1. Khi nào thì sử dụng kiểm định t (t-test) cho hai mẫu độc lập?
A. Để so sánh giá trị trung bình của hai mẫu độc lập.
B. Để so sánh giá trị trung bình của hai mẫu phụ thuộc.
C. Để phân tích phương sai của dữ liệu.
D. Để đánh giá mối quan hệ giữa hai biến định tính.
2. Trong phân tích dữ liệu, mục đích của việc sử dụng các phương pháp giảm chiều (dimensionality reduction) là gì?
A. Để tăng số lượng biến trong mô hình.
B. Để giảm số lượng biến, loại bỏ nhiễu và tăng hiệu quả tính toán.
C. Để tăng độ phức tạp của mô hình.
D. Để làm giảm độ chính xác của mô hình.
3. Trong phân tích phương sai (ANOVA) hai chiều, các yếu tố chính được kiểm định là gì?
A. Chỉ các yếu tố chính.
B. Chỉ các tương tác giữa các yếu tố.
C. Cả yếu tố chính và tương tác giữa chúng.
D. Không có yếu tố nào được kiểm định.
4. Trong phân tích dữ liệu, mục đích của việc sử dụng các biểu đồ phân tán (scatter plots) là gì?
A. Để hiển thị phân phối của một biến.
B. Để trực quan hóa mối quan hệ giữa hai biến.
C. Để so sánh giá trị trung bình của nhiều nhóm.
D. Để kiểm tra tính đồng nhất phương sai.
5. Ý nghĩa của hệ số chặn (intercept) trong một mô hình hồi quy tuyến tính là gì?
A. Giá trị của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập bằng 0.
B. Độ dốc của đường hồi quy.
C. Mức độ phù hợp của mô hình.
D. Mối quan hệ giữa các biến độc lập.
6. Trong một phân tích hồi quy đa biến, việc đưa thêm các biến độc lập vào mô hình có thể dẫn đến điều gì?
A. Luôn làm tăng giá trị R-squared.
B. Luôn làm giảm giá trị R-squared.
C. Có thể làm tăng hoặc giảm giá trị R-squared.
D. Không ảnh hưởng đến giá trị R-squared.
7. Trong một mô hình hồi quy, hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào?
A. Khi các biến độc lập có mối tương quan cao với nhau.
B. Khi có quá ít biến độc lập trong mô hình.
C. Khi biến phụ thuộc có mối quan hệ phi tuyến tính với các biến độc lập.
D. Khi các sai số không tuân theo phân phối chuẩn.
8. Trong phân tích hồi quy, điều gì xảy ra nếu có sự hiện diện của các giá trị ngoại lai (outliers)?
A. Giá trị R-squared sẽ luôn tăng.
B. Các ước lượng hệ số có thể bị ảnh hưởng đáng kể.
C. Mô hình sẽ trở nên chính xác hơn.
D. Không có ảnh hưởng đến kết quả phân tích.
9. Trong phân tích chuỗi thời gian, ý nghĩa của việc sử dụng các phương pháp làm trơn (smoothing) là gì?
A. Để tăng độ biến động của dữ liệu.
B. Để làm nổi bật các xu hướng và loại bỏ nhiễu.
C. Để giảm độ chính xác của dữ liệu.
D. Để tăng độ phức tạp của dữ liệu.
10. Trong phân tích hồi quy, hiện tượng tự tương quan (autocorrelation) của sai số có nghĩa là gì?
A. Các sai số không có mối quan hệ với nhau.
B. Các sai số có mối quan hệ với nhau, đặc biệt là theo thời gian.
C. Các sai số tuân theo phân phối chuẩn.
D. Các sai số có phương sai không đổi.
11. Trong phân tích dữ liệu, mục đích của việc sử dụng các phương pháp bootstrapping là gì?
A. Để tăng kích thước mẫu.
B. Để ước lượng độ không chắc chắn của các thống kê.
C. Để loại bỏ các giá trị ngoại lai.
D. Để thay đổi phân phối của dữ liệu.
12. Trong kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa (significance level) alpha (α) được sử dụng để làm gì?
A. Để xác định giá trị trung bình của mẫu.
B. Để xác định xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
C. Để xác định độ lệch chuẩn của mẫu.
D. Để đo lường mức độ tương quan giữa các biến.
13. Khi nào thì sử dụng kiểm định Wilcoxon rank-sum test?
A. Khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn và cần so sánh hai mẫu độc lập.
B. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn và cần so sánh hai mẫu độc lập.
C. Khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn và cần so sánh hai mẫu phụ thuộc.
D. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn và cần so sánh hai mẫu phụ thuộc.
14. Giả sử một nhà nghiên cứu muốn kiểm định xem thu nhập có ảnh hưởng đến chi tiêu của hộ gia đình hay không. Biến độc lập và biến phụ thuộc trong trường hợp này là gì?
A. Biến độc lập: Chi tiêu; Biến phụ thuộc: Thu nhập.
B. Biến độc lập: Thu nhập; Biến phụ thuộc: Chi tiêu.
C. Cả hai đều là biến độc lập.
D. Cả hai đều là biến phụ thuộc.
15. Trong kiểm định Chi-square, giả thuyết null thường là gì?
A. Có mối quan hệ giữa các biến.
B. Không có mối quan hệ giữa các biến.
C. Các biến có phân phối chuẩn.
D. Các biến có phương sai bằng nhau.
16. Trong kiểm định giả thuyết, giá trị p (p-value) có ý nghĩa như thế nào?
A. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
B. Xác suất chấp nhận giả thuyết null khi nó sai.
C. Xác suất quan sát được dữ liệu (hoặc dữ liệu cực đoan hơn) nếu giả thuyết null là đúng.
D. Xác suất giả thuyết null là đúng.
17. Mục tiêu chính của phân tích phương sai (ANOVA) là gì?
A. So sánh giá trị trung bình của hai nhóm.
B. Xác định mối quan hệ giữa hai biến định lượng.
C. So sánh giá trị trung bình của ba nhóm trở lên.
D. Đánh giá mức độ tương quan giữa các biến.
18. Trong phân tích hồi quy tuyến tính, hệ số xác định (R-squared) đo lường điều gì?
A. Mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu, thể hiện tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập.
B. Giá trị trung bình của biến phụ thuộc.
C. Độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy.
D. Mức độ tương quan giữa các biến độc lập.
19. 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.
20. Trong phân tích hồi quy, điều gì có thể xảy ra nếu mô hình bị sai sót trong việc xác định dạng hàm (functional form) của mối quan hệ giữa các biến?
