[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_h%E1%BB%87%20s%E1%BB%91%20t%C6%B0%C6%A1ng%20quan{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_hệ số tương quan":74},{"code":4,"data":5,"meta":11},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":48,"vietnamLatest":73},[],[8,22,33],{"publicationId":9,"title":10,"originalTitle":11,"authorNames":12,"authorCount":15,"journalName":16,"vietnamJournal":17,"publishDate":18,"publishYear":19,"totalCitation":11,"url":20,"doi":11,"summary":21},"ef73ec29-7503-4a3b-aa74-b9f4663504fa","Chất lượng cuộc sống trong công việc của giáo viên phổ thông tại khu vực miền Trung Việt Nam: Nghiên cứu thực trạng và mối tương quan giữa các thành tố",null,[13,14],"Thanh Hùng Nguyễn","Thị Thuý Hằng Phạm",2,"Tạp chí Giáo dục",false,"2025-11-06",2025,"https:\u002F\u002Ftcgd.tapchigiaoduc.edu.vn\u002Findex.php\u002Ftapchi\u002Farticle\u002Fview\u002F4390","\u003Cp>\u003Cb>Khảo sát tâm lý xã hội\u003C\u002Fb> trên \u003Cb>412 giáo viên\u003C\u002Fb> phổ thông tại miền Trung phân tích chất lượng cuộc sống trong công việc thông qua tính toán \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">hệ số tương quan\u003C\u002Fb> giữa các thành tố nhu cầu tâm lý và sự hài lòng nghề nghiệp. Môi trường làm việc an toàn và cơ hội phát triển cá nhân có \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">hệ số tương quan\u003C\u002Fb> dương mạnh nhất với động lực giảng dạy (r = 0,65). Nghiên cứu gợi ý các giải pháp cải thiện phúc lợi nhằm nâng cao sự gắn bó của đội ngũ nhà giáo.\u003C\u002Fp>",{"publicationId":23,"title":24,"originalTitle":11,"authorNames":25,"authorCount":15,"journalName":28,"vietnamJournal":17,"publishDate":29,"publishYear":30,"totalCitation":11,"url":31,"doi":11,"summary":32},"6297f58f-a95c-4d72-9492-7d244c95875d","NGHIÊN CỨU MỐI QUAN HỆ TƯƠNG QUAN TRONG NGẮN HẠN VÀ DÀI HẠN GIỮA MỘT SỐ BIẾN SỐ KINH TẾ VĨ MÔ CỦA VIỆT NAM",[26,27],"HƯƠNG HÀN HUYỀN","HÀ TRƯƠNG THỊ NHƯ","Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải","2020-12-29",2020,"https:\u002F\u002Fjmst.vimaru.edu.vn\u002Findex.php\u002Ftckhcnhh\u002Farticle\u002Fview\u002F118","\u003Cp>\u003Cb>Mô hình hóa kinh tế lượng\u003C\u002Fb> áp dụng mô hình hiệu chỉnh sai số véc-tơ \u003Ci>vector error correction\u003C\u002Fi> và kiểm định \u003Ci>Johansen\u003C\u002Fi> phân tích chuỗi dữ liệu theo quý xác định \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">hệ số tương quan\u003C\u002Fb> giữa các biến số vĩ mô và dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài \u003Ci>FDI\u003C\u002Fi> tại Việt Nam. Kết quả ghi nhận \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">hệ số tương quan\u003C\u002Fb> có ý nghĩa thống kê giữa tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ giải ngân vốn. Nghiên cứu đề xuất giải pháp điều hành chính sách vĩ mô đồng bộ.\u003C\u002Fp>",{"publicationId":34,"title":35,"originalTitle":36,"authorNames":37,"authorCount":41,"journalName":42,"vietnamJournal":17,"publishDate":43,"publishYear":44,"totalCitation":11,"url":45,"doi":46,"summary":47},"66489d64-d58e-4c77-a0b7-8f95e699a1a2","Hệ số tương quan phân bố của độ bức xạ quang phổ chuẩn hóa như một chỉ báo về đặc điểm của sự trao đổi nước ở Biển Đen","Correlation of the distribution of normalized spectral radiances as an indicator of the features of water exchange in the Black Sea",[38,39,40],"G. S. Karabashev","M. A. Evdoshenko","S. V. Sheberstov",3,"Pleiades