1. 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.
D. Tăng kích thước mẫu.
2. Trong kiểm định giả thuyết, β (beta) đại diện cho điều gì?
A. Xác suất mắc sai số loại I.
B. Xác suất mắc sai số loại II.
C. Mức ý nghĩa.
D. Lực kiểm định.
3. Trong kiểm định giả thuyết thống kê, sai lầm loại I (Type I 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. Không bác bỏ giả thuyết H0 khi nó thực sự đúng.
D. Bác bỏ giả thuyết H1 khi nó thực sự đúng.
4. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi tăng mức 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 thay đổi.
D. Khoảng tin cậy biến mất.
5. Khi nào nên sử dụng kiểm định t (t-test) thay vì kiểm định z (z-test)?
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 tuân theo phân phối nhị thức.
D. Khi so sánh phương sai của hai quần thể.
6. Trong phân tích hồi quy logistic, hàm liên kết (link function) được sử dụng để làm gì?
A. Để biến đổi biến phụ thuộc thành một biến liên tục.
B. Để biến đổi biến phụ thuộc thành một biến có phân phối chuẩn.
C. Để liên kết biến phụ thuộc nhị phân với các biến độc lập thông qua một hàm tuyến tính.
D. Để loại bỏ các giá trị ngoại lệ trong dữ liệu.
7. Khoảng tin cậy (confidence interval) cho trung bình quần thể được tính như thế nào?
A. Điểm ước lượng ± (Giá trị tới hạn * Sai số chuẩn).
B. Điểm ước lượng / (Giá trị tới hạn * Sai số chuẩn).
C. Điểm ước lượng + (Giá trị tới hạn / Sai số chuẩn).
D. Điểm ước lượng – (Giá trị tới hạn / Sai số chuẩn).
8. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết biểu thị điều gì?
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 (hoặc kết quả cực đoan hơn) như quan sát được, giả sử H0 là đúng.
D. Xác suất giả thuyết H0 là đúng.
9. Kiểm định Shapiro-Wilk được sử dụng để làm gì?
A. So sánh trung bình của hai mẫu.
B. Kiểm tra tính chuẩn của dữ liệu.
C. Kiểm tra tính độc lập của hai biến phân loại.
D. Phân tích phương sai.
10. Trong phân tích phương sai (ANOVA), yếu tố nào sau đây được sử dụng để so sánh sự khác biệt giữa các nhóm?
A. Tổng bình phương sai số (SSE).
B. Trung bình bình phương giữa các nhóm (MSB).
C. Tổng bình phương giữa các nhóm (SSB).
D. Trung bình bình phương sai số (MSE).
11. 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 hoặc nhiều mẫu phụ thuộc khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Để kiểm tra tính độc lập của hai biến phân loại.
D. Để phân tích phương sai với các mẫu độc lập.
12. Ý nghĩa của việc tăng kích thước mẫu trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Giảm sai số loại II (Type II error) và tăng lực kiểm định.
B. Tăng sai số loại I (Type I error).
C. Giảm sai số loại I (Type I error).
D. Không ảnh hưởng đến sai số loại I và loại II.
13. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để xác định giá trị ngoại lệ (outlier) trong dữ liệu?
A. Kiểm định t.
B. Hộp đồ (boxplot).
C. Phân tích phương sai.
D. Kiểm định chi bình phương.
14. Loại kiểm định nào phù hợp để so sánh phương sai của hai quần thể độc lập?
A. Kiểm định t.
B. Kiểm định z.
C. Kiểm định F.
D. Kiểm định chi bình phương.
15. Trong phân tích hồi quy, hệ số xác định (R-squared) cho biết điều gì?
A. Mức độ quan trọng của các biến độc lập.
B. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập.
C. Mức độ tương quan giữa các biến độc lập.
D. Sai số chuẩn của các hệ số hồi quy.
16. Khi so sánh trung bình của hai mẫu phụ thuộc (paired samples), kiểm định nào sau đây phù hợp?
A. Kiểm định t hai mẫu độc lập.
B. Kiểm định t một mẫu.
C. Kiểm định t cho mẫu ghép cặp (paired t-test).
D. Kiểm định z.
17. Trong kiểm định giả thuyết, vùng bác bỏ (rejection region) là gì?
A. Tập hợp các giá trị của thống kê kiểm định mà dẫn đến việc chấp nhận giả thuyết H0.
B. Tập hợp các giá trị của thống kê kiểm định mà dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết H0.
C. Khoảng tin cậy cho tham số quần thể.
D. Mức ý nghĩa của kiểm định.
18. Kiểm định chi bình phương (Chi-square test) thường được sử dụng để làm gì?
A. So sánh trung bình của hai mẫu độc lập.
B. Kiểm tra sự phù hợp của dữ liệu với một phân phối lý thuyết.
C. Ước lượng khoảng tin cậy cho trung bình quần thể.
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
19. Trong kiểm định giả thuyết, sai số loại II (Type II error) có liên quan đến khái niệm nào sau đây?
A. Mức ý nghĩa.
B. Lực kiểm định.
C. Giá trị p.
D. Sai số chuẩn.
20. Trong kiểm định giả thuyết, lực kiểm định (power of a test) được định nghĩa là gì?
A. Xác suất bác bỏ giả thuyết H0 khi nó thực sự đúng.
B. Xác suất chấp nhận giả thuyết H0 khi nó thực sự sai.
C. Xác suất bác bỏ giả thuyết H0 khi nó thực sự sai.
D. Xác suất chấp nhận giả thuyết H0 khi nó thực sự đúng.
21. Mức ý nghĩa (significance level) α trong kiểm định giả thuyết thường được chọn là bao nhiêu?
A. 0.01, 0.05, hoặc 0.10
B. 0.50, 0.75, hoặc 0.90
C. 0.95, 0.99, hoặc 0.999
D. 1.0, 1.5, hoặc 2.0
22. Trong phân tích hồi quy đa biến, hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) xảy ra khi nào?
A. Khi biến phụ thuộc không tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi các biến độc lập có tương quan cao với nhau.
C. Khi mô hình hồi quy không phù hợp với dữ liệu.
D. Khi có quá nhiều biến độc lập trong mô hình.
23. Khi nào thì kiểm định phi tham số (non-parametric test) được ưu tiên hơn 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 của kiểm định tham số không được đáp ứng.
D. Khi cần tính toán nhanh chóng.
24. Khi nào nên sử dụng kiểm định Mann-Whitney U?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu phụ thuộc.
B. Để so sánh trung bình của hai mẫu độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Để kiểm tra tính độc lập của hai biến phân loại.
D. Để phân tích phương sai.
25. Phương pháp nào sau đây được sử dụng để điều chỉnh mức ý nghĩa (alpha) khi thực hiện nhiều kiểm định giả thuyết cùng một lúc?
A. Kiểm định t.
B. Hiệu chỉnh Bonferroni.
C. Kiểm định chi bình phương.
D. Phân tích phương sai.
26. Khi nào nên sử dụng kiểm định Wilcoxon signed-rank?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu độc lập.
B. Để so sánh trung bình của hai mẫu phụ thuộc khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Để kiểm tra tính độc lập của hai biến phân loại.
D. Để phân tích phương sai.
27. Kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để làm gì?
A. Kiểm tra tính chuẩn của dữ liệu.
B. Kiểm tra tính độc lập của các phần dư trong mô hình hồi quy.
C. Kiểm tra phương sai không đổi của các phần dư.
D. Kiểm tra tính tuyến tính của mối quan hệ giữa các biến.
28. Ước lượng điểm (point estimate) là gì?
A. Một khoảng giá trị có khả năng chứa tham số quần thể.
B. Một giá trị duy nhất được sử dụng để ước tính tham số quần thể.
C. Một phương pháp để kiểm định giả thuyết.
D. Một đồ thị biểu diễn phân phối dữ liệu.
29. Khi nào nên sử dụng kiểm định Kolmogorov-Smirnov?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu.
B. Để kiểm tra tính độc lập của hai biến phân loại.
C. Để kiểm tra xem một mẫu có tuân theo một phân phối cụ thể hay không.
D. Để phân tích phương sai.
30. Khi nào nên sử dụng kiểm định Kruskal-Wallis?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu độc lập.
B. Để so sánh trung bình của ba hoặc nhiều mẫu độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Để kiểm tra tính độc lập của hai biến phân loại.
D. Để phân tích phương sai với các mẫu phụ thuộc.
31. Khi nào nên sử dụng kiểm định Wilcoxon signed-rank test?
A. Để so sánh trung bình của hai mẫu độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
B. Để so sánh trung bình của hai mẫu liên quan (ghép cặp) khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Để kiểm định sự độc lập giữa hai biến định tính.
D. Để so sánh phương sai của hai quần thể.
32. 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 định phương sai của một quần thể
D. Khi kiểm định sự độc lập giữa hai biến định tính
33. Trong kiểm định giả thuyết, thống kê kiểm định (test statistic) là gì?
A. Một giá trị cố định được sử dụng để so sánh với giá trị p
B. Một hàm của dữ liệu mẫu được sử dụng để kiểm định giả thuyết
C. Một ước lượng của tham số quần thể
D. Một giá trị được sử dụng để xác định mức ý nghĩa
34. Giá trị tới hạn (critical value) trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Giá trị của thống kê kiểm định
B. Giá trị phân chia vùng chấp nhận và vùng bác bỏ
C. Giá trị của mức ý nghĩa α
D. Giá trị của giá trị p
35. Trong kiểm định giả thuyết, vùng bác bỏ (rejection region) là gì?
A. Tập hợp các giá trị thống kê kiểm định mà tại đó ta chấp nhận giả thuyết null
B. Tập hợp các giá trị thống kê kiểm định mà tại đó ta bác bỏ giả thuyết null
C. Tập hợp tất cả các giá trị có thể của thống kê kiểm định
D. Tập hợp các giá trị mức ý nghĩa α
36. Khi thực hiện kiểm định giả thuyết về tỷ lệ của một quần thể, ta sử dụng phân phối nào?
A. Phân phối t
B. Phân phối Z
C. Phân phối Chi bình phương
D. Phân phối F
37. Sai lầm loại I xảy ra khi nào trong kiểm định giả thuyết?
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 đúng
D. Không bác bỏ giả thuyết null khi nó sai
38. Kiểm định một phía (one-tailed test) được sử dụng khi nào?
A. Khi không có thông tin về hướng của sự khác biệt
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 nhỏ
39. Khi nào nên sử dụng kiểm định Chi bình phương?
A. Khi kiểm định trung bình của một quần thể
B. Khi kiểm định phương sai của một quần thể
C. Khi kiểm định sự độc lập giữa hai biến định tính
D. Khi kiểm định sự bằng nhau của hai trung bình
40. Trong kiểm định Chi bình phương, bậc tự do (degrees of freedom) được tính như thế nào khi kiểm định tính độc lập giữa hai biến định tính?
