1. Khoảng tin cậy 95% có nghĩa là gì?
A. Có 95% khả năng trung bình mẫu nằm trong khoảng này.
B. Có 95% khả năng trung bình quần thể nằm trong khoảng này.
C. Nếu lặp lại việc lấy mẫu nhiều lần, 95% các khoảng tin cậy được tạo ra sẽ chứa trung bình quần thể.
D. Có 5% khả năng trung bình quần thể không nằm trong khoảng này.
2. Khi nào nên sử dụng kiểm định Mann-Whitney U?
A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi so sánh trung bình của hai quần thể liên quan (paired).
C. Khi so sánh trung bình của hai quần thể độc lập và dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Khi so sánh phương sai của hai quần thể.
3. Trong phân tích hồi quy, hệ số tương quan (r) đo lường điều gì?
A. Độ dốc của đường hồi quy.
B. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với dữ liệu.
C. Mức độ biến thiên của biến phụ thuộc.
D. Mức độ quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
4. Khi nào nên sử dụng kiểm định Chi-bình phương?
A. So sánh trung bình của hai quần thể.
B. So sánh phương sai của hai quần thể.
C. Kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
D. Ước lượng trung bình của một quần thể.
5. Trong phân tích chuỗi thời gian, hàm tự tương quan (ACF) đo lường điều gì?
A. Mối quan hệ giữa các biến khác nhau tại cùng một thời điểm.
B. Mối quan hệ giữa các giá trị của một biến tại các thời điểm khác nhau.
C. Mối quan hệ giữa các chuỗi thời gian khác nhau.
D. Xu hướng của chuỗi thời gian.
6. Mục đích của việc chuẩn hóa dữ liệu (ví dụ: sử dụng z-score) là gì?
A. Loại bỏ các giá trị ngoại lệ.
B. Thay đổi hình dạng của phân phối.
C. Đưa các biến về cùng một thang đo để so sánh.
D. Tăng độ lệch chuẩn của dữ liệu.
7. Giá trị thống kê kiểm định (test statistic) được sử dụng để làm gì?
A. Ước lượng tham số của quần thể.
B. Đo lường độ lệch chuẩn của mẫu.
C. Đánh giá bằng chứng chống lại giả thuyết null.
D. Xác định kích thước mẫu cần thiết.
8. Sai số chuẩn của trung bình mẫu đo lường điều gì?
A. Độ lệch chuẩn của mẫu.
B. Độ lệch chuẩn của quần thể.
C. Độ lệch chuẩn của phân phối lấy mẫu của trung bình mẫu.
D. Phương sai của mẫu.
9. Khi nào nên sử dụng kiểm định Kruskal-Wallis?
A. So sánh trung bình của hai quần thể.
B. So sánh phương sai của hai quần thể.
C. So sánh trung bình của ba hoặc nhiều hơn quần thể độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
10. Trong phân tích sống sót (survival analysis), hàm sống sót (survival function) thể hiện điều gì?
A. Xác suất một sự kiện xảy ra tại một thời điểm cụ thể.
B. Xác suất một sự kiện không xảy ra trước một thời điểm cụ thể.
C. Thời gian trung bình cho đến khi một sự kiện xảy ra.
D. Tỷ lệ sự kiện xảy ra trong một khoảng thời gian nhất định.
11. Trong phân tích phương sai (ANOVA), mục đích chính là gì?
A. So sánh trung bình của hai quần thể.
B. So sánh phương sai của hai quần thể.
C. So sánh trung bình của ba hoặc nhiều hơn quần thể.
D. Đo lường mối quan hệ giữa hai biến liên tục.
12. Ý nghĩa của mức ý nghĩa (alpha) trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Xác suất chấp nhận giả thuyết null khi nó sai.
B. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng (lỗi loại I).
C. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
D. Xác suất chấp nhận giả thuyết null khi nó đúng.
13. 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 các biến độc lập.
C. Mối quan hệ tuyến tính mạnh mẽ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
D. Sự vắng mặt của mối quan hệ giữa các biến độc lập.
14. Trong phân tích hồi quy, biến giả (dummy variable) được sử dụng để làm gì?
A. Đại diện cho biến định lượng.
B. Đại diện cho biến định tính.
C. Giảm hiện tượng đa cộng tuyến.
D. Tăng độ chính xác của ước lượng.
15. Khi nào nên sử dụng phương pháp bootstrap?
A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi kích thước mẫu lớn.
C. Khi không có giả định về phân phối của dữ liệu hoặc khi kích thước mẫu nhỏ.
D. Khi so sánh trung bình của hai quần thể.
16. Mục đích của kiểm định Kolmogorov-Smirnov là gì?
A. So sánh trung bình của hai mẫu.
B. So sánh phương sai của hai mẫu.
C. Kiểm tra xem một mẫu có tuân theo một phân phối cụ thể hay không.
D. Đo lường mối quan hệ giữa hai biến.
17. Trong phân tích nhân tố (factor analysis), mục tiêu chính là gì?
A. Dự đoán giá trị của một biến dựa trên các biến khác.
B. Giảm số lượng biến bằng cách tìm ra các nhân tố tiềm ẩn.
C. Phân loại các đối tượng thành các nhóm dựa trên đặc điểm tương đồng.
D. Xác định mối quan hệ nhân quả giữa các biến.
18. Khi nào nên sử dụng kiểm định t thay vì kiểm định z?
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 so sánh trung bình của hai quần thể độc lập.
19. Hệ số xác định (R-squared) trong hồi quy tuyến tính đo lường điều gì?
A. Độ mạnh của mối quan hệ giữa các biến độc lập.
B. Tỷ lệ phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập.
C. Mức độ phù hợp của dữ liệu với đường hồi quy.
D. Độ dốc của đường hồi quy.
20. Giá trị p trong kiểm định giả thuyết thể hiện điều gì?
A. Xác suất giả thuyết null là đúng.
B. Xác suất mắc lỗi loại I.
C. Xác suất quan sát được kết quả (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết null là đúng.
D. Xác suất mắc lỗi loại II.
21. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để xử lý dữ liệu bị thiếu?
