1. Hệ số xác định (R-squared) trong phân tích hồi quy đo lường điều gì?
A. Mức độ mạnh mẽ của mối quan hệ giữa các biến độc lập.
B. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.
C. Mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu.
D. Mức độ biến động của biến phụ thuộc.
2. Khi nào nên sử dụng mô hình Probit hoặc Logit?
A. Khi biến phụ thuộc là liên tục.
B. Khi biến phụ thuộc là nhị phân (binary).
C. Khi biến phụ thuộc là số đếm (count data).
D. Khi biến phụ thuộc là chuỗi thời gian.
3. Mục đích chính của việc chuẩn hóa dữ liệu (data normalization) trong phân tích hồi quy là gì?
A. Để loại bỏ các giá trị ngoại lệ.
B. Để giảm thiểu ảnh hưởng của đa cộng tuyến.
C. Để đưa các biến về cùng một thang đo, giúp so sánh tác động của chúng dễ dàng hơn.
D. Để đảm bảo rằng dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
4. Sai số loại I (Type I error) là gì?
A. Bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
B. Không bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
C. Bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
D. Không bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
5. Phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity) là gì?
A. Phương sai của sai số là hằng số.
B. Phương sai của sai số không đồng nhất và thay đổi theo giá trị của biến độc lập.
C. Sai số tuân theo phân phối chuẩn.
D. Sai số có giá trị trung bình bằng 0.
6. Trong phân tích hồi quy, biến giả (dummy variable) được sử dụng để làm gì?
A. Đại diện cho các biến định lượng.
B. Đại diện cho các biến định tính.
C. Giảm thiểu ảnh hưởng của đa cộng tuyến.
D. Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
7. Khi nào nên sử dụng mô hình log-log trong phân tích hồi quy?
A. Khi muốn mô hình hóa mối quan hệ tuyến tính đơn giản.
B. Khi muốn mô hình hóa mối quan hệ phi tuyến tính và diễn giải hệ số hồi quy dưới dạng phần trăm.
C. Khi muốn loại bỏ ảnh hưởng của các giá trị ngoại lệ.
D. Khi muốn kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
8. Điều gì xảy ra khi bỏ qua một biến quan trọng trong mô hình hồi quy?
A. Các ước lượng hệ số trở nên chệch.
B. Phương sai của sai số giảm.
C. Tính đa cộng tuyến giảm.
D. Mô hình trở nên chính xác hơn.
9. Kiểm định Breusch-Pagan được sử dụng để kiểm tra điều gì?
A. Tính đa cộng tuyến.
B. Phương sai sai số thay đổi.
C. Tự tương quan.
D. Tính dừng của chuỗi thời gian.
10. Sai số loại II (Type II error) là gì?
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.
11. Trong mô hình ARIMA(p, d, q), ‘q’ đại diện cho điều gì?
A. Bậc của tự hồi quy (autoregressive).
B. Bậc của tích hợp (integration).
C. Bậc của trung bình trượt (moving average).
D. Bậc của sai phân (differencing).
12. Trong phân tích hồi quy, khi nào thì nên sử dụng kiểm định t (t-test) thay vì kiểm định z (z-test) để kiểm tra ý nghĩa của hệ số?
A. Khi cỡ mẫu lớn (n > 30).
B. Khi cỡ mẫu nhỏ (n < 30) và độ lệch chuẩn của quần thể chưa biết.
C. Khi độ lệch chuẩn của quần thể đã biết.
D. Khi muốn kiểm tra phương sai sai số thay đổi.
13. Trong phân tích chuỗi thời gian, ACF và PACF là viết tắt của gì?
A. Average Correlation Function và Partial Average Correlation Function.
B. Autocorrelation Function và Partial Autocorrelation Function.
C. Adjusted Correlation Function và Predicted Autocorrelation Function.
D. Autocovariance Function và Predicted Autocovariance Function.
14. Mô hình nào được sử dụng để dự báo chuỗi thời gian có tính mùa vụ?
A. Mô hình ARIMA.
B. Mô hình SARIMA.
C. Mô hình tuyến tính.
D. Mô hình logit.
15. Trong mô hình ARIMA, thành phần ‘I’ đại diện cho điều gì?
A. Integrated (tích hợp).
B. Independent (độc lập).
C. Interval (khoảng).
D. Interaction (tương tác).
16. Trong phân tích phương sai (ANOVA), thống kê F được sử dụng để làm gì?
A. Đo lường mức độ tương quan giữa các biến.
B. Kiểm định sự khác biệt giữa các trung bình của hai quần thể.
C. Kiểm định sự khác biệt giữa các phương sai của hai quần thể.
D. Kiểm định sự khác biệt giữa các trung bình của nhiều quần thể.
17. Hệ số Durbin-Watson được sử dụng để kiểm tra điều gì?
A. Tính đa cộng tuyến.
B. Phương sai sai số thay đổi.
C. Tự tương quan của sai số.
D. Tính dừng của chuỗi thời gian.
18. Trong phân tích hồi quy, điều gì xảy ra nếu thêm một biến không liên quan vào mô hình?
A. R-squared tăng lên.
B. R-squared giảm xuống.
C. R-squared không thay đổi.
D. R-squared điều chỉnh (Adjusted R-squared) giảm xuống.
19. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi tăng cỡ mẫu (sample size)?
