[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_ki%E1%BB%83m%20%C4%91%E1%BB%8Bnh%20%C3%BD%20ngh%C4%A9a{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_ki%E1%BB%83m%20%C4%91%E1%BB%8Bnh%20%C3%BD%20ngh%C4%A9a":11},{"code":4,"data":5,"meta":10},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":8,"vietnamLatest":9},[],[],[],[],null,{"code":4,"data":12,"meta":10},{"id":13,"title":14,"description":15,"content":16,"term":13,"englishTitle":10,"synonyms":10,"definition":10,"discipline":10,"references":10,"faqs":10,"createUser":17,"publishUser":21,"keywords":25,"keywordCount":18,"enrichTopicLink":26,"status":27,"createTime":28,"updateTime":29,"publishTime":30,"linkEnrichedTime":10,"publicationScanTime":10,"contentErrorMessage":10,"viewCount":31,"wikidataId":10,"relateTopics":32},"kiểm định ý nghĩa","Kiểm định ý nghĩa là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan","Kiểm định ý nghĩa là phương pháp thống kê suy luận dùng để đánh giá mức độ bằng chứng của dữ liệu mẫu đối với một giả thuyết về tổng thể nghiên cứu. Về bản chất, kiểm định ý nghĩa giúp xác định liệu kết quả quan sát được có thể xảy ra do ngẫu nhiên hay phản ánh một hiệu ứng thực sự trong quần thể. ","\u003Cdiv>\u003Ch2>Khái niệm kiểm định ý nghĩa\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nKiểm định ý nghĩa là một phương pháp thống kê suy luận được sử dụng để đánh giá mức độ bằng chứng của dữ liệu mẫu đối với một giả thuyết về tổng thể.\nMục tiêu cốt lõi của kiểm định ý nghĩa là xác định liệu kết quả quan sát được có khả năng xảy ra do ngẫu nhiên hay phản ánh một khác biệt, mối liên hệ hoặc hiệu ứng thực sự trong quần thể nghiên cứu.\nPhương pháp này cho phép chuyển từ quan sát dữ liệu sang quyết định khoa học có căn cứ xác suất.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTrong thực hành nghiên cứu, kiểm định ý nghĩa không khẳng định giả thuyết là đúng hay sai một cách tuyệt đối.\nThay vào đó, nó cung cấp một khuôn khổ định lượng để đánh giá mức độ không phù hợp giữa dữ liệu quan sát và một giả định ban đầu.\nKết luận của kiểm định luôn mang tính xác suất và phụ thuộc vào các giả định thống kê được đặt ra.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nKiểm định ý nghĩa được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như y sinh học, kinh tế, tâm lý học và khoa học dữ liệu.\nTrong các lĩnh vực này, kiểm định ý nghĩa đóng vai trò như một tiêu chuẩn phương pháp luận nhằm đảm bảo kết luận nghiên cứu không dựa trên cảm tính.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Phương pháp suy luận dựa trên dữ liệu mẫu\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Đánh giá khả năng xảy ra do ngẫu nhiên\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Hỗ trợ ra quyết định khoa học\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Cơ sở thống kê của kiểm định ý nghĩa\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nCơ sở lý thuyết của kiểm định ý nghĩa bắt nguồn từ xác suất học và thống kê toán học.\nMỗi kiểm định đều dựa trên một mô hình xác suất mô tả hành vi của dữ liệu dưới các giả định nhất định.\nCác mô hình này cho phép tính toán xác suất xuất hiện của các kết quả quan sát được.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nCác phân phối xác suất đóng vai trò trung tâm trong kiểm định ý nghĩa.\nTùy theo dạng dữ liệu và mục tiêu phân tích, các phân phối thường được sử dụng bao gồm phân phối chuẩn, phân phối t, phân phối chi-bình phương và phân phối F.\nViệc lựa chọn phân phối phù hợp ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của kết quả kiểm định.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTrong nhiều trường hợp, kiểm định ý nghĩa yêu cầu các giả định như tính độc lập của quan sát, phân phối chuẩn của sai số hoặc phương sai đồng nhất.\nNếu các giả định này không được thỏa mãn, kết quả kiểm định có thể bị sai lệch.\nNền tảng lý thuyết và hướng dẫn thực hành được trình bày chi tiết tại:\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.itl.nist.gov\u002Fdiv898\u002Fhandbook\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\nhttps:\u002F\u002Fwww.itl.nist.gov\u002Fdiv898\u002Fhandbook\u002F\n\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\">\n  \u003Ctbody>\u003Ctr>\n    \u003Cth>Phân phối\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Ứng dụng phổ biến\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Điều kiện sử dụng\u003C\u002Fth>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Chuẩn\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Dữ liệu liên tục, mẫu lớn\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Phân phối đối xứng\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>t\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Mẫu nhỏ, chưa biết phương sai\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Gần chuẩn\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Chi-bình phương\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Dữ liệu phân loại\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Tần suất đủ lớn\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Giả thuyết thống kê trong kiểm định ý nghĩa\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nMọi kiểm định ý nghĩa đều bắt đầu bằng việc xây dựng các giả thuyết thống kê.