1. Ví dụ về một kiểm định phi tham số là gì?
A. Kiểm định t-Student.
B. Kiểm định ANOVA.
C. Kiểm định Mann-Whitney U.
D. Kiểm định Z.
2. Kiểm định ANOVA (Analysis of Variance) được sử dụng để làm gì?
A. Để so sánh phương sai của hai quần thể.
B. Để so sánh trung bình của hai quần thể.
C. Để so sánh trung bình của ba hoặc nhiều hơn quần thể.
D. Để kiểm tra tính độc lập giữa hai biến.
3. Khoảng tin cậy (confidence interval) cho trung bình quần thể cho ta biết điều gì?
A. Giá trị trung bình mẫu.
B. Một khoảng giá trị mà ta tin rằng trung bình quần thể nằm trong đó với một độ tin cậy nhất định.
C. Độ lệch chuẩn của quần thể.
D. Phương sai của mẫu.
4. Trong kiểm định giả thuyết, công suất kiểm định (power of the test) được định nghĩa là gì?
A. Xác suất bác bỏ H0 khi nó đúng.
B. Xác suất không bác bỏ H0 khi nó đúng.
C. Xác suất bác bỏ H0 khi nó sai.
D. Xác suất không bác bỏ H0 khi nó sai.
5. 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 không bác bỏ.
C. Mức ý nghĩa α.
D. Giá trị p.
6. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định Chi bình phương (Chi-square test)?
A. Để kiểm tra sự khác biệt giữa hai trung bình.
B. Để kiểm tra sự phù hợp của dữ liệu với một phân phối lý thuyết.
C. Để ước lượng trung bình quần thể.
D. Để kiểm tra phương sai của quần thể.
7. Trong phân tích hồi quy, giả định nào sau đây là quan trọng nhất?
A. Biến độc lập phải tuân theo phân phối chuẩn.
B. Sai số phải tuân theo phân phối chuẩn với trung bình bằng 0 và phương sai không đổi.
C. Biến phụ thuộc phải là biến định tính.
D. Mối quan hệ giữa các biến phải là phi tuyến.
8. Thống kê F trong kiểm định ANOVA được tính như thế nào?
A. Tổng bình phương giữa các nhóm / Tổng bình phương trong các nhóm.
B. Tổng bình phương trong các nhóm / Tổng bình phương giữa các nhóm.
C. Tổng bình phương giữa các nhóm / Tổng bình phương tổng.
D. Tổng bình phương tổng / Tổng bình phương giữa các nhóm.
9. Mối quan hệ giữa sai lầm loại I (α) và sai lầm loại II (β) là gì?
A. Chúng độc lập với nhau.
B. Giảm α luôn dẫn đến giảm β.
C. Giảm α thường dẫn đến tăng β (và ngược lại).
D. Chúng luôn bằng nhau.
10. Nếu cỡ mẫu tăng lên, điều gì xảy ra với độ rộng của khoảng tin cậy (giả sử các yếu tố khác không đổi)?
A. Độ rộng tăng lên.
B. Độ rộng giảm xuống.
C. Độ rộng không đổi.
D. Không thể xác định.
11. Trong kiểm định Chi bình phương, bậc tự do (degrees of freedom) được tính như thế nào khi kiểm tra tính độc lập giữa hai biến?
A. n – 1
B. (số hàng – 1) * (số cột – 1)
C. n – 2
D. số hàng + số cột – 2
12. Hệ số xác định (coefficient of determination) R-squared trong phân tích hồi quy cho biết điều gì?
A. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập.
B. Độ dốc của đường hồi quy.
C. Mức độ ý nghĩa của mô hình hồi quy.
D. Sai số chuẩn của ước lượng.
13. Trong kiểm định giả thuyết, khi tăng mức ý nghĩa (alpha), điều gì xảy ra với khả năng mắc lỗi loại I?
A. Giảm.
B. Tăng.
C. Không đổi.
D. Không xác định được.
14. Yếu tố nào sau đây ảnh hưởng đến độ rộng của khoảng tin cậy?
A. Cỡ mẫu.
B. Độ lệch chuẩn của quần thể.
C. Mức độ tin cậy.
D. Tất cả các đáp án trên.
15. Mức ý nghĩa (significance level) α thường được sử dụng trong kiểm định giả thuyết là bao nhiêu?
A. 0.01
B. 0.05
C. 0.10
D. Tất cả các đáp án trên đều có thể đúng, tùy thuộc vào bài toán.
16. Trong kiểm định giả thuyết, điều gì xảy ra khi tăng cỡ mẫu?
A. Giảm khả năng mắc sai lầm loại I.
B. Giảm 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.
17. Trong kiểm định giả thuyết về trung bình của một quần thể khi độ lệch chuẩn quần thể chưa biết và cỡ 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.
18. Điều gì xảy ra nếu vi phạm giả định về phương sai không đổi (homoscedasticity) trong phân tích hồi quy?
A. Các ước lượng hệ số hồi quy sẽ bị sai lệch.
B. Các kiểm định giả thuyết sẽ không còn tin cậy.
C. Mô hình hồi quy sẽ không còn phù hợp.
D. Không có ảnh hưởng gì.
19. Yếu tố nào sau đây không ảnh hưởng đến công suất kiểm định?
A. Cỡ mẫu.
B. Mức ý nghĩa (α).
C. Độ lớn hiệu ứng (effect size).
D. Giá trị p.
20. 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.
