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.

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.

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.

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.

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.

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).

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.

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).

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).

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.

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.

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.

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.

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.

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'.

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).

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.

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.

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.

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.

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.

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).

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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).