-square test) để kiểm tra sự độc lập giữa các biến này.

`Syntax′ trong SPSS là một ngôn ngữ lệnh cho phép người dùng viết và lưu trữ các lệnh phân tích. Sử dụng Syntax giúp tự động hóa các quy trình phân tích, tái hiện các phân tích, và thực hiện các phân tích phức tạp mà giao diện đồ họa có thể không hỗ trợ đầy đủ.

Kiểm định Chi-bình phương (χ²) thường được sử dụng để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính (categorical variables). Nó đánh giá xem có mối quan hệ đáng kể về mặt thống kê giữa các biến này hay không dựa trên bảng tần số chéo (crosstabulation).

Để gộp hai hoặc nhiều file dữ liệu SPSS theo chiều dọc, tức là thêm các trường hợp (cases) từ file này vào file kia, bạn sử dụng lệnh `Merge Files → Add Cases′. Lệnh `Merge Files → Add Variables′ dùng để gộp theo chiều ngang, thêm biến số.

Hệ số tương quan Spearman (Spearman′s rho) là một phương pháp tương quan phi tham số, được sử dụng khi ít nhất một trong hai biến là biến thứ bậc (ordinal) hoặc khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn và không đáp ứng được giả định của tương quan Pearson. Spearman′s rho đo lường mối quan hệ đơn điệu (monotonic) giữa hai biến, không nhất thiết phải tuyến tính.

Đường cong Kaplan-Meier là một phương pháp phi tham số được sử dụng trong phân tích sống còn để ước tính hàm sống còn (survival function), tức là xác suất một sự kiện (ví dụ: tử vong, tái phát bệnh) chưa xảy ra tại một thời điểm cụ thể. Nó hiển thị tỷ lệ sống sót theo thời gian.

Trong hộp thoại `Frequencies′ của SPSS, tùy chọn `Statistics′ cho phép người dùng lựa chọn tính toán nhiều loại thống kê mô tả khác nhau, bao gồm các độ đo trung tâm (ví dụ: trung bình, trung vị, mốt), độ phân tán (ví dụ: độ lệch chuẩn, phương sai, khoảng biến thiên), phân vị (percentiles), và các chỉ số về hình dạng phân phối (ví dụ: độ lệch và độ nhọn).

Biểu đồ hộp (Boxplot) là một công cụ hiệu quả để hiển thị độ phân tán của dữ liệu, bao gồm tứ phân vị, giá trị trung vị, và đặc biệt là để xác định các giá trị ngoại lệ (outliers) trong tập dữ liệu.

Chức năng `Split File′ trong SPSS cho phép chia dữ liệu thành các nhóm con dựa trên giá trị của một hoặc nhiều biến số phân loại. Sau khi chia file, các phân tích tiếp theo sẽ được thực hiện riêng biệt cho từng nhóm, giúp so sánh và phân tích dữ liệu theo nhóm.

Sự khác biệt chính giữa biến `Nominal′ và `Ordinal′ là ở thứ tự của các giá trị. Biến `Nominal′ (định danh) là các biến phân loại không có thứ tự tự nhiên (ví dụ: màu sắc, giới tính, tôn giáo). Biến `Ordinal′ (thứ bậc) là các biến phân loại có thứ tự hoặc xếp hạng (ví dụ: mức độ hài lòng, trình độ học vấn, thứ hạng trong cuộc thi), nhưng khoảng cách giữa các hạng không nhất thiết bằng nhau hoặc có ý nghĩa.

Kiểu dữ liệu `Scale′ trong SPSS dùng để biểu thị các biến định lượng liên tục, tức là các biến số có giá trị số và khoảng cách giữa các giá trị có ý nghĩa, ví dụ như chiều cao, cân nặng, thu nhập.