21. Trong phân tích hồi quy, hệ số tương quan (correlation coefficient) r cho biết điều gì?
A. Độ dốc của đường hồi quy.
B. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.
C. Hướng và độ mạnh của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
D. Phương sai của biến phụ thuộc.
22. Kiểm định một đuôi (one-tailed test) được sử dụng khi nào?
A. Khi ta quan tâm đến sự khác biệt theo cả hai hướng (lớn hơn hoặc nhỏ hơn).
B. Khi ta chỉ quan tâm đến sự khác biệt theo một hướng cụ thể (lớn hơn hoặc nhỏ hơn).
C. Khi ta không có giả thuyết cụ thể về hướng của sự khác biệt.
D. Khi ta muốn kiểm tra xem hai mẫu có giống nhau hay không.
23. 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 có liên quan (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.
24. Giả thuyết H0 trong kiểm định ANOVA 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 tất cả các quần thể đều bằng nhau.
25. Sai lầm loại II (β) xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó đúng.
B. Chấp nhận 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.
26. 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.
27. Khi nào nên sử dụng kiểm định phi tham số (non-parametric test)?
A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi cỡ mẫu lớn.
C. Khi các giả định của kiểm định tham số không được đáp ứng.
D. Khi muốn so sánh trung bình của hai mẫu.
28. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để xác định nhóm nào khác biệt sau khi bác bỏ H0 trong ANOVA?
A. Kiểm định t-Student.
B. Kiểm định Chi bình phương.
C. Kiểm định hậu nghiệm (post-hoc test).
D. Phân tích hồi quy.
29. Điều gì xảy ra khi bác bỏ giả thuyết H0 trong kiểm định ANOVA?
A. Tất cả các trung bình quần thể đều bằng nhau.
B. Ít nhất một trung bình quần thể khác với các trung bình còn lại.
C. Tất cả các phương sai quần thể đều bằng nhau.
D. Không có kết luận nào có thể được đưa ra.
30. 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 (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu H0 là đúng.
D. Xác suất mắc sai lầm loại II.
31. Phương pháp nào được sử dụng để ước lượng các tham số trong mô hình hồi quy tuyến tính?
A. Phương pháp Moment.
B. Phương pháp ước lượng hợp lý cực đại (Maximum Likelihood Estimation).
C. Phương pháp bình phương tối thiểu (Ordinary Least Squares).
D. Phương pháp Bayes.
32. Loại kiểm định nào được sử dụng để xác định xem một mẫu có đến từ một quần thể có phân phối cụ thể hay không?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định ANOVA.
C. Kiểm định Chi bình phương goodness-of-fit.
D. Kiểm định F.
33. Trong kiểm định chi bình phương (Chi-square test), bậc tự do (degrees of freedom) được tính như thế nào khi kiểm định tính độc lập giữa hai biến định tính trong bảng contingency r x c?
A. r + c – 1
B. r x c – 1
C. (r – 1) + (c – 1)
D. (r – 1) x (c – 1)
34. Khi nào thì 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.
C. Khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn hoặc kích thước mẫu nhỏ.
D. Khi muốn ước lượng tham số của tổng thể.
35. Thống kê kiểm định nào được sử dụng để kiểm tra mối tương quan giữa hai biến định lượng?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định Chi bình phương.
C. Hệ số tương quan Pearson.
D. Kiểm định ANOVA.
36. Khi nào thì 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.
37. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy (confidence interval) khi tăng kích thước mẫu (sample size)?
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 trở nên không xác định.
38. Trong hồi quy đa biến, hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) gây ra vấn đề gì?
A. Làm cho các hệ số hồi quy trở nên không đáng tin cậy và khó giải thích.
B. Làm giảm hệ số xác định (R-squared).
C. Làm tăng sai số chuẩn của các ước lượng.
D. Tất cả các đáp án trên.
39. Trong kiểm định giả thuyết, việc tăng kích thước mẫu có ảnh hưởng như thế nào đến độ mạnh của kiểm định?
A. Độ mạnh của kiểm định giảm.
B. Độ mạnh của kiểm định không thay đổi.
C. Độ mạnh của kiểm định tăng.
D. Không thể xác định.
40. Trong kiểm định giả thuyết, độ mạnh của 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 null khi nó thực sự sai.
D. Xác suất chấp nhận giả thuyết null khi nó thực sự đúng.
41. Khi nào sử dụng kiểm định Wilcoxon signed-rank test?
A. So sánh trung bình của hai mẫu độc lập khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. So sánh trung bình của hai mẫu liên quan (paired samples) khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
C. So sánh phương sai của hai mẫu.
D. Kiểm tra tính độc lập giữa hai biến định tính.
42. Trong kiểm định giả thuyết, điều gì xảy ra khi tăng mức ý nghĩa (α)?
A. Xác suất mắc sai lầm loại I giảm.
B. Xác suất mắc sai lầm loại II giảm.
C. Độ mạnh của kiểm định giảm.
D. Không có ảnh hưởng.
43. Trong phân tích hồi quy tuyến tính, hệ số xác định (R-squared) cho biết điều gì?
A. Mức độ mạnh yếu của mối quan hệ giữa các biến.
B. Phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập.
C. Giá trị p của kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy.
D. Độ dốc của đường hồi quy.
44. Kiểm định nào sau đây được sử dụng để kiểm tra tính dừng (stationarity) của chuỗi thời gian?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định Chi bình phương.
