Kiểm định giả thuyết một phía (one-tailed test) được sử dụng khi nào?

• A. Khi ta chỉ quan tâm đến sự khác biệt theo một hướng cụ thể
• B. Khi ta quan tâm đến sự khác biệt theo cả hai hướng
• C. Khi kích thước mẫu nhỏ
• D. Khi phương sai của tổng thể chưa biết

Khi nào nên sử dụng kiểm định Mann-Whitney U?

• A. Khi muốn so sánh hai nhóm độc lập với dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn
• B. Khi muốn so sánh hai nhóm liên quan với dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn
• C. Khi muốn kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính
• D. Khi muốn ước lượng tham số tổng thể

Đại lượng nào sau đây không phải là tham số đặc trưng cho một tổng thể?

• A. Trung bình mẫu
• B. Phương sai tổng thể
• C. Trung bình tổng thể
• D. Độ lệch chuẩn tổng thể

Ý nghĩa của hệ số tương quan (correlation coefficient) là gì?

• A. Đo lường mức độ và hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến
• B. Đo lường sự khác biệt giữa hai trung bình
• C. Đo lường phương sai của một biến
• D. Đo lường độ tin cậy của một ước lượng

Khi nào nên sử dụng kiểm định t thay vì kiểm định z?

• A. Khi kích thước mẫu nhỏ và phương sai tổng thể chưa biết
• B. Khi kích thước mẫu lớn và phương sai tổng thể đã biết
• C. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn
• D. Khi muốn so sánh hai trung bình mẫu

Phân phối t (t-distribution) khác với phân phối chuẩn (normal distribution) như thế nào?

• A. Phân phối t có đuôi dày hơn và phụ thuộc vào bậc tự do
• B. Phân phối t có đuôi mỏng hơn và không phụ thuộc vào bậc tự do
• C. Phân phối t luôn đối xứng quanh 0
• D. Phân phối t có phương sai bằng 1

Điều gì xảy ra với sai số chuẩn của trung bình khi kích thước mẫu tăng lên?

• A. Sai số chuẩn giảm
• B. Sai số chuẩn tăng
• C. Sai số chuẩn không đổi
• D. Không thể xác định

Trong hồi quy đa biến, biến nào được sử dụng để dự đoán biến phụ thuộc?

• A. Biến độc lập
• B. Biến phụ thuộc
• C. Biến kiểm soát
• D. Biến trung gian

Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi mức độ tin cậy tăng lên, giả sử các yếu tố khác không đổi?

• A. Độ rộng của khoảng tin cậy tăng
• B. Độ rộng của khoảng tin cậy giảm
• C. Độ rộng của khoảng tin cậy không đổi
• D. Không thể xác định

Ước lượng điểm (point estimate) là gì?

• A. Một giá trị duy nhất được sử dụng để ước lượng tham số tổng thể
• B. Một khoảng giá trị được sử dụng để ước lượng tham số tổng thể
• C. Một phương pháp để kiểm định giả thuyết
• D. Một phương pháp để tính toán sai số chuẩn

Khi nào thì nên sử dụng kiểm định phi tham số?

• A. Khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn hoặc khi kích thước mẫu nhỏ
• B. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn và kích thước mẫu lớn
• C. Khi muốn ước lượng tham số tổng thể
• D. Khi muốn so sánh hai trung bình mẫu

Chọn khẳng định đúng về mối quan hệ giữa sai số chuẩn và kích thước mẫu.

• A. Sai số chuẩn giảm khi kích thước mẫu tăng.
• B. Sai số chuẩn tăng khi kích thước mẫu tăng.
• C. Sai số chuẩn không đổi khi kích thước mẫu tăng.
• D. Không có mối quan hệ giữa sai số chuẩn và kích thước mẫu.

Kiểm định Kolmogorov-Smirnov được sử dụng để làm gì?

• A. Kiểm tra xem một mẫu có tuân theo một phân phối cụ thể hay không
• B. So sánh trung bình của hai nhóm
• C. Kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính
• D. Ước lượng tham số tổng thể

Khi nào thì sử dụng kiểm định Chi-bình phương?

• A. Để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính
• B. Để so sánh trung bình của hai nhóm
• C. Để kiểm tra phương sai của một tổng thể
• D. Để ước lượng tham số tổng thể

Trong phân tích hồi quy, hệ số xác định (R-squared) cho biết điều gì?

