1. Mức ý nghĩa (significance level) α thường được sử dụng trong kiểm định giả thuyết là:
A. 0.01
B. 0.05
C. 0.10
D. Tất cả các đáp án trên đều có thể.
2. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết thể hiện:
A. Xác suất giả thuyết H0 là đúng.
B. Mức ý nghĩa (significance level) của kiểm định.
C. Xác suất mắc sai lầm loại I.
D. Xác suất thu được kết quả (statistic) kiểm định ít nhất cũng khắc nghiệt (extreme) như kết quả quan sát được, giả sử H0 là đúng.
3. Phân tích phương sai (ANOVA) được sử dụng để:
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 quần thể trở lên.
D. Kiểm định sự độc lập giữa hai biến định tính.
4. Nếu giá trị p (p-value) trong kiểm định ANOVA nhỏ hơn mức ý nghĩa α, ta:
A. Chấp nhận giả thuyết H0.
B. Bác bỏ giả thuyết H0.
C. Không thể kết luận gì.
D. Cần thêm thông tin để kết luận.
5. Trong kiểm định giả thuyết, ‘bậc tự do’ (degrees of freedom) thường được sử dụng để:
A. Tính giá trị trung bình mẫu.
B. Ước lượng phương sai mẫu.
C. Xác định hình dạng của phân phối t hoặc Chi-bình phương.
D. Tính độ lệch chuẩn.
6. Trong phân tích ANOVA, ‘bậc tự do giữa các nhóm’ (degrees of freedom between groups) được tính như thế nào?
A. n – 1 (n là tổng kích thước mẫu).
B. k – 1 (k là số lượng nhóm).
C. n – k (n là tổng kích thước mẫu, k là số lượng nhóm).
D. k (k là số lượng nhóm).
7. Trong kiểm định giả thuyết, việc chọn mức ý nghĩa (alpha) thấp hơn (ví dụ: 0.01 thay vì 0.05) sẽ:
A. Tăng nguy cơ mắc sai lầm loại I.
B. Giảm nguy cơ mắc sai lầm loại I.
C. Tăng nguy cơ mắc sai lầm loại II.
D. Không ảnh hưởng đến nguy cơ mắc sai lầm.
8. Kiểm định nào sau đây được sử dụng để so sánh trung vị của hai mẫu độc lập?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định z.
C. Kiểm định Mann-Whitney U (Wilcoxon rank-sum test).
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
9. Kiểm định nào sau đây được sử dụng để kiểm tra xem dữ liệu có tuân theo một phân phối cụ thể (ví dụ: phân phối chuẩn) hay không?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định z.
C. Kiểm định Chi-bình phương goodness-of-fit.
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
10. 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 độ lệch chuẩn của quần thể đã biết.
C. Khi độ lệch chuẩn của quần thể chưa biết và kích thước mẫu nhỏ (n < 30).
D. Khi muốn kiểm định về phương sai.
11. Kiểm định nào phù hợp nhất để xác định xem có mối liên hệ giữa việc sử dụng mạng xã hội (ít, trung bình, nhiều) và mức độ hài lòng trong công việc (thấp, trung bình, cao) hay không?
A. Kiểm định t cho hai mẫu độc lập.
B. Phân tích phương sai (ANOVA).
C. Kiểm định Chi-bình phương.
D. Phân tích hồi quy tuyến tính.
12. Trong phân tích phương sai (ANOVA), ‘tổng bình phương sai số’ (sum of squares error – SSE) đại diện cho:
A. Sự biến động giữa các nhóm.
B. Sự biến động trong nội bộ các nhóm.
C. Tổng sự biến động trong dữ liệu.
D. Sự khác biệt giữa trung bình mẫu và trung bình quần thể.
13. Khi nào nên sử dụng kiểm định giả thuyết một phía (one-tailed) thay vì hai phía (two-tailed)?
A. Khi kích thước mẫu nhỏ.
B. Khi không có giả thuyết cụ thể về hướng của sự khác biệt.
C. Khi có giả thuyết cụ thể về hướng của sự khác biệt.
D. Khi muốn so sánh phương sai.
14. Giá trị F trong ANOVA được tính bằng:
A. Tỷ số giữa phương sai giữa các nhóm và phương sai trong nội bộ các nhóm.
B. Tỷ số giữa phương sai trong nội bộ các nhóm và phương sai giữa các nhóm.
C. Hiệu giữa phương sai giữa các nhóm và phương sai trong nội bộ các nhóm.
D. Tổng của phương sai giữa các nhóm và phương sai trong nội bộ các nhóm.
15. Trong kiểm định giả thuyết, việc tăng kích thước mẫu thường dẫn đến:
A. Tăng nguy cơ mắc sai lầm loại I.
B. Giảm nguy cơ mắc sai lầm loại I.
C. Tăng ‘power of the test’.
D. Giảm ‘power of the test’.
16. Kiểm định nào sau đây được sử dụng để so sánh trung bình của hai mẫu độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định z.
C. Kiểm định Mann-Whitney U (Wilcoxon rank-sum test).
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
17. Kiểm định nào phù hợp nhất để so sánh phương sai của ba nhóm trở lên?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định z.
C. Kiểm định F.
D. Kiểm định Levene.
18. Trong kiểm định giả thuyết thống kê, sai lầm loại I xảy ra khi:
A. Chấp nhận giả thuyết H0 khi nó đúng.
B. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó sai.
C. Chấp nhận giả thuyết H0 khi nó sai.
D. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó đúng.
19. Trong kiểm định giả thuyết, ‘power of the test’ (1 – β) đại diện cho:
A. Xác suất mắc sai lầm loại I.
B. Xác suất mắc sai lầm loại II.
C. Xác suất bác bỏ H0 khi nó sai.
D. Xác suất chấp nhận H0 khi nó đúng.
20. Trong kiểm định giả thuyết về trung bình của một quần thể, nếu kích thước mẫu lớn (n > 30) và độ lệch chuẩn quần thể chưa biết, ta sử dụng:
A. Phân phối chuẩn Z.
B. Phân phối t.
C. Phân phối Chi-bình phương.
D. Phân phối F.
21. Giả sử bạn muốn kiểm tra xem có sự khác biệt về mức độ hài lòng của khách hàng giữa ba chi nhánh khác nhau của một công ty. Bạn nên sử dụng kiểm định nào?