C. Kiểm định Dickey-Fuller.
D. Kiểm định F.
45. Nếu khoảng tin cậy 99% cho một tham số là (5, 9), và khoảng tin cậy 90% cho cùng tham số là (6, 8), điều này cho thấy điều gì?
A. Độ tin cậy cao hơn dẫn đến khoảng ước lượng hẹp hơn.
B. Độ tin cậy thấp hơn dẫn đến khoảng ước lượng rộng hơn.
C. Độ tin cậy cao hơn dẫn đến khoảng ước lượng rộng hơn.
D. Khoảng tin cậy 90% là không chính xác.
46. Khi nào nên sử dụng kiểm định ANOVA (Analysis of Variance)?
A. Khi so sánh trung bình của hai nhóm.
B. Khi so sánh phương sai của hai nhóm.
C. Khi so sánh trung bình của ba nhóm trở lên.
D. Khi kiểm định tính độc lập giữa hai biến định tính.
47. Khi nào nên sử dụng kiểm định Kruskal-Wallis?
A. Để so sánh trung bình của hai nhóm độc lập khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Để so sánh trung bình của hai nhóm liên quan khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Để so sánh trung bình của ba nhóm trở lên khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Để kiểm tra tính độc lập giữa hai biến định tính.
48. Trong kiểm định giả thuyết, điều gì sẽ xảy ra với vùng bác bỏ (rejection region) nếu mức ý nghĩa (α) giảm xuống?
A. Vùng bác bỏ trở nên lớn hơn.
B. Vùng bác bỏ không thay đổi.
C. Vùng bác bỏ trở nên nhỏ hơn.
D. Vùng bác bỏ biến mất.
49. Trong phân tích phương sai một yếu tố (One-way ANOVA), giả thuyết null thường phát biểu điều gì?
A. Tất cả các phương sai của các nhóm đều bằng nhau.
B. Ít nhất một trong các trung bình nhóm là khác biệt.
C. Tất cả các trung bình nhóm đều bằng nhau.
D. Không có mối quan hệ giữa các nhóm.
50. Kiểm định nào được sử dụng để so sánh phân phối của hai mẫu độc lập?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định Chi bình phương.
C. Kiểm định Kolmogorov-Smirnov.
D. Kiểm định F.
51. Ý nghĩa của việc chọn một thống kê kiểm định phù hợp là gì?
A. Để tăng kích thước mẫu.
B. Để giảm thiểu sai sót loại II.
C. Để đảm bảo kết quả kiểm định là chính xác và có ý nghĩa.
D. Để đơn giản hóa quá trình tính toán.
52. Trong phân tích hồi quy, phần dư (residual) là gì?
A. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc.
B. Sai số giữa giá trị thực tế và giá trị dự đoán của biến phụ thuộc.
C. Giá trị của biến độc lập.
D. Hệ số hồi quy.
53. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết thống kê thể hiện điều gì?
A. Xác suất giả thuyết null là đúng.
B. Xác suất mắc sai lầm loại I.
C. Xác suất thu được kết quả kiểm định (hoặc kết quả khắc nghiệt hơn) nếu giả thuyết null là đúng.
D. Mức ý nghĩa (significance level) của kiểm định.
54. Khi so sánh hai phương sai của hai quần thể, kiểm định nào phù hợp nhất?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định Chi bình phương.
C. Kiểm định F.
D. Kiểm định Z.
55. Khoảng tin cậy 95% cho trung bình của một quần thể là (10, 14). Phát biểu nào sau đây là đúng?
A. Có 95% khả năng trung bình quần thể nằm trong khoảng (10, 14).
B. Trung bình mẫu chắc chắn nằm trong khoảng (10, 14).
C. Nếu lặp lại việc lấy mẫu nhiều lần, 95% các khoảng tin cậy được tạo ra sẽ chứa trung bình quần thể.
D. Khoảng tin cậy này là không hợp lệ.
56. Trong phân tích chuỗi thời gian, thành phần xu hướng (trend) thể hiện điều gì?
A. Sự biến động ngắn hạn và ngẫu nhiên.
B. Sự biến động theo mùa.
C. Sự biến động dài hạn và có hệ thống.
D. Sự biến động theo chu kỳ kinh tế.
57. Trong kiểm định giả thuyết thống kê, sai lầm loại II (Type II error) xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự đúng.
B. Chấp nhận giả thuyết null khi nó thực sự sai.
C. Không bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự đúng.
D. Bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự sai.
58. Giả sử bạn thực hiện kiểm định giả thuyết với mức ý nghĩa α = 0.05 và thu được giá trị p = 0.03. Kết luận nào sau đây là đúng?
A. Chấp nhận giả thuyết null.
B. Không thể đưa ra kết luận.
C. Bác bỏ giả thuyết null.
D. Cần tăng kích thước mẫu để đưa ra kết luận.
59. Chọn khẳng định đúng về mức ý nghĩa (significance level) α trong kiểm định giả thuyết:
A. α là xác suất mắc sai lầm loại II.
B. α là xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự sai.
C. α là xác suất chấp nhận giả thuyết null khi nó thực sự đúng.
D. α là xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự đúng.
60. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định Mann-Whitney U test?
A. So sánh trung bình của hai mẫu độc lập khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. So sánh trung bình của hai mẫu liên quan (paired samples) khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
C. So sánh trung bình của hai mẫu độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Kiểm tra tính độc lập giữa hai biến định tính.
61. Độ mạnh của kiểm định (power of a test) được định nghĩa là gì?
A. Xác suất mắc sai lầm loại I.
B. Xác suất chấp nhận giả thuyết H0 khi nó đúng.
C. Xác suất bác bỏ giả thuyết H0 khi nó sai.
D. Xác suất chấp nhận giả thuyết H0 khi nó sai.
62. 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) và độ lệch chuẩn của tổng thể đã biết.
B. Khi kích thước mẫu nhỏ (n < 30) và độ lệch chuẩn của tổng thể đã biết.
C. Khi kích thước mẫu lớn (n > 30) và độ lệch chuẩn của tổng thể chưa biết.
D. Khi kích thước mẫu nhỏ (n < 30) và độ lệch chuẩn của tổng thể chưa biết.
63. Trong phân tích hồi quy, hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào?
A. Khi có một biến độc lập duy nhất trong mô hình.
B. Khi các biến độc lập có mối tương quan cao với nhau.
C. Khi biến phụ thuộc không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Khi có sai số phương sai không đổi.
64. Khi nào nên sử dụng kiểm định Mann-Whitney U test?
A. Để so sánh hai mẫu liên quan.
B. Để so sánh 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 so sánh phương sai của hai nhóm.
65. Khi so sánh hai mẫu độc lập với phương sai chưa biết và không bằng nhau, kiểm định nào phù hợp nhất?
A. Kiểm định t Student.
B. Kiểm định z.
C. Kiểm định t Welch.
D. Kiểm định Chi-bình phương.
66. Khi thực hiện kiểm định giả thuyết, điều gì xảy ra nếu giá trị p lớn hơn mức ý nghĩa α?
A. Bác bỏ giả thuyết H0.
B. Chấp nhận giả thuyết H0.
C. Không thể đưa ra kết luận.
D. Cần tăng kích thước mẫu.
67. 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. So sánh phương sai của hai mẫu.
D. Kiểm tra sự độc lập giữa hai biến.
68. Sai lầm loại II (Type II error) còn được gọi là gì?
A. Alpha.
B. Beta.
C. Mức ý nghĩa.
D. Độ mạnh của kiểm định.
69. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Xác suất mắc sai lầm loại II.
B. Xác suất chấp nhận giả thuyết H0 khi nó sai.
C. Xác suất quan sát được kết quả (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết H0 đúng.
D. Mức ý nghĩa của kiểm định.
70. Trong kiểm định giả thuyết, sai lầm loại I xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 sai.
B. Chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 đúng.
C. Bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 đúng.
D. Chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 sai.
71. Trong phân tích hồi quy tuyến tính, sai số chuẩn (standard error) của hệ số hồi quy đo lường điều gì?
A. Độ chính xác của ước lượng hệ số hồi quy.
B. Mức ý nghĩa của hệ số hồi quy.
C. Tỷ lệ phương sai được giải thích bởi mô hình.
D. Mối quan hệ giữa các biến độc lập.
72. Khi nào nên sử dụng kiểm định Wilcoxon signed-rank test?
A. Để so sánh hai mẫu độc lập.
B. Để so sánh hai mẫu liên quan (paired samples) khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
D. Để so sánh phương sai của hai nhóm.
73. Kiểm định Chi-bình phương (Chi-square test) thường được sử dụng để làm gì?
A. So sánh trung bình của hai mẫu độc lập.
B. Kiểm tra sự phù hợp của một phân phối lý thuyết với dữ liệu thực tế.
C. Ước lượng khoảng tin cậy cho trung bình tổng thể.
D. Phân tích phương sai giữa các nhóm.
74. Trong phân tích phương sai (ANOVA), yếu tố (factor) là gì?
A. Biến phụ thuộc.
B. Biến độc lập định tính.
C. Biến độc lập định lượng.
D. Sai số ngẫu nhiên.
75. Khi nào nên sử dụng kiểm định một phía (one-tailed test) thay vì kiểm định hai phía (two-tailed test)?
A. Khi không có kỳ vọng 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 lớn hơn 30.
76. Trong kiểm định giả thuyết, việc giảm mức ý nghĩa (α) sẽ ảnh hưởng như thế nào đến xác suất mắc sai lầm loại II (β)?
A. Giảm β.
B. Tăng β.
C. Không ảnh hưởng đến β.
D. β luôn bằng 0.
77. Trong kiểm định giả thuyết, việc lựa chọn mức ý nghĩa (α) ảnh hưởng đến điều gì?
A. Xác suất mắc sai lầm loại II.
B. Độ mạnh của kiểm định.
C. Ngưỡng để bác bỏ giả thuyết H0.
D. Tất cả các đáp án trên.
78. Trong kiểm định giả thuyết, vùng bác bỏ (rejection region) là gì?
A. Tập hợp các giá trị mà nếu thống kê kiểm định rơi vào đó, chúng ta sẽ chấp nhận giả thuyết H0.
B. Tập hợp các giá trị mà nếu thống kê kiểm định rơi vào đó, chúng ta sẽ bác bỏ giả thuyết H0.
C. Khoảng tin cậy cho trung bình tổng thể.
D. Mức ý nghĩa của kiểm định.
79. Khi nào nên sử dụng kiểm định F (F-test)?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu.
B. Để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
C. Để so sánh phương sai của hai hoặc nhiều nhóm.
D. Để kiểm tra sự phù hợp của một phân phối.
80. Hệ quả của việc tăng kích thước mẫu trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Giảm độ mạnh của kiểm định.