A. Khoảng tin cậy trở nên rộng hơn.
B. Khoảng tin cậy không thay đổi.
C. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn.
D. Không thể xác định được sự thay đổi.
20. Hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF) được sử dụng để đo lường điều gì?
A. Phương sai của sai số.
B. Mức độ tự tương quan.
C. Mức độ đa cộng tuyến.
D. Mức độ phù hợp của mô hình.
21. Trong phân tích hồi quy, điều gì xảy ra nếu phương sai của sai số thay đổi (heteroscedasticity) không được xử lý?
A. Các ước lượng hệ số trở nên chệch.
B. Các ước lượng hệ số trở nên không hiệu quả.
C. Các kiểm định giả thuyết trở nên không đáng tin cậy.
D. Tất cả các đáp án trên.
22. Đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào?
A. Khi có mối tương quan cao giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
B. Khi có mối tương quan cao giữa các biến độc lập với nhau.
C. Khi phương sai của sai số không đồng nhất.
D. Khi sai số không tuân theo phân phối chuẩn.
23. Phương pháp nào thường được sử dụng để xử lý phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity)?
A. Sử dụng biến giả.
B. Sử dụng sai phân.
C. Sử dụng ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát (Generalized Least Squares – GLS).
D. Sử dụng kiểm định Durbin-Watson.
24. Phương pháp nào được sử dụng để kiểm tra tính chính xác của mô hình dự báo?
A. Kiểm định Durbin-Watson.
B. Kiểm định White.
C. Sử dụng các độ đo như Mean Absolute Error (MAE) hoặc Root Mean Squared Error (RMSE).
D. Sử dụng hệ số VIF.
25. Trong phân tích hồi quy, hệ số tương quan bội (R) đo lường điều gì?
A. Mức độ biến động của biến độc lập.
B. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính.
C. Mức độ biến động của biến phụ thuộc.
D. Mối quan hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
26. Phương pháp nào được sử dụng để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian?
A. Kiểm định Bartlett.
B. Kiểm định White.
C. Kiểm định Durbin-Watson.
D. Kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF).
27. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết có ý nghĩa gì?
A. Xác suất mắc lỗi loại II.
B. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
C. Xác suất quan sát được kết quả kiểm định (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết null là đúng.
D. Mức ý nghĩa thống kê của kiểm định.
28. Khi nào thì kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy riêng lẻ (individual regression coefficient) được sử dụng?
A. Để xác định xem tất cả các biến độc lập có ảnh hưởng đồng thời đến biến phụ thuộc hay không.
B. Để xác định xem một biến độc lập cụ thể có ảnh hưởng đáng kể đến biến phụ thuộc hay không.
C. Để so sánh hai mô hình hồi quy khác nhau.
D. Để kiểm tra tính đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
29. Kiểm định White được sử dụng để kiểm tra điều gì?
A. Tự tương quan.
B. Phương sai sai số thay đổi.
C. Tính dừng của chuỗi thời gian.
D. Đa cộng tuyến.
30. Trong mô hình ARIMA(p, d, q), ‘p’ đại diện cho điều gì?
A. Bậc của trung bình trượt (moving average).
B. Bậc của tự hồi quy (autoregressive).
C. Bậc của tích hợp (integration).
D. Bậc của sai phân (differencing).
31. Khi nào nên sử dụng kiểm định Wilcoxon signed-rank?
A. Để so sánh hai mẫu độc lập.
B. Để so sánh hai mẫu phụ thuộc khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Để so sánh ba mẫu trở lên.
D. Để kiểm định tính độc lập giữa hai biến định tính.
32. Khi nào nên sử dụng kiểm định Friedman?
A. Để so sánh hai mẫu độc lập.
B. Để so sánh hai mẫu phụ thuộc.
C. Để so sánh ba mẫu trở lên khi các mẫu là phụ thuộc.
D. Để so sánh ba mẫu trở lên khi các mẫu là độc lập.
33. Trong kiểm định Chi-square, điều gì xảy ra nếu có ô nào đó có giá trị kỳ vọng quá nhỏ (thường dưới 5)?
A. Kết quả kiểm định sẽ chính xác hơn.
B. Kết quả kiểm định có thể không đáng tin cậy.
C. Cần tăng kích thước mẫu.
D. Cả B và C.
34. Trong kiểm định Chi-square về tính độc lập, bậc tự do được tính như thế nào?
A. (Số hàng – 1) + (Số cột – 1)
B. (Số hàng) x (Số cột)
C. (Số hàng – 1) x (Số cột – 1)
D. Tổng số quan sát – 1
35. Mục đích của việc thực hiện kiểm định hậu nghiệm (post-hoc test) sau ANOVA là gì?
A. Để xác định xem có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm hay không.
B. Để xác định cụ thể những cặp nhóm nào có sự khác biệt đáng kể.
C. Để điều chỉnh mức ý nghĩa (alpha) cho nhiều so sánh.
D. Cả B và C.
36. Mục đích của kiểm định Levene trong ANOVA là gì?
A. Để kiểm tra tính chuẩn của dữ liệu.
B. Để kiểm tra tính thuần nhất của phương sai.
C. Để kiểm tra tính độc lập của các mẫu.
D. Để kiểm tra kích thước mẫu.
37. Bạn muốn so sánh mức độ hài lòng của khách hàng trước và sau khi triển khai một chương trình cải thiện dịch vụ. Kiểm định nào phù hợp nhất để sử dụng?
