1. Tổng bình phương sai số (SSE) trong ANOVA đại diện cho điều gì?
A. Sự biến động giữa các trung bình nhóm.
B. Sự biến động trong mỗi nhóm.
C. Tổng biến động trong toàn bộ dữ liệu.
D. Tác động của các yếu tố lên biến phụ thuộc.
2. Kiểm định nào sau đây là một kiểm định Post-hoc thường được sử dụng trong ANOVA?
A. Kiểm định Chi-bình phương.
B. Kiểm định t-student.
C. Kiểm định Tukey.
D. Kiểm định F.
3. Trong ANOVA, nếu giá trị F bằng 1, điều này ngụ ý gì?
A. Có sự khác biệt lớn giữa các trung bình nhóm.
B. Không có sự khác biệt giữa các trung bình nhóm.
C. Có lỗi trong tính toán.
D. Cần thực hiện thêm kiểm định Post-hoc.
4. Trong ANOVA, ‘kích thước ảnh hưởng’ (effect size) đo lường điều gì?
A. Mức ý nghĩa thống kê của kết quả.
B. Độ lớn của sự khác biệt giữa các nhóm.
C. Xác suất mắc lỗi loại I.
D. Độ tin cậy của kết quả.
5. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định Welch thay vì kiểm định ANOVA một yếu tố?
A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi các phương sai của các nhóm bằng nhau.
C. Khi các phương sai của các nhóm không bằng nhau.
D. Khi kích thước mẫu của các nhóm bằng nhau.
6. Ý nghĩa của việc thực hiện kiểm định Post-hoc sau khi kiểm định ANOVA là gì?
A. Để xác định xem có ít nhất một cặp trung bình quần thể khác nhau đáng kể sau khi ANOVA bác bỏ giả thuyết không.
B. Để xác định xem tất cả các trung bình quần thể có bằng nhau hay không.
C. Để điều chỉnh mức ý nghĩa alpha cho nhiều so sánh.
D. Cả A và C.
7. Trong ANOVA, kiểm định nào sau đây được sử dụng để so sánh các cặp trung bình khi phương sai không bằng nhau?
A. Kiểm định Tukey.
B. Kiểm định Bonferroni.
C. Kiểm định Games-Howell.
D. Kiểm định Scheffe.
8. Nếu kiểm định Levene cho thấy phương sai không đồng nhất, lựa chọn nào sau đây là phù hợp nhất?
A. Tiếp tục sử dụng ANOVA mà không điều chỉnh.
B. Sử dụng kiểm định Welch hoặc kiểm định phi tham số.
C. Tăng kích thước mẫu.
D. Giảm mức ý nghĩa alpha.
9. Kiểm định nào sau đây được sử dụng để kiểm tra tính đồng nhất phương sai trước khi thực hiện ANOVA?
A. Kiểm định t-student.
B. Kiểm định Chi-bình phương.
C. Kiểm định Levene.
D. Kiểm định Kolmogorov-Smirnov.
10. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định Kruskal-Wallis thay vì kiểm định ANOVA một yếu tố?
A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi các phương sai của các nhóm bằng nhau.
C. Khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn hoặc phương sai không bằng nhau.
D. Khi kích thước mẫu của các nhóm bằng nhau.
11. Trong ANOVA hai yếu tố, điều gì xảy ra nếu không có tương tác đáng kể giữa hai yếu tố?
A. Không thể phân tích thêm dữ liệu.
B. Có thể phân tích tác động chính của từng yếu tố một cách độc lập.
C. Phải sử dụng kiểm định phi tham số.
D. Phải thu thập thêm dữ liệu.
12. Điều gì sẽ xảy ra nếu các giả định của ANOVA không được đáp ứng?
A. Kết quả kiểm định vẫn đáng tin cậy.
B. Kết quả kiểm định có thể không chính xác và nên sử dụng các kiểm định thay thế.
C. Phải thu thập thêm dữ liệu.
D. Phải tăng mức ý nghĩa alpha.
13. Trong kiểm định ANOVA hai yếu tố, thuật ngữ ‘tương tác’ (interaction) đề cập đến điều gì?
A. Sự kết hợp của hai biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc theo cách không thể dự đoán được từ tác động riêng lẻ của chúng.
B. Sự độc lập giữa hai biến độc lập.
C. Sự tương quan giữa hai biến độc lập.
D. Sự ảnh hưởng của một biến độc lập lên chính nó.
14. Điều gì xảy ra với giá trị F trong kiểm định ANOVA khi sự khác biệt giữa các trung bình nhóm tăng lên?
A. Giá trị F giảm.
B. Giá trị F tăng.
C. Giá trị F không đổi.
D. Không thể dự đoán được.
15. Trong ngữ cảnh của ANOVA, ‘bậc tự do’ (degrees of freedom) được sử dụng để làm gì?
A. Để xác định kích thước mẫu cần thiết.
B. Để tính toán tổng bình phương.
C. Để ước tính phương sai quần thể.
D. Để xác định phân phối F phù hợp để sử dụng.
16. Trong ANOVA hai yếu tố, nếu có tương tác đáng kể giữa hai yếu tố, điều này có nghĩa là gì?
A. Tác động của một yếu tố lên biến phụ thuộc là như nhau ở tất cả các mức của yếu tố kia.
B. Tác động của một yếu tố lên biến phụ thuộc khác nhau tùy thuộc vào mức của yếu tố kia.
C. Không có mối quan hệ giữa hai yếu tố.
D. Phải sử dụng kiểm định phi tham số.
17. Trong phân tích phương sai (ANOVA), giả định nào sau đây KHÔNG cần thiết để các kết quả kiểm định là hợp lệ?
A. Các quần thể phải có phương sai bằng nhau.
B. Các quần thể phải tuân theo phân phối chuẩn.
C. Các mẫu được chọn phải độc lập với nhau.
D. Kích thước mẫu của mỗi nhóm phải bằng nhau.
18. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định Friedman thay vì kiểm định ANOVA lặp lại?
A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi các phương sai của các nhóm bằng nhau.
C. Khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Khi kích thước mẫu của các nhóm bằng nhau.
19. Nếu giá trị p thu được từ kiểm định ANOVA nhỏ hơn mức ý nghĩa alpha (ví dụ: 0.05), điều này có nghĩa là gì?
A. Giả thuyết không được chấp nhận.
B. Giả thuyết không bị bác bỏ.
C. Không có đủ bằng chứng để kết luận về sự khác biệt giữa các nhóm.
D. Cần thực hiện thêm kiểm định Post-hoc.
20. Trong kiểm định ANOVA lặp lại (repeated measures ANOVA), điều gì là quan trọng?
A. Các quan sát phải độc lập với nhau.
B. Các quan sát phải liên quan đến nhau.
C. Các phương sai phải khác nhau.
D. Kích thước mẫu phải lớn.
21. Trong kiểm định ANOVA, yếu tố nào sau đây được sử dụng để ước tính phương sai giữa các nhóm?
A. Tổng bình phương sai số (SSE).
B. Tổng bình phương giữa các nhóm (SSB).
C. Tổng bình phương toàn phần (SST).
D. Bậc tự do.
22. Trong kiểm định ANOVA, ‘phương sai trong các nhóm’ (within-groups variance) đại diện cho điều gì?
A. Sự biến động giữa các trung bình nhóm.
B. Sự biến động ngẫu nhiên hoặc sai số trong mỗi nhóm.
C. Tổng biến động trong toàn bộ dữ liệu.
D. Tác động của các yếu tố lên biến phụ thuộc.
23. Trong ANOVA, điều gì xảy ra với giá trị p khi kích thước mẫu tăng lên?
A. Giá trị p thường giảm.
B. Giá trị p thường tăng.
C. Giá trị p không đổi.
D. Không thể dự đoán được.
24. Khi so sánh ba nhóm trở lên, tại sao không nên thực hiện nhiều kiểm định t-student thay vì sử dụng ANOVA?
A. Vì ANOVA dễ tính toán hơn.
B. Vì ANOVA luôn cho kết quả chính xác hơn.
C. Vì việc thực hiện nhiều kiểm định t-student làm tăng nguy cơ mắc lỗi loại I (bác bỏ giả thuyết đúng).
D. Vì kiểm định t-student chỉ áp dụng cho hai nhóm.
25. Giá trị p trong kiểm định ANOVA thể hiện điều gì?
A. Xác suất để giả thuyết không đúng.
B. Xác suất quan sát được kết quả (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết không đúng.
C. Mức ý nghĩa alpha.
D. Kích thước ảnh hưởng của các yếu tố.
26. Trong kiểm định ANOVA, giả thuyết không (null hypothesis) thường được phát biểu như thế nào?
A. Ít nhất một trung bình quần thể khác với các trung bình khác.
B. Tất cả các trung bình quần thể đều bằng nhau.
C. Các phương sai của tất cả các quần thể đều bằng nhau.
D. Không có mối quan hệ giữa các biến.
27. Trong ANOVA, khi nào thì nên sử dụng phương pháp điều chỉnh Bonferroni?
A. Khi thực hiện nhiều so sánh sau kiểm định ANOVA.
B. Khi các phương sai không bằng nhau.
C. Khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Khi kích thước mẫu nhỏ.
28. Điều gì xảy ra với bậc tự do khi tăng số lượng nhóm trong kiểm định ANOVA?
A. Bậc tự do giữa các nhóm tăng.
B. Bậc tự do giữa các nhóm giảm.
C. Bậc tự do trong các nhóm tăng.
D. Bậc tự do không đổi.
29. Loại lỗi nào có khả năng xảy ra cao hơn khi thực hiện nhiều kiểm định t-student thay vì ANOVA?
A. Lỗi loại I.
B. Lỗi loại II.
C. Không có lỗi nào.
D. Cả hai loại lỗi đều có khả năng xảy ra như nhau.
30. Trong ANOVA hai yếu tố, điều gì xảy ra nếu một trong hai yếu tố không có tác động đáng kể?
A. Phải loại bỏ yếu tố đó khỏi phân tích.
B. Có thể bỏ qua yếu tố đó và tập trung vào yếu tố còn lại (nếu có tương tác).
C. Phải thực hiện thêm kiểm định Post-hoc.
D. Vẫn cần xem xét yếu tố đó nếu có tương tác đáng kể.
31. Giá trị p trong kiểm định giả thuyết thể hiện điều gì?
A. Xác suất bác bỏ giả thuyết không khi nó thực sự đúng.
B. Xác suất chấp nhận giả thuyết không khi nó thực sự sai.
C. Xác suất quan sát được kết quả kiểm định (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết không là đúng.
D. Mức ý nghĩa của kiểm định.
32. Trong ANOVA, thống kê F 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. Trung bình bình phương giữa các nhóm chia cho trung bình bình phương trong các nhóm.
D. Trung bình bình phương trong các nhóm chia cho trung bình bình phương giữa các nhóm.
33. Trong phân tích hồi quy, dư lượng (residuals) là gì?
A. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc.
B. Giá trị thực tế của biến phụ thuộc.
C. Sự khác biệt giữa giá trị thực tế và giá trị dự đoán của biến phụ thuộc.
D. Phương sai của sai số ngẫu nhiên.
34. Trong thống kê, lỗi loại I (Type I error) xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết không khi nó thực sự sai.
B. Chấp nhận giả thuyết không khi nó thực sự đúng.
C. Bác bỏ giả thuyết không khi nó thực sự đúng.
D. Chấp nhận giả thuyết không khi nó thực sự sai.
35. Mục đích chính của việc chuẩn hóa dữ liệu (data standardization) là gì?
A. Để loại bỏ các giá trị ngoại lệ (outliers).
B. Để chuyển đổi dữ liệu về cùng một đơn vị đo lường.
C. Để đưa dữ liệu về một thang đo chung, thường có trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1.
D. Để làm cho dữ liệu dễ hiểu hơn.
36. Kiểm định Chi-square thường được sử dụng để làm gì?
A. So sánh trung bình của hai quần thể.
B. Kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
C. Ước lượng khoảng tin cậy cho trung bình quần thể.
D. Phân tích phương sai giữa các nhóm.
37. Điều gì xảy ra với độ rộng của khoảng tin cậy khi kích thước mẫu tăng lên?
