1. Trong phân tích phương sai (ANOVA), giả thuyết H0 thường là gì?
A. Tất cả các trung bình của các nhóm đều khác nhau.
B. Ít nhất một trong các trung bình của các nhóm khác nhau.
C. Tất cả các trung bình của các nhóm đều bằng nhau.
D. Phương sai của các nhóm khác nhau.
2. Giá trị VIF (Variance Inflation Factor) bằng bao nhiêu thì cho thấy có đa cộng tuyến?
A. VIF < 1
B. VIF = 1
C. VIF > 1
D. VIF > 5 hoặc 10
3. Khi có hiện tượng tự tương quan (autocorrelation) trong mô hình hồi quy, điều gì xảy ra?
A. Các sai số độc lập với nhau.
B. Các sai số có mối tương quan với nhau.
C. Phương sai của sai số không đổi.
D. Các sai số có phân phối chuẩn.
4. Trong kiểm định giả thuyết, sai lầm loại I (Type I error) xảy ra khi nào?
A. Chấp nhận giả thuyết H0 khi nó thực sự đúng.
B. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó thực sự sai.
C. Chấp nhận giả thuyết H0 khi nó thực sự sai.
D. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó thực sự đúng.
5. Phương pháp nào có thể được sử dụng để kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity)?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định chi bình phương.
C. Kiểm định Breusch-Pagan.
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
6. Hệ số góc (slope) trong mô hình hồi quy tuyến tính biểu diễn điều gì?
A. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc khi biến độc lập bằng 0.
B. Sự thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng thêm một đơn vị.
C. Độ lệch chuẩn của các sai số.
D. Tổng của các sai số bình phương.
7. Điều gì xảy ra khi thêm nhiều biến độc lập vào mô hình hồi quy tuyến tính?
A. Hệ số xác định (R-squared) luôn giảm.
B. Hệ số xác định (R-squared) luôn tăng.
C. Hệ số xác định (R-squared) có thể tăng hoặc giảm.
D. Không có ảnh hưởng đến hệ số xác định.
8. Hậu quả của đa cộng tuyến (multicollinearity) là gì?
A. Ước lượng hệ số hồi quy trở nên ổn định hơn.
B. Khó khăn trong việc diễn giải ý nghĩa của các hệ số hồi quy.
C. Hệ số xác định (R-squared) giảm đáng kể.
D. Sai số chuẩn của các hệ số giảm.
9. Hệ số chặn (intercept) trong mô hình hồi quy tuyến tính biểu diễn điều gì?
A. Sự thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng thêm một đơn vị.
B. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc khi biến độc lập bằng 0.
C. Độ dốc của đường hồi quy.
D. Sai số chuẩn của mô hình.
10. Mức ý nghĩa (significance level) α thường được sử dụng trong kiểm định giả thuyết là bao nhiêu?
A. 0.1
B. 0.01
C. 0.05
D. Tất cả các đáp án trên đều đúng, tùy thuộc vào từng trường hợp cụ thể.
11. Sai lầm loại II (Type II error) xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó thực sự đúng.
B. Chấp nhận giả thuyết H0 khi nó thực sự đúng.
C. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó thực sự sai.
D. Chấp nhận giả thuyết H0 khi nó thực sự sai.
12. Hậu quả của hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity) là gì?
A. Các ước lượng hệ số hồi quy trở nên không chệch.
B. Các ước lượng hệ số hồi quy trở nên hiệu quả hơn.
C. Các sai số chuẩn của các hệ số hồi quy không còn đáng tin cậy.
D. Hệ số xác định (R-squared) trở nên chính xác hơn.
13. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết thể hiện điều gì?
A. Xác suất giả thuyết H0 là đúng.
B. Mức ý nghĩa (significance level) của kiểm định.
C. Xác suất quan sát được kết quả (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết H0 là đúng.
D. Xác suất mắc sai lầm loại II.
14. Hệ số xác định (R-squared) đo lường điều gì?
A. Độ mạnh của mối quan hệ giữa hai biến.
B. Tỷ lệ 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 hồi quy.
15. 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 cùng.
16. 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 biết độ lệch chuẩn của tổng thể.
C. Khi không biết độ lệch chuẩn của tổng thể và kích thước mẫu nhỏ (n < 30).
D. Không có sự khác biệt, có thể dùng kiểm định nào cũng được.
17. Giá trị của hệ số xác định (R-squared) nằm trong khoảng nào?
A. Từ -1 đến 1.
B. Từ 0 đến vô cùng.
C. Từ 0 đến 1.
D. Từ -1 đến 0.
18. Độ mạnh của 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 H0 khi H0 thực sự đúng.
D. Xác suất bác bỏ H0 khi H0 thực sự sai.
19. Hệ số tương quan bằng 0 có nghĩa là gì?
A. Có một mối quan hệ tuyến tính mạnh mẽ giữa hai biến.
B. Có một mối quan hệ tuyến tính yếu giữa hai biến.
C. Không có mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
D. Có một mối quan hệ phi tuyến tính giữa hai biến.
20. Đa cộng tuyến (multicollinearity) là gì?
A. Mối quan hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
B. Mối quan hệ tuyến tính mạnh mẽ giữa các biến độc lập.
C. Mối quan hệ phi tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
D. Sự vắng mặt của mối quan hệ giữa các biến.
21. Trong hồi quy tuyến tính, mục tiêu là gì?
A. Tìm đường thẳng phù hợp nhất với dữ liệu.
B. Tìm đường cong phù hợp nhất với dữ liệu.
C. Tìm mối quan hệ nhân quả giữa hai biến.
D. Phân loại dữ liệu vào các nhóm khác nhau.
22. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định ANOVA?
A. Khi so sánh trung bình của hai nhóm.
B. Khi so sánh trung bình của ba nhóm trở lên.
C. Khi kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
D. Khi ước lượng khoảng tin cậy.
23. 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 thay đổi.