A. Chuẩn hóa dữ liệu (z-score).
B. Hồi quy logistic.
C. Điền giá trị trung bình (mean imputation).
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
22. Trong phân tích hồi quy Poisson, biến phụ thuộc có đặc điểm gì?
A. Liên tục.
B. Định tính (categorical).
C. Đếm (count data).
D. Tỷ lệ (proportion).
23. Trong kiểm định giả thuyết, lỗi loại I xảy ra khi nào?
A. Chấp nhận giả thuyết null khi nó đúng.
B. Bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
C. Chấp nhận giả thuyết null khi nó sai.
D. Bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
24. Khi nào nên sử dụng kiểm định Wilcoxon?
A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi so sánh trung bình của hai quần thể độc lập.
C. Khi so sánh trung bình của hai quần thể liên quan (paired) và dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Khi so sánh phương sai của hai quần thể.
25. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi kích thước mẫu tăng lên, giả sử các yếu tố khác không đổi?
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.
26. Trong phân tích cụm (cluster analysis), mục tiêu chính là gì?
A. Dự đoán giá trị của một biến dựa trên các biến khác.
B. Phân loại các đối tượng thành các nhóm dựa trên đặc điểm tương đồng.
C. Xác định mối quan hệ nhân quả giữa các biến.
D. Đánh giá sự khác biệt giữa các nhóm.
27. Trong phân tích hồi quy logistic, biến phụ thuộc có đặc điểm gì?
A. Liên tục.
B. Định tính (categorical).
C. Tuân theo phân phối chuẩn.
D. Có phương sai không đổi.
28. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian?
A. Kiểm định Chi-bình phương.
B. Kiểm định t.
C. Kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF).
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
29. Lỗi loại II trong kiểm định giả thuyết xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
B. Chấp nhận giả thuyết null khi nó đúng.
C. Bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
D. Chấp nhận giả thuyết null khi nó sai.
30. Ý nghĩa của độ mạnh kiểm định (power of a test) là gì?
A. Xác suất mắc lỗi loại I.
B. Xác suất mắc lỗi loại II.
C. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
D. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
31. Trong phân tích phương sai (ANOVA), giả thuyết null thường là gì?
A. Tất cả các trung bình nhóm đều khác nhau.
B. Ít nhất một trung bình nhóm khác với các trung bình còn lại.
C. Tất cả các phương sai nhóm đều bằng nhau.
D. Tất cả các trung bình nhóm đều bằng nhau.
32. Trong phân tích hồi quy, bạn nghi ngờ rằng có một biến bỏ sót quan trọng ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Điều này có thể dẫn đến vấn đề gì?
A. Đa cộng tuyến (multicollinearity).
B. Phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity).
C. Sai lệch biến bỏ sót (omitted variable bias).
D. Tương quan giữa các sai số.
33. 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 sử dụng cho mẫu nhỏ, trong khi kiểm định hai phía chỉ sử dụng cho mẫu lớn.
B. Kiểm định một phía kiểm tra sự khác biệt theo một hướng cụ thể, trong khi kiểm định hai phía kiểm tra sự khác biệt theo cả hai hướng.
C. Kiểm định một phía luôn có mức ý nghĩa lớn hơn kiểm định hai phía.
D. Kiểm định hai phía luôn có công suất lớn hơn kiểm định một phía.
34. Trong phân tích hồi quy, hệ số tương quan (r) đo lường điều gì?
A. Mức độ thay đổi của biến độc lập.
B. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với dữ liệu.
C. Mức độ mạnh và hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
D. Phương sai của sai số trong mô hình hồi quy.
35. Trong phân tích hồi quy, nếu bạn nghi ngờ rằng có mối quan hệ phi tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, bạn có thể sử dụng phương pháp nào để kiểm tra?
A. Kiểm định t (t-test).
B. Phân tích phương sai (ANOVA).
C. Biểu đồ phân tán (scatter plot) và thêm biến bậc hai (quadratic term) vào mô hình.
D. Kiểm định Chi-square.
36. Trong kiểm định giả thuyết, công suất (power) của kiểm định là gì?
A. Xác suất mắc sai lầm loại I.
B. Xác suất chấp nhận giả thuyết null khi nó đúng.
C. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
D. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
37. Trong phân tích hồi quy, biến giả (dummy variable) được sử dụng để biểu diễn điều gì?
A. Biến có giá trị ngẫu nhiên.
B. Biến định lượng liên tục.
C. Biến định tính hoặc phân loại.
D. Biến có giá trị bị thiếu.
38. Trong phân tích hồi quy, cách tốt nhất để xử lý các giá trị ngoại lệ (outliers) là gì?
A. Loại bỏ tất cả các giá trị ngoại lệ khỏi dữ liệu.
B. Giữ lại tất cả các giá trị ngoại lệ vì chúng là một phần của dữ liệu.
C. Nghiên cứu kỹ lưỡng các giá trị ngoại lệ để xác định nguyên nhân và xử lý chúng một cách thích hợp (ví dụ: loại bỏ nếu do lỗi nhập liệu, giữ lại nếu là giá trị thực).
D. Thay thế các giá trị ngoại lệ bằng giá trị trung bình của dữ liệu.
39. Trong kiểm định giả thuyết, nếu giá trị p (p-value) nhỏ hơn mức ý nghĩa (alpha), bạn nên làm gì?
A. Chấp nhận giả thuyết null.
B. Bác bỏ giả thuyết null.
C. Không đưa ra kết luận.
D. Tăng kích thước mẫu.
40. Khi nào nên sử dụng kiểm định Mann-Whitney U?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu độc lập khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Để so sánh trung bình của hai mẫu phụ thuộc khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Để so sánh trung bình của hai mẫu độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Để so sánh phương sai của hai mẫu độc lập.
