1. Trong phân tích chuỗi thời gian, mục đích chính là gì?
A. Để phân tích dữ liệu tại một thời điểm cụ thể.
B. Để phân tích dữ liệu theo thời gian và dự đoán các giá trị trong tương lai.
C. Để so sánh dữ liệu giữa các nhóm khác nhau.
D. Để phân tích dữ liệu định tính.
2. Khi nào nên sử dụng phương pháp phân tích nhân tố (factor analysis)?
A. Khi muốn dự đoán giá trị của một biến.
B. Khi muốn giảm số lượng biến và tìm ra các nhân tố ẩn.
C. Khi muốn so sánh trung bình của hai nhóm.
D. Khi muốn kiểm tra sự độc lập giữa hai biến.
3. Khi nào nên sử dụng phương pháp chọn mẫu phân tầng?
A. Khi muốn chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản.
B. Khi muốn đảm bảo mỗi nhóm (tầng) trong tổng thể được đại diện tỷ lệ trong mẫu.
C. Khi muốn chọn mẫu theo hệ thống.
D. Khi muốn chọn mẫu dựa trên sự thuận tiện.
4. Khi nào nên sử dụng kiểm định Chi-bình phương?
A. Khi muốn so sánh trung bình của hai nhóm.
B. Khi muốn kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
C. Khi muốn dự đoán giá trị của một biến dựa trên biến khác.
D. Khi muốn so sánh phương sai của hai nhóm.
5. Đâu là một ví dụ về sai số phi lấy mẫu?
A. Sai số do kích thước mẫu quá nhỏ.
B. Sai số do chọn mẫu ngẫu nhiên.
C. Sai số do lỗi nhập liệu.
D. Sai số do sử dụng phương pháp chọn mẫu sai.
6. Trong phân tích hồi quy tuyến tính, hệ số chặn (intercept) biểu thị điều gì?
A. Độ dốc của đường hồi quy.
B. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc khi biến độc lập bằng 0.
C. Mức độ tương quan giữa hai biến.
D. Sai số chuẩn của ước lượng.
7. Đâu là một hạn chế của việc sử dụng dữ liệu thứ cấp trong nghiên cứu kinh doanh?
A. Dữ liệu thứ cấp luôn chính xác và đáng tin cậy.
B. Dữ liệu thứ cấp có thể không phù hợp với mục tiêu nghiên cứu cụ thể hoặc không đủ độ tin cậy.
C. Dữ liệu thứ cấp luôn có sẵn miễn phí.
D. Dữ liệu thứ cấp không cần phải được kiểm tra tính xác thực.
8. Đâu là một lợi ích của việc sử dụng phần mềm thống kê trong phân tích dữ liệu?
A. Giảm sự cần thiết của việc hiểu biết về thống kê.
B. Tăng tốc độ và độ chính xác của quá trình phân tích.
C. Loại bỏ hoàn toàn khả năng xảy ra sai sót.
D. Làm cho dữ liệu tự động trở nên có ý nghĩa.
9. Trong thống kê kinh doanh, đâu là mục đích chính của việc thu thập dữ liệu?
A. Để tạo ra các báo cáo phức tạp.
B. Để xác định xu hướng và đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng.
C. Để chứng minh quan điểm cá nhân của nhà quản lý.
D. Để tăng cường sự phức tạp của quá trình kinh doanh.
10. Phân tích hồi quy được sử dụng để làm gì trong kinh tế và kinh doanh?
A. Để dự đoán giá cổ phiếu dựa trên tin đồn.
B. Để xác định mối quan hệ giữa các biến số và dự đoán giá trị của một biến dựa trên giá trị của biến khác.
C. Để tạo ra các biểu đồ đẹp mắt.
D. Để tăng doanh số bán hàng bằng cách thao túng dữ liệu.
11. Khi nào nên sử dụng phương pháp phân tích cụm (cluster analysis)?
A. Khi muốn dự đoán giá trị của một biến.
B. Khi muốn phân nhóm các đối tượng dựa trên các đặc điểm tương đồng.
C. Khi muốn so sánh trung bình của hai nhóm.
D. Khi muốn kiểm tra sự độc lập giữa hai biến.
12. Trong thống kê mô tả, ‘trung vị’ là gì?
A. Giá trị trung bình của dữ liệu.
B. Giá trị xuất hiện nhiều nhất trong dữ liệu.
C. Giá trị ở giữa của dữ liệu đã được sắp xếp.
D. Tổng của tất cả các giá trị trong dữ liệu.
13. Khi nào nên sử dụng phương pháp chọn mẫu hệ thống?
A. Khi muốn chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản.
B. Khi muốn chọn mẫu từ một danh sách có thứ tự.
C. Khi muốn đảm bảo mỗi nhóm (tầng) trong tổng thể được đại diện tỷ lệ trong mẫu.
D. Khi muốn chọn mẫu dựa trên sự thuận tiện.
14. Đâu là một biện pháp để đảm bảo tính bảo mật của dữ liệu?
A. Chia sẻ dữ liệu với tất cả mọi người.
B. Sử dụng mật khẩu mạnh và mã hóa dữ liệu.
C. Lưu trữ dữ liệu trên các thiết bị không được bảo vệ.
D. Không sao lưu dữ liệu.
15. Trong phân tích phương sai (ANOVA), giả thuyết không (null hypothesis) thường là gì?
A. Có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm.
B. Không có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm.
C. Tất cả các nhóm đều giống nhau.
D. Các nhóm có phương sai khác nhau.
16. Khi nào nên sử dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản?
A. Khi cần chọn mẫu từ các nhóm có kích thước khác nhau.
B. Khi muốn đảm bảo mỗi phần tử trong tổng thể có cơ hội được chọn như nhau.
C. Khi cần chọn mẫu theo hệ thống.
D. Khi muốn chọn mẫu dựa trên ý kiến chuyên gia.
17. Đâu là một ví dụ về dữ liệu thứ cấp?
A. Dữ liệu thu thập từ một cuộc khảo sát do chính bạn thực hiện.
B. Dữ liệu thu thập từ một báo cáo nghiên cứu thị trường đã được công bố.
C. Dữ liệu thu thập từ một cuộc phỏng vấn bạn tự thực hiện.
D. Dữ liệu thu thập từ quan sát trực tiếp.
18. Trong kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa (alpha) thường được đặt ở mức nào?
19. Phương pháp nào thường được sử dụng để thu thập dữ liệu từ một nhóm lớn người một cách nhanh chóng và tiết kiệm chi phí?