C. Độ mạnh của kiểm định tăng lên.
D. Không thể xác định.
24. Phương pháp nào có thể được sử dụng để kiểm tra đa cộng tuyến (multicollinearity)?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định chi bình phương.
C. Hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF).
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
25. Khi có hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity), điều gì xảy ra?
A. Phương sai của sai số không đổi.
B. Phương sai của sai số thay đổi theo giá trị của biến độc lập.
C. Các sai số độc lập với nhau.
D. Các sai số có phân phối chuẩn.
26. Kiểm định hai phía (two-tailed test) được sử dụng khi nào?
A. Khi chúng ta có kỳ vọng cụ thể về hướng của kết quả.
B. Khi chúng ta chỉ quan tâm đến một hướng của kết quả (lớn hơn hoặc nhỏ hơn).
C. Khi chúng ta quan tâm đến cả hai hướng của kết quả (lớn hơn hoặc nhỏ hơn).
D. Khi kích thước mẫu lớn.
27. Khi nào thì chúng ta bác bỏ giả thuyết H0 trong kiểm định giả thuyết?
A. Khi giá trị p lớn hơn mức ý nghĩa α.
B. Khi giá trị p bằng mức ý nghĩa α.
C. Khi giá trị p nhỏ hơn hoặc bằng mức ý nghĩa α.
D. Không bao giờ bác bỏ H0.
28. Kiểm định một phía (one-tailed test) được sử dụng khi nào?
A. Khi chúng ta không có bất kỳ kỳ vọng nào về hướng của kết quả.
B. Khi chúng ta quan tâm đến cả hai hướng của kết quả (lớn hơn hoặc nhỏ hơn).
C. Khi chúng ta chỉ quan tâm đến một hướng của kết quả (lớn hơn hoặc nhỏ hơn).
D. Khi kích thước mẫu nhỏ.
29. Kiểm định chi bình phương (Chi-square test) thường được sử dụng để làm gì?
A. So sánh trung bình của hai nhóm.
B. Kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
C. Ước lượng khoảng tin cậy cho trung bình.
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
30. Hệ số tương quan (correlation coefficient) đo lường điều gì?
A. Mức độ biến động của dữ liệu.
B. Mức độ quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
C. Mức độ khác biệt giữa các nhóm.
D. Mức độ quan hệ phi tuyến tính giữa hai biến.
31. Khoảng tin cậy 95% có nghĩa là gì?
A. Có 95% khả năng tham số thực tế của quần thể nằm trong khoảng này.
B. Nếu lặp lại quá trình lấy mẫu nhiều lần, 95% các khoảng tin cậy được tạo ra sẽ chứa tham số thực tế của quần thể.
C. Có 5% khả năng tham số thực tế của quần thể không nằm trong khoảng này.
D. Tất cả các đáp án trên đều đúng.
32. Trong phân tích hồi quy, giả thuyết H0 thường là gì?
A. Có một mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
B. Không có mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
C. Các biến độc lập có ảnh hưởng lớn đến biến phụ thuộc.
D. Phương sai của các sai số bằng nhau.
33. Nếu bạn giảm mức ý nghĩa α, điều gì xảy ra với khả năng mắc lỗi loại II (β)?
A. β giảm.
B. β tăng.
C. β không thay đổi.
D. Không thể xác định.
34. Nếu bạn thực hiện nhiều kiểm định giả thuyết cùng một lúc, điều gì có thể xảy ra với mức ý nghĩa tổng thể?
A. Mức ý nghĩa tổng thể giảm.
B. Mức ý nghĩa tổng thể tăng.
C. Mức ý nghĩa tổng thể không thay đổi.
D. Không thể xác định.
35. Trong kiểm định giả thuyết, sức mạnh của kiểm định (power of the test) được định nghĩa là gì?
A. Xác suất mắc lỗi loại I.
B. Xác suất mắc lỗi loại II.
C. Xác suất bác bỏ H0 khi H0 sai.
D. Xác suất không bác bỏ H0 khi H0 đúng.
36. Trong phân tích phương sai (ANOVA), giả thuyết H0 thường là gì?
A. Tất cả các trung bình của các nhóm đều khác nhau.
B. Ít nhất một trung bình của các nhóm khác với các trung bình còn lại.
C. Tất cả các trung bình của các nhóm đều bằng nhau.
D. Phương sai của các nhóm khác nhau.
37. Trong kiểm định giả thuyết, việc chọn mức ý nghĩa α = 0.01 thay vì α = 0.05 có ảnh hưởng gì?
A. Làm tăng khả năng bác bỏ H0.
B. Làm giảm khả năng bác bỏ H0.
C. Không ảnh hưởng đến khả năng bác bỏ H0.
D. Làm tăng kích thước mẫu cần thiết.
38. Trong kiểm định giả thuyết về tỷ lệ, thống kê kiểm định nào thường được sử dụng?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định z.