41. Trong phân tích hồi quy, hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity) đề cập đến điều gì?
A. Phương sai của sai số không đồng đều trên các mức khác nhau của biến độc lập.
B. Mối quan hệ phi tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
C. Mối quan hệ tuyến tính mạnh mẽ giữa các biến độc lập.
D. Sự thiếu vắng của biến độc lập quan trọng.
42. Khi nào nên sử dụng kiểm định Wilcoxon signed-rank?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu độc lập khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Để so sánh trung bình của hai mẫu phụ thuộc khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
C. Để so sánh trung bình của hai mẫu độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Để so sánh trung bình của hai mẫu phụ thuộc khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
43. Khi thực hiện phân tích hồi quy, bạn nhận thấy rằng các sai số có tương quan dương. Điều này vi phạm giả định nào của mô hình hồi quy tuyến tính?
A. Tính tuyến tính.
B. Tính độc lập của các sai số.
C. Phương sai của sai số không đổi (homoscedasticity).
D. Các sai số tuân theo phân phối chuẩn.
44. Trong phân tích hồi quy, điều gì xảy ra nếu các sai số không tuân theo phân phối chuẩn?
A. Các ước lượng hệ số hồi quy sẽ bị sai lệch.
B. Các kiểm định giả thuyết và khoảng tin cậy có thể không chính xác.
C. Mô hình hồi quy không thể sử dụng được.
D. R-squared sẽ bằng 0.
45. Giả sử bạn có một mẫu dữ liệu và bạn muốn ước tính khoảng tin cậy 95% cho trung bình quần thể. Nếu bạn tăng độ tin cậy lên 99%, điều gì sẽ xảy ra với độ rộng của khoảng tin cậy?
A. Độ rộng của khoảng tin cậy sẽ giảm.
B. Độ rộng của khoảng tin cậy sẽ không thay đổi.
C. Độ rộng của khoảng tin cậy sẽ tăng.
D. Không thể xác định.
46. Khi nào nên sử dụng kiểm định Chi-square?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu.
B. Để phân tích phương sai giữa các nhóm.
C. Để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
D. Để ước lượng khoảng tin cậy cho trung bình quần thể.
47. Bạn muốn so sánh tỷ lệ khách hàng hài lòng giữa hai cửa hàng khác nhau. Phương pháp thống kê nào phù hợp nhất để sử dụng?
A. Kiểm định t (t-test).
B. Phân tích phương sai (ANOVA).
C. Kiểm định Chi-square.
D. Phân tích hồi quy tuyến tính.
48. Trong phân tích hồi quy, nếu bạn thêm một biến độc lập vào mô hình, điều gì sẽ xảy ra với R-squared?
A. R-squared sẽ luôn giảm.
B. R-squared sẽ luôn tăng.
C. R-squared có thể tăng hoặc giảm, tùy thuộc vào biến được thêm vào.
D. R-squared sẽ không thay đổi.
49. Khi nào nên sử dụng kiểm định phi tham số (non-parametric test) thay vì kiểm định tham số (parametric test)?
A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi kích thước mẫu lớn (n > 30).
C. Khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn hoặc có thang đo thứ bậc.
D. Khi phương sai của quần thể đã biết.
50. Trong kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa (alpha) đại diện cho điều gì?
A. Xác suất mắc sai lầm loại II.
B. Xác suất chấp nhận giả thuyết null khi nó sai.
C. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
D. Xác suất chấp nhận giả thuyết null khi nó đúng.
51. Một nhà quản lý muốn ước tính khoảng tin cậy 95% cho doanh thu trung bình hàng tháng của một cửa hàng. Họ thu thập dữ liệu từ 30 tháng gần nhất và tính được trung bình mẫu là 100 triệu đồng và độ lệch chuẩn mẫu là 15 triệu đồng. Khoảng tin cậy 95% được tính như thế nào?
A. 100 triệu đồng ± 1.96 * (15 triệu đồng / √30)
B. 100 triệu đồng ± 2.576 * (15 triệu đồng / √30)
C. 100 triệu đồng ± 1.645 * (15 triệu đồng / √30)
D. 100 triệu đồng ± 1.96 * (15 triệu đồng)
52. Khi thực hiện kiểm định giả thuyết, giá trị p (p-value) cho biết điều gì?
A. Xác suất giả thuyết null là đúng.
B. Xác suất mắc sai lầm loại I.
C. Xác suất thu được kết quả (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết null là đúng.
D. Xác suất mắc sai lầm loại II.
53. Trong kiểm định giả thuyết, sai lầm loại I (Type I error) xảy ra khi nào?
A. Chấp nhận giả thuyết null khi nó thực sự đúng.
B. Bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự sai.
C. Chấp nhận giả thuyết null khi nó thực sự sai.
D. Bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự đúng.
54. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi kích thước mẫu tăng lên, giả sử các yếu tố khác không đổi?
A. Khoảng tin cậy trở nên rộng hơn.
B. Khoảng tin cậy không thay đổi.
C. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn.
D. Khoảng tin cậy dao động ngẫu nhiên.
55. Bạn muốn so sánh hiệu quả của ba phương pháp quảng cáo khác nhau đối với doanh số bán hàng. Phương pháp thống kê nào phù hợp nhất để sử dụng?
A. Kiểm định t (t-test).
B. Phân tích hồi quy tuyến tính.
C. Phân tích phương sai (ANOVA).
D. Kiểm định Chi-square.
56. Khi nào nên sử dụng kiểm định t (t-test) thay vì kiểm định z (z-test) để so sánh trung bình của hai mẫu?
A. Khi kích thước mẫu lớn (n > 30).
B. Khi phương sai của quần thể đã biết.
C. Khi kích thước mẫu nhỏ (n < 30) và phương sai của quần thể chưa biết.
D. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
57. Trong phân tích hồi quy đa biến, hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) đề cập đến vấn đề 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. Sự thay đổi phương sai của sai số.
