1. Trong phân tích hồi quy bội (Multiple regression), điều gì xảy ra khi có hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinearity)?
A. Mô hình hồi quy trở nên chính xác hơn.
B. Các hệ số hồi quy trở nên ổn định và dễ giải thích hơn.
C. Các hệ số hồi quy trở nên không ổn định và khó giải thích, sai số chuẩn tăng lên.
D. Phương sai sai số giảm đáng kể.
2. Mức ý nghĩa (Significance level) alpha (α) trong kiểm định giả thuyết thường được đặt ở mức nào?
A. 10%
B. 5%
C. 1%
D. Tùy thuộc vào kích thước mẫu.
3. Giá trị ngoại lệ (Outlier) là gì?
A. Giá trị xuất hiện thường xuyên nhất trong dữ liệu.
B. Giá trị nằm gần trung bình của dữ liệu.
C. Giá trị khác biệt đáng kể so với các giá trị khác trong tập dữ liệu.
D. Giá trị được sử dụng để tính toán trung vị.
4. Thống kê suy luận (Inferential statistics) được sử dụng để làm gì?
A. Mô tả dữ liệu mẫu.
B. Rút ra kết luận về quần thể dựa trên thông tin từ mẫu.
C. Tính toán các thước đo xu hướng trung tâm.
D. Trực quan hóa dữ liệu bằng biểu đồ.
5. Trong kiểm định giả thuyết, 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. Bác bỏ giả thuyết đối khi nó thực sự đúng.
D. Không bác bỏ giả thuyết đối khi nó thực sự sai.
6. Ý nghĩa thống kê (Statistical significance) có nghĩa là gì?
A. Kết quả chắc chắn đúng trong thực tế.
B. Kết quả có thể quan trọng về mặt thực tiễn.
C. Kết quả khó có thể xảy ra chỉ do ngẫu nhiên.
D. Kết quả có kích thước hiệu ứng lớn.
7. Khi nào nên sử dụng kiểm định Chi-bình phương (Chi-square test)?
A. So sánh trung bình của hai nhóm.
B. So sánh phương sai của hai nhóm.
C. Kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính hoặc sự phù hợp của phân phối quan sát với phân phối lý thuyết.
D. Đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng.
8. Hệ số tương quan (Correlation coefficient) đo lường điều gì?
A. Độ mạnh và hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
B. Độ dốc của đường hồi quy tuyến tính.
C. Sự khác biệt giữa trung bình của hai mẫu.
D. Mức độ phân tán của dữ liệu xung quanh giá trị trung bình.
9. Trong hồi quy tuyến tính, hệ số chặn (Intercept) biểu thị điều gì?
A. Độ dốc của đường hồi quy.
B. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc khi tất cả biến độc lập bằng 0.
C. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.
D. Sai số chuẩn của ước lượng độ dốc.
10. Khi nào thì nên sử dụng kiểm định phi tham số (Non-parametric test) thay vì kiểm định tham số (Parametric test)?
A. Khi dữ liệu có phân phối chuẩn.
B. Khi kích thước mẫu lớn.
C. Khi các giả định của kiểm định tham số không được đáp ứng (ví dụ, dữ liệu không phân phối chuẩn).
D. Khi muốn tăng cường độ mạnh của kiểm định.
11. Thống kê mô tả (Descriptive statistics) chủ yếu tập trung vào điều gì?
A. Dự đoán về quần thể dựa trên mẫu.
B. Mô tả và tóm tắt các đặc điểm chính của một tập dữ liệu.
C. Kiểm định giả thuyết về quần thể.
D. Xây dựng mô hình nhân quả giữa các biến.
12. Sai số chuẩn (Standard error) đo lường điều gì?
A. Độ lệch chuẩn của quần thể.
B. Độ lệch chuẩn của mẫu.
C. Độ lệch chuẩn của phân phối lấy mẫu của một thống kê.
D. Sai số do đo lường không chính xác.
13. Loại dữ liệu nào có điểm 0 tuyệt đối, cho phép các phép toán tỷ lệ có ý nghĩa?
A. Dữ liệu định danh (Nominal)
B. Dữ liệu thứ bậc (Ordinal)
C. Dữ liệu khoảng (Interval)
D. Dữ liệu tỷ lệ (Ratio)
14. Khi nào thì trung vị (Median) là thước đo xu hướng trung tâm phù hợp hơn trung bình (Mean)?
A. Khi dữ liệu có phân phối chuẩn.
B. Khi dữ liệu không có giá trị ngoại lệ.
C. Khi dữ liệu bị lệch (skewed) hoặc có giá trị ngoại lệ.
D. Khi muốn tính toán nhanh chóng và dễ dàng.
15. Sai số lấy mẫu (Sampling error) là gì?
A. Sai sót do tính toán sai.
B. Sai sót do đo lường không chính xác.
C. Sự khác biệt giữa thống kê mẫu và tham số quần thể do tính ngẫu nhiên của quá trình lấy mẫu.
D. Sai sót do chọn mẫu không đại diện.
16. 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 định lượng.