C. Kiểm định Chi-bình phương.
D. Kiểm định F.
39. Khi nào 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 quần thể đã biết.
C. Khi độ lệch chuẩn của quần thể chưa biết và kích thước mẫu nhỏ (n < 30).
D. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
40. Trong kiểm định giả thuyết, ‘bậc tự do’ (degrees of freedom) ảnh hưởng đến điều gì?
A. Kích thước mẫu.
B. Hình dạng của phân phối t hoặc Chi-bình phương.
C. Mức ý nghĩa α.
D. Giá trị p.
41. Trong kiểm định một đuôi (one-tailed test), vùng bác bỏ nằm ở đâu?
A. Ở cả hai phía của phân phối.
B. Chỉ ở một phía của phân phối.
C. Ở giữa phân phối.
D. Không có vùng bác bỏ trong kiểm định một đuôi.
42. Kiểm định Kolmogorov-Smirnov được sử dụng để làm gì?
A. Để so sánh trung bình của hai quần thể.
B. Để kiểm tra xem một mẫu có tuân theo một phân phối cụ thể hay không.
C. Để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
D. Để so sánh phương sai của hai quần thể.
43. Lỗi loại II trong kiểm định giả thuyết xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó đúng.
B. Không bác bỏ giả thuyết H0 khi nó sai.
C. Bác bỏ giả thuyết H1 khi nó đúng.
D. Không bác bỏ giả thuyết H1 khi nó sai.
44. Thống kê kiểm định (test statistic) được sử dụng để làm gì?
A. Ước lượng tham số của quần thể.
B. Đo lường mức độ phù hợp của dữ liệu mẫu với giả thuyết H0.
C. Tính toán giá trị p.
D. Xác định kích thước mẫu cần thiết.
45. Khi nào chúng ta bác bỏ giả thuyết H0 dựa trên giá trị p?
A. Khi giá trị p lớn hơn mức ý nghĩa α.
B. Khi giá trị p bằng mức ý nghĩa α.
C. Khi giá trị p nhỏ hơn hoặc bằng mức ý nghĩa α.
D. Khi giá trị p bằng 1.
46. Kiểm định Chi-bình phương (Chi-square test) thường được sử dụng để làm gì?
A. So sánh trung bình của hai quần thể.
B. Kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
C. Ước lượng khoảng tin cậy cho trung bình.
D. Kiểm tra phương sai của một quần thể.
47. Điều gì xảy ra với độ rộng của khoảng tin cậy khi tăng kích thước mẫu?
A. Độ rộng của khoảng tin cậy tăng.
B. Độ rộng của khoảng tin cậy giảm.
C. Độ rộng của khoảng tin cậy không thay đổi.
D. Không thể xác định.
48. Trong kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa (significance level) thường được ký hiệu là gì?
49. Khi nào thì việc sử dụng kiểm định một phía (one-sided test) là phù hợp?
A. Khi không có kỳ vọng về hướng của sự khác biệt.
B. Khi chỉ quan tâm đến việc liệu giá trị có lớn hơn một ngưỡng nhất định.
C. Khi cần độ chính xác cao nhất, bất kể hướng.
D. Luôn luôn nên sử dụng kiểm định một phía.
50. Nếu một kiểm định có sức mạnh thấp, điều đó có nghĩa là gì?
A. Khả năng mắc lỗi loại I cao.
B. Khả năng mắc lỗi loại II cao.
C. Khả năng bác bỏ H0 khi H0 đúng cao.
D. Kiểm định luôn cho kết quả chính xác.
51. Hệ quả của việc tăng kích thước mẫu trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Giảm khả năng mắc lỗi loại II.
B. Tăng khả năng mắc lỗi loại II.
C. Không ảnh hưởng đến khả năng mắc lỗi loại II.
D. Làm tăng mức ý nghĩa α.
52. Kiểm định hai đuôi (two-tailed test) được sử dụng khi nào?
A. Khi chúng ta chỉ quan tâm đến sự khác biệt theo một hướng cụ thể.
B. Khi chúng ta quan tâm đến sự khác biệt theo cả hai hướng.
C. Khi chúng ta biết chắc chắn tham số lớn hơn một giá trị cụ thể.
D. Khi chúng ta không có giả thuyết nào cả.
53. Khi nào nên sử dụng kiểm định Wilcoxon signed-rank test?
A. Để so sánh trung bình của hai quần thể độc lập.
B. Để so sánh trung vị của hai quần thể liên quan (paired data).
C. Để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
D. Để so sánh phương sai của hai quần thể.
54. Trong phân tích ANOVA, SST (Tổng bình phương) được phân tích thành những thành phần nào?
A. SSE (Tổng bình phương sai số) và SSR (Tổng bình phương hồi quy).
B. SSB (Tổng bình phương giữa các nhóm) và SSW (Tổng bình phương trong các nhóm).
C. MSA (Trung bình bình phương giữa các nhóm) và MSE (Trung bình bình phương sai số).
D. SSTr (Tổng bình phương xử lý) và SSB (Tổng bình phương chặn).
55. Giả sử bạn thực hiện kiểm định giả thuyết và thu được giá trị p là 0.03. Nếu mức ý nghĩa là 0.05, bạn nên đưa ra kết luận gì?
A. Bác bỏ giả thuyết H0.
B. Không bác bỏ giả thuyết H0.
C. Chấp nhận giả thuyết H0.
D. Cần thêm thông tin để đưa ra kết luận.
56. Ưu điểm của việc sử dụng kiểm định phi tham số (non-parametric test) là gì?
A. Yêu cầu ít giả định hơn về phân phối của dữ liệu.
B. Luôn mạnh hơn kiểm định tham số.
C. Dễ tính toán hơn kiểm định tham số.
D. Chỉ áp dụng cho dữ liệu định lượng.
57. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi tăng mức độ tin cậy (ví dụ, từ 95% lên 99%)?
A. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn.
B. Khoảng tin cậy trở nên rộng hơn.
C. Khoảng tin cậy không thay đổi.
D. Khoảng tin cậy biến mất.
58. Trong kiểm định giả thuyết, giả thuyết nào luôn chứa dấu bằng?
A. Giả thuyết H0 (giả thuyết gốc).
B. Giả thuyết H1 (giả thuyết thay thế).
C. Cả hai giả thuyết đều chứa dấu bằng.
D. Không giả thuyết nào chứa dấu bằng.
59. Khi nào nên sử dụng kiểm định F (F-test)?
A. Để so sánh trung bình của hai quần thể.
B. Để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
C. Để so sánh phương sai của hai hay nhiều quần thể.
D. Để ước lượng khoảng tin cậy cho trung bình.
60. Giá trị p (p-value) là gì trong kiểm định giả thuyết?
A. Xác suất mắc lỗi loại I.
B. Xác suất mắc lỗi loại II.
C. Xác suất để quan sát một thống kê kiểm định có giá trị lớn hơn hoặc bằng giá trị quan sát được, giả sử H0 đúng.
D. Xác suất để quan sát một thống kê kiểm định có giá trị nhỏ hơn hoặc bằng giá trị quan sát được, giả sử H1 đúng.
61. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết thể hiện điều gì?