Publishing Ltd","2007-06-01",2007,"https:\u002F\u002Flink.springer.com\u002Farticle\u002F10.1134\u002FS0001437007030046","10.1134\u002FS0001437007030046","\u003Cp>\u003Cb>Phân tích dữ liệu viễn thám\u003C\u002Fb> trên chuỗi \u003Cb>128 ảnh vệ tinh\u003C\u002Fb> \u003Ci>SeaWiFS\u003C\u002Fi> giai đoạn 1998–2004 tính toán \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">hệ số tương quan\u003C\u002Fb> không gian của độ bức xạ quang phổ chuẩn hóa tại Biển Đen. Kết quả xác lập \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">hệ số tương quan\u003C\u002Fb> đạt \u003Cb>r = 0,78\u003C\u002Fb> giữa độ phản xạ bề mặt và tốc độ hoàn lưu trao đổi nước giữa các xoáy biển ven bờ. Nghiên cứu cung cấp công cụ định lượng theo dõi sự vận chuyển khối nước đại dương quy mô lớn.\u003C\u002Fp>",[49,63],{"publicationId":50,"title":51,"originalTitle":11,"authorNames":52,"authorCount":41,"journalName":56,"vietnamJournal":57,"publishDate":58,"publishYear":59,"totalCitation":11,"url":60,"doi":61,"summary":62},"257c9797-cb7d-466f-ac17-da95a50e1350","Khảo sát một số đặc điểm trên chẩn đoán hình ảnh và mối tương quan với tình trạng lâm sàng của hẹp ống sống cổ đa tầng: Phân tích 34 bệnh nhân",[53,54,55],"Nguyễn Thành  Bắc","Nguyễn Trọng  Yên","Phạm Quang  Anh","TẠP CHÍ Y DƯỢC LÂM SÀNG 108",true,"2021-12-06",2021,"https:\u002F\u002Ftcydls108.benhvien108.vn\u002Findex.php\u002FYDLS\u002Farticle\u002Fview\u002F896","10.52389\u002Fydls.v16i7.896","\u003Cp>\u003Cb>Nghiên cứu hồi cứu\u003C\u002Fb> trên \u003Cb>34 bệnh nhân\u003C\u002Fb> hẹp ống sống cổ đa tầng phân tích mối liên hệ lâm sàng bằng cách tính toán \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">hệ số tương quan\u003C\u002Fb> giữa diện tích lòng tủy trên \u003Ci>MRI\u003C\u002Fi> và điểm số vận động \u003Ci>JOA\u003C\u002Fi>. Kết quả phát hiện \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">hệ số tương quan\u003C\u002Fb> thuận mức độ trung bình (r = 0,54, p < 0,01) giữa tỷ lệ hẹp và mức độ tàn phế chức năng thần kinh. Dữ liệu hỗ trợ bác sĩ phẫu thuật đưa ra chỉ định can thiệp giải ép tủy cổ kịp thời.\u003C\u002Fp>",{"publicationId":64,"title":65,"originalTitle":11,"authorNames":66,"authorCount":41,"journalName":56,"vietnamJournal":57,"publishDate":11,"publishYear":70,"totalCitation":11,"url":71,"doi":11,"summary":72},"95e4bb39-1027-4750-913f-94ab54143e18","Mối tương quan giữa hình ảnh chụp cộng hưởng từ có nén ép theo trục với triệu chứng lâm sàng trong bệnh lý hẹp ống sống thắt lưng do thoái hoá",[67,68,69],"Vi Trường  Sơn","Phan Trọng  Hậu","Nguyễn Văn  Sơn",2019,"https:\u002F\u002Ftcydls108.benhvien108.vn\u002Findex.php\u002FYDLS\u002Farticle\u002Fview\u002F1169","\u003Cp>\u003Cb>Khảo sát chẩn đoán hình ảnh\u003C\u002Fb> trên \u003Cb>60 bệnh nhân\u003C\u002Fb> hẹp ống sống thắt lưng so sánh hình ảnh cộng hưởng từ tư thế nằm và ép tải dọc trục để xác định \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">hệ số tương quan\u003C\u002Fb> với thang điểm đau \u003Ci>VAS\u003C\u002Fi>. Phương pháp chụp chịu tải ghi nhận mức giảm diện tích túi màng cứng tương quan chặt chẽ với mức độ đau cách hồi thần kinh (r = 0,62). Nhóm nghiên cứu khuyến nghị sử dụng \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">hệ số tương quan\u003C\u002Fb> này để đánh giá chính xác mức độ tổn thương khi vận động.