1. Trong kiểm định giả thuyết, ý nghĩa của ‘bậc tự do’ (degrees of freedom) là gì?
A. Số lượng biến trong mô hình.
B. Số lượng quan sát trong mẫu.
C. Số lượng thông tin độc lập có sẵn để ước tính tham số.
D. Mức ý nghĩa của kiểm định.
2. Trong phân tích thành phần chính (principal component analysis – PCA), mục tiêu chính là gì?
A. Dự đoán giá trị của một biến phụ thuộc.
B. Giảm số lượng biến trong tập dữ liệu trong khi vẫn giữ lại phần lớn thông tin.
C. Phân loại các đối tượng vào các nhóm dựa trên sự tương đồng giữa chúng.
D. Kiểm tra mối quan hệ nhân quả giữa các biến.
3. Điều gì xảy ra với giá trị tới hạn khi mức ý nghĩa α giảm?
A. Giá trị tới hạn giảm.
B. Giá trị tới hạn không thay đổi.
C. Giá trị tới hạn tăng.
D. Không thể xác định.
4. Khi nào nên sử dụng kiểm định phi tham số (non-parametric test) thay vì kiểm định tham số (parametric test)?
A. Khi dữ liệu có phân phối chuẩn.
B. Khi kích thước mẫu lớn.
C. Khi dữ liệu không có phân phối chuẩn hoặc kích thước mẫu nhỏ.
D. Luôn luôn sử dụng kiểm định tham số.
5. Chọn câu phát biểu đúng về sai số loại II (Type II error) trong kiểm định giả thuyết.
A. Là xác suất bác bỏ H0 khi H0 đúng.
B. Là xác suất không bác bỏ H0 khi H0 sai.
C. Luôn bằng 0.
D. Giảm khi tăng kích thước mẫu.
6. Trong phân tích hồi quy, nếu có hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity), điều gì có thể xảy ra?
A. Các hệ số hồi quy trở nên ổn định hơn.
B. Phương sai của các hệ số hồi quy tăng lên.
C. Giá trị R-squared giảm.
D. Mô hình trở nên dễ giải thích hơn.
7. Trong phân tích sống sót (survival analysis), hàm sống sót (survival function) S(t) thể hiện điều gì?
A. Xác suất một cá nhân chết tại thời điểm t.
B. Xác suất một cá nhân sống sót ít nhất đến thời điểm t.
C. Thời gian sống trung bình của một cá nhân.
D. Tỷ lệ tử vong tại thời điểm t.
8. Khi thực hiện kiểm định chi bình phương (Chi-square test) cho tính độc lập, giả thuyết H0 là gì?
A. Các biến có liên quan với nhau.
B. Các biến không liên quan với nhau.
C. Các biến có phân phối chuẩn.
D. Tổng các tần số bằng 1.
9. 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. Luôn luôn sử dụng kiểm định z.
10. Khi nào nên sử dụng kiểm định Wilcoxon signed-rank test?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu độc lập.
B. Để so sánh trung bình của hai mẫu phụ thuộc.
C. Để kiểm tra tính độc lập của hai biến định tính.
D. Để kiểm tra sự phù hợp của dữ liệu với một phân phối lý thuyết.
11. 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 quả (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu H0 là đúng.
D. Mức ý nghĩa của kiểm định.
12. Ý nghĩa của hệ số Cronbach’s alpha là gì?
A. Đo lường mức độ tin cậy của một thang đo hoặc một tập hợp các mục (items).
B. Đo lường mức độ giá trị của một thang đo.
C. Đo lường mức độ tương quan giữa hai biến.
D. Đo lường mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.
13. Mục đích của việc chuẩn hóa dữ liệu (data standardization) là gì?
A. Để thay đổi đơn vị đo của dữ liệu.
B. Để loại bỏ các giá trị ngoại lệ.
C. Để đưa dữ liệu về cùng một thang đo, thường có trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1.
D. Để tăng kích thước mẫu.
14. Trong phân tích cụm (cluster analysis), mục tiêu chính là gì?
A. Dự đoán giá trị của một biến phụ thuộc.
B. Phân loại các đối tượng vào các nhóm dựa trên sự tương đồng giữa chúng.
C. Kiểm tra mối quan hệ nhân quả giữa các biến.
D. Giảm số lượng biến trong tập dữ liệu.
15. Mục đích của việc sử dụng kiểm định Shapiro-Wilk là gì?
A. Kiểm tra tính độc lập của hai biến.
B. Kiểm tra sự bằng nhau của phương sai.
C. Kiểm tra xem dữ liệu có tuân theo phân phối chuẩn hay không.
D. Kiểm tra sự phù hợp của mô hình hồi quy.
16. Mối quan hệ giữa mức ý nghĩa α và sai số loại II β là gì?
A. α + β = 1
B. α và β độc lập với nhau.
C. Khi α tăng, β giảm và ngược lại.
D. α = β
17. Trong phân tích hồi quy logistic, biến phụ thuộc là loại biến gì?
A. Biến liên tục.
B. Biến định tính (categorical).
C. Biến thứ bậc (ordinal).
D. Biến tỷ lệ (ratio).
18. Trong phân tích phương sai (ANOVA) hai yếu tố (two-way ANOVA), điều gì được kiểm tra?
A. Ảnh hưởng của một yếu tố duy nhất lên biến phụ thuộc.
B. Ảnh hưởng của hai yếu tố lên biến phụ thuộc và tương tác giữa chúng.
C. Sự khác biệt giữa hai nhóm duy nhất.
D. Sự tương quan giữa hai biến độc lập.
19. Khoảng tin cậy 95% có nghĩa là gì?
A. Có 95% khả năng tham số thực tế nằm trong khoảng đó.
B. Nếu lặp lại quá trình lấy mẫu nhiều lần, 95% các khoảng tin cậy được tạo ra sẽ chứa tham số thực tế.
C. 5% khả năng tham số thực tế nằm ngoài khoảng đó.
D. Tất cả các đáp án trên.
20. Trong phân tích phương sai (ANOVA), giả thuyết H0 thường là gì?
A. Tất cả các trung bình quần thể đều khác nhau.
B. Ít nhất một trung bình quần thể khác với các trung bình còn lại.
C. Tất cả các trung bình quần thể đều bằng nhau.
D. Phương sai của các quần thể khác nhau.
21. Khi nào nên sử dụng kiểm định Kruskal-Wallis test?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu độc lập.
B. Để so sánh trung bình của ba hoặc nhiều mẫu độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Để so sánh trung bình của hai mẫu phụ thuộc.