A. Xác suất giả thuyết H0 là đúng.
B. Mức ý nghĩa (significance level) được chọn trước.
C. Xác suất quan sát được kết quả (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết H0 là đúng.
D. Xác suất mắc sai lầm loại II.
62. Trong phân tích hồi quy, một biến nhiễu (confounding variable) là gì?
A. Một biến không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
B. Một biến ảnh hưởng cả biến độc lập và biến phụ thuộc, làm sai lệch mối quan hệ giữa chúng.
C. Một biến chỉ ảnh hưởng đến biến độc lập.
D. Một biến chỉ ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
63. Khi nào thì kiểm định phi tham số (non-parametric test) được ưu tiên sử dụng hơn so với kiểm định tham số (parametric test)?
A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi kích thước mẫu lớn.
C. Khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn hoặc kích thước mẫu nhỏ.
D. Khi cần tính toán trung bình của mẫu.
64. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy (confidence interval) khi kích thước mẫu tăng lên, giả sử các yếu tố khác không đổi?
A. Khoảng tin cậy trở nên rộng hơn.
B. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn.
C. Khoảng tin cậy không thay đổi.
D. Không thể xác định được sự thay đổi của khoảng tin cậy.
65. Kiểm định Kruskal-Wallis được sử dụng để làm gì?
A. So sánh trung bình của hai mẫu độc lập.
B. So sánh trung vị của ba nhóm độc lập trở lên.
C. Kiểm tra tính độc lập giữa hai biến định tính.
D. Đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
66. Khi thực hiện kiểm định giả thuyết về sự khác biệt giữa hai trung bình, giả thuyết không (null hypothesis) thường phát biểu điều gì?
A. Có sự khác biệt đáng kể giữa hai trung bình.
B. Không có sự khác biệt giữa hai trung bình.
C. Trung bình của mẫu lớn hơn trung bình của mẫu khác.
D. Trung bình của mẫu nhỏ hơn trung bình của mẫu khác.
67. Trong phân tích hồi quy, hệ số chặn (intercept) đại diện cho điều gì?
A. Sự thay đổi trong biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng lên một đơn vị.
B. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập bằng 0.
C. Độ mạnh của mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
D. Sai số chuẩn của mô hình hồi quy.
68. Khi nào nên sử dụng kiểm định Wilcoxon signed-rank?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu độc lập.
B. Để so sánh trung vị của hai mẫu liên quan (paired samples).
C. Để so sánh phương sai của hai mẫu.
D. Để kiểm tra tính độc lập giữa hai biến định tính.
69. Trong kiểm định giả thuyết, ‘bậc tự do’ (degrees of freedom) ảnh hưởng đến điều gì?
A. Giá trị p (p-value).
B. Hình dạng của phân phối t hoặc chi bình phương.
C. Kích thước mẫu cần thiết.
D. Tất cả các đáp án trên.
70. Mức ý nghĩa (significance level) 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.
71. 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 độ lệch chuẩn của quần thể đã biết.
C. Khi kích thước mẫu nhỏ (n < 30) và độ lệch chuẩn của quần thể chưa biết.
D. Khi muốn so sánh phương sai của hai mẫu.
72. Kiểm định nào sau đây phù hợp để so sánh trung bình của ba nhóm độc lập trở lên?
A. Kiểm định t (t-test).
B. Kiểm định z (z-test).
C. Phân tích phương sai (ANOVA).
D. Kiểm định chi bình phương (Chi-square test).
73. Mục đích của việc chuẩn hóa dữ liệu (data normalization) là gì?
A. Để loại bỏ các điểm ngoại lệ.
B. Để chuyển đổi dữ liệu về cùng một tỷ lệ, giúp so sánh và phân tích dễ dàng hơn.
C. Để đảm bảo dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
D. Để tăng kích thước mẫu.
74. Trong phân tích hồi quy, phần dư (residual) là gì?
A. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc.
B. Sự khác biệt giữa giá trị thực tế và giá trị dự đoán của biến phụ thuộc.
C. Giá trị trung bình của biến phụ thuộc.
D. Độ lệch chuẩn của biến phụ thuộc.
75. Khi thực hiện kiểm định giả thuyết, nếu giá trị p (p-value) nhỏ hơn mức ý nghĩa alpha (alpha), bạn nên làm gì?
A. Chấp nhận giả thuyết H0.
B. Bác bỏ giả thuyết H0.
C. Tăng kích thước mẫu.
D. Giảm mức ý nghĩa alpha.
76. Trong phân tích hồi quy, một điểm ngoại lệ (outlier) là gì?
A. Một điểm dữ liệu có giá trị dự đoán gần với giá trị thực tế.
B. Một điểm dữ liệu có giá trị khác biệt đáng kể so với các điểm dữ liệu khác.
C. Một điểm dữ liệu nằm trên đường hồi quy.
D. Một điểm dữ liệu có ảnh hưởng nhỏ đến mô hình hồi quy.
77. Hệ số tương quan Pearson (Pearson correlation coefficient) 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 định lượng.
C. Sự khác biệt giữa trung bình của hai nhóm.
D. Mức độ phù hợp của một mô hình hồi quy.
78. Điều gì xảy ra với độ mạnh kiểm định (statistical power) khi kích thước mẫu tăng lên?