A. Kiểm định t cho hai mẫu độc lập.
B. Kiểm định t cho hai mẫu phụ thuộc.
C. Kiểm định Chi-square.
D. Kiểm định Mann-Whitney U.
38. Điều gì xảy ra với giá trị p (p-value) khi giá trị thống kê kiểm định (test statistic) tăng lên trong kiểm định Chi-square?
A. Giá trị p tăng lên.
B. Giá trị p giảm xuống.
C. Giá trị p không đổi.
D. Không thể xác định.
39. Ý nghĩa của việc sử dụng kiểm định phi tham số là gì?
A. Để tăng độ chính xác của kết quả kiểm định.
B. Để giảm thiểu ảnh hưởng của các giá trị ngoại lệ.
C. Để kiểm định các giả thuyết về tham số của quần thể.
D. Để kiểm định các giả thuyết khi không đáp ứng được các giả định của kiểm định tham số.
40. Trong kiểm định Chi-square, giá trị kỳ vọng (expected value) được tính như thế nào?
A. (Tổng hàng + Tổng cột) / Tổng số quan sát
B. (Tổng hàng x Tổng cột) / Tổng số quan sát
C. (Tổng hàng – Tổng cột) / Tổng số quan sát
D. Tổng số quan sát / (Số hàng x Số cột)
41. Trong ANOVA, yếu tố (factor) là gì?
A. Biến phụ thuộc.
B. Biến độc lập.
C. Biến kiểm soát.
D. Biến ngẫu nhiên.
42. 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 được chọn phải độc lập với nhau.
D. Kích thước mẫu của mỗi nhóm phải bằng nhau.
43. Điều gì xảy ra nếu bạn thực hiện nhiều kiểm định t mà không điều chỉnh mức ý nghĩa (alpha)?
A. Nguy cơ mắc lỗi loại I tăng lên.
B. Nguy cơ mắc lỗi loại II tăng lên.
C. Kết quả kiểm định sẽ chính xác hơn.
D. Không có ảnh hưởng gì.
44. Bạn muốn kiểm tra xem có mối liên hệ giữa giới tính (nam, nữ) và sở thích xem phim (hành động, hài, tình cảm) hay không. Kiểm định nào phù hợp nhất để sử dụng?
A. Kiểm định t.
B. ANOVA.
C. Kiểm định Chi-square về tính độc lập.
D. Kiểm định tương quan Pearson.
45. Trong phân tích phương sai hai yếu tố (Two-way ANOVA), 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.
46. Trong kiểm định Kruskal-Wallis, giả thuyết không (null hypothesis) là gì?
A. Tất cả các nhóm có trung vị bằng nhau.
B. Ít nhất một nhóm có trung vị khác với các nhóm khác.
C. Tất cả các nhóm có phương sai bằng nhau.
D. Ít nhất một nhóm có phương sai khác với các nhóm khác.
47. Trong kiểm định Chi-square về tính phù hợp (goodness-of-fit), giả thuyết không (null hypothesis) thường là gì?
A. Có sự khác biệt đáng kể giữa phân phối quan sát và phân phối kỳ vọng.
B. Không có sự khác biệt đáng kể giữa phân phối quan sát và phân phối kỳ vọng.
C. Các biến là độc lập với nhau.
D. Các biến có liên quan đến nhau.
48. Trong kiểm định Friedman, giả thuyết không (null hypothesis) là gì?
A. Không có sự khác biệt giữa các nhóm.
B. Có sự khác biệt giữa các nhóm.
C. Các nhóm có phân phối giống nhau.
D. Các nhóm có phân phối khác nhau.
49. Bạn muốn so sánh doanh số bán hàng của một sản phẩm mới tại bốn khu vực địa lý khác nhau (Bắc, Trung, Nam, Đông). Dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn. Kiểm định nào phù hợp nhất để sử dụng?
A. ANOVA một yếu tố.
B. Kiểm định Kruskal-Wallis.
C. Kiểm định t.
D. Kiểm định Chi-square.
50. Trong kiểm định Chi-square, điều gì xảy ra nếu giá trị quan sát (observed value) bằng với giá trị kỳ vọng (expected value)?
A. Giá trị thống kê Chi-square bằng 0.
B. Giá trị thống kê Chi-square lớn hơn 0.
C. Bác bỏ giả thuyết không.
D. Chấp nhận giả thuyết không.
51. Giả sử bạn muốn so sánh hiệu quả của ba phương pháp quảng cáo khác nhau (A, B, C) trên doanh số bán hàng. Bạn đã thu thập dữ liệu từ các cửa hàng khác nhau cho mỗi phương pháp. Kiểm định nào phù hợp nhất để sử dụng?
A. Kiểm định t cho hai mẫu độc lập.
B. ANOVA một yếu tố.
C. Kiểm định Chi-square về tính độc lập.
D. Kiểm định Mann-Whitney U.
52. Kiểm định nào sau đây được sử dụng để so sánh trung bình của ba nhóm trở lên khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn và có phương sai bằng nhau?
