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.
• D. Tăng kích thước mẫu.

Trong kiểm định giả thuyết, β (beta) đại diện cho điều gì?

• A. Xác suất mắc sai số loại I.
• B. Xác suất mắc sai số loại II.
• C. Mức ý nghĩa.
• D. Lực kiểm định.

Trong kiểm định giả thuyết thống kê, sai lầm loại I (Type I 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. Không bác bỏ giả thuyết H0 khi nó thực sự đúng.
• D. Bác bỏ giả thuyết H1 khi nó thực sự đúng.

Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi tăng mức độ tin cậy (confidence level)?

• A. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn.
• B. Khoảng tin cậy trở nên rộng hơn.
• C. Khoảng tin cậy không thay đổi.
• D. Khoảng tin cậy biến mất.

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) 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 nhị thức.
• D. Khi so sánh phương sai của hai quần thể.

Trong phân tích hồi quy logistic, hàm liên kết (link function) được sử dụng để làm gì?

• A. Để biến đổi biến phụ thuộc thành một biến liên tục.
• B. Để biến đổi biến phụ thuộc thành một biến có phân phối chuẩn.
• C. Để liên kết biến phụ thuộc nhị phân với các biến độc lập thông qua một hàm tuyến tính.
• D. Để loại bỏ các giá trị ngoại lệ trong dữ liệu.

Khoảng tin cậy (confidence interval) cho trung bình quần thể được tính như thế nào?

• A. Điểm ước lượng ± (Giá trị tới hạn * Sai số chuẩn).
• B. Điểm ước lượng / (Giá trị tới hạn * Sai số chuẩn).
• C. Điểm ước lượng + (Giá trị tới hạn / Sai số chuẩn).
• D. Điểm ước lượng - (Giá trị tới hạn / Sai số chuẩn).

Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết biểu thị điều gì?

• 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 (hoặc kết quả cực đoan hơn) như quan sát được, giả sử H0 là đúng.
• D. Xác suất giả thuyết H0 là đúng.

Kiểm định Shapiro-Wilk được sử dụng để làm gì?

• A. So sánh trung bình của hai mẫu.
• B. Kiểm tra tính chuẩn của dữ liệu.
• C. Kiểm tra tính độc lập của hai biến phân loại.
• D. Phân tích phương sai.

Trong phân tích phương sai (ANOVA), yếu tố nào sau đây được sử dụng để so sánh sự khác biệt giữa các nhóm?

• A. Tổng bình phương sai số (SSE).
• B. Trung bình bình phương giữa các nhóm (MSB).
• C. Tổng bình phương giữa các nhóm (SSB).
• D. Trung bình bình phương sai số (MSE).

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 phụ thuộc khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
• C. Để kiểm tra tính độc lập của hai biến phân loại.
• D. Để phân tích phương sai với các mẫu độc lập.

Ý nghĩa của việc tăng kích thước mẫu trong kiểm định giả thuyết là gì?

• A. Giảm sai số loại II (Type II error) và tăng lực kiểm định.
• B. Tăng sai số loại I (Type I error).
• C. Giảm sai số loại I (Type I error).
• D. Không ảnh hưởng đến sai số loại I và loại II.

Phương pháp nào sau đây được sử dụng để xác định giá trị ngoại lệ (outlier) trong dữ liệu?

• A. Kiểm định t.
• B. Hộp đồ (boxplot).
• C. Phân tích phương sai.
• D. Kiểm định chi bình phương.

Loại kiểm định nào phù hợp để so sánh phương sai của hai quần thể độc lập?

• A. Kiểm định t.
• B. Kiểm định z.
• C. Kiểm định F.
• D. Kiểm định chi bình phương.

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

• A. Mức độ quan trọng của các biến độc lập.
• B. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập.
• C. Mức độ tương quan giữa các biến độc lập.
• D. Sai số chuẩn của các hệ số hồi quy.

Khi so sánh trung bình của hai mẫu phụ thuộc (paired samples), kiểm định nào sau đây phù hợp?

• A. Kiểm định t hai mẫu độc lập.
• B. Kiểm định t một mẫu.
• C. Kiểm định t cho mẫu ghép cặp (paired t-test).
• D. Kiểm định z.