A. Độ mạnh kiểm định tăng lên.
B. Độ mạnh kiểm định giảm xuống.
C. Độ mạnh kiểm định không thay đổi.
D. Không thể xác định được sự thay đổi của độ mạnh kiểm định.
79. Trong phân tích ANOVA, ‘tổng bình phương giữa các nhóm’ (sum of squares between groups) đo lường điều gì?
A. Sự biến động trong mỗi nhóm.
B. Sự biến động giữa các nhóm.
C. Tổng sự biến động trong toàn bộ dữ liệu.
D. Sai số chuẩn của các trung bình nhóm.
80. Trong kiểm định giả thuyết, sai lầm loại I (Type I error) xảy ra khi nào?
A. Chấp nhận giả thuyết H0 khi nó đúng.
B. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó sai.
C. Chấp nhận giả thuyết H0 khi nó sai.
D. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó đúng.
81. Trong phân tích phương sai (ANOVA), yếu tố nào sau đây được sử dụng để so sánh sự khác biệt giữa các nhóm?
A. Độ lệch chuẩn.
B. Phương sai.
C. Trung vị.
D. Khoảng tứ phân vị.
82. Kiểm định Kolmogorov-Smirnov được sử dụng để làm gì?
A. So sánh trung bình của hai mẫu.
B. Kiểm tra xem một mẫu có tuân theo một phân phối cụ thể hay không.
C. Đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
D. So sánh phương sai của hai mẫu.
83. Sai lầm loại II (Type II error) trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó đúng.
B. Chấp nhận giả thuyết H0 khi nó sai.
C. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó sai.
D. Chấp nhận giả thuyết H0 khi nó đúng.
84. Trong phân tích phương sai (ANOVA), giả định về tính đồng nhất phương sai (homogeneity of variance) nghĩa là gì?
A. Các nhóm phải có kích thước mẫu bằng nhau.
B. Phương sai của các nhóm phải xấp xỉ bằng nhau.
C. Trung bình của các nhóm phải bằng nhau.
D. Dữ liệu phải tuân theo phân phối chuẩn.
85. Trong kiểm định giả thuyết, độ mạnh 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 giả thuyết H0 khi nó sai.
D. Xác suất chấp nhận giả thuyết H0 khi nó đúng.
86. Khi thực hiện kiểm định giả thuyết một đuôi (one-tailed test), điều gì khác biệt so với kiểm định hai đuôi (two-tailed test)?
A. Kiểm định một đuôi chỉ kiểm tra sự khác biệt theo một hướng cụ thể.
B. Kiểm định một đuôi luôn có độ mạnh kiểm định cao hơn.
C. Kiểm định một đuôi chỉ sử dụng khi kích thước mẫu lớn.
D. Kiểm định một đuôi chỉ sử dụng khi độ lệch chuẩn của quần thể đã biết.
87. Trong phân tích hồi quy tuyến tính, hệ số R bình phương (R-squared) thể hiện điều gì?
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 các hệ số hồi quy.
D. Mức ý nghĩa của mô hình hồi quy.
88. Khi nào nên sử dụng kiểm định Mann-Whitney U?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu độc lập khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Để so sánh phương sai của hai mẫu độc lập.
C. Để so sánh trung vị của hai mẫu độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Để kiểm tra tính độc lập giữa hai biến định tính.
89. Trong kiểm định chi bình phương (Chi-square test), mục đích chính là gì?
A. So sánh trung bình của hai mẫu.
B. Đánh giá sự phù hợp giữa phân phối thực tế và phân phối lý thuyết.
C. Đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
D. Ước lượng tham số của quần thể.
90. Trong phân tích hồi quy đa biến, hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) đề cập đến điều gì?
A. Mối quan hệ tuyến tính mạnh giữa các biến độc lập.
B. Mối quan hệ phi tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
C. Sự thay đổi phương sai của sai số.
D. Sự thiếu độc lập giữa các sai số.
91. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để kiểm tra tính dừng (stationarity) của chuỗi thời gian?
A. Kiểm định Chi-square.
B. Kiểm định t.
C. Kiểm định Dickey-Fuller.
D. Kiểm định ANOVA.
92. Hệ quả của việc tăng mức ý nghĩa (alpha) trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Giảm xác suất mắc sai lầm loại I và loại II.
B. Tăng xác suất mắc sai lầm loại I và giảm xác suất mắc sai lầm loại II.
C. Giảm xác suất mắc sai lầm loại I và tăng xác suất mắc sai lầm loại II.
D. Tăng xác suất mắc sai lầm loại I và loại II.
93. Khi nào nên sử dụng kiểm định Kruskal-Wallis?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu độc lập.
B. Để so sánh phương sai của hai mẫu độc lập.
C. Để so sánh trung vị của nhiều nhóm độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Để kiểm tra tính độc lập giữa hai biến định tính.
94. Khi so sánh hai mẫu độc lập, kiểm định nào sau đây phù hợp để sử dụng nếu dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn và kích thước mẫu nhỏ?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định z.
C. Kiểm định Mann-Whitney U.
D. Kiểm định ANOVA.
95. Trong phân tích chuỗi thời gian, hàm tự tương quan (ACF) được sử dụng để làm gì?
A. Đo lường mối quan hệ giữa các biến khác nhau tại cùng một thời điểm.
B. Đo lường mối quan hệ giữa các giá trị của chuỗi tại các thời điểm khác nhau.
C. Dự báo giá trị tương lai của chuỗi.
D. Loại bỏ xu hướng (trend) khỏi chuỗi.
96. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi kích thước mẫu tăng lên (giả sử các yếu tố khác không đổi)?
A. Khoảng tin cậy trở nên rộng hơn.
B. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn.
C. Khoảng tin cậy không thay đổi.
D. Khoảng tin cậy dao động ngẫu nhiên.
97. 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 độ lệch chuẩn của tổng thể đã biết.
C. Khi độ lệch chuẩn của tổng thể chưa biết và kích thước mẫu nhỏ (n < 30).
D. Khi muốn so sánh phương sai của hai mẫu.
98. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định Friedman?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu phụ thuộc.