A. (Số hàng – 1) + (Số cột – 1)
B. (Số hàng – 1) * (Số cột – 1)
C. Số hàng * Số cột
D. Tổng số quan sát – 1
41. Sai lầm loại II xảy ra khi nào trong kiểm định giả thuyết?
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
42. Mối quan hệ giữa mức ý nghĩa α và xác suất mắc sai lầm loại I là gì?
A. α lớn hơn xác suất mắc sai lầm loại I
B. α nhỏ hơn xác suất mắc sai lầm loại I
C. α bằng xác suất mắc sai lầm loại I
D. Không có mối quan hệ
43. Giả sử bạn thực hiện một kiểm định giả thuyết và thu được giá trị p = 0.06. Nếu mức ý nghĩa α = 0.05, bạn sẽ đưa ra kết luận gì?
A. Bác bỏ giả thuyết null
B. Không bác bỏ giả thuyết null
C. Chấp nhận giả thuyết đối
D. Không có đủ thông tin để đưa ra kết luận
44. Loại kiểm định nào được sử dụng để so sánh phương sai của hai quần thể độc lập?
A. Kiểm định t
B. Kiểm định Z
C. Kiểm định F
D. Kiểm định Chi bình phương
45. Trong kiểm định giả thuyết, điều gì xảy ra khi 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
46. 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 mắc sai lầm loại I
D. Xác suất mắc sai lầm loại II
47. Điều gì xảy ra với xác suất mắc sai lầm loại II (β) khi độ mạnh của kiểm định (1-β) tăng lên?
A. β tăng lên
B. β không thay đổi
C. β giảm xuống
D. Không thể xác định
48. Nếu giá trị p nhỏ hơn mức ý nghĩa α, quyết định kiểm định sẽ là gì?
A. Chấp nhận giả thuyết null
B. Không bác bỏ giả thuyết null
C. Bác bỏ giả thuyết null
D. Không có đủ thông tin để đưa ra quyết định
49. Giả thuyết null (H0) thường phát biểu điều gì?
A. Điều mà nhà nghiên cứu muốn chứng minh là đúng
B. Điều ngược lại với điều mà nhà nghiên cứu muốn chứng minh là đúng
C. Một giá trị bất kỳ cho tham số quần thể
D. Một khoảng giá trị cho tham số quần thể
50. Mối quan hệ giữa độ tin cậy (confidence level) và mức ý nghĩa (significance level) là gì?
A. Độ tin cậy = 1 + Mức ý nghĩa
B. Độ tin cậy = 1 – Mức ý nghĩa
C. Độ tin cậy = Mức ý nghĩa
D. Không có mối quan hệ
51. Trong kiểm định ANOVA, giả thuyết null (H0) 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.
52. Điều gì xảy ra với độ mạnh của kiểm định (power) 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
53. Kiểm định hai phía (two-tailed test) được sử dụng khi nào?
A. Khi chỉ quan tâm đến sự khác biệt theo một hướng cụ thể
B. Khi không có thông tin về hướng của sự khác biệt
C. Khi quan tâm đến sự khác biệt theo cả hai hướng
D. Khi kích thước mẫu lớn
54. Độ mạnh của kiểm định (power of a test) được định nghĩa là gì?
A. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng
B. Xác suất không bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng
C. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó sai
D. Xác suất không bác bỏ giả thuyết null khi nó sai
55. Khi nào nên sử dụng kiểm định ANOVA (phân tích phương sai)?
A. Khi so sánh trung bình của hai quần thể
B. Khi so sánh phương sai của hai quần thể
C. Khi so sánh trung bình của ba hoặc nhiều hơn quần thể
D. Khi kiểm định sự độc lập giữa hai biến định tính
56. Trong kiểm định giả thuyết về trung bình của một quần thể, khi phương sai quần thể chưa biết và kích thước mẫu nhỏ (n < 30), ta sử dụng phân phối nào?
A. Phân phối Z
B. Phân phối t
C. Phân phối Chi bình phương
D. Phân phối F
57. Điều gì xảy ra với kích thước của vùng bác bỏ khi mức ý nghĩa α tăng lên?
A. Kích thước vùng bác bỏ giảm xuống
B. Kích thước vùng bác bỏ không thay đổi
C. Kích thước vùng bác bỏ tăng lên
D. Không thể xác định
58. Trong kiểm định giả thuyết, giả thuyết đối (alternative hypothesis) được ký hiệu là gì?
A. H0
B. H1 hoặc Ha
C. α
D. β
59. Khi nào nên sử dụng kiểm định Z thay vì kiểm định t?
A. Khi phương sai quần thể chưa biết
B. Khi kích thước mẫu nhỏ (n < 30)
C. Khi phương sai quần thể đã biết hoặc kích thước mẫu lớn (n ≥ 30)
D. Không bao giờ nên sử dụng kiểm định Z
60. Trong kiểm định giả thuyết thống kê, mức ý nghĩa (significance level) thường được ký hiệu là gì?
61. Điều gì xảy ra với độ rộng của khoảng tin cậy khi tăng kích thước mẫu?
A. Độ rộng tăng.
B. Độ rộng giảm.
C. Độ rộng không đổi.
D. Không thể xác định.
62. Trong phân tích hồi quy đa biến, hiện tượng đa cộng tuyến (multicollinearity) 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 mạnh mẽ giữa các biến độc lập.
C. Sự thiếu tương quan giữa các biến.
D. Sự không tuyến tính trong dữ liệu.
63. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi giảm kích thước mẫu?
A. Khoảng tin cậy hẹp hơn.
B. Khoảng tin cậy rộng hơn.
C. Khoảng tin cậy không thay đổi.
D. Không thể xác định.
64. Điều gì xảy ra với sai số chuẩn (standard error) của trung bình mẫu khi tăng kích thước mẫu?
A. Sai số chuẩn tăng.
B. Sai số chuẩn giảm.
C. Sai số chuẩn không đổi.
D. Không thể xác định.
65. Mối quan hệ giữa công suất kiểm định (power) và xác suất mắc sai lầm loại II (beta) là gì?
A. Công suất kiểm định = beta.
B. Công suất kiểm định = 1 + beta.
C. Công suất kiểm định = 1 – beta.
D. Công suất kiểm định = 1 / beta.
66. Công suất kiểm định (power) là gì?
A. Xác suất mắc sai lầm loại I.
B. Xác suất mắc sai lầm loại II.
C. Xác suất bác bỏ giả thuyết H0 khi nó sai.
D. Xác suất không bác bỏ giả thuyết H0 khi nó đúng.
67. Trong phân tích hồi quy tuyến tính, hệ số xác định (R-squared) cho biết điều gì?
A. Độ mạnh của mối quan hệ giữa các biến.
B. Phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập.
C. Sai số chuẩn của ước lượng.
D. Ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy.
68. Khi nào nên sử dụng kiểm định Wilcoxon signed-rank?
A. Để so sánh hai mẫu độc lập.
B. Để so sánh hai mẫu có liên quan khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
C. Để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến.
D. Để so sánh phương sai của hai mẫu.
69. Nếu bạn muốn giảm một nửa độ rộng của khoảng tin cậy, bạn cần làm gì với kích thước mẫu (giả sử độ lệch chuẩn không đổi)?
A. Giảm kích thước mẫu đi một nửa.
B. Tăng kích thước mẫu lên gấp đôi.
C. Tăng kích thước mẫu lên gấp bốn lần.
D. Giảm kích thước mẫu xuống còn một phần tư.
70. Trong kiểm định giả thuyết thống kê, sai lầm loại I (Type I error) xảy ra khi nào?
A. Chấp nhận giả thuyết H0 khi nó sai.
B. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó đúng.
C. Không bác bỏ giả thuyết H0 khi nó đúng.
D. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó sai.
71. Trong kiểm định giả thuyết về sự khác biệt giữa hai trung bình, điều gì xảy ra nếu bạn sử dụng kiểm định một đuôi thay vì kiểm định hai đuôi (khi thích hợp)?
A. Giảm công suất kiểm định.
B. Tăng nguy cơ mắc sai lầm loại II.
C. Tăng công suất kiểm định (nếu hướng kiểm định đúng).
D. Không ảnh hưởng đến kết quả.
72. Ưu điểm của việc sử dụng kiểm định phi tham số là gì?
A. Luôn có công suất cao hơn kiểm định tham số.
B. Đòi hỏi ít giả định hơn về dữ liệu.
C. Dễ tính toán hơn.
D. Chỉ có thể sử dụng với dữ liệu định tính.
73. Khi nào 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. Khi muốn kiểm định phương sai.
74. Sai lầm loại II (Type II error) xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó đúng.
B. Chấp nhận giả thuyết H0 khi nó đúng.
C. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó sai.
D. Chấp nhận giả thuyết H0 khi nó sai.
75. 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.
C. Để so sánh hai mẫu độc lập khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Để kiểm tra sự tương quan giữa hai biến liên tục.
76. Kiểm định Chi-square thường được sử dụng để làm gì?
A. Kiểm định trung bình của một mẫu.
B. Kiểm định phương sai của hai mẫu.
C. Kiểm định sự độc lập giữa hai biến định tính.
D. Kiểm định sự bằng nhau của hai trung bình.
77. Khi so sánh hai phương pháp điều trị, bạn sử dụng kiểm định t cặp (paired t-test) khi nào?
A. Khi hai mẫu độc lập.
B. Khi hai mẫu có kích thước khác nhau.
C. Khi hai mẫu có liên quan (ví dụ: đo lường trước và sau trên cùng một đối tượng).
D. Khi muốn so sánh phương sai.
78. 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 kiểm tra sự độc lập giữa hai biến.
D. Để so sánh phương sai của hai mẫu.
79. Trong phân tích hồi quy, phần dư (residual) là gì?
A. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc.
B. Sai số giữa giá trị thực tế và giá trị dự đoán của biến phụ thuộc.
C. Giá trị trung bình của biến độc lập.
D. Độ lệch chuẩn của biến độc lập.
80. Giả sử bạn thực hiện kiểm định giả thuyết và nhận được giá trị p = 0.03. Nếu mức ý nghĩa (alpha) là 0.05, bạn nên kết luận gì?
A. Chấp nhận giả thuyết H0.
B. Không đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết H0.
C. Bác bỏ giả thuyết H0.
D. Kết luận không có ý nghĩa.
81. Hệ quả của việc tăng kích thước mẫu trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Giảm công suất kiểm định (power).
B. Tăng xác suất mắc sai lầm loại I.
C. Tăng công suất kiểm định (power).
D. Không ảnh hưởng đến công suất kiểm định.
82. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Xác suất mắc sai lầm loại II.
B. Xác suất giả thuyết H0 là đúng.
C. Xác suất quan sát được kết quả (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết H0 là đúng.
D. Mức ý nghĩa của kiểm định.
83. Loại phân phối nào thường được sử dụng để xây dựng khoảng tin cậy cho phương sai của một quần thể?
A. Phân phối chuẩn.
B. Phân phối t.
C. Phân phối Chi-square.
D. Phân phối F.
84. Khi nào 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 dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn hoặc kích thước mẫu nhỏ.
D. Khi muốn kiểm định trung bình.
85. Trong kiểm định một đuôi (one-tailed test), miền bác bỏ nằm ở đâu?
A. Chia đều cho cả hai phía của phân phối.
B. Chỉ ở một phía của phân phối.
C. Ở giữa phân phối.
D. Không có miền bác bỏ trong kiểm định một đuôi.
86. Ý nghĩa của việc khoảng tin cậy 95% cho trung bình của một quần thể là (10, 15) là gì?
A. 95% các giá trị trong quần thể nằm giữa 10 và 15.
B. Có 95% khả năng trung bình mẫu nằm giữa 10 và 15.
C. Có 95% khả năng trung bình quần thể nằm giữa 10 và 15.
D. Trung bình mẫu chắc chắn nằm giữa 10 và 15.
87. Trong phân tích phương sai (ANOVA) hai yếu tố (two-way ANOVA), điều gì được kiểm tra?
A. Ảnh hưởng của một yếu tố duy nhất.
B. Ảnh hưởng của hai yếu tố và tương tác giữa chúng.
C. Ảnh hưởng của nhiều yếu tố.
D. Sự khác biệt giữa các phương sai.
88. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi tăng mức độ tin cậy (confidence level)?
A. Khoảng tin cậy hẹp hơn.
B. Khoảng tin cậy rộng hơn.
C. Khoảng tin cậy không thay đổi.
D. Không thể xác định.
89. Trong phân tích phương sai (ANOVA), giả thuyết H0 thường là gì?
A. Tất cả các phương sai đều bằng nhau.
B. Tất cả các trung bình đều khác nhau.
C. Tất cả các trung bình đều bằng nhau.
D. Có ít nhất một phương sai khác biệt.
90. Mối quan hệ giữa mức ý nghĩa (alpha) và sai lầm loại I (Type I error) là gì?
A. Mức ý nghĩa là xác suất mắc sai lầm loại II.
B. Mức ý nghĩa là 1 trừ xác suất mắc sai lầm loại I.
C. Mức ý nghĩa là xác suất mắc sai lầm loại I.
D. Không có mối quan hệ nào giữa mức ý nghĩa và sai lầm loại I.
91. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Xác suất mắc sai lầm loại I.
B. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
C. Xác suất quan sát được kết quả như hiện tại (hoặc cực đoan hơn) nếu giả thuyết null là đúng.
D. Xác suất chấp nhận giả thuyết null khi nó sai.
92. Khi nào nên sử dụng kiểm định Mann-Whitney U (Mann-Whitney U test)?
A. Khi muốn so sánh hai nhóm độc lập mà dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi muốn so sánh hai nhóm liên quan mà dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
C. Khi muốn so sánh nhiều hơn hai nhóm độc lập mà dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
D. Khi muốn kiểm tra tính độc lập giữa hai biến định tính.
93. Nếu bạn giảm mức ý nghĩa (α) trong kiểm định giả thuyết, điều gì sẽ xảy ra với độ mạnh của kiểm định?
A. Độ mạnh của kiểm định giảm.
B. Độ mạnh của kiểm định tăng.
C. Độ mạnh của kiểm định không đổi.
D. Không thể xác định được sự thay đổi của độ mạnh.
94. Độ mạnh của kiểm định (power of a test) là gì?
A. Xác suất bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự sai.
B. Xác suất chấp nhận giả thuyết null khi nó thực sự đúng.
C. Xác suất mắc sai lầm loại I.
D. Xác suất mắc sai lầm loại II.
95. Trong phân tích hồi quy tuyến tính, hệ số xác định (R-squared) đo lường điều gì?
A. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập.
B. Độ mạnh của mối quan hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
C. Mức độ ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy.
D. Sai số chuẩn của ước lượng.
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 đưa ra kết luận gì?
A. Bác bỏ giả thuyết null.
B. Chấp nhận giả thuyết null.
C. Không thể đưa ra kết luận.
D. Cần thêm thông tin để đưa ra kết luận.
97. Ý nghĩa của mức ý nghĩa (significance level) α trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Xác suất mắc sai lầm loại I, tức là bác bỏ H0 khi H0 đúng.
B. Xác suất mắc sai lầm loại II, tức là chấp nhận H0 khi H0 sai.
C. Xác suất chấp nhận H0 khi H0 đúng.
D. Xác suất bác bỏ H0 khi H0 sai.
98. Khi nào nên sử dụng kiểm định ANOVA (Analysis of Variance)?
A. Khi muốn so sánh trung bình của ba quần thể trở lên.
B. Khi muốn so sánh trung bình của hai quần thể.
C. Khi muốn kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
D. Khi muốn ước lượng khoảng tin cậy cho trung bình quần thể.
99. Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn thực hiện nhiều kiểm định giả thuyết trên cùng một bộ dữ liệu mà không điều chỉnh mức ý nghĩa?
