1. Trong kiểm định giả thuyết, 'giá trị p′ (p-value) thể hiện điều gì?
A. Xác suất giả thuyết nghiên cứu là đúng
B. Xác suất quan sát được kết quả hiện tại hoặc cực đoan hơn nếu giả thuyết không (null hypothesis) là đúng
C. Ngưỡng ý nghĩa thống kê
D. Kích thước của hiệu ứng
2. Phân phối chuẩn (Normal distribution) có đặc điểm quan trọng nào trong thống kê suy diễn?
A. Luôn luôn phù hợp với dữ liệu thực tế
B. Là cơ sở cho nhiều kiểm định tham số và xây dựng khoảng tin cậy
C. Không bị ảnh hưởng bởi cỡ mẫu
D. Chỉ áp dụng cho dữ liệu định danh
3. Sai lầm Loại I (Type I error) trong kiểm định giả thuyết xảy ra khi nào?
A. Bác bỏ giả thuyết không (null hypothesis) khi nó thực sự sai
B. Không bác bỏ giả thuyết không khi nó thực sự sai
C. Bác bỏ giả thuyết không khi nó thực sự đúng
D. Không bác bỏ giả thuyết không khi nó thực sự đúng
4. Trong nghiên cứu khoa học xã hội, tính giá trị (validity) của một công cụ đo lường đề cập đến điều gì?
A. Mức độ nhất quán của kết quả đo lường
B. Mức độ công cụ đo lường thực sự đo lường điều mà nó được thiết kế để đo lường
C. Mức độ dễ sử dụng của công cụ
D. Mức độ phổ biến của công cụ trong nghiên cứu
5. Thiên vị chọn mẫu (Sampling bias) có thể ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu như thế nào?
A. Làm tăng độ chính xác của ước lượng
B. Làm cho mẫu không còn đại diện cho tổng thể, dẫn đến kết luận sai lệch
C. Chỉ ảnh hưởng đến kích thước mẫu, không ảnh hưởng đến kết luận
D. Chỉ xảy ra khi sử dụng mẫu phi ngẫu nhiên
6. Độ lệch chuẩn (Standard Deviation) đo lường điều gì?
A. Xu hướng trung tâm của dữ liệu
B. Mức độ phân tán của dữ liệu xung quanh giá trị trung bình
C. Hình dạng phân phối của dữ liệu
D. Mức độ tin cậy của ước lượng
7. Mục đích chính của việc chuẩn hóa dữ liệu (data normalization) là gì?
A. Loại bỏ giá trị ngoại lệ
B. Chuyển đổi dữ liệu về cùng một thang đo để so sánh hoặc phân tích
C. Đảm bảo dữ liệu có phân phối chuẩn
D. Tăng kích thước mẫu
8. Độ mạnh của tương quan (strength of correlation) được đánh giá như thế nào dựa trên hệ số tương quan Pearson?
A. Dựa vào dấu của hệ số tương quan (+ hoặc -)
B. Dựa vào giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan (gần 0 là yếu, gần 1 là mạnh)
C. Dựa vào giá trị p của kiểm định tương quan
D. Dựa vào cỡ mẫu
9. Phương pháp phân tích nhân tố (Factor analysis) được sử dụng để làm gì?
A. Dự đoán giá trị của một biến dựa trên biến khác
B. Xác định các cấu trúc ẩn hoặc nhân tố tiềm ẩn đằng sau một tập hợp lớn các biến quan sát được
C. So sánh trung bình của nhiều nhóm
D. Đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến
10. Trong thống kê, 'bậc tự do′ (degrees of freedom) liên quan đến điều gì?
A. Số lượng biến trong mô hình
B. Số quan sát trong mẫu
C. Số giá trị trong dữ liệu có thể tự do biến đổi sau khi đã cố định một số ràng buộc
D. Mức ý nghĩa thống kê
11. Giá trị trung vị (Median) phù hợp nhất để đo lường xu hướng trung tâm của dữ liệu khi nào?
A. Khi dữ liệu có phân phối chuẩn
B. Khi dữ liệu có giá trị ngoại lệ (outliers)
C. Khi dữ liệu rời rạc
D. Khi dữ liệu liên tục
12. Trong thống kê, 'phân phối lấy mẫu′ (sampling distribution) là gì?
A. Phân phối của dữ liệu trong một mẫu duy nhất
B. Phân phối của một thống kê (ví dụ: trung bình mẫu) được tính từ tất cả các mẫu có thể có cùng kích thước được rút ra từ tổng thể
