Bài Tập, Đề Thi Trắc Nghiệm Online – Môn Thống Kê Học – Đề 03

Câu 1: Trong thống kê mô tả, khi nào thì trung vị (median) là thước đo vị trí trung tâm tốt hơn so với trung bình (mean)?

• A. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
• B. Khi kích thước mẫu lớn hơn 30.
• C. Khi dữ liệu có các giá trị ngoại lệ hoặc phân phối bị lệch.
• D. Trung bình luôn là thước đo vị trí trung tâm tốt nhất.

Câu 2: Biến định lượng (quantitative variable) khác với biến định tính (qualitative variable) ở điểm nào?

• A. Biến định lượng biểu thị các giá trị số có thể đo lường hoặc đếm được, còn biến định tính biểu thị các thuộc tính hoặc phẩm chất.
• B. Biến định lượng luôn được biểu diễn bằng số nguyên, còn biến định tính có thể là số thập phân.
• C. Biến định lượng chỉ được sử dụng trong thống kê mô tả, còn biến định tính dùng cho thống kê suy luận.
• D. Biến định lượng không có đơn vị đo, còn biến định tính luôn có đơn vị đo.

Câu 3: Một nhà nghiên cứu muốn tìm hiểu về mối quan hệ giữa số giờ học mỗi tuần và điểm thi cuối kỳ môn Thống kê. Họ thu thập dữ liệu từ 100 sinh viên và tính được hệ số tương quan Pearson (Pearson correlation coefficient) là r = 0.75. Giá trị này có ý nghĩa gì?

• A. Không có mối quan hệ tuyến tính giữa số giờ học và điểm thi.
• B. Có mối quan hệ tuyến tính dương mạnh mẽ giữa số giờ học và điểm thi.
• C. Có mối quan hệ tuyến tính âm mạnh mẽ giữa số giờ học và điểm thi.
• D. 75% điểm thi cuối kỳ được giải thích bởi số giờ học.

Câu 4: Trong kiểm định giả thuyết thống kê, lỗi Loại I (Type I error) xảy ra khi nào?

• A. Khi chúng ta chấp nhận giả thuyết null khi nó sai.
• B. Khi chúng ta không bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
• C. Khi chúng ta chấp nhận giả thuyết đối khi nó sai.
• D. Khi chúng ta bác bỏ giả thuyết null khi nó thực sự đúng.

Câu 5: Khoảng tin cậy 95% cho trung bình chiều cao của nữ sinh viên trong một trường đại học là (160cm, 165cm). Phát biểu nào sau đây diễn giải đúng ý nghĩa của khoảng tin cậy này?

• A. 95% nữ sinh viên trong trường có chiều cao từ 160cm đến 165cm.
• B. Chiều cao trung bình của nữ sinh viên chắc chắn nằm trong khoảng từ 160cm đến 165cm.
• C. Nếu lặp lại việc lấy mẫu nhiều lần, khoảng 95% các khoảng tin cậy được xây dựng sẽ chứa chiều cao trung bình thực sự của nữ sinh viên.
• D. Có 95% xác suất chiều cao trung bình của nữ sinh viên nằm trong khoảng từ 160cm đến 165cm.

Câu 6: Một công ty muốn đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng về sản phẩm mới. Họ gửi khảo sát đến 500 khách hàng đã mua sản phẩm và nhận được phản hồi từ 300 người. Tổng thể (population) và mẫu (sample) trong nghiên cứu này là gì?

• A. Tổng thể: 500 khách hàng được gửi khảo sát; Mẫu: 300 khách hàng phản hồi.
• B. Tổng thể: Tất cả khách hàng đã mua sản phẩm mới; Mẫu: 300 khách hàng phản hồi.
• C. Tổng thể: Sản phẩm mới; Mẫu: 500 khách hàng được gửi khảo sát.
• D. Tổng thể: Công ty; Mẫu: 500 khách hàng được gửi khảo sát.

Câu 7: Phân phối chuẩn (Normal distribution) có những đặc điểm chính nào?

• A. Đối xứng, hình chuông, trung bình, trung vị và mốt bằng nhau.
• B. Lệch phải, hình chữ nhật, trung vị lớn hơn trung bình.
• C. Lệch trái, hình chữ U, mốt nhỏ hơn trung bình.
• D. Không đối xứng, hình tam giác, trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1.

Câu 8: Phương sai (variance) và độ lệch chuẩn (standard deviation) đo lường điều gì?

• A. Vị trí trung tâm của dữ liệu.
• B. Độ phân tán hoặc biến thiên của dữ liệu.
• C. Hình dạng phân phối của dữ liệu.
• D. Mức độ tập trung của dữ liệu xung quanh mốt.

Câu 9: Trong phân tích phương sai (ANOVA), mục đích chính của việc so sánh các phương sai giữa các nhóm (between-group variance) và phương sai trong nội bộ nhóm (within-group variance) là gì?

• A. Để xác định phương sai lớn nhất trong tất cả các nhóm.
• B. Để tính trung bình tổng thể của tất cả các nhóm.
• C. Để kiểm tra xem có sự khác biệt đáng kể về trung bình giữa các nhóm hay không.
• D. Để đo lường độ tương quan giữa các biến trong mỗi nhóm.

Câu 10: Biểu đồ hộp (boxplot) thích hợp nhất để thể hiện loại thông tin thống kê mô tả nào?

• A. Tần số xuất hiện của các giá trị trong dữ liệu.
• B. Xu hướng thay đổi của dữ liệu theo thời gian.
• C. Mối quan hệ giữa hai biến định lượng.
• D. Phân vị, trung vị và độ trải giữa các phần tư của một hoặc nhiều tập dữ liệu.

Câu 11: Một nghiên cứu bệnh chứng (case-control study) thường được sử dụng để nghiên cứu về điều gì?

• A. Tỷ lệ mắc mới của một bệnh trong cộng đồng theo thời gian.
• B. Các yếu tố nguy cơ hoặc yếu tố bảo vệ liên quan đến một bệnh cụ thể.
• C. Hiệu quả của một biện pháp can thiệp y tế.
• D. Mô tả đặc điểm dịch tễ học của một bệnh tại một thời điểm.

Câu 12: Giá trị P (p-value) trong kiểm định giả thuyết biểu thị điều gì?

• A. Xác suất giả thuyết null là đúng.
• B. Mức ý nghĩa thống kê của kết quả nghiên cứu.
• C. Xác suất quan sát được kết quả mẫu hoặc Extreme hơn nếu giả thuyết null là đúng.
• D. Sai số chuẩn của trung bình mẫu.

Câu 13: Khi nào thì nên sử dụng kiểm định Chi-bình phương (Chi-square test)?

• A. Để kiểm tra mối quan hệ giữa hai biến định tính.
• B. Để so sánh trung bình của hai nhóm độc lập.
• C. Để đo lường độ tương quan tuyến tính giữa hai biến định lượng.
• D. Để kiểm tra sự khác biệt về phương sai giữa các nhóm.

Câu 14: Trong hồi quy tuyến tính đơn giản, hệ số góc (slope coefficient) cho biết điều gì?

• A. Giá trị dự đoán của biến phụ thuộc khi biến độc lập bằng 0.
• B. Mức độ thay đổi trung bình của biến phụ thuộc khi biến độc lập tăng thêm một đơn vị.
• C. Độ mạnh của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến.
• D. Phương sai của phần dư trong mô hình hồi quy.

Câu 15: Một nhà máy sản xuất bóng đèn tuyên bố rằng tuổi thọ trung bình của bóng đèn là 1000 giờ với độ lệch chuẩn là 50 giờ. Nếu bạn lấy mẫu ngẫu nhiên 25 bóng đèn và tính được trung bình mẫu là 980 giờ. Bạn có thể sử dụng kiểm định giả thuyết nào để kiểm tra tuyên bố của nhà máy?

• A. Kiểm định t (t-test) hai mẫu độc lập.
• B. Kiểm định Chi-bình phương (Chi-square test).
• C. Kiểm định Z (z-test) một phía.
• D. Phân tích phương sai (ANOVA).

Câu 16: 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. Phương sai của mẫu.
• D. Độ biến động của trung bình mẫu qua các mẫu khác nhau.

Câu 17: Ước lượng điểm (point estimate) khác với ước lượng khoảng (interval estimate) như thế nào?

• A. Ước lượng điểm chính xác hơn ước lượng khoảng.
• B. Ước lượng điểm là một giá trị duy nhất, còn ước lượng khoảng là một khoảng giá trị.
• C. Ước lượng điểm chỉ dùng cho mẫu nhỏ, ước lượng khoảng dùng cho mẫu lớn.
• D. Ước lượng điểm dựa trên phân phối chuẩn, ước lượng khoảng dựa trên phân phối t.

Câu 18: Mức ý nghĩa (alpha level, α) trong kiểm định giả thuyết thường được chọn là 0.05. Ý nghĩa của mức ý nghĩa này là gì?

• A. Xác suất chấp nhận giả thuyết null khi nó sai.
• B. Xác suất mắc lỗi Loại II.
• C. Xác suất mắc lỗi Loại I, tức là bác bỏ giả thuyết null khi nó đúng.
• D. Độ tin cậy của kết quả kiểm định.

Câu 19: Tại sao việc lấy mẫu ngẫu nhiên (random sampling) lại quan trọng trong thống kê?

• A. Để đảm bảo mẫu có tính đại diện cho tổng thể và giảm thiểu thiên vị.
• B. Để tăng kích thước mẫu và độ chính xác của ước lượng.
• C. Để đơn giản hóa quá trình thu thập dữ liệu.
• D. Để áp dụng các phương pháp thống kê phức tạp hơn.

Câu 20: Trong thống kê phi tham số (non-parametric statistics), khi nào thì nên sử dụng kiểm định Mann-Whitney U thay vì kiểm định t (t-test) độc lập?

• A. Khi kích thước mẫu lớn hơn 30.
• B. Khi muốn so sánh trung bình của hai mẫu phụ thuộc.
• C. Khi dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
• D. Khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn hoặc khi dữ liệu là thứ bậc.

Câu 21: Một nhà nghiên cứu muốn khảo sát ý kiến của người dân về một chính sách mới. Họ chia dân số thành các nhóm tuổi (18-25, 26-40, 41-60, trên 60) và chọn ngẫu nhiên một số người từ mỗi nhóm để phỏng vấn. Đây là loại hình lấy mẫu nào?

• A. Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple random sampling).
• B. Lấy mẫu phân tầng (stratified sampling).
• C. Lấy mẫu cụm (cluster sampling).
• D. Lấy mẫu thuận tiện (convenience sampling).

Câu 22: Giá trị ngoại lệ (outlier) trong dữ liệu là gì và nó ảnh hưởng đến thống kê như thế nào?

• A. Giá trị xuất hiện nhiều nhất trong dữ liệu và không ảnh hưởng đến thống kê.
• B. Giá trị nằm gần trung bình và làm tăng độ chính xác của thống kê.
• C. Giá trị cực đoan khác biệt đáng kể và có thể làm sai lệch các thống kê.
• D. Giá trị trung vị của dữ liệu và không ảnh hưởng đến trung bình.

Câu 23: Hệ số xác định (R-squared) trong hồi quy bội (multiple regression) đo lường điều gì?

• A. Độ mạnh của mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập.
• B. Mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với dữ liệu.
• C. Sai số chuẩn của các hệ số hồi quy.
• D. Tỷ lệ phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình.

Câu 24: Khi nào thì nên sử dụng biểu đồ phân tán (scatter plot)?

• A. Để thể hiện tần số của một biến định tính.
• B. Để khảo sát mối quan hệ giữa hai biến định lượng.
• C. Để so sánh trung bình của nhiều nhóm.
• D. Để thể hiện phân phối của một biến định lượng duy nhất.

Câu 25: Trong phân tích độ tin cậy (reliability analysis) của thang đo, hệ số Cronbach"s alpha được sử dụng để đánh giá điều gì?

• A. Độ giá trị (validity) của thang đo.
• B. Độ tin cậy giữa người đánh giá (inter-rater reliability).
• C. Độ tin cậy nội tại (internal consistency) của thang đo.
• D. Độ tin cậy kiểm định lại (test-retest reliability).

Câu 26: Phân tích hồi quy logistic (logistic regression) được sử dụng khi nào?

• A. Khi biến phụ thuộc là biến nhị phân (có/không, thành công/thất bại).
• B. Khi biến phụ thuộc là biến định lượng liên tục.
• C. Khi muốn dự đoán giá trị tương lai dựa trên dữ liệu thời gian.
• D. Khi muốn phân nhóm đối tượng dựa trên nhiều biến.

Câu 27: Ý nghĩa của việc chuẩn hóa dữ liệu (data normalization/standardization) trước khi phân tích là gì?

• A. Để loại bỏ giá trị ngoại lệ khỏi dữ liệu.
• B. Để chuyển đổi dữ liệu định tính thành dữ liệu định lượng.
• C. Để đảm bảo dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn.
• D. Để đưa các biến về cùng thang đo và cải thiện so sánh giữa chúng.

Câu 28: Trong phân tích dữ liệu thời gian (time series analysis), thành phần xu hướng (trend component) biểu thị điều gì?

• A. Sự biến động ngẫu nhiên và không dự đoán được trong dữ liệu.
• B. Sự thay đổi dài hạn và nhất quán của dữ liệu theo thời gian.
• C. Sự biến động theo mùa hoặc chu kỳ trong dữ liệu.
• D. Sự khác biệt giữa giá trị thực tế và giá trị dự đoán.

Câu 29: Một nghiên cứu thuần tập (cohort study) có ưu điểm chính so với nghiên cứu bệnh chứng (case-control study) là gì?

• A. Nghiên cứu thuần tập thường ít tốn kém và nhanh chóng hơn.
• B. Nghiên cứu thuần tập phù hợp hơn để nghiên cứu bệnh hiếm gặp.
• C. Nghiên cứu thuần tập cho phép xác định trình tự thời gian giữa phơi nhiễm và kết quả rõ ràng hơn.
• D. Nghiên cứu thuần tập ít bị ảnh hưởng bởi thiên vị chọn mẫu hơn.

Câu 30: Khi báo cáo kết quả kiểm định giả thuyết, nếu giá trị p = 0.03 và mức ý nghĩa α = 0.05, bạn sẽ đưa ra kết luận gì?

• A. Chấp nhận giả thuyết null và kết luận không có bằng chứng thống kê.
• B. Chấp nhận giả thuyết đối và kết luận có bằng chứng thống kê yếu.
• C. Không thể đưa ra kết luận vì giá trị p lớn hơn 0.
• D. Bác bỏ giả thuyết null và kết luận có bằng chứng thống kê có ý nghĩa.