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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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

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).

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.