D. Để kiểm tra tính độc lập của hai biến định tính.
22. Trong kiểm định giả thuyết, sai lầm loại I (Type I error) 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 đúng.
D. Không bác bỏ giả thuyết H0 khi nó sai.
23. Khi so sánh hai mẫu độc lập, kiểm định nào phù hợp để kiểm tra sự khác biệt về phương sai?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định z.
C. Kiểm định F.
D. Kiểm định Chi-square.
24. Trong kiểm định giả thuyết, khi nào chúng ta bác bỏ giả thuyết H0?
A. Khi giá trị p lớn hơn mức ý nghĩa alpha.
B. Khi giá trị p nhỏ hơn hoặc bằng mức ý nghĩa alpha.
C. Khi giá trị thống kê kiểm định lớn hơn giá trị tới hạn.
D. Khi khoảng tin cậy chứa giá trị H0.
25. Ý nghĩa của thống kê kiểm định trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Đo lường mức độ tin cậy của dữ liệu.
B. Đo lường khoảng cách giữa dữ liệu mẫu và giả thuyết H0.
C. Đo lường kích thước mẫu.
D. Đo lường mức ý nghĩa.
26. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi tăng kích thước mẫu?
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 xác định.
27. Trong phân tích hồi quy, hệ số xác định R-squared cho biết điều gì?
A. Mức độ ý nghĩa của các biến độc lập.
B. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập.
C. Hệ số tương quan giữa các biến độc lập.
D. Sai số chuẩn của ước lượng.
28. 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.
C. Sự biến động dài hạn trong dữ liệu.
D. Sự biến động theo chu kỳ kinh tế.
29. Kiểm định Kolmogorov-Smirnov thường được sử dụng để làm gì?
A. So sánh trung bình của hai mẫu.
B. Kiểm tra tính độc lập của hai biến.
C. Kiểm tra xem một mẫu có tuân theo một phân phối cụ thể hay không.
D. Đo lường mối tương quan giữa hai biến.
30. Khi nào nên sử dụng kiểm định Mann-Whitney U test?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu độc lập khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Để so sánh trung bình của hai mẫu độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Để so sánh trung bình của hai mẫu phụ thuộc.
D. Để kiểm tra tính độc lập của hai biến định tính.
31. Khi nào thì nên sử dụng hồi quy Ridge hoặc Lasso?
A. Khi không có đa cộng tuyến.
B. Khi muốn giảm thiểu đa cộng tuyến và tránh overfitting.
C. Khi muốn tăng R-squared.
D. Khi muốn loại bỏ tính dị phương sai.
32. Mô hình nào tốt hơn, mô hình có AIC thấp hơn hay cao hơn?
A. Mô hình có AIC cao hơn.
B. Mô hình có AIC thấp hơn.
C. AIC không liên quan đến chất lượng mô hình.
D. Không thể xác định.
33. Nếu hệ số VIF của một biến độc lập lớn hơn 10, điều này cho thấy điều gì?
A. Không có đa cộng tuyến.
B. Có đa cộng tuyến nghiêm trọng.
C. Mô hình phù hợp.
D. Biến độc lập không có ý nghĩa thống kê.
34. Phương pháp nào sau đây có thể được sử dụng để kiểm tra tính dị phương sai?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định F.
C. Kiểm định Breusch-Pagan.
D. Kiểm định Durbin-Watson.
35. Giải pháp nào sau đây có thể được sử dụng để khắc phục tính dị phương sai?
A. Sử dụng các sai số chuẩn mạnh (robust standard errors).
B. Loại bỏ các biến độc lập.
C. Tăng kích thước mẫu.
D. Sử dụng hồi quy phi tuyến.
36. Trong hồi quy tuyến tính đơn giản, hệ số chặn (intercept) biểu diễn điều gì?
A. Giá trị của biến độc lập khi biến phụ thuộc bằng 0.
B. Độ dốc của đường hồi quy.
C. Giá trị trung bình của biến phụ thuộc.
D. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc khi biến độc lập bằng 0.
37. Nếu phát hiện tính tự tương quan dương, giá trị của thống kê Durbin-Watson sẽ gần với giá trị nào?
38. Biến giả (dummy variable) được sử dụng để biểu diễn điều gì?
A. Biến liên tục.
B. Biến định tính.
C. Biến số lượng.
D. Biến thứ bậc.
39. Mục đích của việc chuẩn hóa (standardizing) các biến độc lập trong mô hình hồi quy là gì?
A. Để loại bỏ tính dị phương sai.
B. Để giảm thiểu đa cộng tuyến.
C. Để so sánh tầm quan trọng tương đối của các biến độc lập.
D. Để mô hình dễ dàng giải thích hơn.
40. Giải pháp nào sau đây có thể được sử dụng để khắc phục tính tự tương quan?
A. Sử dụng các sai số chuẩn mạnh (robust standard errors).
B. Loại bỏ các biến độc lập.
C. Sử dụng mô hình tự hồi quy (AR) hoặc trung bình trượt (MA).
D. Tăng kích thước mẫu.
41. Hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào?
A. Khi các biến độc lập không tương quan với nhau.
B. Khi có mối tương quan cao giữa các biến độc lập.
C. Khi biến phụ thuộc không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Khi sai số có phương sai thay đổi.
42. Giả định nào sau đây là quan trọng nhất trong hồi quy tuyến tính cổ điển (OLS)?
A. Tính dị phương sai.
B. Tính tự tương quan.
C. Tính chuẩn của sai số.
D. Tính tuyến tính của mối quan hệ.
43. Nếu phát hiện tính dị phương sai, điều gì sẽ xảy ra với các ước lượng OLS?
A. Các ước lượng trở nên chệch.
B. Các ước lượng trở nên không hiệu quả.
C. Các ước lượng vẫn hiệu quả và không chệch.
D. Không thể xác định ảnh hưởng.
44. Phương pháp nào sau đây có thể được sử dụng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định F.
C. Hệ số phóng đại phương sai (VIF).
D. Kiểm định Durbin-Watson.
45. Ý nghĩa của hệ số xác định (R-squared) trong phân tích hồi quy là gì?
A. Độ mạnh của mối quan hệ giữa các biến độc lập.
B. Phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập.
C. Mức độ ý nghĩa thống kê của mô hình.
D. Sai số chuẩn của ước lượng.
46. Sự khác biệt chính giữa hồi quy Ridge và Lasso là gì?
A. Ridge có thể loại bỏ các biến hoàn toàn, còn Lasso thì không.
B. Lasso có thể loại bỏ các biến hoàn toàn, còn Ridge thì không.
C. Ridge chỉ phù hợp cho dữ liệu tuyến tính, còn Lasso thì không.
D. Ridge và Lasso là hoàn toàn giống nhau.
47. Tính tự tương quan (autocorrelation) là gì?
A. Các sai số không tương quan với nhau.
B. Các sai số tương quan với nhau theo thời gian hoặc không gian.
C. Các biến độc lập tương quan với nhau.
D. Mối quan hệ giữa các biến là phi tuyến.
48. Sự khác biệt chính giữa AIC và BIC là gì?
A. AIC phạt mạnh hơn cho độ phức tạp của mô hình so với BIC.
B. BIC phạt mạnh hơn cho độ phức tạp của mô hình so với AIC.
C. AIC chỉ phù hợp cho dữ liệu chuỗi thời gian, còn BIC thì không.
D. AIC và BIC là hoàn toàn giống nhau.
49. Overfitting xảy ra khi nào?
A. Khi mô hình quá đơn giản và không thể nắm bắt được mối quan hệ thực tế.
B. Khi mô hình quá phức tạp và phù hợp quá chặt chẽ với dữ liệu huấn luyện.
C. Khi không có đủ dữ liệu.
D. Khi có đa cộng tuyến.
50. Cross-validation là gì?
A. Một phương pháp để kiểm tra tính dị phương sai.
B. Một phương pháp để kiểm tra tính tự tương quan.
C. Một phương pháp để đánh giá hiệu suất của mô hình bằng cách chia dữ liệu thành nhiều phần và huấn luyện mô hình trên các phần khác nhau.
D. Một phương pháp để giảm thiểu đa cộng tuyến.
51. Khi nào thì nên sử dụng mô hình 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 có nhiều biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
D. Khi không có mối quan hệ tuyến tính.
52. Phương pháp nào sau đây có thể được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu mới?
A. Sử dụng R-squared trên dữ liệu huấn luyện.
B. Sử dụng AIC trên dữ liệu huấn luyện.
C. Sử dụng dữ liệu kiểm tra (test data).
D. Sử dụng VIF.
53. Nếu một biến định tính có 3 nhóm, cần bao nhiêu biến giả để biểu diễn nó trong mô hình hồi quy?
54. Tính dị phương sai (heteroscedasticity) là gì?
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 biến độc lập tương quan với nhau.
D. Mối quan hệ giữa các biến là phi tuyến.
55. Kiểm định nào sau đây được sử dụng để kiểm tra tính tự tương quan?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định F.
C. Kiểm định Breusch-Pagan.
D. Kiểm định Durbin-Watson.
56. Tương tác giữa hai biến độc lập trong mô hình hồi quy có ý nghĩa gì?
A. Ảnh hưởng của một biến độc lập không phụ thuộc vào giá trị của biến độc lập khác.
B. Ảnh hưởng của một biến độc lập phụ thuộc vào giá trị của biến độc lập khác.
C. Hai biến độc lập hoàn toàn không liên quan đến nhau.
D. Hai biến độc lập có đa cộng tuyến.
57. Điều gì xảy ra với sai số chuẩn của các hệ số hồi quy khi thêm các biến không liên quan vào mô hình?
A. Sai số chuẩn giảm.
B. Sai số chuẩn không thay đổi.
C. Sai số chuẩn tăng.
D. Không thể xác định sự thay đổi.
58. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy của hệ số hồi quy 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 xác định sự thay đổi của khoảng tin cậy.
59. Giải pháp nào sau đây có thể được sử dụng để giảm thiểu ảnh hưởng của đa cộng tuyến?
A. Thêm biến độc lập vào mô hình.
B. Loại bỏ một hoặc nhiều biến độc lập có tương quan cao.
C. Sử dụng phương pháp hồi quy phi tuyến.
D. Tăng kích thước mẫu.
60. AIC (Akaike Information Criterion) và BIC (Bayesian Information Criterion) được sử dụng để làm gì?
A. Kiểm tra tính dị phương sai.
B. Kiểm tra tính tự tương quan.
C. So sánh và lựa chọn mô hình tốt nhất.
D. Kiểm tra đa cộng tuyến.
61. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để giảm số lượng biến (dimensionality reduction) trong phân tích dữ liệu?
