Cho tập tin data_09.sav chứa dữ liệu khảo sát về các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng với các biến:

+ ChatLuongThongTin: Chất lượng thông tin (kiểu số, Giá trị từ 1 đến 5);

+ ChatLuongHeThong: Chất lượng hệ thống (kiểu số, Giá trị từ 1 đến 5);

+ ChatLuongDichVu: Chất lượng dịch vụ (kiểu số, Giá trị từ 1 đến 5);

+ SuHaiLong: Sự hài lòng (kiểu số, Giá trị từ 1 đến 5);

+ GioiTinh: Giới tính (kiểu số, giá trị 1 - Nữ, 2 - Nam); + NhomTuoi: Nhóm tuổi (kiểu số, giá trị 1 – Tuổi 1 đến 18, 2 - Tuổi 18 đến 25, 3 – Tuổi 25 đến 36, 4 – Tuổi 36 đến 45, 5 – Tuổi 45 đến 60);

+ TrinhDo: Trình độ (kiểu số, giá trị 1– Trung cấp, 2 – Đại học, 3 – Sau đại học); Ghi chú: Thực kiện các kiểm định với mức ý nghĩa α = 0.05.

Analyze -> Compare Means -> Independent Sample T-Test

Đưa biến định lượng vào Test Variable(s)

Đưa biến định tính vào Grouping Variable

⎝ Define Group

Nhập vào 2 giá trị biến định tính Group 1: 1- Nam

Group 2: 2-Nữ

*LÝ THUYẾT

+ Trường hợp sig Levene's Test nhỏ hơn 0.05

Nếu sig Levene's Test nhỏ hơn 0.05 thì phương sai giữa 2 giới tính là khác nhau, chúng ta sẽ sử

Giá trị sig T-Test < 0.05 chúng ta kết luận. Có sự khác biêt ̣ có ý nghĩa thống kê về mức độ hài lòng

Giá trị sig T-Test ≥ 0.05 chúng ta kết luận. Không có sự khác biêt ̣ có ý nghĩa thống kê về mức độ hài lòng

* Trường hợp sig Levene's Test lớn hơn hoăc bằng 0.05 ̣

Nếu sig Levene's Test lớn hơn hoăc bằng 0.05 ̣ thì phương sai giữa 2 giới tính là không khác nhau

Giá trị sig T-Test < 0.05 chúng ta kết luận. Có sự khác biêt ̣ có ý nghĩa thống kê về mức độ hài lòng

Giá trị sig T-Test ≥ 0.05 chúng ta kết luận. Không có sự khác biêt ̣ có ý nghĩa thống kê về mức độ hài lòng

Kiểm định giả thuyết H0 “Không có sự khác biêt về sự hài lòng giữa 2 nhóm giới ̣ tính Nam và Nữ”. Lựa chọn kết quả đúng:

</></>

Giá trị số cuối cùng trong dãy số (bắt đầu từ 10) được tạo bởi lệnh Fill Series với các tùy biến Type Linear, Step value=2, Stop value = 105 là: