Khoảng tin cậy 95% có nghĩa là gì?

• A. Có 95% khả năng trung bình mẫu nằm trong khoảng này.
• B. Có 95% khả năng trung bình quần thể nằm trong khoảng này.
• C. Nếu lặp lại việc lấy mẫu nhiều lần, 95% các khoảng tin cậy được tạo ra sẽ chứa trung bình quần thể.
• D. Có 5% khả năng trung bình quần thể không nằm trong khoảng này.

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

• A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
• B. Khi so sánh trung bình của hai quần thể liên quan (paired).
• C. Khi so sánh trung bình của hai quần thể độc lập và dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
• D. Khi so sánh phương sai của hai quần thể.

Trong phân tích hồi quy, hệ số tương quan (r) đo lường điều gì?

• A. Độ dốc của đường hồi quy.
• B. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với dữ liệu.
• C. Mức độ biến thiên của biến phụ thuộc.
• D. Mức độ quan hệ tuyến tính giữa hai biến.

Khi nào nên sử dụng kiểm định Chi-bình phương?

• A. So sánh trung bình của hai quần thể.
• B. So sánh phương sai của hai quần thể.
• C. Kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
• D. Ước lượng trung bình của một quần thể.

Trong phân tích chuỗi thời gian, hàm tự tương quan (ACF) đo lường điều gì?

• A. Mối quan hệ giữa các biến khác nhau tại cùng một thời điểm.
• B. Mối quan hệ giữa các giá trị của một biến tại các thời điểm khác nhau.
• C. Mối quan hệ giữa các chuỗi thời gian khác nhau.
• D. Xu hướng của chuỗi thời gian.

Mục đích của việc chuẩn hóa dữ liệu (ví dụ: sử dụng z-score) là gì?

• A. Loại bỏ các giá trị ngoại lệ.
• B. Thay đổi hình dạng của phân phối.
• C. Đưa các biến về cùng một thang đo để so sánh.
• D. Tăng độ lệch chuẩn của dữ liệu.

Giá trị thống kê kiểm định (test statistic) được sử dụng để làm gì?

• A. Ước lượng tham số của quần thể.
• B. Đo lường độ lệch chuẩn của mẫu.
• C. Đánh giá bằng chứng chống lại giả thuyết null.
• D. Xác định kích thước mẫu cần thiết.

Sai số chuẩn của trung bình mẫu đo lường điều gì?

• A. Độ lệch chuẩn của mẫu.
• B. Độ lệch chuẩn của quần thể.
• C. Độ lệch chuẩn của phân phối lấy mẫu của trung bình mẫu.
• D. Phương sai của mẫu.

Khi nào nên sử dụng kiểm định Kruskal-Wallis?

• A. So sánh trung bình của hai quần thể.
• B. So sánh phương sai của hai quần thể.
• C. So sánh trung bình của ba hoặc nhiều hơn quần thể độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
• D. Kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.

Trong phân tích sống sót (survival analysis), hàm sống sót (survival function) thể hiện điều gì?

• A. Xác suất một sự kiện xảy ra tại một thời điểm cụ thể.
• B. Xác suất một sự kiện không xảy ra trước một thời điểm cụ thể.
• C. Thời gian trung bình cho đến khi một sự kiện xảy ra.
• D. Tỷ lệ sự kiện xảy ra trong một khoảng thời gian nhất định.

Trong phân tích phương sai (ANOVA), mục đích chính là gì?

• A. So sánh trung bình của hai quần thể.
• B. So sánh phương sai của hai quần thể.
• C. So sánh trung bình của ba hoặc nhiều hơn quần thể.
• D. Đo lường mối quan hệ giữa hai biến liên tục.

Ý nghĩa của mức ý nghĩa (alpha) trong kiểm định giả thuyết là gì?

• A. Xác suất chấp nhận giả thuyết null khi nó sai.
• B. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng (lỗi loại I).
• C. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
• D. Xác suất chấp nhận giả thuyết null khi nó đúng.

Trong phân tích hồi quy đa biến, hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) đề cập đến điều gì?

• A. Mối quan hệ tuyến tính mạnh mẽ giữa các biến độc lập.
• B. Mối quan hệ phi tuyến tính giữa các biến độc lập.
• C. Mối quan hệ tuyến tính mạnh mẽ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
• D. Sự vắng mặt của mối quan hệ giữa các biến độc lập.

Trong phân tích hồi quy, biến giả (dummy variable) được sử dụng để làm gì?

• A. Đại diện cho biến định lượng.
• B. Đại diện cho biến định tính.
• C. Giảm hiện tượng đa cộng tuyến.
• D. Tăng độ chính xác của ước lượng.