A. Độ rộng của khoảng tin cậy tăng lên.
B. Độ rộng của khoảng tin cậy giảm xuống.
C. Độ rộng của khoảng tin cậy không thay đổi.
D. Không thể xác định được sự thay đổi.
38. Hệ số tương quan Pearson đo lường điều gì?
A. Mức độ biến động của dữ liệu.
B. Mức độ quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng.
C. Mức độ quan hệ phi tuyến tính giữa hai biến định lượng.
D. Mức độ quan hệ giữa hai biến định tính.
39. Trong kiểm định giả thuyết, điều gì xảy ra nếu giá trị p nhỏ hơn mức ý nghĩa (alpha)?
A. Chấp nhận giả thuyết không.
B. Bác bỏ giả thuyết không.
C. Không thể đưa ra kết luận.
D. Thay đổi mức ý nghĩa.
40. Trong phân tích hồi quy, ý nghĩa của việc kiểm tra các giả định (assumptions) của mô hình là gì?
A. Để đảm bảo rằng mô hình hồi quy có thể giải thích được tất cả các biến độc lập.
B. Để đảm bảo rằng các hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê.
C. Để đảm bảo rằng kết quả của phân tích hồi quy là hợp lệ và đáng tin cậy.
D. Để đảm bảo rằng mô hình hồi quy phù hợp với tất cả các loại dữ liệu.
41. Phương pháp san bằng mũ (exponential smoothing) được sử dụng để làm gì?
A. Ước lượng các tham số của quần thể.
B. Kiểm định giả thuyết về trung bình của quần thể.
C. Dự báo giá trị tương lai của chuỗi thời gian.
D. Phân tích phương sai giữa các nhóm.
42. Trong phân tích hồi quy, khi nào thì nên sử dụng biến giả (dummy variable)?
A. Khi biến độc lập là biến định lượng.
B. Khi biến phụ thuộc là biến định tính.
C. Khi biến độc lập là biến định tính.
D. Khi muốn loại bỏ ảnh hưởng của các biến ngoại sinh.
43. Một nhà quản lý muốn so sánh doanh số trung bình của ba chi nhánh khác nhau. Phương pháp thống kê nào phù hợp nhất để sử dụng?
A. Kiểm định t.
B. Phân tích phương sai (ANOVA).
C. Kiểm định Chi-square.
D. Phân tích hồi quy.
44. Trong phân tích hồi quy, hệ số xác định (R-squared) đo lường điều gì?
A. Mức độ quan trọng của các biến độc lập.
B. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với dữ liệu.
C. Mức độ tương quan giữa các biến độc lập.
D. Mức độ tin cậy của các hệ số hồi quy.
45. Khi nào nên sử dụng kiểm định t thay vì kiểm định z để so sánh trung bình của hai quần thể?
A. Khi phương sai của quần thể đã biết.
B. Khi kích thước mẫu lớn (n > 30).
C. Khi kích thước mẫu nhỏ (n < 30) và phương sai của quần thể chưa biết.
D. Khi muốn so sánh phương sai của hai quần thể.
46. Sai số loại II (Type II error) xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết không khi nó thực sự đúng.
B. Chấp nhận giả thuyết không khi nó thực sự đúng.
C. Bác bỏ giả thuyết không khi nó thực sự sai.
D. Chấp nhận giả thuyết không khi nó thực sự sai.
47. Khi nào nên sử dụng kiểm định Mann-Whitney U?
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 so sánh nhiều hơn hai mẫu độc lập.
D. Để so sánh nhiều hơn hai mẫu liên quan.
48. Ý nghĩa của việc sử dụng kiểm định phi tham số là gì?
A. Để kiểm định các tham số của quần thể khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Để kiểm định các giả thuyết về hình dạng của phân phối khi không có giả định về phân phối.
C. Để kiểm định các giả thuyết về trung bình của quần thể.
D. Để kiểm định các giả thuyết về phương sai của quần thể.
49. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định Wilcoxon signed-rank?
A. Để so sánh hai mẫu độc lập.
B. Để so sánh hai mẫu liên quan khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Để so sánh nhiều hơn hai mẫu độc lập.
D. Để so sánh nhiều hơn hai mẫu liên quan.
50. Trong kiểm định giả thuyết, công suất kiểm định (power of a test) được định nghĩa là gì?
A. Xác suất mắc lỗi loại I.
B. Xác suất mắc lỗi loại II.
C. Xác suất bác bỏ giả thuyết không khi nó thực sự sai.
D. Xác suất chấp nhận giả thuyết không khi nó thực sự đúng.
51. Khoảng tin cậy (confidence interval) cung cấp thông tin 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 mà tham số quần thể bằng một giá trị cụ thể.
D. Phương sai của mẫu.
52. Trong phân tích hồi quy đa biến, hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) đề cập đến điều gì?
A. Sự tương quan cao giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập.
B. Sự tương quan cao giữa các biến độc lập với nhau.
C. Phương sai của sai số thay đổi theo giá trị của biến độc lập.
D. Mô hình hồi quy không phù hợp với dữ liệu.
53. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định Friedman?
A. Để so sánh hai mẫu độc lập.
B. Để so sánh hai mẫu liên quan.
C. Để so sánh nhiều hơn hai mẫu độc lập.
D. Để so sánh nhiều hơn hai mẫu liên quan khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
54. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định Kruskal-Wallis?