\u003C\u002Fp>",[],{"code":4,"data":75,"meta":11},{"id":76,"title":77,"description":78,"content":79,"term":76,"englishTitle":11,"synonyms":11,"definition":11,"discipline":11,"references":11,"faqs":11,"createUser":80,"publishUser":11,"keywords":84,"keywordCount":97,"enrichTopicLink":57,"status":98,"createTime":99,"updateTime":100,"publishTime":11,"linkEnrichedTime":11,"publicationScanTime":101,"contentErrorMessage":11,"viewCount":102,"relateTopics":103},"hệ số tương quan","Hệ số tương quan là gì? Các nghiên cứu về Hệ số tương quan","Hệ số tương quan là chỉ số thống kê đo lường mức độ và chiều hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến số định lượng. Giá trị hệ số dao động từ -1 đến +1, phản ánh mối liên hệ ngược chiều, cùng chiều hoặc không có tương quan rõ ràng giữa các biến.","\u003Cdiv>\u003Cdiv>\u003Ch2>Hệ số tương quan là gì?\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Hệ số {{topic|%7B%22topic%22%3A%22t%C6%B0%C6%A1ng%20quan%22%7D}} (tiếng Anh: correlation coefficient) là một chỉ số thống kê định lượng nhằm mô tả mức độ chặt chẽ và chiều hướng của mối quan hệ giữa hai biến số định lượng. Đây là một công cụ then chốt trong phân tích dữ liệu, được sử dụng để xác định xem liệu hai đại lượng có biến đổi theo nhau không, và nếu có, thì mối quan hệ đó là cùng chiều, ngược chiều hay không có mối liên hệ tuyến tính rõ ràng.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Hệ số tương quan thường được biểu diễn bằng một con số nằm trong khoảng từ -1 đến +1. Một giá trị gần +1 cho thấy hai biến có xu hướng tăng cùng nhau một cách tuyến tính; gần -1 thể hiện một mối quan hệ ngược chiều mạnh mẽ; còn giá trị gần 0 cho thấy {{topic|%7B%22topic%22%3A%22m%E1%BB%91i%20li%C3%AAn%20h%E1%BB%87%22%7D}} yếu hoặc không có quan hệ tuyến tính rõ rệt. Việc hiểu đúng hệ số tương quan rất quan trọng trong việc đưa ra kết luận từ dữ liệu, đặc biệt trong các nghiên cứu định lượng và mô hình dự báo.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Các loại hệ số tương quan phổ biến\u003C\u002Fh2>\n\n\u003Ch3>1. Hệ số tương quan Pearson\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Hệ số tương quan Pearson (ký hiệu: \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> r \u003C\u002Fscript>) là dạng phổ biến nhất, sử dụng để {{topic|%7B%22topic%22%3A%22%C4%91o%20l%C6%B0%E1%BB%9Dng%22%7D}} mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng liên tục. Nó phản ánh mức độ hai biến thay đổi cùng nhau theo một đường thẳng. Công thức như sau:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\nr = \\frac{\\sum_{i=1}^{n} (x_i - \\bar{x})(y_i - \\bar{y})}{\\sqrt{\\sum_{i=1}^{n} (x_i - \\bar{x})^2 \\sum_{i=1}^{n} (y_i - \\bar{y})^2}}\n\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Trong đó, \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> \\bar{x} \u003C\u002Fscript> và \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> \\bar{y} \u003C\u002Fscript> là trung bình cộng của các biến x và y. Pearson yêu cầu dữ liệu có phân bố chuẩn hoặc gần chuẩn, và mối quan hệ giữa hai biến phải là tuyến tính. Khi những điều kiện này không được đáp ứng, kết quả có thể gây hiểu nhầm.