A. Xác suất mắc sai lầm loại I tăng lên.
B. Xác suất mắc sai lầm loại II tăng lên.
C. Độ mạnh của kiểm định tăng lên.
D. Không có thay đổi đáng kể nào xảy ra.
100. Trong kiểm định ANOVA, giả thuyết null (H0) thường là gì?
A. Trung bình của tất cả các quần thể là bằng nhau.
B. Trung bình của ít nhất hai quần thể khác nhau.
C. Phương sai của tất cả các quần thể là bằng nhau.
D. Phương sai của ít nhất hai quần thể khác nhau.
101. Khi nào nên sử dụng kiểm định một phía (one-tailed test) thay vì kiểm định hai phía (two-tailed test)?
A. Khi có dự đoán cụ thể về hướng của sự khác biệt.
B. Khi không có dự đoán cụ thể về hướng của sự khác biệt.
C. Khi kích thước mẫu nhỏ.
D. Khi độ lệch chuẩn của quần thể chưa biết.
102. Sự khác biệt chính giữa kiểm định t độc lập (independent t-test) và kiểm định t ghép cặp (paired t-test) là gì?
A. Kiểm định t độc lập so sánh trung bình của hai nhóm độc lập, trong khi kiểm định t ghép cặp so sánh trung bình của hai nhóm có liên quan.
B. Kiểm định t độc lập sử dụng cho mẫu nhỏ, trong khi kiểm định t ghép cặp sử dụng cho mẫu lớn.
C. Kiểm định t độc lập sử dụng cho dữ liệu định tính, trong khi kiểm định t ghép cặp sử dụng cho dữ liệu định lượng.
D. Kiểm định t độc lập kiểm tra phương sai, trong khi kiểm định t ghép cặp kiểm tra trung bình.
103. Khi nào nên sử dụng kiểm định phi tham số (non-parametric test) thay vì kiểm định tham số (parametric test)?
A. Khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn hoặc kích thước mẫu nhỏ.
B. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn và kích thước mẫu lớn.
C. Khi muốn ước lượng tham số của quần thể.
D. Khi muốn so sánh trung bình của hai quần thể.
104. Sai lầm loại II (Type II error) trong kiểm định giả thuyết xảy ra khi nào?
A. Chấp nhận giả thuyết null khi nó thực sự sai.
B. Bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự đúng.
C. Bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự sai.
D. Chấp nhận giả thuyết null khi nó thực sự đúng.
105. Kiểm định Chi-bình phương (Chi-square test) thường được sử dụng để làm gì?
A. Kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
B. So sánh trung bình của hai quần thể.
C. Ước lượng khoảng tin cậy cho trung bình quần thể.
D. Kiểm tra phương sai của một quần thể.
106. Ý nghĩa của việc kiểm tra các giả định trước khi thực hiện kiểm định giả thuyết là gì?
A. Để đảm bảo rằng kết quả kiểm định là hợp lệ và đáng tin cậy.
B. Để đơn giản hóa quá trình tính toán.
C. Để tăng mức ý nghĩa (α).
D. Để giảm kích thước mẫu cần thiết.
107. Khoảng tin cậy 95% có nghĩa là gì?
A. Nếu lặp lại quá trình lấy mẫu nhiều lần, 95% các khoảng tin cậy được tạo ra sẽ chứa tham số thực sự của quần thể.
B. Có 95% khả năng tham số thực sự của quần thể nằm trong khoảng tin cậy này.
C. Có 5% khả năng tham số thực sự của quần thể nằm ngoài khoảng tin cậy này.
D. Khoảng tin cậy này chứa 95% dữ liệu trong mẫu.
108. Khi nào nên sử dụng kiểm định Kruskal-Wallis (Kruskal-Wallis test)?
A. Khi muốn so sánh nhiều hơn hai nhóm độc lập mà dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi muốn so sánh hai nhóm độc lập mà dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
C. Khi muốn so sánh hai nhóm liên quan mà dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.
D. Khi muốn kiểm tra tính độc lập giữa hai biến định tính.
109. Trong kiểm định Chi-bình phương, bậc tự do (degrees of freedom) được tính như thế nào?
A. (Số hàng – 1) * (Số cột – 1)
B. Số hàng * Số cột
C. Số hàng + Số cột – 1
D. Tổng số quan sát – 1
110. Điều gì xảy ra với độ rộng của khoảng tin cậy khi tăng kích thước mẫu?
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 được sự thay đổi của độ rộng.
111. Trong phân tích phương sai (ANOVA), thống kê F được tính như thế nào?
A. Tỷ lệ giữa phương sai giữa các nhóm và phương sai trong các nhóm.
B. Tỷ lệ giữa phương sai trong các nhóm và phương sai giữa các nhóm.
C. Hiệu giữa phương sai giữa các nhóm và phương sai trong các nhóm.
D. Tổng của phương sai giữa các nhóm và phương sai trong các nhóm.
112. Sự khác biệt giữa khoảng tin cậy và khoảng dự đoán (prediction interval) là gì?
A. Khoảng tin cậy ước lượng tham số quần thể, trong khi khoảng dự đoán ước lượng một giá trị đơn lẻ trong tương lai.
B. Khoảng tin cậy ước lượng một giá trị đơn lẻ trong tương lai, trong khi khoảng dự đoán ước lượng tham số quần thể.
C. Khoảng tin cậy luôn rộng hơn khoảng dự đoán.
D. Khoảng tin cậy và khoảng dự đoán là giống nhau.
113. Khoảng tin cậy (confidence interval) là gì?
A. Một khoảng giá trị mà ta tin rằng tham số của quần thể nằm trong đó với một độ tin cậy nhất định.
B. Một khoảng giá trị chắc chắn chứa tham số của quần thể.
C. Một giá trị duy nhất ước lượng cho tham số của quần thể.
D. Một khoảng giá trị mà ta biết chính xác tham số của quần thể nằm trong đó.
114. Ý nghĩa của hiệu ứng kích thước (effect size) trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Đo lường độ lớn của sự khác biệt hoặc mối quan hệ.