A. Kiểm định t.
B. ANOVA một yếu tố.
C. Kiểm định Chi-square.
D. Kiểm định Mann-Whitney U.
53. Trong ANOVA, tổng bình phương sai số (sum of squares error – SSE) thể hiện điều gì?
A. Sự biến thiên giữa các nhóm.
B. Sự biến thiên trong mỗi nhóm.
C. Tổng sự biến thiên trong dữ liệu.
D. Sự biến thiên do yếu tố tác động.
54. Kiểm định nào sau đây là kiểm định phi tham số tương đương với kiểm định t cho hai mẫu độc lập?
A. Kiểm định Wilcoxon signed-rank.
B. Kiểm định Mann-Whitney U.
C. Kiểm định Kruskal-Wallis.
D. Kiểm định Friedman.
55. Khi nào nên sử dụng kiểm định Kolmogorov-Smirnov?
A. Để so sánh hai mẫu độc lập.
B. Để so sánh hai mẫu phụ thuộc.
C. Để kiểm tra xem một mẫu có tuân theo một phân phối lý thuyết hay không.
D. Để so sánh phương sai của hai mẫu.
56. Trong ANOVA, tổng bình phương giữa các nhóm (sum of squares between groups – SSB) thể hiện điều gì?
A. Sự biến thiên trong mỗi nhóm.
B. Sự biến thiên giữa các nhóm.
C. Tổng sự biến thiên trong dữ liệu.
D. Sai số ngẫu nhiên.
57. Khi nào nên sử dụng kiểm định Kruskal-Wallis thay vì ANOVA một yếu tố?
A. Khi kích thước mẫu nhỏ.
B. Khi giả định về phân phối chuẩn của ANOVA không được đáp ứng.
C. Khi có sự khác biệt lớn về phương sai giữa các nhóm.
D. Tất cả các đáp án trên.
58. Hệ quả của việc vi phạm giả định về tính thuần nhất phương sai trong ANOVA là gì?
A. Tăng nguy cơ mắc lỗi loại I.
B. Giảm nguy cơ mắc lỗi loại II.
C. Kết quả kiểm định trở nên không đáng tin cậy.
D. Cả A và C.
59. Ý nghĩa của việc điều chỉnh Bonferroni trong kiểm định hậu nghiệm là gì?
A. Để tăng mức ý nghĩa (alpha).
B. Để giảm mức ý nghĩa (alpha).
C. Để tăng kích thước mẫu.
D. Để giảm phương sai.
60. 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 vị 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.
61. 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 được chọn phải độc lập với nhau.
D. Kích thước mẫu của mỗi nhóm phải bằng nhau.
62. 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 mẫu trở lên độc lập.
C. Để so sánh trung vị của ba mẫu trở lên liên quan.
D. Để so sánh phương sai của ba mẫu trở lên.
63. Trong hồi quy tuyến tính, sai số chuẩn của hệ số hồi quy ước tính điều gì?
A. Độ lệch chuẩn của các giá trị quan sát được so với đường hồi quy.
B. Ước tính độ lệch chuẩn của phân phối lấy mẫu của hệ số hồi quy.
C. Phương sai của sai số ngẫu nhiên.
D. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.
64. Hệ số phóng đại phương sai (VIF) đo lường điều gì?
A. Phương sai của sai số ngẫu nhiên.
B. Mức độ đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy.
C. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.
D. Ý nghĩa thống kê của mô hình hồi quy.
65. Khi nào nên sử dụng kiểm định Kruskal-Wallis?
A. Để so sánh trung bình của hai nhóm độc lập.
B. Để so sánh trung bình của ba nhóm trở lên độc lập khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
C. Để so sánh trung vị của ba nhóm trở lên độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Để so sánh phương sai của ba nhóm trở lên.
66. 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.
D. Tổng bình phương tổng chia cho tổng bình phương trong các nhóm.
67. 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 không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Để so sánh trung vị của hai mẫu phụ thuộc khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Để so sánh phương sai của hai mẫu độc lập.
68. Khi nào nên sử dụng kiểm định phi tham số thay vì kiểm định tham số?
A. Khi kích thước mẫu lớn.
B. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
C. Khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn hoặc kích thước mẫu nhỏ.
D. Khi phương sai của các quần thể bằng nhau.
69. Lỗi loại II xảy ra khi nào?
A. Chúng ta bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
B. Chúng ta chấp nhận giả thuyết null khi nó sai.
C. Chúng ta bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
D. Chúng ta chấp nhận giả thuyết null khi nó đúng.
70. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để xử lý dữ liệu bị thiếu?
A. Chuẩn hóa.
B. Loại bỏ.
C. Hồi quy.
D. Phân cụm.
71. Trong phân tích cụm, mục tiêu là gì?
A. Dự đoán một biến liên tục.
B. Phân nhóm các quan sát tương tự với nhau.
C. Xác định mối quan hệ nhân quả.
D. Kiểm tra sự khác biệt giữa các trung bình.
72. 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. Khoảng tin cậy trở nên lệch.