C. Phân phối của tổng thể
D. Phân phối của sai số
13. Phân tích phương sai (ANOVA) thường được sử dụng để làm gì?
A. Kiểm tra mối quan hệ giữa hai biến định lượng
B. So sánh trung bình của hai nhóm
C. So sánh trung bình của ba nhóm trở lên
D. Dự đoán giá trị của một biến dựa trên biến khác
14. Hệ số tương quan Pearson (Pearson correlation coefficient) đo lường điều gì?
A. Mối quan hệ nhân quả giữa hai biến
B. Độ mạnh và hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng
C. Sự khác biệt giữa trung bình của hai nhóm
D. Tỷ lệ phần trăm biến thiên được giải thích bởi mô hình hồi quy
15. Hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinearity) trong hồi quy bội xảy ra khi nào?
A. Khi biến phụ thuộc không phân phối chuẩn
B. Khi các biến độc lập có tương quan cao với nhau
C. Khi mô hình không phù hợp với dữ liệu
D. Khi cỡ mẫu quá nhỏ
16. Trong ngữ cảnh của thống kê Bayes, 'xác suất tiên nghiệm′ (prior probability) đề cập đến điều gì?
A. Xác suất của dữ liệu quan sát được
B. Xác suất của giả thuyết sau khi xem xét dữ liệu
C. Xác suất ban đầu của giả thuyết trước khi xem xét dữ liệu
D. Xác suất của giả thuyết không
17. Khoảng tin cậy (Confidence Interval) cho biết điều gì?
A. Xác suất tham số tổng thể nằm trong khoảng ước lượng
B. Khoảng giá trị mà chúng ta tin rằng tham số tổng thể có khả năng nằm trong đó, với một mức độ tin cậy nhất định
C. Độ chính xác của ước lượng điểm
D. Kích thước mẫu cần thiết để đạt được độ chính xác mong muốn
18. Kích thước hiệu ứng (Effect size) quan trọng vì điều gì trong nghiên cứu khoa học xã hội?
A. Nó thay thế cho ý nghĩa thống kê
B. Nó đo lường tầm quan trọng thực tế hoặc độ lớn của một hiệu ứng nghiên cứu
C. Nó luôn tỉ lệ nghịch với giá trị p
D. Nó chỉ quan trọng trong nghiên cứu định tính
19. Vấn đề 'giá trị bị thiếu′ (missing data) trong phân tích thống kê có thể được xử lý bằng cách nào?
A. Luôn loại bỏ tất cả các quan sát có giá trị bị thiếu
B. Thay thế giá trị bị thiếu bằng giá trị lớn nhất trong tập dữ liệu
C. Sử dụng các phương pháp xử lý giá trị bị thiếu như thay thế bằng giá trị trung bình, hồi quy hoặc đa thay thế (multiple imputation)
D. Bỏ qua hoàn toàn vấn đề giá trị bị thiếu vì nó không ảnh hưởng đến kết quả
20. Phương pháp phân tích cụm (Cluster analysis) được sử dụng để làm gì?
A. Dự đoán biến phụ thuộc dựa trên biến độc lập
B. Phân nhóm các đối tượng hoặc quan sát thành các nhóm đồng nhất dựa trên các đặc điểm của chúng
C. Kiểm tra sự khác biệt giữa trung bình của các nhóm
D. Xác định mối quan hệ tuyến tính giữa các biến
21. Khi nào nên sử dụng kiểm định phi tham số thay vì kiểm định tham số?
A. Khi dữ liệu có phân phối chuẩn
B. Khi cỡ mẫu lớn
C. Khi giả định về phân phối của dữ liệu không được đáp ứng
D. Khi muốn tính toán khoảng tin cậy
22. 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. Sai số ngẫu nhiên trong dữ liệu
23. Trong phân tích hồi quy logistic, biến phụ thuộc thuộc loại thang đo nào?
A. Định lượng
B. Định danh nhị phân (Binary nominal)
C. Thứ bậc
D. Tỷ lệ
24. Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản (Simple Random Sampling) đảm bảo điều gì?
A. Mỗi phần tử trong tổng thể có cơ hội chọn vào mẫu khác nhau
B. Mẫu thu được chắc chắn đại diện cho tổng thể
C. Mỗi phần tử trong tổng thể có cơ hội chọn vào mẫu như nhau
D. Mẫu có kích thước bằng với tổng thể
25. Trong nghiên cứu khoa học xã hội, loại thống kê nào tập trung vào việc mô tả và tóm tắt dữ liệu từ một mẫu cụ thể, mà không cố gắng suy rộng ra tổng thể lớn hơn?
A. Thống kê suy diễn
B. Thống kê mô tả
C. Thống kê tham số
D. Thống kê phi tham số
26. Thang đo định danh (Nominal scale) khác biệt với thang đo thứ bậc (Ordinal scale) ở điểm nào?
A. Thang đo định danh có thứ tự, thang đo thứ bậc thì không
B. Thang đo thứ bậc có thứ tự, thang đo định danh thì không
C. Thang đo định danh có khoảng cách bằng nhau giữa các giá trị
D. Thang đo thứ bậc có điểm gốc 0 tuyệt đối
27. Trong hồi quy tuyến tính, hệ số hồi quy (regression coefficient) cho biết điều gì?
A. Mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu
B. Sự thay đổi trung bình trong biến phụ thuộc ứng với một đơn vị thay đổi của biến độc lập
C. Phương sai của sai số
D. Giá trị p của kiểm định F
28. Phương pháp kiểm định Chi-bình phương (Chi-square test) thường được sử dụng để làm gì?
A. So sánh trung bình của hai nhóm độc lập
B. Kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng
C. Kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính
D. Dự đoán biến phụ thuộc định lượng dựa trên biến định tính
29. Phân tích hậu kiểm (Post-hoc analysis) thường được thực hiện sau kiểm định ANOVA để làm gì?
A. Kiểm tra lại các giả định của ANOVA
B. Xác định xem có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm hay không
C. Xác định cặp nhóm cụ thể nào có sự khác biệt đáng kể sau khi ANOVA cho thấy có sự khác biệt chung
D. Tăng giá trị p để đạt được ý nghĩa thống kê
30. Phân tích đường dẫn (Path analysis) là một phần của loại mô hình thống kê nào?
A. Hồi quy tuyến tính đơn
B. Phân tích phương sai (ANOVA)
C. Mô hình phương trình cấu trúc (Structural Equation Modeling - SEM)
D. Phân tích cụm