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch3>2. Hệ số tương quan Spearman\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Spearman (ký hiệu \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> \\rho \\text{ hoặc } r_s \u003C\u002Fscript>) là một hệ số tương quan dựa trên thứ hạng (rank correlation), không yêu cầu dữ liệu phân bố chuẩn và không đòi hỏi mối quan hệ tuyến tính. Nó đo mức độ nhất quán trong thứ hạng giữa hai biến, vì vậy rất hữu ích trong phân tích dữ liệu ordinal hoặc dữ liệu {{topic|%7B%22topic%22%3A%22phi%20tuy%E1%BA%BFn%22%7D}}.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Hệ số Spearman đặc biệt mạnh trong trường hợp có nhiều outlier hoặc dữ liệu không {{topic|%7B%22topic%22%3A%22%C4%91%E1%BB%93ng%20nh%E1%BA%A5t%22%7D}}, và là lựa chọn tốt khi điều kiện phân phối chuẩn của Pearson không được đáp ứng.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch3>3. Hệ số tương quan Kendall\u003C\u002Fh3>\n\u003Cp>Hệ số Kendall tau (ký hiệu: \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> \\tau \u003C\u002Fscript>) là một công cụ đo lường mối quan hệ đơn điệu dựa trên số lượng cặp dữ liệu {{topic|%7B%22topic%22%3A%22%C4%91%E1%BB%93ng%20thu%E1%BA%ADn%22%7D}} và nghịch thuận. Đây là một lựa chọn tối ưu cho dữ liệu nhỏ và dữ liệu có nhiều giá trị trùng lặp. Kendall thường cho kết quả ổn định hơn Spearman khi số lượng mẫu ít.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ý nghĩa và cách diễn giải\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Hệ số tương quan không chỉ cho biết có mối liên hệ giữa hai biến hay không mà còn phản ánh chiều và mức độ của mối quan hệ đó. Tuy nhiên, một hệ số cao không có nghĩa là một biến gây ra biến còn lại – điều này nhấn mạnh câu nói phổ biến trong thống kê: \u003Cstrong>\"Tương quan không có nghĩa là nhân quả\" (correlation does not imply causation)\u003C\u002Fstrong>.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ví dụ, nếu hệ số tương quan giữa thời gian học bài và điểm thi là 0.85, ta có thể nói rằng hai biến này có quan hệ cùng chiều mạnh. Nhưng điều này không chứng minh được học nhiều là nguyên nhân duy nhất dẫn đến điểm cao, vì có thể còn các yếu tố trung gian khác như {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ch%E1%BA%A5t%20l%C6%B0%E1%BB%A3ng%20gi%E1%BA%A3ng%20d%E1%BA%A1y%22%7D}} hoặc khả năng học tập cá nhân.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Kiểm định ý nghĩa thống kê\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Trong nhiều trường hợp, người ta không chỉ quan tâm đến hệ số tương quan mà còn cần xác định xem nó có ý nghĩa thống kê hay không. Việc này thường được thực hiện bằng cách kiểm định giả thuyết:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>H\u003Csub>0\u003C\u002Fsub>:\u003C\u002Fstrong> Không có {{topic|%7B%22topic%22%3A%22m%E1%BB%91i%20t%C6%B0%C6%A1ng%20quan%22%7D}} thực sự giữa hai biến (\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> \\rho = 0 \u003C\u002Fscript>)\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>H\u003Csub>1\u003C\u002Fsub>:\u003C\u002Fstrong> Có mối tương quan thực sự giữa hai biến (\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> \\rho \\neq 0 \u003C\u002Fscript>)\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Kết quả kiểm định trả về p-value, và nếu p-value nhỏ hơn mức ý nghĩa alpha (thường là 0.05), ta bác bỏ H\u003Csub>0\u003C\u002Fsub> và kết luận rằng mối tương quan là có ý nghĩa thống kê.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Hạn chế và lưu ý khi sử dụng\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Mặc dù là công cụ phổ biến và dễ sử dụng, hệ số tương quan có những hạn chế nhất định:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Không xác định được quan hệ nhân quả.