A. Ước lượng hệ số sẽ luôn chính xác.
B. Giá trị R-squared sẽ luôn bằng 1.
C. Ước lượng hệ số có thể bị sai lệch (biased).
D. Kiểm định giả thuyết sẽ không bị ảnh hưởng.
21. Trong phân tích hồi quy, làm thế nào để kiểm tra tính đồng nhất phương sai (homoscedasticity) của sai số?
A. Sử dụng kiểm định Durbin-Watson.
B. Sử dụng kiểm định Breusch-Pagan.
C. Kiểm định Shapiro-Wilk.
D. Kiểm định t-test.
22. Trong phân tích phương sai (ANOVA) một chiều, giả thuyết null thường phát biểu điều gì?
A. Ít nhất một trong các nhóm có giá trị trung bình khác biệt đáng kể so với các nhóm còn lại.
B. Giá trị trung bình của tất cả các nhóm là như nhau.
C. Các nhóm có phương sai khác nhau.
D. Không có sự khác biệt giữa các nhóm.
23. Trong phân tích dữ liệu, khái niệm về ‘outlier’ (giá trị ngoại lai) ám chỉ điều gì?
A. Các giá trị nằm gần giá trị trung bình.
B. Các giá trị nằm ngoài phạm vi bình thường của dữ liệu.
C. Các giá trị bằng 0.
D. Các giá trị bị thiếu.
24. Trong phân tích hồi quy, việc sử dụng các biến tương tác (interaction terms) cho phép mô hình làm gì?
A. Đánh giá hiệu ứng riêng biệt của từng biến độc lập.
B. Đánh giá hiệu ứng của sự kết hợp giữa các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
C. Loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến.
D. Giảm độ phức tạp của mô hình.
25. Trong phân tích dữ liệu, khi nào thì sử dụng kiểm định Kolmogorov-Smirnov?
A. Để kiểm tra xem một mẫu có tuân theo phân phối chuẩn hay không.
B. Để so sánh giá trị trung bình của hai mẫu độc lập.
C. Để phân tích phương sai của dữ liệu.
D. Để đánh giá mối quan hệ giữa hai biến định tính.
26. Trong phân tích dữ liệu, ý nghĩa của việc sử dụng các khoảng tin cậy (confidence intervals) là gì?
A. Để ước lượng một điểm duy nhất cho tham số.
B. Để cung cấp một khoảng giá trị có khả năng chứa tham số thực tế.
C. Để bác bỏ giả thuyết null.
D. Để đánh giá mức độ tương quan giữa các biến.
27. Trong phân tích dữ liệu, ý nghĩa của việc chuẩn hóa dữ liệu (data normalization) là gì?
A. Để tăng độ lệch chuẩn của dữ liệu.
B. Để giảm độ lệch chuẩn của dữ liệu.
C. Để đưa dữ liệu về một thang đo chung, giúp so sánh dễ dàng hơn.
D. Để loại bỏ các giá trị ngoại lai.
28. Trong phân tích hồi quy, việc kiểm tra các giả định về phần dư (residuals) là cần thiết để làm gì?
A. Để đảm bảo các ước lượng hệ số là không thiên lệch và hiệu quả.
B. Để tăng giá trị R-squared.
C. Để giảm độ phức tạp của mô hình.
D. Để loại bỏ các giá trị ngoại lai.
29. Trong phân tích hồi quy, điều gì xảy ra nếu các giả định về sai số (residuals) không được thỏa mãn?
A. Các ước lượng hệ số có thể không còn là ước lượng tốt nhất và không còn tuyến tính.
B. Giá trị R-squared sẽ luôn bằng 1.
C. Mô hình sẽ luôn chính xác.
D. Kiểm định giả thuyết sẽ không bị ảnh hưởng.
30. Trong phân tích hồi quy, điều gì xảy ra nếu các biến độc lập có tương quan hoàn hảo với nhau?
A. Mô hình sẽ trở nên chính xác hơn.
B. Các hệ số hồi quy không thể ước lượng được.
C. Giá trị R-squared sẽ bằng 0.
D. Kiểm định giả thuyết sẽ bị ảnh hưởng.
31. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để xử lý dữ liệu bị khuyết (missing data)?
A. Loại bỏ các quan sát bị khuyết.
B. Gán giá trị cho các giá trị bị khuyết (imputation).
C. Sử dụng các phương pháp phân tích chỉ dựa trên dữ liệu có sẵn.
D. Tất cả các phương pháp trên.
32. Trong phân tích hồi quy, điều gì là quan trọng để kiểm tra các giả định của mô hình?
A. Kiểm tra tính tuyến tính của mối quan hệ.
B. Kiểm tra tính độc lập của các sai số.
C. Kiểm tra tính đồng nhất phương sai.
D. Tất cả các đáp án trên.
33. Sự khác biệt chính giữa kiểm định một đuôi (one-tailed test) và kiểm định hai đuôi (two-tailed test) là gì?
A. Kiểm định một đuôi kiểm tra sự khác biệt theo một hướng, trong khi kiểm định hai đuôi kiểm tra sự khác biệt theo cả hai hướng.
B. Kiểm định một đuôi sử dụng mức ý nghĩa lớn hơn, trong khi kiểm định hai đuôi sử dụng mức ý nghĩa nhỏ hơn.
C. Kiểm định một đuôi phù hợp cho dữ liệu định tính, trong khi kiểm định hai đuôi phù hợp cho dữ liệu định lượng.
D. Kiểm định một đuôi kiểm tra nhiều giả thuyết hơn so với kiểm định hai đuôi.
34. Điều gì xảy ra nếu bạn vi phạm giả định về tính độc lập của các sai số trong một mô hình hồi quy?