A. Phân tích phương sai (ANOVA).
B. Hồi quy tuyến tính.
C. Phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis – PCA).
D. Kiểm định Chi-bình phương.
62. Khi so sánh hai phương pháp thống kê, điều gì quan trọng nhất cần xem xét để quyết định phương pháp nào phù hợp hơn?
A. Độ phức tạp của tính toán.
B. Kích thước mẫu có sẵn.
C. Các giả định của từng phương pháp và liệu chúng có phù hợp với dữ liệu hay không.
D. Thời gian cần thiết để thực hiện phân tích.
63. Trong phân tích chuỗi thời gian, tính dừng (stationarity) có ý nghĩa gì?
A. Chuỗi thời gian có xu hướng tăng hoặc giảm theo thời gian.
B. Chuỗi thời gian có phương sai thay đổi theo thời gian.
C. Các đặc tính thống kê của chuỗi thời gian (trung bình, phương sai) không thay đổi theo thời gian.
D. Chuỗi thời gian có tính mùa vụ rõ rệt.
64. Trong hồi quy tuyến tính, hệ số góc (slope) biểu thị điều gì?
A. Giá trị của biến phụ thuộc khi biến độc lập bằng 0.
B. Mức độ phù hợp của mô hình.
C. Sự thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng 1 đơn vị.
D. Sai số chuẩn của ước lượng.
65. Kiểm định Chi-bình phương (Chi-square test) thường được sử dụng để làm gì?
A. So sánh trung bình của hai nhóm.
B. Phân tích phương sai.
C. Kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
D. Ước lượng tham số của quần thể.
66. Ý nghĩa của mức tin cậy 95% trong khoảng tin cậy là gì?
A. Xác suất tham số của quần thể nằm trong khoảng tin cậy là 95%.
B. Nếu lặp lại việc lấy mẫu nhiều lần, 95% các khoảng tin cậy được tạo ra sẽ chứa tham số của quần thể.
C. Sai số chuẩn của trung bình mẫu là 5%.
D. Mức ý nghĩa của kiểm định giả thuyết là 5%.
67. Hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào trong hồi quy tuyến tính?
A. Khi kích thước mẫu nhỏ.
B. Khi có sự tương quan cao giữa các biến độc lập.
C. Khi biến phụ thuộc không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Khi phương sai của sai số thay đổi.
68. Hàm tự tương quan (ACF) và hàm tương quan riêng phần (PACF) được sử dụng để làm gì trong phân tích chuỗi thời gian?
A. Ước lượng tham số của mô hình.
B. Xác định bậc của mô hình ARIMA.
C. Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
D. Dự báo giá trị tương lai của chuỗi thời gian.
69. Hệ số tương quan (correlation coefficient) đo lường điều gì?
A. Mức độ biến thiên của dữ liệu.
B. Mức độ tác động của một biến lên biến khác.
C. Mức độ liên hệ tuyến tính giữa hai biến.
D. Sự khác biệt giữa trung bình của hai nhóm.
70. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết thể hiện điều gì?
A. Xác suất sai lầm loại II.
B. Mức ý nghĩa (significance level) của kiểm định.
C. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
D. Xác suất thu được kết quả như quan sát hoặc cực đoan hơn, giả sử giả thuyết null là đúng.
71. Kiểm định một đuôi (one-tailed test) được sử dụng khi nào?
A. Khi không có giả thuyết cụ thể về hướng của sự khác biệt.
B. Khi quan tâm đến sự khác biệt theo cả hai hướng (lớn hơn hoặc nhỏ hơn).
C. Khi chỉ quan tâm đến sự khác biệt theo một hướng cụ thể (lớn hơn hoặc nhỏ hơn).
D. Khi kích thước mẫu nhỏ.
72. Kiểm định hai đuôi (two-tailed test) được sử dụng khi nào?
A. Khi chỉ quan tâm đến sự khác biệt theo một hướng cụ thể (lớn hơn hoặc nhỏ hơn).
B. Khi kích thước mẫu lớn.
C. Khi không có giả thuyết cụ thể về hướng của sự khác biệt.
D. Khi quan tâm đến sự khác biệt theo cả hai hướng (lớn hơn hoặc nhỏ hơn).
73. Trong kiểm định giả thuyết, sai lầm loại I (Type I error) xảy ra khi nào?
A. Chấp nhận giả thuyết null khi nó đúng.
B. Bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
C. Chấp nhận giả thuyết null khi nó sai.
D. Bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
74. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để kiểm tra tính dừng (stationarity) của chuỗi thời gian?
A. Kiểm định Chi-bình phương.
B. Kiểm định t.
C. Kiểm định Dickey-Fuller.
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
75. 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 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.
76. Khi nào thì cần sử dụng kiểm định phi tham số (non-parametric test) thay vì kiểm định tham số (parametric test)?
A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi kích thước mẫu lớn.