A. Để so sánh hai mẫu độc lập.
B. Để so sánh hai mẫu liên quan.
C. Để so sánh nhiều hơn hai mẫu độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Để so sánh nhiều hơn hai mẫu liên quan khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
55. Trong phân tích hồi quy, sai số chuẩn của hệ số hồi quy (standard error) ước tính điều gì?
A. Độ lệch chuẩn của biến phụ thuộc.
B. Độ lệch chuẩn của biến độc lập.
C. Độ lệch chuẩn của phân phối mẫu của hệ số hồi quy.
D. Phương sai của sai số ngẫu nhiên.
56. Trong phân tích phương sai (ANOVA), điều gì xảy ra khi giả thuyết không (H0) bị bác bỏ?
A. Tất cả các trung bình của quần thể đều bằng nhau.
B. Ít nhất một trung bình của quần thể khác với các trung bình còn lại.
C. Phương sai của tất cả các quần thể đều bằng nhau.
D. Không có sự khác biệt đáng kể giữa các trung bình của quần thể.
57. Sự khác biệt chính giữa kiểm định một phía (one-tailed test) và kiểm định hai phía (two-tailed test) là gì?
A. Kiểm định một phía chỉ được sử dụng cho mẫu lớn, trong khi kiểm định hai phía chỉ được sử dụng cho mẫu nhỏ.
B. Kiểm định một phía chỉ quan tâm đến một hướng của sự khác biệt, trong khi kiểm định hai phía quan tâm đến cả hai hướng.
C. Kiểm định một phía luôn cho kết quả chính xác hơn kiểm định hai phía.
D. Kiểm định hai phía dễ thực hiện hơn kiểm định một phía.
58. Trong kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa (alpha) đại diện cho điều gì?
A. Xác suất mắc lỗi loại II.
B. Xác suất mắc lỗi loại I.
C. Xác suất chấp nhận giả thuyết không khi nó thực sự đúng.
D. Xác suất bác bỏ giả thuyết không khi nó thực sự sai.
59. Trong phân tích phương sai (ANOVA) hai yếu tố, điều gì được kiểm tra?
A. Ảnh hưởng của một yếu tố duy nhất lên biến phụ thuộc.
B. Ảnh hưởng của hai yếu tố lên biến phụ thuộc và tương tác giữa chúng.
C. Ảnh hưởng của nhiều yếu tố lên biến phụ thuộc.
D. Mối quan hệ giữa hai biến định lượng.
60. Trong phân tích thời gian, thành phần xu hướng (trend component) mô tả điều gì?
A. Sự biến động ngẫu nhiên trong chuỗi thời gian.
B. Sự biến động theo mùa trong chuỗi thời gian.
C. Sự biến động dài hạn hoặc hướng đi chung của chuỗi thời gian.
D. Sự biến động theo chu kỳ kinh tế trong chuỗi thời gian.
61. Trong kiểm định giả thuyết, sai lầm loại II (Type II error) xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự đúng.
B. Không bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự sai.
C. Chấp nhận giả thuyết null khi nó thực sự đúng.
D. Bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự sai.
62. Phương pháp san bằng hàm mũ (exponential smoothing) được sử dụng để làm gì?
A. Ước lượng mối quan hệ giữa các biến.
B. Dự báo chuỗi thời gian.
C. So sánh trung bình của các nhóm.
D. Kiểm tra tính độc lập của các biến.
63. Sai số chuẩn (standard error) đo lường điều gì?
A. Độ lệch chuẩn của mẫu.
B. Độ lệch chuẩn của phân phối lấy mẫu của một thống kê.
C. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.
D. Sự khác biệt giữa trung bình của hai nhóm.
64. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi kích thước mẫu tăng lên?
A. Khoảng tin cậy trở nên rộng hơn.
B. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn.
C. Khoảng tin cậy không thay đổi.
D. Không thể xác định được sự thay đổi của khoảng tin cậy.
65. Khi nào nên sử dụng kiểm định Kruskal-Wallis thay vì ANOVA một yếu tố?
A. Khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi có nhiều hơn hai yếu tố.
C. Khi kích thước mẫu quá lớn.
D. Khi muốn so sánh phương sai thay vì trung bình.
66. Trong kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa (alpha) thường được chọn 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 ngữ cảnh.
67. Mục đích chính của phân tích hồi quy là gì?
A. Mô tả dữ liệu.
B. Ước lượng mối quan hệ giữa các biến.
C. So sánh trung bình của các nhóm.
D. Kiểm tra tính độc lập của các biến.
68. Trong kiểm định giả thuyết, độ mạnh của kiểm định (power of the test) là gì?
A. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự đúng.
B. Xác suất không bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự sai.
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.
69. Trong phân tích phương sai (ANOVA), thống kê F 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 cộng.
D. Tổng bình phương tổng cộng chia cho tổng bình phương giữa các nhóm.
70. 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. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.
D. Sự khác biệt giữa trung bình của hai nhóm.
71. Trong phân tích thời gian, thành phần nào sau đây biểu thị sự biến động ngắn hạn và không đều đặn?
A. Xu hướng (Trend).
B. Chu kỳ (Cycle).
C. Mùa vụ (Seasonality).
D. Ngẫu nhiên (Irregular).
72. Trong phân tích hồi quy tuyến tính đơn giản, hệ số chặn (intercept) biểu thị điều gì?
A. Sự thay đổi của biến độc lập khi biến phụ thuộc tăng một đơn vị.
B. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập bằng không.
C. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.
D. Sai số chuẩn của ước lượng.
73. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để kiểm tra tính dừng (stationarity) của chuỗi thời gian?
A. Phân tích hồi quy.
B. Kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF).
C. Phân tích phương sai (ANOVA).
D. Kiểm định Chi-square.
74. Khi nào nên sử dụng kiểm định t (t-test) thay vì kiểm định z (z-test)?
A. Khi kích thước mẫu lớn.
B. Khi phương sai của quần thể đã biết.
C. Khi phương sai của quần thể chưa biết và kích thước mẫu nhỏ.
D. Khi so sánh trung bình của nhiều hơn hai nhóm.
75. Trong phân tích hồi quy, biến giả (dummy variable) được sử dụng để làm gì?
A. Mã hóa các biến định tính.
B. Giảm thiểu ảnh hưởng của hiện tượng đa cộng tuyến.
C. Dự báo chuỗi thời gian.
D. Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
76. Kiểm định Kolmogorov-Smirnov được sử dụng để làm gì?
A. So sánh trung bình của hai nhóm.
B. Kiểm tra sự phù hợp của dữ liệu với một phân phối lý thuyết.
C. Ước lượng mối quan hệ giữa các biến.
D. Kiểm tra tính độc lập của các biến.
77. Khi nào nên sử dụng kiểm định Chi-square?
A. Khi so sánh trung bình của hai nhóm.
B. Khi kiểm tra sự phù hợp của dữ liệu với một phân phối lý thuyết.
C. Khi ước lượng mối quan hệ giữa các biến.
D. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
78. Ý nghĩa của hệ số xác định (R-squared) trong phân tích hồi quy là gì?
