Đề 3 – Bài tập, đề thi trắc nghiệm online SPSS

Giá trị p (p-value) là xác suất để quan sát được kết quả nghiên cứu hiện tại (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết null là đúng. Giá trị p nhỏ (thường < 0.05) cho thấy bằng chứng chống lại giả thuyết null.

Kiểm định Shapiro-Wilk và Kolmogorov-Smirnov là các kiểm định thống kê phổ biến được sử dụng để đánh giá xem một tập dữ liệu có tuân theo phân phối chuẩn hay không. Chúng so sánh phân phối dữ liệu mẫu với phân phối chuẩn lý thuyết.

Chức năng `Compute Variable′ cho phép người dùng tạo ra biến số mới bằng cách thực hiện các phép toán số học, logic hoặc sử dụng các hàm có sẵn trên các biến số hiện có trong tập dữ liệu.

Cú pháp SPSS cho phép người dùng viết và lưu lại các lệnh, giúp tự động hóa các phân tích lặp đi lặp lại, ghi lại chính xác các bước phân tích và dễ dàng chia sẻ hoặc tái sử dụng quy trình.

Cronbach′s Alpha là hệ số đo lường độ tin cậy nội tại của một thang đo hoặc bộ câu hỏi, đánh giá mức độ nhất quán giữa các mục trong thang đo đó trong việc đo lường cùng một khái niệm.

One-way ANOVA được sử dụng để kiểm tra xem có sự khác biệt đáng kể về mặt thống kê giữa trung bình của ba hoặc nhiều nhóm độc lập hay không, dựa trên một biến số định lượng và một biến số phân loại độc lập.

Một trong những giả định quan trọng của kiểm định t độc lập là tính đồng nhất về phương sai (homogeneity of variances) giữa hai nhóm được so sánh. Kiểm định Levene thường được sử dụng để kiểm tra giả định này.

Kiểm định Mann-Whitney U test là một kiểm định phi tham số được sử dụng để so sánh trung vị (median) của hai nhóm độc lập khi giả định về phân phối chuẩn không được đáp ứng. Nó là phiên bản phi tham số của kiểm định t độc lập.

Lệnh `Weight Cases′ cho phép gán trọng số cho các trường hợp trong tập dữ liệu. Điều này thường được sử dụng khi làm việc với dữ liệu mẫu phức tạp (ví dụ: mẫu phân tầng, mẫu đa giai đoạn) để đảm bảo mẫu đại diện cho tổng thể nghiên cứu.

Theo mặc định, SPSS biểu thị giá trị thiếu bằng dấu chấm (.) trong cửa sổ Data View. Giá trị thiếu này được SPSS hiểu là dữ liệu bị bỏ trống hoặc không có giá trị.

Lệnh `Select Cases′ cho phép người dùng chọn một tập hợp con các trường hợp từ tập dữ liệu dựa trên các điều kiện cụ thể, loại bỏ các trường hợp không thỏa mãn điều kiện khỏi phân tích hiện tại.

Biểu đồ Histogram là lựa chọn tối ưu để trực quan hóa phân phối tần suất của biến số định lượng liên tục, hiển thị tần số hoặc mật độ của dữ liệu trong các khoảng giá trị khác nhau.

Cửa sổ `Output′ trong SPSS là nơi hiển thị tất cả các kết quả phân tích thống kê, bao gồm bảng tần số, thống kê mô tả, kết quả kiểm định giả thuyết, biểu đồ và các loại bảng biểu khác được tạo ra từ các lệnh phân tích.

Chức năng `Split File′ cho phép người dùng chia dữ liệu thành các nhóm dựa trên giá trị của một hoặc nhiều biến số phân loại, sau đó thực hiện các phân tích riêng biệt cho từng nhóm, giúp so sánh và đối chiếu kết quả giữa các nhóm.