B. Tăng xác suất mắc sai lầm loại I.
C. Giảm xác suất mắc sai lầm loại II và tăng độ mạnh của kiểm định.
D. Tăng cả xác suất mắc sai lầm loại I và loại II.
81. Nếu bạn muốn kiểm tra xem có mối liên hệ giữa hai biến định tính hay không, bạn nên sử dụng kiểm định nào?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định z.
C. Kiểm định Chi-bình phương.
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
82. Giả sử bạn thực hiện một kiểm định giả thuyết với mức ý nghĩa α = 0.05 và nhận được giá trị p = 0.03. Bạn nên kết luận gì?
A. Chấp nhận giả thuyết H0.
B. Bác bỏ giả thuyết H0.
C. Không thể đưa ra kết luận vì α > p.
D. Cần tăng kích thước mẫu để đưa ra kết luận.
83. Giả sử bạn có dữ liệu về chiều cao của sinh viên trong một trường đại học. Bạn muốn kiểm tra xem chiều cao trung bình của sinh viên có khác biệt đáng kể so với 170cm hay không. Bạn nên sử dụng kiểm định nào?
A. Kiểm định Chi-bình phương.
B. Kiểm định t một mẫu.
C. Kiểm định t hai mẫu độc lập.
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
84. 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 có độ mạnh cao hơn kiểm định tham số.
C. Dễ tính toán hơn kiểm định tham số.
D. Chỉ áp dụng cho dữ liệu định tính.
85. Nếu khoảng tin cậy 95% cho trung bình tổng thể là (10, 15), điều này có nghĩa là gì?
A. Xác suất trung bình tổng thể nằm trong khoảng (10, 15) là 95%.
B. 95% các giá trị trong mẫu nằm trong khoảng (10, 15).
C. Chúng ta tin tưởng 95% rằng trung bình tổng thể nằm trong khoảng (10, 15).
D. Khoảng (10, 15) chứa 95% dữ liệu.
86. Mối quan hệ giữa mức ý nghĩa (α) và độ tin cậy (confidence level) là gì?
A. α = Độ tin cậy.
B. α = 1 / Độ tin cậy.
C. α = 1 – Độ tin cậy.
D. α = Độ tin cậy – 1.
87. Trong phân tích phương sai (ANOVA), giả thuyết H0 thường là gì?
A. Tất cả các trung bình tổng thể đều bằng nhau.
B. Tất cả các trung bình tổng thể đều khác nhau.
C. Ít nhất một trung bình tổng thể khác với các trung bình còn lại.
D. Phương sai của tất cả các tổng thể đều bằng nhau.
88. 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. Hệ số hồi quy.
D. Sai số chuẩn của ước lượng.
89. Trong hồi quy tuyến tính, hệ số xác định (R-squared) đo lường 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.
C. Mức ý nghĩa của các hệ số hồi quy.
D. Sai số chuẩn của ước lượng.
90. Khi nào nên sử dụng kiểm định Kruskal-Wallis test?
A. Để so sánh hai mẫu độc lập.
B. Để so sánh hai mẫu liên quan.
C. Để so sánh ba hoặc nhiều mẫu độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến.
91. Hệ số tương quan (correlation coefficient) đo lường điều gì?
A. Mức độ biến động của dữ liệu.
B. Mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
C. Sự khác biệt giữa các trung bình.
D. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.
92. 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 với giả thuyết H0.
C. Tính giá trị p.
D. Xác định kích thước mẫu cần thiết.
93. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi mức độ tin cậy tăng lên (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.
94. Bậc tự do (degrees of freedom) ảnh hưởng đến hình dạng của phân phối nào?
A. Phân phối chuẩn.
B. Phân phối nhị thức.
C. Phân phối Poisson.
D. Phân phối t và phân phối Chi-bình phương.
95. Trong kiểm định một đuôi (one-tailed test), miền bác bỏ nằm ở đâu?
A. Cả hai phía của phân phối.
B. Một phía của phân phối.
C. Chính giữa phân phối.
D. Không có miền bác bỏ trong kiểm định một đuôi.
96. 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 thu được kết quả như quan sát hoặc cực đoan hơn, giả sử H0 là đúng.
C. Xác suất mắc sai lầm loại I.
D. Xác suất mắc sai lầm loại II.
97. Giả sử bạn thực hiện một kiểm định giả thuyết với mức ý nghĩa alpha = 0.05 và giá trị p = 0.03. Bạn nên kết luận gì?
A. Chấp nhận giả thuyết H0.
B. Bác bỏ giả thuyết H0.
C. Không có đủ thông tin để kết luận.
D. Tăng kích thước mẫu.
98. Trong kiểm định giả thuyết, công suất của 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 H0 khi H0 sai.
D. Xác suất chấp nhận H0 khi H0 đúng.
99. Chọn khẳng định đúng về mối quan hệ giữa sai lầm loại I và sai lầm loại II.
A. Giảm xác suất sai lầm loại I luôn dẫn đến giảm xác suất sai lầm loại II.
B. Giảm xác suất sai lầm loại I thường dẫn đến tăng xác suất sai lầm loại II.
C. Sai lầm loại I và sai lầm loại II không liên quan đến nhau.
D. Xác suất sai lầm loại I luôn bằng xác suất sai lầm loại II.
100. Để giảm độ rộng của khoảng tin cậy, bạn có thể làm gì?
A. Giảm kích thước mẫu.
B. Tăng mức độ tin cậy.
C. Tăng kích thước mẫu.
D. Giảm phương sai của quần thể (nếu có thể).
101. Khi thực hiện kiểm định giả thuyết, điều gì xảy ra nếu kích thước mẫu tăng lên?
A. Công suất kiểm định (power of the test) giảm.
B. Xác suất mắc sai lầm loại I tăng.
C. Công suất kiểm định (power of the test) tăng.
D. Không có ảnh hưởng gì đến kết quả kiểm định.
102. Khoảng tin cậy (confidence interval) cho biết điều gì?
A. Giá trị chính xác của tham số quần thể.
B. Một khoảng giá trị mà trong đó tham số quần thể có khả năng nằm trong đó với một độ tin cậy nhất định.
C. Xác suất tham số quần thể nằm trong một khoảng giá trị nhất định.
D. Sai số chuẩn của ước lượng.
103. Trong kiểm định giả thuyết, sai lầm loại I xảy ra khi nào?
A. Chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 sai.
B. Bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 đúng.
C. Chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 đúng.
D. Bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 sai.
104. Trong kiểm định giả thuyết, miền bác bỏ (rejection region) là gì?
A. Tập hợp các giá trị mà nếu thống kê kiểm định rơi vào đó, ta chấp nhận H0.
B. Tập hợp các giá trị mà nếu thống kê kiểm định rơi vào đó, ta bác bỏ H0.
C. Tập hợp tất cả các giá trị có thể của thống kê kiểm định.
D. Miền mà giá trị p lớn hơn mức ý nghĩa (alpha).
105. Nếu một kiểm định giả thuyết có công suất (power) là 0.8, điều này có nghĩa là gì?
A. Có 80% khả năng chấp nhận H0 khi H0 sai.
B. Có 20% khả năng bác bỏ H0 khi H0 đúng.
C. Có 80% khả năng bác bỏ H0 khi H0 sai.
D. Có 20% khả năng chấp nhận H0 khi H0 đúng.
106. Độ lệch chuẩn (standard deviation) đo lường điều gì?
A. Giá trị trung bình của dữ liệu.
B. Mức độ phân tán của dữ liệu xung quanh giá trị trung bình.
C. Mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
D. Xác suất xảy ra một sự kiện.
107. Trong hồi quy tuyến tính đơn giản, phương trình hồi quy có dạng y = a + bx. ‘b’ đại diện cho điều gì?
A. Giá trị của y khi x = 0.
B. Độ dốc của đường hồi quy.
C. Sai số chuẩn của ước lượng.
D. Hệ số tương quan.
108. Khi nào nên sử dụng kiểm định Chi-bình phương (Chi-square test)?
A. Để so sánh trung bình của hai nhóm.
B. Để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
C. Để dự đoán giá trị của một biến liên tục.
D. Để ước lượng tham số của quần thể.
109. Trong phân tích phương sai (ANOVA), ‘tổng bình phương trong các nhóm’ (sum of squares within groups) thể hiện điều gì?
A. Sự biến thiên giữa các nhóm.
B. Sự biến thiên trong mỗi nhóm.
C. Tổng sự biến thiên trong toàn bộ dữ liệu.
D. Sự khác biệt giữa các trung bình nhóm.
110. Khi thực hiện hồi quy đa biến (multiple regression), điều quan trọng cần kiểm tra là gì?
A. Sự tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập.
B. Sự tương quan giữa các biến độc lập (đa cộng tuyến).
C. Sự khác biệt giữa các trung bình.
D. Sự độc lập của các biến.
111. Kiểm định hai đuôi (two-tailed test) được sử dụng khi nào?
A. Khi quan tâm đến sự khác biệt theo một hướng cụ thể.
B. Khi quan tâm đến sự khác biệt theo cả hai hướng.
C. Khi biết chắc chắn giá trị của tham số.
D. Khi không có giả thuyết nào.
112. Trong kiểm định giả thuyết về trung bình của một quần thể, khi nào nên sử dụng kiểm định t thay vì kiểm định z?
A. Khi kích thước mẫu lớn (n > 30).
B. Khi phương sai của quần thể đã biết.
C. Khi kích thước mẫu nhỏ (n < 30) và phương sai của quần thể chưa biết.
D. Luôn luôn sử dụng kiểm định z.
113. 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.
114. Mục đích chính của phân tích hồi quy là gì?
A. Mô tả dữ liệu.
B. Dự đoán giá trị của một biến phụ thuộc dựa trên một hoặc nhiều biến độc lập.
C. So sánh trung bình của các nhóm khác nhau.
D. Kiểm tra sự độc lập giữa các biến.
115. Khi nào thì bác bỏ giả thuyết H0 dựa trên giá trị p?
A. Khi giá trị p lớn hơn mức ý nghĩa (alpha).
B. Khi giá trị p bằng mức ý nghĩa (alpha).
C. Khi giá trị p nhỏ hơn hoặc bằng mức ý nghĩa (alpha).
D. Không bao giờ bác bỏ H0 dựa trên giá trị p.
116. Sai số chuẩn (standard error) trong thống kê là gì?
A. Độ lệch chuẩn của mẫu.
B. Ước lượng độ lệch chuẩn của phân phối lấy mẫu của một thống kê.
C. Phương sai của quần thể.
D. Giá trị trung bình của mẫu.
117. Phân phối t (t-distribution) khác với phân phối chuẩn (normal distribution) như thế nào?
A. Phân phối t có đuôi mỏng hơn phân phối chuẩn.
B. Phân phối t có đuôi dày hơn phân phối chuẩn.
C. Phân phối t luôn đối xứng quanh 0, trong khi phân phối chuẩn thì không.
D. Phân phối t chỉ được sử dụng cho kích thước mẫu lớn.
118. Ý nghĩa của mức ý nghĩa (alpha) trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Xác suất mắc sai lầm loại II.