D. Sự thiếu vắng của biến độc lập quan trọng.
58. Trong phân tích phương sai (ANOVA), yếu tố nào sau đây được sử dụng để so sánh phương sai giữa các nhóm?
A. Tổng bình phương sai số (SSE).
B. Tổng bình phương giữa các nhóm (SSB).
C. Thống kê F.
D. Bậc tự do.
59. Ý nghĩa của hệ số xác định (R-squared) trong phân tích hồi quy là gì?
A. Độ lớn của hệ số hồi quy.
B. Mức độ ý nghĩa thống kê của các biến độc lập.
C. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.
D. Sai số chuẩn của ước lượng.
60. Trong phân tích hồi quy, bạn nhận thấy rằng R-squared rất thấp. Điều này có nghĩa là gì?
A. Mô hình hồi quy phù hợp rất tốt với dữ liệu.
B. Mô hình hồi quy không phù hợp tốt với dữ liệu.
C. Các biến độc lập có tương quan rất cao với nhau.
D. Các sai số tuân theo phân phối chuẩn.
61. Trong phân tích phương sai (ANOVA), giả thuyết null thường là gì?
A. Tất cả các trung bình của các nhóm đều khác nhau.
B. Ít nhất một trung bình của các nhóm khác nhau.
C. Tất cả các trung bình của các nhóm đều bằng nhau.
D. Phương sai của các nhóm khác nhau.
62. Khi thực hiện kiểm định giả thuyết, nếu giá trị kiểm định nằm trong vùng bác bỏ, bạn nên đưa ra kết luận gì?
A. Chấp nhận giả thuyết null.
B. Không bác bỏ giả thuyết null.
C. Bác bỏ giả thuyết null.
D. Cần thêm thông tin để đưa ra kết luận.
63. Điều gì xảy ra với công suất kiểm định (power of the test) khi tăng kích thước mẫu?
A. Công suất kiểm định giảm.
B. Công suất kiểm định không đổi.
C. Công suất kiểm định tăng.
D. Không thể xác định.
64. Khi nào nên sử dụng kiểm định t (t-test) thay vì kiểm định z (z-test) để so sánh trung bình của hai mẫu?
A. Khi kích thước mẫu lớn (n > 30) và độ lệch chuẩn của quần thể đã biết.
B. Khi kích thước mẫu nhỏ (n < 30) và độ lệch chuẩn của quần thể chưa biết.
C. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
D. Khi so sánh phương sai của hai quần thể.
65. Khi nào chúng ta sử dụng kiểm định t ghép cặp (paired t-test)?
A. Khi so sánh trung bình của hai mẫu độc lập.
B. Khi so sánh trung bình của hai mẫu phụ thuộc.
C. Khi so sánh phương sai của hai mẫu.
D. Khi kiểm tra tính độc lập của hai biến.
66. Một công ty muốn kiểm tra xem một chiến dịch quảng cáo mới có làm tăng doanh số bán hàng trung bình hay không. Họ thu thập dữ liệu doanh số trước và sau chiến dịch. Kiểm định nào phù hợp nhất để sử dụng?
A. Kiểm định t độc lập.
B. Kiểm định t ghép cặp (paired t-test).
C. Kiểm định z.
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
67. Trong kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa (significance level) thường được ký hiệu là gì?
68. 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 quan sát được kết quả kiểm định (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết null là đúng.
C. Mức ý nghĩa của kiểm định.
D. Xác suất mắc lỗi loại II.
69. Giả sử bạn thực hiện kiểm định giả thuyết và nhận được giá trị p là 0.03, mức ý nghĩa (alpha) là 0.05. Bạn nên đưa ra kết luận gì?
A. Chấp nhận giả thuyết null.
B. Không bác bỏ giả thuyết null.
C. Bác bỏ giả thuyết null.
D. Không đủ thông tin để kết luận.
70. Nếu bạn muốn so sánh phương sai của hai quần thể, nhưng dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn, bạn nên sử dụng kiểm định nào?
A. Kiểm định F.
B. Kiểm định t.
C. Kiểm định Levene.
D. Kiểm định z.
71. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi tăng kích thước mẫu?
A. Khoảng tin cậy trở nên rộng hơn.
B. Khoảng tin cậy không thay đổi.
C. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn.
D. Khoảng tin cậy biến mất.
72. Trong kiểm định khi bình phương, khi nào thì sử dụng kiểm định tính phù hợp (goodness-of-fit test)?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu.
B. Để kiểm tra xem có mối quan hệ giữa hai biến định tính hay không.
C. Để kiểm tra xem một biến có tuân theo một phân phối cụ thể hay không.
D. Để so sánh phương sai của hai quần thể.
73. Trong phân tích ANOVA, yếu tố nào sau đây được sử dụng để đo lường sự biến thiên 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. Độ lệch chuẩn.
74. Trong kiểm định giả thuyết, ý nghĩa của việc tính toán khoảng tin cậy là gì?
A. Để xác định giá trị p.
B. Để ước tính một khoảng giá trị mà tham số quần thể có khả năng nằm trong đó.
C. Để bác bỏ giả thuyết null.
D. Để tính toán công suất kiểm định.
75. Khi so sánh hai phương sai của hai quần thể độc lập, kiểm định nào thường được sử dụng?
A. Kiểm định t (t-test).
B. Kiểm định z (z-test).
C. Kiểm định F (F-test).
D. Kiểm định khi bình phương (Chi-square test).
76. Điều gì xảy ra với giá trị tới hạn (critical value) khi tăng mức ý nghĩa (alpha)?
