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 I.
• C. Xác suất thu được kết quả kiểm định (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu H0 là đúng.
• D. Mức ý nghĩa (alpha) của kiểm định.

Phương pháp nào sau đây được sử dụng để dự báo chuỗi thời gian?

• A. Phân tích phương sai (ANOVA).
• B. Hồi quy tuyến tính (linear regression).
• C. Trung bình trượt (moving average).
• D. Kiểm định Chi-bình phương (Chi-square test).

Khi nào thì nên sử dụng kiểm định Wilcoxon signed-rank test?

• A. Để so sánh hai mẫu độc lập.
• B. Để so sánh hai mẫu phụ thuộc (paired samples) khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
• C. Để so sánh ba hoặc nhiều hơn các mẫu độc lập.
• D. Để kiểm tra tính độc lập giữa hai biến định tính.

Kiểm định Chi-bình phương (Chi-square test) thường được sử dụng để làm gì?

• A. So sánh trung bình của hai mẫu.
• B. Đánh giá sự phù hợp của một phân phối lý thuyết với dữ liệu thực tế.
• C. Đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
• D. Ước lượng khoảng tin cậy cho trung bình tổng thể.

Hệ số tương quan (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.
• C. Sự khác biệt giữa các giá trị trung bình.
• D. Mức độ tin cậy của ước lượng.

Trong phân tích thời gian (time series analysis), thành phần nào sau đây thể hiện xu hướng dài hạn của chuỗi?

• A. Tính mùa vụ (seasonality).
• B. Tính chu kỳ (cyclicality).
• C. Xu hướng (trend).
• D. Tính ngẫu nhiên (randomness).

Trong phân tích phương sai (ANOVA), giả định nào sau đây là quan trọng?

• A. Các mẫu phải có kích thước khác nhau.
• B. Các nhóm phải có phương sai bằng nhau (homogeneity of variance).
• C. Dữ liệu không cần tuân theo phân phối chuẩn.
• D. Các nhóm phải có trung bình bằng nhau.

Trong phân tích phương sai (ANOVA), đại lượng nào sau đây được sử dụng để so sánh sự khác biệt giữa các nhóm?

• A. Giá trị trung bình.
• B. Độ lệch chuẩn.
• C. Thống kê F.
• D. Sai số chuẩn.

Khi nào thì 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: dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn).
• D. Khi cần ước lượng khoảng tin cậy.

Độ mạnh 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 giả thuyết H0 khi nó sai.
• D. Xác suất chấp nhận giả thuyết H0 khi nó đúng.

Trong hồi quy tuyến tính, ý nghĩa của hệ số chặn (intercept) là gì?

• A. Độ thay đổi của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng một đơn vị.
• B. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập bằng 0.
• C. Mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu.
• D. Sai số chuẩn của ước lượng.

Trong kiểm định giả thuyết, sai lầm loại I xảy ra khi nào?

• A. Chấp nhận giả thuyết H0 khi nó đúng.
• B. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó đúng.
• C. Chấp nhận giả thuyết H0 khi nó sai.
• D. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó sai.

Giá trị tới hạn (critical value) trong kiểm định giả thuyết là gì?

• A. Giá trị của thống kê kiểm định.
• B. Giá trị phân chia vùng bác bỏ và vùng chấp nhận của giả thuyết H0.
• C. Xác suất mắc sai lầm loại I.
• D. Xác suất mắc sai lầm loại II.

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 được sử dụng khi kích thước mẫu lớn.
• B. Kiểm định một đuôi chỉ kiểm tra sự khác biệt theo một hướng cụ thể (lớn hơn hoặc nhỏ hơn).
• C. Kiểm định một đuôi luôn cho kết quả chính xác hơn.
• D. Kiểm định một đuôi sử dụng một mức ý nghĩa (alpha) khác.

Trong phân tích hồi quy, hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào?

• A. Khi biến phụ thuộc không tuân theo phân phối chuẩn.
• B. Khi các biến độc lập có mối tương quan cao với nhau.
• C. Khi kích thước mẫu quá nhỏ.
• D. Khi mô hình không phù hợp với dữ liệu.

Trong kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau của hai phương sai, kiểm định nào thường được sử dụng?

• A. Kiểm định t.
• B. Kiểm định z.
• C. Kiểm định F.
• D. Kiểm định Chi-bình phương.