B. Đo lường mức ý nghĩa thống kê của kết quả.
C. Đo lường kích thước mẫu cần thiết.
D. Đo lường độ tin cậy của kết quả.
115. Trong kiểm định giả thuyết, sai lầm loại I 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 đúng.
C. Bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự sai.
D. Chấp nhận giả thuyết null khi nó thực sự sai.
116. Điều gì xảy ra với khoảng tin cậy khi tăng độ tin cậy (confidence level)?
A. Độ rộng của khoảng tin cậy tăng.
B. Độ rộng của khoảng tin cậy giảm.
C. Độ rộng của khoảng tin cậy không đổi.
D. Không thể xác định được sự thay đổi của độ rộng.
117. Khi nào nên sử dụng kiểm định t (t-test) thay vì kiểm định z (z-test)?
A. Khi kích thước mẫu nhỏ và độ lệch chuẩn của quần thể chưa biết.
B. Khi kích thước mẫu lớn và độ lệch chuẩn của quần thể đã biết.
C. Khi kích thước mẫu nhỏ và độ lệch chuẩn của quần thể đã biết.
D. Khi kích thước mẫu lớn và độ lệch chuẩn của quần thể chưa biết.
118. Điều gì xảy ra với sai số chuẩn (standard error) khi tăng kích thước mẫu?
A. Sai số chuẩn giảm.
B. Sai số chuẩn tăng.
C. Sai số chuẩn không đổi.
D. Không thể xác định được sự thay đổi của sai số chuẩn.
119. Khi nào thì việc sử dụng phương pháp bootstrap trở nên hữu ích trong thống kê?
A. Khi không thể đáp ứng được các giả định của kiểm định tham số hoặc khi không có công thức giải tích cho ước lượng.
B. Khi kích thước mẫu rất lớn và cần giảm thời gian tính toán.
C. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn hoàn hảo.
D. Khi cần tính toán giá trị trung bình một cách nhanh chóng.
120. Phương pháp Bonferroni correction được sử dụng để làm gì?
A. Điều chỉnh mức ý nghĩa khi thực hiện nhiều kiểm định giả thuyết.
B. Tăng độ mạnh của kiểm định.
C. Giảm kích thước mẫu cần thiết.
D. Kiểm tra tính chuẩn của dữ liệu.
121. Điều gì ảnh hưởng đến công suất kiểm định?
A. Mức ý nghĩa alpha.
B. Kích thước mẫu.
C. Độ lớn của hiệu ứng thực tế.
D. Tất cả các yếu tố trên.
122. Phân tích phương sai (ANOVA) được sử dụng để làm gì?
A. So sánh phương sai của hai quần thể.
B. So sánh trung bình của hai quần thể.
C. So sánh trung bình của ba quần thể trở lên.
D. So sánh tỷ lệ của hai quần thể.
123. Giả thuyết H0 trong phân tích phương sai (ANOVA) thường phát biểu điều 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 khác nhau.
124. Trong kiểm định giả thuyết về trung bình của một quần thể, khi nào thì sử dụng phân phối t-Student thay vì phân phối Z?
A. Khi kích thước mẫu lớn (n > 30).
B. Khi phương sai của quần thể đã biết.
C. Khi kích thước mẫu nhỏ (n < 30) và phương sai của quần thể chưa biết.
D. Luôn luôn sử dụng phân phối Z.
125. Điều gì xảy ra với độ rộng của khoảng tin cậy khi kích thước mẫu tăng lên?
A. Độ rộng của khoảng tin cậy tăng lên.
B. Độ rộng của khoảng tin cậy giảm xuống.
C. Độ rộng của khoảng tin cậy không thay đổi.
D. Không thể xác định.
126. Trong kiểm định Chi-bình phương, giả thuyết H0 thường phát biểu điều gì?
A. Hai biến có liên quan đến nhau.
B. Hai biến không có liên quan đến nhau.
C. Trung bình của hai quần thể bằng nhau.
D. Phương sai của hai quần thể bằng nhau.
127. Mô hình ARIMA được sử dụng để làm gì?
A. Phân tích phương sai.
B. Phân tích hồi quy tuyến tính.
C. Dự báo chuỗi thời gian.
D. Kiểm định sự độc lập giữa hai biến định tính.
128. Khái niệm ‘bậc tự do’ (degrees of freedom) quan trọng trong kiểm định t-Student là gì?
A. Số lượng tham số cần ước lượng.
B. Số lượng quan sát trong mẫu.
C. Số lượng quan sát độc lập trong mẫu có thể thay đổi mà không ảnh hưởng đến các ước lượng.
D. Mức ý nghĩa (alpha).
129. Khoảng tin cậy (confidence interval) là gì?
A. Một khoảng giá trị mà chúng ta tin rằng tham số quần thể nằm trong đó với một độ tin cậy nhất định.
B. Xác suất mắc sai lầm loại I.
C. Xác suất mắc sai lầm loại II.
D. Độ lệch chuẩn của mẫu.
130. Hệ số góc (slope) trong hồi quy tuyến tính biểu thị điều gì?
A. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập bằng 0.