A. Kiểm định t cho hai mẫu độc lập.
B. Kiểm định z cho hai tỷ lệ.
C. Phân tích phương sai (ANOVA).
D. Kiểm định Chi-bình phương.
22. Giả sử bạn muốn kiểm tra xem tỷ lệ khách hàng hài lòng với sản phẩm A có cao hơn tỷ lệ khách hàng hài lòng với sản phẩm B hay không. Bạn nên sử dụng kiểm định nào?
A. Kiểm định t cho hai mẫu độc lập.
B. Kiểm định z cho hai tỷ lệ.
C. Kiểm định Chi-bình phương.
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
23. Trong ANOVA, giả thuyết H0 thường là:
A. Tất cả các trung bình quần thể đều bằng nhau.
B. Ít nhất một trung bình quần thể khác biệt.
C. Tất cả các phương sai quần thể đều bằng nhau.
D. Ít nhất một phương sai quần thể khác biệt.
24. Kiểm định một phía (one-tailed test) được sử dụng khi:
A. Ta không có bất kỳ kỳ vọng nào về hướng của hiệu ứng.
B. Ta chỉ quan tâm đến việc liệu có sự khác biệt, không quan tâm đến hướng.
C. Ta có kỳ vọng cụ thể về hướng của hiệu ứng (lớn hơn hoặc nhỏ hơn).
D. Mẫu có kích thước nhỏ.
25. Khi so sánh phương sai của hai quần thể, ta sử dụng kiểm định:
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định z.
C. Kiểm định F.
D. Kiểm định Chi-bình phương.
26. Khi sử dụng kiểm định t cho hai mẫu phụ thuộc (paired samples), điều gì là quan trọng?
A. Kích thước của hai mẫu phải bằng nhau.
B. Phương sai của hai mẫu phải bằng nhau.
C. Hai mẫu phải độc lập với nhau.
D. Dữ liệu phải tuân theo phân phối chuẩn.
27. Nếu bạn thực hiện một kiểm định Chi-bình phương và nhận thấy rằng giá trị quan sát được khác biệt đáng kể so với giá trị kỳ vọng, bạn có thể kết luận gì?
A. Có mối liên hệ mạnh mẽ giữa các biến.
B. Không có mối liên hệ giữa các biến.
C. Dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
D. Cần tăng kích thước mẫu.
28. Nếu bạn thực hiện một kiểm định giả thuyết và giá trị p là 0.08, với mức ý nghĩa alpha là 0.05, bạn sẽ:
A. Bác bỏ giả thuyết H0.
B. Chấp nhận giả thuyết H0.
C. Không thể kết luận gì.
D. Cần tăng kích thước mẫu.
29. Sai lầm loại II (Type II error) trong kiểm định giả thuyết xảy ra khi:
A. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó đúng.
B. Chấp nhận giả thuyết H0 khi nó sai.
C. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó sai.
D. Chấp nhận giả thuyết H0 khi nó đúng.
30. Kiểm định Chi-bình phương (Chi-square test) thường được sử dụng để:
A. So sánh trung bình của hai quần thể.
B. Kiểm định sự độc lập giữa hai biến định tính.
C. Ước lượng khoảng tin cậy cho trung bình quần thể.
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
31. Trong phân tích hồi quy, kiểm định White được sử dụng để kiểm tra điều gì?
A. Tính chuẩn của sai số.
B. Tự tương quan của sai số.
C. Phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity).
D. Đa cộng tuyến.
32. Nếu bạn có một mô hình hồi quy và bạn muốn dự đoán giá trị của biến phụ thuộc cho một giá trị mới của biến độc lập, bạn sẽ sử dụng gì?
A. Hệ số xác định (R-squared).
B. Khoảng tin cậy.
C. Phương trình hồi quy.
D. Kiểm định giả thuyết.
33. Hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào?
A. Khi phương sai của sai số thay đổi theo giá trị của biến độc lập.
B. Khi các biến độc lập trong mô hình hồi quy có mối tương quan cao với nhau.
C. Khi biến phụ thuộc không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Khi số lượng quan sát nhỏ hơn số lượng biến độc lập.
34. Trong phân tích hồi quy, hiện tượng tự tương quan (autocorrelation) thường xảy ra trong dữ liệu nào?
A. Dữ liệu cross-sectional.
B. Dữ liệu time series.
C. Dữ liệu panel.
D. Dữ liệu định tính.
35. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để xử lý hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) trong mô hình hồi quy?
A. Sử dụng biến giả (dummy variable).
B. Biến đổi logarit cho biến phụ thuộc.
C. Loại bỏ một hoặc nhiều biến độc lập có tương quan cao.
D. Sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (GLS).
36. Trong phân tích hồi quy đa biến, biến giả (dummy variable) được sử dụng để làm gì?
A. Để biểu diễn các biến định lượng liên tục.
B. Để biểu diễn các biến định tính (categorical).
C. Để giảm thiểu hiện tượng đa cộng tuyến.
D. Để kiểm tra tính chuẩn của sai số.
37. Mô hình hồi quy nào phù hợp nhất khi biến phụ thuộc là thứ hạng (ví dụ: xếp hạng sản phẩm, mức độ hài lòng)?
A. Hồi quy tuyến tính.
B. Hồi quy logit.
C. Hồi quy Poisson.
D. Hồi quy ordered logit/probit.
38. Trong phân tích hồi quy, phần dư (residual) là gì?
A. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc.
