1. Trong phân tích hồi quy tuyến tính, hệ số R bình phương (R-squared) thể hiện điều gì?
A. Độ mạnh của mối quan hệ giữa các biến độc lập.
B. Tỷ lệ phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập.
C. Mức ý nghĩa thống kê của mô hình hồi quy.
D. Sai số chuẩn của các hệ số hồi quy.
2. Độ lệch chuẩn (standard deviation) đo lường điều gì?
A. Mức độ tập trung của dữ liệu xung quanh trung vị.
B. Mức độ phân tán của dữ liệu xung quanh giá trị trung bình.
C. Sự khác biệt giữa giá trị lớn nhất và nhỏ nhất trong tập dữ liệu.
D. Mức độ tin cậy của ước lượng khoảng.
3. 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 mắc sai lầm loại II.
C. Xác suất thu được kết quả (hoặc kết quả cực đoan hơn) nếu giả thuyết null là đúng.
D. Mức ý nghĩa thống kê được chọn trước.
4. Khi nào thì việc sử dụng phương pháp lấy mẫu phân tầng (stratified sampling) là phù hợp?
A. Khi cần lấy mẫu nhanh chóng và tiết kiệm chi phí.
B. Khi quần thể đồng nhất và không có sự khác biệt giữa các nhóm.
C. Khi quần thể có thể chia thành các nhóm (strata) khác nhau và cần đảm bảo mỗi nhóm được đại diện đầy đủ.
D. Khi không có danh sách đầy đủ các thành viên của quần thể.
5. Hệ số tương quan Pearson (Pearson correlation coefficient) đo lường điều gì?
A. Mối quan hệ nhân quả giữa hai biến.
B. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.
C. Mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng.
D. Sự khác biệt giữa trung bình của hai nhóm.
6. Ước lượng khoảng (confidence interval) cung cấp thông tin gì?
A. Giá trị chính xác của tham số quần thể.
B. Một khoảng giá trị mà tham số quần thể có khả năng nằm trong đó.
C. Xác suất tham số quần thể nằm trong một khoảng giá trị cụ thể.
D. Độ lệch chuẩn của quần thể.
7. Khi nào nên sử dụng kiểm định Chi-bình phương (Chi-square test)?
A. Để so sánh trung bình của hai nhóm.
B. Để kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
C. Để đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng.
D. Để ước lượng khoảng tin cậy cho trung bình quần thể.
8. Trong phân tích hồi quy logistic, biến phụ thuộc (dependent variable) có đặc điểm gì?
A. Là biến định lượng liên tục.
B. Là biến định tính nhị phân (binary).
C. Là biến định tính đa phân (categorical).
D. Là biến có thang đo thứ bậc.
9. Mục đích chính của việc chuẩn hóa dữ liệu (data normalization) là gì?
A. Để loại bỏ các giá trị ngoại lệ.
B. Để chuyển đổi dữ liệu thành phân phối chuẩn.
C. Để đưa các biến về cùng một thang đo, giúp so sánh và phân tích dễ dàng hơn.
D. Để mã hóa dữ liệu định tính thành dạng số.
10. 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 phân tầng (Stratified sampling).
C. Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản (Simple random sampling).
D. Lấy mẫu theo cụm (Cluster sampling).
11. Trong thống kê, `phương sai` (variance) được định nghĩa như thế nào?
A. Giá trị trung bình của tập dữ liệu.
B. Căn bậc hai của độ lệch chuẩn.
C. Trung bình của các bình phương độ lệch so với giá trị trung bình.
D. Sự khác biệt giữa giá trị lớn nhất và nhỏ nhất.
12. 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 phương sai của quần thể đã biết.
C. Khi kích thước mẫu nhỏ (n < 30) và phương sai của quần thể chưa biết.
D. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
13. Trong thống kê, `độ tin cậy` (reliability) đề cập đến điều gì?
A. Mức độ chính xác của một phép đo.
B. Tính nhất quán và ổn định của một phép đo.
C. Khả năng khái quát hóa kết quả nghiên cứu.
D. Mức độ mà một phép đo đo lường những gì nó được cho là đo lường.
14. Trong thống kê Bayes, điều gì đại diện cho `prior`?
A. Dữ liệu mới thu thập được.
B. Xác suất của giả thuyết sau khi quan sát dữ liệu.
C. Niềm tin ban đầu về một giả thuyết trước khi quan sát dữ liệu.
D. Hàm правдоподобия.
15. Trong thống kê suy luận, sai lầm loại I (Type I error) xảy ra khi nào?
A. Chấp nhận giả thuyết null khi nó thực sự đúng.
B. Bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự sai.
C. Bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự đúng.
D. Chấp nhận giả thuyết null khi nó thực sự sai.
16. Khi nào thì việc sử dụng trung vị (median) là phù hợp hơn so với giá trị trung bình (mean) để đo lường xu hướng trung tâm?
