Bảng tính ở Hình 1 thể hiện hai dãy điểm thi sức bền của hai nhóm học sinh A và B sau cùng một thời gian rèn luyện theo hai phương pháp khác nhau: nhóm A theo phương pháp chạy bộ truyền thống, nhóm B theo phương pháp mới là bơi lội. Một người nói rằng: "Chênh lệch điểm trung bình giữa hai nhóm A và B là không đáng kể (7.696 - 7.173 = 0.523), nên có thể nói rằng phương pháp mới không làm thay đổi hiệu quả rèn luyện sức bền khi so với phương pháp truyền thống". Em có đồng ý với ý kiến này không và tại sao?

a) Sai. Độ tin cậy của một phép kiểm định thống kê 99% nghĩa là xác suất mắc sai lầm (alpha) là 1% (0.01), không phải là 1%. 

b) Sai. Trong kiểm định F, nếu giá trị F nằm trong khoảng giữa F Critical one-tail và 1 thì không thể kết luận được gì về việc bác bỏ giả thuyết H. Cần so sánh giá trị F với giá trị F Critical two-tail để kết luận. 

c) Sai. Trong kiểm định t-Test, nếu giá trị t Stat nằm trong khoảng (-t Critical two-tail, t Critical two-tail) thì không thể kết luận được gì về việc chấp nhận hoặc bác bỏ giả thuyết H. Cần so sánh giá trị t Stat với giá trị t Critical two-tail để kết luận. 

d) Đúng. Phân tích tương quan tuyến tính được sử dụng để kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến ngẫu nhiên.

1) Tính toán thống kê: Sử dụng hàm AVERAGE VÀ STDEV.P để tính điểm trung bình và tính độ lệch chuẩn cho các mẫu A và B.

2) Kiểm định giả thuyết thống kê: So sánh hai trung bình của hai mẫu độc lập A và B như sau:

- Bước 1: Thực hiện kiểm định F để so sánh phương sai của hai mẫu ( sử dụng lệnh Data Analysis  > F-Test Two-Sample for Variance > OK

- Bước 2: Từ các kết quả thực hành ở bước 1, thực hiện kiểm định t - Test để đánh giá giả thuyết Ho.