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

• A. Tập hợp các giá trị của thống kê kiểm định mà dẫn đến việc chấp nhận giả thuyết H0.
• B. Tập hợp các giá trị của thống kê kiểm định mà dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết H0.
• C. Khoảng tin cậy cho tham số quần thể.
• D. Mức ý nghĩa của kiểm định.

Kiểm định chi bình phương (Chi-square test) thường được sử dụng để làm gì?

• A. So sánh trung bình của hai mẫu độc lập.
• B. Kiểm tra sự phù hợp của dữ liệu với một phân phối lý thuyết.
• C. Ước lượng khoảng tin cậy cho trung bình quần thể.
• D. Phân tích phương sai (ANOVA).

Trong kiểm định giả thuyết, sai số loại II (Type II error) có liên quan đến khái niệm nào sau đây?

• A. Mức ý nghĩa.
• B. Lực kiểm định.
• C. Giá trị p.
• D. Sai số chuẩn.

Trong kiểm định giả thuyết, lực kiểm định (power of a test) được định nghĩa là gì?

• A. Xác suất bác bỏ giả thuyết H0 khi nó thực sự đúng.
• B. Xác suất chấp nhận giả thuyết H0 khi nó thực sự sai.
• C. Xác suất bác bỏ giả thuyết H0 khi nó thực sự sai.
• D. Xác suất chấp nhận giả thuyết H0 khi nó thực sự đúng.

Mức ý nghĩa (significance level) α trong kiểm định giả thuyết thường được chọn là bao nhiêu?

• A. 0.01, 0.05, hoặc 0.10
• B. 0.50, 0.75, hoặc 0.90
• C. 0.95, 0.99, hoặc 0.999
• D. 1.0, 1.5, hoặc 2.0

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

• A. Khi biến phụ thuộc không tuân theo phân phối chuẩn.
• B. Khi các biến độc lập có tương quan cao với nhau.
• C. Khi mô hình hồi quy không phù hợp với dữ liệu.
• D. Khi có quá nhiều biến độc lập trong mô hình.

Khi nào thì kiểm định phi tham số (non-parametric test) được ưu tiên hơn 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 cần tính toán nhanh chóng.

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

• A. Để so sánh trung bình của hai mẫu phụ thuộc.
• B. Để so sánh trung bình của hai mẫu độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
• C. Để kiểm tra tính độc lập của hai biến phân loại.
• D. Để phân tích phương sai.

Phương pháp nào sau đây được sử dụng để điều chỉnh mức ý nghĩa (alpha) khi thực hiện nhiều kiểm định giả thuyết cùng một lúc?

• A. Kiểm định t.
• B. Hiệu chỉnh Bonferroni.
• C. Kiểm định chi bình phương.
• D. Phân tích phương sai.

Khi nào nên sử dụng kiểm định Wilcoxon signed-rank?

• A. Để so sánh trung bình của hai mẫu độc lập.
• B. Để so sánh trung bình của hai mẫu phụ thuộc khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
• C. Để kiểm tra tính độc lập của hai biến phân loại.
• D. Để phân tích phương sai.

Kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để làm gì?

• A. Kiểm tra tính chuẩn của dữ liệu.
• B. Kiểm tra tính độc lập của các phần dư trong mô hình hồi quy.
• C. Kiểm tra phương sai không đổi của các phần dư.
• D. Kiểm tra tính tuyến tính của mối quan hệ giữa các biến.

Ước lượng điểm (point estimate) là gì?

• A. Một khoảng giá trị có khả năng chứa tham số quần thể.
• B. Một giá trị duy nhất được sử dụng để ước tính tham số quần thể.
• C. Một phương pháp để kiểm định giả thuyết.
• D. Một đồ thị biểu diễn phân phối dữ liệu.

Khi nào nên sử dụng kiểm định Kolmogorov-Smirnov?

• A. Để so sánh trung bình của hai mẫu.
• B. Để kiểm tra tính độc lập của hai biến phân loại.
• C. Để kiểm tra xem một mẫu có tuân theo một phân phối cụ thể hay không.
• D. Để phân tích phương sai.

Khi nào nên sử dụng kiểm định Kruskal-Wallis?

• A. Để so sánh trung bình của hai mẫu độc lập.
• B. Để so sánh trung bình của ba hoặc nhiều mẫu độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
• C. Để kiểm tra tính độc lập của hai biến phân loại.
• D. Để phân tích phương sai với các mẫu phụ thuộc.