Trong các công thức tính cỡ mẫu/ước lượng một số trung bình thì mẫu số luôn luôn là:

Để tìm mối tương quan giữa biến định tính và biến định lượng, chúng ta cần sử dụng các kiểm định thống kê phù hợp.

- Kiểm định χ² (Chi-square) thường được sử dụng để kiểm tra mối liên hệ giữa hai biến định tính.
- Kiểm định t (t-test) thường được sử dụng để so sánh trung bình của hai nhóm (biến định lượng) dựa trên một biến định tính (ví dụ: giới tính).
- Kiểm định F (ANOVA) được sử dụng để so sánh trung bình của nhiều hơn hai nhóm (biến định lượng) dựa trên một biến định tính.

Vì câu hỏi chung chung là "tìm mối tương quan" chứ không phải so sánh trung bình cụ thể, và không giới hạn số lượng nhóm, nên F và t đều có thể sử dụng tùy vào số nhóm của biến định tính. Trong đó, t là trường hợp đặc biệt của F khi số nhóm là 2. Vậy F hoặc t là đáp án phù hợp nhất.

Giá trị χ² = 2,353. Để xác định ý nghĩa thống kê, ta so sánh giá trị này với giá trị tới hạn χ² tương ứng với bậc tự do (df) và mức ý nghĩa α. Trong trường hợp này, df = (số hàng - 1) * (số cột - 1) = (2-1)*(2-1) = 1. Với df = 1, giá trị tới hạn χ² ở mức ý nghĩa α = 0,05 là 3,84. Vì 2,353 < 3,84 nên p > 0,05. Điều này có nghĩa là sự khác biệt về chỉ số lách giữa nam và nữ không có ý nghĩa thống kê.

Câu hỏi này đề cập đến các phương pháp kiểm soát yếu tố nhiễu trong nghiên cứu khoa học. Yếu tố nhiễu là những biến số không được nghiên cứu nhưng có thể ảnh hưởng đến kết quả. Để kiểm soát chúng, các nhà nghiên cứu sử dụng nhiều phương pháp:

* Ngẫu nhiên hóa: Phân bổ ngẫu nhiên đối tượng vào các nhóm khác nhau giúp đảm bảo các yếu tố nhiễu được phân phối đều giữa các nhóm, làm giảm khả năng chúng ảnh hưởng đến kết quả.
* Sử dụng hệ số Kappa: Hệ số Kappa được sử dụng để đánh giá sự thống nhất giữa những người đánh giá khác nhau, chứ không phải để kiểm soát yếu tố nhiễu.
* Phân tích phương sai (ANOVA): Là một kỹ thuật thống kê dùng để so sánh trung bình của hai hay nhiều nhóm, nhưng không trực tiếp kiểm soát yếu tố nhiễu.
* Xác định chính xác quần thể đích: Xác định quần thể đích là quan trọng trong thiết kế nghiên cứu, nhưng không phải là một phương pháp kiểm soát yếu tố nhiễu.

Do đó, đáp án chính xác là 'Ngẫu nhiên'.

Phân tích các phương án:
- Phân tích phương sai (ANOVA) là một phương pháp thống kê được sử dụng để so sánh trung bình của hai hay nhiều nhóm. Trong bối cảnh kiểm soát yếu tố nhiễu, ANOVA có thể giúp xác định xem có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm do yếu tố nhiễu hay không, từ đó giúp kiểm soát hoặc điều chỉnh ảnh hưởng của yếu tố nhiễu.
- Hệ số Kappa được dùng để đánh giá sự phù hợp giữa các đánh giá viên, không trực tiếp kiểm soát yếu tố nhiễu.
- Chuẩn hóa là một phương pháp thường được sử dụng để kiểm soát các yếu tố nhiễu trong nghiên cứu. Nó liên quan đến việc đảm bảo rằng tất cả các đối tượng hoặc nhóm trong nghiên cứu đều được xử lý theo cùng một cách, ngoại trừ biến độc lập đang được nghiên cứu. Điều này giúp giảm thiểu ảnh hưởng của các biến ngoại lai có thể ảnh hưởng đến kết quả.
- Xác định chính xác quần thể đích là quan trọng trong thiết kế nghiên cứu, nhưng nó không trực tiếp kiểm soát yếu tố nhiễu trong quá trình thu thập và phân tích dữ liệu.
Như vậy, trong các phương án trên, 'Chuẩn hoá' là phương pháp trực tiếp nhất để kiểm soát yếu tố nhiễu.