• A. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình
• B. Sai số chuẩn của ước lượng
• C. Mức độ ý nghĩa của các biến độc lập
• D. Mức độ tương quan giữa các biến độc lập

Khi nào nên sử dụng kiểm định ANOVA hai yếu tố?

• A. Khi muốn kiểm tra ảnh hưởng của hai biến độc lập lên một biến phụ thuộc
• B. Khi muốn so sánh trung bình của hai nhóm
• C. Khi muốn kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính
• D. Khi muốn ước lượng tham số tổng thể

Trong kiểm định giả thuyết, vùng bác bỏ (rejection region) là gì?

• A. Tập hợp các giá trị của thống kê kiểm định mà nếu giá trị thống kê rơi vào đó, ta sẽ bác bỏ giả thuyết H0
• B. Tập hợp các giá trị mà ta chấp nhận giả thuyết H0
• C. Xác suất mắc sai lầm loại I
• D. Xác suất mắc sai lầm loại II

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

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

Trong hồi quy tuyến tính, hệ số chặn (intercept) biểu thị điều gì?

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

Khoảng tin cậy là gì?

• A. Một khoảng giá trị mà trong đó tham số tổng thể có khả năng nằm trong đó với một độ tin cậy nhất định
• B. Một giá trị duy nhất ước lượng cho tham số tổng thể
• C. Một tập hợp tất cả các giá trị có thể của một biến
• D. Một phương pháp để tính toán sai số chuẩn

Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết là gì?

• A. Xác suất quan sát được kết quả kiểm định (hoặc kết quả còn cực đoan hơn) nếu giả thuyết H0 là đúng
• B. Xác suất giả thuyết H0 là đúng
• C. Xác suất giả thuyết H1 là đúng
• D. Xác suất mắc sai lầm loại I

Trong phân tích phương sai (ANOVA), thống kê F được tính như thế nào?

• A. Tỷ lệ giữa phương sai giữa các nhóm và phương sai trong các nhóm
• B. Tỷ lệ giữa phương sai trong các nhóm và phương sai giữa các nhóm
• C. Hiệu giữa trung bình lớn nhất và trung bình nhỏ nhất
• D. Tổng bình phương các sai số

Sai số loại I còn được gọi là gì?

• A. Sai số alpha
• B. Sai số beta
• C. Công suất kiểm định
• D. Mức ý nghĩa

Điều gì xảy ra với độ rộng của khoảng tin cậy khi kích thước mẫu tăng lên, giả sử các yếu tố khác không đổi?

• A. Độ rộng của khoảng tin cậy giảm
• B. Độ rộng của khoảng tin cậy tăng
• C. Độ rộng của khoảng tin cậy không đổi
• D. Không thể xác định

Trong phân tích phương sai (ANOVA), giả thuyết H0 thường là gì?

• A. Tất cả các trung bình của các nhóm bằng nhau
• B. Ít nhất một trung bình của các nhóm khác nhau
• C. Phương sai của tất cả các nhóm bằng nhau
• D. Phương sai của ít nhất một nhóm khác nhau

Trong kiểm định giả thuyết, sai lầm loại I 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 H0 khi nó sai
• D. Chấp nhận giả thuyết H0 khi nó đúng

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

• A. Khi có mối tương quan cao giữa các biến độc lập
• B. Khi có mối tương quan cao giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
• C. Khi sai số có phương sai không đổi
• D. Khi sai số tuân theo phân phối chuẩn

Điều gì xảy ra với giá trị p khi kích thước mẫu tăng lên, giả sử hiệu ứng thực sự tồn tại?

• A. Giá trị p giảm
• B. Giá trị p tăng
• C. Giá trị p không đổi
• D. Không thể xác định

Mức ý nghĩa (alpha) trong kiểm định giả thuyết thể hiện điều gì?

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

Ý nghĩa của khoảng tin cậy 95% là gì?

• A. Nếu lặp lại việc lấy mẫu và xây dựng khoảng tin cậy nhiều lần, khoảng 95% các khoảng tin cậy sẽ chứa tham số tổng thể thực sự
• B. Xác suất tham số tổng thể nằm trong khoảng tin cậy là 95%
• C. Sai số chuẩn của ước lượng là 5%
• D. Mức ý nghĩa của kiểm định là 5%