73. Khoảng tin cậy 95% có nghĩa là gì?
A. Có 95% khả năng trung bình mẫu bằng trung bình quần thể.
B. Có 95% khả năng khoảng tin cậy chứa trung bình quần thể thực sự.
C. Có 5% khả năng trung bình mẫu bằng trung bình quần thể.
D. Có 5% khả năng khoảng tin cậy chứa trung bình mẫu.
74. Khi nào nên sử dụng kiểm định t một phía thay vì kiểm định t hai phía?
A. Khi muốn kiểm tra xem trung bình của một mẫu có khác với một giá trị cụ thể hay không.
B. Khi muốn kiểm tra xem trung bình của một mẫu có lớn hơn hoặc nhỏ hơn một giá trị cụ thể hay không.
C. Khi kích thước mẫu lớn.
D. Khi phương sai của quần thể đã biết.
75. Giá trị p trong kiểm định giả thuyết đại diện cho điều gì?
A. Xác suất giả thuyết null là đúng.
B. Xác suất quan sát được kết quả như vậy (hoặc cực đoan hơn) nếu giả thuyết null là đúng.
C. Xác suất giả thuyết thay thế là đúng.
D. Mức ý nghĩa của kiểm định.
76. Mục đích của kiểm định Chi-bình phương là gì?
A. So sánh trung bình của hai quần thể.
B. Đánh giá mối quan hệ giữa hai biến định tính.
C. Ước tính hệ số hồi quy.
D. Kiểm tra sự bằng nhau của phương sai.
77. Trong phân tích hồi quy đa biến, hiện tượng đa cộng tuyến đề cập đến điều gì?
A. Mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập.
B. Mối quan hệ tuyến tính cao giữa các biến độc lập.
C. Phương sai không đổi của sai số.
D. Dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
78. Trong phân tích chuỗi thời gian, tự tương quan đề cập đến điều gì?
A. Mối quan hệ giữa hai chuỗi thời gian khác nhau.
B. Mối quan hệ giữa các giá trị của cùng một chuỗi thời gian tại các thời điểm khác nhau.
C. Xu hướng dài hạn trong chuỗi thời gian.
D. Biến động theo mùa trong chuỗi thời gian.
79. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để dự báo trong phân tích chuỗi thời gian?
A. Hồi quy tuyến tính.
B. Phân tích phương sai (ANOVA).
C. Trung bình trượt.
D. Kiểm định Chi-bình phương.
80. Loại lỗi nào xảy ra khi chúng ta bác bỏ một giả thuyết null đúng?
A. Lỗi loại I.
B. Lỗi loại II.
C. Sai số chuẩn.
D. Khoảng tin cậy.
81. 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. Phần trăm phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập.
C. Sai số chuẩn của các hệ số hồi quy.
D. Ý nghĩa thống kê của mô hình hồi quy.
82. Hệ số tương quan Pearson đo lường điều gì?
A. Mức độ biến động của dữ liệu.
B. Mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến liên tục.
C. Sự khác biệt giữa trung bình của hai mẫu.
D. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.
83. Mức ý nghĩa (alpha) trong kiểm định giả thuyết là 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 bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
D. Xác suất chấp nhận giả thuyết null khi nó đúng.
84. Trong phân tích hồi quy logistic, biến phụ thuộc là gì?
A. Một biến liên tục.
B. Một biến phân loại.
C. Một biến thời gian.
D. Một biến thứ tự.
85. Khi nào nên sử dụng kiểm định Kolmogorov-Smirnov?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu.
B. Để kiểm tra xem một mẫu có tuân theo một phân phối cụ thể hay không.
C. Để so sánh phương sai của hai mẫu.
D. Để đánh giá mối quan hệ giữa hai biến phân loại.
86. Độ mạnh của một kiểm định thống kê là 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 bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
D. Xác suất chấp nhận giả thuyết null khi nó đúng.
87. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để giảm hiện tượng đa cộng tuyến trong hồi quy?
A. Tăng kích thước mẫu.
B. Loại bỏ một hoặc nhiều biến độc lập có tương quan cao.
C. Sử dụng kiểm định t.
D. Chuyển đổi biến phụ thuộc.
88. Sai số chuẩn của ước tính là gì?
A. Độ lệch chuẩn của phần dư trong mô hình hồi quy.
B. Phương sai của các hệ số hồi quy.
C. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.
D. Ý nghĩa thống kê của mô hình hồi quy.
89. Phương pháp nào sau đây có thể được sử dụng để kiểm tra tính chuẩn của phần dư trong mô hình hồi quy?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định Chi-bình phương.
C. Biểu đồ phân tán.
D. Biểu đồ Q-Q.
90. Khi nào thì thích hợp 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 vị 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.
91. Trong phân tích hồi quy, hệ số xác định (R-squared) thể hiện điều gì?
A. Độ mạnh của mối quan hệ giữa các biến.
B. Phần trăm 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.
92. Nếu giá trị p nhỏ hơn mức ý nghĩa (alpha), thì kết luận nào sau đây là đúng?
A. Bác bỏ giả thuyết null.
B. Không bác bỏ giả thuyết null.
C. Chấp nhận giả thuyết null.
D. Kết luận không thể xác định.
93. Ý nghĩa của bậc tự do (degrees of freedom) trong thống kê là gì?
A. Số lượng quan sát trong mẫu.
B. Số lượng biến trong mô hình.
C. Số lượng giá trị trong tính toán cuối cùng có thể thay đổi tự do.
D. Mức ý nghĩa của kiểm định.
94. Kiểm định Chi-bình phương 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.
95. Khoảng tin cậy 95% có nghĩa là gì?
A. Có 95% khả năng tham số của quần thể nằm trong khoảng này.
B. Nếu lặp lại việc lấy mẫu nhiều lần, 95% các khoảng tin cậy được tạo ra sẽ chứa tham số của quần thể.
C. Có 5% khả năng tham số của quần thể không nằm trong khoảng này.
D. Tất cả các đáp án trên.
96. Giá trị thống kê kiểm định là gì?
A. Một giá trị được tính từ dữ liệu mẫu để kiểm định giả thuyết null.
B. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
C. Một giá trị được sử dụng để ước lượng tham số của quần thể.
D. Độ lệch chuẩn của phân phối mẫu.
97. Trong phân tích hồi quy, sai số chuẩn của ước lượng (standard error of the estimate) đo lường điều gì?
A. Độ chính xác của các hệ số hồi quy.
B. Độ biến thiên của các điểm dữ liệu xung quanh đường hồi quy.
C. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.
D. Mức độ đa cộng tuyến trong mô hình.
98. Hệ quả của việc tăng mức ý nghĩa (alpha) trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Giảm nguy cơ mắc lỗi loại I.
B. Tăng nguy cơ mắc lỗi loại II.
C. Tăng nguy cơ mắc lỗi loại I.
D. Không ảnh hưởng đến nguy cơ mắc lỗi.
99. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định Wilcoxon signed-rank test?
A. Để so sánh hai mẫu độc lập.
B. Để so sánh hai mẫu phụ thuộc khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
C. Để so sánh hai mẫu phụ thuộc khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
100. Khi nào thì kiểm định Mann-Whitney U được sử dụng?
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.
101. Trong phân tích phương sai hai yếu tố (Two-way ANOVA), điều gì được kiểm tra?
A. Ảnh hưởng của một biến độc lập duy nhất lên biến phụ thuộc.
B. Ảnh hưởng của hai biến độc lập lên biến phụ thuộc và tương tác giữa chúng.
C. Mối quan hệ giữa hai biến độc lập.
D. Sự khác biệt giữa các phương sai của hai quần thể.
102. Điều gì xảy ra với sai số chuẩn của trung bình khi kích thước mẫu tăng lên?
A. Sai số chuẩn tăng lên.
B. Sai số chuẩn giảm xuống.
C. Sai số chuẩn không thay đổi.
D. Không thể xác định.
103. Kiểm định nào sau đây được sử dụng để so sánh tỷ lệ của hai quần thể?
A. Kiểm định t Student.
B. Kiểm định Chi-bình phương.
C. Kiểm định ANOVA.
D. Kiểm định tương quan Pearson.
104. Trong phân tích phương sai (ANOVA), yếu tố nào sau đây không phải là một giả định?
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. Kích thước mẫu của mỗi nhóm phải bằng nhau.
105. Trong phân tích hồi quy, hệ số chặn (intercept) biểu thị điều gì?
A. Giá trị của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập bằng 0.
B. Độ dốc của đường hồi quy.
C. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.
D. Mức độ biến thiên của các điểm dữ liệu xung quanh đường hồi quy.
106. Loại lỗi nào xảy ra khi bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự đúng?
A. Lỗi loại I.
B. Lỗi loại II.
C. Lỗi chuẩn.
D. Không có lỗi.
107. Mục đích của việc thực hiện kiểm định hậu nghiệm (post-hoc) trong ANOVA là gì?
A. Để xác định xem có bất kỳ sự khác biệt đáng kể nào giữa các trung bình nhóm.
B. Để xác định chính xác nhóm nào khác biệt đáng kể so với nhóm nào.
C. Để điều chỉnh mức ý nghĩa (alpha) cho nhiều so sánh.
D. Cả B và C.
108. Trong phân tích hồi quy, điều gì xảy ra nếu có hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity)?
A. Các ước lượng hệ số trở nên không chệch.
B. Các sai số chuẩn của các ước lượng hệ số trở nên không chính xác.
C. Mô hình trở nên phù hợp hơn với dữ liệu.
D. Không có ảnh hưởng gì.
109. Loại lỗi nào xảy ra khi không bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự sai?
A. Lỗi loại I.
B. Lỗi loại II.
C. Lỗi chuẩn.
D. Không có lỗi.
110. Trong phân tích hồi quy đa biến, điều gì thể hiện sự đa cộng tuyến (multicollinearity)?
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 yếu giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
D. Sự hiện diện của các giá trị ngoại lệ.
111. 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. Tổng bình phương giữa các nhóm chia cho tổng bình phương tổng.
D. Tổng bình phương tổng chia cho tổng bình phương trong các nhóm.
112. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định Friedman?
A. Để so sánh ba hoặc nhiều mẫu độc lập.
B. Để so sánh ba hoặc nhiều mẫu phụ thuộc khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Để so sánh hai mẫu độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Để so sánh hai mẫu phụ thuộc khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
113. Khi nào nên sử dụng kiểm định Kruskal-Wallis thay vì 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 có ít hơn ba nhóm để so sánh.
114. Giá trị p trong kiểm định giả thuyết biểu thị điều gì?
A. Xác suất giả thuyết null là đúng.
B. Xác suất quan sát được kết quả, hoặc kết quả cực đoan hơn, nếu giả thuyết null là đúng.
C. Mức ý nghĩa của kiểm định.
D. Xác suất giả thuyết thay thế là đúng.
115. Điều gì xảy ra với công suất của một kiểm định (power of a test) khi kích thước mẫu tăng lên?
A. Công suất tăng lên.
B. Công suất giảm xuống.
C. Công suất không thay đổi.
D. Không thể xác định.
116. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định Kruskal-Wallis thay vì kiểm định Mann-Whitney U?
