Trắc nghiệm Phương pháp Nghiên cứu Khoa học BUH là bài kiểm tra quan trọng thuộc môn Phương pháp Nghiên cứu Khoa học, một học phần nền tảng trong chương trình đào tạo tại Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM (BUH). Môn trắc nghiệm đại học này trang bị cho sinh viên những kiến thức và kỹ năng cơ bản về quy trình nghiên cứu khoa học, giúp họ có khả năng thực hiện các đề tài nghiên cứu và vận dụng phương pháp khoa học trong công việc chuyên môn sau này. Đề trắc nghiệm Phương pháp Nghiên cứu Khoa học BUH lần này do TS. Lê Thị Thanh Hương, giảng viên Khoa Kinh tế Quốc tế, Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM, trực tiếp biên soạn.
Nội dung bài trắc nghiệm tập trung vào các chủ đề trọng tâm như: khái niệm và vai trò của nghiên cứu khoa học; các loại hình và phương pháp nghiên cứu; quy trình xây dựng đề cương nghiên cứu; phương pháp thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu; cách trình bày báo cáo nghiên cứu khoa học; đạo đức trong nghiên cứu. Đề thi giúp sinh viên củng cố kiến thức lý thuyết, rèn luyện tư duy phân tích và kỹ năng thực hành nghiên cứu. Để ôn tập hiệu quả và đạt kết quả tốt, sinh viên có thể tham khảo thêm các đề mẫu và tài liệu hữu ích tại dethitracnghiem.vn.
Đề thi trắc nghiệm môn Phương pháp nghiên cứu khoa học Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM (BUH)