A. Phỏng vấn sâu.
B. Quan sát trực tiếp.
C. Khảo sát trực tuyến.
D. Thử nghiệm trong phòng thí nghiệm.
20. Khi nào nên sử dụng kiểm định t (t-test)?
A. Khi muốn so sánh trung bình của ba nhóm trở lên.
B. Khi muốn so sánh trung bình của hai nhóm.
C. Khi muốn kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
D. Khi muốn dự đoán giá trị của một biến dựa trên biến khác.
21. Ý nghĩa của hệ số tương quan bằng 0 là gì?
A. Có một mối quan hệ tuyến tính mạnh mẽ giữa hai biến.
B. Không có mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
C. Có một mối quan hệ phi tuyến tính giữa hai biến.
D. Hai biến này hoàn toàn giống nhau.
22. Trong phân tích dữ liệu, ‘giá trị ngoại lệ’ là gì?
A. Một giá trị rất phổ biến trong dữ liệu.
B. Một giá trị cực đoan khác biệt đáng kể so với các giá trị khác.
C. Một giá trị trung bình của dữ liệu.
D. Một giá trị không có ý nghĩa.
23. Đâu là một phương pháp để xử lý dữ liệu bị thiếu?
A. Bỏ qua tất cả các quan sát có dữ liệu bị thiếu.
B. Thay thế dữ liệu bị thiếu bằng giá trị trung bình.
C. Giữ nguyên dữ liệu bị thiếu mà không xử lý.
D. Tạo ra các giá trị ngẫu nhiên để thay thế dữ liệu bị thiếu.
24. Trong thống kê, ‘độ lệch chuẩn’ đo lường điều gì?
A. Mức độ phổ biến của một sản phẩm.
B. Mức độ phân tán của dữ liệu so với giá trị trung bình.
C. Mức độ tăng trưởng của doanh thu.
D. Mức độ hài lòng của khách hàng.
25. Đâu là một ví dụ về dữ liệu định tính?
A. Doanh thu hàng tháng của một công ty.
B. Màu sắc của sản phẩm.
C. Số lượng khách hàng mua sản phẩm.
D. Trọng lượng của một lô hàng.
26. Đâu là một biện pháp để giảm thiểu sai số chọn mẫu?
A. Giảm kích thước mẫu.
B. Tăng tính chủ quan trong quá trình chọn mẫu.
C. Tăng kích thước mẫu.
D. Sử dụng phương pháp chọn mẫu phi xác suất.
27. Trong phân tích phương sai (ANOVA), mục đích chính là gì?
A. Để so sánh trung bình của hai nhóm.
B. Để so sánh phương sai của hai hay nhiều nhóm.
C. Để xác định mối quan hệ giữa hai biến định lượng.
D. Để dự đoán giá trị của một biến dựa trên biến khác.
28. Đâu là một ví dụ về dữ liệu định lượng liên tục?
A. Số lượng sản phẩm bán được.
B. Màu sắc của sản phẩm.
C. Chiều cao của một người.
D. Quốc tịch của một khách hàng.
29. Ý nghĩa của ‘khoảng tin cậy’ trong thống kê là gì?
A. Một khoảng giá trị mà chúng ta chắc chắn 100% rằng tham số tổng thể nằm trong đó.
B. Một khoảng giá trị mà chúng ta tin rằng tham số tổng thể có khả năng nằm trong đó với một mức độ tin cậy nhất định.
C. Một khoảng giá trị ngẫu nhiên.
D. Một khoảng giá trị không có ý nghĩa thống kê.
30. Trong kiểm định giả thuyết, lỗi loại I xảy ra khi nào?
A. Khi chấp nhận giả thuyết không đúng.
B. Khi bác bỏ giả thuyết không đúng.
C. Khi bác bỏ giả thuyết không đúng khi nó thực sự đúng.
D. Khi chấp nhận giả thuyết không đúng khi nó thực sự sai.
31. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để khắc phục đa cộng tuyến?
A. Thêm biến vào mô hình.
B. Loại bỏ một hoặc nhiều biến có tương quan cao.
C. Sử dụng kiểm định t.
D. Sử dụng kiểm định F.
32. Điều gì xảy ra với độ rộng của khoảng tin cậy khi kích thước mẫu tăng lên, với các yếu tố khác không đổi?
A. Độ rộng của khoảng tin cậy tăng lên.
B. Độ rộng của khoảng tin cậy không đổi.
C. Độ rộng của khoảng tin cậy giảm xuống.
D. Không thể xác định được sự thay đổi.
33. Đâu là phát biểu đúng về mối quan hệ giữa trung bình mẫu và trung bình tổng thể?
A. Trung bình mẫu luôn lớn hơn trung bình tổng thể.
B. Trung bình mẫu là một ước lượng điểm của trung bình tổng thể.
C. Trung bình mẫu luôn nhỏ hơn trung bình tổng thể.
D. Trung bình mẫu và trung bình tổng thể luôn bằng nhau.
34. Hệ số tương quan (correlation coefficient) đo lường điều gì?
A. Mức độ biến động của một biến.
B. Mức độ quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
C. Mức độ quan hệ phi tuyến tính giữa hai biến.
D. Mức độ quan hệ nhân quả giữa hai biến.
35. Trong kiểm định giả thuyết, lỗi loại II (Type II error) còn được gọi là gì?
A. Mức ý nghĩa.
B. Công suất kiểm định (Power of the test).
C. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
D. Xác suất chấp nhận giả thuyết null khi nó sai.
36. Giá trị của hệ số tương quan nằm trong khoảng nào?
A. Từ 0 đến 1.
B. Từ -1 đến 0.
C. Từ -1 đến 1.
D. Từ 0 đến vô cực.
37. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để kiểm tra tính dừng (stationarity) của một chuỗi thời gian?