B. Sai số chuẩn của hệ số hồi quy.
C. Hiệu số giữa giá trị thực tế và giá trị dự đoán của biến phụ thuộc.
D. Giá trị của hệ số chặn (intercept).
39. Kiểm định Breusch-Pagan được sử dụng để kiểm tra điều gì trong mô hình hồi quy?
A. Tính chuẩn của sai số.
B. Tự tương quan của sai số.
C. Phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity).
D. Đa cộng tuyến.
40. Khi xây dựng mô hình hồi quy, điều quan trọng là phải kiểm tra các giả định của mô hình. Giả định nào sau đây là quan trọng nhất?
A. Các biến độc lập phải có mối tương quan cao với nhau.
B. Sai số phải có phương sai không đổi (homoskedasticity).
C. Biến phụ thuộc phải tuân theo phân phối nhị thức.
D. Số lượng quan sát phải nhỏ hơn số lượng biến độc lập.
41. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để lựa chọn các biến độc lập quan trọng nhất trong mô hình hồi quy?
A. Phân tích phương sai (ANOVA).
B. Phân tích tương quan.
C. Hồi quy từng bước (stepwise regression).
D. Kiểm định t.
42. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy của hệ số hồi quy khi tăng kích thước 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 của khoảng tin cậy.
43. Trong mô hình hồi quy, hệ số chặn (intercept) biểu diễn 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 với dữ liệu.
D. Sai số chuẩn của hệ số hồi quy.
44. AIC (Akaike Information Criterion) và BIC (Bayesian Information Criterion) được sử dụng để làm gì trong mô hình hồi quy?
A. Kiểm tra tính chuẩn của sai số.
B. Đánh giá và so sánh các mô hình khác nhau.
C. Khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến.
D. Ước lượng hệ số hồi quy.
45. Giả sử bạn thực hiện một kiểm định F và nhận được p-value rất nhỏ (ví dụ: < 0.05). Điều này có nghĩa là gì?
A. Tất cả các hệ số hồi quy đều bằng 0.
B. Ít nhất một trong các hệ số hồi quy khác 0.
C. Mô hình hồi quy không phù hợp với dữ liệu.
D. Cần phải loại bỏ các biến độc lập không quan trọng.
46. Trong mô hình hồi quy, sai số chuẩn (standard error) của hệ số hồi quy ước lượng điều gì?
A. Độ lệch chuẩn của biến phụ thuộc.
B. Sai lệch kỳ vọng giữa hệ số hồi quy ước lượng và hệ số hồi quy thực tế.
C. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với dữ liệu.
D. Giá trị p của hệ số hồi quy.
47. Trong phân tích hồi quy, điều gì xảy ra nếu bạn bỏ qua một biến quan trọng có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc?
A. Mô hình sẽ trở nên chính xác hơn.
B. Các hệ số của các biến còn lại có thể bị chệch (biased).
C. R-squared sẽ tăng lên.
D. Sẽ không có ảnh hưởng gì đến kết quả.
48. Trong kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy, p-value được sử dụng để làm gì?
A. Ước lượng giá trị của hệ số hồi quy.
B. Đo lường độ mạnh của mối quan hệ giữa các biến.
C. Xác định xem có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết không.
D. Tính toán khoảng tin cậy cho hệ số hồi quy.
49. Trong phân tích hồi quy, hệ số xác định (R-squared) đo lường điều gì?
A. Mức độ ý nghĩa thống kê của 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. Độ lớn của tác động của mỗi biến độc lập lên biến phụ thuộc.
D. Sai số chuẩn của các hệ số hồi quy.
50. Giả sử bạn có một mô hình hồi quy và bạn nghi ngờ rằng có một số điểm dữ liệu ảnh hưởng lớn đến kết quả. Những điểm này được gọi là gì?
A. Phần dư (residuals).
B. Điểm ngoại lệ (outliers).
C. Biến giả (dummy variables).
D. Biến kiểm soát (control variables).
51. Giả sử bạn có một mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản. Nếu hệ số góc (slope) là 0, điều này có nghĩa là gì?
A. Không có mối quan hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
B. Biến độc lập có tác động rất lớn đến biến phụ thuộc.
C. Mô hình hồi quy không phù hợp với dữ liệu.
D. Cần phải thêm nhiều biến độc lập vào mô hình.
52. Mô hình hồi quy nào phù hợp nhất khi biến phụ thuộc là số lượng sự kiện xảy ra trong một khoảng thời gian nhất định?
A. Hồi quy tuyến tính.
B. Hồi quy logit.
C. Hồi quy Poisson.
D. Hồi quy quantile.
53. Giả sử bạn có một mô hình hồi quy với R-squared = 0.8. Điều này có nghĩa là gì?
A. 80% các biến độc lập có ý nghĩa thống kê.
B. 80% phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình.
C. Mô hình dự đoán chính xác 80% các giá trị của biến phụ thuộc.
D. Có 80% khả năng mô hình là chính xác.
54. Khi thêm một biến độc lập vào mô hình hồi quy, R-squared sẽ như thế nào?
A. Luôn tăng.
B. Luôn giảm.
C. Không thay đổi.
D. Có thể tăng hoặc giảm tùy thuộc vào biến được thêm vào.
55. Kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để kiểm tra điều gì trong mô hình hồi quy?
A. Phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity).
B. Tính chuẩn của sai số.
C. Tự tương quan (autocorrelation) của sai số.
D. Đa cộng tuyến (multicollinearity).
56. Trong mô hình hồi quy, biến kiểm soát (control variable) được sử dụng để làm gì?
A. Để kiểm tra tính chuẩn của sai số.
B. Để giảm thiểu phương sai của hệ số hồi quy.
C. Để kiểm soát các yếu tố có thể ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
D. Để tăng R-squared.
57. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity) trong mô hình hồi quy?
