Giả thuyết H1 (Alternative hypothesis) thường phát biểu điều gì?

• A. Một tuyên bố về sự không có sự khác biệt hoặc không có tác động.
• B. Một tuyên bố mà nhà nghiên cứu muốn bác bỏ.
• C. Một tuyên bố mà nhà nghiên cứu muốn chứng minh.
• D. Một tuyên bố luôn sai.

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

• A. Xác suất bác bỏ giả thuyết H0 khi nó đúng.
• B. Xác suất chấp nhận giả thuyết H0 khi nó sai.
• C. Xác suất thu được kết quả kiểm định ít nhất cũng cực đoan như kết quả quan sát được, giả sử H0 là đúng.
• D. Xác suất mắc lỗi loại II.

Khi nào nên sử dụng kiểm định t-Student thay vì kiểm định Z?

• A. Khi kích thước mẫu lớn (n > 30).
• B. Khi độ lệch chuẩn quần thể đã biết.
• C. Khi độ lệch chuẩn quần thể chưa biết và kích thước mẫu nhỏ (n < 30).
• D. Khi muốn kiểm định phương sai.

Công thức tính thống kê kiểm định Z cho trung bình của một quần thể khi độ lệch chuẩn quần thể đã biết là gì?

• A. t = (x̄ - μ) / (s / √n)
• B. Z = (x̄ - μ) / (σ / √n)
• C. χ2 = (n - 1)s2 / σ2
• D. F = s12 / s22

Trong bối cảnh kiểm định giả thuyết, 'bậc tự do' (degrees of freedom) thường liên quan đến yếu tố nào?

• A. Mức ý nghĩa (α).
• B. Kích thước mẫu.
• C. Giá trị p.
• D. Độ mạnh của kiểm định.

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-Student.
• B. Phân phối Chi-bình phương.
• C. Phân phối Z.
• D. Phân phối F.

Trong kiểm định giả thuyết, sai lầm loại I (Type I error) xảy ra khi nào?

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

Điều gì xảy ra với độ mạnh của kiểm định nếu bạn tăng kích thước mẫu và giảm mức ý nghĩa?

• A. Độ mạnh của kiểm định chắc chắn tăng lên.
• B. Độ mạnh của kiểm định chắc chắn giảm xuống.
• C. Độ mạnh của kiểm định có thể tăng hoặc giảm, tùy thuộc vào mức độ thay đổi của từng yếu tố.
• D. Độ mạnh của kiểm định không đổi.

Kiểm định hai phía (two-tailed test) được sử dụng khi nào?

• A. Khi chúng ta chỉ quan tâm đến sự khác biệt theo một hướng cụ thể.
• B. Khi chúng ta không có giả thuyết nào trước khi thu thập dữ liệu.
• C. Khi chúng ta quan tâm đến sự khác biệt theo cả hai hướng.
• D. Khi chúng ta muốn kiểm định phương sai.

Trong kiểm định giả thuyết, nếu kích thước mẫu tăng lên, điều gì xảy ra với giá trị p?

• A. Giá trị p luôn tăng lên.
• B. Giá trị p luôn giảm xuống.
• C. Giá trị p có thể tăng hoặc giảm, tùy thuộc vào dữ liệu.
• D. Giá trị p không đổi.

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 không đổi.
• C. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn.
• D. Không thể xác định.

Yếu tố nào sau đây không ảnh hưởng đến độ mạnh của kiểm định?

• A. Kích thước mẫu.
• B. Mức ý nghĩa (α).
• C. Độ lớn của hiệu ứng thực tế.
• D. Giá trị p.

Khi thực hiện kiểm định giả thuyết về sự khác biệt giữa hai trung bình độc lập, bạn cần xem xét điều gì về phương sai của hai quần thể?

• A. Phương sai phải bằng nhau.
• B. Phương sai phải khác nhau.
• C. Phương sai có thể bằng nhau hoặc khác nhau, tùy thuộc vào kiểm định được sử dụng.
• D. Phương sai không ảnh hưởng đến kiểm định.

Trong kiểm định giả thuyết, nếu giá trị p nhỏ hơn mức ý nghĩa (α), chúng ta nên làm gì?

• A. Chấp nhận giả thuyết H0.
• B. Bác bỏ giả thuyết H0.
• C. Không đưa ra kết luận gì.
• D. Tăng kích thước mẫu.

Khi nào nên sử dụng kiểm định F?

• 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 quần thể.
• D. Để kiểm định sự độc lập giữa hai biến định tính.