A. Giá trị tới hạn tăng.
B. Giá trị tới hạn giảm.
C. Giá trị tới hạn không đổi.
D. Không thể xác định.
77. Trong kiểm định giả thuyết về tỷ lệ, thống kê kiểm định (test statistic) thường tuân theo phân phối nào?
A. Phân phối t.
B. Phân phối chuẩn.
C. Phân phối khi bình phương.
D. Phân phối F.
78. Giả sử bạn muốn kiểm tra xem có mối quan hệ giữa trình độ học vấn và mức lương của nhân viên hay không. Kiểm định nào phù hợp nhất để sử dụng?
A. Kiểm định t độc lập.
B. Phân tích phương sai (ANOVA).
C. Kiểm định khi bình phương (Chi-square test).
D. Phân tích tương quan.
79. Trong kiểm định giả thuyết, khi nào chúng ta bác bỏ giả thuyết null?
A. Khi giá trị p lớn hơn mức ý nghĩa.
B. Khi giá trị p nhỏ hơn hoặc bằng mức ý nghĩa.
C. Khi giá trị p bằng 0.
D. Khi giá trị p lớn hơn 1.
80. Nếu bạn muốn kiểm tra xem có sự khác biệt về tỷ lệ người thích một sản phẩm mới giữa nam và nữ, bạn nên sử dụng kiểm định nào?
A. Kiểm định t độc lập.
B. Kiểm định z.
C. Kiểm định khi bình phương (Chi-square test).
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
81. Trong phân tích hồi quy tuyến tính, kiểm định giả thuyết nào được sử dụng để xác định xem có mối quan hệ tuyến tính đáng kể giữa biến độc lập và biến phụ thuộc hay không?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định z.
C. Kiểm định F.
D. Kiểm định khi bình phương.
82. Trong kiểm định khi bình phương (Chi-square test), khi nào thì sử dụng kiểm định tính độc lập (test of independence)?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu.
B. Để kiểm tra xem một biến có tuân theo một phân phối cụ thể hay không.
C. Để kiểm tra xem có mối quan hệ giữa hai biến định tính hay không.
D. Để ước tính khoảng tin cậy.
83. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định phi tham số (non-parametric test) thay vì kiểm định tham số (parametric test)?
A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi kích thước mẫu lớn.
C. Khi các giả định của kiểm định tham số không được đáp ứng.
D. Khi muốn ước tính khoảng tin cậy.
84. Kiểm định giả thuyết nào phù hợp để so sánh trung bình của ba nhóm độc lập trở lên?
A. Kiểm định t (t-test).
B. Kiểm định z (z-test).
C. Phân tích phương sai (ANOVA).
D. Kiểm định khi bình phương (Chi-square test).
85. Một nhà quản lý muốn kiểm tra xem doanh số bán hàng trung bình của ba chi nhánh có bằng nhau hay không. Phương pháp thống kê nào phù hợp nhất để sử dụng?
A. Kiểm định t độc lập.
B. Kiểm định z.
C. Phân tích phương sai (ANOVA).
D. Hồi quy tuyến tính.
86. Lỗi loại II (Type II error) trong kiểm định giả thuyết xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
B. Không bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
C. Bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
D. Không bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
87. Trong kiểm định giả thuyết, lỗi loại I (Type I error) còn được gọi là gì?
A. Sai sót của người dùng.
B. Bác bỏ đúng giả thuyết null.
C. Mức ý nghĩa.
D. Sai sót giả định.
88. Ý nghĩa của việc lựa chọn mức ý nghĩa (alpha) là 0.05 trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Có 5% khả năng chấp nhận giả thuyết null khi nó sai.
B. Có 5% khả năng bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
C. Có 95% khả năng chấp nhận giả thuyết null khi nó đúng.
D. Có 95% khả năng bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
89. Trong kiểm định giả thuyết, công suất kiểm định (power of the 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 null khi nó sai.
D. Xác suất không bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
90. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định một phía (one-tailed test) thay vì kiểm định hai phía (two-tailed test)?
A. Khi không có kỳ vọng về hướng của hiệu ứng.
B. Khi quan tâm đến cả hai hướng của hiệu ứng.
C. Khi chỉ quan tâm đến một hướng cụ thể của hiệu ứng.
D. Khi kích thước mẫu nhỏ.
91. Trong phân tích hồi quy, hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity) là gì?
A. Phương sai của sai số không đổi trên toàn bộ phạm vi của các biến độc lập.
B. Phương sai của sai số thay đổi trên toàn bộ phạm vi của các biến độc lập.
C. Các biến độc lập tương quan với nhau.
D. Mô hình hồi quy không phù hợp với dữ liệu.
92. Trong phân tích phương sai (ANOVA), tổng bình phương sai số (Sum of Squares Error – SSE) đo lường điều gì?
A. Sự biến thiên giữa các nhóm.
B. Sự biến thiên trong từng nhóm.
C. Tổng sự biến thiên trong dữ liệu.
D. Sự khác biệt giữa các trung bình nhóm.
93. Trong phân tích phương sai (ANOVA), giả thuyết không (null hypothesis) thường là gì?
A. Tất cả các nhóm có phương sai khác nhau.
B. Tất cả các nhóm có trung bình bằng nhau.
C. Tất cả các nhóm có kích thước mẫu khác nhau.
D. Tất cả các nhóm có phân phối khác nhau.
94. Hệ số xác định (R-squared) trong hồi quy tuyến tính đo lường điều gì?
A. Mức độ tương quan giữa các biến độc lập.
B. Mức độ biến động của biến độc lập.
C. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.
D. Mức độ ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy.
95. Khi nào nên sử dụng kiểm định phi tham số (non-parametric test)?
A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi kích thước mẫu lớn (n > 30).