A. Kiểm định Chi-bình phương.
B. Kiểm định t.
C. Kiểm định Dickey-Fuller.
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
38. Lỗi loại I trong kiểm định giả thuyết xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
B. Chấp nhận giả thuyết null khi nó đúng.
C. Bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
D. Chấp nhận giả thuyết null khi nó sai.
39. Trong phân tích phương sai (ANOVA), giả thuyết null thường là gì?
A. Tất cả các trung bình tổng thể đều khác nhau.
B. Ít nhất một trong các trung bình tổng thể khác nhau.
C. Tất cả các trung bình tổng thể đều bằng nhau.
D. Phương sai của các tổng thể khác nhau.
40. Kiểm định một phía (one-tailed test) được sử dụng khi nào?
A. Khi chúng ta quan tâm đến sự khác biệt theo cả hai hướng.
B. Khi chúng ta chỉ quan tâm đến sự khác biệt theo một hướng cụ thể.
C. Khi kích thước mẫu nhỏ.
D. Khi phương sai tổng thể chưa biết.
41. Điều gì xảy ra với giá trị tới hạn (critical value) khi mức ý nghĩa (alpha) giảm?
A. Giá trị tới hạn không đổi.
B. Giá trị tới hạn giảm.
C. Giá trị tới hạn tăng.
D. Không thể xác định được.
42. Nếu kích thước mẫu tăng lên, điều gì xảy ra với sai số chuẩn của trung bình?
A. Sai số chuẩn của trung bình tăng lên.
B. Sai số chuẩn của trung bình giảm xuống.
C. Sai số chuẩn của trung bình không đổi.
D. Không thể xác định được.
43. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi mức độ tin cậy tăng lên?
A. Khoảng tin cậy hẹp hơn.
B. Khoảng tin cậy rộng hơn.
C. Khoảng tin cậy không đổi.
D. Không thể xác định.
44. Trong phân tích chuỗi thời gian, thành phần xu hướng (trend) thể hiện điều gì?
A. Sự biến động ngẫu nhiên trong dữ liệu.
B. Sự biến động theo mùa trong dữ liệu.
C. Sự biến động dài hạn trong dữ liệu.
D. Sự biến động theo chu kỳ kinh tế.
45. Đa cộng tuyến (multicollinearity) trong hồi quy là gì?
A. Sự tương quan cao giữa biến phụ thuộc và biến độc lập.
B. Sự tương quan cao giữa các biến độc lập.
C. Sự tương quan thấp giữa các biến.
D. Sự không có tương quan giữa các biến.
46. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết thể hiện điều gì?
A. Xác suất giả thuyết null là đúng.
B. Xác suất quan sát được kết quả (hoặc kết quả còn cực đoan hơn) nếu giả thuyết null là đúng.
C. Xác suất mắc lỗi loại II.
D. Xác suất chấp nhận giả thuyết null.
47. Điều gì xảy ra với công suất kiểm định khi kích thước mẫu tăng lên?
A. Công suất kiểm định giảm xuống.
B. Công suất kiểm định không đổi.
C. Công suất kiểm định tăng lên.
D. Không thể xác định được.
48. Mức ý nghĩa (significance level) trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Xác suất mắc lỗi loại II.
B. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
C. Xác suất chấp nhận giả thuyết null khi nó sai.
D. Xác suất chấp nhận giả thuyết null khi nó đúng.
49. Phương pháp trung bình động (moving average) được sử dụng để làm gì trong phân tích chuỗi thời gian?
A. Dự báo các giá trị tương lai.
B. Làm mịn chuỗi thời gian để loại bỏ nhiễu.
C. Xác định thành phần xu hướng.
D. Xác định thành phần mùa vụ.
50. Trong phân tích hồi quy, điều gì xảy ra nếu các phần dư (residuals) không tuân theo phân phối chuẩn?
A. Các ước lượng hệ số sẽ không còn chính xác.
B. Các kiểm định giả thuyết có thể không còn đáng tin cậy.
C. Mô hình sẽ không còn phù hợp với dữ liệu.
D. Không có vấn đề gì xảy ra.
51. Công suất kiểm định (power of a test) là gì?
A. Xác suất mắc lỗi loại I.
B. Xác suất mắc lỗi loại II.
C. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
D. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
52. Khoảng tin cậy là gì?
A. Một giá trị duy nhất ước tính cho tham số tổng thể.
B. Một khoảng giá trị mà tham số tổng thể có khả năng nằm trong đó với một độ tin cậy nhất định.
C. Một kiểm định giả thuyết về tham số tổng thể.
D. Một phương pháp tính toán kích thước mẫu cần thiết.
53. Sai số chuẩn của trung bình (standard error of the mean) đo lường điều gì?
A. Độ lệch chuẩn của mẫu.
B. Độ lệch chuẩn của phân phối lấy mẫu của trung bình mẫu.
C. Độ lệch chuẩn của tổng thể.
D. Phương sai của mẫu.
54. Trong mô hình hồi quy tuyến tính, sai số chuẩn của ước lượng đo lường điều gì?
A. Độ chính xác của các hệ số hồi quy.
B. Mức độ biến động của các điểm dữ liệu xung quanh đường hồi quy.
C. Mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu.
D. Mức độ tương quan giữa các biến.
55. Giả sử bạn có một mẫu với kích thước n = 30 và bạn muốn ước tính trung bình tổng thể. Bạn nên sử dụng phân phối nào?
A. Phân phối chuẩn.
B. Phân phối t.
C. Phân phối Chi-bình phương.
D. Phân phối F.
56. Thành phần mùa vụ (seasonal component) trong chuỗi thời gian là gì?
A. Sự biến động ngẫu nhiên trong dữ liệu.
B. Sự biến động lặp đi lặp lại trong một khoảng thời gian cố định (ví dụ: hàng quý, hàng năm).
C. Sự biến động dài hạn trong dữ liệu.
D. Sự biến động không đều đặn.
57. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định Chi-bình phương?