B. Để so sánh trung vị của nhiều nhóm liên quan (repeated measures) khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Để kiểm tra tính độc lập giữa hai biến định tính.
D. Để so sánh phương sai của nhiều nhóm độc lập.
99. Ý nghĩa của việc chuẩn hóa dữ liệu (standardization) trong thống kê là gì?
A. Chuyển đổi dữ liệu về cùng một đơn vị đo.
B. Loại bỏ các giá trị ngoại lệ (outliers).
C. Chuyển đổi dữ liệu về phân phối chuẩn với trung bình 0 và độ lệch chuẩn 1.
D. Sắp xếp dữ liệu theo thứ tự tăng dần.
100. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để xử lý dữ liệu bị thiếu (missing data)?
A. Chuẩn hóa dữ liệu (standardization).
B. Loại bỏ các giá trị ngoại lệ (outliers).
C. Thay thế bằng giá trị trung bình (mean imputation) hoặc sử dụng các phương pháp ước lượng khác.
D. Sử dụng kiểm định phi tham số.
101. Khi nào thì sử dụng kiểm định phi tham số thay vì kiểm định tham số?
A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi kích thước mẫu lớn (n > 30).
C. Khi các giả định về phân phối của dữ liệu không được đáp ứng.
D. Khi muốn so sánh trung bình của hai mẫu độc lập.
102. Kiểm định Chi-square được sử dụng để làm gì?
A. So sánh trung bình của hai mẫu.
B. Kiểm tra sự phù hợp của dữ liệu với một phân phối lý thuyết hoặc kiểm tra tính độc lập giữa các biến định tính.
C. Ước lượng khoảng tin cậy cho trung bình tổng thể.
D. Phân tích phương sai giữa các nhóm.
103. Trong phân tích phương sai (ANOVA), yếu tố nào sau đây được sử dụng để đo lường sự biến thiên giữa các nhóm?
A. Tổng bình phương sai số (SSE).
B. Tổng bình phương giữa các nhóm (SSB).
C. Tổng bình phương toàn phần (SST).
D. Trung bình bình phương sai số (MSE).
104. Phương pháp nào sau đây giúp giảm thiểu tác động của các giá trị ngoại lệ (outliers) trong phân tích hồi quy?
A. Sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS).
B. Sử dụng hồi quy mạnh mẽ (robust regression).
C. Tăng kích thước mẫu.
D. Chuẩn hóa dữ liệu.
105. Làm thế nào để giảm nguy cơ mắc sai lầm loại II trong kiểm định giả thuyết?
A. Giảm mức ý nghĩa (alpha).
B. Tăng kích thước mẫu.
C. Sử dụng kiểm định một phía (one-tailed test).
D. Tất cả các đáp án trên.
106. Trong phân tích hồi quy tuyến tính, hệ số R bình phương (R^2) đo lường điều gì?
A. Mức độ mạnh mẽ 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. Độ dốc của đường hồi quy.
D. Sai số chuẩn của ước lượng.
107. 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 hồi quy trở nên không chính xác.
B. Các kiểm định giả thuyết trở nên không đáng tin cậy.
C. Mô hình không còn phù hợp với dữ liệu.
D. Tất cả các đáp án trên.
108. Trong phân tích chuỗi thời gian, phương pháp nào sau đây được sử dụng để loại bỏ thành phần mùa vụ (seasonal component)?
A. Lấy sai phân (differencing).
B. Làm trơn (smoothing).
C. Phân tích thành phần thời gian (time series decomposition).
D. Chuẩn hóa dữ liệu (standardization).
109. Trong phân tích hồi quy, sai số chuẩn của hệ số hồi quy (standard error of the regression coefficient) ước tính điều gì?
A. Độ lệch chuẩn của biến phụ thuộc.
B. Độ lệch chuẩn của biến độc lập.
C. Độ lệch chuẩn của ước lượng hệ số hồi quy.
D. Mức độ phù hợp của mô hình.
110. Trong kiểm định giả thuyết, điều gì xảy ra nếu bạn giảm mức ý nghĩa (alpha) từ 0.05 xuống 0.01?
A. Xác suất mắc sai lầm loại I tăng lên.
B. Xác suất mắc sai lầm loại II tăng lên.
C. Công suất kiểm định (power of the test) tăng lên.
D. Không có sự thay đổi đáng kể.
111. Trong phân tích hồi quy đa biến, hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào?
A. Khi biến phụ thuộc có tương quan cao với nhau.
B. Khi các biến độc lập có tương quan cao với nhau.
C. Khi có một lượng lớn sai số trong mô hình.
D. Khi mô hình không phù hợp với dữ liệu.
112. Loại biểu đồ nào sau đây phù hợp nhất để thể hiện mối quan hệ giữa hai biến định lượng?
A. Biểu đồ cột (bar chart).
B. Biểu đồ tròn (pie chart).
C. Biểu đồ tán xạ (scatter plot).
D. Biểu đồ hộp (box plot).
113. Một nhà nghiên cứu thực hiện kiểm định giả thuyết với mức ý nghĩa α = 0.05 và nhận được giá trị p = 0.03. Kết luận nào sau đây là đúng?
A. Chấp nhận giả thuyết H0.
B. Bác bỏ giả thuyết H0.
C. Không thể đưa ra kết luận.
D. Cần tăng kích thước mẫu.
114. Khi thực hiện kiểm định giả thuyết, nếu bạn tăng kích thước mẫu, điều gì sẽ xảy ra với công suất kiểm định (power of the test)?
A. Công suất kiểm định sẽ giảm.
B. Công suất kiểm định sẽ tăng.
C. Công suất kiểm định sẽ không thay đổi.
D. Công suất kiểm định sẽ dao động ngẫu nhiên.
115. Trong kiểm định giả thuyết, sai lầm loại I xảy ra khi nào?
A. Chấp nhận giả thuyết H0 khi nó sai.
B. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó đúng.