A. Khi so sánh hai mẫu độc lập.
B. Khi so sánh ba hoặc nhiều mẫu độc lập.
C. Khi so sánh hai mẫu phụ thuộc.
D. Khi so sánh ba hoặc nhiều mẫu phụ thuộc.
117. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định Shapiro-Wilk?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu.
B. Để kiểm tra xem một mẫu có tuân theo phân phối chuẩn hay không.
C. Để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
D. Để so sánh phương sai của hai mẫu.
118. 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.
119. Khi nào thì kiểm định Kolmogorov-Smirnov được sử dụng?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu.
B. Để kiểm tra xem một mẫu có tuân theo một phân phối cụ thể hay không.
C. Để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
D. Để so sánh phương sai của hai mẫu.
120. Khi nào thì kiểm định t Student được sử dụng 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 không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Khi so sánh phương sai của hai mẫu.
121. Giá trị F trong ANOVA 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.
122. Khi nào thì chúng ta bác bỏ giả thuyết H0 trong kiểm định Chi-square?
A. Khi giá trị Chi-square tính toán được nhỏ hơn giá trị Chi-square tới hạn.
B. Khi giá trị p lớn hơn mức ý nghĩa α.
C. Khi giá trị Chi-square tính toán được lớn hơn giá trị Chi-square tới hạn.
D. Khi giá trị p bằng 0.
123. Ý nghĩa của việc sử dụng kiểm định phi tham số là gì?
A. Giảm công suất kiểm định.
B. Tăng nguy cơ mắc sai lầm loại I.
C. Giảm sự phụ thuộc vào các giả định về phân phối của dữ liệu.
D. Luôn cho kết quả chính xác hơn so với kiểm định tham số.
124. Trong kiểm định giả thuyết, nếu giá trị p là 0.04 và mức ý nghĩa là 0.05, bạn sẽ đưa ra quyết định gì?
A. Không bác bỏ giả thuyết H0.
B. Bác bỏ giả thuyết H0.
C. Chấp nhận giả thuyết H0.
D. Không thể đưa ra quyết định.
125. Khi nào thì 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 độ lệch chuẩn của tổng thể đã biết.
C. Khi kích thước mẫu nhỏ (n < 30) và độ lệch chuẩn của tổng thể chưa biết.
D. Không bao giờ, kiểm định z luôn tốt hơn.
126. Điều gì xảy ra với công suất kiểm định (power of the test) khi kích thước mẫu tăng lên?
A. Công suất kiểm định giảm.
B. Công suất kiểm định không đổi.
C. Công suất kiểm định tăng.
D. Không có mối quan hệ giữa kích thước mẫu và công suất kiểm định.
127. Điều gì xảy ra với giá trị tới hạn (critical value) khi mức ý nghĩa (α) giảm?
A. Giá trị tới hạn luôn giảm.
B. Giá trị tới hạn không đổi.
C. Giá trị tới hạn tiến gần về 0.
D. Giá trị tới hạn có thể tăng hoặc giảm, tùy thuộc vào kiểm định.
128. Ý nghĩa của việc có một giá trị p rất nhỏ (ví dụ: p < 0.001) trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Giả thuyết H0 có khả năng cao là đúng.
B. Chúng ta không thể đưa ra kết luận gì.
C. Giả thuyết H0 có khả năng cao là sai.
D. Sai lầm loại II có khả năng cao xảy ra.
129. Khi nào chúng ta có thể kết luận rằng H0 là đúng trong kiểm định giả thuyết?
A. Khi giá trị p nhỏ hơn mức ý nghĩa α.
B. Khi giá trị p lớn hơn mức ý nghĩa α.
C. Chúng ta không bao giờ có thể kết luận H0 là đúng, chỉ có thể không bác bỏ H0.
D. Khi giá trị thống kê kiểm định bằng 0.
130. 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 giả định về phân phối của dữ liệu không được đáp ứng.
D. Kiểm định tham số luôn tốt hơn.
131. Giả thuyết H1 (alternative hypothesis) là gì?
A. Giả thuyết mà chúng ta cố gắng chứng minh là sai.
B. Giả thuyết mà chúng ta mặc định là đúng.
C. Giả thuyết đối lập với H0, mà chúng ta muốn chứng minh là đúng.
D. Giả thuyết luôn luôn đúng.
132. Kiểm định Kolmogorov-Smirnov được sử dụng để làm gì?
A. Kiểm tra sự khác biệt giữa hai trung bình.
B. Kiểm tra sự phù hợp của một mẫu với một phân phối lý thuyết.
C. Kiểm tra tính độc lập của hai biến định tính.
D. Kiểm tra phương sai bằng nhau giữa các nhóm.
133. Trong kiểm định giả thuyết, sai lầm loại I (Type I error) xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 sai.