A. Để so sánh trung bình của hai nhóm.
B. Để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
C. Để ước tính trung bình tổng thể.
D. Để phân tích phương sai.
58. Hệ số xác định (coefficient of determination) trong hồi quy tuyến tính cho biết điều gì?
A. Độ dốc của đường hồi quy.
B. Tỷ lệ phần trăm phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập.
C. Sai số chuẩn của ước lượng.
D. Mức ý nghĩa của mô hình.
59. Khi nào thì nên sử dụng phân phối t thay vì phân phối chuẩn để ước tính trung bình tổng thể?
A. Khi kích thước mẫu lớn (n > 30).
B. Khi kích thước mẫu nhỏ (n < 30) và độ lệch chuẩn tổng thể chưa biết.
C. Khi độ lệch chuẩn tổng thể đã biết.
D. Không bao giờ nên sử dụng phân phối t.
60. Khi nào chúng ta bác bỏ giả thuyết null trong kiểm định giả thuyết?
A. Khi giá trị p lớn hơn mức ý nghĩa (alpha).
B. Khi giá trị p bằng mức ý nghĩa (alpha).
C. Khi giá trị p nhỏ hơn hoặc bằng mức ý nghĩa (alpha).
D. Không bao giờ bác bỏ giả thuyết null.
61. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định Mann-Whitney U?
A. Khi so sánh trung bình của hai mẫu phụ thuộc.
B. Khi so sánh trung bình của hai mẫu độc lập không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Khi phân tích mối quan hệ giữa hai biến định tính.
D. Khi kiểm định sự phù hợp của một phân phối.
62. Trong phân tích phương sai (ANOVA), thống kê F được sử dụng để làm gì?
A. Đo lường sự khác biệt giữa các giá trị trung bình của các nhóm.
B. Đo lường sự biến thiên trong mỗi nhóm.
C. Kiểm định giả thuyết rằng tất cả các giá trị trung bình của các nhóm đều bằng nhau.
D. Ước lượng phương sai của tổng thể.
63. Trong phân tích hồi quy, phần dư (residual) là gì?
A. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc.
B. Sai số chuẩn của ước lượng.
C. Hiệu số giữa giá trị thực tế và giá trị dự đoán của biến phụ thuộc.
D. Giá trị trung bình của biến độc lập.
64. Ý nghĩa của mức ý nghĩa (alpha) trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Xác suất mắc lỗi loại II.
B. Xác suất chấp nhận giả thuyết sai.
C. Xác suất bác bỏ giả thuyết đúng.
D. Xác suất không bác bỏ giả thuyết sai.
65. Mục đích của việc phân tích hậu kiểm (post-hoc analysis) trong ANOVA là gì?
A. Để kiểm tra các giả định của ANOVA.
B. Để xác định nhóm nào khác biệt đáng kể sau khi ANOVA cho thấy có sự khác biệt tổng thể.
C. Để tăng giá trị thống kê F.
D. Để giảm sai số loại I.
66. Trong phân tích hồi quy, hệ số tương quan (r) đo lường điều gì?
A. Độ dốc của đường hồi quy.
B. Mức độ biến thiên của biến phụ thuộc.
C. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với dữ liệu.
D. Mức độ tuyến tính của mối quan hệ giữa hai biến.
67. Trong kiểm định giả thuyết, lỗi loại I xảy ra khi nào?
A. Khi chấp nhận giả thuyết sai.
B. Khi bác bỏ giả thuyết đúng.
C. Khi không bác bỏ giả thuyết sai.
D. Khi chấp nhận giả thuyết đúng.
68. Kiểm định Shapiro-Wilk được sử dụng để làm gì?
A. Kiểm tra phương sai bằng nhau giữa các nhóm.
B. Kiểm tra tính chuẩn của dữ liệu.
C. Kiểm tra sự độc lập giữa các biến.
D. Kiểm tra sự phù hợp của mô hình hồi quy.
69. Trong phân tích hồi quy, giá trị VIF (Variance Inflation Factor) được sử dụng để đánh giá điều gì?
A. Phương sai của sai số.
B. Mức độ đa cộng tuyến.
C. Độ phù hợp của mô hình.
D. Ý nghĩa thống kê của các hệ số.
70. Phương pháp nào thường được sử dụng để xử lý các giá trị ngoại lệ (outliers) trong dữ liệu?
A. Sử dụng trung bình thay vì trung vị.
B. Loại bỏ tất cả các giá trị lớn hơn giá trị trung bình.
C. Winsorizing hoặc trimming.
D. Chuẩn hóa dữ liệu về khoảng từ 0 đến 1.
71. Sai số chuẩn của hệ số hồi quy ước lượng điều gì?
A. Độ lớn của sai lệch giữa giá trị thực tế và giá trị dự đoán.
B. Mức độ biến động của biến phụ thuộc.
C. Độ chính xác của ước lượng hệ số hồi quy.
D. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.
72. Trong phân tích hồi quy, điều gì xảy ra nếu có tự tương quan dương?
A. Các sai số chuẩn của các hệ số hồi quy bị đánh giá thấp.
B. Các sai số chuẩn của các hệ số hồi quy bị đánh giá cao.
C. Giá trị R-squared giảm xuống.
D. Mô hình trở nên chính xác hơn trong dự báo.
73. Trong phân tích ANOVA hai yếu tố, điều gì được kiểm tra?
A. Ảnh hưởng của một biến độc lập lên biến phụ thuộc.
B. Ảnh hưởng của hai biến độc lập và tương tác giữa chúng lên biến phụ thuộc.
C. Mối quan hệ giữa hai biến định tính.
D. Sự khác biệt giữa các phương sai của hai nhóm.
74. Mục đích của việc chuẩn hóa dữ liệu trước khi thực hiện phân tích hồi quy là gì?
A. Để loại bỏ các giá trị ngoại lệ.
B. Để giảm thiểu hiện tượng đa cộng tuyến.
C. Để đưa các biến về cùng một thang đo, giúp so sánh tác động của chúng dễ dàng hơn.
D. Để tăng độ chính xác của ước lượng.
75. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định Wilcoxon signed-rank?
A. Khi so sánh trung bình của hai mẫu độc lập.
B. Khi so sánh trung bình của hai mẫu phụ thuộc không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Khi phân tích mối quan hệ giữa hai biến định tính.
D. Khi kiểm định sự phù hợp của một phân phối.
76. Trong phân tích hồi quy, biến giả (dummy variable) được sử dụng để làm gì?
A. Để mã hóa các biến định lượng.
B. Để biểu diễn các biến định tính trong mô hình.
C. Để giảm thiểu ảnh hưởng của các giá trị ngoại lệ.
D. Để tăng độ chính xác của ước lượng.
77. Khi nào thì nên sử dụng hồi quy Logistic?
A. Khi biến phụ thuộc là liên tục.
B. Khi biến độc lập là định tính.
C. Khi biến phụ thuộc là nhị phân (binary).
D. Khi biến độc lập là liên tục.
78. Thống kê Durbin-Watson dùng để kiểm tra vấn đề gì trong mô hình hồi quy?
A. Đa cộng tuyến.
B. Phương sai sai số thay đổi.
C. Tự tương quan của các phần dư.
D. Tính không chuẩn của các phần dư.
79. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định t (t-test)?