A. Sử dụng biến giả (dummy variable).
B. Biến đổi logarit cho biến phụ thuộc.
C. Loại bỏ các biến độc lập không quan trọng.
D. Sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (GLS).
58. Trong mô hình hồi quy, điều gì xảy ra nếu bạn thêm một biến không liên quan đến biến phụ thuộc?
A. R-squared sẽ giảm.
B. R-squared sẽ không thay đổi.
C. R-squared sẽ tăng, nhưng R-squared điều chỉnh (adjusted R-squared) có thể giảm.
D. Mô hình sẽ trở nên chính xác hơn.
59. Khi nào nên sử dụng mô hình hồi quy logit thay vì hồi quy tuyến tính?
A. Khi biến phụ thuộc là biến định lượng liên tục.
B. Khi biến độc lập có mối quan hệ phi tuyến tính với biến phụ thuộc.
C. Khi biến phụ thuộc là biến định tính (categorical) có hai giá trị.
D. Khi có hiện tượng đa cộng tuyến.
60. Khi nào nên sử dụng mô hình hồi quy panel data?
A. Khi dữ liệu chỉ có một biến độc lập và một biến phụ thuộc.
B. Khi dữ liệu bao gồm các quan sát theo thời gian cho nhiều đối tượng khác nhau.
C. Khi biến phụ thuộc là biến định tính.
D. Khi có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
61. Giả sử bạn thực hiện kiểm định giả thuyết và nhận được giá trị p là 0.03. Nếu mức ý nghĩa (alpha) là 0.05, bạn nên đưa ra kết luận gì?
A. Chấp nhận giả thuyết null.
B. Không thể đưa ra kết luận.
C. Bác bỏ giả thuyết null.
D. Tăng kích thước mẫu.
62. Trong phân tích hồi quy, biến giả (dummy variable) được sử dụng để biểu diễn điều gì?
A. Biến định lượng.
B. Biến định tính.
C. Biến liên tục.
D. Biến rời rạc.
63. Trong phân tích hồi quy, giả định nào sau đây KHÔNG cần thiết để đảm bảo tính hợp lệ của các kết quả?
A. Các sai số có phân phối chuẩn.
B. Phương sai của các sai số là hằng số (homoscedasticity).
C. Các sai số độc lập với nhau.
D. Các biến độc lập có phân phối chuẩn.
64. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính?
A. Phân tích phương sai (ANOVA).
B. Kiểm định t (t-test).
C. Kiểm định Chi-bình phương (Chi-square test).
D. Hồi quy tuyến tính (Linear regression).
65. Hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF) được sử dụng để phát hiện điều gì trong phân tích hồi quy?
A. Dị phương sai (heteroscedasticity).
B. Đa cộng tuyến (multicollinearity).
C. Tự tương quan (autocorrelation).
D. Giá trị ngoại lệ (outliers).
66. Trong phân tích hồi quy bội, điều gì xảy ra khi có hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity)?
A. Các hệ số hồi quy trở nên ổn định hơn.
B. Sai số chuẩn của các hệ số hồi quy tăng lên.
C. Giá trị R-squared giảm xuống.
D. Mô hình trở nên dễ giải thích hơn.
67. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi kích thước mẫu tăng lên, giả sử tất cả 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. Khoảng tin cậy biến mất.
68. Nếu hệ số tương quan giữa hai biến là -1, điều này có nghĩa là gì?
A. Không có mối quan hệ giữa hai biến.
B. Hai biến có mối quan hệ tuyến tính hoàn hảo và đồng biến.
C. Hai biến có mối quan hệ tuyến tính hoàn hảo và nghịch biến.
D. Hai biến có mối quan hệ phi tuyến tính.
69. Kiểm định nào sau đây được sử dụng để so sánh tỷ lệ của hai nhóm độc lập?
A. Kiểm định t (t-test).
B. Kiểm định Chi-bình phương (Chi-square test).
C. Phân tích phương sai (ANOVA).
D. Hồi quy tuyến tính (Linear regression).
70. Kiểm định nào sau đây được sử dụng để kiểm tra tính đồng nhất của phương sai giữa hai nhóm?
A. Kiểm định t (t-test).
B. Kiểm định Chi-bình phương (Chi-square test).
C. Kiểm định Levene.
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
71. Trong phân tích hồi quy, biến độc lập còn được gọi là gì?
A. Biến phụ thuộc.
B. Biến dự đoán.
C. Biến nhiễu.
D. Biến kiểm soát.
72. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để giảm số lượng biến trong mô hình hồi quy mà không làm mất đi quá nhiều thông tin?
A. Phân tích phương sai (ANOVA).
B. Phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis – PCA).
C. Kiểm định Chi-bình phương (Chi-square test).
D. Hồi quy logistic (Logistic regression).
73. Điều gì xảy ra với sức mạnh của kiểm định (power of a test) khi kích thước mẫu tăng lên, giả sử tất cả các yếu tố khác không đổi?
A. Sức mạnh của kiểm định giảm xuống.
B. Sức mạnh của kiểm định không đổi.
C. Sức mạnh của kiểm định tăng lên.
D. Sức mạnh của kiểm định bằng 0.
74. Khoảng tin cậy 95% có nghĩa là gì?
A. Có 95% khả năng tham số thực tế nằm trong khoảng.
B. Có 5% khả năng tham số thực tế nằm ngoài khoảng.
C. Nếu chúng ta lấy nhiều mẫu, 95% các khoảng tin cậy được tạo ra sẽ chứa tham số thực tế.
D. Tất cả các đáp án trên.
75. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để ước tính các tham số của mô hình hồi quy tuyến tính?
A. Phương pháp bình phương tối thiểu (Ordinary Least Squares – OLS).
B. Phương pháp ước lượng hợp lý cực đại (Maximum Likelihood Estimation – MLE).
C. Phương pháp moment (Method of Moments).
D. Tất cả các đáp án trên.
76. Nếu bạn thực hiện kiểm định giả thuyết và nhận được giá trị p là 0.10. Nếu mức ý nghĩa (alpha) là 0.05, bạn nên đưa ra kết luận gì?
A. Chấp nhận giả thuyết null.
B. Bác bỏ giả thuyết null.
C. Không thể đưa ra kết luận.
D. Giảm kích thước mẫu.
77. Trong kiểm định giả thuyết, lỗi loại I (Type I error) xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự đúng.
B. Chấp nhận giả thuyết null khi nó thực sự sai.
C. Không bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự đúng.
D. Bác bỏ giả thuyết thay thế khi nó thực sự đúng.
78. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi sai số chuẩn tăng lên, giả sử tất cả các yếu tố khác không đổi?
A. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn.
B. Khoảng tin cậy không đổi.
C. Khoảng tin cậy trở nên rộng hơn.
D. Khoảng tin cậy biến mất.
79. Kiểm định nào sau đây được sử dụng để kiểm tra xem dữ liệu có tuân theo phân phối chuẩn hay không?
A. Kiểm định t (t-test).
B. Kiểm định Chi-bình phương (Chi-square test).
C. Kiểm định Shapiro-Wilk.
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
80. Khi nào nên sử dụng kiểm định t một phía (one-tailed t-test) thay vì kiểm định t hai phía (two-tailed t-test)?
A. Khi không có giả thuyết thay thế.
B. Khi quan tâm đến sự khác biệt theo cả hai hướng.
C. Khi chỉ quan tâm đến sự khác biệt theo một hướng cụ thể.
D. Khi kích thước mẫu lớn.
81. Trong phân tích hồi quy, hệ số xác định (R-squared) đo lường điều gì?
A. Độ mạnh của mối quan hệ tuyến tính 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 ý nghĩa thống kê của các biến độc lập.
D. Sai số chuẩn của các hệ số hồi quy.
82. Trong phân tích hồi quy, phần dư (residual) là gì?
A. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc.
B. Sai số chuẩn của các hệ số hồi quy.
C. Sự khác biệt giữa giá trị thực tế và giá trị dự đoán của biến phụ thuộc.
D. Tổng bình phương các sai số.
83. Giả sử bạn muốn so sánh trung bình của ba nhóm độc lập. Phương pháp thống kê nào phù hợp nhất?
A. Kiểm định t (t-test).
B. Hồi quy tuyến tính (Linear regression).
C. Phân tích phương sai (ANOVA).
D. Kiểm định Chi-bình phương (Chi-square test).
84. Trong kiểm định giả thuyết, việc chọn mức ý nghĩa (alpha) thấp hơn (ví dụ: 0.01 thay vì 0.05) sẽ ảnh hưởng đến điều gì?
A. Tăng khả năng mắc lỗi loại I.
B. Giảm khả năng mắc lỗi loại I.
C. Tăng khả năng mắc lỗi loại II.
D. Cả hai đáp án B và C.
85. Trong thống kê, ‘bậc tự do’ (degrees of freedom) thường liên quan đến điều gì?
A. Số lượng quan sát trong mẫu.
B. Số lượng biến trong mô hình.
C. Số lượng thông tin độc lập có sẵn để ước tính một tham số.
D. Mức ý nghĩa của kiểm định.
86. 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 đổi.
C. Khoảng tin cậy trở nên rộng hơn.
D. Khoảng tin cậy biến mất.
87. Trong kiểm định giả thuyết, lỗi loại II (Type II error) xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự đúng.
B. Chấp nhận giả thuyết null khi nó thực sự sai.
C. Không bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự đúng.
D. Bác bỏ giả thuyết thay thế khi nó thực sự đúng.
88. 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 bằng 0.
89. Giá trị p 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 hiện tại (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết null là đúng.
C. Xác suất bác bỏ giả thuyết null.
D. Mức ý nghĩa của kiểm định.
90. Điều gì xảy ra với giá trị p khi kích thước mẫu tăng lên, giả sử hiệu ứng thực tế không đổi?
A. Giá trị p tăng lên.
B. Giá trị p không đổi.
C. Giá trị p giảm xuống.
D. Giá trị p bằng 1.
91. Mục đích của việc chuẩn hóa (standardizing) các biến độc lập trong hồi quy là gì?
A. Để loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến.
B. Để làm cho các hệ số hồi quy dễ so sánh hơn.
C. Để đảm bảo các sai số có phương sai không đổi.
D. Để biến đổi các biến định tính thành biến định lượng.
92. Một nhà nghiên cứu chạy một hồi quy và nhận được giá trị p là 0,06 cho một biến cụ thể. Ở mức ý nghĩa 5%, kết luận nào sau đây là chính xác?
A. Bác bỏ giả thuyết không.
B. Không bác bỏ giả thuyết không.
C. Chấp nhận giả thuyết không.
D. Cần thêm thông tin để đưa ra kết luận.
93. Điều gì xảy ra nếu các sai số trong mô hình hồi quy không tuân theo phân phối chuẩn?
A. Các ước lượng hệ số sẽ bị chệch.
B. Các kiểm định giả thuyết có thể không đáng tin cậy.
C. Mô hình không thể được ước lượng.
D. Hệ số xác định (R-squared) sẽ bằng 0.
94. Trong phân tích hồi quy, hệ số xác định (R-squared) đo lường điều gì?
A. Mức độ ý nghĩa thống kê của các biến độc lập.
B. Phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình.
C. Độ dốc của đường hồi quy.
D. Sai số chuẩn của các hệ số hồi quy.
95. Sự khác biệt chính giữa ‘fixed effects model’ (mô hình tác động cố định) và ‘random effects model’ (mô hình tác động ngẫu nhiên) là gì?
A. ‘Fixed effects model’ chỉ sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian.
B. ‘Random effects model’ chỉ sử dụng dữ liệu không gian.
C. ‘Fixed effects model’ kiểm soát các yếu tố không quan sát được là cố định theo thời gian, trong khi ‘random effects model’ giả định chúng là ngẫu nhiên.
D. ‘Fixed effects model’ luôn chính xác hơn ‘random effects model’.
96. Hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào?
A. Khi biến phụ thuộc có tương quan cao với chính nó.
B. Khi các biến độc lập có tương quan cao với nhau.
C. Khi sai số có phương sai thay đổi.
D. Khi mô hình hồi quy không tuyến tính.
97. Sự khác biệt chính giữa hồi quy tuyến tính và hồi quy phi tuyến tính là gì?
A. Hồi quy tuyến tính chỉ có thể sử dụng một biến độc lập.
B. Hồi quy phi tuyến tính không có sai số.
C. Hồi quy tuyến tính giả định mối quan hệ tuyến tính giữa các biến, trong khi hồi quy phi tuyến tính không có giả định này.