C. Khi các giả định về phân phối của dữ liệu không được đáp ứng.
D. Khi phương sai của tổng thể đã biết.
96. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi độ lệch chuẩn của mẫu tăng lên, giả sử các yếu tố khác không đổi?
A. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn.
B. Khoảng tin cậy không thay đổi.
C. Khoảng tin cậy trở nên rộng hơn.
D. Khoảng tin cậy trở nên không xác định.
97. Trong phân tích hồi quy, biến độc lập còn được gọi là gì?
A. Biến phụ thuộc.
B. Biến giải thích.
C. Biến kiểm soát.
D. Biến trung gian.
98. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi kích thước mẫu tăng lên, giả sử các yếu tố khác không đổi?
A. Khoảng tin cậy trở nên rộng hơn.
B. Khoảng tin cậy không thay đổi.
C. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn.
D. Khoảng tin cậy trở nên không xác định.
99. Khi nào nên sử dụng kiểm định Mann-Whitney U test?
A. Để so sánh trung bình của hai nhóm phụ thuộc khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Để so sánh trung bình của hai nhóm độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Để kiểm tra sự phù hợp của một phân phối lý thuyết.
D. Để kiểm tra tính độc lập giữa hai biến phân loại.
100. Trong kiểm định giả thuyết, điều gì xảy ra nếu giá trị p nhỏ hơn mức ý nghĩa (alpha)?
A. Chúng ta chấp nhận giả thuyết không.
B. Chúng ta bác bỏ giả thuyết không.
C. Chúng ta không thể đưa ra kết luận gì.
D. Chúng ta cần tăng kích thước mẫu.
101. Trong kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa (significance level) thường được ký hiệu là gì?
102. Khi nào nên sử dụng kiểm định Chi-square?
A. Để so sánh trung bình của hai nhóm.
B. Để kiểm tra sự phù hợp của một phân phối lý thuyết với dữ liệu quan sát được.
C. Để kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
D. Để ước lượng khoảng tin cậy cho trung bình tổng thể.
103. Trong phân tích hồi quy, phần dư (residual) là gì?
A. Giá trị trung bình của biến phụ thuộc.
B. Sai số giữa giá trị thực tế và giá trị dự đoán của biến phụ thuộc.
C. Độ lệch chuẩn của biến độc lập.
D. Hệ số tương quan giữa các biến.
104. Khi nào nên sử dụng kiểm định Wilcoxon signed-rank test?
A. Để so sánh trung bình của hai nhóm độc lập khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Để so sánh trung bình của hai nhóm phụ thuộc khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Để kiểm tra sự phù hợp của một phân phối lý thuyết.
D. Để kiểm tra tính độc lập giữa hai biến phân loại.
105. Trong phân tích hồi quy, điều gì xảy ra nếu có hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity)?
A. Các hệ số hồi quy trở nên ổn định và dễ diễn giải hơn.
B. Sai số chuẩn của các hệ số hồi quy tăng lên, làm giảm độ tin cậy của các ước lượng.
C. Mô hình hồi quy trở nên phù hợp hơn với dữ liệu.
D. Không có ảnh hưởng gì đến mô hình hồi quy.
106. Điều gì xảy ra với sai số chuẩn của hệ số hồi quy khi kích thước mẫu tăng lên?
A. Sai số chuẩn tăng lên.
B. Sai số chuẩn không đổi.
C. Sai số chuẩn giảm xuống.
D. Sai số chuẩn trở nên không xác định.
107. Sai số loại II (Type II error) trong kiểm định giả thuyết xảy ra khi nào?
A. Chúng ta bác bỏ giả thuyết không khi nó thực sự đúng.
B. Chúng ta chấp nhận giả thuyết không khi nó thực sự sai.
C. Chúng ta bác bỏ giả thuyết không khi nó thực sự sai.
D. Chúng ta chấp nhận giả thuyết không khi nó thực sự đúng.
108. Ý nghĩa của việc chọn mức ý nghĩa (alpha) là 0.05 trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Có 5% khả năng giả thuyết không đúng.
B. Có 5% khả năng mắc sai số loại II.
C. Có 5% khả năng bác bỏ giả thuyết không đúng khi nó thực sự đúng.
D. Có 5% khả năng chấp nhận giả thuyết không đúng khi nó thực sự sai.
109. Sai số loại I (Type I error) trong kiểm định giả thuyết xảy ra khi nào?
A. Chúng ta bác bỏ giả thuyết không đúng.
B. Chúng ta chấp nhận giả thuyết không đúng.
C. Chúng ta bác bỏ giả thuyết không đúng khi nó thực sự đúng.
D. Chúng ta bác bỏ giả thuyết không khi nó thực sự đúng.
110. Trong phân tích hồi quy, hệ số tương quan bội (R) đo lường điều gì?
A. Mức độ tác động của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc.
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 biến động của biến phụ thuộc.
111. Điều gì xảy ra với sai số chuẩn của trung bình mẫu khi kích thước mẫu tăng lên?
A. Sai số chuẩn tăng lên.
B. Sai số chuẩn không đổi.
C. Sai số chuẩn giảm xuống.
D. Sai số chuẩn trở nên không xác định.
112. Trong phân tích phương sai (ANOVA), yếu tố nào sau đây được sử dụng để so sánh sự khác biệt giữa các nhóm?
A. Giá trị trung bình của mỗi nhóm.
B. Phương sai giữa các nhóm và phương sai trong từng nhóm.
C. Độ lệch chuẩn của mỗi nhóm.
D. Số lượng quan sát trong mỗi nhóm.
113. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để kiểm tra tính dừng (stationarity) của chuỗi thời gian?