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Không thích hợp khi mối quan hệ giữa hai biến không phải là tuyến tính.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Rất nhạy cảm với giá trị ngoại lệ, đặc biệt là Pearson.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Dễ bị hiểu sai nếu không kiểm tra đầy đủ giả định hoặc {{topic|%7B%22topic%22%3A%22b%E1%BA%A3n%20ch%E1%BA%A5t%22%7D}} của dữ liệu.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng thực tiễn\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Hệ số tương quan được áp dụng rộng rãi trong nhiều ngành:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Tài chính:\u003C\u002Fstrong> Đánh giá mối liên hệ giữa các cổ phiếu, giúp đa dạng hóa {{topic|%7B%22topic%22%3A%22danh%20m%E1%BB%A5c%20%C4%91%E1%BA%A7u%20t%C6%B0%22%7D}}.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Kinh tế:\u003C\u002Fstrong> Phân tích các biến vĩ mô như {{topic|%7B%22topic%22%3A%22l%E1%BA%A1m%20ph%C3%A1t%22%7D}} và tăng trưởng GDP.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Khoa học dữ liệu:\u003C\u002Fstrong> Lọc biến đầu vào trong mô hình học máy để giảm đa cộng tuyến.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Y học:\u003C\u002Fstrong> Tìm hiểu mối liên hệ giữa chỉ số sức khỏe và bệnh lý, như BMI và nguy cơ tiểu đường.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Chẳng hạn, nghiên cứu được công bố trên \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.ncbi.nlm.nih.gov\u002Fpmc\u002Farticles\u002FPMC3576830\u002F\" target=\"_blank\">NCBI\u003C\u002Fa> đã dùng hệ số tương quan để xác định mối liên hệ giữa các chỉ số sinh hóa và {{topic|%7B%22topic%22%3A%22b%E1%BB%87nh%20tim%20m%E1%BA%A1ch%22%7D}}.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phần mềm và công cụ tính toán\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Hiện nay có nhiều công cụ tính hệ số tương quan một cách nhanh chóng:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.ibm.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fspss-statistics\" target=\"_blank\">SPSS\u003C\u002Fa>: Cho phép tính Pearson, Spearman, Kendall với kiểm định ý nghĩa.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.r-project.org\u002F\" target=\"_blank\">R\u003C\u002Fa>: Gói \u003Ccode>cor()\u003C\u002Fcode> và \u003Ccode>cor.test()\u003C\u002Fcode> hỗ trợ đa dạng hệ số và kiểm định.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.python.org\u002F\" target=\"_blank\">Python\u003C\u002Fa>: Dùng thư viện \u003Ccode>pandas\u003C\u002Fcode>, \u003Ccode>scipy.stats\u003C\u002Fcode> để tính và trực quan hóa hệ số tương quan.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Nguồn tham khảo uy tín\u003C\u002Fh2>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.ncbi.nlm.nih.gov\u002Fpmc\u002Farticles\u002FPMC3576830\u002F\" target=\"_blank\">NCBI - Understanding Correlation Coefficient\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.sciencedirect.com\u002Fscience\u002Farticle\u002Fpii\u002FS0169207017300304\" target=\"_blank\">ScienceDirect - Statistical Methods in Biomedical Research\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fstatistics.laerd.com\u002Fstatistical-guides\u002Fpearson-correlation-coefficient-statistical-guide.php\" target=\"_blank\">Laerd