D. Hồi quy tuyến tính luôn chính xác hơn hồi quy phi tuyến tính.
98. Trong mô hình hồi quy, biến tương tác (interaction term) được sử dụng để làm gì?
A. Để loại bỏ các biến không quan trọng.
B. Để kiểm tra xem tác động của một biến độc lập có phụ thuộc vào giá trị của một biến độc lập khác hay không.
C. Để giảm hiện tượng đa cộng tuyến.
D. Để chuyển đổi các biến định tính thành biến định lượng.
99. Một nhà phân tích kinh tế sử dụng mô hình hồi quy để dự đoán doanh thu bán hàng dựa trên chi phí quảng cáo. Tuy nhiên, họ nhận thấy rằng phương sai của sai số tăng lên khi chi phí quảng cáo tăng lên. Điều này cho thấy điều gì?
A. Đa cộng tuyến.
B. Phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity).
C. Tự tương quan.
D. Mô hình phi tuyến tính.
100. Nếu hệ số của một biến độc lập trong mô hình hồi quy là 0,5, điều này có nghĩa là gì?
A. Khi biến độc lập tăng 1 đơn vị, biến phụ thuộc giảm 0,5 đơn vị.
B. Khi biến độc lập tăng 1 đơn vị, biến phụ thuộc tăng 0,5 đơn vị.
C. Biến độc lập không có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
D. Mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc là phi tuyến tính.
101. Trong phân tích hồi quy, một ‘outlier’ (giá trị ngoại lệ) là gì?
A. Một biến độc lập không có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
B. Một quan sát có giá trị khác biệt đáng kể so với các quan sát khác.
C. Một biến có tương quan cao với các biến khác.
D. Một sai số có phương sai lớn.
102. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định F.
C. Kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF).
D. Kiểm định Breusch-Pagan.
103. Trong phân tích chuỗi thời gian, ‘cointegration’ (đồng tích hợp) có nghĩa là gì?
A. Hai chuỗi có xu hướng biến động ngược chiều nhau.
B. Hai chuỗi có mối quan hệ cân bằng dài hạn.
C. Hai chuỗi không có mối quan hệ nào cả.
D. Hai chuỗi có phương sai bằng nhau.
104. Điều gì xảy ra nếu bỏ qua một biến quan trọng trong mô hình hồi quy?
A. Các ước lượng hệ số sẽ không còn chệch.
B. Phương sai của các sai số sẽ giảm.
C. Các ước lượng hệ số có thể bị chệch.
D. Hệ số xác định (R-squared) sẽ tăng.
105. Trong mô hình hồi quy đa biến, 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 hiện tượng đa cộng tuyến.
D. Tăng độ chính xác của ước lượng.
106. Trong phân tích hồi quy, ‘degree of freedom’ (bậc tự do) được tính như thế nào?
A. Số lượng biến độc lập.
B. Số lượng quan sát.
C. Số lượng quan sát trừ đi số lượng hệ số ước lượng.
D. Tổng của số lượng biến độc lập và số lượng quan sát.
107. Trong mô hình hồi quy, một biến ‘lagged’ (trễ) là gì?
A. Một biến bị bỏ qua trong mô hình.
B. Một biến có giá trị trong quá khứ.
C. Một biến có tương quan cao với các biến khác.
D. Một biến được chuẩn hóa.
108. Kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để kiểm tra điều gì?
A. Phương sai sai số thay đổi.
B. Đa cộng tuyến.
C. Tự tương quan giữa các sai số.
D. Tính tuyến tính của mô hình.
109. Khi nào nên sử dụng mô hình hồi quy Ridge hoặc Lasso?
A. Khi không có biến độc lập nào quan trọng.
B. Khi có hiện tượng đa cộng tuyến và cần giảm độ phức tạp của mô hình.
C. Khi biến phụ thuộc là biến nhị phân.
D. Khi cần dự báo giá trị chính xác của biến phụ thuộc.
110. Khi nào nên sử dụng mô hình hồi quy logit thay vì hồi quy tuyến tính thông thường?
A. Khi biến phụ thuộc là biến liên tục.
B. Khi biến phụ thuộc là biến nhị phân (binary).
C. Khi có hiện tượng đa cộng tuyến.
D. Khi cần dự báo giá trị của biến phụ thuộc.
111. Đánh giá nào sau đây là đúng về sai số chuẩn của hệ số hồi quy?
A. Sai số chuẩn càng lớn, độ chính xác của ước lượng càng cao.
B. Sai số chuẩn là một ước lượng của độ lệch chuẩn của phân phối lấy mẫu của hệ số.
C. Sai số chuẩn chỉ bị ảnh hưởng bởi kích thước mẫu.
D. Sai số chuẩn không liên quan đến kiểm định giả thuyết.
112. Giả định nào sau đây KHÔNG phải là một trong những giả định chính của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển?
A. Các sai số có giá trị trung bình bằng 0.
B. Các sai số có phương sai không đổi (homoscedasticity).
C. Các sai số tuân theo phân phối chuẩn.
D. Không có tự tương quan giữa các sai số.
113. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi (heteroscedasticity)?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định F.
C. Kiểm định Breusch-Pagan.
D. Kiểm định Durbin-Watson.
114. Điều gì xảy ra khi thêm một biến độc lập không liên quan vào mô hình hồi quy?
A. Hệ số xác định (R-squared) luôn tăng.
B. Hệ số xác định (R-squared) luôn giảm.
C. Hệ số xác định (R-squared) không thay đổi.
D. Hệ số xác định (R-squared) có thể tăng hoặc giảm.
115. Phương pháp nào sau đây thường được sử dụng để lựa chọn mô hình tốt nhất khi có nhiều biến độc lập tiềm năng?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định F.