C. Không bác bỏ giả thuyết H0 khi nó sai.
D. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó sai.
116. Trong kiểm định giả thuyết, công suất kiểm định (power of the test) là gì?
A. Xác suất mắc sai lầm loại I.
B. Xác suất mắc sai lầm loại II.
C. Xác suất bác bỏ giả thuyết H0 khi nó sai.
D. Xác suất chấp nhận giả thuyết H0 khi nó đúng.
117. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để kiểm tra tính đồng nhất phương sai (homoscedasticity) trong phân tích hồi quy?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định Chi-square.
C. Kiểm định Breusch-Pagan.
D. Kiểm định ANOVA.
118. Trong phân tích hồi quy, giá trị VIF (Variance Inflation Factor) được sử dụng để đánh giá điều gì?
A. Mức độ phù hợp của mô hình.
B. Mức độ đa cộng tuyến (multicollinearity) giữa các biến độc lập.
C. Mức độ ảnh hưởng của các giá trị ngoại lệ.
D. Mức độ biến động của sai số.
119. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết thể hiện điều gì?
A. Xác suất giả thuyết H0 là đúng.
B. Mức ý nghĩa (alpha) của kiểm định.
C. Xác suất quan sát được kết quả kiểm định (hoặc kết quả còn cực đoan hơn) nếu giả thuyết H0 là đúng.
D. Xác suất mắc sai lầm loại II.
120. Trong kiểm định ANOVA, giả thuyết H0 thường phát biểu điều gì về các trung bình của các nhóm?
A. Ít nhất một trung bình nhóm khác biệt so với các trung bình còn lại.
B. Tất cả các trung bình nhóm đều bằng nhau.
C. Các trung bình nhóm tăng dần.
D. Phương sai của các nhóm bằng nhau.
121. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết thể hiện điều gì?
A. Xác suất giả thuyết H0 là đúng.
B. Xác suất mắc sai lầm loại II.
C. Xác suất quan sát được kết quảExtreme (hoặc hơn) nếu H0 là đúng.
D. Mức ý nghĩa của kiểm định.
122. Khi nào nên sử dụng kiểm định Wilcoxon signed-rank test?
A. Khi so sánh trung bình của hai mẫu độc lập.
B. Khi so sánh trung bình của hai mẫu phụ thuộc khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Khi so sánh phương sai của hai mẫu.
D. Khi kiểm tra tính độc lập giữa hai biến định tính.
123. Trong kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa (alpha) thường được chọn là 0.05. Điều này có nghĩa là gì?
A. Có 5% khả năng giả thuyết H0 là đúng.
B. Có 5% khả năng mắc sai lầm loại II.
C. Có 5% khả năng bác bỏ H0 khi nó thực sự đúng.
D. Có 95% khả năng chấp nhận H0 khi nó đúng.
124. Thống kê nào sau đây được sử dụng để đo lường mối tương quan giữa hai biến định lượng?
A. Kiểm định Chi-bình phương.
B. Hệ số tương quan Pearson.
C. Kiểm định t.
D. ANOVA.
125. Khi nào nên sử dụng kiểm định ANOVA hai yếu tố (two-way ANOVA)?
A. Khi muốn so sánh trung bình của hai nhóm.
B. Khi muốn so sánh trung bình của ba nhóm trở lên.
C. Khi muốn xem xét tác động của hai biến độc lập lên một biến phụ thuộc.
D. Khi muốn kiểm tra mối quan hệ giữa hai biến định tính.
126. Điều gì ảnh hưởng đến độ rộng của khoảng tin cậy?
A. Chỉ kích thước mẫu.
B. Chỉ mức độ tin cậy.
C. Kích thước mẫu, mức độ tin cậy và độ lệch chuẩn.
D. Chỉ độ lệch chuẩn.
127. Trong phân tích hồi quy, sai số chuẩn của ước lượng (standard error of the estimate) đo lường điều gì?
A. Độ chính xác của các hệ số hồi quy.
B. Mức độ biến động của dữ liệu xung quanh đường hồi quy.
C. Mức độ mạnh mẽ của mối quan hệ giữa các biến.
D. Tỷ lệ phương sai được giải thích bởi mô hình.
128. Giả sử bạn muốn so sánh tỷ lệ thành công của hai phương pháp điều trị khác nhau. Kiểm định nào phù hợp nhất?
A. Kiểm định t.
B. ANOVA.
C. Kiểm định Chi-bình phương.
D. Phân tích hồi quy.
129. 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. Khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
130. Khi thực hiện kiểm định Chi-bình phương về tính độc lập, điều gì đang được kiểm tra?
A. Sự khác biệt giữa các trung bình.
B. Mối quan hệ giữa hai biến định tính.
C. Sự phù hợp của một phân phối với dữ liệu.
D. Phương sai của các nhóm.
131. Trong kiểm định giả thuyết, sai lầm loại I xảy ra khi nào?
A. Chấp nhận giả thuyết H0 khi nó sai.
B. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó đúng.
C. Không bác bỏ giả thuyết H0 khi nó sai.
D. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó sai.
132. Nếu bạn muốn so sánh sự khác biệt giữa ba nhóm trở lên, nhưng dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn, bạn nên sử dụng kiểm định nào?
A. ANOVA.
B. Kiểm định t.
C. Kiểm định Kruskal-Wallis.
D. Kiểm định Chi-bình phương.
133. Khi nào thì kiểm định Mann-Whitney U test được sử dụng?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu phụ thuộc.
B. Để so sánh trung bình của hai mẫu độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Để kiểm tra sự phù hợp của một phân phối.
D. Để đo lường mối tương quan giữa hai biến định lượng.
134. Sự khác biệt chính giữa kiểm định t một mẫu và kiểm định t hai mẫu là gì?
A. Kiểm định t một mẫu so sánh trung bình của một mẫu với một giá trị đã biết, trong khi kiểm định t hai mẫu so sánh trung bình của hai mẫu.