A. Ước lượng hệ số hồi quy không còn là ước lượng không chệch.
B. Độ chính xác của các ước lượng hệ số hồi quy bị ảnh hưởng.
C. Các kiểm định giả thuyết có thể không chính xác.
D. Tất cả các đáp án trên.
35. Trong kiểm định giả thuyết, giá trị p (p-value) cho biết điều gì?
A. Xác suất quan sát được kết quả mẫu hoặc kết quả cực đoan hơn, giả sử giả thuyết null là đúng.
B. Xác suất giả thuyết null là đúng.
C. Xác suất giả thuyết thay thế là đúng.
D. Mức độ tin cậy của kiểm định.
36. Trong phân tích hồi quy, điều gì tạo ra hiện tượng phương sai thay đổi (heteroscedasticity)?
A. Phương sai của sai số thay đổi theo các mức giá trị khác nhau của biến độc lập.
B. Phương sai của các biến độc lập thay đổi.
C. Giá trị trung bình của biến phụ thuộc thay đổi.
D. Mối quan hệ giữa các biến là phi tuyến tính.
37. Trong phân tích dữ liệu, ‘phân vị’ (percentile) là gì?
A. Giá trị dưới đó một tỷ lệ nhất định của dữ liệu nằm.
B. Giá trị trung bình của dữ liệu.
C. Giá trị xuất hiện thường xuyên nhất trong dữ liệu.
D. Độ lệch chuẩn của dữ liệu.
38. Trong thống kê, khái niệm ‘độ lệch chuẩn’ (standard deviation) đo lường điều gì?
A. Mức độ phân tán của dữ liệu xung quanh giá trị trung bình.
B. Giá trị trung bình của dữ liệu.
C. Giá trị lớn nhất trong tập dữ liệu.
D. Giá trị nhỏ nhất trong tập dữ liệu.
39. Trong phân tích phương sai (ANOVA), mục đích chính của việc phân tích là gì?
A. So sánh giá trị trung bình của hai hoặc nhiều nhóm.
B. Xác định mối quan hệ giữa hai biến định lượng.
C. Đo lường mức độ phân tán của dữ liệu.
D. Dự báo giá trị của một biến dựa trên các biến khác.
40. Trong phân tích hồi quy, điều gì có thể gây ra hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity)?
A. Các biến độc lập có mối quan hệ tuyến tính cao với nhau.
B. Biến phụ thuộc có mối quan hệ tuyến tính cao với các biến độc lập.
C. Sai số có mối quan hệ tuyến tính.
D. Mô hình có quá nhiều biến.
41. Trong phân tích dữ liệu, ‘phương sai’ (variance) đo lường điều gì?
A. Mức độ phân tán của dữ liệu xung quanh giá trị trung bình.
B. Giá trị trung bình của dữ liệu.
C. Giá trị lớn nhất trong tập dữ liệu.
D. Giá trị nhỏ nhất trong tập dữ liệu.
42. Trong phân tích dữ liệu, điều gì là quan trọng để tránh ‘thiên vị lựa chọn’ (selection bias)?
A. Đảm bảo mẫu đại diện cho tổng thể.
B. Sử dụng các kỹ thuật ngẫu nhiên hóa.
C. Thu thập dữ liệu từ tất cả các nguồn có liên quan.
D. Tất cả các đáp án trên.
43. Trong kiểm định giả thuyết, giá trị alpha (α) đại diện cho điều gì?
A. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng (lỗi loại I).
B. Xác suất chấp nhận giả thuyết null khi nó sai (lỗi loại II).
C. Mức độ tin cậy của kiểm định.
D. Giá trị trung bình của dữ liệu.
44. Trong thống kê, ‘giá trị trung bình’ (mean) của một tập dữ liệu là gì?
A. Tổng của tất cả các giá trị chia cho số lượng giá trị.
B. Giá trị xuất hiện thường xuyên nhất trong tập dữ liệu.
C. Giá trị nằm ở giữa của tập dữ liệu khi được sắp xếp theo thứ tự.
D. Độ lệch chuẩn của tập dữ liệu.
45. Trong kiểm định giả thuyết, giả thuyết null (null hypothesis) là gì?
A. Một tuyên bố về dân số mà bạn đang cố gắng bác bỏ.
B. Một tuyên bố về dân số mà bạn đang cố gắng chứng minh.
C. Giá trị trung bình của mẫu.
D. Độ lệch chuẩn của mẫu.
46. Trong phân tích thời gian, phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để làm mịn dữ liệu?
A. Trung bình trượt (moving average).
B. Hồi quy tuyến tính.
C. Phân tích phương sai.
D. Phân tích cụm.
47. Trong phân tích dữ liệu, ‘tần suất’ (frequency) đề cập đến điều gì?
A. Số lần một giá trị xuất hiện trong tập dữ liệu.
B. Giá trị lớn nhất trong tập dữ liệu.
C. Giá trị nhỏ nhất trong tập dữ liệu.
D. Giá trị trung bình của tập dữ liệu.
48. Kiểm định Shapiro-Wilk được sử dụng để làm gì?
A. Kiểm tra tính chuẩn của phân phối của một mẫu dữ liệu.
B. Kiểm tra sự khác biệt giữa hai giá trị trung bình.
C. Kiểm tra mối quan hệ giữa hai biến định tính.
D. Phân tích phương sai của dữ liệu.
49. Trong phân tích cụm, khoảng cách Euclidean được sử dụng để làm gì?
A. Đo lường khoảng cách giữa hai điểm dữ liệu.
B. Xác định số lượng cụm tối ưu.
C. Phân loại các điểm dữ liệu vào các cụm.
D. Đánh giá chất lượng của các cụm.
50. Hệ số tương quan Pearson đo lường điều gì?
A. Mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng.
B. Mối quan hệ giữa hai biến định tính.
C. Sự khác biệt giữa hai nhóm dữ liệu.
D. Mức độ phân tán của dữ liệu.
51. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định phi tham số thay vì kiểm định tham số?
A. Khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu nhỏ.
B. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn và cỡ mẫu lớn.
C. Khi bạn muốn kiểm tra mối quan hệ giữa hai biến định tính.
D. Khi bạn muốn phân tích phương sai của dữ liệu.
52. Trong phân tích dữ liệu, khái niệm ‘ngoại lai’ (outlier) đề cập đến điều gì?
A. Các giá trị dữ liệu nằm cách xa các giá trị khác trong tập dữ liệu.
B. Các giá trị dữ liệu có giá trị trung bình cao.
C. Các giá trị dữ liệu bị thiếu.
D. Các giá trị dữ liệu được tạo ra bởi lỗi đo lường.
53. Hàm mật độ xác suất (PDF) mô tả điều gì?
A. Xác suất một biến ngẫu nhiên nhận một giá trị cụ thể.
B. Xác suất một biến ngẫu nhiên nhận một giá trị trong một khoảng nhất định.
C. Giá trị trung bình của một biến ngẫu nhiên.
D. Độ lệch chuẩn của một biến ngẫu nhiên.
54. Trong phân tích cụm (clustering), phương pháp nào sau đây thuộc loại phân cụm phân cấp (hierarchical clustering)?
A. K-means.
B. Phân cụm liên kết (agglomerative clustering).
C. DBSCAN.
D. Gaussian Mixture Models.
55. Trong phân tích hồi quy, hệ số xác định (R-squared) đo lường điều gì?
A. Mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu, thể hiện phần trăm phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập.