C. Backward elimination, forward selection, stepwise regression.
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
116. Trong hồi quy tuyến tính đơn giản, hệ số chặn (intercept) biểu diễn điều gì?
A. Giá trị trung bình của biến độc lập khi biến phụ thuộc bằng 0.
B. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập bằng 0.
C. Độ dốc của đường hồi quy.
D. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.
117. Trong bối cảnh phân tích chuỗi thời gian, một chuỗi dừng (stationary series) là gì?
A. Một chuỗi có xu hướng tăng hoặc giảm liên tục.
B. Một chuỗi có trung bình và phương sai không đổi theo thời gian.
C. Một chuỗi không có tự tương quan.
D. Một chuỗi có tính mùa vụ rõ rệt.
118. Khi nào nên sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (Generalized Least Squares – GLS) thay vì bình phương tối thiểu thông thường (Ordinary Least Squares – OLS)?
A. Khi không có sai số.
B. Khi các giả định của OLS bị vi phạm (ví dụ: phương sai sai số thay đổi, tự tương quan).
C. Khi mô hình là phi tuyến tính.
D. Khi có quá nhiều biến độc lập.
119. Khi nào nên sử dụng mô hình hồi quy Poisson?
A. Khi biến phụ thuộc là biến liên tục.
B. Khi biến phụ thuộc là biến đếm (count data).
C. Khi có hiện tượng đa cộng tuyến.
D. Khi cần dự báo giá trị âm của biến phụ thuộc.
120. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy 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 biến mất.
121. Trong phân tích hồi quy, hệ số chặn (intercept) biểu thị điều gì?
A. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập bằng 0.
B. Mức độ thay đổi của biến phụ thuộc khi một biến độc lập thay đổi một đơn vị.
C. Độ dốc của đường hồi quy.
D. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.
122. Khi nào nên sử dụng trung vị (median) thay vì trung bình (mean) để đo lường xu hướng trung tâm?
A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi có các giá trị ngoại lệ (outliers) trong dữ liệu.
C. Khi muốn tính toán tổng của tất cả các giá trị.
D. Khi kích thước mẫu lớn.
123. Trong phân tích hồi quy, giả định về tính đồng nhất phương sai (homoscedasticity) nghĩa là gì?
A. Phương sai của sai số là không đổi trên tất cả các giá trị của biến độc lập.
B. Phương sai của sai số thay đổi theo giá trị của biến độc lập.
C. Các biến độc lập có mối quan hệ tuyến tính hoàn hảo với nhau.
D. Dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
124. Trong phân tích hồi quy, một biến giả (dummy variable) được sử dụng để làm gì?
A. Để biểu diễn một biến định lượng liên tục.
B. Để biểu diễn một biến định tính (categorical variable) với hai hoặc nhiều nhóm.
C. Để giảm hiện tượng đa cộng tuyến.
D. Để tăng độ chính xác của ước lượng.
125. Khi nào thì 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 về phân phối của dữ liệu không được đáp ứng hoặc khi dữ liệu là định tính.
D. Khi cần ước tính tham số tổng thể.
126. Khi nào nên sử dụng kiểm định Chi-bình phương (Chi-square test)?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu độc lập.
B. Để kiểm tra sự phù hợp của một phân phối lý thuyết với dữ liệu thực tế hoặc để kiểm tra tính độc lập giữa hai biến định tính.
C. Để phân tích phương sai giữa các nhóm.
D. Để đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng.
127. Bậc tự do (degrees of freedom) trong thống kê là gì?
A. Số lượng quan sát trong một mẫu.
B. Số lượng biến trong một mô hình.
C. Số lượng quan sát độc lập trong một mẫu có sẵn để ước tính các tham số.
D. Mức ý nghĩa được sử dụng trong kiểm định giả thuyết.
128. Khi nào nên sử dụng kiểm định một phía (one-tailed test) thay vì kiểm định hai phía (two-tailed test)?
A. Khi không có giả thuyết cụ thể về hướng của hiệu ứng.
B. Khi quan tâm đến việc phát hiện hiệu ứng theo cả hai hướng (lớn hơn hoặc nhỏ hơn).
C. Khi chỉ quan tâm đến việc phát hiện hiệu ứng theo một hướng cụ thể (lớn hơn hoặc nhỏ hơn).
D. Khi kích thước mẫu lớn.
129. Khoảng tin cậy (Confidence Interval) là gì?
A. Một ước lượng điểm cho tham số tổng thể.
B. Một khoảng giá trị mà trong đó tham số tổng thể có khả năng nằm trong đó với một độ tin cậy nhất định.
C. Một kiểm định giả thuyết về tham số tổng thể.
D. Một thước đo độ lệch chuẩn của mẫu.
130. Nếu bạn tăng mức độ tin cậy (confidence level) của một khoảng tin cậy, điều gì sẽ xảy ra với độ rộng của khoảng tin cậy?
A. Độ rộng khoảng tin cậy giảm xuống.
B. Độ rộng khoảng tin cậy tăng lên.
C. Độ rộng khoảng tin cậy không thay đổi.
D. Không thể xác định được sự thay đổi.
131. Trong phân tích phương sai (ANOVA), giả thuyết null thường là gì?
A. Tất cả các trung bình tổng thể đều khác nhau.
B. Ít nhất một trong các trung bình tổng thể khác nhau.
C. Tất cả các trung bình tổng thể đều bằng nhau.
D. Phương sai giữa các nhóm bằng 0.
132. Giả sử bạn muốn kiểm tra xem có sự khác biệt về doanh thu trung bình giữa ba chi nhánh bán lẻ khác nhau. Phương pháp thống kê nào phù hợp nhất để sử dụng?
A. Kiểm định t (t-test) cho hai mẫu độc lập.
B. Phân tích phương sai (ANOVA).
C. Kiểm định Chi-bình phương (Chi-square test).
D. Phân tích hồi quy (Regression analysis).
133. Điều gì xảy ra với độ rộng của khoảng tin cậy khi kích thước mẫu tăng lên (giữ nguyên độ tin cậy)?
