1. Giả thuyết H1 (Alternative hypothesis) thường phát biểu điều gì?
A. Một tuyên bố về sự không có sự khác biệt hoặc không có tác động.
B. Một tuyên bố mà nhà nghiên cứu muốn bác bỏ.
C. Một tuyên bố mà nhà nghiên cứu muốn chứng minh.
D. Một tuyên bố luôn sai.
2. Giá trị p (p-value) là gì trong kiểm định giả thuyết?
A. Xác suất bác bỏ giả thuyết H0 khi nó đúng.
B. Xác suất chấp nhận giả thuyết H0 khi nó sai.
C. Xác suất thu được kết quả kiểm định ít nhất cũng cực đoan như kết quả quan sát được, giả sử H0 là đúng.
D. Xác suất mắc lỗi loại II.
3. Khi nào nên sử dụng kiểm định t-Student thay vì kiểm định Z?
A. Khi kích thước mẫu lớn (n > 30).
B. Khi độ lệch chuẩn quần thể đã biết.
C. Khi độ lệch chuẩn quần thể chưa biết và kích thước mẫu nhỏ (n < 30).
D. Khi muốn kiểm định phương sai.
4. Công thức tính thống kê kiểm định Z cho trung bình của một quần thể khi độ lệch chuẩn quần thể đã biết là gì?
A. t = (x̄ – μ) / (s / √n)
B. Z = (x̄ – μ) / (σ / √n)
C. χ2 = (n – 1)s2 / σ2
D. F = s12 / s22
5. Trong bối cảnh kiểm định giả thuyết, ‘bậc tự do’ (degrees of freedom) thường liên quan đến yếu tố nào?
A. Mức ý nghĩa (α).
B. Kích thước mẫu.
C. Giá trị p.
D. Độ mạnh của kiểm định.
6. Trong kiểm định giả thuyết về trung bình của một quần thể khi độ lệch chuẩn quần thể đã biết, chúng ta sử dụng phân phối nào?
A. Phân phối t-Student.
B. Phân phối Chi-bình phương.
C. Phân phối Z.
D. Phân phối F.
7. Trong kiểm định giả thuyết, sai lầm loại I (Type I error) xảy ra khi nào?
A. Chấp nhận giả thuyết H0 khi nó thực sự đúng.
B. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó thực sự sai.
C. Chấp nhận giả thuyết H0 khi nó thực sự sai.
D. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó thực sự đúng.
8. Điều gì xảy ra với độ mạnh của kiểm định nếu bạn tăng kích thước mẫu và giảm mức ý nghĩa?
A. Độ mạnh của kiểm định chắc chắn tăng lên.
B. Độ mạnh của kiểm định chắc chắn giảm xuống.
C. Độ mạnh của kiểm định có thể tăng hoặc giảm, tùy thuộc vào mức độ thay đổi của từng yếu tố.
D. Độ mạnh của kiểm định không đổi.
9. Kiểm định hai phía (two-tailed test) được sử dụng khi nào?
A. Khi chúng ta chỉ quan tâm đến sự khác biệt theo một hướng cụ thể.
B. Khi chúng ta không có giả thuyết nào trước khi thu thập dữ liệu.
C. Khi chúng ta quan tâm đến sự khác biệt theo cả hai hướng.
D. Khi chúng ta muốn kiểm định phương sai.
10. Trong kiểm định giả thuyết, nếu kích thước mẫu tăng lên, điều gì xảy ra với giá trị p?
A. Giá trị p luôn tăng lên.
B. Giá trị p luôn giảm xuống.
C. Giá trị p có thể tăng hoặc giảm, tùy thuộc vào dữ liệu.
D. Giá trị p không đổi.
11. 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 không đổi.
C. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn.
D. Không thể xác định.
12. Yếu tố nào sau đây không ảnh hưởng đến độ mạnh của kiểm định?
A. Kích thước mẫu.
B. Mức ý nghĩa (α).
C. Độ lớn của hiệu ứng thực tế.
D. Giá trị p.
13. Khi thực hiện kiểm định giả thuyết về sự khác biệt giữa hai trung bình độc lập, bạn cần xem xét điều gì về phương sai của hai quần thể?
A. Phương sai phải bằng nhau.
B. Phương sai phải khác nhau.
C. Phương sai có thể bằng nhau hoặc khác nhau, tùy thuộc vào kiểm định được sử dụng.
D. Phương sai không ảnh hưởng đến kiểm định.
14. Trong kiểm định giả thuyết, nếu giá trị p nhỏ hơn mức ý nghĩa (α), chúng ta nên làm gì?
A. Chấp nhận giả thuyết H0.
B. Bác bỏ giả thuyết H0.
C. Không đưa ra kết luận gì.
D. Tăng kích thước mẫu.
15. Khi nào nên sử dụng kiểm định F?
A. Để kiểm định trung bình của một quần thể.
B. Để kiểm định phương sai của một quần thể.
C. Để so sánh phương sai của hai quần thể.
D. Để kiểm định sự độc lập giữa hai biến định tính.
16. Giả sử bạn thực hiện một kiểm định giả thuyết và nhận được giá trị p = 0.06. Nếu mức ý nghĩa là α = 0.05, bạn nên đưa ra kết luận gì?
A. Bác bỏ H0.
B. Chấp nhận H0.
C. Không đủ bằng chứng để bác bỏ H0.
D. Cần tăng kích thước mẫu.
17. Sai lầm loại II (Type II error) xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó thực sự đúng.
B. Chấp nhận giả thuyết H0 khi nó thực sự sai.
C. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó thực sự sai.
D. Chấp nhận giả thuyết H0 khi nó thực sự đúng.
18. Trong kiểm định giả thuyết, điều gì xảy ra nếu chúng ta giảm mức ý nghĩa (α)?
A. Xác suất mắc lỗi loại I tăng lên.
B. Xác suất mắc lỗi loại II tăng lên.
C. Độ mạnh của kiểm định tăng lên.
D. Không có ảnh hưởng gì.
19. Kiểm định một phía (one-tailed test) được sử dụng khi nào?
A. Khi chúng ta quan tâm đến sự khác biệt theo cả hai hướng.
B. Khi chúng ta chỉ quan tâm đến sự khác biệt theo một hướng cụ thể.
C. Khi chúng ta không có giả thuyết nào trước khi thu thập dữ liệu.
D. Khi chúng ta muốn kiểm định phương sai.
20. Trong kiểm định giả thuyết, việc chọn mức ý nghĩa (α) thấp hơn (ví dụ, 0.01 thay vì 0.05) có ảnh hưởng gì đến khả năng mắc lỗi loại I?
A. Tăng khả năng mắc lỗi loại I.
B. Giảm khả năng mắc lỗi loại I.
C. Không ảnh hưởng đến khả năng mắc lỗi loại I.
D. Luôn loại bỏ lỗi loại I.
21. Khi nào thì việc sử dụng một kiểm định phi tham số (non-parametric test) phù hợp hơn so với một kiểm định tham số (parametric test)?
A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi kích thước mẫu lớn.
C. Khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn hoặc có outliers.
D. Khi muốn kiểm định trung bình.
22. Trong kiểm định giả thuyết, vùng bác bỏ (rejection region) là gì?
A. Tập hợp các giá trị thống kê kiểm định mà chúng ta chấp nhận H0.
B. Tập hợp các giá trị thống kê kiểm định mà chúng ta bác bỏ H0.
C. Xác suất mắc lỗi loại I.
D. Xác suất mắc lỗi loại II.
23. Khi nào nên sử dụng kiểm định Chi-bình phương (Chi-square test)?
A. Để kiểm định trung bình của một quần thể.
B. Để kiểm định phương sai của một quần thể.
C. Để kiểm định sự độc lập giữa hai biến định tính.
D. Để kiểm định sự bằng nhau giữa hai trung bình.
24. Độ mạnh của kiểm định (Power of a test) được định nghĩa là gì?
A. Xác suất mắc lỗi loại I.
B. Xác suất mắc lỗi loại II.
C. Xác suất bác bỏ H0 khi nó thực sự sai.
D. Xác suất chấp nhận H0 khi nó thực sự đúng.
25. Một công ty muốn kiểm tra xem một chiến dịch quảng cáo mới có làm tăng doanh số bán hàng trung bình hàng tháng hay không. Họ nên sử dụng loại kiểm định giả thuyết nào?
A. Kiểm định Chi-bình phương.
B. Kiểm định t một phía.
C. Kiểm định t hai phía.
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
26. Mức ý nghĩa (Significance level) trong kiểm định giả thuyết thường được ký hiệu là gì?
27. Loại kiểm định nào phù hợp để so sánh trung bình của ba nhóm độc lập trở lên?
A. Kiểm định t-Student.
B. Kiểm định Z.
C. Phân tích phương sai (ANOVA).
D. Kiểm định Chi-bình phương.
28. Mối quan hệ giữa mức ý nghĩa (α) và xác suất mắc lỗi loại II (β) là gì?
A. Chúng độc lập với nhau.
B. Tăng α sẽ làm tăng β.
C. Tăng α sẽ làm giảm β.
D. Chúng luôn bằng nhau.
29. Giả thuyết H0 (Null hypothesis) thường phát biểu điều gì?
A. Một tuyên bố về sự khác biệt đáng kể giữa các quần thể.
B. Một tuyên bố về sự không có sự khác biệt hoặc không có tác động.
C. Một tuyên bố mà nhà nghiên cứu muốn chứng minh.
D. Một tuyên bố luôn đúng.
30. Nếu bạn muốn kiểm định xem tỷ lệ người tiêu dùng thích sản phẩm A có khác biệt đáng kể so với tỷ lệ người tiêu dùng thích sản phẩm B hay không, bạn nên sử dụng kiểm định nào?
A. Kiểm định t-Student.
B. Kiểm định Z.
C. Kiểm định Chi-bình phương.
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
31. Sai lầm loại II (Type II error) còn được gọi là gì?
A. False positive.
B. False negative.
C. True positive.
D. True negative.
32. Kiểm định Chi-square thường 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.
33. Khi nào nên sử dụng kiểm định z thay vì kiểm định t?
A. Khi kích thước mẫu nhỏ.
B. Khi phương sai của quần thể không được biết.
C. Khi phương sai của quần thể được biết.
D. Khi so sánh hai quần thể phụ thuộc.
34. Giả thuyết H1 (alternative hypothesis) trong kiểm định giả thuyết thể hiện điều gì?
A. Một khẳng định mặc định về tham số của quần thể.
B. Một khẳng định mà chúng ta muốn chứng minh là đúng.
C. Một khẳng định luôn luôn đúng.
D. Một khẳng định không thể kiểm định.
35. Kiểm định giả thuyết nào được sử dụng để so sánh phương sai của hai quần thể?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định z.
C. Kiểm định F.
D. Kiểm định Chi-square.
36. Công suất kiểm định (power of a test) được định nghĩa là gì?
A. Xác suất mắc sai lầm loại I.
B. Xác suất mắc sai lầm loại II.
C. Xác suất bác bỏ đúng giả thuyết H0 khi nó sai.
D. Xác suất chấp nhận đúng giả thuyết H0 khi nó đúng.
37. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy (confidence interval) khi bạn tăng độ tin cậy (confidence level)?
A. Khoảng tin cậy trở nên hẹp hơn.
B. Khoảng tin cậy trở nên rộng hơn.
C. Khoảng tin cậy không đổi.
D. Không có mối quan hệ giữa độ tin cậy và khoảng tin cậy.
38. Điều gì xảy ra với công suất kiểm định (power of a test) khi bạn tăng kích thước mẫu?
A. Công suất kiểm định tăng lên.
B. Công suất kiểm định giảm xuống.
C. Công suất kiểm định không đổi.
D. Không có mối quan hệ giữa kích thước mẫu và công suất kiểm định.
39. Trong kiểm định giả thuyết, vùng bác bỏ (rejection region) được xác định bởi yếu tố nào?
A. Kích thước mẫu.
B. Mức ý nghĩa (α).
C. Giá trị p.
D. Giả thuyết H1.
40. Khi thực hiện kiểm định giả thuyết về tỷ lệ (proportion), thống kê kiểm định (test statistic) thường tuân theo phân phối nào?
A. Phân phối t.
B. Phân phối z.
C. Phân phối Chi-square.
D. Phân phối F.
41. Loại kiểm định nào được sử dụng để so sánh trung bình của hai quần thể độc lập khi phương sai của chúng không được biết và không giả định là bằng nhau?
A. Kiểm định z.
B. Kiểm định t.
C. Kiểm định F.
D. Kiểm định Chi-square.
42. Tại sao cần phải kiểm định giả thuyết?
A. Để chứng minh một giả thuyết là đúng tuyệt đối.
B. Để đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng thống kê.
C. Để tính toán các tham số của quần thể.
D. Để tránh sai lầm loại I và loại II.
43. Mục đích của việc kiểm định giả thuyết là gì?
A. Chứng minh giả thuyết H0 là đúng.
B. Chứng minh giả thuyết H1 là đúng.
C. Đánh giá bằng chứng ủng hộ hoặc chống lại một giả thuyết về quần thể.
D. Tính toán các tham số của quần thể.
44. Điều gì xảy ra với sai số loại II khi bạn tăng kích thước mẫu?
A. Sai số loại II tăng lên.
B. Sai số loại II giảm xuống.
C. Sai số loại II không đổi.
D. Không có mối quan hệ giữa kích thước mẫu và sai số loại II.
45. Mức ý nghĩa (significance level) trong kiểm định giả thuyết thường được ký hiệu là gì?
46. Khi nào nên sử dụng kiểm định F trong phân tích phương sai (ANOVA)?
A. Để so sánh trung bình của hai nhóm.
B. Để so sánh phương sai của hai nhóm.
C. Để so sánh trung bình của ba nhóm trở lên.
D. Để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
47. Nếu giá trị p = 0.03 và mức ý nghĩa α = 0.05, quyết định của bạn là gì?
A. Chấp nhận giả thuyết H0.
B. Bác bỏ giả thuyết H0.
C. Không đủ thông tin để đưa ra quyết định.
D. Tăng kích thước mẫu.
48. Khi tăng kích thước mẫu (sample size), điều gì xảy ra với sai số chuẩn (standard error)?
A. Sai số chuẩn tăng lên.
B. Sai số chuẩn giảm xuống.
C. Sai số chuẩn không đổi.
D. Không có mối quan hệ giữa kích thước mẫu và sai số chuẩn.
49. Trong kiểm định một phía (one-tailed test), vùng bác bỏ (rejection region) nằm ở đâu?
A. Chia đều ở cả hai phía của phân phối.
B. Chỉ ở một phía của phân phối.
C. Nằm ở giữa phân phối.
D. Không có vùng bác bỏ trong kiểm định một phía.
50. Trong kiểm định giả thuyết, điều gì sẽ xảy ra nếu bạn giảm mức ý nghĩa (α)?
A. Tăng nguy cơ mắc sai lầm loại I và giảm nguy cơ mắc sai lầm loại II.
B. Giảm nguy cơ mắc sai lầm loại I và tăng nguy cơ mắc sai lầm loại II.
C. Tăng cả nguy cơ mắc sai lầm loại I và loại II.
D. Giảm cả nguy cơ mắc sai lầm loại I và loại II.
51. Trong kiểm định giả thuyết, sai lầm loại I xảy ra khi nào?
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.
52. Khi nào nên sử dụng kiểm định Chi-square về tính phù hợp (goodness-of-fit)?
A. Để so sánh trung bình của hai quần thể.
B. Để kiểm tra xem một mẫu dữ liệu có tuân theo một phân phối lý thuyết nào đó hay không.
C. Để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định lượng.
D. Để phân tích phương sai.
53. Nếu bạn tăng mức độ tin cậy (confidence level) của một khoảng tin cậy, điều gì xảy ra với độ rộng của khoảng?
A. Độ rộng của khoảng giảm.
B. Độ rộng của khoảng tăng.
C. Độ rộng của khoảng không đổi.
D. Không có mối liên hệ giữa mức độ tin cậy và độ rộng của khoảng.
54. Trong kiểm định giả thuyết về sự khác biệt giữa hai tỷ lệ, bạn sử dụng phân phối nào?
A. Phân phối t.
B. Phân phối z.
C. Phân phối Chi-square.
D. Phân phối F.
55. Giả sử bạn thực hiện kiểm định giả thuyết và không bác bỏ giả thuyết H0. Điều này có nghĩa là gì?
A. Giả thuyết H0 chắc chắn đúng.
B. Giả thuyết H0 có thể đúng, nhưng không có đủ bằng chứng để bác bỏ nó.
C. Giả thuyết H1 chắc chắn đúng.
D. Giả thuyết H1 có thể đúng, nhưng không có đủ bằng chứng để chứng minh nó.
56. Khi nào chúng ta bác bỏ giả thuyết H0 dựa trên giá trị p?
A. Khi giá trị p lớn hơn mức ý nghĩa α.
B. Khi giá trị p bằng mức ý nghĩa α.
C. Khi giá trị p nhỏ hơn mức ý nghĩa α.
D. Khi giá trị p bằng 1.
57. Khi nào nên sử dụng kiểm định t ghép cặp (paired t-test)?
A. Khi so sánh trung bình của hai quần thể độc lập.
B. Khi so sánh trung bình của hai quần thể có liên quan (ví dụ: trước và sau can thiệp).
C. Khi kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
D. Khi phân tích phương sai.
58. 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 với các trung bình còn lại.
C. Tất cả các trung bình của các nhóm đều bằng nhau.
D. Phương sai của các nhóm khác nhau.
59. Trong kiểm định giả thuyết, giả thuyết không (null hypothesis) thường biểu thị điều gì?
A. Một tuyên bố mà bạn hy vọng sẽ chứng minh là đúng.
B. Một tuyên bố mặc định hoặc không có hiệu ứng.
C. Một tuyên bố luôn đúng.
D. Một tuyên bố không thể kiểm định.
60. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết thể hiện điều gì?
A. Xác suất giả thuyết H0 là đúng.
B. Xác suất mắc sai lầm loại II.
C. Xác suất quan sát được kết quả như hiện tại (hoặc cực đoan hơn) nếu H0 là đúng.
D. Xác suất bác bỏ giả thuyết H0.
61. Trong kiểm định giả thuyết, khi giá trị p nhỏ hơn mức ý nghĩa α (alpha), chúng ta nên làm gì?
A. Chấp nhận giả thuyết H0.
B. Bác bỏ giả thuyết H0.
C. Không đưa ra kết luận gì.
D. Tăng kích thước mẫu.
62. Một nhà quản lý muốn so sánh hiệu suất làm việc trung bình của hai nhóm nhân viên. Kiểm định nào phù hợp nhất?
A. Kiểm định Chi-square.
B. Kiểm định t độc lập.
C. Kiểm định tương quan.
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
63. Một nhà phân tích tài chính muốn kiểm tra xem liệu tỷ suất lợi nhuận trung bình của một cổ phiếu có khác biệt đáng kể so với 0 hay không. Loại kiểm định giả thuyết nào phù hợp nhất?
A. Kiểm định Chi-square.
B. Kiểm định t một mẫu.
C. Kiểm định t hai mẫu độc lập.
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
64. Điều gì xảy ra với sai số loại II (Type II error) khi mức ý nghĩa α tăng lên?
A. Sai số loại II tăng lên.
B. Sai số loại II giảm xuống.
C. Sai số loại II không thay đổi.
D. Không thể xác định được sự thay đổi.
65. Trong kiểm định giả thuyết, nếu giá trị p lớn hơn mức ý nghĩa α, điều này có nghĩa là gì?
A. Giả thuyết H0 chắc chắn đúng.
B. Không có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết H0.
C. Giả thuyết H1 chắc chắn đúng.
D. Có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết H0.
66. Một nhà nghiên cứu muốn so sánh doanh thu trung bình của ba chi nhánh bán lẻ khác nhau. Phương pháp thống kê nào phù hợp nhất để sử dụng?
A. Kiểm định t độc lập.
B. Kiểm định Chi-square.
C. Phân tích phương sai (ANOVA).
D. Phân tích hồi quy.
67. Khi nào nên sử dụng kiểm định Chi-square?
A. Để so sánh trung bình của hai quần thể.
B. Để kiểm tra sự phù hợp của một phân phối lý thuyết với dữ liệu thực tế.
C. Để đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
D. Để ước lượng khoảng tin cậy cho trung bình quần thể.
68. Một nhà quản lý muốn đánh giá xem liệu có sự khác biệt về mức độ hài lòng của khách hàng giữa ba loại sản phẩm khác nhau hay không. Kiểm định thống kê nào phù hợp nhất?
A. Kiểm định t độc lập.
B. Kiểm định Chi-square.
C. Phân tích phương sai (ANOVA).
D. Phân tích hồi quy.
69. Khi nào thì việc sử dụng kiểm định t ghép cặp (paired t-test) là phù hợp?
A. Khi so sánh trung bình của hai mẫu độc lập.
B. Khi so sánh trung bình của hai mẫu có liên quan (ví dụ: trước và sau can thiệp).
C. Khi kiểm tra tính độc lập giữa hai biến phân loại.
D. Khi so sánh phương sai của hai quần thể.
70. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy (confidence interval) khi kích thước mẫu (sample size) tăng lên, với các yếu tố khác không đổi?
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.
71. Khi nào nên sử dụng kiểm định t (t-test) thay vì kiểm định z (z-test) để kiểm định trung bình của một quần thể?
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. Không có sự khác biệt, có thể sử dụng cả hai kiểm định.
72. Bạn có một khoảng tin cậy 95% cho sự khác biệt giữa hai trung bình. Nếu khoảng tin cậy này chứa giá trị 0, bạn có thể kết luận gì?
A. Có sự khác biệt đáng kể giữa hai trung bình.
B. Không có đủ bằng chứng để kết luận có sự khác biệt giữa hai trung bình.
C. Chắc chắn không có sự khác biệt giữa hai trung bình.
D. Cần tăng kích thước mẫu để đưa ra kết luận.
73. Trong kiểm định giả thuyết, việc lựa chọn mức ý nghĩa (alpha) thấp hơn (ví dụ: 0.01 thay vì 0.05) có tác động gì?
A. Làm tăng nguy cơ mắc lỗi loại I.
B. Làm tăng nguy cơ mắc lỗi loại II.
C. Không ảnh hưởng đến nguy cơ mắc lỗi.
D. Giảm cả nguy cơ mắc lỗi loại I và loại II.
74. Trong kiểm định giả thuyết, ‘power’ của một kiểm định (1 – β) thể hiện điều gì?
A. Xác suất mắc lỗi loại I.
B. Xác suất mắc lỗi loại II.
C. Xác suất bác bỏ H0 khi H0 sai.
D. Xác suất chấp nhận H0 khi H0 đúng.
75. Nếu bạn quyết định sử dụng mức ý nghĩa α = 0.01 thay vì α = 0.05, điều này có nghĩa là gì về khả năng bác bỏ giả thuyết H0?
A. Dễ dàng bác bỏ H0 hơn.
B. Khó khăn hơn để bác bỏ H0.
C. Không có sự thay đổi trong khả năng bác bỏ H0.
D. Không thể xác định.
76. Điều gì xảy ra với sai số chuẩn của trung bình mẫu khi phương sai của quần thể tăng lên?
A. Sai số chuẩn giảm.
B. Sai số chuẩn tăng.
C. Sai số chuẩn không đổi.
D. Không thể xác định.
77. Khoảng tin cậy 95% có nghĩa là gì?
A. Có 95% khả năng tham số quần thể nằm trong khoảng tin cậy được tính.
B. Nếu lặp lại việc lấy mẫu nhiều lần, 95% các khoảng tin cậy được tạo ra sẽ chứa tham số quần thể thực sự.
C. Có 5% khả năng tham số quần thể nằm ngoài khoảng tin cậy được tính.
D. Cả B và C đều đúng.
78. Giả sử bạn có một khoảng tin cậy 99% cho trung bình của một quần thể. Điều này có nghĩa là gì so với khoảng tin cậy 95%?
A. Khoảng tin cậy 99% hẹp hơn khoảng tin cậy 95%.
B. Khoảng tin cậy 99% rộng hơn khoảng tin cậy 95%.
C. Cả hai khoảng tin cậy có độ rộng bằng nhau.
D. Không thể so sánh được độ rộng của hai khoảng tin cậy.
79. Trong ngữ cảnh của kiểm định giả thuyết, thuật ngữ ‘bậc tự do’ (degrees of freedom) thường liên quan đến yếu tố nào?
A. Mức ý nghĩa (alpha).
B. Kích thước mẫu.
C. Số lượng các biến trong mô hình.
D. Số lượng thông tin độc lập có sẵn để ước tính một tham số.
80. Một công ty muốn kiểm tra xem liệu có mối liên hệ giữa chi tiêu quảng cáo và doanh số bán hàng hay không. Phương pháp thống kê nào phù hợp nhất?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định Chi-square.
C. Phân tích hồi quy.
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
81. Trong kiểm định giả thuyết, ý nghĩa của việc ‘bác bỏ giả thuyết H0’ là gì?
A. Chứng minh rằng H0 là sai.
B. Có đủ bằng chứng để kết luận rằng H0 có khả năng là sai.
C. Chứng minh rằng H1 là đúng.
D. Không có đủ bằng chứng để kết luận điều gì.
82. Nếu bạn tăng kích thước mẫu lên gấp bốn lần, điều gì xảy ra với sai số chuẩn của trung bình mẫu?
A. Sai số chuẩn tăng gấp đôi.
B. Sai số chuẩn giảm đi một nửa.
C. Sai số chuẩn tăng gấp bốn lần.
D. Sai số chuẩn giảm đi bốn lần.
83. Một công ty muốn kiểm tra xem liệu chiến dịch quảng cáo mới có làm tăng doanh số bán hàng trung bình hàng tháng hay không. Giả thuyết nào là phù hợp nhất để kiểm định?
A. H0: Doanh số bán hàng trung bình không đổi; H1: Doanh số bán hàng trung bình giảm.
B. H0: Doanh số bán hàng trung bình tăng; H1: Doanh số bán hàng trung bình không đổi.
C. H0: Doanh số bán hàng trung bình không đổi; H1: Doanh số bán hàng trung bình tăng.
D. H0: Doanh số bán hàng trung bình giảm; H1: Doanh số bán hàng trung bình tăng.
84. Điều gì xảy ra với độ rộng của khoảng tin cậy khi độ tin cậy (confidence level) tăng lên?
A. Độ rộng của khoảng tin cậy giảm.
B. Độ rộng của khoảng tin cậy tăng.
C. Độ rộng của khoảng tin cậy không đổi.
D. Không thể xác định.
85. Khi thực hiện kiểm định giả thuyết về sự khác biệt giữa hai trung bình, giả định nào sau đây thường được yêu cầu?
A. Các quần thể phải có cùng kích thước.
B. Các quần thể phải tuân theo phân phối chuẩn.
C. Các mẫu phải được lấy một cách phụ thuộc.
D. Phương sai của hai quần thể phải bằng nhau.
86. Lỗi loại I (Type I error) trong kiểm định giả thuyết xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 sai.
B. Chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 sai.
C. Bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 đúng.
D. Chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 đúng.
87. Chọn phát biểu đúng về kiểm định một đuôi (one-tailed test) và kiểm định hai đuôi (two-tailed test).
A. Kiểm định một đuôi luôn cho kết quả chính xác hơn kiểm định hai đuôi.
B. Kiểm định hai đuôi chỉ được sử dụng khi kích thước mẫu lớn.
C. Kiểm định một đuôi được sử dụng khi ta dự đoán hướng của sự khác biệt.
D. Kiểm định hai đuôi có mức ý nghĩa α tập trung ở một phía của phân phối.
88. Trong kiểm định giả thuyết, giá trị p (p-value) thể hiện điều gì?
A. Xác suất giả thuyết H0 là đúng.
B. Xác suất quan sát được kết quả như hiện tại (hoặc cực đoan hơn) nếu giả thuyết H0 là đúng.
C. Xác suất mắc lỗi loại I.
D. Xác suất mắc lỗi loại II.
89. Nếu bạn muốn ước tính khoảng tin cậy cho tỷ lệ của một quần thể, công thức nào sau đây bạn sẽ sử dụng?
A. x̄ ± z*(σ/√n)
B. p̂ ± z*√(p̂(1-p̂)/n)
C. x̄ ± t*(s/√n)
D. s/√n
90. Trong kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa (significance level) thường được ký hiệu là alpha (α) đại diện cho điều gì?
A. Xác suất mắc lỗi loại II.
B. Xác suất bác bỏ giả thuyết H0 khi H0 đúng.
C. Xác suất chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 sai.
D. Xác suất chấp nhận giả thuyết H0 khi H0 đúng.
91. Ý nghĩa của việc tăng kích thước mẫu trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Giảm công suất của kiểm định.
B. Tăng xác suất mắc sai lầm loại I.
C. Tăng công suất của kiểm định.
D. Giảm mức ý nghĩa.
92. Kiểm định F (F-test) thường 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. So sánh phương sai của hai quần thể.
D. Kiểm tra trung bình của một quần thể.
93. Trong kiểm định giả thuyết về trung bình của một quần thể khi độ lệch chuẩn quần thể chưa biết, chúng ta sử dụng phân phối nào?
A. Phân phối t.
B. Phân phối Z.
C. Phân phối Chi bình phương.
D. Phân phối F.
94. Mức ý nghĩa (significance level) α thường được sử dụng trong kiểm định giả thuyết là bao nhiêu?
A. 0.01
B. 0.05
C. 0.10
D. Tất cả các đáp án trên đều có thể.
95. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định Chi bình phương?
A. Để so sánh trung bình của hai quần thể.
B. Để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
C. Để kiểm tra trung bình của một quần thể.
D. Để kiểm tra phương sai của một quần thể.
96. Giả sử bạn thực hiện một kiểm định giả thuyết với mức ý nghĩa α = 0.05 và nhận được giá trị p = 0.03. Bạn nên kết luận gì?
A. Không bác bỏ giả thuyết null.
B. Bác bỏ giả thuyết null.
C. Cần thêm thông tin để đưa ra kết luận.
D. Chấp nhận giả thuyết đối.
97. Một công ty tuyên bố rằng trung bình mỗi sản phẩm của họ có tuổi thọ là 5 năm. Bạn thực hiện một kiểm định giả thuyết để xem tuyên bố này có đúng không. Giả thuyết null của bạn là gì?
A. Trung bình tuổi thọ sản phẩm lớn hơn 5 năm.
B. Trung bình tuổi thọ sản phẩm nhỏ hơn 5 năm.
C. Trung bình tuổi thọ sản phẩm bằng 5 năm.
D. Trung bình tuổi thọ sản phẩm khác 5 năm.
98. Khi nào chúng ta sử dụng kiểm định t ghép cặp (paired t-test)?
A. Khi so sánh trung bình của hai quần thể độc lập.
B. Khi so sánh trung bình của hai quần thể có liên quan (ví dụ: trước và sau can thiệp).
C. Khi kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
D. Khi so sánh phương sai của hai quần thể.
99. ANOVA (Phân tích phương sai) được sử dụng để làm 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. Kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
100. Giả sử bạn thực hiện một kiểm định t một phía bên phải (right-tailed test). Khu vực bác bỏ (rejection region) nằm ở đâu?
A. Phía bên trái của phân phối t.
B. Phía bên phải của phân phối t.
C. Cả hai phía của phân phối t.
D. Ở giữa phân phối t.
101. Giá trị p (p-value) 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 (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết null là đúng.
C. Xác suất sai lầm loại I.
D. Xác suất sai lầm loại II.
102. Ý nghĩa của bậc tự do (degrees of freedom) trong kiểm định t là gì?
A. Số lượng quan sát trong mẫu.
B. Số lượng biến trong mẫu.
C. Số lượng thông tin độc lập có sẵn để ước tính một tham số.
D. Mức ý nghĩa của kiểm định.
103. Kiểm định một phía (one-tailed test) được sử dụng khi nào?
A. Khi chúng ta quan tâm đến sự khác biệt theo cả hai hướng.
B. Khi chúng ta chỉ quan tâm đến sự khác biệt theo một hướng cụ thể.
C. Khi chúng ta không có giả thuyết nào.
D. Khi chúng ta muốn tăng mức ý nghĩa.
104. Sai lầm 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 null khi nó thực sự sai.
105. Giả sử bạn muốn kiểm tra xem có sự khác biệt về doanh thu trung bình giữa ba chi nhánh bán lẻ khác nhau. Bạn nên sử dụng kiểm định nào?
A. Kiểm định t độc lập.
B. Kiểm định Chi bình phương.
C. ANOVA.
D. Kiểm định t ghép cặp.
106. Kiểm định hai phía (two-tailed test) được sử dụng khi nào?
A. Khi chúng ta quan tâm đến sự khác biệt theo cả hai hướng.
B. Khi chúng ta chỉ quan tâm đến sự khác biệt theo một hướng cụ thể.
C. Khi chúng ta muốn giảm mức ý nghĩa.
D. Khi chúng ta biết hướng của sự khác biệt.
107. Công suất (power) của một kiểm định giả thuyết được định nghĩa là gì?
A. Xác suất mắc sai lầm loại I.
B. Xác suất mắc sai lầm loại II.
C. Xác suất bác bỏ đúng giả thuyết null khi nó thực sự sai.
D. Xác suất chấp nhận đúng giả thuyết null khi nó thực sự đúng.
108. Trong kiểm định giả thuyết, sai lầm 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 null khi nó thực sự sai.
109. Trong kiểm định Chi bình phương về tính độc lập, giả thuyết null là gì?
A. Hai biến có liên quan với nhau.
B. Hai biến không liên quan với nhau.
C. Hai biến có phân phối giống nhau.
D. Hai biến có trung bình bằng nhau.
110. Trong kiểm định giả thuyết về trung bình của một quần thể khi độ lệch chuẩn quần thể đã biết, chúng ta sử dụng phân phối nào?
A. Phân phối t.
B. Phân phối Z.
C. Phân phối Chi bình phương.
D. Phân phối F.
111. Tiếp tục câu hỏi trên, giả thuyết đối (alternative hypothesis) của bạn là gì?
A. Trung bình tuổi thọ sản phẩm lớn hơn 5 năm.
B. Trung bình tuổi thọ sản phẩm nhỏ hơn 5 năm.
C. Trung bình tuổi thọ sản phẩm bằng 5 năm.
D. Trung bình tuổi thọ sản phẩm khác 5 năm.
112. Trong kiểm định giả thuyết, việc lựa chọn kiểm định thống kê phù hợp phụ thuộc vào yếu tố nào?
A. Loại dữ liệu.
B. Giả thuyết cần kiểm định.
C. Số lượng mẫu.
D. Tất cả các đáp án trên.
113. Khi nào thì chúng ta bác bỏ giả thuyết null trong kiểm định giả thuyết?
A. Khi giá trị p lớn hơn mức ý nghĩa α.
B. Khi giá trị p nhỏ hơn hoặc bằng mức ý nghĩa α.
C. Khi giá trị p bằng 0.
D. Không bao giờ bác bỏ giả thuyết null.
114. Khi thực hiện kiểm định giả thuyết, điều quan trọng là phải xác định rõ điều gì trước khi thu thập dữ liệu?
A. Giá trị p.
B. Kích thước mẫu.
C. Mức ý nghĩa (α).
D. Tất cả các đáp án trên.
115. Mối quan hệ giữa công suất (power) của kiểm định và xác suất mắc sai lầm loại II (β) là gì?
A. Công suất = β.
B. Công suất = 1 + β.
C. Công suất = 1 – β.
D. Công suất = β – 1.
116. Nếu bạn tăng mức tin cậy (confidence level) của một khoảng tin cậy (confidence interval), điều gì sẽ xảy ra với độ rộng của khoảng tin cậy?
A. Độ rộng giảm xuống.
B. Độ rộng tăng lên.
C. Độ rộng không đổi.
D. Không thể xác định.
117. Nếu bạn giảm mức ý nghĩa (α) từ 0.05 xuống 0.01, điều gì sẽ xảy ra với xác suất mắc sai lầm loại I?
A. Tăng lên.
B. Giảm xuống.
C. Không đổi.
D. Không thể xác định.
118. Bạn muốn kiểm tra xem có mối liên hệ giữa giới tính (nam/nữ) và sở thích mua sắm trực tuyến (có/không) hay không. Kiểm định nào phù hợp?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định Chi bình phương.
C. ANOVA.
D. Hồi quy tuyến tính.
119. Trong kiểm định giả thuyết, điều gì xảy ra khi bạn tăng kích thước mẫu?
A. Giá trị p tăng lên.
B. Sai số chuẩn giảm xuống.
C. Công suất của kiểm định giảm xuống.
D. Mức ý nghĩa tăng lên.
120. Trong ANOVA, giả thuyết null thường là gì?
A. Tất cả các trung bình quần thể đều khác nhau.
B. Ít nhất một trung bình quần thể khác với các trung bình còn lại.
C. Tất cả các trung bình quần thể đều bằng nhau.
D. Phương sai của tất cả các quần thể đều bằng nhau.
121. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định chi bình phương (chi-square test)?
A. Để so sánh trung bình của hai quần thể.
B. Để phân tích phương sai.
C. Để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
D. Để ước lượng tham số quần thể.
122. Khi thực hiện kiểm định giả thuyết, loại phân phối nào thường được sử dụng khi kích thước mẫu nhỏ và phương sai quần thể chưa biết?
A. Phân phối chuẩn.
B. Phân phối t.
C. Phân phối chi bình phương.
D. Phân phối F.
123. Nếu một kiểm định giả thuyết có độ mạnh là 0.8, điều này có nghĩa là gì?
A. Có 80% khả năng mắc lỗi loại I.
B. Có 80% khả năng mắc lỗi loại II.
C. Có 80% khả năng bác bỏ đúng giả thuyết null khi nó sai.
D. Có 20% khả năng bác bỏ đúng giả thuyết null khi nó sai.
124. Trong ANOVA, nếu tổng bình phương giữa các nhóm (SSB) lớn hơn nhiều so với tổng bình phương sai số (SSE), điều này cho thấy điều gì?
A. Các trung bình của các nhóm rất giống nhau.
B. Có sự khác biệt đáng kể giữa các trung bình của các nhóm.
C. Phương sai trong các nhóm rất lớn.
D. Kích thước mẫu quá nhỏ.
125. Độ mạnh (power) của một kiểm định giả thuyết được định nghĩa là gì?
A. Xác suất mắc lỗi loại I.
B. Xác suất mắc lỗi loại II.
C. Xác suất bác bỏ đúng giả thuyết null khi nó sai.
D. Xác suất không bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
126. Trong kiểm định giả thuyết, ‘giả thuyết thay thế’ (alternative hypothesis) là gì?
A. Giả thuyết mà nhà nghiên cứu muốn chứng minh.
B. Giả thuyết mặc định.
C. Giả thuyết luôn đúng.
D. Giả thuyết không thể kiểm định.
127. Loại kiểm định nào phù hợp để so sánh tỷ lệ của hai quần thể?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định z.
C. Kiểm định chi bình phương.
D. ANOVA.
128. Giá trị p trong kiểm định giả thuyết biểu thị điều gì?
A. Xác suất giả thuyết null là đúng.
B. Mức ý nghĩa của kiểm định.
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 I.
129. Trong kiểm định chi bình phương về tính độc lập, giả thuyết null là gì?
A. Hai biến có liên quan với nhau.
B. Hai biến không liên quan với nhau.
C. Hai biến có phân phối giống nhau.
D. Hai biến có trung bình bằng nhau.
130. 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 phương sai quần thể đã biết.
C. Khi phương sai quần thể chưa biết và kích thước mẫu nhỏ (n < 30).
D. Khi dữ liệu tuân theo phân phối nhị thức.
131. Một nhà quản lý muốn kiểm tra xem có sự khác biệt về năng suất giữa ba ca làm việc khác nhau. Phương pháp thống kê nào phù hợp nhất?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định chi bình phương.
C. Phân tích phương sai (ANOVA).
D. Phân tích hồi quy.
132. Điều gì xảy ra với vùng bác bỏ trong kiểm định hai phía khi mức ý nghĩa (alpha) tăng lên?