A. Khi so sánh phương sai của hai mẫu.
B. Khi so sánh trung bình của hai nhóm.
C. Khi phân tích mối quan hệ giữa hai biến định tính.
D. Khi kiểm định sự phù hợp của một phân phối.
80. Điều gì xảy ra nếu có hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity) trong mô hình hồi quy?
A. Các ước lượng trở nên không chệch.
B. Các sai số chuẩn của các hệ số trở nên không đáng tin cậy.
C. Giá trị R-squared tăng lên.
D. Mô hình trở nên phù hợp hơn với dữ liệu.
81. Hệ số xác định (R-squared) đo lường điều gì trong phân tích hồi quy?
A. Độ mạnh của mối quan hệ giữa các biến độc lập.
B. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.
C. Sai số chuẩn của ước lượng.
D. Ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy.
82. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định Chi-square?
A. Khi so sánh trung bình của hai nhóm độc lập.
B. Khi phân tích mối quan hệ giữa hai biến định tính.
C. Khi dự báo giá trị của một biến liên tục.
D. Khi kiểm định sự khác biệt giữa các phương sai.
83. Trong phân tích chuỗi thời gian, ACF và PACF được sử dụng để làm gì?
A. Để xác định xu hướng của chuỗi thời gian.
B. Để xác định tính mùa vụ của chuỗi thời gian.
C. Để xác định bậc của mô hình ARIMA.
D. Để dự báo giá trị tương lai của chuỗi thời gian.
84. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định Kolmogorov-Smirnov?
A. Khi so sánh trung bình của hai mẫu.
B. Khi so sánh phương sai của hai mẫu.
C. Khi kiểm định xem một mẫu có tuân theo một phân phối cụ thể hay không.
D. Khi phân tích mối quan hệ giữa hai biến định tính.
85. Trong phân tích hồi quy, điều gì xảy ra nếu bỏ qua một biến quan trọng?
A. Các hệ số của các biến còn lại sẽ không bị ảnh hưởng.
B. Mô hình sẽ trở nên chính xác hơn.
C. Các hệ số của các biến còn lại có thể bị chệch.
D. Sai số chuẩn của các hệ số sẽ giảm xuống.
86. Trong phân tích hồi quy, biến tương tác (interaction variable) được sử dụng để làm gì?
A. Để giảm thiểu ảnh hưởng của các giá trị ngoại lệ.
B. Để biểu diễn mối quan hệ phi tuyến tính giữa các biến.
C. Để xem xét ảnh hưởng kết hợp của hai hoặc nhiều biến độc lập lên biến phụ thuộc.
D. Để tăng độ chính xác của ước lượng.
87. Cách tốt nhất để đánh giá một mô hình hồi quy là gì?
A. Chỉ dựa vào giá trị R-squared.
B. Chỉ dựa vào giá trị P.
C. Xem xét R-squared, giá trị P, phần dư, và các giả định của mô hình.
D. Chỉ dựa vào sai số chuẩn của các hệ số.
88. Khi nào thì nên sử dụng phân tích hồi quy đa biến thay vì hồi quy đơn biến?
A. Khi chỉ có một biến độc lập.
B. Khi có nhiều biến phụ thuộc.
C. Khi cần dự báo giá trị của biến độc lập.
D. Khi có nhiều biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
89. Giá trị P (P-value) trong phân tích hồi quy được sử dụng để làm gì?
A. Đánh giá độ mạnh của mối quan hệ giữa các biến.
B. Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình.
C. Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy.
D. Dự báo giá trị của biến phụ thuộc.
90. Điều gì xảy ra nếu có hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) trong mô hình hồi quy?
A. Các hệ số hồi quy trở nên ổn định hơn.
B. Sai số chuẩn của các hệ số hồi quy tăng lên.
C. Giá trị R-squared giảm xuống.
D. Mô hình trở nên chính xác hơn trong dự báo.
91. Trong phân tích phương sai (ANOVA), thống kê F (F-statistic) được tính như thế nào?
A. Tỷ lệ giữa phương sai giữa các nhóm và phương sai trong các nhóm.
B. Hiệu giữa trung bình lớn nhất và trung bình nhỏ nhất.
C. Tổng các bình phương của các độ lệch.
D. Tỷ lệ giữa phương sai trong các nhóm và phương sai giữa các nhóm.
92. Nếu hệ số tương quan giữa hai biến là gần bằng 0, điều này ngụ ý điều gì?
A. Có một mối quan hệ tuyến tính mạnh mẽ giữa hai biến.
B. Có một mối quan hệ phi tuyến tính mạnh mẽ giữa hai biến.
C. Không có mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
D. Hai biến này hoàn toàn độc lập với nhau.
93. Điều gì xảy ra với độ rộng của khoảng tin cậy khi kích thước mẫu tăng lên, giả sử các yếu tố khác không đổi?
A. Độ rộng của khoảng tin cậy tăng lên.
B. Độ rộng của khoảng tin cậy giảm xuống.
C. Độ rộng của khoảng tin cậy không đổi.
D. Không thể xác định được sự thay đổi của độ rộng khoảng tin cậy.
94. Khi nào nên sử dụng kiểm định χ² (chi-square test)?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu.
B. Để phân tích phương sai.
C. Để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
D. Để phân tích hồi quy tuyến tính.
95. Khi so sánh hai mẫu độc lập, điều gì cần xem xét khi quyết định sử dụng kiểm định t hai mẫu (two-sample t-test) thay vì kiểm định t ghép cặp (paired t-test)?
