Đề 15 – Bài tập, đề thi trắc nghiệm online SPSS

Kiểm định t-test độc lập được thiết kế đặc biệt để so sánh giá trị trung bình của một biến định lượng giữa hai nhóm độc lập, tức là các nhóm không có sự liên quan hoặc ảnh hưởng lẫn nhau.

Lệnh `Descriptives′ trong SPSS cung cấp các thống kê mô tả cơ bản, bao gồm độ lệch chuẩn (Standard deviation), bên cạnh giá trị trung bình (Mean), phương sai (Variance), giá trị tối thiểu (Minimum), và giá trị tối đa (Maximum).

Biểu đồ đường (Line chart) là lựa chọn phù hợp nhất để thể hiện sự thay đổi của một biến số theo thời gian. Trục hoành thường biểu diễn thời gian, và trục tung biểu diễn giá trị của biến số, các điểm dữ liệu được nối với nhau bằng đường thẳng để thể hiện xu hướng thay đổi theo thời gian.

Chức năng `Select Cases′ trong SPSS cho phép người dùng chọn ra một tập hợp con các trường hợp (quan sát) dựa trên một điều kiện cụ thể để phân tích, bỏ qua các trường hợp không thỏa mãn điều kiện.

Kiểm định phi tham số được sử dụng khi các giả định của kiểm định tham số (ví dụ: dữ liệu phân phối chuẩn) không được thỏa mãn. Chúng ít phụ thuộc vào hình dạng phân phối của dữ liệu và thích hợp cho dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn hoặc dữ liệu thứ bậc.

Chức năng `Split File′ trong SPSS cho phép chia tập dữ liệu thành các nhóm nhỏ hơn dựa trên giá trị của một hoặc nhiều biến phân nhóm. Sau khi chia, các phân tích tiếp theo sẽ được thực hiện riêng biệt cho từng nhóm, giúp so sánh kết quả giữa các nhóm.

Chuẩn hóa dữ liệu (standardizing data), thường sử dụng z-scores, là quá trình biến đổi dữ liệu sao cho trung bình của biến trở thành 0 và độ lệch chuẩn trở thành 1. Mục đích là đưa các biến về cùng một thang đo, giúp so sánh và phân tích dễ dàng hơn, đặc biệt khi các biến có đơn vị đo khác nhau.

Biểu đồ phân tán (Scatter plot) được sử dụng để trực quan hóa mối quan hệ giữa hai biến định lượng. Nó hiển thị các điểm dữ liệu trên hệ trục tọa độ, với mỗi trục đại diện cho một biến, giúp nhận diện các xu hướng, mô hình hoặc mối tương quan giữa hai biến.

Hệ số R-squared (R bình phương) trong hồi quy tuyến tính đo lường tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình. Giá trị R-squared nằm trong khoảng từ 0 đến 1, giá trị càng cao cho thấy mô hình giải thích được càng nhiều phương sai của biến phụ thuộc.

Hệ số VIF (Variance Inflation Factor) trong hồi quy đa biến được sử dụng để đánh giá mức độ đa cộng tuyến (multicollinearity) giữa các biến độc lập. Đa cộng tuyến xảy ra khi các biến độc lập có tương quan cao với nhau, làm ảnh hưởng đến độ tin cậy của các hệ số hồi quy. Giá trị VIF cao (thường > 10) cho thấy có vấn đề đa cộng tuyến đáng kể.

Giá trị p là xác suất để thu được kết quả mẫu quan sát được (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết null là đúng. Giá trị p thấp (thường < 0.05) cho thấy bằng chứng chống lại giả thuyết null.

Biểu đồ hộp chụm (Clustered boxplot) hoặc biểu đồ hộp song song là một loại biểu đồ hộp được sử dụng để so sánh phân phối của một biến số định lượng giữa các nhóm khác nhau của một biến định tính. Nó hiển thị hộp và râu cho mỗi nhóm, giúp so sánh trung vị, tứ phân vị và ngoại lệ giữa các nhóm.

Chức năng `Compute Variable′ trong SPSS cho phép người dùng tạo ra một biến mới bằng cách thực hiện các phép toán số học, logic, hoặc hàm trên các biến đã có trong bộ dữ liệu. Ví dụ, bạn có thể tính tổng điểm từ các biến thành phần hoặc tạo biến tỷ lệ.