A. Vùng bác bỏ trở nên nhỏ hơn.
B. Vùng bác bỏ không thay đổi.
C. Vùng bác bỏ trở nên lớn hơn.
D. Không thể xác định.
133. Một nhà nghiên cứu muốn so sánh sự khác biệt về thu nhập trung bình giữa sinh viên tốt nghiệp từ ba trường đại học khác nhau. Kiểm định nào sau đây phù hợp nhất?
A. Kiểm định t độc lập.
B. Kiểm định t ghép cặp.
C. Phân tích phương sai (ANOVA) một yếu tố.
D. Kiểm định chi bình phương.
134. Một công ty muốn kiểm tra xem một chiến dịch quảng cáo mới có làm tăng doanh số bán hàng trung bình hay không. Họ nên sử dụng loại kiểm định giả thuyết nào?
A. Kiểm định một phía.
B. Kiểm định hai phía.
C. Kiểm định chi bình phương.
D. ANOVA.
135. Lỗi loại II (Type II error) xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự đúng.
B. Không bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự sai.
C. Chấp nhận giả thuyết null khi nó thực sự đúng.
D. Bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự sai.
136. Trong kiểm định giả thuyết, nếu bạn bác bỏ giả thuyết null, điều này có nghĩa là gì?
A. Giả thuyết null chắc chắn sai.
B. Giả thuyết thay thế chắc chắn đúng.
C. Có đủ bằng chứng để ủng hộ giả thuyết thay thế.
D. Không có đủ bằng chứng để ủng hộ giả thuyết null.
137. Trong ANOVA, yếu tố nào sau đây được sử dụng để đo lường sự biến động giữa các nhóm?
A. Tổng bình phương sai số (SSE).
B. Tổng bình phương giữa các nhóm (SSB).
C. Tổng bình phương toàn phần (SST).
D. Bậc tự do.
138. Trong phân tích phương sai (ANOVA), giả định nào sau đây KHÔNG cần thiết?
A. Các quần thể có phương sai bằng nhau.
B. Các quần thể có phân phối chuẩn.
C. Các mẫu được chọn ngẫu nhiên và độc lập.
D. Các quần thể có trung bình bằng nhau.
139. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định F?
A. Để so sánh trung bình của hai quần thể.
B. Để so sánh phương sai của hai quần thể.
C. Để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
D. Để ước lượng tham số quần thể.
140. Khi thực hiện kiểm định một phía (one-tailed test), điều gì khác biệt so với kiểm định hai phía (two-tailed test)?
A. Giá trị tới hạn (critical value).
B. Giá trị p.
C. Vùng bác bỏ.
D. Tất cả các đáp án trên.
141. Trong kiểm định giả thuyết, điều gì xảy ra nếu giá trị p nhỏ hơn mức ý nghĩa (alpha)?
A. Không bác bỏ giả thuyết null.
B. Bác bỏ giả thuyết null.
C. Chấp nhận giả thuyết null.
D. Không có kết luận nào được đưa ra.
142. Mục đích chính của kiểm định giả thuyết là gì?
A. Ước lượng tham số quần thể.
B. Đưa ra quyết định chắc chắn về tham số quần thể.
C. Đánh giá bằng chứng ủng hộ hoặc chống lại một tuyên bố về tham số quần thể.
D. Tính toán khoảng tin cậy.
143. Điều gì xảy ra với giá trị tới hạn (critical value) khi mức ý nghĩa (alpha) giảm xuống?
A. Giá trị tới hạn giảm xuống.
B. Giá trị tới hạn không thay đổi.
C. Giá trị tới hạn tăng lên.
D. Không thể xác định.
144. Một nhà máy sản xuất tuyên bố rằng độ bền trung bình của sản phẩm của họ là 100 đơn vị. Bạn thu thập dữ liệu từ một mẫu và muốn kiểm tra tuyên bố này. Giả thuyết null phù hợp là gì?
A. Độ bền trung bình > 100.
B. Độ bền trung bình < 100.
C. Độ bền trung bình = 100.
D. Độ bền trung bình ≠ 100.
145. Giả sử bạn thực hiện một kiểm định giả thuyết và nhận được giá trị p là 0.06. Nếu mức ý nghĩa (alpha) là 0.05, bạn nên đưa ra kết luận gì?
A. Bác bỏ giả thuyết null.
B. Không bác bỏ giả thuyết null.
C. Chấp nhận giả thuyết null.
D. Không có đủ thông tin để đưa ra kết luận.
146. Mức ý nghĩa (alpha) trong kiểm định giả thuyết đại diện cho điều gì?
A. Xác suất mắc lỗi loại II.
B. Xác suất không mắc lỗi.
C. Xác suất mắc lỗi loại I.
D. Độ mạnh của kiểm định.
147. Điều gì xảy ra với xác suất mắc lỗi loại II khi độ mạnh của kiểm định tăng lên?
A. Xác suất mắc lỗi loại II tăng lên.
B. Xác suất mắc lỗi loại II không thay đổi.
C. Xác suất mắc lỗi loại II giảm xuống.
D. Không thể xác định.
148. Loại kiểm định nào phù hợp để kiểm tra xem một mẫu có tuân theo một phân phối cụ thể hay không?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định z.
C. Kiểm định chi bình phương goodness-of-fit.
D. ANOVA.
149. Trong kiểm định giả thuyết, một ‘thống kê kiểm định’ (test statistic) được sử dụng để làm gì?
A. Ước lượng tham số quần thể.
B. Đo lường khoảng tin cậy.
C. Tính toán giá trị p.
D. Đánh giá bằng chứng ủng hộ hoặc chống lại giả thuyết null.
150. Điều gì xảy ra với độ mạnh của kiểm định khi kích thước mẫu tăng lên?
A. Độ mạnh giảm xuống.
B. Độ mạnh không thay đổi.
C. Độ mạnh tăng lên.
D. Không thể xác định.