B. Mức độ tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
C. Giá trị trung bình của biến phụ thuộc.
D. Độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy.
56. Trong phân tích hồi quy, điều gì là quan trọng để tránh ‘quá khớp’ (overfitting)?
A. Sử dụng một mô hình đơn giản hơn.
B. Sử dụng nhiều biến độc lập hơn.
C. Tăng kích thước mẫu dữ liệu.
D. Tất cả các đáp án trên.
57. Mục đích của việc chuẩn hóa dữ liệu (ví dụ: bằng cách sử dụng z-score) là gì?
A. Để giảm ảnh hưởng của các giá trị ngoại lai.
B. Để đưa dữ liệu về cùng một thang đo và so sánh dễ dàng hơn.
C. Để thay đổi phân phối của dữ liệu.
D. Để tăng độ chính xác của mô hình hồi quy.
58. Trong phân tích dữ liệu thời gian (time series), khái niệm ‘tính tự tương quan’ (autocorrelation) đề cập đến điều gì?
A. Mối quan hệ giữa các giá trị của một biến tại các thời điểm khác nhau.
B. Mối quan hệ giữa hai biến tại cùng một thời điểm.
C. Sự thay đổi của một biến theo thời gian.
D. Sự ổn định của dữ liệu thời gian.
59. Giả sử bạn đang phân tích dữ liệu bán hàng. Bạn phát hiện ra rằng giá trị p của kiểm định t cho hệ số của một biến độc lập là 0.06. Bạn sẽ kết luận điều gì?
A. Biến độc lập có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%.
B. Biến độc lập không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%.
C. Biến độc lập có tác động đáng kể đến biến phụ thuộc.
D. Mô hình hồi quy không phù hợp.
60. Trong phân tích hồi quy đa biến, hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào?
A. Các biến độc lập có mối quan hệ tuyến tính mạnh mẽ với nhau.
B. Biến phụ thuộc có mối quan hệ tuyến tính mạnh mẽ với các biến độc lập.
C. Sai số trong mô hình có mối quan hệ với nhau.
D. Mô hình có quá nhiều biến độc lập.
61. Trong phân tích hồi quy, điều gì xảy ra nếu có phương sai không đổi (heteroscedasticity)?
A. Các ước lượng hệ số trở nên không hiệu quả.
B. R-squared sẽ tăng.
C. Các ước lượng hệ số trở nên không thiên vị.
D. Giá trị p-value sẽ tăng.
62. Trong phân tích hồi quy, đa cộng tuyến có thể được phát hiện bằng cách nào?
A. Kiểm tra hệ số VIF (Variance Inflation Factor).
B. Kiểm tra hệ số R-squared.
C. Kiểm tra phần dư.
D. Kiểm tra giá trị p-value.
63. Khi nào thì sử dụng kiểm định Wilcoxon rank-sum?
A. Khi so sánh hai mẫu độc lập và dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
C. Khi so sánh hai mẫu phụ thuộc.
D. Khi có nhiều hơn hai nhóm dữ liệu.
64. Trong phân tích phương sai (ANOVA), giá trị F được sử dụng để làm gì?
A. So sánh phương sai giữa các nhóm với phương sai trong các nhóm.
B. Đo lường mức độ tương quan giữa các biến.
C. Xác định độ tin cậy của các ước lượng tham số.
D. Tính toán giá trị trung bình của tập dữ liệu.
65. Trong kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa (alpha) đại diện cho điều gì?
A. Xác suất bác bỏ giả thuyết vô hiệu khi nó đúng.
B. Xác suất chấp nhận giả thuyết vô hiệu khi nó sai.
C. Xác suất giả thuyết vô hiệu là đúng.
D. Xác suất giả thuyết vô hiệu là sai.
66. Trong phân tích phương sai (ANOVA), giá trị p-value được sử dụng để làm gì?
A. Xác định xem có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm hay không.
B. Đánh giá mức độ tương quan giữa các biến.
C. Đo lường độ lệch chuẩn của các giá trị trung bình.
D. Xác định độ tin cậy của các ước lượng tham số.
67. Trong phân tích hồi quy, 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 cho mỗi đơn vị thay đổi của biến độc lập.
C. Mức độ tương quan giữa các biến.
D. Mức độ phù hợp của mô hình.
68. Điều gì là một trong những giả định chính của phân tích phương sai (ANOVA)?
A. Tính độc lập của các quan sát, tính chuẩn hóa của phần dư và phương sai bằng nhau giữa các nhóm.
B. Các biến độc lập có phân phối chuẩn.
C. Các biến phụ thuộc có phân phối chuẩn.
D. Không có giá trị ngoại lai.
69. Trong kiểm định giả thuyết, nếu giá trị p-value nhỏ hơn mức ý nghĩa (alpha), bạn sẽ làm gì?
A. Bác bỏ giả thuyết vô hiệu.
B. Chấp nhận giả thuyết vô hiệu.
C. Tăng mức ý nghĩa (alpha).
D. Không đưa ra kết luận.
70. Trong phân tích hồi quy, việc kiểm tra phần dư (residuals) được dùng để làm gì?
A. Kiểm tra các giả định của mô hình hồi quy.
B. Đo lường mức độ tương quan giữa các biến độc lập.
C. Xác định các giá trị ngoại lai.
D. Xác định mức độ phù hợp của mô hình.
71. Điều gì là mục tiêu chính của phân tích nhân tố (factor analysis)?
A. Giảm số lượng biến quan sát xuống còn một tập hợp nhỏ hơn các nhân tố tiềm ẩn.
B. Xác định mối quan hệ nhân quả giữa các biến.
C. Dự đoán giá trị của một biến dựa trên các biến khác.
D. So sánh các giá trị trung bình giữa các nhóm.
72. Trong một phân tích hồi quy, bạn phát hiện ra rằng một biến độc lập có hệ số hồi quy âm. Điều này có nghĩa là gì?
A. Khi biến độc lập tăng, biến phụ thuộc có xu hướng giảm.
B. Khi biến độc lập tăng, biến phụ thuộc có xu hướng tăng.
C. Không có mối quan hệ giữa các biến.
D. Mối quan hệ không có ý nghĩa thống kê.
73. Trong phân tích bảng chéo, ý nghĩa thống kê của mối quan hệ giữa hai biến được đánh giá bằng cách nào?
A. Kiểm định Chi-squared.
B. Hệ số tương quan Pearson.
C. Hệ số hồi quy.
D. Giá trị trung bình.
74. Trong một nghiên cứu, bạn muốn kiểm tra xem một loại thuốc mới có hiệu quả hơn giả dược hay không. Bạn sẽ sử dụng loại kiểm định nào?