B. Phương sai của sai số.
C. Sự thay đổi trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng một đơn vị.
D. Mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu.
131. Phương pháp nào được sử dụng để kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian?
A. Kiểm định Chi-bình phương.
B. Kiểm định t-Student.
C. Kiểm định Dickey-Fuller.
D. Phân tích phương sai (ANOVA).
132. Hệ số tương quan (correlation coefficient) đo lường điều gì?
A. Mức độ biến động của một biến.
B. Mức độ mạnh và hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng.
C. Sự khác biệt giữa trung bình của hai quần thể.
D. Xác suất mắc sai lầm loại I.
133. Tính dừng (stationarity) của chuỗi thời gian có nghĩa là gì?
A. Chuỗi thời gian có xu hướng tăng hoặc giảm theo thời gian.
B. Chuỗi thời gian có phương sai thay đổi theo thời gian.
C. Chuỗi thời gian có trung bình và phương sai không đổi theo thời gian.
D. Chuỗi thời gian không có bất kỳ mô hình nào.
134. Mối quan hệ giữa mức ý nghĩa (alpha) và sai lầm loại I (Type I error) trong kiểm định giả thuyết là gì?
A. Alpha là xác suất mắc sai lầm loại II.
B. Alpha là xác suất mắc sai lầm loại I.
C. Alpha và sai lầm loại I không liên quan đến nhau.
D. Alpha là 1 trừ xác suất mắc sai lầm loại I.
135. Trong kiểm định giả thuyết thống kê, 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.
136. Hồi quy tuyến tính (linear regression) được sử dụng để làm gì?
A. Mô tả mối quan hệ phi tuyến tính giữa hai biến.
B. Dự đoán giá trị của một biến phụ thuộc dựa trên giá trị của một hoặc nhiều biến độc lập.
C. So sánh trung bình của hai quần thể.
D. Kiểm định sự độc lập giữa hai biến định tính.
137. Công suất kiểm định (power of a test) là gì?
A. Xác suất mắc sai lầm loại I.
B. Xác suất mắc sai lầm loại II.
C. Xác suất bác bỏ giả thuyết H0 khi nó thực sự sai.
D. Xác suất chấp nhận giả thuyết H0 khi nó thực sự đúng.
138. 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 thông tin gì về hướng của sự khác biệt.
B. Khi quan tâm đến cả hai hướng của sự khác biệt.
C. Khi chỉ quan tâm đến một hướng cụ thể của sự khác biệt.
D. Không bao giờ nên sử dụng kiểm định một phía.
139. Kiểm định Chi-bình phương (Chi-square test) thường được sử dụng để làm gì?
A. Kiểm định trung bình của một quần thể.
B. Kiểm định phương sai của một quần thể.
C. Kiểm định sự độc lập giữa hai biến định tính.
D. Kiểm định sự bằng nhau của hai trung bình.
140. Hàm tự tương quan (ACF) và hàm tương quan riêng phần (PACF) được sử dụng để làm gì trong phân tích chuỗi thời gian?
A. Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian.
B. Xác định bậc của các thành phần AR và MA trong mô hình ARIMA.
C. Dự báo giá trị tương lai của chuỗi thời gian.
D. Phân tích xu hướng và mùa vụ của chuỗi thời gian.
141. 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 kiểm định (hoặc kết quả còn cực đoan hơn) nếu H0 là đúng.
D. Mức ý nghĩa (alpha) của kiểm định.
142. Hệ số xác định (R-squared) trong hồi quy tuyến tính đo lường điều gì?
A. Phương sai của sai số.
B. Mức độ mạnh của mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
C. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình hồi quy.
D. Xác suất mắc sai lầm loại I.
143. Giá trị của hệ số tương quan (r) nằm trong khoảng nào?
A. 0 đến 1.
B. -1 đến 0.
C. -∞ đến +∞.
D. -1 đến +1.
144. Các thành phần của mô hình ARIMA là gì?
A. Trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn.
B. Tự hồi quy (AR), tích hợp (I), trung bình trượt (MA).
C. Xu hướng, mùa vụ, chu kỳ.
D. Hệ số chặn, hệ số góc, sai số.
145. Trong kiểm định giả thuyết, nếu giá trị p nhỏ hơn mức ý nghĩa 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.
146. Trong hồi quy tuyến tính, hệ số chặn (intercept) biểu thị điều gì?
A. Sự thay đổi trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng một đơn vị.
B. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc khi tất cả các biến độc lập bằng 0.
C. Mức độ mạnh của mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
D. Phương sai của sai số.
147. 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 đúng.
C. Bác bỏ giả thuyết H0 khi nó thực sự sai.
D. Chấp nhận giả thuyết H0 khi nó thực sự sai.
148. Kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy (regression coefficient) được sử dụng để làm gì?
A. Kiểm định xem mô hình hồi quy có phù hợp với dữ liệu hay không.
B. Kiểm định xem hệ số hồi quy có khác 0 một cách có ý nghĩa thống kê hay không.
C. Kiểm định xem phương sai của sai số có bằng nhau hay không.
D. Kiểm định xem các biến độc lập có tương quan với nhau hay không.
149. Điều gì xảy ra với miền bác bỏ (rejection region) khi mức ý nghĩa (alpha) tăng lên?
A. Miền bác bỏ trở nên nhỏ hơn.
B. Miền bác bỏ không thay đổi.
C. Miền bác bỏ trở nên lớn hơn.
D. Miền bác bỏ biến mất.
150. Sai số chuẩn (standard error) trong hồi quy tuyến tính biểu thị điều gì?
A. Độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy ước lượng.
B. Phương sai của sai số.
C. Mức độ mạnh của mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
D. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình hồi quy.