A. Kích thước mẫu của hai nhóm phải bằng nhau.
B. Các quan sát trong hai mẫu phải độc lập với nhau.
C. Phương sai của hai quần thể phải bằng nhau.
D. Các quan sát trong hai mẫu phải có mối quan hệ hoặc sự tương ứng tự nhiên.
96. Mục đích chính của việc ước lượng khoảng tin cậy là gì?
A. Để ước lượng một giá trị điểm duy nhất cho tham số.
B. Để xác định xác suất tham số nằm trong một khoảng cụ thể.
C. Để cung cấp một khoảng giá trị mà trong đó tham số có khả năng nằm trong đó với một mức độ tin cậy nhất định.
D. Để kiểm định giả thuyết về tham số.
97. Trong phân tích hồi quy tuyến tính, ý nghĩa của hệ số chặn (intercept) là gì?
A. Độ dốc của đường hồi quy.
B. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc khi biến độc lập bằng 0.
C. Mức độ biến động của biến phụ thuộc.
D. Mức độ ảnh hưởng của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
98. Mô hình ARIMA được sử dụng để làm gì trong phân tích chuỗi thời gian?
A. Để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
B. Để dự báo các giá trị tương lai của chuỗi thời gian dựa trên các giá trị quá khứ.
C. Để phân tích phương sai của chuỗi thời gian.
D. Để loại bỏ các xu hướng trong chuỗi thời gian.
99. Điều gì xảy ra với giá trị tới hạn (critical value) khi mức ý nghĩa α giảm xuống?
A. Giá trị tới hạn không đổi.
B. Giá trị tới hạn tiến gần hơn đến 0.
C. Giá trị tới hạn di chuyển ra xa hơn khỏi 0.
D. Không thể xác định được sự thay đổi của giá trị tới hạn.
100. Khi nào nên sử dụng kiểm định t (t-test) thay vì kiểm định z (z-test) để so sánh trung bình của hai mẫu?
A. Khi kích thước mẫu lớn (n > 30).
B. Khi phương sai của quần thể đã biết.
C. Khi phương sai của quần thể chưa biết và kích thước mẫu nhỏ (n < 30).
D. Kiểm định t luôn được ưu tiên hơn kiểm định z.
101. Ý nghĩa của việc kiểm tra tính dừng (stationarity) trong phân tích chuỗi thời gian là gì?
A. Để đảm bảo rằng dữ liệu không có xu hướng theo thời gian.
B. Để đảm bảo rằng các thuộc tính thống kê của chuỗi (ví dụ: trung bình và phương sai) không thay đổi theo thời gian.
C. Để đảm bảo rằng dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
D. Để loại bỏ các giá trị ngoại lệ (outliers) trong dữ liệu.
102. Trong phân tích hồi quy đa biến (multiple regression), điều gì xảy ra nếu có hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity)?
A. Mô hình trở nên chính xác hơn.
B. Các ước lượng hệ số trở nên ổn định hơn.
C. Các ước lượng hệ số trở nên không ổn định và khó diễn giải.
D. Phương sai sai số giảm xuống.
103. Mối quan hệ giữa mức ý nghĩa (significance level) α và sai lầm loại I là gì?
A. Mức ý nghĩa α là xác suất mắc sai lầm loại II.
B. Mức ý nghĩa α là xác suất mắc sai lầm loại I.
C. Mức ý nghĩa α bằng 1 trừ xác suất mắc sai lầm loại I.
D. Mức ý nghĩa α không liên quan đến sai lầm loại I.
104. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian?
A. Kiểm định t (t-test).
B. Kiểm định F (F-test).
C. Kiểm định Dickey-Fuller (Dickey-Fuller test).
D. Kiểm định χ² (chi-square test).
105. Trong kiểm định giả thuyết, sai lầm loại I (Type I error) xảy ra khi nào?
A. Chúng ta bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự đúng.
B. Chúng ta chấp nhận giả thuyết null khi nó thực sự sai.
C. Chúng ta không bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự đúng.
D. Chúng ta bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự sai.
106. Sai lầm loại II (Type II error) trong kiểm định giả thuyết xảy ra khi nào?
A. Chúng ta bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự đúng.
B. Chúng ta chấp nhận giả thuyết null khi nó thực sự sai.
C. Chúng ta không bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự đúng.
D. Chúng ta bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự sai.
107. Khi thực hiện kiểm định giả thuyết, điều gì sẽ xảy ra nếu bạn tăng kích thước mẫu?
A. Xác suất mắc lỗi loại I tăng lên.
B. Xác suất mắc lỗi loại II tăng lên.
C. Công suất kiểm định tăng lên.
D. Mức ý nghĩa (alpha) tăng lên.
108. Giả sử bạn có một khoảng tin cậy 95% cho trung bình của một quần thể. Điều này có nghĩa là gì?
A. Có 95% khả năng trung bình mẫu nằm trong khoảng này.
B. Có 95% khả năng trung bình quần thể nằm trong khoảng này.
C. Có 5% khả năng trung bình quần thể không nằm trong khoảng này.
D. Nếu lặp lại quá trình lấy mẫu nhiều lần, 95% các khoảng tin cậy được tạo ra sẽ chứa trung bình quần thể thực sự.
109. Điều gì xảy ra với giá trị p khi thống kê kiểm định (test statistic) càng xa giá trị null?
A. Giá trị p tăng lên.
B. Giá trị p giảm xuống.
C. Giá trị p không đổi.
D. Không thể xác định được sự thay đổi của giá trị p.
110. Hệ số tương quan (correlation coefficient) đo lường điều gì?
A. Mức độ thay đổi của một biến khi biến khác thay đổi.
B. Độ mạnh và hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
C. Mức độ ảnh hưởng của một biến lên biến khác.
D. Mức độ biến động của một biến.
111. Nếu giá trị p nhỏ hơn mức ý nghĩa α, chúng ta nên đưa ra kết luận gì?
A. Chấp nhận giả thuyết null.
B. Không bác bỏ giả thuyết null.
C. Bác bỏ giả thuyết null.
D. Không có đủ thông tin để đưa ra kết luận.
112. Trong kiểm định giả thuyết, khi nào thì nên sử dụng kiểm định một phía (one-tailed test) thay vì kiểm định hai phía (two-tailed test)?