C. Khi phương sai của quần thể đã biết.
D. Khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn hoặc kích thước mẫu nhỏ.
77. Khoảng tin cậy (confidence interval) cho biết điều gì?
A. Xác suất giả thuyết null là đúng.
B. Một khoảng giá trị mà tham số của quần thể có khả năng nằm trong đó với một độ tin cậy nhất định.
C. Sai số chuẩn của trung bình mẫu.
D. Mức ý nghĩa của kiểm định giả thuyết.
78. Hệ số xác định (R-squared) đo lường điều gì trong hồi quy tuyến tính?
A. Mức độ tương quan 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. Mức ý nghĩa của các hệ số hồi quy.
79. Trong kiểm định giả thuyết, sai lầm loại II (Type II error) xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
B. Chấp nhận giả thuyết null khi nó sai.
C. Bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
D. Chấp nhận giả thuyết null khi nó đúng.
80. Giá trị của hệ số tương quan (r) nằm trong khoảng nào?
A. Từ 0 đến 1.
B. Từ -1 đến 0.
C. Từ -∞ đến +∞.
D. Từ -1 đến +1.
81. Thống kê kiểm định (test statistic) được sử dụng để làm gì trong kiểm định giả thuyết?
A. Ước lượng tham số của quần thể.
B. Xác định kích thước mẫu cần thiết.
C. Đo lường sự khác biệt giữa dữ liệu mẫu và giả thuyết null.
D. Tính toán khoảng tin cậy.
82. Trong phân tích dữ liệu, việc xử lý dữ liệu ngoại lai (outliers) có tầm quan trọng như thế nào?
A. Không quan trọng, vì dữ liệu ngoại lai không ảnh hưởng đến kết quả phân tích.
B. Rất quan trọng, vì dữ liệu ngoại lai có thể làm sai lệch kết quả phân tích và dẫn đến những kết luận không chính xác.
C. Chỉ quan trọng khi kích thước mẫu nhỏ.
D. Chỉ quan trọng khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
83. Trong hồi quy tuyến tính, hệ số chặn (intercept) biểu thị điều gì?
A. Độ dốc của đường hồi quy.
B. Giá trị của biến phụ thuộc khi biến độc lập bằng 0.
C. Mức độ phù hợp của mô hình.
D. Sai số chuẩn của ước lượng.
84. Trong thống kê ứng dụng, việc lựa chọn kích thước mẫu (sample size) ảnh hưởng đến điều gì?
A. Độ phức tạp của tính toán.
B. Chi phí thu thập dữ liệu.
C. Độ chính xác của ước lượng và khả năng phát hiện ra sự khác biệt có ý nghĩa thống kê.
D. Thời gian cần thiết để thực hiện phân tích.
85. Mô hình ARIMA (p, d, q) là gì?
A. Mô hình hồi quy tuyến tính với p biến độc lập, d bậc tự do, và q sai số.
B. Mô hình tự hồi quy tích hợp trung bình trượt, với p là bậc tự hồi quy, d là bậc tích hợp, và q là bậc trung bình trượt.
C. Mô hình phân tích phương sai với p nhóm, d bậc tự do, và q biến.
D. Mô hình kiểm định Chi-bình phương với p hàng, d cột, và q biến.
86. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để xử lý tính không dừng (non-stationarity) trong chuỗi thời gian?
A. Tính trung bình trượt.
B. Lấy sai phân (differencing).
C. Áp dụng hồi quy tuyến tính.
D. Sử dụng kiểm định Chi-bình phương.
87. Trong phân tích phương sai (ANOVA), giả thuyết null 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 nhau.
C. Tất cả các phương sai của các nhóm đều bằng nhau.
D. Tất cả các trung bình của các nhóm đều bằng nhau.
88. Trong phân tích chuỗi thời gian, mô hình nào sau đây thường được sử dụng để dự báo dữ liệu có tính mùa vụ?
A. Mô hình ARIMA.
B. Mô hình SARIMA (Seasonal ARIMA).
C. Mô hình hồi quy tuyến tính.
D. Mô hình trung bình trượt.
89. Khi nào thì nên sử dụng phương pháp lấy mẫu phân tầng (stratified sampling)?
A. Khi quần thể đồng nhất.
B. Khi muốn đảm bảo mỗi nhóm con (stratum) trong quần thể được đại diện một cách đầy đủ trong mẫu.
C. Khi không có thông tin về quần thể.
D. Khi muốn tiết kiệm chi phí thu thập dữ liệu.
90. Mối quan hệ giữa mức ý nghĩa α (alpha) và sai lầm loại I (Type I error) là gì?
A. α là xác suất của sai lầm loại II.
B. α là xác suất của sai lầm loại I.
C. α là 1 trừ xác suất của sai lầm loại I.
D. α không liên quan đến sai lầm loại I.
91. Hệ số tương quan (correlation coefficient) đo lường điều gì?
A. Mức độ ảnh hưởng của một biến lên biến khác.
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. Phương sai của một biến.
92. Trong kiểm định giả thuyết, lỗi loại I (Type I error) xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
B. Không bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
C. Bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
D. Không bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
93. Khi nào nên sử dụng kiểm định Wilcoxon signed-rank?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu độc lập khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Để so sánh trung vị của hai mẫu độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Để so sánh trung bình của hai mẫu phụ thuộc khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
D. Để so sánh trung vị của hai mẫu phụ thuộc khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
94. Trong phân tích phương sai (ANOVA), điều gì xảy ra nếu phương sai giữa các nhóm lớn hơn nhiều so với phương sai trong nội bộ các nhóm?
A. Chúng ta có bằng chứng mạnh mẽ để bác bỏ giả thuyết null và kết luận rằng có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm.
B. Chúng ta có bằng chứng mạnh mẽ để chấp nhận giả thuyết null và kết luận rằng không có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm.
C. Chúng ta không thể đưa ra kết luận gì.
D. Chúng ta cần thêm thông tin để đưa ra kết luận.
95. Trong hồi quy tuyến tính, sai số chuẩn của hệ số hồi quy (standard error of the regression coefficient) cho biết điều gì?
A. Độ lệch chuẩn của biến phụ thuộc.
B. Độ lệch chuẩn của biến độc lập.
C. Độ chính xác của ước tính hệ số hồi quy.
D. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.