Lệnh `Frequencies′ trong SPSS được thiết kế để tính toán tần số (số lần xuất hiện) và phần trăm (tỷ lệ phần trăm) cho các giá trị của biến, đặc biệt hữu ích cho các biến định tính.

Lệnh `Crosstabs′ (viết tắt của Cross Tabulation) trong SPSS được sử dụng để tạo bảng tần số chéo, còn gọi là bảng đối ứng. Bảng này hiển thị tần số và phần trăm của các tổ hợp giá trị giữa hai hoặc nhiều biến định tính, giúp phân tích mối quan hệ giữa chúng.

`Syntax Editor′ trong SPSS là một trình soạn thảo văn bản cho phép người dùng viết và thực thi các lệnh SPSS bằng ngôn ngữ cú pháp. Điều này cho phép tự động hóa quy trình phân tích, ghi lại các bước phân tích và thực hiện các phân tích phức tạp hơn.

Hệ số Cronbach′s Alpha là một chỉ số phổ biến được sử dụng để đánh giá độ tin cậy nội tại của một thang đo đa mục. Nó đo lường mức độ tương quan giữa các mục trong thang đo, thể hiện mức độ nhất quán của các mục trong việc đo lường cùng một khái niệm.

Lệnh `Recode into Different Variables′ trong SPSS cho phép bạn thay đổi giá trị của một biến hiện có và lưu kết quả vào một biến mới, giữ nguyên biến gốc ban đầu. Điều này hữu ích khi bạn muốn tạo biến mới dựa trên phân loại lại hoặc biến đổi giá trị của biến cũ.

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

Để nhập dữ liệu từ một tập tin Excel vào SPSS, bạn sử dụng đường dẫn menu `File > Import Data > Excel′. Thao tác này sẽ mở hộp thoại cho phép bạn chọn tập tin Excel và cấu hình các tùy chọn nhập dữ liệu.

Trong phân tích ANOVA một yếu tố, giả thuyết null (H0) là tất cả các trung bình nhóm đều bằng nhau. Kiểm định ANOVA được sử dụng để xem xét liệu có đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết này hay không, tức là có sự khác biệt đáng kể giữa ít nhất một cặp trung bình nhóm.

`Missing values′ (giá trị thiếu) trong SPSS chỉ các ô dữ liệu mà không có giá trị được ghi nhận. Điều này có thể xảy ra do nhiều lý do như người tham gia không trả lời câu hỏi, lỗi nhập liệu, hoặc dữ liệu không có sẵn. SPSS có các cách xử lý khác nhau đối với giá trị thiếu trong phân tích.

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

Kiểm định Chi-Square thường được sử dụng cho các biến định tính (danh định hoặc thứ bậc) để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến hoặc so sánh tần số quan sát được với tần số kỳ vọng trong các danh mục.

Biến giới tính là biến định danh (Nominal) vì nó phân loại đối tượng vào các nhóm khác nhau mà không có thứ tự hay khoảng cách có ý nghĩa giữa các nhóm.

Biểu đồ Histogram là lựa chọn phù hợp nhất để thể hiện phân phối tần số của biến định lượng liên tục vì nó chia dữ liệu thành các khoảng và hiển thị tần số của dữ liệu trong mỗi khoảng.

Kiểm định Kolmogorov-Smirnov và Shapiro-Wilk là các kiểm định được sử dụng để kiểm tra xem một mẫu dữ liệu có tuân theo phân phối chuẩn hay không. Chúng là các kiểm định goodness-of-fit, đánh giá mức độ phù hợp của phân phối mẫu với phân phối chuẩn lý thuyết.

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 ở các thời điểm khác nhau hoặc trong các điều kiện khác nhau. Điều này cho phép kiểm tra ảnh hưởng của các điều kiện hoặc thời gian đến biến phụ thuộc trong cùng một nhóm đối tượng.

Kiểm định Mann-Whitney U test là một kiểm định phi tham số được sử dụng để so sánh hai nhóm độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn hoặc khi làm việc với dữ liệu thứ bậc. Nó tương đương với kiểm định t-test độc lập (Independent Samples T-Test) trong trường hợp dữ liệu không đáp ứng các giả định của kiểm định tham số.

`Variable View′ trong SPSS là nơi người dùng định nghĩa các thuộc tính của biến như tên, loại biến, nhãn, giá trị, và thang đo. Đây là bước quan trọng trước khi nhập hoặc phân tích dữ liệu.