Để tính được cỡ mẫu/ ước lượng một tỷ lệ phải dựa vào đâu:

Ước đoán về tỷ lệ cần điều tra trong quần thể

Bảng tần số dồn

Cỡ của quần thể

Khung mẫu

Trả lời:

Đáp án đúng: A

Để tính cỡ mẫu hoặc ước lượng một tỷ lệ, thông tin quan trọng nhất cần dựa vào là ước đoán về tỷ lệ cần điều tra trong quần thể. Ước đoán này (thường ký hiệu là p) được sử dụng trong công thức tính cỡ mẫu để đảm bảo độ chính xác mong muốn của ước lượng. Các yếu tố khác như cỡ quần thể (N), sai số cho phép (E), và độ tin cậy (confidence level) cũng ảnh hưởng, nhưng ước đoán về tỷ lệ (p) là yếu tố then chốt để bắt đầu quá trình tính toán.

500+ câu trắc nghiệm Phương pháp nghiên cứu khoa học có đáp án - Phần 2

Bộ 500 câu trắc nghiệm ôn thi Phương pháp nghiên cứu khoa học có đáp án sẽ giúp cho các bạn sinh viên có thêm tư liệu ôn tập và thi cử đạt kết quả cao.

50 câu hỏi 60 phút

Bắt đầu thi

Câu hỏi liên quan

Câu 29:

Cỡ mẫu trong nghiên cứu thuần tập luôn tùy thuộc vào đâu:

Lời giải:

Đáp án đúng: B

Trong nghiên cứu thuần tập, cỡ mẫu cần thiết phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm:

* Ước đoán chính xác nhất về tỷ lệ cần điều tra trong quần thể: Kích thước quần thể và tỷ lệ ước tính của biến cố quan tâm (ví dụ: tỷ lệ mắc bệnh) ảnh hưởng trực tiếp đến cỡ mẫu cần thiết để đạt được độ chính xác mong muốn.
* Sai số loại II (β): β là xác suất bỏ qua một hiệu ứng thực sự (tức là chấp nhận giả thuyết Ho khi nó sai). Cỡ mẫu lớn hơn sẽ giảm β, tăng khả năng phát hiện ra sự khác biệt thực sự.
* Tỷ lệ bị bệnh trong quần thể: Tỷ lệ mắc bệnh trong quần thể đích ảnh hưởng đến số lượng đối tượng cần theo dõi để quan sát đủ số ca bệnh, do đó ảnh hưởng đến cỡ mẫu.

Phương án 3 "Tỷ lệ bị bệnh trong mẫu thăm dò" không phải yếu tố quyết định trực tiếp đến cỡ mẫu ban đầu. Tỷ lệ này có thể được ước tính từ các nghiên cứu trước đó hoặc dữ liệu hiện có, nhưng nó không phải là yếu tố tiên quyết để xác định cỡ mẫu.

Phương án 4 "Tỷ lệ bị bệnh trong quần thể" có liên quan, nhưng không đầy đủ như phương án 1.

Câu 30:

Cỡ mẫu trong nghiên cứu can thiệp luôn tùy thuộc vào đâu:

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Cỡ mẫu trong nghiên cứu can thiệp phụ thuộc vào nhiều yếu tố, trong đó có β (beta), là xác suất mắc lỗi loại II, tức là chấp nhận giả thuyết Ho (không có sự khác biệt giữa các can thiệp) trong khi Ho thực sự sai. Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến lực thống kê của nghiên cứu (power), và do đó ảnh hưởng đến cỡ mẫu cần thiết để phát hiện ra sự khác biệt thực sự nếu có. Các yếu tố khác như ước đoán về tỷ lệ phơi nhiễm, tỷ lệ bị bệnh, và nguy cơ tương đối dự đoán cũng ảnh hưởng đến cỡ mẫu, nhưng β là một thành phần quan trọng trong công thức tính cỡ mẫu cho các nghiên cứu so sánh.

Câu 31:

Test Z dùng để so sánh:

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Test Z được sử dụng để so sánh trung bình của mẫu với trung bình của quần thể khi độ lệch chuẩn của quần thể đã biết hoặc kích thước mẫu đủ lớn (thường n > 30). Hoặc test Z cũng có thể được sử dụng để so sánh tỷ lệ của hai quần thể. Trong các đáp án, đáp án phù hợp nhất là "Tỷ lệ của 2 quần thể".

Câu 32:

Kết quả điều tra về chỉ số lách (tỷ lệ lách to) của trẻ trai và gái trong một vùng có sốt rét lưu hành được trình bày như sau:

Giới	Số có lách to	Số có lách bình thường	Tổng	Tỷ lệ % lách to
Nam	a	b	a + b	[a/(a+b)] x 100
Nữ	c	d	c + d	[c/(c+d)] x 100
Tổng	a + c	b + d	T

\({\chi ^2} = \sum {\frac{{{{\left( {O - P} \right)}^2}}}{p}}\) (Trong đó O là các tần số quan sát, P là các tần số lý thuyết tương ứng)

Độ lớn của \({\chi ^2}\) biểu thị một thang xác suất việc bác bỏ Ho:

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Kiểm định Chi bình phương (\({\chi ^2}\)) được sử dụng để so sánh tần số quan sát được với tần số dự kiến. Giá trị \({\chi ^2}\) càng lớn, sự khác biệt giữa tần số quan sát và tần số dự kiến càng lớn. Điều này có nghĩa là có bằng chứng mạnh mẽ để bác bỏ giả thuyết null (Ho), tức là không có mối liên hệ giữa các biến đang xét. Vì vậy, \({\chi ^2}\) càng lớn thì giả thuyết Ho càng dễ bị bác bỏ.

Câu 33:

Nguồn gốc của sai số xếp lớp là:

Lời giải:

Đáp án đúng: C

Sai số xếp lớp (misclassification bias) xảy ra khi có sự sai lệch trong việc phân loại hoặc gán nhãn cho đối tượng nghiên cứu vào các nhóm khác nhau. Điều này có thể do nhiều nguyên nhân, trong đó có:

* Sai số do đo lường: Công cụ hoặc phương pháp đo lường không chính xác dẫn đến việc phân loại sai.
* Sai số do lời khai của đối tượng: Thông tin do đối tượng cung cấp không chính xác (do cố ý hoặc vô ý).
* Sai số nhớ lại: Đối tượng không nhớ chính xác thông tin cần thiết cho việc phân loại.

* Sai số chọn: Mặc dù sai số chọn có thể ảnh hưởng đến tính đại diện của mẫu nghiên cứu, nhưng nó không trực tiếp gây ra sai số trong việc xếp lớp các đối tượng *trong* mẫu đó.

Do đó, đáp án phù hợp nhất bao gồm sai số do đo lường, lời khai của đối tượng và nhớ lại.

Câu 34:

Một trong các phương pháp kiểm soát yếu tố nhiễm gọi là:

Lời giải: