1. Khái niệm `khoảng tin cậy` (confidence interval) trong thống kê ứng dụng có ý nghĩa gì?
A. Xác suất tham số quần thể nằm trong một khoảng giá trị cụ thể.
B. Khoảng giá trị mà chúng ta tin rằng tham số quần thể có khả năng nằm trong đó, với một mức độ tin cậy nhất định.
C. Độ chính xác của ước lượng điểm.
D. Phạm vi của dữ liệu mẫu.
2. Trong phân tích dữ liệu lớn (Big Data), thống kê ứng dụng đóng vai trò gì?
A. Giảm kích thước dữ liệu để dễ lưu trữ.
B. Cung cấp các công cụ và phương pháp để khám phá, phân tích và rút ra thông tin hữu ích từ lượng dữ liệu khổng lồ và phức tạp.
C. Thay thế các phương pháp phân tích truyền thống.
D. Chỉ tập trung vào mô tả dữ liệu, không cần suy luận thống kê.
3. Sai số lấy mẫu (sampling error) là gì?
A. Lỗi do nhập liệu dữ liệu không chính xác.
B. Sự khác biệt giữa thống kê mẫu và tham số quần thể do tính ngẫu nhiên của quá trình lấy mẫu.
C. Lỗi do thiết kế nghiên cứu không phù hợp.
D. Lỗi do phân tích thống kê không đúng phương pháp.
4. Ứng dụng của thống kê trong lĩnh vực y tế KHÔNG bao gồm:
A. Đánh giá hiệu quả của thuốc và phương pháp điều trị mới.
B. Dự báo giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán.
C. Nghiên cứu dịch tễ học và xác định yếu tố nguy cơ gây bệnh.
D. Phân tích dữ liệu lâm sàng để cải thiện chăm sóc bệnh nhân.
5. Biến số nào sau đây là biến định lượng liên tục?
A. Số lượng sản phẩm bán được trong một ngày.
B. Màu sắc của xe ô tô.
C. Chiều cao của một người.
D. Mức độ hài lòng của khách hàng (rất hài lòng, hài lòng, không hài lòng).
6. Trong thống kê ứng dụng, `ngoại suy` (extrapolation) có thể gây ra vấn đề gì?
A. Làm tăng độ chính xác của dự báo.
B. Dẫn đến kết luận không đáng tin cậy khi dự đoán ngoài phạm vi dữ liệu đã quan sát.
C. Giúp đơn giản hóa mô hình thống kê.
D. Cải thiện khả năng khái quát hóa của mô hình.
7. Khi nào thì việc sử dụng trung vị (median) thích hợp hơn so với trung bình (mean) để đo lường xu hướng trung tâm?
A. Khi dữ liệu phân phối chuẩn.
B. Khi dữ liệu có giá trị ngoại lệ (outliers).
C. Khi muốn tính toán nhanh chóng.
D. Khi dữ liệu là định tính.
8. Trong phân tích tương quan, hệ số tương quan Pearson đo lường điều gì?
A. Độ mạnh của mối quan hệ phi tuyến tính giữa hai biến.
B. Độ mạnh và hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng.
C. Sự khác biệt trung bình giữa hai biến.
D. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.
9. Phương pháp thống kê nào sau đây phù hợp nhất để so sánh trung bình của ba nhóm độc lập trở lên?
A. Kiểm định t (t-test) độc lập
B. Phân tích phương sai (ANOVA)
C. Hồi quy đa biến
D. Kiểm định Chi-bình phương
10. Trong phân tích chuỗi thời gian, thành phần `xu hướng` (trend) mô tả điều gì?
A. Biến động ngắn hạn và ngẫu nhiên.
B. Sự biến động theo mùa hoặc chu kỳ cố định.
C. Sự thay đổi dài hạn và có hệ thống của chuỗi thời gian theo thời gian.
D. Ảnh hưởng của các sự kiện bất thường.
11. Trong thống kê ứng dụng, `đa cộng tuyến` (multicollinearity) là một vấn đề trong loại phân tích nào?
A. Phân tích phương sai (ANOVA)
B. Hồi quy đa biến
C. Kiểm định t
D. Phân tích tương quan
12. Khi thực hiện kiểm định giả thuyết một đuôi (one-tailed test) thay vì kiểm định hai đuôi (two-tailed test), điều gì thay đổi?
A. Loại sai số có thể mắc phải.
B. Khu vực bác bỏ giả thuyết null.
C. Giả thuyết null và giả thuyết đối.
D. Thống kê kiểm định được sử dụng.
13. Sai số loại II (Type II error) trong kiểm định giả thuyết 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. Chọn mẫu không đại diện cho quần thể.
D. Tính toán thống kê kiểm định sai.
14. Trong phân tích hồi quy đa biến, hệ số hồi quy riêng phần (partial regression coefficient) thể hiện điều gì?
A. Mức độ quan trọng của biến độc lập trong mô hình.
B. Sự thay đổi trong biến phụ thuộc khi biến độc lập tương ứng thay đổi một đơn vị, giữ các biến độc lập khác không đổi.
C. Mối quan hệ tuyến tính đơn giản giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
D. Tổng tác động của tất cả các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
15. Khi nào nên sử dụng kiểm định Chi-bình phương (Chi-squared test)?
A. So sánh trung bình của hai nhóm độc lập.
B. Nghiên cứu mối quan hệ giữa hai biến định lượng.
C. Kiểm tra sự độc lập giữa hai biến định tính.
D. Dự báo giá trị của một biến dựa trên biến khác.
16. Phương pháp nào sau đây giúp kiểm tra tính tuyến tính, tính độc lập của sai số, và tính hằng phương sai trong mô hình hồi quy?
A. Phân tích phương sai (ANOVA)
B. Phân tích phần dư (residual analysis)
C. Kiểm định Chi-bình phương
D. Phân tích tương quan
17. Giá trị p (p-value) trong kiểm định giả thuyết có ý nghĩa gì?
A. Xác suất giả thuyết null là đúng.
B. Ngưỡng ý nghĩa thống kê được chọn trước.
C. Xác suất quan sát được kết quảExtreme như (hoặc Extreme hơn) kết quả quan sát được, giả định rằng giả thuyết null là đúng.
D. Mức độ tin cậy của kết quả nghiên cứu.
18. Trong kiểm định giả thuyết, `mức ý nghĩa` (alpha level) thường được đặt là 0.05. Điều này có nghĩa là gì?
A. Xác suất mắc sai số loại II là 5%.
B. Chúng ta chấp nhận rủi ro 5% mắc sai số loại I (bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng).
C. Độ tin cậy của kiểm định là 95%.
D. Giá trị p phải nhỏ hơn 0.05 để bác bỏ giả thuyết null.
19. Ứng dụng nào sau đây KHÔNG phải là một ứng dụng phổ biến của thống kê trong kinh doanh?
A. Dự báo doanh số bán hàng và nhu cầu thị trường.
B. Quản lý chất lượng và kiểm soát quy trình sản xuất.
C. Phân tích dữ liệu gen để xác định bệnh di truyền.
D. Nghiên cứu thị trường và phân tích hành vi khách hàng.
20. Khi nào thì việc sử dụng phương pháp phi tham số (non-parametric method) trong thống kê là cần thiết?
A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
B. Khi cỡ mẫu lớn.
C. Khi các giả định về phân phối của dữ liệu không được đáp ứng (ví dụ: dữ liệu không phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu nhỏ).
D. Khi muốn tính toán nhanh chóng và đơn giản.
21. Trong thiết kế thử nghiệm, `nguyên tắc ngẫu nhiên hóa` (randomization) nhằm mục đích gì?
A. Giảm chi phí thực hiện thử nghiệm.
B. Đảm bảo tính đại diện của mẫu.
C. Kiểm soát các yếu tố gây nhiễu và giảm sai lệch có hệ thống.
D. Tăng tính dễ dàng trong thu thập dữ liệu.
22. Phương pháp thống kê nào sau đây thường được sử dụng để giảm chiều dữ liệu (dimensionality reduction)?
A. Phân tích phương sai (ANOVA)
B. Phân tích thành phần chính (PCA)
C. Hồi quy tuyến tính
D. Kiểm định t
23. Độ lệch chuẩn (standard deviation) đo lường điều gì?
A. Xu hướng trung tâm của dữ liệu.
B. Mức độ phân tán hoặc biến động của dữ liệu xung quanh giá trị trung bình.
C. Mức độ lệch của phân phối dữ liệu.
D. Mối quan hệ giữa hai biến.
24. Phương pháp trực quan hóa dữ liệu nào sau đây phù hợp nhất để so sánh phân phối của một biến số giữa các nhóm khác nhau?
A. Biểu đồ đường
B. Biểu đồ phân tán
C. Biểu đồ hộp (boxplot)
D. Biểu đồ tròn
25. Khi báo cáo kết quả kiểm định giả thuyết, điều gì là quan trọng nhất cần được bao gồm?
A. Ý kiến chủ quan của nhà nghiên cứu.
B. Giá trị p (p-value) và cỡ mẫu.
C. Biểu đồ trực quan dữ liệu.
D. Tất cả các dữ liệu thô đã thu thập.
26. Phương pháp lấy mẫu nào sau đây đảm bảo mọi thành viên của quần thể đều có cơ hội được chọn vào mẫu như nhau?
A. Lấy mẫu thuận tiện
B. Lấy mẫu phân tầng
C. Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản
D. Lấy mẫu cụm
27. Loại biểu đồ nào sau đây thích hợp nhất để hiển thị mối quan hệ giữa hai biến định lượng?
A. Biểu đồ cột
B. Biểu đồ tròn
C. Biểu đồ phân tán (scatterplot)
D. Biểu đồ hộp
28. Hạn chế chính của việc sử dụng thống kê mô tả là gì?
A. Khó thực hiện tính toán.
B. Không thể khái quát hóa kết quả cho toàn bộ quần thể.
C. Chỉ áp dụng được cho dữ liệu định lượng.
D. Yêu cầu cỡ mẫu rất lớn.
29. Phân tích hồi quy tuyến tính đơn giản được sử dụng để làm gì?
A. Đo lường sự khác biệt giữa trung bình của hai nhóm độc lập.
B. Nghiên cứu mối quan hệ giữa hai biến định lượng, trong đó một biến được coi là biến dự báo và biến còn lại là biến phản hồi.
C. Phân loại dữ liệu vào các nhóm khác nhau dựa trên đặc điểm chung.
D. Xác định xu hướng theo thời gian của một biến số.
30. Trong thống kê ứng dụng, loại dữ liệu nào sau đây thường được biểu diễn bằng biểu đồ cột hoặc biểu đồ tròn?
A. Dữ liệu định lượng liên tục
B. Dữ liệu định lượng rời rạc
C. Dữ liệu định tính danh nghĩa
D. Dữ liệu thứ hạng