17. Khoảng tin cậy (Confidence interval) cung cấp thông tin gì về tham số quần thể?
A. Giá trị chính xác của tham số quần thể.
B. Một khoảng giá trị mà trong đó tham số quần thể có khả năng cao nằm trong.
C. Độ lệch chuẩn của quần thể.
D. Kích thước mẫu cần thiết để ước tính tham số.
18. Phân phối chuẩn (Normal distribution) có đặc điểm quan trọng nào?
A. Dữ liệu luôn phân bố đều.
B. Trung bình, trung vị và mốt bằng nhau và nằm ở giữa phân phối.
C. Luôn có dạng lệch phải.
D. Chỉ áp dụng cho dữ liệu rời rạc.
19. Loại dữ liệu nào có khoảng cách bằng nhau giữa các giá trị nhưng không có điểm 0 tuyệt đối?
A. Dữ liệu định danh (Nominal)
B. Dữ liệu thứ bậc (Ordinal)
C. Dữ liệu khoảng (Interval)
D. Dữ liệu tỷ lệ (Ratio)
20. Thước đo xu hướng trung tâm nào bị ảnh hưởng nhiều nhất bởi các giá trị ngoại lệ?
A. Trung bình (Mean)
B. Trung vị (Median)
C. Mốt (Mode)
D. Khoảng tứ phân vị (Interquartile Range)
21. Trong thiết kế thí nghiệm, 'nguyên tắc ngẫu nhiên hóa' (Randomization) nhằm mục đích gì?
A. Giảm kích thước mẫu cần thiết.
B. Loại bỏ hoàn toàn sai số lấy mẫu.
C. Giảm thiểu ảnh hưởng của các yếu tố gây nhiễu và đảm bảo tính so sánh giữa các nhóm điều trị.
D. Tăng cường tính đại diện của mẫu cho quần thể.
22. Độ lệch chuẩn (Standard deviation) là gì?
A. Trung bình của các độ lệch tuyệt đối.
B. Căn bậc hai của phương sai.
C. Phương sai bình phương.
D. Tổng của các độ lệch bình phương.
23. 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 cực đoan ít nhất bằng kết quả hiện tại, giả sử giả thuyết null là đúng.
C. Mức độ ý nghĩa thống kê của kết quả.
D. Kích thước của hiệu ứng được quan sát.
24. Phương pháp lấy mẫu phân tầng (Stratified sampling) được sử dụng khi nào?
A. Khi quần thể đồng nhất.
B. Khi quần thể có các nhóm con (strata) khác biệt và muốn đảm bảo mỗi nhóm con được đại diện đầy đủ trong mẫu.
C. Khi muốn tiết kiệm chi phí và thời gian thu thập dữ liệu.
D. Khi không có thông tin về cấu trúc quần thể.
25. Ưu điểm chính của việc sử dụng mẫu lớn trong nghiên cứu thống kê là gì?
A. Giảm sai số lấy mẫu và tăng độ chính xác của ước lượng.
B. Tăng khả năng xuất hiện lỗi Loại II.
C. Giảm chi phí và thời gian thu thập dữ liệu.
D. Đảm bảo dữ liệu luôn có phân phối chuẩn.
26. Phân phối lấy mẫu (Sampling distribution) là gì?
A. Phân phối của dữ liệu trong mẫu.
B. Phân phối của tất cả các giá trị có thể của một thống kê mẫu (ví dụ, trung bình mẫu) khi lấy mẫu lặp đi lặp lại từ quần thể.
C. Phân phối của quần thể.
D. Phân phối của sai số chuẩn.
27. Phương pháp lấy mẫu nào đảm bảo mọi thành viên của quần thể đều có cơ hội được chọn như nhau?
A. Lấy mẫu thuận tiện (Convenience sampling)
B. Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản (Simple random sampling)
C. Lấy mẫu phân tầng (Stratified sampling)
D. Lấy mẫu cụm (Cluster sampling)
28. Biến định tính (Qualitative variable) khác với biến định lượng (Quantitative variable) ở điểm nào?
A. Biến định tính có thể đo lường bằng số, biến định lượng thì không.
B. Biến định tính biểu thị thuộc tính hoặc phẩm chất, biến định lượng biểu thị số lượng.
C. Biến định tính luôn có giá trị liên tục, biến định lượng luôn rời rạc.
D. Biến định tính được sử dụng trong thống kê mô tả, biến định lượng trong thống kê suy luận.
29. Phương sai (Variance) đo lường điều gì?
A. Xu hướng trung tâm của dữ liệu.
B. Độ lệch trung bình tuyệt đối của dữ liệu.
C. Mức độ phân tán của dữ liệu xung quanh giá trị trung bình.
D. Giá trị lớn nhất trừ giá trị nhỏ nhất của dữ liệu.
30. Loại dữ liệu nào có thứ tự tự nhiên nhưng khoảng cách giữa các giá trị không có ý nghĩa?
A. Dữ liệu định danh (Nominal)
B. Dữ liệu thứ bậc (Ordinal)
C. Dữ liệu khoảng (Interval)
D. Dữ liệu tỷ lệ (Ratio)