A. Độ mạnh của mối quan hệ giữa các biến.
B. Phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập.
C. Sai số chuẩn của ước lượng.
D. Giá trị p của kiểm định.
79. Phương pháp nào sau đây giúp giảm thiểu ảnh hưởng của hiện tượng đa cộng tuyến trong hồi quy đa biến?
A. Tăng kích thước mẫu.
B. Loại bỏ một hoặc nhiều biến độc lập có tương quan cao.
C. Sử dụng biến phụ thuộc đã được biến đổi.
D. Sử dụng kiểm định t thay vì kiểm định F.
80. Khi thực hiện kiểm định ANOVA hai yếu tố, điều gì được kiểm tra?
A. Ảnh hưởng của hai biến độc lập lên một biến phụ thuộc.
B. Ảnh hưởng của một biến độc lập lên hai biến phụ thuộc.
C. Mối quan hệ giữa hai biến độc lập.
D. Mối quan hệ giữa hai biến phụ thuộc.
81. RMSE (Root Mean Squared Error) được sử dụng để đánh giá điều gì trong mô hình dự báo?
A. Độ chính xác của mô hình.
B. Độ phức tạp của mô hình.
C. Tính ổn định của mô hình.
D. Tính dễ hiểu của mô hình.
82. Trong phân tích chuỗi thời gian, hàm tự tương quan (ACF) được sử dụng để làm gì?
A. Đo lường mối quan hệ giữa các biến độc lập.
B. Xác định các thành phần xu hướng và mùa vụ.
C. Đo lường mối tương quan giữa các giá trị của chuỗi thời gian tại các thời điểm khác nhau.
D. Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
83. Trong kiểm định giả thuyết, vùng bác bỏ (rejection region) là gì?
A. Vùng chứa các giá trị của thống kê kiểm định mà nếu thống kê kiểm định rơi vào đó, chúng ta bác bỏ giả thuyết null.
B. Vùng chứa các giá trị của thống kê kiểm định mà nếu thống kê kiểm định rơi vào đó, chúng ta chấp nhận giả thuyết null.
C. Xác suất mắc sai lầm loại I.
D. Xác suất mắc sai lầm loại II.
84. Trong phân tích hồi quy logistic, biến phụ thuộc có đặc điểm gì?
A. Là biến định lượng liên tục.
B. Là biến định tính có hai giá trị (nhị phân).
C. Là biến định tính có nhiều hơn hai giá trị.
D. Luôn tuân theo phân phối chuẩn.
85. Khi nào nên sử dụng kiểm định Wilcoxon signed-rank?
A. Khi so sánh trung bình của hai mẫu độc lập khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi so sánh trung vị của hai mẫu độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Khi so sánh trung bình của hai mẫu phụ thuộc khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
D. Khi so sánh trung vị của hai mẫu phụ thuộc khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
86. Kiểm định Mann-Whitney U được sử dụng để làm gì?
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 phụ thuộc khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
C. So sánh trung vị 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.
87. Trong phân tích phương sai (ANOVA), giả định nào sau đây KHÔNG cần thiết?
A. Các quần thể phải có phương sai bằng nhau.
B. Các quần thể phải tuân theo phân phối chuẩn.
C. Các mẫu phải được chọn ngẫu nhiên và độc lập.
D. Các quần thể phải có kích thước bằng nhau.
88. Khi nào nên sử dụng kiểm định Friedman?
A. Khi so sánh trung bình của hai mẫu độc lập.
B. Khi so sánh trung bình của hai mẫu phụ thuộc.
C. Khi so sánh trung vị của nhiều mẫu liên quan.
D. Khi kiểm tra tính độc lập giữa hai biến định tính.
89. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết 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 quảExtreme như kết quả quan sát được (hoặc Extreme hơn) nếu giả thuyết null là đúng.
D. Mức ý nghĩa của kiểm định.
90. Trong phân tích hồi quy đa biến, 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 biến phụ thuộc không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Khi kích thước mẫu quá nhỏ.
D. Khi mô hình hồi quy không phù hợp với dữ liệu.
91. Giả sử bạn muốn ước lượng tỷ lệ cử tri ủng hộ một ứng cử viên. Bạn muốn khoảng tin cậy 95% của bạn có sai số không quá 3%. Bạn cần kích thước mẫu tối thiểu là bao nhiêu?
A. Ít nhất 385.
B. Ít nhất 752.
C. Ít nhất 1068.
D. Không thể xác định nếu không biết tỷ lệ mẫu.
92. Giả sử bạn thực hiện kiểm định giả thuyết và có giá trị p = 0.03. Nếu mức ý nghĩa alpha là 0.05, bạn nên kết luận như thế nào?
A. Bác bỏ giả thuyết không.
B. Không bác bỏ giả thuyết không.
C. Chấp nhận giả thuyết không.
D. Không thể đưa ra kết luận.
93. Nếu bạn muốn kiểm tra xem có sự khác biệt đáng kể về tỷ lệ giữa hai quần thể, bạn nên sử dụng kiểm định nào?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định z cho hai tỷ lệ.