Statistics - Pearson Correlation\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.ibm.com\u002Fdocs\u002Fen\u002Fspss-statistics\" target=\"_blank\">IBM SPSS - Bivariate Correlation\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.ncbi.nlm.nih.gov\u002Fbooks\u002FNBK547721\u002F\" target=\"_blank\">NCBI Bookshelf - Correlation and Regression\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\u003C\u002Fdiv>\u003C\u002Fdiv>",{"id":81,"researcherId":11,"name":82,"imageUrl":83},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",[85,86,87,88,89,90,91,92,93,94,95,96],"tương quan","mối liên hệ","đo lường","phi tuyến","đồng nhất","đồng thuận","chất lượng giảng dạy","mối tương quan","bản chất","danh mục đầu tư","lạm phát","bệnh tim mạch",12,"PUBLISHED","2023-09-18T06:41:48.056+00:00","2026-08-30T03:10:30.206+00:00","2026-08-30T03:10:30.204+00:00",1156,[104,107,110,113,116,119,122,125,128,131],{"id":105,"title":106,"term":105,"englishTitle":11,"definition":11,"discipline":11,"disciplineCode":11,"disciplineLabel":11,"disciplineColor":11,"disciplineIcon":11},"thang điểm morisky 8","Thang điểm morisky 8 là gì? Các công bố khoa học về Thang điểm morisky 8",{"id":108,"title":109,"term":108,"englishTitle":11,"definition":11,"discipline":11,"disciplineCode":11,"disciplineLabel":11,"disciplineColor":11,"disciplineIcon":11},"mô hình lý thuyết","Mô hình lý thuyết là gì? Các nghiên cứu về Mô hình lý thuyết",{"id":111,"title":112,"term":111,"englishTitle":11,"definition":11,"discipline":11,"disciplineCode":11,"disciplineLabel":11,"disciplineColor":11,"disciplineIcon":11},"hứng thú học tập","Hứng thú học tập là gì? Các công bố khoa học về Hứng thú học tập",{"id":114,"title":115,"term":114,"englishTitle":11,"definition":11,"discipline":11,"disciplineCode":11,"disciplineLabel":11,"disciplineColor":11,"disciplineIcon":11},"biến đổi wavelet","Biến đổi wavelet là gì? Các nghiên cứu khoa học về Wavelet Transform",{"id":117,"title":118,"term":117,"englishTitle":11,"definition":11,"discipline":11,"disciplineCode":11,"disciplineLabel":11,"disciplineColor":11,"disciplineIcon":11},"chiến tranh đặc biệt","Chiến tranh đặc biệt là gì? Các bài báo nghiên cứu liên quan",{"id":120,"title":121,"term":120,"englishTitle":11,"definition":11,"discipline":11,"disciplineCode":11,"disciplineLabel":11,"disciplineColor":11,"disciplineIcon":11},"học thuật","Học thuật là gì? Các nghiên cứu khoa học về Học thuật",{"id":123,"title":124,"term":123,"englishTitle":11,"definition":11,"discipline":11,"disciplineCode":11,"disciplineLabel":11,"disciplineColor":11,"disciplineIcon":11},"nghiên cứu hồi cứu","Nghiên cứu hồi cứu là gì? Các nghiên cứu khoa học về Nghiên cứu hồi cứu",{"id":126,"title":127,"term":126,"englishTitle":11,"definition":11,"discipline":11,"disciplineCode":11,"disciplineLabel":11,"disciplineColor":11,"disciplineIcon":11},"adolescent","Adolescent là gì? Các công bố khoa học về Adolescent",{"id":129,"title":130,"term":129,"englishTitle":11,"definition":11,"discipline":11,"disciplineCode":11,"disciplineLabel":11,"disciplineColor":11,"disciplineIcon":11},"arima","Arima là gì? Các công bố khoa học về Arima",{"id":132,"title":133,"term":132,"englishTitle":11,"definition":11,"discipline":11,"disciplineCode":11,"disciplineLabel":11,"disciplineColor":11,"disciplineIcon":11},"nghiên cứu liên ngành","Nghiên cứu liên ngành là gì? Các nghiên cứu khoa học"]