A. Kiểm định Chi-square.
B. Kiểm định t.
C. Kiểm định F.
D. Kiểm định Dickey-Fuller.
114. Trong kiểm định giả thuyết, điều gì xảy ra nếu chúng ta tăng mức ý nghĩa (alpha)?
A. Xác suất mắc sai số loại I giảm xuống.
B. Xác suất mắc sai số loại II giảm xuống.
C. Xác suất mắc cả sai số loại I và loại II giảm xuống.
D. Không có ảnh hưởng gì đến xác suất mắc sai số.
115. Điều gì xảy ra với độ rộng của khoảng tin cậy khi mức độ tin cậy tăng lên (ví dụ, từ 95% lên 99%)?
A. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn.
B. Khoảng tin cậy không thay đổi.
C. Khoảng tin cậy trở nên rộng hơn.
D. Khoảng tin cậy trở nên không xác định.
116. Mục đích của việc chuẩn hóa dữ liệu (standardization) trong phân tích thống kê là gì?
A. Để loại bỏ các giá trị ngoại lệ.
B. Để chuyển đổi dữ liệu về cùng một đơn vị đo lường.
C. Để đưa dữ liệu về phân phối chuẩn với trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1.
D. Để tăng kích thước mẫu.
117. Khi nào nên sử dụng kiểm định t (t-test) thay vì kiểm định z (z-test)?
A. Khi kích thước mẫu lớn (n > 30).
B. Khi phương sai của tổng thể đã biết.
C. Khi phương sai của tổng thể chưa biết và kích thước mẫu nhỏ (n < 30).
D. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
118. Hệ số tương quan (correlation coefficient) có giá trị nằm trong khoảng nào?
A. Từ 0 đến 1.
B. Từ -1 đến 0.
C. Từ -∞ đến +∞.
D. Từ -1 đến +1.
119. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết thể hiện điều gì?
A. Xác suất giả thuyết không đúng.
B. Xác suất quan sát được kết quả kiểm định (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết không đúng.
C. Xác suất giả thuyết không đúng nếu chúng ta bác bỏ nó.
D. Xác suất mắc sai số loại II.
120. Khi nào nên sử dụng kiểm định F (F-test)?
A. Để so sánh trung bình của hai nhóm độc lập.
B. Để kiểm tra sự phù hợp của một phân phối lý thuyết.
C. Để so sánh phương sai của hai tổng thể.
D. Để kiểm tra ý nghĩa tổng thể của mô hình hồi quy.
121. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định t thay vì kiểm định z trong kiểm định giả thuyết về trung bình tổng thể?
A. Khi kích thước mẫu nhỏ (n < 30) và độ lệch chuẩn của tổng thể chưa biết.
B. Khi kích thước mẫu lớn (n > 30) và độ lệch chuẩn của tổng thể đã biết.
C. Khi tổng thể tuân theo phân phối chuẩn.
D. Khi phương sai của hai mẫu bằng nhau.
122. Trong kiểm định giả thuyết, độ mạnh của kiểm định (power of the test) là gì?
A. Xác suất bác bỏ giả thuyết không (H0) khi nó thực sự sai.
B. Xác suất chấp nhận giả thuyết không (H0) khi nó thực sự đúng.
C. Xác suất mắc sai số loại I.
D. Xác suất mắc sai số loại II.
123. Hệ số tương quan (correlation coefficient) đo lường điều gì?
A. Mức độ và hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng.
B. Mức độ biến động của một biến.
C. Mức độ phù hợp của một mô hình với dữ liệu.
D. Mức độ ý nghĩa thống kê của một kiểm định.
124. Khoảng tin cậy (Confidence Interval) là gì?
A. Một khoảng giá trị mà trong đó, với một độ tin cậy nhất định, chứa tham số tổng thể thực sự.
B. Xác suất để bác bỏ giả thuyết không.
C. Một ước lượng điểm cho tham số tổng thể.
D. Độ lệch chuẩn của mẫu.
125. Khi thực hiện kiểm định một đuôi (one-tailed test), điều gì là đúng?
A. Giả thuyết thay thế (H1) chỉ ra một hướng cụ thể (lớn hơn hoặc nhỏ hơn) so với giá trị được giả định trong H0.
B. Giả thuyết thay thế (H1) chỉ ra rằng giá trị khác với giá trị được giả định trong H0.
C. Cần sử dụng mức ý nghĩa (alpha) nhỏ hơn.
D. Cần sử dụng kích thước mẫu lớn hơn.
126. Trong kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa (significance level) thường được ký hiệu là alpha (α) đại diện cho điều gì?
A. Xác suất mắc sai số loại I (bác bỏ H0 khi H0 đúng).
B. Xác suất mắc sai số loại II (chấp nhận H0 khi H0 sai).
C. Độ mạnh của kiểm định.
D. Kích thước mẫu.
127. Trong phân tích hồi quy đa biến, hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) đề cập đến vấn đề gì?
A. Sự tương quan cao giữa các biến độc lập, gây khó khăn trong việc xác định tác động riêng biệt của từng biến.
B. Sự tương quan cao giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
C. Sự biến động lớn của sai số.
D. Sự thiếu dữ liệu.
128. Trong phân tích hồi quy, biến giả (dummy variable) được sử dụng để làm gì?
A. Để biểu diễn các biến định tính (categorical variables) trong mô hình.
B. Để giảm thiểu ảnh hưởng của đa cộng tuyến.
C. Để chuẩn hóa dữ liệu.
D. Để tăng kích thước mẫu.
129. Trong phân tích hồi quy, dữ liệu ngoại lệ (outlier) là gì?
A. Điểm dữ liệu có giá trị khác biệt đáng kể so với các điểm dữ liệu khác.
B. Điểm dữ liệu có giá trị bằng 0.
C. Điểm dữ liệu bị thiếu.
D. Điểm dữ liệu có giá trị trung bình.
130. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định Chi-square?