Giả sử bạn thực hiện một kiểm định giả thuyết và nhận được giá trị p = 0.06. Nếu mức ý nghĩa là α = 0.05, bạn nên đưa ra kết luận gì?

• A. Bác bỏ H0.
• B. Chấp nhận H0.
• C. Không đủ bằng chứng để bác bỏ H0.
• D. Cần tăng kích thước mẫu.

Sai lầm loại II (Type II error) xảy ra khi nào?

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

Trong kiểm định giả thuyết, điều gì xảy ra nếu chúng ta giảm mức ý nghĩa (α)?

• A. Xác suất mắc lỗi loại I tăng lên.
• B. Xác suất mắc lỗi loại II tăng lên.
• C. Độ mạnh của kiểm định tăng lên.
• D. Không có ảnh hưởng gì.

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

• A. Khi chúng ta quan tâm đến sự khác biệt theo cả hai hướng.
• B. Khi chúng ta chỉ quan tâm đến sự khác biệt theo một hướng cụ thể.
• C. Khi chúng ta không có giả thuyết nào trước khi thu thập dữ liệu.
• D. Khi chúng ta muốn kiểm định phương sai.

Trong kiểm định giả thuyết, việc chọn mức ý nghĩa (α) thấp hơn (ví dụ, 0.01 thay vì 0.05) có ảnh hưởng gì đến khả năng mắc lỗi loại I?

• A. Tăng khả năng mắc lỗi loại I.
• B. Giảm khả năng mắc lỗi loại I.
• C. Không ảnh hưởng đến khả năng mắc lỗi loại I.
• D. Luôn loại bỏ lỗi loại I.

Khi nào thì việc sử dụng một kiểm định phi tham số (non-parametric test) phù hợp hơn so với một 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 có outliers.
• D. Khi muốn kiểm định trung bình.

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

• A. Tập hợp các giá trị thống kê kiểm định mà chúng ta chấp nhận H0.
• B. Tập hợp các giá trị thống kê kiểm định mà chúng ta bác bỏ H0.
• C. Xác suất mắc lỗi loại I.
• D. Xác suất mắc lỗi loại II.

Khi nào nên sử dụng kiểm định Chi-bình phương (Chi-square test)?

• A. Để kiểm định trung bình của một quần thể.
• B. Để kiểm định phương sai của một quần thể.
• C. Để kiểm định sự độc lập giữa hai biến định tính.
• D. Để kiểm định sự bằng nhau giữa hai trung bình.

Độ mạnh của 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 H0 khi nó thực sự sai.
• D. Xác suất chấp nhận H0 khi nó thực sự đúng.

Một công ty muốn kiểm tra xem một chiến dịch quảng cáo mới có làm tăng doanh số bán hàng trung bình hàng tháng hay không. Họ nên sử dụng loại kiểm định giả thuyết nào?

• A. Kiểm định Chi-bình phương.
• B. Kiểm định t một phía.
• C. Kiểm định t hai phía.
• D. Phân tích phương sai (ANOVA).

Mức ý nghĩa (Significance level) trong kiểm định giả thuyết thường được ký hiệu là gì?

• A. β
• B. σ
• C. α
• D. μ

Loại kiểm định nào phù hợp để so sánh trung bình của ba nhóm độc lập trở lên?

• A. Kiểm định t-Student.
• B. Kiểm định Z.
• C. Phân tích phương sai (ANOVA).
• D. Kiểm định Chi-bình phương.

Mối quan hệ giữa mức ý nghĩa (α) và xác suất mắc lỗi loại II (β) là gì?

• A. Chúng độc lập với nhau.
• B. Tăng α sẽ làm tăng β.
• C. Tăng α sẽ làm giảm β.
• D. Chúng luôn bằng nhau.

Giả thuyết H0 (Null hypothesis) thường phát biểu điều gì?

• A. Một tuyên bố về sự khác biệt đáng kể giữa các quần thể.
• B. Một tuyên bố về sự không có sự khác biệt hoặc không có tác động.
• C. Một tuyên bố mà nhà nghiên cứu muốn chứng minh.
• D. Một tuyên bố luôn đúng.

Nếu bạn muốn kiểm định xem tỷ lệ người tiêu dùng thích sản phẩm A có khác biệt đáng kể so với tỷ lệ người tiêu dùng thích sản phẩm B hay không, bạn nên sử dụng kiểm định nào?

• A. Kiểm định t-Student.
• B. Kiểm định Z.
• C. Kiểm định Chi-bình phương.
• D. Phân tích phương sai (ANOVA).