B. Kiểm định t một mẫu so sánh phương sai của một mẫu với một giá trị đã biết, trong khi kiểm định t hai mẫu so sánh phương sai của hai mẫu.
C. Kiểm định t một mẫu chỉ sử dụng cho dữ liệu định tính, trong khi kiểm định t hai mẫu sử dụng cho dữ liệu định lượng.
D. Kiểm định t một mẫu luôn cho kết quả chính xác hơn kiểm định t hai mẫu.
135. Khi nào thì kiểm định một đuôi (one-tailed test) phù hợp hơn kiểm định hai đuôi (two-tailed test)?
A. Khi không có giả thuyết cụ thể về hướng của sự khác biệt.
B. Khi quan tâm đến cả hai hướng của sự khác biệt.
C. Khi chỉ quan tâm đến một hướng cụ thể của sự khác biệt.
D. Khi kích thước mẫu nhỏ.
136. Khi nào thì kiểm định Kolmogorov-Smirnov được sử dụng?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu.
B. Để kiểm tra xem một mẫu có tuân theo một phân phối cụ thể hay không.
C. Để đo lường mối tương quan giữa hai biến.
D. Để so sánh phương sai của hai mẫu.
137. Giả sử bạn thực hiện một kiểm định giả thuyết và giá trị p là 0.02. Nếu mức ý nghĩa (alpha) là 0.05, bạn sẽ kết luận gì?
A. Chấp nhận giả thuyết H0.
B. Bác bỏ giả thuyết H0.
C. Không thể đưa ra kết luận.
D. Cần tăng kích thước mẫu.
138. Trong phân tích phương sai (ANOVA), yếu tố nào sau đây được sử dụng để so sánh sự khác biệt giữa các nhóm?
A. Tổng bình phương sai số (SSE).
B. Tổng bình phương giữa các nhóm (SSB).
C. Bậc tự do.
D. Thống kê t.
139. Ý nghĩa của khoảng tin cậy 95% 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. Khoảng tin cậy này chứa 95% dữ liệu.
140. Điều gì sau đây là một giả định của kiểm định t?
A. Dữ liệu phải tuân theo phân phối nhị thức.
B. Phương sai của các nhóm phải khác nhau.
C. Dữ liệu phải tuân theo phân phối chuẩn.
D. Kích thước mẫu phải lớn hơn 100.
141. Sai lầm loại II (Beta) trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó đúng.
B. Chấp nhận giả thuyết H0 khi nó đúng.
C. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó sai.
D. Không bác bỏ giả thuyết H0 khi nó sai.
142. Trong kiểm định giả thuyết, sức mạnh kiểm định (power) được định nghĩa là gì?
A. Xác suất bác bỏ giả thuyết H0 khi nó đúng.
B. Xác suất không bác bỏ giả thuyết H0 khi nó đúng.
C. Xác suất bác bỏ giả thuyết H0 khi nó sai.
D. Xác suất không bác bỏ giả thuyết H0 khi nó sai.
143. Trong kiểm định giả thuyết, ý nghĩa của việc tăng kích thước mẫu là gì?
A. Giảm sức mạnh kiểm định.
B. Tăng khả năng mắc sai lầm loại I.
C. Tăng sức mạnh kiểm định.
D. Không ảnh hưởng đến kết quả kiểm định.
144. Khi thực hiện kiểm định Chi-bình phương, điều gì xảy ra nếu giá trị quan sát được khác biệt rất lớn so với giá trị kỳ vọng?
A. Giả thuyết H0 được chấp nhận.
B. Giả thuyết H0 bị bác bỏ.
C. Không thể đưa ra kết luận.
D. Cần tăng kích thước mẫu.
145. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi kích thước mẫu tăng lên?
A. Khoảng tin cậy trở nên rộng hơn.
B. Khoảng tin cậy không thay đổi.
C. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn.
D. Không thể dự đoán được sự thay đổi.
146. Mục đích chính của việc thực hiện kiểm định Chi-bình phương (Chi-square test) là gì?
A. So sánh trung bình của hai quần thể.
B. Kiểm tra sự phù hợp của một phân phối.
C. Ước lượng khoảng tin cậy cho trung bình.
D. Xác định mối tương quan giữa hai biến định lượng.
147. Trong phân tích phương sai (ANOVA), thống kê F được tính như thế nào?
A. MSE (Mean Square Error) / MST (Mean Square Treatment).
B. MST (Mean Square Treatment) / MSE (Mean Square Error).
C. SST (Sum of Squares Total) / SSE (Sum of Squares Error).
D. SSE (Sum of Squares Error) / SST (Sum of Squares Total).
148. Trong kiểm định ANOVA, giả thuyết H0 thường được phát biểu như thế nào?
A. Tất cả các trung bình của các nhóm đều khác nhau.
B. Ít nhất một trung bình của các nhóm khác nhau.
C. Tất cả các trung bình của các nhóm đều bằng nhau.
D. Phương sai của các nhóm khác nhau.
149. Trong kiểm định giả thuyết, điều gì xảy ra khi bạn giảm mức ý nghĩa (alpha)?
A. Tăng khả năng mắc sai lầm loại I và giảm khả năng mắc sai lầm loại II.
B. Giảm khả năng mắc sai lầm loại I và tăng khả năng mắc sai lầm loại II.
C. Tăng cả khả năng mắc sai lầm loại I và loại II.
D. Giảm cả khả năng mắc sai lầm loại I và loại II.
150. Trong phân tích hồi quy, hệ số xác định (R-squared) đo lường điều gì?
A. Mức độ mạnh mẽ của mối quan hệ giữa các biến.
B. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập.
C. Độ dốc của đường hồi quy.
D. Sai số chuẩn của ước lượng.