C. Kiểm định ANOVA.
D. Kiểm định Chi-bình phương.
94. Trong phân tích phương sai (ANOVA) hai yếu tố, yếu tố nào sau đây KHÔNG được kiểm tra?
A. Ảnh hưởng chính của yếu tố A.
B. Ảnh hưởng chính của yếu tố B.
C. Tương tác giữa yếu tố A và yếu tố B.
D. Phương sai tổng thể của tất cả các nhóm bằng nhau.
95. Trong kiểm định giả thuyết, sai lầm loại II (Type II error) xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết không khi nó đúng.
B. Không bác bỏ giả thuyết không khi nó sai.
C. Bác bỏ giả thuyết không khi nó sai.
D. Không bác bỏ giả thuyết không khi nó đúng.
96. Kiểm định Chi-bình phương (Chi-square test) thường được sử dụng để làm gì?
A. So sánh trung bình của hai quần thể.
B. Kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
C. Ước lượng khoảng tin cậy cho trung bình.
D. Phân tích phương sai.
97. Kiểm định Kolmogorov-Smirnov được sử dụng để làm gì?
A. So sánh trung bình của hai quần thể.
B. Kiểm tra sự phù hợp của một mẫu với một phân phối lý thuyết.
C. Kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
D. So sánh phương sai của hai quần thể.
98. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết thể hiện điều gì?
A. Xác suất giả thuyết không là đúng.
B. Xác suất mắc sai lầm loại I.
C. Xác suất thu được kết quả quan sát được (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết không là đúng.
D. Xác suất thu được kết quả quan sát được (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết không là sai.
99. Nếu bạn thực hiện một kiểm định giả thuyết một phía (one-tailed test) thay vì kiểm định hai phía (two-tailed test), điều gì sẽ xảy ra?
A. Giá trị p sẽ tăng.
B. Giá trị p sẽ giảm.
C. Công suất kiểm định sẽ tăng nếu hướng của sự khác biệt là chính xác.
D. Công suất kiểm định sẽ giảm.
100. Trong kiểm định giả thuyết, công suất 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 đúng giả thuyết không khi nó sai.
D. Xác suất không bác bỏ giả thuyết không khi nó đúng.
101. 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 ảnh hưởng của một biến độc lập lên biến phụ thuộc.
B. Đo lường mức độ đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
C. Đo lường phương sai của sai số.
D. Đo lường mức độ phù hợp của mô hình.
102. Trong kiểm định giả thuyết, điều gì xảy ra khi bạn tăng kích thước mẫu?
A. Xác suất mắc sai lầm loại I tăng.
B. Xác suất mắc sai lầm loại II tăng.
C. Công suất kiểm định tăng.
D. Mức ý nghĩa alpha tăng.
103. Để so sánh trung bình của hai quần thể độc lập khi phương sai của chúng không bằng nhau, bạn nên sử dụng kiểm định nào?
A. Kiểm định t ghép cặp (Paired t-test).
B. Kiểm định t độc lập (Independent t-test) với giả định phương sai bằng nhau.
C. Kiểm định t độc lập (Independent t-test) với giả định phương sai không bằng nhau (Welch’s t-test).
D. Kiểm định z.
104. Nếu bạn tăng mức tin cậy (confidence level) của một khoảng tin cậy, điều gì sẽ xảy ra với độ rộng của khoảng tin cậy đó?
A. Độ rộng của khoảng tin cậy sẽ giảm.
B. Độ rộng của khoảng tin cậy sẽ tăng.
C. Độ rộng của khoảng tin cậy sẽ không thay đổi.
D. Không thể xác định.
105. Trong phân tích hồi quy, điều gì xảy ra nếu bạn bỏ qua một biến quan trọng (omitted variable)?
A. Các ước lượng hệ số hồi quy sẽ không bị chệch.
B. Các ước lượng hệ số hồi quy sẽ bị chệch.
C. Phương sai của sai số sẽ giảm.
D. R-squared sẽ tăng.
106. Trong phân tích hồi quy, nếu các sai số (residuals) không có phương sai đồng nhất (heteroscedasticity), điều gì có thể xảy ra?
A. Các ước lượng hệ số hồi quy sẽ bị chệch.
B. Các ước lượng hệ số hồi quy sẽ không hiệu quả.
C. Các giá trị p sẽ không chính xác.
D. Tất cả các đáp án trên.
107. Trong phân tích hồi quy, sai số chuẩn của ước lượng (standard error of the estimate) đo lường điều gì?
A. Độ lệch chuẩn của các giá trị biến độc lập.
B. Độ lệch chuẩn của các giá trị biến phụ thuộc.
C. Độ lệch chuẩn của các sai số (residuals).
D. Độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy.
108. Trong phân tích hồi quy đa biến, hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) đề cập đến điều gì?
A. Mối quan hệ tuyến tính mạnh mẽ giữa các biến độc lập.
B. Mối quan hệ phi tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
C. Phương sai của sai số thay đổi theo giá trị của biến độc lập.
D. Sai số có phân phối không chuẩn.
109. Khi nào nên sử dụng kiểm định Friedman?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu độc lập.
B. Để so sánh trung bình của ba hoặc nhiều mẫu liên quan (repeated measures) khi dữ liệu không có phân phối chuẩn.
C. Để so sánh phương sai của hai quần thể.
D. Để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
110. Trong phân tích phương sai (ANOVA), thống kê kiểm định 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.
111. Khoảng tin cậy (confidence interval) cho trung bình của một quần thể được hiểu như thế nào?
A. Xác suất trung bình của mẫu nằm trong khoảng đó.
B. Khoảng giá trị mà chúng ta tin rằng trung bình của quần thể nằm trong đó với một độ tin cậy nhất định.
C. Khoảng giá trị mà tất cả các giá trị trong mẫu nằm trong đó.
D. Độ lệch chuẩn của mẫu.
112. Trong phân tích hồi quy, hệ số xác định (R-squared) cho biết điều gì?
A. Mức độ mạnh mẽ của mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
B. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập.
C. Độ dốc của đường hồi quy.
D. Sai số chuẩn của ước lượng.
113. Khi nào nên sử dụng kiểm định Wilcoxon signed-rank test?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu độc lập.