A. Khi không có giả thuyết cụ thể về hướng của hiệu ứng.
B. Khi quan tâm đến việc phát hiện sự khác biệt theo cả hai hướng.
C. Khi có giả thuyết cụ thể về hướng của hiệu ứng.
D. Kiểm định hai phía luôn được ưu tiên hơn.
113. Trong phân tích chuỗi thời gian, hàm tự tương quan (ACF) đo lường điều gì?
A. Mối quan hệ giữa các giá trị trong chuỗi thời gian tại các thời điểm khác nhau.
B. Xu hướng của chuỗi thời gian theo thời gian.
C. Mức độ biến động của chuỗi thời gian.
D. Mức độ ngẫu nhiên của chuỗi thời gian.
114. Nếu bạn muốn so sánh tỷ lệ của một thuộc tính giữa hai quần thể độc lập, bạn nên sử dụng kiểm định nào?
A. Kiểm định t hai mẫu (two-sample t-test).
B. Kiểm định χ² (chi-square test).
C. Phân tích phương sai (ANOVA).
D. Phân tích hồi quy (regression analysis).
115. Công suất kiểm định (power of a test) là gì?
A. Xác suất mắc sai lầm loại I.
B. Xác suất mắc sai lầm loại II.
C. Xác suất bác bỏ đúng giả thuyết null khi nó thực sự sai.
D. Xác suất chấp nhận đúng giả thuyết null khi nó thực sự đúng.
116. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi mức độ tin cậy tăng lên?
A. Khoảng tin cậy hẹp hơn.
B. Khoảng tin cậy rộng hơn.
C. Khoảng tin cậy không đổi.
D. Không thể xác định được sự thay đổi của khoảng tin cậy.
117. Trong phân tích phương sai (ANOVA), giả thuyết null thường là gì?
A. Tất cả các trung bình của các nhóm là khác nhau.
B. Ít nhất một trong các trung bình của các nhóm là khác nhau.
C. Tất cả các trung bình của các nhóm là bằng nhau.
D. Phương sai của các nhóm là khác nhau.
118. Trong phân tích hồi quy, hệ số xác định (R²) đo lường điều gì?
A. Độ mạnh của mối quan hệ giữa các biến.
B. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập.
C. Mức độ tin cậy của mô hình hồi quy.
D. Sai số chuẩn của các ước lượng.
119. Trong phân tích phương sai (ANOVA), ý nghĩa của ‘Tổng bình phương giữa các nhóm’ (Sum of Squares Between Groups – SSB) là gì?
A. Đo lường sự biến động trong mỗi nhóm.
B. Đo lường sự biến động giữa các nhóm.
C. Đo lường tổng sự biến động trong dữ liệu.
D. Đo lường sai số ngẫu nhiên.
120. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết thể hiện điều gì?
A. Xác suất giả thuyết null là đúng.
B. Xác suất mắc sai lầm loại I.
C. Xác suất thu được kết quả kiểm định ít nhất cực đoan bằng kết quả quan sát được, giả sử giả thuyết null là đúng.
D. Xác suất mắc sai lầm loại II.
121. Trong kiểm định giả thuyết, sai lầm loại II còn được gọi là gì?
A. Sai lầm alpha.
B. Sai lầm beta.
C. Mức ý nghĩa.
D. Độ mạnh của kiểm định.
122. Nếu giá trị của thống kê kiểm định nằm trong vùng bác bỏ, chúng ta nên làm gì?
A. Chấp nhận giả thuyết không (H0).
B. Bác bỏ giả thuyết không (H0).
C. Không đưa ra kết luận.
D. Tăng mức ý nghĩa (alpha).
123. Điều gì xảy ra với sai số chuẩn khi kích thước mẫu tăng?
A. Sai số chuẩn tăng.
B. Sai số chuẩn giảm.
C. Sai số chuẩn không đổi.
D. Không thể xác định.
124. Điều gì xảy ra với độ mạnh của kiểm định khi kích thước mẫu tăng lên?
A. Độ mạnh của kiểm định giảm xuống.
B. Độ mạnh của kiểm định không đổi.
C. Độ mạnh của kiểm định tăng lên.
D. Không thể xác định.
125. Sai số chuẩn của trung bình mẫu được tính như thế nào?
A. Độ lệch chuẩn của mẫu chia cho căn bậc hai của kích thước mẫu.
B. Độ lệch chuẩn của tổng thể nhân với căn bậc hai của kích thước mẫu.
C. Phương sai của mẫu chia cho kích thước mẫu.
D. Độ lệch chuẩn của tổng thể chia cho kích thước mẫu.
126. Mức ý nghĩa (alpha) trong kiểm định giả thuyết thường được chọn là bao nhiêu?
A. 0.01
B. 0.05
C. 0.10
D. Tất cả các đáp án trên đều có thể.
127. Hệ số tương quan (r) đo lường điều gì?
A. Mức độ biến động của dữ liệu.
B. Độ mạnh và hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
C. Mức độ tin cậy của ước lượng.
D. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.
128. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định khi bình phương (Chi-square test)?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu.
B. Để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
C. Để ước lượng tham số tổng thể.
D. Để kiểm tra phương sai của một mẫu.
129. Mục đích của việc kiểm định giả thuyết là gì?
A. Ước lượng giá trị của tham số tổng thể.
B. Đưa ra quyết định về một tuyên bố (giả thuyết) liên quan đến tham số tổng thể dựa trên bằng chứng từ mẫu.
C. Tính toán độ lệch chuẩn của mẫu.
D. Xác định kích thước mẫu phù hợp.
130. Nếu hệ số tương quan (r) giữa hai biến là -1, điều này có nghĩa là gì?
A. Không có mối quan hệ giữa hai biến.
B. Có một mối quan hệ tuyến tính dương hoàn hảo giữa hai biến.
C. Có một mối quan hệ tuyến tính âm hoàn hảo giữa hai biến.
D. Có một mối quan hệ phi tuyến tính giữa hai biến.
131. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định một phía (one-tailed test) thay vì kiểm định hai phía (two-tailed test)?
A. Khi quan tâm đến cả hai hướng của sự khác biệt.
B. Khi chỉ quan tâm đến một hướng của sự khác biệt.
C. Khi kích thước mẫu lớn.
D. Khi độ lệch chuẩn của tổng thể đã biết.
132. Trong kiểm định giả thuyết, loại sai lầm nào xảy ra khi bác bỏ một giả thuyết không (H0) đúng?
A. Sai lầm loại I.
B. Sai lầm loại II.
C. Sai lầm loại III.
D. Không có sai lầm.
133. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi mức độ tin cậy tăng lên?