Câu 1: Khi thiết kế bảng hỏi định tính, hoạt động “memoing” nhằm
A. Ghi nhanh ý tưởng phân tích nảy sinh trong quá trình mã hóa.
B. Lưu vết thay đổi file NVivo.
C. Tạo bảng tần suất mã.
D. Kiểm tra độ tin cậy liên mã hóa.
Câu 2: Kiểm định Durbin–Watson chủ yếu phát hiện
A. Heteroskedasticity.
B. Tự tương quan bậc 1 của phần dư hồi quy.
C. Thiếu biến quan trọng.
D. Đồng tích hợp chuỗi.
Câu 3: Thuật ngữ instrumental variable hợp lệ khi
A. Homoskedasticity & orthogonality.
B. Over-identification đủ lớn.
C. Tương quan với biến nội sinh, nhưng độc lập phần dư (relevance & exogeneity).
D. Chuỗi dừng.
Câu 4: Khi biến đếm có over-dispersion so với Poisson, mô hình phù hợp là
A. Zero-inflated Poisson.
B. Hồi quy logistic.
C. Negative Binomial.
D. Ordered logit.
Câu 5: Cronbach’s alpha ≥ 0,70 thường được xem
A. Độ hội tụ cao.
B. Mô hình phù hợp xuất sắc.
C. Độ tin cậy nội bộ chấp nhận.
D. Chứng tỏ homoskedasticity.
Câu 6: Trong hỗn hợp QUAN → QUAL, thứ tự này nghĩa là
A. Khảo sát định lượng trước, sau đó phỏng vấn sâu để giải thích kết quả.
B. Hai pha song song.
C. Thuần định tính.
D. Delphi ba vòng.
Câu 7: RMSEA ≤ 0,08 cho biết
A. Mô hình bị thiếu biến.
B. Độ phù hợp chấp nhận được.
C. Alpha thấp.
D. Over-identification lỗi.
Câu 8: Snowball sampling hữu ích nhất để khảo sát
A. Cổ đông niêm yết.
B. Lao động di cư khó tiếp cận.
C. Học sinh phổ thông.
D. Khách siêu thị.
Câu 9: Thử nghiệm triple-blind che giấu thông tin khỏi
A. Nhà tài trợ.
B. Người bệnh.
C. Bác sĩ trị liệu.
D. Cả ba.
Câu 10: Với ba nhóm trở lên và biến liên tục, ta dùng
A. t-test đôi.
B. Hồi quy logit.
C. ANOVA một chiều.
D. Kruskal–Wallis.
Câu 11: Để kiểm tra độ ổn định thang Likert 7 điểm, ưu tiên dùng
A. Alpha-split-half.
B. Kiểm định test–retest.
C. Levene.
D. KPSS.
Câu 12: Trong ARIMA(p,d,q) tham số d mô tả
A. Số bậc AR.
B. Số bậc MA.
C. Số lần sai phân để chuỗi dừng.
D. Tham số mùa vụ.
Câu 13: Hawthorne effect là
A. Thiết bị đo sai.
B. Đối tượng thay đổi hành vi vì biết mình bị quan sát.
C. Sai số hồi ức.
D. Lỗi nhập liệu.
Câu 14: Mẫu Snowball không phù hợp khi
A. Điều tra phạm tội vị thành niên.
B. Khảo sát cục thống kê dân số (dễ lập khung mẫu).
C. Nghiên cứu nghiện rượu.
D. Nghiên cứu người vô gia cư.
Câu 15: Breusch–Pagan p < 0,05 hàm ý
A. Không có heteroskedasticity.
B. Phương sai phần dư thay đổi theo X.
C. Autocorrelation.
D. Dữ liệu dừng.
Câu 16: AVE ≥ 0,50 nghĩa là
A. Độ phân biệt cao.
B. Tải yếu.
C. Trên 50 % phương sai biến tiềm ẩn được giải thích.
D. RMSEA cao.
Câu 17: Event study dùng để
A. Đo GDP hậu cải cách.
B. Tính lợi suất bất thường cổ phiếu quanh sự kiện.
C. Đo tăng trưởng doanh thu.
D. Thẩm định hiệu quả thuế.
Câu 18: Recall bias phổ biến nhất trong
A. Thử nghiệm lâm sàng mù đôi.
B. Nghiên cứu hồi cứu dựa ký ức người tham gia.
C. Khảo sát online vô danh.
D. Phân tích văn bản.
Câu 19: Hai tiêu chí của IV tốt là relevance và
A. Homoskedasticity.
B. Exogeneity (độc lập phần dư).
C. Collinearity.
D. Over-dispersion.
Câu 20: Kiểm định Sargan–Hansen đánh giá
A. Durbin–Watson.
B. Normality phần dư.
C. Tính hợp lệ IV dư thừa trong 2SLS.
D. Stationarity.
Câu 21: Cluster sampling phù hợp khi
A. Dân cư phân tán địa lý.
B. Tổng thể đồng nhất.
C. Mẫu nhỏ hơn 30.
D. Big data.
Câu 22: Trong R, hàm ggplot() thuộc gói
A. tidyr.
B. ggplot2.
C. dplyr.
D. stringr.
Câu 23: Điều chỉnh Bonferroni để
A. Tăng power.
B. Giữ mức α khi kiểm nhiều giả thuyết.
C. Giảm multicollinearity.
D. Giảm sample size.
Câu 24: G*Power hỗ trợ
A. Phân tích văn bản.
B. Lập bảng hỏi.
C. Xác định cỡ mẫu & công suất.
D. Chuẩn hoá dữ liệu.
Câu 25: AIC càng nhỏ chứng tỏ
A. Mô hình cân bằng tốt giữa fit và phức tạp.
B. R² bằng 1.
C. Model over-fit.
D. Alpha tăng.
Câu 26: Data lake khác warehouse vì
A. Chỉ chứa CSV.
B. Không hỗ trợ MapReduce.
C. Lưu dữ liệu thô, bán cấu trúc lẫn cấu trúc.
D. Ép schema 3NF.
Câu 27: Trong PCA, thành phần được giữ khi eigenvalue
A. < 0,5.
B. ≤ 1.
C. ≥ 1.
D. Âm.
Câu 28: Mann–Whitney U dùng khi
A. Ba nhóm độc lập.
B. Hai nhóm độc lập.
C. Biến danh mục.
D. Paired-t.
Câu 29: Mahalanobis D² cao ám chỉ
A. Chuỗi dừng.
B. Ngoại lệ đa biến đáng loại trừ.
C. VIF cao.
D. Normality tốt.
Câu 30: Heterogeneity cao (I² > 75 %) trong meta-analysis báo hiệu
A. Kết quả các nghiên cứu rất khác nhau, nên xem xét mô hình tác động ngẫu nhiên.
B. Mẫu đồng nhất.
C. p > 0,05.
D. Q-stat = 0.
Câu 31: LOOCV hữu ích vì
A. Giảm time.
B. Huấn luyện trên hầu hết dữ liệu, test trên 1 quan sát.
C. Giảm phương sai.
D. Không tốn RAM.
Câu 32: ICC phản ánh
A. Sai số chuẩn.
B. Tỷ lệ phương sai giữa cụm trên tổng phương sai.
C. Phân phối chuẩn.
D. Độ hội tụ.
Câu 33: Trong mạng lưới, degree centrality đo
A. Clustering coefficient.
B. Số liên kết trực tiếp của một nút.
C. Path length.
D. Betweenness.
Câu 34: Overfitting xảy ra khi
A. Mô hình quá phức tạp.
B. Thiếu biến độc lập.
C. Mẫu ngẫu nhiên tốt.
D. Model quá đơn giản.
Câu 35: McFadden pseudo-R² ≈ 0,35 trong KHXH được coi
A. Thấp.
B. Khá tốt.
C. Hoàn hảo.
D. Không dùng.
Câu 36: VIF > 10 báo hiệu
A. Đa cộng tuyến nghiêm trọng.
B. Homoskedasticity.
C. Endogeneity.
D. Autocorrelation.
Câu 37: CFI ≥ 0,95 trong CFA cho thấy
A. Fit kém.
B. Fit xuất sắc.
C. RMSEA tăng.
D. Chi-square p < 0,05.
Câu 38: Recall period dài gây
A. Giảm phương sai.
B. Sai số quên → ước tính chi tiêu thấp.
C. Không ảnh hưởng.
D. Tăng t-stat.
Câu 39: Driscoll–Kraay SE giải quyết
A. Heteroskedasticity và autocorrelation chéo cụm trong panel.
B. Multicollinearity.
C. Stationarity.
D. Endogeneity.
Câu 40: Cohen’s d = 0,8 được xếp
A. Nhỏ.
B. Trung bình.
C. Hiệu ứng lớn.
D. Không ý nghĩa.