B. Để so sánh trung bình của hai mẫu ghép cặp khi dữ liệu không có phân phối chuẩn.
C. Để so sánh phương sai của hai quần thể.
D. Để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
114. Mức ý nghĩa (significance level) alpha 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.
115. Khi nào nên sử dụng kiểm định Mann-Whitney U test?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu ghép cặp.
B. Để so sánh trung bình của hai mẫu độc lập khi dữ liệu không có phân phối chuẩn.
C. Để so sánh phương sai của hai quần thể.
D. Để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
116. Kiểm định Levene được sử dụng để làm gì?
A. Kiểm tra tính chuẩn của dữ liệu.
B. Kiểm tra sự bằng nhau của phương sai giữa các nhóm.
C. Kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
D. Kiểm tra sự phù hợp của mô hình hồi quy.
117. Giả sử bạn có một khoảng tin cậy 95% cho trung bình của một quần thể là (10, 15). Điều này có nghĩa là gì?
A. 95% các giá trị trong mẫu nằm giữa 10 và 15.
B. Chúng ta tin rằng với độ tin cậy 95%, trung bình của quần thể nằm giữa 10 và 15.
C. Xác suất trung bình của quần thể nằm giữa 10 và 15 là 95%.
D. Nếu chúng ta lấy nhiều mẫu, 95% các trung bình mẫu sẽ nằm giữa 10 và 15.
118. Trong phân tích phương sai (ANOVA), giả định nào sau đây KHÔNG cần thiết?
A. Các quần thể có phương sai bằng nhau.
B. Các quần thể có phân phối chuẩn.
C. Các mẫu được chọn ngẫu nhiên và độc lập.
D. Kích thước mẫu bằng nhau giữa các nhóm.
119. Khi nào nên sử dụng kiểm định t (t-test) thay vì kiểm định z (z-test) cho trung bình của một quần thể?
A. Khi phương sai của quần thể đã biết.
B. Khi kích thước mẫu lớn (n > 30).
C. Khi phương sai của quần thể chưa biết và kích thước mẫu nhỏ (n < 30).
D. Khi quần thể có phân phối chuẩn.
120. Khi nào nên sử dụng kiểm định Kruskal-Wallis thay vì kiểm định ANOVA một yếu tố?
A. Khi các quần thể không có phân phối chuẩn.
B. Khi các quần thể có phương sai bằng nhau.
C. Khi các mẫu được chọn ngẫu nhiên và độc lập.
D. Khi kích thước mẫu lớn.
121. Trong ANOVA lặp lại, giả định nào là quan trọng nhất?
A. Sự đối xứng cầu (sphericity).
B. Tính chuẩn.
C. Tính độc lập.
D. Tính tuyến tính.
122. Trong ANOVA, giả thuyết null thường là gì?
A. Tất cả các trung bình của các nhóm đều bằng nhau.
B. Ít nhất một trung bình của các nhóm khác nhau.
C. Phương sai của tất cả các nhóm đều bằng nhau.
D. Phương sai của ít nhất một nhóm khác nhau.
123. Khi nào nên sử dụng kiểm định Welch thay vì kiểm định t?
A. Khi phương sai của hai nhóm không bằng nhau.
B. Khi phương sai của hai nhóm bằng nhau.
C. Khi kích thước mẫu nhỏ.
D. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
124. Giả sử bạn thực hiện ANOVA và giá trị p nhỏ hơn mức ý nghĩa (alpha). Bạn nên kết luận điều gì?
A. Có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết null.
B. Không có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết null.
C. Giả thuyết null chắc chắn là sai.
D. Giả thuyết null chắc chắn là đúng.
125. Trong bối cảnh phân tích phương sai, ‘hiệu ứng chính’ đề cập đến điều gì?
A. Ảnh hưởng của một yếu tố duy nhất lên biến phụ thuộc.
B. Ảnh hưởng tổng hợp của tất cả các yếu tố lên biến phụ thuộc.
C. Tương tác giữa hai hoặc nhiều yếu tố.
D. Sai số ngẫu nhiên trong dữ liệu.
126. Cách tốt nhất để giảm nguy cơ sai số loại I trong phân tích phương sai là gì?
A. Sử dụng mức ý nghĩa (alpha) thấp hơn.
B. Tăng kích thước mẫu.
C. Sử dụng kiểm định post-hoc.
D. Giảm kích thước mẫu.
127. Khi nào nên sử dụng kiểm định Friedman thay vì ANOVA lặp lại?
A. Khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn và là dữ liệu thứ bậc.
B. Khi các phương sai bằng nhau.
C. Khi kích thước mẫu lớn.
D. Khi muốn so sánh hai nhóm.
128. Trong ANOVA hai yếu tố, ‘tương tác’ giữa hai yếu tố có nghĩa là gì?
A. Ảnh hưởng của một yếu tố lên biến phụ thuộc phụ thuộc vào mức độ của yếu tố khác.
B. Hai yếu tố có ảnh hưởng độc lập lên biến phụ thuộc.
C. Hai yếu tố có tương quan với nhau.
D. Tổng ảnh hưởng của hai yếu tố bằng không.
129. Nếu kiểm định Levene cho thấy phương sai giữa các nhóm không bằng nhau, bạn nên làm gì?
A. Sử dụng kiểm định Welch hoặc điều chỉnh bậc tự do.
B. Sử dụng kiểm định post-hoc.
C. Bỏ qua kết quả và tiếp tục với ANOVA.
D. Tăng kích thước mẫu.
130. Kiểm định nào sau đây là một kiểm định post-hoc phổ biến?
A. Tukey HSD.
B. Levene.
C. Shapiro-Wilk.
D. Chi-square.
131. Mục đích của kiểm định Levene trong ANOVA là gì?
A. Kiểm tra tính chuẩn của dữ liệu.
B. Kiểm tra sự bằng nhau của phương sai giữa các nhóm.
C. Kiểm tra sự độc lập của các mẫu.
D. Kiểm tra sự tuyến tính của mối quan hệ.
132. Nếu giả định về sự đối xứng cầu bị vi phạm trong ANOVA lặp lại, bạn nên làm gì?
A. Sử dụng điều chỉnh Greenhouse-Geisser hoặc Huynh-Feldt.
B. Sử dụng kiểm định post-hoc.
C. Bỏ qua kết quả và tiếp tục với ANOVA lặp lại.
D. Tăng kích thước mẫu.
133. Giả định quan trọng nhất của ANCOVA là gì?
A. Mối quan hệ tuyến tính giữa biến đồng biến và biến phụ thuộc.
B. Tính chuẩn của dữ liệu.
C. Sự bằng nhau của phương sai.
D. Sự độc lập của các quan sát.
134. Trong phân tích phương sai, sai số loại I (Type I 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.
135. Ý nghĩa của tổng bình phương (sum of squares) trong ANOVA là gì?