Khi nào nên sử dụng phương pháp bootstrap?

• A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
• B. Khi kích thước mẫu lớn.
• C. Khi không có giả định về phân phối của dữ liệu hoặc khi kích thước mẫu nhỏ.
• D. Khi so sánh trung bình của hai quần thể.

Mục đích của kiểm định Kolmogorov-Smirnov là gì?

• A. So sánh trung bình của hai mẫu.
• B. So sánh phương sai của hai mẫu.
• C. Kiểm tra xem một mẫu có tuân theo một phân phối cụ thể hay không.
• D. Đo lường mối quan hệ giữa hai biến.

Trong phân tích nhân tố (factor analysis), mục tiêu chính là gì?

• A. Dự đoán giá trị của một biến dựa trên các biến khác.
• B. Giảm số lượng biến bằng cách tìm ra các nhân tố tiềm ẩn.
• C. Phân loại các đối tượng thành các nhóm dựa trên đặc điểm tương đồng.
• D. Xác định mối quan hệ nhân quả giữa các biến.

Khi nào nên sử dụng kiểm định t thay vì kiểm định z?

• A. Khi phương sai của quần thể đã biết.
• B. Khi kích thước mẫu lớn (n > 30).
• C. Khi kích thước mẫu nhỏ (n < 30) và phương sai của quần thể chưa biết.
• D. Khi so sánh trung bình của hai quần thể độc lập.

Hệ số xác định (R-squared) trong hồi quy tuyến tính đo lường điều gì?

• A. Độ mạnh của mối quan hệ giữa các biến độc lập.
• B. Tỷ lệ phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập.
• C. Mức độ phù hợp của dữ liệu với đường hồi quy.
• D. Độ dốc của đường hồi quy.

Giá trị p trong kiểm định giả thuyết thể hiện điều gì?

• A. Xác suất giả thuyết null là đúng.
• B. Xác suất mắc lỗi loại I.
• C. Xác suất quan sát được kết quả (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết null là đúng.
• D. Xác suất mắc lỗi loại II.

Phương pháp nào sau đây được sử dụng để xử lý dữ liệu bị thiếu?

• A. Chuẩn hóa dữ liệu (z-score).
• B. Hồi quy logistic.
• C. Điền giá trị trung bình (mean imputation).
• D. Phân tích phương sai (ANOVA).

Trong phân tích hồi quy Poisson, biến phụ thuộc có đặc điểm gì?

• A. Liên tục.
• B. Định tính (categorical).
• C. Đếm (count data).
• D. Tỷ lệ (proportion).

Trong kiểm định giả thuyết, lỗi loại I xảy ra khi nào?

• A. Chấp nhận giả thuyết null khi nó đúng.
• B. Bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
• C. Chấp nhận giả thuyết null khi nó sai.
• D. Bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.

Khi nào nên sử dụng kiểm định Wilcoxon?

• A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
• B. Khi so sánh trung bình của hai quần thể độc lập.
• C. Khi so sánh trung bình của hai quần thể liên quan (paired) và dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
• D. Khi so sánh phương sai của hai quần thể.

Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi kích thước mẫu tăng lên, giả sử các yếu tố khác không đổi?

• A. Khoảng tin cậy trở nên rộng hơn.
• B. Khoảng tin cậy không đổi.
• C. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn.
• D. Không thể xác định.

Trong phân tích cụm (cluster analysis), mục tiêu chính là gì?

• A. Dự đoán giá trị của một biến dựa trên các biến khác.
• B. Phân loại các đối tượng thành các nhóm dựa trên đặc điểm tương đồng.
• C. Xác định mối quan hệ nhân quả giữa các biến.
• D. Đánh giá sự khác biệt giữa các nhóm.

Trong phân tích hồi quy logistic, biến phụ thuộc có đặc điểm gì?

• A. Liên tục.
• B. Định tính (categorical).
• C. Tuân theo phân phối chuẩn.
• D. Có phương sai không đổi.

Phương pháp nào sau đây được sử dụng để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian?

• A. Kiểm định Chi-bình phương.
• B. Kiểm định t.
• C. Kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF).
• D. Phân tích phương sai (ANOVA).

Lỗi loại II trong kiểm định giả thuyết xảy ra khi nào?

• A. Bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
• B. Chấp nhận giả thuyết null khi nó đúng.
• C. Bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.
• D. Chấp nhận giả thuyết null khi nó sai.

Ý nghĩa của độ mạnh kiểm định (power of a test) là gì?

• A. Xác suất mắc lỗi loại I.
• B. Xác suất mắc lỗi loại II.
• C. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
• D. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó sai.