A. Độ rộng khoảng tin cậy tăng lên.
B. Độ rộng khoảng tin cậy giảm xuống.
C. Độ rộng khoảng tin cậy không thay đổi.
D. Không thể xác định được sự thay đổi.
134. Ước lượng điểm (Point estimate) là gì?
A. Một khoảng giá trị mà tham số tổng thể có khả năng nằm trong đó.
B. Một giá trị duy nhất được sử dụng để ước tính tham số tổng thể.
C. Một kiểm định giả thuyết về tham số tổng thể.
D. Một thước đo độ lệch chuẩn của mẫu.
135. Hệ số tương quan (Correlation coefficient) đo lường điều gì?
A. Mức độ biến động của một biến.
B. Mức độ quan hệ nhân quả giữa hai biến.
C. Mức độ và hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
D. Mức độ phù hợp của một mô hình hồi quy.
136. Trong hồi quy đa biến, hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) đề cập đến vấn đề gì?
A. Mối quan hệ tuyến tính cao giữa các biến độc lập.
B. Mối quan hệ phi tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
C. Phương sai của sai số thay đổi theo giá trị của biến độc lập.
D. Các biến độc lập không có ý nghĩa thống kê.
137. Ý nghĩa của mức ý nghĩa (Significance level) trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Xác suất mắc sai số loại II.
B. Xác suất mắc sai số loại I.
C. Xác suất chấp nhận giả thuyết null khi nó đúng.
D. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
138. Sai số loại I (Type I error) trong kiểm định giả thuyết xảy ra khi nào?
A. Chấp nhận giả thuyết null khi nó sai.
B. Bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
C. Không bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
D. Chấp nhận giả thuyết thay thế khi nó đúng.
139. Phương sai (Variance) đo lường điều gì?
A. Giá trị trung bình của một tập dữ liệu.
B. Mức độ phân tán của dữ liệu xung quanh giá trị trung bình.
C. Mức độ lệch của phân phối dữ liệu.
D. Mối quan hệ giữa hai biến.
140. Sai số chuẩn (Standard Error) của trung bình mẫu đo lường điều gì?
A. Độ lệch chuẩn của tổng thể.
B. Độ lệch chuẩn của mẫu.
C. Độ lệch chuẩn của phân phối lấy mẫu của trung bình mẫu.
D. Phương sai của tổng thể.
141. Trong phân tích hồi quy, hệ số xác định (R-squared) đo lường điều gì?
A. Mức độ ý nghĩa thống kê của các biến độc lập.
B. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với dữ liệu quan sát được.
C. Mức độ tương quan giữa các biến độc lập.
D. Mức độ biến động của biến phụ thuộc.
142. Nếu bạn thực hiện nhiều kiểm định giả thuyết độc lập, điều gì sẽ xảy ra với xác suất mắc sai số loại I (Type I error) tổng thể?
A. Xác suất mắc sai số loại I tổng thể giảm xuống.
B. Xác suất mắc sai số loại I tổng thể tăng lên.
C. Xác suất mắc sai số loại I tổng thể không thay đổi.
D. Không thể xác định được sự thay đổi.
143. Khi nào thì giá trị p (p-value) được sử dụng để đưa ra quyết định trong kiểm định giả thuyết?
A. Khi giá trị p lớn hơn mức ý nghĩa (alpha), ta bác bỏ giả thuyết null.
B. Khi giá trị p nhỏ hơn mức ý nghĩa (alpha), ta bác bỏ giả thuyết null.
C. Khi giá trị p bằng mức ý nghĩa (alpha), ta chấp nhận giả thuyết null.
D. Giá trị p không liên quan đến quyết định trong kiểm định giả thuyết.
144. Sai số loại II (Type II error) 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. Không bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
D. Bác bỏ giả thuyết thay thế khi nó sai.
145. Ý nghĩa của việc có một giá trị p (p-value) rất nhỏ (ví dụ: p < 0.001) trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Giả thuyết null chắc chắn đúng.
B. Có bằng chứng rất mạnh để bác bỏ giả thuyết null.
C. Không có bằng chứng để bác bỏ giả thuyết null.
D. Cần tăng kích thước mẫu để đưa ra kết luận.
146. Khi nào nên sử dụng kiểm định t (t-test) thay vì kiểm định z (z-test) trong kiểm định giả thuyết về trung bình tổng thể?
A. Khi kích thước mẫu lớn (n > 30).
B. Khi phương sai tổng thể đã biết.
C. Khi kích thước mẫu nhỏ (n < 30) và phương sai tổng thể chưa biết.
D. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
147. Điều gì xảy ra với sai số chuẩn của trung bình mẫu khi phương sai của tổng thể tăng lên (giữ nguyên kích thước mẫu)?
A. Sai số chuẩn giảm xuống.
B. Sai số chuẩn tăng lên.
C. Sai số chuẩn không thay đổi.
D. Không thể xác định được sự thay đổi.
148. Kiểm định giả thuyết nào được sử dụng để so sánh hai phương sai tổng thể?
A. Kiểm định t (t-test).
B. Kiểm định z (z-test).
C. Kiểm định F (F-test).
D. Kiểm định Chi-bình phương (Chi-square test).
149. Trong phân tích chuỗi thời gian, tự tương quan (autocorrelation) 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. Mối quan hệ giữa các biến độc lập trong mô hình hồi quy.
D. Mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập trong mô hình hồi quy.
150. Phân phối t (t-distribution) khác với phân phối chuẩn (normal distribution) như thế nào?
A. Phân phối t có đuôi mỏng hơn và đỉnh cao hơn so với phân phối chuẩn.
B. Phân phối t có đuôi dày hơn và đỉnh thấp hơn so với phân phối chuẩn, đặc biệt khi bậc tự do nhỏ.
C. Phân phối t luôn đối xứng xung quanh trung bình bằng 0, trong khi phân phối chuẩn thì không.
D. Phân phối t được sử dụng khi phương sai tổng thể đã biết, trong khi phân phối chuẩn thì không.