Thang đo `Ordinal′ (Thứ bậc) có tính chất thứ tự, nghĩa là các giá trị có thể được sắp xếp theo thứ tự, nhưng khoảng cách giữa các bậc không nhất thiết bằng nhau hoặc không có ý nghĩa cụ thể (ví dụ: mức độ hài lòng: Rất không hài lòng, Không hài lòng, Trung bình, Hài lòng, Rất hài lòng).

Data Editor trong SPSS có hai cửa sổ chính: `Data View′ (hiển thị dữ liệu dạng bảng) và `Variable View′ (hiển thị và cho phép chỉnh sửa thuộc tính của các biến số).

Đường dẫn `Analyze > Descriptive Statistics > Descriptives′ là lệnh chính xác để truy cập các thống kê mô tả cơ bản trong SPSS, bao gồm trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị tối thiểu, tối đa, v.v.

Kiểm định phi tham số được sử dụng khi các giả định của kiểm định tham số (như phân phối chuẩn) không được đáp ứng, đặc biệt khi cỡ mẫu nhỏ hoặc dữ liệu có phân phối lệch lạc.

Nhãn biến số và nhãn giá trị trong SPSS cung cấp mô tả văn bản chi tiết và dễ hiểu hơn cho tên biến số và các giá trị của chúng, giúp cải thiện khả năng đọc và giải thích kết quả phân tích và biểu đồ.

Biến `Nominal′ (Định danh) được sử dụng khi các giá trị chỉ đơn thuần là tên hoặc nhãn phân loại, không có thứ tự hoặc khoảng cách có ý nghĩa giữa chúng, như trường hợp của giới tính.

Kiểm định Chi-square chủ yếu được sử dụng để phân tích dữ liệu định tính (phân loại), kiểm tra sự độc lập giữa các biến phân loại hoặc so sánh tần suất quan sát với tần suất kỳ vọng trong các danh mục.

SPSS là viết tắt của `Statistical Package for the Social Sciences′, phản ánh nguồn gốc và lĩnh vực ứng dụng chính ban đầu của phần mềm.

Hệ số chặn (constant∕intercept) trong hồi quy tuyến tính là giá trị dự đoán của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập trong mô hình đều có giá trị bằng 0. Nó là điểm mà đường hồi quy cắt trục tung.

Hệ số tương quan Pearson (r) đo lường độ mạnh và hướng (dương hoặc âm) của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến số định lượng, với giá trị từ -1 đến +1.

Lệnh `Recode into Different Variables′ cho phép mã hóa lại các giá trị của một biến số và tạo ra một biến số mới chứa các giá trị đã được mã hóa lại, trong khi vẫn giữ nguyên biến số gốc ban đầu.

Chức năng `Merge Files > Add Cases′ được sử dụng khi bạn muốn gộp các trường hợp (hàng) từ hai hoặc nhiều file SPSS có cùng cấu trúc biến số (cột), tạo ra một file duy nhất chứa tất cả các trường hợp.

Công cụ `Visual Binning′ trong SPSS được thiết kế đặc biệt để chuyển đổi biến số định lượng liên tục thành biến số thứ bậc (hoặc biến số phân loại có thứ tự) bằng cách chia khoảng giá trị của biến số gốc thành các `bin′ (nhóm) và gán nhãn cho từng nhóm.

Hệ số hồi quy riêng phần trong hồi quy đa biến thể hiện sự thay đổi trung bình trong biến phụ thuộc khi biến độc lập tương ứng tăng lên một đơn vị, giả định rằng tất cả các biến độc lập khác trong mô hình được giữ không đổi (kiểm soát).

Cửa sổ `Variable View′ cho phép người dùng xác định tên biến, kiểu dữ liệu, nhãn, giá trị, định dạng hiển thị và các thuộc tính khác của biến số, rất quan trọng trước khi nhập hoặc phân tích dữ liệu.

Biểu đồ Scatter plot là công cụ hữu ích để khám phá và trực quan hóa mối quan hệ giữa hai biến số định lượng, cho thấy xu hướng, hình dạng và độ mạnh của mối quan hệ.