96. Kiểm định t (t-test) thường được sử dụng để so sánh trung bình của hai quần thể khi nào?
A. Khi phương sai của hai quần thể bằng nhau.
B. Khi kích thước mẫu lớn (n > 30).
C. Khi kích thước mẫu nhỏ và độ lệch chuẩn quần thể không được biết.
D. Khi dữ liệu tuân theo phân phối nhị thức.
97. Trong kiểm định giả thuyết, lỗi loại II (Type II error) xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
B. Không bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
C. Bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
D. Không bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
98. 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 không thay đổi.
C. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn.
D. Khoảng tin cậy biến mất.
99. Bạn muốn so sánh sự khác biệt về thu nhập giữa nam và nữ. Phương pháp thống kê nào phù hợp nhất để sử dụng nếu dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn?
A. Kiểm định t (t-test).
B. Phân tích phương sai (ANOVA).
C. Kiểm định χ² (Chi-square).
D. Kiểm định Mann-Whitney U.
100. Khoảng tin cậy 95% có nghĩa là gì?
A. Có 95% khả năng tham số 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 quần thể thực sự.
C. Có 5% khả năng tham số quần thể nằm ngoài khoảng này.
D. Tất cả các đáp án trên.
101. 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 trung bình của hai mẫu phụ thuộc khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Để so sánh trung vị của hai mẫu độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Để so sánh phương sai của hai mẫu độc lập.
102. Bạn muốn dự đoán doanh số bán hàng dựa trên chi phí quảng cáo. Mô hình thống kê nào phù hợp nhất để sử dụng?
A. Kiểm định t (t-test).
B. Phân tích phương sai (ANOVA).
C. Kiểm định χ² (Chi-square).
D. Hồi quy tuyến tính (Linear Regression).
103. Trong kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa (significance level) thường được ký hiệu là gì?
104. Trong kiểm định giả thuyết, giả thuyết nào luôn chứa dấu bằng (=, ≤, hoặc ≥)?
A. Giả thuyết thay thế.
B. Giả thuyết null.
C. Cả hai giả thuyết.
D. Không giả thuyết nào.
105. Trong phân tích chuỗi thời gian, ACF (Autocorrelation Function) được sử dụng để làm gì?
A. Để đo lường xu hướng của chuỗi thời gian.
B. Để đo lường tính mùa vụ của chuỗi thời gian.
C. Để đo lường mối tương quan giữa các giá trị của chuỗi thời gian tại các độ trễ khác nhau.
D. Để đo lường phương sai của chuỗi thời gian.
106. Trong phân tích hồi quy, R-squared (R²) đại diện cho điều gì?
A. Phương sai của sai số.
B. Phần trăm phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập.
C. Độ dốc của đường hồi quy.
D. Hệ số tương quan giữa các biến.
107. Trong phân tích ANOVA, ‘Tổng bình phương sai số’ (Sum of Squares Error – SSE) thể hiện điều gì?
A. Tổng bình phương độ lệch giữa các giá trị trung bình của các nhóm.
B. Tổng bình phương độ lệch giữa các giá trị quan sát và giá trị trung bình của nhóm tương ứng.
C. Tổng bình phương độ lệch giữa các giá trị quan sát và giá trị trung bình tổng thể.
D. Tổng bình phương của các hệ số hồi quy.
108. Giả sử bạn muốn so sánh hiệu quả của ba phương pháp giảng dạy khác nhau trên kết quả thi của học sinh. Phương pháp thống kê nào phù hợp nhất để sử dụng?
A. Kiểm định t (t-test).
B. Phân tích phương sai (ANOVA).
C. Kiểm định χ² (Chi-square).
D. Hồi quy tuyến tính (Linear Regression).
109. Nếu bạn tăng kích thước mẫu, điều gì sẽ xảy ra với độ rộng của khoảng tin cậy?
A. Độ rộng của khoảng tin cậy sẽ tăng.
B. Độ rộng của khoảng tin cậy sẽ giảm.
C. Độ rộng của khoảng tin cậy sẽ không thay đổi.
D. Không có mối quan hệ giữa kích thước mẫu và độ rộng của khoảng tin cậy.
110. Bạn muốn kiểm tra xem có mối quan hệ giữa việc hút thuốc và mắc bệnh ung thư phổi hay không. Phương pháp thống kê nào phù hợp nhất để sử dụng?
A. Kiểm định t (t-test).
B. Phân tích phương sai (ANOVA).
C. Kiểm định χ² (Chi-square).
D. Hồi quy tuyến tính (Linear Regression).
111. Độ mạnh của kiểm định (power of a 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 giả thuyết null khi nó đúng.
D. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
112. Giả sử bạn thực hiện kiểm định giả thuyết và nhận được giá trị p là 0.03. Nếu mức ý nghĩa (alpha) là 0.05, bạn nên kết luận như thế nào?
A. Không bác bỏ giả thuyết null.
B. Bác bỏ giả thuyết null.
C. Chấp nhận giả thuyết null.
D. Không có đủ thông tin để đưa ra kết luận.
113. 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 lỗi loại I.
C. Xác suất thu được kết quả kiểm định ít nhất là cực đoan như kết quả quan sát được, giả sử giả thuyết null là đúng.
D. Xác suất bác bỏ giả thuyết null.
114. Trong kiểm định giả thuyết, nếu bạn giảm mức ý nghĩa (alpha), điều gì sẽ xảy ra với xác suất mắc lỗi loại II (beta)?
A. Xác suất mắc lỗi loại II sẽ giảm.
B. Xác suất mắc lỗi loại II sẽ tăng.
C. Xác suất mắc lỗi loại II không thay đổi.
D. Không có mối quan hệ giữa alpha và beta.
115. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định χ² (Chi-square) để kiểm tra tính độc lập giữa hai biến định tính?