A. Đo lường tổng sự biến thiên trong dữ liệu.
B. Đo lường sự biến thiên giữa các nhóm.
C. Đo lường sự biến thiên trong mỗi nhóm.
D. Tất cả các đáp án trên.
136. Cách tốt nhất để tăng sức mạnh của kiểm định ANOVA là gì?
A. Tăng kích thước mẫu.
B. Sử dụng mức ý nghĩa (alpha) thấp hơn.
C. Sử dụng kiểm định phi tham số.
D. Giảm kích thước mẫu.
137. Trong ANOVA, bậc tự do (degrees of freedom) được tính như thế nào cho yếu tố?
A. Số lượng nhóm trừ đi 1.
B. Tổng số quan sát trừ đi 1.
C. Số lượng nhóm trừ đi số lượng yếu tố.
D. Tổng số quan sát trừ đi số lượng nhóm.
138. Nếu giá trị F trong ANOVA bằng 1, điều đó có nghĩa là gì?
A. Sự biến thiên giữa các nhóm bằng với sự biến thiên trong nhóm.
B. Không có sự biến thiên trong dữ liệu.
C. Sự biến thiên giữa các nhóm lớn hơn sự biến thiên trong nhóm.
D. Sự biến thiên giữa các nhóm nhỏ hơn sự biến thiên trong nhóm.
139. Giá trị p trong kiểm định ANOVA thể hiện điều gì?
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 thu được kết quả như quan sát hoặc cực đoan hơn nếu giả thuyết null là đúng.
D. Xác suất giả thuyết null là đúng.
140. Giá trị F trong ANOVA được tính như thế nào?
A. MS giữa các nhóm chia cho MS trong nhóm.
B. MS trong nhóm chia cho MS giữa các nhóm.
C. Tổng bình phương giữa các nhóm chia cho tổng bình phương trong nhóm.
D. Tổng bình phương trong nhóm chia cho tổng bình phương giữa các nhóm.
141. Điều gì xảy ra với bậc tự do (degrees of freedom) khi sử dụng ANCOVA so với ANOVA?
A. Bậc tự do giảm do sự hiện diện của biến đồng biến.
B. Bậc tự do tăng do sự hiện diện của biến đồng biến.
C. Bậc tự do không thay đổi.
D. Bậc tự do tăng gấp đôi.
142. Khi nào nên sử dụng kiểm định Kruskal-Wallis thay vì ANOVA một yếu tố?
A. Khi các quần thể không có phân phối chuẩn.
B. Khi các quần thể có phương sai bằng nhau.
C. Khi kích thước mẫu lớn.
D. Khi muốn so sánh hai nhóm.
143. Trong phân tích phương sai (ANOVA), giả định nào sau đây KHÔNG cần thiết?
A. Các quần thể có phương sai bằng nhau.
B. Các quần thể có phân phối chuẩn.
C. Các mẫu được chọn ngẫu nhiên và độc lập.
D. Kích thước mẫu bằng nhau giữa các nhóm.
144. Khi so sánh ANOVA một yếu tố và ANOVA hai yếu tố, sự khác biệt chính là gì?
A. Số lượng biến phụ thuộc được xem xét.
B. Số lượng yếu tố (biến độc lập) được xem xét.
C. Loại dữ liệu được sử dụng.
D. Phương pháp tính toán.
145. Trong ANOVA hai yếu tố, nếu không có tương tác giữa hai yếu tố, điều đó có nghĩa là gì?
A. Ảnh hưởng của mỗi yếu tố lên biến phụ thuộc là độc lập với yếu tố còn lại.
B. Hai yếu tố có ảnh hưởng tương tự lên biến phụ thuộc.
C. Hai yếu tố không có ảnh hưởng lên biến phụ thuộc.
D. Hai yếu tố có tương quan với nhau.
146. Trong ANCOVA, biến đồng biến (covariate) là gì?
A. Một biến liên tục ảnh hưởng đến biến phụ thuộc và không bị ảnh hưởng bởi biến độc lập.
B. Một biến phân loại ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
C. Một biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
D. Một biến phụ thuộc ảnh hưởng đến biến độc lập.
147. Khi nào nên sử dụng phân tích hiệp phương sai (ANCOVA)?
A. Khi có một hoặc nhiều biến đồng biến (covariate) ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
B. Khi không có biến độc lập.
C. Khi các phương sai không bằng nhau.
D. Khi muốn so sánh hai nhóm.
148. Kiểm định post-hoc (ví dụ: Tukey, Bonferroni) được sử dụng khi nào trong ANOVA?
A. Khi giả thuyết null bị bác bỏ.
B. Khi giả thuyết null được chấp nhận.
C. Trước khi thực hiện kiểm định ANOVA.
D. Khi các phương sai không bằng nhau.
149. Trong phân tích phương sai, ‘Mean Square’ (MS) được tính như thế nào?
A. Tổng bình phương (SS) chia cho bậc tự do (df).
B. Tổng bình phương (SS) nhân với bậc tự do (df).
C. Căn bậc hai của tổng bình phương (SS).
D. Bậc tự do (df) chia cho tổng bình phương (SS).
150. Trong phân tích phương sai, sai số loại II (Type II error) xảy ra khi nào?
A. Chấp nhận giả thuyết null khi nó thực sự sai.
B. Bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự đúng.
C. Không bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự đúng.
D. Bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự sai.
