NEW
Font size
WorksheetsQuiz về Phương pháp Chọn Mẫu
Total questions: 40
Worksheet time: 20mins
Phương pháp chọn mẫu nào sau đây đảm bảo tính ngẫu nhiên?
Chọn mẫu thuận tiện
Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn
Chọn mẫu hạn ngạch
Chọn mẫu phân tầng
Cỡ mẫu càng lớn thì...
Sai số lấy mẫu càng nhỏ
Sai số lấy mẫu càng lớn
Không ảnh hưởng đến sai số
Phụ thuộc vào mức độ biến động của dân số
Phương pháp chọn mẫu nào sau đây thường được sử dụng khi nghiên cứu về các nhóm nhỏ trong dân số?
Chọn mẫu hệ thống
Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn
Chọn mẫu phân tầng
Chọn mẫu theo cụm
Phương pháp chọn mẫu theo cụm phù hợp nhất khi nào?
Khi dân số phân tán rộng và không đồng đều
Khi dân số đồng nhất
Khi cần kiểm tra từng cá thể
Khi dân số không phân tầng rõ rệt
Trong điều tra chọn mẫu, sai số nào có thể kiểm soát bằng cách tăng cỡ mẫu?
Sai số ngẫu nhiên
Sai số hệ thống
Sai số do công cụ
Sai số ngoại lai
Phương pháp chọn mẫu thuận tiện có nhược điểm gì?
Tốn kém chi phí
Không đại diện cho dân số
Phức tạp trong thiết kế
Thời gian thực hiện lâu
Chọn mẫu hệ thống cần yếu tố gì?
Danh sách đầy đủ của dân số
Kỹ thuật phân tầng
Dữ liệu bảng
Công cụ phân tích mạnh
Điều gì đúng với mẫu ngẫu nhiên đơn?
Mẫu phân tầng là cần thiết
Tất cả các cá thể đều có cơ hội được chọn bằng nhau
Không cần danh sách dân số
Không kiểm soát được sai số lấy mẫu
Khi nào cần dùng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống?
Khi không có danh sách dân số
Khi có danh sách dân số đầy đủ và muốn chọn mẫu một cách đều đặn
Khi dân số quá lớn để phân tích
Khi cần chia dân số thành các nhóm nhỏ
Phương pháp chọn mẫu nào phù hợp nhất khi muốn nghiên cứu cả dân số?
Chọn mẫu theo cụm
Chọn mẫu phân tầng
Chọn mẫu hệ thống
Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn
Cỡ mẫu nên được xác định như thế nào?
Theo số lượng dân số
Dựa trên độ tin cậy mong muốn và sai số chấp nhận
Theo ngân sách nghiên cứu
Dựa vào ý kiến của nhà nghiên cứu
Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn đảm bảo điều gì?
Độ chính xác cao nhất
Độ biến động lớn nhất
Mỗi cá thể có cơ hội được chọn bằng nhau
Mỗi nhóm đều được đại diện
Sai số do chọn mẫu có thể được giảm thiểu bằng cách nào?
Tăng kích thước mẫu
Giảm kích thước mẫu
Thay đổi phương pháp chọn mẫu
Sử dụng phần mềm phân tích dữ liệu
Một trong những điều kiện quan trọng để chọn mẫu ngẫu nhiên đơn là gì?
Cỡ mẫu nhỏ
Không có sự phân biệt giữa các nhóm dân số
Danh sách đầy đủ của dân số
Dân số có tính đồng nhất cao
Kích thước mẫu trong nghiên cứu là yếu tố quan trọng vì:
Giúp giảm sai số tiêu chuẩn
Giúp kết quả nghiên cứu có thể suy rộng cho tổng thể
Cả A và B đều đúng
Cả A và B đều sai
Khi nghiên cứu dân số nhỏ, phương pháp nào là phù hợp nhất để chọn mẫu?
Chọn mẫu ngẫu nhiên
Chọn mẫu toàn bộ
Chọn mẫu phân tầng
Chọn mẫu theo tỷ lệ
Trong chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản, mỗi đơn vị trong tổng thể có:
Cơ hội được chọn bằng nhau
Cơ hội được chọn khác nhau
Cơ hội được chọn phụ thuộc vào kích thước mẫu
Cơ hội được chọn phụ thuộc vào nhóm nghiên cứu
Điều kiện nào cần thỏa mãn để chọn mẫu phân tầng có hiệu quả?
Phân tầng phải theo tiêu chí tuổi
Phân tầng phải phản ánh các đặc điểm quan trọng của tổng thể
Phân tầng phải có cùng số lượng mẫu
Phân tầng phải dựa trên ngẫu nhiên
Một lợi thế của chọn mẫu ngẫu nhiên tầng so với chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản là:
Tăng tính chính xác cho các phân tích tầng
Tăng tính ngẫu nhiên của mẫu
Tăng kích thước mẫu
Giảm chi phí điều tra
Trong điều tra chọn mẫu, yếu tố nào ảnh hưởng nhiều nhất đến kết quả phân tích?
Số lượng biến độc lập
Kích thước mẫu
Công cụ phân tích
Phương pháp phân tích
Giả thuyết không (H0) thường được xác định như thế nào?
Là giả thuyết phủ định không có sự khác biệt hay mối quan hệ
Là giả thuyết mong muốn chấp nhận
Luôn là giả thuyết đúng
Là giả thuyết thay thế cho giả thuyết nghiên cứu
Mức ý nghĩa (alpha) trong kiểm định giả thuyết thường được chọn là bao nhiêu?
0.05
0.10
0.01
0.001
Giả thuyết thay thế (H1) là gì?
Là giả thuyết đối lập với giả thuyết không (H0)
Là giả thuyết muốn kiểm định
Luôn là giả thuyết đúng
Là giả thuyết phủ định
Kiểm định t-test thường được sử dụng để kiểm tra điều gì?
Mối quan hệ giữa hai biến liên tục
Mối quan hệ giữa hai biến phân loại
Sự khác biệt giữa trung bình của hai nhóm
Sự tương quan giữa hai biến
P-value nhỏ hơn mức ý nghĩa alpha (0.05) thì...
Chấp nhận giả thuyết không
Bác bỏ giả thuyết không
Chấp nhận giả thuyết thay thế
Không có kết luận
Nếu kết quả kiểm định t-test có p-value = 0.07 và mức ý nghĩa alpha = 0.05, thì chúng ta...
Bác bỏ giả thuyết không
Chấp nhận giả thuyết không
Kết quả không đủ rõ ràng
Phải thay đổi cỡ mẫu
Kiểm định chi-square (χ²) được sử dụng để kiểm tra mối quan hệ giữa các biến nào?
Hai biến liên tục
Hai biến phân loại
Một biến liên tục và một biến phân loại
Một biến danh mục và một biến liên tục
Giá trị p-value đo lường điều gì?
Mức độ chính xác của mẫu
Xác suất để giả thuyết không đúng
Sai số chuẩn của ước lượng
Mối quan hệ giữa các biến
Kiểm định ANOVA được sử dụng khi nào?
Khi có hai nhóm độc lập
Khi phân tích hồi quy
Khi muốn so sánh trung bình giữa hơn hai nhóm
Khi muốn kiểm tra mối quan hệ tuyến tính
Sai lầm loại I là gì?
Từ chối giả thuyết không khi nó đúng
Chấp nhận giả thuyết không khi nó sai
Chấp nhận giả thuyết thay thế khi nó sai
Không từ chối giả thuyết không khi nó sai
Sai lầm loại II là gì?
Từ chối giả thuyết không khi nó đúng
Chấp nhận giả thuyết không khi nó sai
Chấp nhận giả thuyết thay thế khi nó đúng
Không từ chối giả thuyết thay thế khi nó sai
Khi giá trị p-value nhỏ hơn mức ý nghĩa, ta sẽ...
Từ chối giả thuyết không
Chấp nhận giả thuyết không
Không có đủ bằng chứng để từ chối giả thuyết không
Chấp nhận giả thuyết thay thế
Khi nào ta có thể chấp nhận giả thuyết không?
Khi p-value nhỏ hơn mức ý nghĩa
Khi p-value bằng 0
Khi p-value lớn hơn mức ý nghĩa
Khi p-value bằng mức ý nghĩa
Mức ý nghĩa 0.01 nghĩa là gì?
Xác suất từ chối giả thuyết không là 1%
Xác suất sai lầm loại I là 1%
Xác suất chấp nhận giả thuyết không là 99%
Xác suất sai lầm loại II là 1%
Trong kiểm định hai phía, ta từ chối giả thuyết không khi...
Giá trị p-value lớn hơn mức ý nghĩa
Giá trị p-value nhỏ hơn mức ý nghĩa
Giá trị t-statistic nhỏ hơn mức ý nghĩa
Giá trị z-statistic lớn hơn mức ý nghĩa
Khi mức ý nghĩa là 0.05, điều gì có nghĩa?
Có 5% khả năng xảy ra sai lầm loại I
Có 5% khả năng xảy ra sai lầm loại II
Xác suất giả thuyết không đúng là 95%
Xác suất giả thuyết thay thế đúng là 95%
Kết quả của một kiểm định giả thuyết có p-value là 0.03 và mức ý nghĩa là 0.05. Điều này có nghĩa là gì?
Giả thuyết không được chấp nhận
Giả thuyết không bị bác bỏ
Có một mối quan hệ ý nghĩa giữa các biến
Không có sự khác biệt đáng kể giữa các biến
Trong kiểm định giả thuyết, mức ý nghĩa (alpha) thường được chọn là:
0.05
0.10
0.01
0.20
Khi kết quả kiểm định cho p-value = 0.06, và mức ý nghĩa là 0.05, ta nên:
Chấp nhận giả thuyết thay thế
Không bác bỏ giả thuyết không
Bác bỏ giả thuyết không
Chấp nhận kết quả là không có ý nghĩa
Để bác bỏ giả thuyết không, giá trị p-value cần:
Lớn hơn mức ý nghĩa
Nhỏ hơn mức ý nghĩa
Bằng mức ý nghĩa
Không liên quan đến mức ý nghĩa
![[Deep] Môn Hàng hóa Vận tải](https://cf.quizizz.com/image/image-loader.svg)