A. Khi các biến định lượng.
B. Khi kích thước mẫu nhỏ (n < 30).
C. Khi các biến định tính và ta muốn kiểm tra xem chúng có liên quan đến nhau hay không.
D. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
116. Khi nào nên sử dụng kiểm định phi tham số (non-parametric test) thay vì kiểm định tham số (parametric test)?
A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi kích thước mẫu lớn (n > 30).
C. Khi các giả định của kiểm định tham số không được đáp ứng, ví dụ như dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Khi ta muốn ước tính tham số quần thể.
117. Trong phân tích phương sai (ANOVA), yếu tố nào sau đây được sử dụng để so sánh sự khác biệt giữa các nhóm?
A. Giá trị t.
B. Giá trị z.
C. Giá trị F.
D. Giá trị χ².
118. Nếu hệ số tương quan giữa hai biến là 0, điều này có nghĩa là gì?
A. Có một mối quan hệ tuyến tính mạnh mẽ giữa hai biến.
B. Có một mối quan hệ phi tuyến tính giữa hai biến.
C. Không có mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
D. Hai biến này hoàn toàn giống nhau.
119. Trong phân tích hồi quy, một biến độc lập được coi là có ý nghĩa thống kê nếu điều gì sau đây xảy ra?
A. Giá trị p của nó lớn hơn mức ý nghĩa (alpha).
B. Giá trị p của nó nhỏ hơn mức ý nghĩa (alpha).
C. Hệ số hồi quy của nó bằng 0.
D. Sai số chuẩn của nó rất lớn.
120. Trong hồi quy đa biến, VIF (Variance Inflation Factor) được sử dụng để kiểm tra điều gì?
A. Tính dị phương sai.
B. Đa cộng tuyến.
C. Tính tự tương quan.
D. Tính dừng.
121. Khi nào thì 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.
122. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy (confidence interval) khi tăng độ tin cậy (confidence level)?
A. Khoảng tin cậy hẹp hơn.
B. Khoảng tin cậy không đổi.
C. Khoảng tin cậy rộng hơn.
D. Không thể xác định.
123. Trong kiểm định giả thuyết về trung bình của một quần thể khi độ lệch chuẩn quần thể chưa biết và kích thước mẫu nhỏ (n < 30), ta sử dụng phân phối nào?
A. Phân phối chuẩn (Z).
B. Phân phối t-Student.
C. Phân phối Chi bình phương.
D. Phân phối F.
124. Khi thực hiện kiểm định ANOVA, bạn nhận được kết quả F = 1. Điều này có ý nghĩa gì?
A. Có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm.
B. Không có sự khác biệt giữa các nhóm.
C. Cần thực hiện kiểm định post-hoc.
D. ANOVA không phù hợp trong trường hợp này.
125. Công suất 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 đúng.
D. Xác suất bác bỏ H0 khi H0 sai.
126. Trong phân tích phương sai (ANOVA), giả thuyết H0 thường là gì?
A. Tất cả các trung bình quần thể đều bằng nhau.
B. Tất cả các trung bình quần thể đều khác nhau.
C. Có ít nhất một trung bình quần thể khác với các trung bình còn lại.
D. Phương sai của tất cả các quần thể đều bằng nhau.
127. Trong kiểm định giả thuyết, việc chọn kiểm định một đuôi (one-tailed) thay vì kiểm định hai đuôi (two-tailed) có thể:
A. Làm giảm công suất kiểm định.
B. Làm tăng công suất kiểm định nếu hướng của sự khác biệt đúng như dự đoán.
C. Không ảnh hưởng đến công suất kiểm định.
D. Luôn luôn tốt hơn.
128. Trong kiểm định giả thuyết, việc lựa chọn mức ý nghĩa (alpha) cao hơn (ví dụ: 0.10 thay vì 0.05) sẽ:
A. Làm giảm khả năng bác bỏ giả thuyết H0.
B. Làm giảm khả năng mắc lỗi loại II.
C. Làm tăng khả năng mắc lỗi loại II.
D. Không có ảnh hưởng gì.
129. Bạn muốn kiểm tra xem tỷ lệ người hút thuốc lá trong một thành phố có khác biệt so với tỷ lệ trung bình của cả nước (30%) hay không. Bạn nên sử dụng kiểm định nào?
A. Kiểm định t một mẫu.
B. Kiểm định Z một mẫu về tỷ lệ.
C. Kiểm định Chi bình phương.
D. Kiểm định ANOVA.
130. Trong kiểm định giả thuyết, điều gì xảy ra khi kích thước mẫu tăng lên?
A. Giá trị p tăng lên.
B. Sai số chuẩn giảm xuống.
C. Khoảng tin cậy trở nên rộng hơn.
D. Công suất kiểm định giảm xuống.
131. 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 lỗi loại I.
C. Xác suất thu được kết quả kiểm định (hoặc kết quả khắc nghiệt hơn) nếu H0 là đúng.
D. Xác suất mắc lỗi loại II.
132. Trong kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa (significance level) thường được ký hiệu là gì?
133. Trong kiểm định một đuôi (one-tailed test), vùng bác bỏ (rejection region) nằm ở đâu?
A. Ở cả hai đuôi của phân phối.
B. Chỉ ở một đuôi của phân phối.
C. Ở giữa phân phối.
D. Không có vùng bác bỏ trong kiểm định một đuôi.
134. Trong kiểm định giả thuyết về trung bình của một quần thể khi độ lệch chuẩn quần thể đã biết, ta sử dụng phân phối nào?
A. Phân phối t-Student.
B. Phân phối chuẩn (Z).
C. Phân phối Chi bình phương.
D. Phân phối F.
135. Ý nghĩa của việc chọn mức ý nghĩa (alpha) là 0.05 trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Có 5% khả năng giả thuyết H0 là đúng.