A. Khoảng tin cậy hẹp hơn.
B. Khoảng tin cậy rộng hơn.
C. Khoảng tin cậy không đổi.
D. Không thể xác định.
134. Nếu giá trị p nhỏ hơn mức ý nghĩa (alpha), chúng ta nên làm gì?
A. Chấp nhận giả thuyết không (H0).
B. Bác bỏ giả thuyết không (H0).
C. Không đưa ra kết luận.
D. Tăng kích thước mẫu.
135. Ý nghĩa của việc ước lượng khoảng là gì?
A. Xác định một giá trị duy nhất cho tham số tổng thể.
B. Cung cấp một khoảng giá trị mà tham số tổng thể có khả năng nằm trong đó, với một mức độ tin cậy nhất định.
C. Loại bỏ hoàn toàn sai số trong ước lượng.
D. Chỉ áp dụng cho các mẫu có kích thước lớn.
136. Trong phân tích phương sai (ANOVA), giả thuyết không (H0) thường là gì?
A. Tất cả các trung bình tổng thể đều bằng nhau.
B. Ít nhất một trung bình tổng thể khác với các trung bình còn lại.
C. Các phương sai tổng thể không bằng nhau.
D. Không có sự khác biệt giữa các nhóm.
137. Trong hồi quy tuyến tính, biến nào được sử dụng để dự đoán biến khác?
A. Biến phụ thuộc.
B. Biến độc lập.
C. Biến ngẫu nhiên.
D. Biến kiểm soát.
138. Khi thực hiện kiểm định khi bình phương (Chi-square test) cho tính độc lập, điều gì đang được kiểm tra?
A. Sự khác biệt giữa các trung bình.
B. Sự khác biệt giữa các phương sai.
C. Sự tồn tại của mối quan hệ giữa hai biến định tính.
D. Sự phù hợp của dữ liệu với một phân phối cụ thể.
139. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết thể hiện điều gì?
A. Xác suất giả thuyết không là đúng.
B. Xác suất mắc sai lầm loại I.
C. Xác suất thu được kết quả như quan sát (hoặc cực đoan hơn) nếu giả thuyết không là đúng.
D. Mức ý nghĩa của kiểm định.
140. Trong ANOVA, tổng bình phương tổng (SST) được tính như thế nào?
A. Tổng bình phương giữa các nhóm (SSB) cộng với tổng bình phương trong các nhóm (SSW).
B. Tổng bình phương giữa các nhóm (SSB) trừ tổng bình phương trong các nhóm (SSW).
C. Tổng bình phương giữa các nhóm (SSB) nhân với tổng bình phương trong các nhóm (SSW).
D. Tổng bình phương giữa các nhóm (SSB) chia cho tổng bình phương trong các nhóm (SSW).
141. Trong phân tích hồi quy, sai số chuẩn của ước lượng (standard error of the estimate) đo lường điều gì?
A. Mức độ biến động của biến độc lập.
B. Mức độ biến động của biến phụ thuộc.
C. Độ lệch trung bình của các điểm dữ liệu thực tế so với đường hồi quy.
D. Độ mạnh của mối quan hệ giữa hai biến.
142. Trong ANOVA, thống kê F được tính như thế nào?
A. Tổng bình phương giữa các nhóm chia cho tổng bình phương trong các nhóm.
B. Tổng bình phương trong các nhóm chia cho tổng bình phương giữa các nhóm.
C. Tổng bình phương giữa các nhóm chia cho tổng bình phương tổng.
D. Tổng bình phương tổng chia cho tổng bình phương giữa các nhóm.
143. Đâu là phát biểu đúng về ước lượng điểm?
A. Ước lượng điểm là một khoảng giá trị mà tham số có thể nằm trong đó.
B. Ước lượng điểm là một giá trị duy nhất được sử dụng để ước tính tham số của tổng thể.
C. Ước lượng điểm luôn chính xác tuyệt đối.
D. Ước lượng điểm chỉ được sử dụng cho trung bình mẫu.
144. Hệ số xác định (R-squared) trong hồi quy tuyến tính thể hiện điều gì?
A. Phần trăm biến thiên của biến độc lập được giải thích bởi biến phụ thuộc.
B. Phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập.
C. Mức độ tương quan giữa hai biến.
D. Sai số chuẩn của ước lượng.
145. Độ mạnh của kiểm định (power of a test) được định nghĩa là gì?
A. Xác suất mắc sai lầm loại I.
B. Xác suất mắc sai lầm loại II.
C. Xác suất bác bỏ đúng giả thuyết không (H0) khi nó sai.
D. Mức ý nghĩa của kiểm định.
146. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định t (t-test) thay vì kiểm định z (z-test)?
A. Khi kích thước mẫu lớn (n > 30).
B. Khi độ lệch chuẩn của tổng thể đã biết.
C. Khi kích thước mẫu nhỏ (n < 30) và độ lệch chuẩn của tổng thể chưa biết.
D. Không có sự khác biệt giữa hai kiểm định.
147. Loại kiểm định nào được sử dụng để so sánh trung bình của hai mẫu độc lập?
A. Kiểm định t (t-test) cho mẫu ghép cặp.
B. Kiểm định t (t-test) cho hai mẫu độc lập.
C. Kiểm định z (z-test).
D. ANOVA.
148. Ý nghĩa của mức ý nghĩa (alpha) trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Xác suất chấp nhận giả thuyết không khi nó đúng.
B. Xác suất bác bỏ giả thuyết không khi nó đúng (sai lầm loại I).
C. Xác suất bác bỏ giả thuyết không khi nó sai.
D. Xác suất không bác bỏ giả thuyết không khi nó sai (sai lầm loại II).
149. Khi nào thì độ tin cậy của ước lượng khoảng tăng lên?
A. Khi kích thước mẫu giảm.
B. Khi độ lệch chuẩn của tổng thể tăng.
C. Khi khoảng tin cậy hẹp hơn.
D. Khi mức ý nghĩa (alpha) giảm.
150. Điều gì xảy ra với độ rộng của khoảng tin cậy khi kích thước mẫu tăng lên?
A. Độ rộng của khoảng tin cậy tăng lên.
B. Độ rộng của khoảng tin cậy không đổi.
C. Độ rộng của khoảng tin cậy giảm xuống.
D. Không thể xác định.