A. Kiểm định t-test một phía (one-tailed t-test).
B. Kiểm định t-test hai phía (two-tailed t-test).
C. Kiểm định Chi-squared.
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
75. Khi nào thì sử dụng kiểm định Kruskal-Wallis?
A. Khi so sánh hơn hai mẫu độc lập và dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
C. Khi so sánh hai mẫu phụ thuộc.
D. Khi so sánh hai mẫu độc lập và dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
76. Trong phân tích hồi quy, việc sử dụng các phép biến đổi logarit cho các biến có thể giúp ích gì?
A. Giảm thiểu ảnh hưởng của các giá trị ngoại lai và làm cho mối quan hệ trở nên tuyến tính hơn.
B. Tăng R-squared.
C. Giảm giá trị p-value.
D. Tạo ra đa cộng tuyến.
77. Trong một phân tích hồi quy, điều gì xảy ra nếu có tự tương quan (autocorrelation) trong các sai số?
A. Các ước lượng hệ số trở nên không hiệu quả.
B. R-squared sẽ tăng.
C. Các ước lượng hệ số trở nên không thiên vị.
D. Giá trị p-value sẽ tăng.
78. Trong phân tích hồi quy tuyến tính, hệ số xác định (R-squared) đo lường điều gì?
A. Mức độ phù hợp của mô hình, biểu thị tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập.
B. Độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy.
C. Mức ý nghĩa thống kê của các biến độc lập.
D. Mức độ tương quan giữa các biến độc lập.
79. Trong phân tích hồi quy, điều gì xảy ra nếu có đa cộng tuyến (multicollinearity) giữa các biến độc lập?
A. Các hệ số hồi quy có thể trở nên không ổn định và khó giải thích.
B. Giá trị R-squared sẽ giảm.
C. Các ước lượng hệ số hồi quy sẽ trở nên không thiên vị hơn.
D. Giá trị p-value sẽ giảm.
80. Khi nào thì sử dụng kiểm định Mann-Whitney U?
A. Khi so sánh hai mẫu độc lập và dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
C. Khi so sánh hai mẫu phụ thuộc.
D. Khi có nhiều hơn hai nhóm dữ liệu.
81. Trong một nghiên cứu, bạn muốn biết liệu việc sử dụng một chương trình giáo dục mới có cải thiện điểm số của học sinh hay không. Bạn sẽ sử dụng loại kiểm định nào?
A. Kiểm định t-test cặp đôi (paired t-test).
B. Kiểm định t-test hai mẫu độc lập.
C. Kiểm định Chi-squared.
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
82. Khi nào thì một bài kiểm tra t-test một mẫu được sử dụng?
A. Khi so sánh giá trị trung bình của một mẫu với một giá trị cố định.
B. Khi so sánh giá trị trung bình của hai mẫu độc lập.
C. Khi so sánh giá trị trung bình của hai mẫu phụ thuộc.
D. Khi phân tích mối quan hệ giữa hai biến định tính.
83. Khi nào thì sử dụng kiểm định Friedman?
A. Khi so sánh nhiều mẫu phụ thuộc và dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
C. Khi so sánh hai mẫu độc lập.
D. Khi so sánh hai mẫu phụ thuộc và dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
84. Trong phân tích bảng chéo, giá trị Chi-squared càng lớn thì điều gì có thể được suy ra?
A. Mối quan hệ giữa các biến càng mạnh.
B. Không có mối quan hệ giữa các biến.
C. Mối quan hệ giữa các biến là yếu.
D. Dữ liệu không chính xác.
85. Trong phân tích hồi quy, một giá trị ngoại lai (outlier) là gì?
A. Một điểm dữ liệu nằm cách xa đường hồi quy.
B. Một biến độc lập.
C. Một biến phụ thuộc.
D. Một hệ số hồi quy.
86. Điều gì là quan trọng nhất khi kiểm tra các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính?
A. Kiểm tra tính độc lập của các sai số, tính chuẩn hóa của phần dư, và tính tuyến tính của mối quan hệ.
B. Đảm bảo rằng các biến độc lập có phân phối chuẩn.
C. Tăng số lượng quan sát trong tập dữ liệu.
D. Loại bỏ các giá trị ngoại lai trong tập dữ liệu.
87. Trong phân tích phương sai (ANOVA), điều gì đại diện cho biến số độc lập?
A. Biến số được sử dụng để phân loại các nhóm.
B. Biến số được đo lường và so sánh giữa các nhóm.
C. Các giá trị trung bình của các nhóm.
D. Mức độ khác biệt giữa các nhóm.
88. Trong kiểm định Chi-squared, mục đích chính của việc tính toán giá trị thống kê Chi-squared là gì?
A. Để đo lường sự khác biệt giữa các tần số quan sát và tần số kỳ vọng.
B. Để xác định mức độ tương quan giữa các biến số.
C. Để tính toán giá trị trung bình của tập dữ liệu.
D. Để xác định độ lệch chuẩn của các biến số.
89. Giả sử bạn đang thực hiện một bài kiểm tra t-test hai mẫu độc lập. Phát biểu nào sau đây là đúng về giả thuyết vô hiệu (null hypothesis)?
A. Giả thuyết vô hiệu thường cho rằng không có sự khác biệt giữa các giá trị trung bình của hai nhóm.
B. Giả thuyết vô hiệu luôn cho rằng có sự khác biệt giữa các giá trị trung bình của hai nhóm.
C. Giả thuyết vô hiệu bác bỏ sự tồn tại của bất kỳ sự khác biệt nào.
D. Giả thuyết vô hiệu luôn đúng.
90. Trong phân tích phương sai (ANOVA), điều gì đại diện cho biến số phụ thuộc?
A. Biến số được đo lường và so sánh giữa các nhóm.
B. Biến số được sử dụng để phân loại các nhóm.
C. Các giá trị trung bình của các nhóm.
D. Mức độ khác biệt giữa các nhóm.
91. Trong phân tích hồi quy, giả định về tính độc lập của các sai số có nghĩa là gì?
A. Các sai số không có mối quan hệ với nhau.
B. Các sai số phải tuân theo phân phối chuẩn.
C. Các sai số có giá trị bằng 0.
D. Các sai số phải có phương sai bằng nhau.
92. Khi sử dụng kiểm định t-test cho hai mẫu độc lập, giả định nào sau đây là quan trọng?
A. Dữ liệu phải có phân phối chuẩn.
B. Phương sai của hai nhóm phải bằng nhau.
C. Hai mẫu phải độc lập với nhau.
D. Tất cả các phương án trên.
93. Trong phân tích thống kê, ‘median’ (trung vị) là gì?
A. Giá trị xuất hiện thường xuyên nhất trong tập dữ liệu.
B. Giá trị nằm ở giữa của tập dữ liệu đã được sắp xếp.
C. Giá trị trung bình của tập dữ liệu.
D. Độ lệch chuẩn của tập dữ liệu.
94. Trong phân tích hồi quy, các giá trị ngoại lai (outliers) có thể ảnh hưởng đến kết quả như thế nào?
A. Không ảnh hưởng đến kết quả.
B. Làm giảm độ chính xác của các ước lượng hệ số.
C. Làm tăng độ chính xác của các ước lượng hệ số.
D. Luôn luôn dẫn đến đa cộng tuyến.
95. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định Chi-square?