A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi dữ liệu có các giá trị ngoại lệ (outliers).
C. Khi cần tính toán nhanh chóng.
D. Khi dữ liệu có thang đo khoảng.
17. Phân phối nào thường được sử dụng để mô hình hóa số lượng sự kiện xảy ra trong một khoảng thời gian hoặc không gian nhất định?
A. Phân phối chuẩn (Normal distribution).
B. Phân phối nhị thức (Binomial distribution).
C. Phân phối Poisson (Poisson distribution).
D. Phân phối mũ (Exponential distribution).
18. 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 có thang đo thứ bậc.
D. Khi phương sai của quần thể đã biết.
19. Sai số chuẩn (standard error) của trung bình mẫu đo lường điều gì?
A. Độ lệch chuẩn của quần thể.
B. Độ lệch chuẩn của mẫu.
C. Mức độ biến động của trung bình mẫu từ mẫu này sang mẫu khác.
D. Sai số do đo lường không chính xác.
20. Chọn khẳng định đúng về ý nghĩa thống kê (statistical significance).
A. Một kết quả có ý nghĩa thống kê chắc chắn có ý nghĩa thực tế.
B. Một kết quả có ý nghĩa thống kê cho thấy mối quan hệ nhân quả.
C. Một kết quả có ý nghĩa thống kê cho thấy kết quả đó khó có thể xảy ra chỉ do ngẫu nhiên.
D. Một kết quả không có ý nghĩa thống kê chứng minh rằng không có mối quan hệ nào tồn tại.
21. Phương pháp nào được sử dụng để ước lượng tác động nhân quả của một can thiệp hoặc chính sách?
A. Phân tích tương quan.
B. Phân tích hồi quy tuyến tính.
C. Phân tích chuỗi thời gian.
D. Mô hình khác biệt trong khác biệt (Difference-in-Differences).
22. Điều gì xảy ra với công suất kiểm định (statistical power) khi kích thước mẫu tăng lên?
A. Công suất kiểm định giảm.
B. Công suất kiểm định tăng.
C. Công suất kiểm định không thay đổi.
D. Công suất kiểm định trở nên không xác định.
23. Trong kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa (alpha) đại diện cho điều gì?
A. Xác suất mắc sai lầm loại II.
B. Xác suất chấp nhận giả thuyết null khi nó sai.
C. Ngưỡng xác suất để bác bỏ giả thuyết null.
D. Xác suất giả thuyết null là đúng.
24. 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 trở nên hẹp hơn.
C. Khoảng tin cậy không thay đổi.
D. Khoảng tin cậy trở nên không xác định.
25. Chọn phát biểu đúng về sai số loại II (Type II error) trong kiểm định giả thuyết.
A. Bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự đúng.
B. Chấp nhận giả thuyết null khi nó thực sự sai.
C. Luôn xảy ra khi kích thước mẫu nhỏ.
D. Có thể loại bỏ hoàn toàn bằng cách tăng mức ý nghĩa (alpha).
26. Trong phân tích chuỗi thời gian (time series analysis), thành phần xu hướng (trend component) thể hiện điều gì?
A. Sự biến động ngẫu nhiên trong dữ liệu.
B. Sự biến động theo mùa trong dữ liệu.
C. Sự biến động dài hạn trong dữ liệu.
D. Sự biến động theo chu kỳ kinh tế.
27. 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.
28. Trong thiết kế thử nghiệm (experimental design), phương pháp `ngẫu nhiên hóa` (randomization) được sử dụng để làm gì?
A. Để loại bỏ ảnh hưởng của các biến gây nhiễu.
B. Để đảm bảo các nhóm thử nghiệm có kích thước bằng nhau.
C. Để tăng tính đại diện của mẫu.
D. Để giảm sai số đo lường.
29. Phương pháp nào được sử dụng để giảm ảnh hưởng của các giá trị ngoại lệ (outliers) trong phân tích hồi quy?
A. Sử dụng hồi quy tuyến tính đơn giản.
B. Sử dụng hồi quy đa thức.
C. Sử dụng hồi quy mạnh mẽ (Robust regression).
D. Sử dụng hồi quy logistic.
30. Trong một phân phối chuẩn, khoảng bao nhiêu phần trăm dữ liệu nằm trong khoảng một độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình?
A. 50%
B. 68%
C. 95%
D. 99.7%
