NEW
Font size
WorksheetsÔN TẬP TRẮC NGHIỆM ANOVA PART 3
Total questions: 35
Worksheet time: 18mins
Câu 1
Sphericity là giả định yêu cầu:
Mỗi nhóm có phương sai riêng biệt
Sự khác biệt giữa các điều kiện có phương sai giống nhau
Tất cả biến phải phân phối chuẩn
Không có mối tương quan giữa các điều kiện
Câu 2
Sphericity thường áp dụng cho:
One-Way ANOVA
ANCOVA
Repeated Measures ANOVA
T-Test độc lập
Câu 3
Cách kiểm tra Sphericity trong thống kê là:
Levene’s Test
Shapiro-Wilk Test
Mauchly’s Test
Tukey’s Test
Câu 4
Nếu Mauchly’s Test p = 0.08, ta kết luận:
Vi phạm Sphericity
Không vi phạm Sphericity
Không biết được
Phải dùng ANCOVA
Câu 5
Nếu Mauchly’s Test p = 0.01, ta nên:
Bỏ kết quả ANOVA
Dùng kết quả ANOVA gốc
Áp dụng chỉnh sửa Greenhouse-Geisser hoặc Huynh-Feldt
Không phân tích nữa
Câu 6
Greenhouse-Geisser dùng để:
Kiểm tra phương sai đồng đều
Kiểm tra chuẩn phân phối
Chỉnh sửa độ lệch khi vi phạm Sphericity
So sánh nhiều nhóm độc lập
Câu 7
Huynh-Feldt thường dùng khi:
ε (epsilon) rất nhỏ
ε > 0.75 (vi phạm nhẹ)
Không có vi phạm
Không thể dùng Greenhouse-Geisser
Câu 8
Tác dụng của chỉnh sửa Greenhouse-Geisser là:
Làm p-value nhỏ hơn
Làm sai số tăng lên để ANOVA an toàn hơn
Làm số người tham gia giảm
Làm trung bình nhóm thay đổi
Câu 9
Trong bảng kết quả Jamovi khi vi phạm Sphericity, bạn nên đọc kết quả:
Ở dòng “Sphericity Assumed”
Ở dòng “Greenhouse-Geisser” hoặc “Huynh-Feldt”
Ở dòng “Tukey’s”
Ở bảng Levene’s Test
Câu 10
Nếu bạn không chỉnh sửa khi vi phạm Sphericity, điều gì có thể xảy ra?
Kết quả chính xác hơn
Không ảnh hưởng gì
Nguy cơ kết luận sai do p-value bị quá nhỏ (tăng sai lầm loại I)
ANOVA sẽ dừng chạy
Câu 11:
Giả định “phương sai đồng đều” (homogeneity of variances) là cần thiết cho:
Repeated Measures ANOVA
One-Way ANOVA
ANCOVA
Tất cả các loại trên
Câu 12:
Giả định “Sphericity” chỉ áp dụng cho:
Factorial ANOVA
One-Way ANOVA
Repeated Measures và Mixed-Design ANOVA
ANCOVA
Câu 13:
Giả định “phân phối chuẩn” được yêu cầu ở đâu?
Dữ liệu tổng thể
Biến độc lập
Phần dư (residuals) trong từng nhóm
Chỉ ở biến phụ thuộc
Câu 14:
ANCOVA yêu cầu giả định đặc biệt nào không có ở các dạng ANOVA khác?
Sphericity
Tuyến tính giữa covariate và biến phụ thuộc
Không có phương sai đồng đều
D. Tương tác ba chiều
Câu 15:
Trong One-Way ANOVA, nếu giả định phương sai đồng đều bị vi phạm, bạn nên:
Dùng Bonferroni correction
Chuyển qua ANCOVA
Dùng kiểm định Welch hoặc Brown-Forsythe
Không làm gì cả
Câu 16:
Giả định “độc lập giữa các quan sát” bị vi phạm khi nào?
Khi cùng một người được đo lặp lại
Khi dữ liệu có sự phụ thuộc như cặp đôi, nhóm lớp
Khi điểm số nằm ngoài khoảng kỳ vọng
Khi p > 0.05
Câu 17:
Trong Repeated Measures ANOVA, nếu Mauchly’s Test p < 0.05, điều đó nghĩa là:
Phân phối chuẩn bị vi phạm
Không có sự khác biệt giữa các điều kiện
Vi phạm giả định Sphericity
Có hiệu ứng tương tác
Câu 18:
Trong Mixed-Design ANOVA, giả định Sphericity áp dụng cho:
Yếu tố giữa nhóm
Yếu tố trong nhóm (within-subjects)
Tất cả các yếu tố
Không áp dụng
Câu 19:
Điều nào KHÔNG phải là giả định của bất kỳ dạng ANOVA nào?
Phân phối chuẩn
Phương sai bằng nhau
Số lượng người trong mỗi nhóm phải giống nhau
Độc lập quan sát
Câu 20:
Trong ANCOVA, nếu covariate không có mối quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc, điều gì xảy ra?
Kết quả vẫn chính xác
Phân tích mất hiệu lực, gây sai kết luận
Không ảnh hưởng vì covariate chỉ là phụ
Có thể tự bỏ covariate
Câu 21
Kết quả: F(2, 27) = 4.32, p = .021
Kết luận đúng là:
Không có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm
Có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm
F quá thấp để kết luận
Cần biết thêm số người mới kết luận được
Câu 22
Kết quả: F(3, 36) = 1.09, p = .365
Kết luận đúng là:
Có sự khác biệt rất rõ giữa các nhóm
Có sự khác biệt nhỏ
Không có bằng chứng thống kê về sự khác biệt giữa nhóm
Không thể kết luận vì F nhỏ
Câu 23
F = 7.85, df = (2, 45), p = .001
Kết luận đúng:
Có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm
F không đáng tin vì không biết df
Không có ý nghĩa thống kê
Cần kiểm tra giả định sphericity trước
Câu 24
F(1, 88) = 0.89, p = .347
Kết luận đúng:
Nhóm A khác nhóm B rõ ràng
Không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê
Có sự khác biệt nhỏ về cảm tính
F thấp nên chưa chắc
Câu 25
F(4, 60) = 5.91, p = .000
Kết luận đúng:
Có sự khác biệt cực kỳ có ý nghĩa thống kê
Có khác biệt nhưng chưa đủ chắc chắn
Không có sự khác biệt
F thấp, không cần xét tiếp
Câu 25
Bạn muốn so sánh mức độ hài lòng (xếp hạng 1–5) giữa 3 nhóm khách hàng khác nhau.
Bạn nên dùng:
One-Way ANOVA
Friedman test
Kruskal-Wallis test
T-test độc lập
Câu 26
Bạn khảo sát 5 người cùng ăn thử 3 loại bánh khác nhau, mỗi người xếp hạng từ 1–3 cho từng loại. Bạn nên dùng:
A.
B.
C.
Repeated Measures ANOVA
Kruskal-Wallis
Friedman test
Mann-Whitney test
Câu 27
Bạn so sánh điểm số toán học (1–10) của 3 lớp học khác nhau, nhưng phát hiện điểm không phân phối chuẩn. Bạn nên dùng:
Kruskal-Wallis test
One-Way ANOVA
Paired t-test
Wilcoxon test
Câu 28
Bạn đo huyết áp của cùng một người vào sáng, trưa, chiều, và dữ liệu có nhiều outliers. Bạn nên dùng:
Repeated Measures ANOVA
Friedman test
Kruskal-Wallis
Independent t-test
Câu 29
Bạn muốn kiểm tra mức độ căng thẳng (trên thang đo từ 1 đến 5) giữa nhóm A, B, C trong một khảo sát tâm lý học. Dữ liệu không chuẩn. Bạn nên dùng:
Paired t-test
Kruskal-Wallis test
Friedman test
ANCOVA
Câu 30
Bạn so sánh điểm thỏa mãn công việc của cùng một nhóm nhân viên trước và sau khóa đào tạo, dùng thang đo từ 1–5. Bạn nên dùng:
Wilcoxon signed-rank test
Kruskal-Wallis
Friedman
One-Way ANOVA
Câu 31
Bạn có 10 học sinh, mỗi em được dạy bằng 3 phương pháp học khác nhau, và được yêu cầu xếp hạng hiệu quả. Bạn nên dùng:
Kruskal-Wallis
Friedman test
T-test độc lập
Mann-Whitney test
Câu 32
Bạn có 3 nhóm người chơi game khác nhau và muốn so sánh thời gian hoàn thành nhiệm vụ. Dữ liệu lệch trái, không chuẩn. Bạn nên dùng:
One-Way ANOVA
Kruskal-Wallis
Friedman
T-test có ghép cặp
Câu 33
Bạn khảo sát 15 người về mức độ thích thú khi xem 3 đoạn quảng cáo khác nhau. Mỗi người xem đủ cả 3, và cho điểm xếp hạng. Dùng test nào?
Kruskal-Wallis
One-Way ANOVA
Friedman
ANCOVA
Câu 34
Bạn muốn so sánh 3 chương trình huấn luyện khác nhau, mỗi nhóm học viên chỉ học 1 chương trình. Thang đo là xếp hạng 1–5. Nên dùng?
Friedman
One-Way ANOVA
Kruskal-Wallis
Repeated Measures ANOVA