A. Khi so sánh giá trị trung bình của hai nhóm.
B. Khi phân tích mối quan hệ giữa hai biến định lượng.
C. Khi phân tích mối quan hệ giữa hai biến phân loại.
D. Khi dự đoán một biến liên tục.
96. Trong kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa (alpha) thường được đặt ở giá trị nào?
A. 0.01 hoặc 0.05.
B. 1.0.
C. 0.
D. Kích thước mẫu.
97. Khi so sánh hai nhóm bằng kiểm định t-test, giá trị ‘degrees of freedom’ (bậc tự do) được tính như thế nào?
A. Tổng số lượng quan sát trong cả hai nhóm.
B. Tổng số lượng quan sát trừ đi 2.
C. Giá trị trung bình của hai mẫu.
D. Độ lệch chuẩn của hai mẫu.
98. Trong phân tích chuỗi thời gian, yếu tố nào sau đây không phải là một thành phần của chuỗi thời gian?
A. Xu hướng (Trend).
B. Tính thời vụ (Seasonality).
C. Ngẫu nhiên (Randomness).
D. Độ lệch chuẩn (Standard deviation).
99. Trong phân tích phương sai (ANOVA), giả thuyết null thường là gì?
A. Giá trị trung bình của tất cả các nhóm là khác nhau.
B. Giá trị trung bình của tất cả các nhóm là bằng nhau.
C. Phương sai giữa các nhóm bằng phương sai trong các nhóm.
D. Giá trị trung bình của một nhóm bằng một giá trị cụ thể.
100. Mục tiêu chính của phân tích phương sai (ANOVA) là gì?
A. So sánh giá trị trung bình của hai nhóm.
B. Phân tích mối quan hệ giữa hai biến định lượng.
C. So sánh giá trị trung bình của ba hoặc nhiều nhóm.
D. Đo lường mức độ tương quan giữa các biến.
101. Trong phân tích phương sai (ANOVA), giá trị F được tính như thế nào?
A. Bằng cách chia phương sai giữa các nhóm cho phương sai trong các nhóm.
B. Bằng cách cộng tất cả các giá trị trung bình.
C. Bằng cách nhân các giá trị trung bình.
D. Bằng cách trừ phương sai giữa các nhóm cho phương sai trong các nhóm.
102. Phương pháp Bootstrapping trong thống kê dùng để làm gì?
A. Để giảm kích thước mẫu.
B. Để tạo ra nhiều mẫu từ dữ liệu gốc bằng cách lấy mẫu có hoàn lại.
C. Để tìm giá trị trung bình của dữ liệu.
D. Để loại bỏ các giá trị ngoại lai.
103. Trong phân tích hồi quy, khi nào thì nên sử dụng biến tương tác (interaction term)?
A. Khi các biến độc lập không có tác động lên biến phụ thuộc.
B. Khi tác động của một biến độc lập lên biến phụ thuộc phụ thuộc vào giá trị của một biến độc lập khác.
C. Khi kích thước mẫu quá nhỏ.
D. Khi có hiện tượng đa cộng tuyến.
104. Hệ số tương quan Pearson đo lường điều gì?
A. Mối quan hệ nhân quả giữa hai biến.
B. Mức độ tuyến tính của mối quan hệ giữa hai biến định lượng.
C. Mức độ khác biệt giữa hai biến phân loại.
D. Mối quan hệ giữa hai biến phân loại.
105. Trong phân tích dữ liệu, mục đích của việc chuẩn hóa dữ liệu là gì (ví dụ: chuẩn hóa Z-score)?
A. Để thay đổi đơn vị đo lường của dữ liệu.
B. Để loại bỏ các giá trị ngoại lai.
C. Để đưa dữ liệu về cùng một thang đo, tạo điều kiện cho việc so sánh và phân tích.
D. Để tăng kích thước mẫu.
106. Trong phân tích hồi quy, điều gì là quan trọng để kiểm tra các giả định của mô hình?
A. Kiểm tra tính độc lập của các biến độc lập.
B. Kiểm tra tính tuyến tính của mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
C. Kiểm tra phân phối chuẩn của các sai số.
D. Tất cả các phương án trên.
107. Trong phân tích hồi quy, hệ số xác định (R-squared) đo lường điều gì?
A. Mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu, thể hiện phần trăm phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập.
B. Mức độ tin cậy của các hệ số hồi quy, dựa trên giá trị p.
C. Giá trị trung bình của biến phụ thuộc.
D. Độ lệch chuẩn của các sai số trong mô hình.
108. Trong kiểm định giả thuyết, giá trị p (p-value) đại diện cho điều gì?
A. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
B. Xác suất chấp nhận giả thuyết null.
C. Xác suất quan sát được kết quả mẫu hoặc kết quả khắc nghiệt hơn, giả sử giả thuyết null là đúng.
D. Kích thước mẫu.
109. Trong kiểm định giả thuyết, sai lầm loại II (Type II error) là gì?
A. Bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
B. Chấp nhận giả thuyết null khi nó sai.
C. Sử dụng một kích thước mẫu quá lớn.
D. Sử dụng một mức ý nghĩa quá nhỏ.
110. Trong một kiểm định t-test một mẫu, giả thuyết null thường là gì?
A. Giá trị trung bình của mẫu bằng một giá trị cụ thể.
B. Giá trị trung bình của mẫu khác với một giá trị cụ thể.
C. Giá trị trung bình của tổng thể bằng một giá trị cụ thể.
D. Giá trị trung bình của tổng thể khác với một giá trị cụ thể.
111. Trong phân tích hồi quy, điều gì có thể dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity)?
A. Các biến độc lập tương quan cao với nhau.
B. Kích thước mẫu quá nhỏ.
C. Biến phụ thuộc không có quan hệ tuyến tính với các biến độc lập.
D. Sai số chuẩn lớn.
112. Nếu một kiểm định thống kê cho kết quả có ý nghĩa thống kê ở mức alpha = 0.05, điều này có nghĩa là gì?
A. Có 5% khả năng giả thuyết null là đúng.
B. Có 95% khả năng giả thuyết null là đúng.
C. Có 5% khả năng bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
D. Có 95% khả năng chấp nhận giả thuyết null.
113. Trong thống kê, ‘skewness’ (độ lệch) đo lường điều gì?
A. Mức độ phân tán của dữ liệu.
B. Tính đối xứng của phân phối dữ liệu.
C. Giá trị trung bình của dữ liệu.
D. Sự biến động của dữ liệu.
114. Ý nghĩa của khoảng tin cậy (confidence interval) trong thống kê là gì?