B. Xác suất chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 đúng.
C. Xác suất mắc sai lầm loại I.
D. Xác suất bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 sai.
119. Giá trị F trong ANOVA được tính như thế nào?
A. Tổng bình phương giữa các nhóm chia cho tổng bình phương trong các nhóm.
B. Tổng bình phương trong các nhóm chia cho tổng bình phương giữa các nhóm.
C. Tổng bình phương giữa các nhóm chia cho tổng bình phương tổng.
D. Tổng bình phương tổng chia cho tổng bình phương trong các nhóm.
120. Sự khác biệt chính giữa thống kê mô tả (descriptive statistics) và thống kê suy luận (inferential statistics) là gì?
A. Thống kê mô tả sử dụng mẫu, trong khi thống kê suy luận sử dụng toàn bộ quần thể.
B. Thống kê mô tả mô tả dữ liệu, trong khi thống kê suy luận đưa ra kết luận về quần thể dựa trên mẫu.
C. Thống kê mô tả sử dụng các phương pháp toán học phức tạp hơn thống kê suy luận.
D. Thống kê mô tả chỉ áp dụng cho dữ liệu định tính, trong khi thống kê suy luận chỉ áp dụng cho dữ liệu định lượng.
121. Trong kiểm định giả thuyết, nếu chúng ta giảm mức ý nghĩa α, điều gì sẽ xảy ra với xác suất mắc sai lầm loại II (β)?
A. β sẽ giảm.
B. β sẽ tăng.
C. β không thay đổi.
D. β sẽ bằng 0.
122. Trong kiểm định giả thuyết, thống kê kiểm định (test statistic) là gì?
A. Một giá trị ngưỡng để bác bỏ H0.
B. Một ước lượng điểm của tham số quần thể.
C. Một giá trị được tính từ dữ liệu mẫu để so sánh với phân phối lý thuyết.
D. Một khoảng tin cậy cho tham số quần thể.
123. Khi nào nên sử dụng kiểm định F (F-test)?
A. Để kiểm định trung bình của một quần thể.
B. Để kiểm định phương sai của một quần thể.
C. Để so sánh phương sai của hai hay nhiều quần thể.
D. Để kiểm định tính độc lập giữa hai biến định tính.
124. Mức ý nghĩa α = 0.05 có nghĩa là gì?
A. Có 5% khả năng giả thuyết H0 là đúng.
B. Có 95% khả năng giả thuyết H0 là đúng.
C. Có 5% khả năng bác bỏ H0 khi H0 đúng.
D. Có 95% khả năng bác bỏ H0 khi H0 sai.
125. Trong kiểm định ANOVA (Analysis of Variance), giả thuyết H0 thường là gì?
A. Tất cả các phương sai của các nhóm đều khác nhau.
B. Ít nhất một cặp trung bình của các nhóm khác nhau.
C. Tất cả các trung bình của các nhóm đều bằng nhau.
D. Tất cả các nhóm đều có kích thước mẫu khác nhau.
126. Mức ý nghĩa (significance level) α trong kiểm định giả thuyết thể hiện điều gì?
A. Xác suất mắc sai lầm loại II.
B. Xác suất chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 sai.
C. Xác suất bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 đúng.
D. Xác suất chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 đúng.
127. Sai lầm loại II (Type II error) trong kiểm định giả thuyết xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 đúng.
B. Chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 đúng.
C. Bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 sai.
D. Chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 sai.
128. Kiểm định Chi bình phương (Chi-square test) thường được sử dụng để làm gì?
A. Kiểm định trung bình của hai quần thể.
B. Kiểm định phương sai của một quần thể.
C. Kiểm định tính độc lập giữa hai biến định tính.
D. Kiểm định sự phù hợp của dữ liệu với phân phối chuẩn.
129. Khi nào nên sử dụng kiểm định một phía (one-tailed test) thay vì kiểm định hai phía (two-tailed test)?
A. Khi không có giả thuyết cụ thể về hướng của sự khác biệt.
B. Khi chúng ta chỉ quan tâm đến sự khác biệt theo một hướng cụ thể.
C. Khi kích thước mẫu nhỏ.
D. Khi mức ý nghĩa α lớn.
130. 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. Khoảng tin cậy biến mất.
131. Trong kiểm định giả thuyết, việc tăng kích thước mẫu thường có tác động gì đến độ mạnh của kiểm định?
A. Làm giảm độ mạnh của kiểm định.
B. Không ảnh hưởng đến độ mạnh của kiểm định.
C. Làm tăng độ mạnh của kiểm định.
D. Chỉ ảnh hưởng đến độ mạnh của kiểm định khi α lớn.
132. Khi nào chúng ta sử dụng kiểm định Shapiro-Wilk?
A. Để kiểm định phương sai của một quần thể.
B. Để kiểm định tính độc lập giữa hai biến định tính.
C. Để kiểm định xem dữ liệu có tuân theo phân phối chuẩn hay không.
D. Để so sánh trung bình của hai quần thể.
133. Kiểm định Kolmogorov-Smirnov được sử dụng để làm gì?
A. Kiểm định trung bình của một quần thể.
B. Kiểm định phương sai của một quần thể.
C. Kiểm định xem một mẫu có tuân theo một phân phối cụ thể hay không.
D. Kiểm định tính độc lập giữa hai biến định tính.
134. Trong kiểm định giả thuyết, sai lầm loại I (Type I error) xảy ra khi nào?
A. Chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 đúng.
B. Bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 sai.
C. Chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 sai.
D. Bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 đúng.
135. Trong kiểm định giả thuyết về trung bình của một quần thể khi độ lệch chuẩn quần thể đã biết, chúng ta sử dụng phân phối nào?