A. Để kiểm tra tính độc lập giữa hai biến định tính hoặc để kiểm tra sự phù hợp của một phân phối.
B. Để so sánh trung bình của hai nhóm.
C. Để đo lường mối quan hệ giữa hai biến định lượng.
D. Để ước lượng tham số tổng thể.
131. Trong phân tích hồi quy, sai số chuẩn của hệ số hồi quy (standard error of the regression coefficient) đo lường điều gì?
A. Độ biến động của ước lượng hệ số hồi quy.
B. Mức độ phù hợp của mô hình.
C. Mức độ tương quan giữa các biến độc lập.
D. Giá trị trung bình của sai số.
132. Trong kiểm định giả thuyết, nếu tăng kích thước mẫu, điều gì sẽ xảy ra với độ mạnh của kiểm định (power of the test)?
A. Độ mạnh của kiểm định tăng.
B. Độ mạnh của kiểm định giảm.
C. Độ mạnh của kiểm định không đổi.
D. Không thể xác định được sự thay đổi.
133. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định Mann-Whitney U?
A. Khi so sánh hai mẫu độc lập mà dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi so sánh hai mẫu phụ thuộc mà dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
C. Khi so sánh nhiều hơn hai mẫu độc lập.
D. Khi kiểm tra tính độc lập giữa hai biến định tính.
134. Hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF) được sử dụng để phát hiện điều gì?
A. Đa cộng tuyến (multicollinearity) trong phân tích hồi quy.
B. Phương sai không đồng nhất (heteroscedasticity).
C. Sai số chuẩn cao.
D. Dữ liệu ngoại lệ (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 với dữ liệu, thể hiện tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập.
B. Mức độ tương quan giữa các biến độc lập.
C. Độ lớn của sai số chuẩn.
D. Mức ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy.
136. Điều gì xảy ra với độ rộng của khoảng tin cậy khi mức độ tin cậy tăng lên?
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 được sự thay đổi.
137. Trong phân tích phương sai (ANOVA), mục đích chính là gì?
A. So sánh trung bình của hai hay nhiều nhóm để xác định xem có sự khác biệt đáng kể giữa chúng hay không.
B. Đo lường mối quan hệ giữa hai biến định lượng.
C. Ước lượng tham số tổng thể.
D. Kiểm tra tính độc lập giữa hai biến định tính.
138. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết biểu thị điều gì?
A. Xác suất quan sát được kết quả kiểm định (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết không (H0) là đúng.
B. Xác suất giả thuyết không (H0) là đúng.
C. Mức ý nghĩa thống kê được chọn trước.
D. Kích thước của mẫu.
139. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định Kruskal-Wallis?
A. Khi so sánh nhiều hơn hai mẫu độc lập mà dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi so sánh hai mẫu độc lập mà dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
C. Khi so sánh hai mẫu phụ thuộc mà dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Khi kiểm tra tính độc lập giữa hai biến định tính.
140. Sai số loại I (Type I error) trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Bác bỏ giả thuyết không (H0) khi nó thực sự đúng.
B. Chấp nhận giả thuyết không (H0) khi nó thực sự sai.
C. Sai số do đo lường không chính xác.
D. Sai số do kích thước mẫu quá nhỏ.
141. Trong phân tích hồi quy, điều gì xảy ra nếu các sai số không tuân theo phân phối chuẩn?
A. Các kiểm định giả thuyết và khoảng tin cậy có thể không còn chính xác.
B. Mô hình hồi quy không còn phù hợp.
C. Các hệ số hồi quy sẽ bằng 0.
D. Không có ảnh hưởng gì.
142. Trong phân tích ANOVA, giả thuyết không (H0) thường là gì?
A. Trung bình của tất cả các nhóm bằng nhau.
B. Trung bình của ít nhất một nhóm khác biệt.
C. Phương sai của tất cả các nhóm bằng nhau.
D. Phương sai của ít nhất một nhóm khác biệt.
143. Sai số loại II (Type II error) trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Chấp nhận giả thuyết không (H0) khi nó thực sự sai.
B. Bác bỏ giả thuyết không (H0) khi nó thực sự đúng.
C. Sai số do đo lường không chính xác.
D. Sai số do kích thước mẫu quá lớn.
144. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định phi tham số (non-parametric test)?
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 cần so sánh trung bình của hai nhóm.
D. Khi cần đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
145. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định Wilcoxon signed-rank?
A. Khi so sánh hai mẫu phụ thuộc mà dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi so sánh hai mẫu độc lập mà dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
C. Khi so sánh nhiều hơn hai mẫu độc lập.
D. Khi kiểm tra tính độc lập giữa hai biến định tính.
146. Giá trị tới hạn (critical value) trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Giá trị phân chia vùng bác bỏ và vùng chấp nhận của giả thuyết không.
B. Giá trị trung bình của mẫu.
C. Độ lệch chuẩn của mẫu.
D. Giá trị p.
147. Trong phân tích hồi quy, phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity) là gì?
A. Phương sai của sai số không đồng đều trên các mức của biến độc lập.
B. Phương sai của sai số đồng đều trên các mức của biến độc lập.
C. Sự tương quan giữa các biến độc lập.
D. Sự tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
148. Trong phân tích hồi quy, biến kiểm soát (control variable) được sử dụng để làm gì?
A. Để kiểm soát ảnh hưởng của các biến khác lên mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
B. Để tăng mức độ phù hợp của mô hình.
C. Để giảm thiểu đa cộng tuyến.
D. Để chuẩn hóa dữ liệu.
149. Trong kiểm định giả thuyết, nếu giá trị p nhỏ hơn mức ý nghĩa (alpha), thì quyết định nào sau đây là đúng?
A. Bác bỏ giả thuyết không (H0).
B. Chấp nhận giả thuyết không (H0).
C. Không thể đưa ra quyết định.
D. Cần thu thập thêm dữ liệu.
150. Điều gì xảy ra với độ rộng của khoảng tin cậy khi kích thước mẫu tăng lên?
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 được sự thay đổi.