A. Khoảng giá trị mà giá trị trung bình của mẫu nằm trong đó.
B. Xác suất giá trị tham số tổng thể nằm trong khoảng đó.
C. Xác suất bác bỏ giả thuyết null.
D. Độ lệch chuẩn của dữ liệu.
115. Giả sử bạn đang xây dựng một mô hình hồi quy để dự đoán doanh số bán hàng dựa trên chi phí quảng cáo. Nếu hệ số hồi quy của chi phí quảng cáo là dương và có ý nghĩa thống kê, điều này có nghĩa là gì?
A. Chi phí quảng cáo không có tác động đến doanh số bán hàng.
B. Tăng chi phí quảng cáo có xu hướng làm giảm doanh số bán hàng.
C. Tăng chi phí quảng cáo có xu hướng làm tăng doanh số bán hàng.
D. Mô hình không phù hợp.
116. Trong phân tích dữ liệu, khái niệm ‘bias’ (thiên lệch) đề cập đến điều gì?
A. Sự biến động ngẫu nhiên trong dữ liệu.
B. Sự khác biệt có hệ thống giữa giá trị ước lượng và giá trị thực tế.
C. Kích thước mẫu.
D. Độ lệch chuẩn của dữ liệu.
117. Trong thống kê, khái niệm ‘power’ (công suất) của một kiểm định là gì?
A. Xác suất chấp nhận giả thuyết null khi nó đúng.
B. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
C. Xác suất chấp nhận giả thuyết null khi nó sai.
D. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
118. Trong phân tích dữ liệu, ‘kurtosis’ (độ nhọn) đo lường điều gì?
A. Tính đối xứng của phân phối dữ liệu.
B. Độ tập trung của dữ liệu ở phần đuôi so với phân phối chuẩn.
C. Giá trị trung bình của dữ liệu.
D. Sự biến động của dữ liệu.
119. Ý nghĩa của hệ số chặn (intercept) trong mô hình hồi quy là gì?
A. Tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
B. Giá trị của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập bằng 0.
C. Độ dốc của đường hồi quy.
D. Mức độ phù hợp của mô hình.
120. Mục đích của việc sử dụng các phép biến đổi dữ liệu (ví dụ: logarit) trong phân tích thống kê là gì?
A. Để tăng kích thước mẫu.
B. Để làm cho dữ liệu tuân theo các giả định của mô hình (ví dụ, phân phối chuẩn).
C. Để làm giảm độ lệch chuẩn của dữ liệu.
D. Để thay đổi đơn vị đo lường của dữ liệu.
121. Kiểm định z-test được sử dụng khi nào?
A. Khi kích thước mẫu nhỏ và độ lệch chuẩn của tổng thể không biết.
B. Khi kích thước mẫu lớn và độ lệch chuẩn của tổng thể đã biết.
C. Khi so sánh giá trị trung bình của hai nhóm độc lập.
D. Khi phân tích dữ liệu phân loại.
122. Giả sử bạn có một tập dữ liệu về doanh thu bán hàng và chi phí quảng cáo. Bạn chạy một phân tích hồi quy và thu được hệ số hồi quy cho chi phí quảng cáo là 0.7. Điều này có nghĩa là gì?
A. Cứ tăng 1 đơn vị chi phí quảng cáo, doanh thu bán hàng tăng 0.7 đơn vị.
B. Chi phí quảng cáo và doanh thu bán hàng có mối quan hệ nghịch biến.
C. Doanh thu bán hàng không bị ảnh hưởng bởi chi phí quảng cáo.
D. Hệ số tương quan giữa chi phí quảng cáo và doanh thu bán hàng là 0.7.
123. Trong phân tích chuỗi thời gian, yếu tố nào sau đây không phải là thành phần chính của một chuỗi thời gian?
A. Xu hướng (Trend).
B. Tính thời vụ (Seasonality).
C. Tính ngẫu nhiên (Randomness/Irregularity).
D. Phương sai (Variance).
124. Hàm mật độ xác suất (PDF) mô tả điều gì?
A. Xác suất của một giá trị cụ thể trong một biến ngẫu nhiên liên tục.
B. Xác suất của một giá trị cụ thể trong một biến ngẫu nhiên rời rạc.
C. Xác suất tích lũy của một biến ngẫu nhiên.
D. Giá trị trung bình của một biến ngẫu nhiên.
125. Mục tiêu chính của phân tích chuỗi thời gian là gì?
A. Xác định các mối quan hệ nhân quả.
B. Dự báo các giá trị trong tương lai dựa trên dữ liệu quá khứ.
C. Phân tích sự khác biệt giữa các nhóm.
D. Kiểm tra các giả thuyết thống kê.
126. Giá trị trung vị (median) là gì?
A. Giá trị xuất hiện thường xuyên nhất trong dữ liệu.
B. Giá trị ở giữa của một tập dữ liệu đã được sắp xếp.
C. Tổng của tất cả các giá trị chia cho số lượng giá trị.
D. Sự chênh lệch giữa giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất.
127. Trong thống kê suy luận, mục tiêu chính là gì?
A. Tóm tắt và mô tả dữ liệu.
B. Rút ra kết luận về tổng thể dựa trên dữ liệu mẫu.
C. Tính toán các giá trị trung bình.
D. Xác định các giá trị ngoại lai.
128. Kiểm định t-test được sử dụng để làm gì?
A. So sánh giá trị trung bình của hai nhóm.
B. So sánh giá trị trung bình của ba nhóm trở lên.
C. Kiểm định mối quan hệ giữa hai biến phân loại.
D. Phân tích xu hướng trong chuỗi thời gian.
129. Trong kiểm định giả thuyết, giá trị p (p-value) cho biết điều gì?
A. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
B. Xác suất chấp nhận giả thuyết null.
C. Xác suất quan sát được dữ liệu thực tế (hoặc dữ liệu khắc nghiệt hơn) nếu giả thuyết null đúng.
D. Mức độ tin cậy của kết quả kiểm định.
130. Tại sao việc xác định và xử lý các giá trị ngoại lai (outliers) lại quan trọng?
A. Outliers luôn gây ra lỗi trong phân tích.
B. Outliers có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả phân tích thống kê, dẫn đến kết luận sai lệch.
C. Outliers chỉ quan trọng trong các tập dữ liệu lớn.
D. Outliers không ảnh hưởng đến kết quả phân tích.
131. Giả sử bạn muốn so sánh hiệu quả của ba phương pháp giảng dạy khác nhau. Bạn nên sử dụng phương pháp thống kê nào?
A. Kiểm định t-test độc lập.
B. Phân tích phương sai (ANOVA).
C. Kiểm định Chi-square.
D. Phân tích hồi quy.
132. Điều gì xảy ra nếu giá trị p nhỏ hơn mức ý nghĩa (alpha) trong kiểm định giả thuyết?