Khi nào thì nên sử dụng phương pháp Bootstrap?

• A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
• B. Khi kích thước mẫu lớn.
• C. Khi không thể sử dụng các phương pháp ước lượng thông thường do giả định không được đáp ứng hoặc tính toán quá phức tạp.
• D. Khi cần kiểm định giả thuyết về trung bình.

Trong kiểm định giả thuyết, sai lầm loại II xảy ra khi nào?

• 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. Chấp nhận giả thuyết H0 khi nó sai.

Ý nghĩa của hệ số xác định (R-squared) trong hồi quy tuyến tính là gì?

• A. Độ mạnh của mối quan hệ giữa các biến.
• B. Tỷ lệ biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình.
• C. Sai số chuẩn của ước lượng.
• D. Giá trị p của các hệ số hồi quy.

Khoảng tin cậy (confidence interval) cho trung bình tổng thể được hiểu như thế nào?

• A. Xác suất trung bình mẫu nằm trong khoảng này.
• B. Một khoảng giá trị mà chúng ta tin rằng trung bình tổng thể nằm trong đó với một độ tin cậy nhất định.
• C. Độ lệch chuẩn của trung bình mẫu.
• D. Kích thước mẫu cần thiết để ước lượng trung bình tổng thể.

Phương pháp nào sau đây được sử dụng để giảm thiểu ảnh hưởng của các giá trị ngoại lệ (outliers) trong phân tích hồi quy?

• A. Sử dụng kiểm định t.
• B. Sử dụng kiểm định Chi-bình phương.
• C. Sử dụng hồi quy mạnh (robust regression).
• D. Sử dụng hồi quy tuyến tính thông thường.

Trong phân tích tồn dư (residual analysis) của mô hình hồi quy, điều gì là quan trọng để kiểm tra?

• A. Sự tương quan giữa các biến độc lập.
• B. Tính đồng nhất phương sai của tồn dư (homoscedasticity).
• C. Giá trị trung bình của biến phụ thuộc.
• D. Kích thước mẫu.

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 tổng thể đã biết.
• C. Khi phương sai của tổng thể chưa biết và kích thước mẫu nhỏ (n < 30).
• D. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.

Trong kiểm định giả thuyết, khi nào thì chúng ta chấp nhận giả thuyết H0?

• A. Khi giá trị p nhỏ hơn mức ý nghĩa (alpha).
• B. Khi giá trị p lớn hơn hoặc bằng mức ý nghĩa (alpha).
• C. Khi thống kê kiểm định lớn hơn giá trị tới hạn.
• D. Khi khoảng tin cậy không chứa giá trị 0.

Mức ý nghĩa (alpha) trong kiểm định giả thuyết đại diện cho điều gì?

• A. Xác suất mắc sai lầm loại II.
• B. Xác suất chấp nhận giả thuyết H0 khi nó sai.
• C. Xác suất bác bỏ giả thuyết H0 khi nó đúng.
• D. Xác suất chấp nhận giả thuyết H0 khi nó đúng.

Trong phân tích độ tin cậy (reliability analysis), hệ số Cronbach's alpha được sử dụng để đo lường điều gì?

• A. Tính hợp lệ của thang đo.
• B. Tính ổn định của thang đo theo thời gian.
• C. Độ tin cậy nội tại của thang đo.
• D. Độ nhạy của thang đo.

Trong phân tích hồi quy logistic, biến phụ thuộc có dạng gì?

• A. Biến định lượng liên tục.
• B. Biến định tính nhị phân (binary).
• C. Biến định tính đa thức (polynominal).
• D. Biến thứ bậc (ordinal).

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 bình của ba hoặc nhiều hơn các mẫu độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
• D. Để kiểm tra mối quan hệ giữa hai biến định tính.

Khi so sánh hai mẫu độc lập, kiểm định nào sau đây thường được sử dụng nếu dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn?

• A. Kiểm định t.
• B. Kiểm định z.
• C. Kiểm định Mann-Whitney U.
• D. Kiểm định F.

Trong phân tích hồi quy, hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF) được sử dụng để làm gì?

• A. Đo lường mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu.
• B. Đo lường mức độ đa cộng tuyến (multicollinearity) giữa các biến độc lập.
• C. Đo lường mức độ ảnh hưởng của các giá trị ngoại lệ.
• D. Đo lường mức độ tin cậy của các hệ số hồi quy.