B. Không bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 đúng.
C. Bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 đúng.
D. Không bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 sai.
134. Kích thước hiệu ứng (effect size) đo lường điều gì?
A. Xác suất mắc sai lầm loại I.
B. Độ lớn của sự khác biệt hoặc mối quan hệ giữa các biến.
C. Mức ý nghĩa của kiểm định.
D. Kích thước mẫu cần thiết để đạt được công suất kiểm định mong muốn.
135. Trong kiểm định giả thuyết, điều gì ảnh hưởng đến công suất kiểm định (power of the test)?
A. Chỉ kích thước mẫu.
B. Chỉ mức ý nghĩa.
C. Kích thước mẫu, mức ý nghĩa và kích thước hiệu ứng (effect size).
D. Không yếu tố nào ảnh hưởng.
136. Kiểm định Wilcoxon signed-rank test được sử dụng để làm gì?
A. Kiểm tra sự khác biệt giữa hai trung bình của mẫu độc lập khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Kiểm tra sự khác biệt giữa hai trung bình của mẫu phụ thuộc (paired samples) khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Kiểm tra sự khác biệt giữa hai phân phối của mẫu độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Kiểm tra sự khác biệt giữa hai phương sai.
137. Trong kiểm định Kruskal-Wallis, giả thuyết H0 là gì?
A. Tất cả các trung bình của các nhóm đều khác nhau.
B. Ít nhất một trung bình của các nhóm khác biệt.
C. Tất cả các phân phối của các nhóm đều bằng nhau.
D. Tất cả các trung bình của các nhóm đều bằng nhau.
138. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Xác suất giả thuyết H0 là đúng.
B. Xác suất quan sát được kết quả kiểm định (hoặc kết quả còn cực đoan hơn) nếu H0 là đúng.
C. Xác suất mắc sai lầm loại I.
D. Xác suất mắc sai lầm loại II.
139. Kiểm định giả thuyết về trung bình của hai tổng thể độc lập sử dụng kiểm định t khi nào?
A. Khi kích thước mẫu lớn và độ lệch chuẩn của tổng thể đã biết.
B. Khi kích thước mẫu nhỏ và độ lệch chuẩn của tổng thể chưa biết.
C. Khi hai tổng thể có cùng phương sai.
D. Khi hai tổng thể có kích thước mẫu bằng nhau.
140. Bậc tự do (degrees of freedom) trong kiểm định Chi-square để kiểm tra tính độc lập của hai biến định tính được tính như thế nào?
A. (Số hàng – 1) + (Số cột – 1).
B. (Số hàng) x (Số cột).
C. (Số hàng – 1) x (Số cột – 1).
D. Tổng số quan sát – 1.
141. Trong phân tích phương sai (ANOVA), giả thuyết H0 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 biệt.
C. Tất cả các phương sai của các nhóm đều bằng nhau.
D. Tất cả các trung bình của các nhóm đều bằng nhau.
142. Trong kiểm định một đuôi (one-tailed test), vùng bác bỏ (rejection region) nằm ở đâu?
A. Nằm ở cả hai phía của phân phối.
B. Nằm ở một phía của phân phối.
C. Nằm ở trung tâm của phân phối.
D. Không có vùng bác bỏ trong kiểm định một đuôi.
143. Mức ý nghĩa (significance level) α trong kiểm định giả thuyết thể hiện điều gì?
A. Xác suất mắc sai lầm loại II.
B. Xác suất bác bỏ H0 khi H0 sai.
C. Xác suất không bác bỏ H0 khi H0 đúng.
D. Xác suất mắc sai lầm loại I.
144. Sai lầm loại II (Type II error) xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ H0 khi H0 đúng.
B. Không bác bỏ H0 khi H0 đúng.
C. Bác bỏ H0 khi H0 sai.
D. Không bác bỏ H0 khi H0 sai.
145. Làm thế nào để giảm nguy cơ mắc sai lầm loại II?
A. Giảm mức ý nghĩa α.
B. Tăng mức ý nghĩa α.
C. Giảm kích thước mẫu.
D. Không có cách nào để giảm nguy cơ mắc sai lầm loại II.
146. Ý nghĩa của việc lựa chọn mức ý nghĩa (α) thấp (ví dụ: 0.01) trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Tăng khả năng mắc sai lầm loại I.
B. Giảm khả năng bác bỏ H0 khi H0 sai.
C. Giảm khả năng mắc sai lầm loại I.
D. Không ảnh hưởng đến sai lầm loại I.
147. Kiểm định Mann-Whitney U được sử dụng để làm gì?
A. Kiểm tra sự khác biệt giữa hai trung bình của mẫu độc lập khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Kiểm tra sự khác biệt giữa hai trung bình của mẫu phụ thuộc khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Kiểm tra sự khác biệt giữa hai phân phối của mẫu độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Kiểm tra sự khác biệt giữa hai phương sai.
148. Thế nào là kiểm định hai đuôi (two-tailed test)?
A. Kiểm định chỉ quan tâm đến sự khác biệt theo một hướng cụ thể.
B. Kiểm định quan tâm đến sự khác biệt theo cả hai hướng (lớn hơn hoặc nhỏ hơn).
C. Kiểm định không có vùng bác bỏ.
D. Kiểm định luôn cho kết quả bác bỏ H0.
149. Hệ quả của việc vi phạm các giả định của kiểm định tham số là gì?
A. Kết quả kiểm định luôn không chính xác.
B. Kết quả kiểm định có thể không đáng tin cậy.
C. Kết quả kiểm định luôn chính xác.
D. Không có ảnh hưởng gì đến kết quả kiểm định.
150. Khi nào nên sử dụng kiểm định Friedman?
A. Để so sánh hai mẫu độc lập.
B. Để so sánh hai mẫu phụ thuộc.
C. Để so sánh ba hoặc nhiều mẫu độc lập.
D. Để so sánh ba hoặc nhiều mẫu phụ thuộc.