A. Bác bỏ giả thuyết null.
B. Chấp nhận giả thuyết null.
C. Không đủ bằng chứng để đưa ra kết luận.
D. Kết quả không có ý nghĩa thống kê.
133. Mục đích của việc sử dụng các khoảng tin cậy là gì?
A. Để xác định giá trị trung bình của dữ liệu.
B. Để ước tính một khoảng giá trị có khả năng chứa tham số tổng thể.
C. Để kiểm định các giả thuyết.
D. Để tìm các giá trị ngoại lai.
134. Trong một biểu đồ hình hộp (box plot), hộp đại diện cho điều gì?
A. Toàn bộ phạm vi của dữ liệu.
B. Khoảng tứ phân vị (IQR) của dữ liệu.
C. Giá trị trung bình của dữ liệu.
D. Giá trị ngoại lai (outliers).
135. Trong phân tích hồi quy, hệ số xác định (R-squared) đo lường điều gì?
A. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy, thể hiện phần trăm phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập.
B. Mức độ tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy.
C. Giá trị trung bình của biến phụ thuộc.
D. Độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy.
136. Biến nào sau đây là biến định lượng?
A. Giới tính.
B. Loại xe (ví dụ: sedan, SUV).
C. Số lượng sản phẩm bán được.
D. Tình trạng hôn nhân.
137. Độ lệch chuẩn (standard deviation) là gì?
A. Giá trị trung bình của dữ liệu.
B. Căn bậc hai của phương sai.
C. Giá trị xuất hiện thường xuyên nhất trong dữ liệu.
D. Sự chênh lệch giữa giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất.
138. Trong phân tích dữ liệu, khái niệm về ‘outlier’ (giá trị ngoại lai) đề cập đến điều gì?
A. Giá trị nằm gần giá trị trung bình.
B. Giá trị nằm xa giá trị trung bình.
C. Giá trị lặp đi lặp lại nhiều lần.
D. Giá trị bằng 0.
139. Trong phân tích phương sai (ANOVA), giả thuyết null thường phát biểu điều gì?
A. Có sự khác biệt giữa các giá trị trung bình của các nhóm.
B. Không có sự khác biệt giữa các giá trị trung bình của các nhóm.
C. Các nhóm có phương sai khác nhau.
D. Các nhóm có phân phối chuẩn khác nhau.
140. Mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple random sample) là gì?
A. Một mẫu được chọn bằng cách chọn những người dễ tiếp cận nhất.
B. Một mẫu trong đó mọi thành viên của tổng thể đều có cơ hội được chọn như nhau.
C. Một mẫu được chọn từ các nhóm khác nhau trong tổng thể.
D. Một mẫu được chọn theo thứ tự nhất định.
141. Trong thống kê mô tả, phương sai (variance) 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. Giá trị xuất hiện thường xuyên nhất trong dữ liệu.
D. Sự chênh lệch giữa giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất.
142. Giá trị trung bình (mean) của một tập dữ liệu được tính như thế nào?
A. Giá trị xuất hiện thường xuyên nhất.
B. Giá trị ở giữa của dữ liệu đã được sắp xếp.
C. Tổng của tất cả các giá trị chia cho số lượng giá trị.
D. Sự chênh lệch giữa giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất.
143. Trong phân tích phương sai (ANOVA), điều gì được kiểm định?
A. Sự khác biệt về giá trị trung bình giữa hai nhóm.
B. Sự khác biệt về giá trị trung bình giữa ba nhóm trở lên.
C. Mối quan hệ giữa hai biến định lượng.
D. Sự phân bố của một biến.
144. Biến nào sau đây là biến định tính?
A. Tuổi.
B. Thu nhập.
C. Màu sắc (ví dụ: xanh, đỏ, vàng).
D. Chiều cao.
145. Trong một kiểm định Chi-square, giả thuyết null thường phát biểu điều gì?
A. Có mối quan hệ giữa hai biến.
B. Không có mối quan hệ giữa hai biến.
C. Các biến có phân phối chuẩn.
D. Các biến có phương sai bằng nhau.
146. Trong phân tích hồi quy, điều gì đại diện cho hệ số chặn (intercept)?
A. Độ dốc của đường hồi quy.
B. Giá trị của biến phụ thuộc khi các biến độc lập bằng 0.
C. Mức độ phù hợp của mô hình.
D. Mức độ tin cậy của các hệ số hồi quy.
147. Hồi quy tuyến tính đa biến khác với hồi quy tuyến tính đơn biến ở điểm nào?
A. Hồi quy tuyến tính đa biến chỉ có một biến độc lập.
B. Hồi quy tuyến tính đơn biến có thể dự báo nhiều biến phụ thuộc.
C. Hồi quy tuyến tính đa biến có nhiều hơn một biến độc lập.
D. Hồi quy tuyến tính đơn biến không thể sử dụng dữ liệu liên tục.
148. Kiểm định Chi-square được sử dụng để phân tích loại dữ liệu nào?
A. Dữ liệu định lượng.
B. Dữ liệu định tính.
C. Dữ liệu thời gian.
D. Dữ liệu không liên tục.
149. Mức ý nghĩa (alpha) trong kiểm định giả thuyết đại diện cho điều gì?
A. Xác suất chấp nhận giả thuyết null.
B. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
C. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
D. Mức độ tin cậy của kết quả kiểm định.
150. Trong một biểu đồ phân tán (scatter plot), trục hoành (x-axis) thường biểu diễn điều gì?
A. Biến phụ thuộc.
B. Biến độc lập.
C. Tần số của dữ liệu.
D. Giá trị trung bình của dữ liệu.