B. Có 5% khả năng mắc lỗi loại II.
C. Có 5% khả năng bác bỏ H0 khi H0 đúng (mắc lỗi loại I).
D. Có 95% khả năng bác bỏ H0 khi H0 đúng.
136. Khi tăng kích thước mẫu (sample size), điều gì xảy ra với công suất kiểm định (power of the test)?
A. Công suất kiểm định giảm.
B. Công suất kiểm định không đổi.
C. Công suất kiểm định tăng.
D. Không thể xác định.
137. Chọn khẳng định SAI về kiểm định giả thuyết:
A. Mục đích là đánh giá bằng chứng ủng hộ hay chống lại giả thuyết.
B. Luôn luôn chứng minh giả thuyết là đúng.
C. Có thể dẫn đến kết luận sai do sai sót ngẫu nhiên.
D. Dựa trên việc so sánh giá trị thống kê kiểm định với giá trị tới hạn.
138. Trong kiểm định giả thuyết, nếu bạn giảm mức ý nghĩa (alpha) từ 0.05 xuống 0.01, điều gì sẽ xảy ra?
A. Khả năng mắc lỗi loại I tăng lên.
B. Khả năng mắc lỗi loại II tăng lên.
C. Công suất kiểm định tăng lên.
D. Không có ảnh hưởng gì.
139. Khi so sánh hai phương pháp điều trị, bạn thực hiện kiểm định t hai mẫu độc lập và nhận được giá trị p là 0.03. Nếu mức ý nghĩa là 0.05, bạn sẽ đưa ra kết luận gì?
A. Không có đủ bằng chứng để kết luận có sự khác biệt giữa hai phương pháp điều trị.
B. Có bằng chứng cho thấy có sự khác biệt đáng kể giữa hai phương pháp điều trị.
C. Cần tăng kích thước mẫu để đưa ra kết luận.
D. Kiểm định t không phù hợp trong trường hợp này.
140. Lỗi loại II (Type II error) trong kiểm định giả thuyết xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó đúng.
B. Chấp nhận giả thuyết H0 khi nó sai.
C. Bác bỏ giả thuyết H1 khi nó đúng.
D. Chấp nhận giả thuyết H1 khi nó sai.
141. Bạn muốn kiểm tra xem có mối liên hệ giữa nhóm máu (A, B, AB, O) và khả năng mắc một bệnh nhất định hay không. Bạn nên sử dụng kiểm định nào?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định ANOVA.
C. Kiểm định Chi bình phương.
D. Kiểm định F.
142. Để so sánh phương sai của hai quần thể độc lập, ta sử dụng kiểm định nào?
A. Kiểm định t-Student.
B. Kiểm định Z.
C. Kiểm định Chi bình phương.
D. Kiểm định F.
143. Nếu bạn xây dựng một khoảng tin cậy 99% cho trung bình của một quần thể, so với khoảng tin cậy 95%, khoảng tin cậy 99% sẽ:
A. Hẹp hơn.
B. Rộng hơn.
C. Có cùng độ rộng.
D. Không thể so sánh.
144. Trong phân tích phương sai (ANOVA), kiểm định post-hoc được sử dụng khi nào?
A. Khi giả thuyết H0 bị bác bỏ.
B. Khi giả thuyết H0 được chấp nhận.
C. Trước khi thực hiện kiểm định ANOVA.
D. Khi kích thước mẫu quá nhỏ.
145. Khi nào nên sử dụng kiểm định t ghép cặp (paired t-test)?
A. Khi so sánh trung bình của hai mẫu độc lập.
B. Khi so sánh trung bình của hai mẫu ghép cặp (ví dụ: trước và sau can thiệp).
C. Khi so sánh phương sai của hai mẫu.
D. Khi kiểm tra tính độc lập giữa hai biến định tính.
146. 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 không biết hướng của sự khác biệt.
C. Khi chúng ta muốn kiểm tra xem một giá trị có lớn hơn một ngưỡng nhất định hay không.
D. Khi chúng ta muốn kiểm tra xem một giá trị có nhỏ hơn một ngưỡng nhất định hay không.
147. Nếu giá trị p trong kiểm định ANOVA nhỏ hơn mức ý nghĩa α, ta kết luận điều gì?
A. Chấp nhận H0, không có sự khác biệt giữa các trung bình.
B. Bác bỏ H0, có ít nhất một trung bình khác biệt.
C. Không thể kết luận gì.
D. Chấp nhận H1, tất cả các trung bình đều khác nhau.
148. Chọn phát biểu đúng về mối quan hệ giữa kiểm định giả thuyết và khoảng tin cậy:
A. Chúng là hai phương pháp hoàn toàn độc lập.
B. Khoảng tin cậy không thể sử dụng để kiểm định giả thuyết.
C. Nếu giá trị kiểm định nằm ngoài khoảng tin cậy, ta bác bỏ giả thuyết H0.
D. Nếu giá trị kiểm định nằm trong khoảng tin cậy, ta bác bỏ giả thuyết H0.
149. Bạn thực hiện kiểm định giả thuyết và nhận thấy giá trị p rất lớn (ví dụ: 0.8). Điều này có nghĩa là gì?
A. Có bằng chứng mạnh mẽ để bác bỏ giả thuyết H0.
B. Có bằng chứng mạnh mẽ để chấp nhận giả thuyết H0.
C. Không có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết H0.
D. Giả thuyết H0 chắc chắn đúng.
150. Kiểm định Chi bình phương được sử dụng để làm gì?
A. So sánh trung bình của hai quần thể.
B. So sánh phương sai của hai quần thể.
C. Kiểm tra tính độc lập giữa hai biến định tính.
D. Ước lượng khoảng tin cậy cho trung bình.