A. Phân phối t.
B. Phân phối F.
C. Phân phối chuẩn (Z).
D. Phân phối Chi bình phương.
136. Trong kiểm định Kruskal-Wallis test, giả thuyết H0 là gì?
A. Tất cả các nhóm đều có phương sai bằng nhau.
B. Tất cả các nhóm đều có trung vị bằng nhau.
C. Tất cả các nhóm đều có trung bình bằng nhau.
D. Tất cả các nhóm đều có kích thước mẫu bằng nhau.
137. Khi nào chúng ta sử dụng kiểm định Wilcoxon signed-rank test?
A. Khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn và chúng ta muốn so sánh hai mẫu độc lập.
B. Khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn và chúng ta muốn so sánh hai mẫu có liên quan.
C. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn và chúng ta muốn so sánh hai mẫu độc lập.
D. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn và chúng ta muốn so sánh hai mẫu có liên quan.
138. Giả thuyết H1 (alternative hypothesis) là gì?
A. Giả thuyết mà chúng ta cố gắng chứng minh là đúng.
B. Giả thuyết mà chúng ta giả định là đúng ban đầu.
C. Giả thuyết đối lập với giả thuyết H0.
D. Giả thuyết luôn luôn đúng.
139. Khi nào chúng ta sử dụng kiểm định cặp (paired t-test)?
A. Khi so sánh trung bình của hai quần thể độc lập.
B. Khi so sánh trung bình của hai quần thể có liên quan (ví dụ: trước và sau can thiệp).
C. Khi kiểm định phương sai của một quần thể.
D. Khi kiểm định tính độc lập giữa hai biến định tính.
140. Trong kiểm định giả thuyết, khái niệm ‘bậc tự do’ (degrees of freedom) liên quan đến điều gì?
A. Số lượng quan sát trong mẫu.
B. Số lượng tham số được ước lượng từ dữ liệu mẫu.
C. Số lượng giá trị trong dữ liệu mẫu có thể thay đổi tự do.
D. Mức ý nghĩa của kiểm định.
141. Khi nào nên sử dụng kiểm định phi tham số (non-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 phương sai của quần thể đã biết.
142. Trong kiểm định ANOVA, yếu tố (factor) là gì?
A. Biến phụ thuộc.
B. Biến độc lập phân loại.
C. Biến độc lập liên tục.
D. Sai số ngẫu nhiên.
143. Trong kiểm định giả thuyết, điều gì xảy ra nếu chúng ta tăng mức tin cậy (confidence level)?
A. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn.
B. Khoảng tin cậy không thay đổi.
C. Khoảng tin cậy trở nên rộng hơn.
D. Mức ý nghĩa α tăng.
144. Nếu giá trị p nhỏ hơn mức ý nghĩa α, chúng ta nên làm gì?
A. Chấp nhận giả thuyết H0.
B. Không đưa ra kết luận.
C. Bác bỏ giả thuyết H0.
D. Tăng kích thước mẫu.
145. Trong kiểm định giả thuyết, ‘vùng bác bỏ’ (rejection region) là gì?
A. Khoảng giá trị mà chúng ta chấp nhận H0.
B. Khoảng giá trị mà chúng ta không đưa ra kết luận.
C. Khoảng giá trị của thống kê kiểm định mà nếu rơi vào đó, chúng ta bác bỏ H0.
D. Khoảng giá trị của tham số quần thể.
146. Khi nào chúng ta sử dụng kiểm định t (t-test) thay vì kiểm định z (z-test) để kiểm định trung bình của một quần thể?
A. Khi kích thước mẫu lớn (n > 30).
B. Khi phương sai của quần thể đã biết.
C. Khi kích thước mẫu nhỏ (n < 30) và phương sai của quần thể chưa biết.
D. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
147. Mục đích của việc kiểm định giả thuyết là gì?
A. Để ước lượng tham số của quần thể.
B. Để chứng minh giả thuyết H0 là đúng.
C. Để xác định xem có đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết H0 hay không.
D. Để tính toán khoảng tin cậy.
148. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Xác suất giả thuyết H0 là đúng.
B. Xác suất bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 đúng.
C. Xác suất thu được kết quả kiểm định ít nhất cũng cực đoan như kết quả quan sát được, giả sử H0 đúng.
D. Xác suất chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 sai.
149. Khi nào chúng ta sử dụng kiểm định Mann-Whitney U test?
A. Khi so sánh trung bình của hai mẫu độc lập tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi so sánh trung vị của hai mẫu độc lập không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Khi so sánh trung bình của hai mẫu có liên quan tuân theo phân phối chuẩn.
D. Khi so sánh trung vị của hai mẫu có liên quan không tuân theo phân phối chuẩn.
150. Độ mạnh của kiểm định (power of a test) được định nghĩa là gì?
A. Xác suất mắc sai lầm loại I.
B. Xác suất mắc sai lầm loại II.
C. Xác suất bác bỏ H0 khi H0 sai.
D. Xác suất chấp nhận H0 khi H0 đúng.