\nGiả thuyết không, ký hiệu H\u003Csub>0\u003C\u002Fsub>, biểu diễn trạng thái mặc định hoặc giả định không có sự khác biệt, không có tác động hoặc không có mối quan hệ.\nGiả thuyết này đóng vai trò làm mốc so sánh cho dữ liệu quan sát.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nGiả thuyết đối, ký hiệu H\u003Csub>1\u003C\u002Fsub> hoặc H\u003Csub>a\u003C\u002Fsub>, thể hiện điều mà nhà nghiên cứu muốn chứng minh.\nGiả thuyết đối có thể là hai phía hoặc một phía, tùy thuộc vào câu hỏi nghiên cứu.\nViệc lựa chọn dạng giả thuyết ảnh hưởng đến cách xác định vùng bác bỏ trong kiểm định.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nCách xây dựng giả thuyết phải rõ ràng, có thể kiểm tra bằng dữ liệu và phù hợp với thiết kế nghiên cứu.\nGiả thuyết không bao giờ được chứng minh là đúng, mà chỉ có thể bị bác bỏ hoặc không bị bác bỏ dựa trên bằng chứng thống kê.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>H\u003Csub>0\u003C\u002Fsub>: giả định không có hiệu ứng\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>H\u003Csub>1\u003C\u002Fsub>: giả định có hiệu ứng\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Có thể là kiểm định một phía hoặc hai phía\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Mức ý nghĩa và xác suất p-value\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nMức ý nghĩa, ký hiệu α, là xác suất chấp nhận rủi ro bác bỏ giả thuyết không khi giả thuyết này thực sự đúng.\nGiá trị α được xác định trước khi phân tích dữ liệu và phản ánh mức độ thận trọng của nhà nghiên cứu.\nCác mức ý nghĩa thường được sử dụng trong thực hành là 0,05 và 0,01.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nGiá trị p-value là xác suất để quan sát được kết quả ít nhất cực đoan như kết quả thực tế, giả sử giả thuyết không là đúng.\np-value càng nhỏ cho thấy dữ liệu càng ít phù hợp với giả thuyết không.\nTrong khuôn khổ kiểm định ý nghĩa cổ điển, p-value được so sánh trực tiếp với mức ý nghĩa.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nQuy tắc ra quyết định phổ biến là: nếu p-value nhỏ hơn α thì bác bỏ giả thuyết không, ngược lại thì không bác bỏ.\nTuy nhiên, p-value không đo lường kích thước hiệu ứng cũng không phản ánh tầm quan trọng thực tiễn của kết quả.\nNhững hạn chế trong diễn giải p-value đã được phân tích kỹ bởi Hiệp hội Thống kê Hoa Kỳ:\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.amstat.org\u002Fasa\u002Ffiles\u002Fpdfs\u002FP-ValueStatement.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\nhttps:\u002F\u002Fwww.amstat.org\u002Fasa\u002Ffiles\u002Fpdfs\u002FP-ValueStatement.pdf\n\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Thống kê kiểm định và vùng bác bỏ\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nThống kê kiểm định là một đại lượng số học được tính toán trực tiếp từ dữ liệu mẫu nhằm tóm tắt mức độ sai khác giữa kết quả quan sát và giả thuyết không.\nMỗi loại kiểm định ý nghĩa có một thống kê kiểm định đặc trưng, được xây dựng sao cho phân phối của nó dưới giả thuyết không là đã biết.\nNhờ đó, thống kê kiểm định có thể được so sánh với phân phối lý thuyết để đưa ra quyết định.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nVí dụ, trong kiểm định trung bình, thống kê t đo lường mức độ chênh lệch giữa trung bình mẫu và trung bình giả định, đã được chuẩn hóa theo độ biến thiên của dữ liệu.\nTrong kiểm định độc lập, thống kê chi-bình phương phản ánh mức độ sai lệch giữa tần suất quan sát và tần suất kỳ vọng.\nViệc lựa chọn đúng thống kê kiểm định là điều kiện cần để đảm bảo kết quả có ý nghĩa.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nVùng bác bỏ là tập hợp các giá trị của thống kê kiểm định khiến giả thuyết không bị bác bỏ.\nVùng này được xác định dựa trên mức ý nghĩa và dạng phân phối của thống kê kiểm định.\nTrong kiểm định một phía, vùng bác bỏ nằm về một phía của phân phối, còn trong kiểm định hai phía, vùng bác bỏ được chia đều cho hai phía.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\">\n  \u003Ctbody>\u003Ctr>\n    \u003Cth>Loại kiểm định\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Thống kê kiểm định\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Phân phối sử dụng\u003C\u002Fth>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>So sánh trung bình\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>t\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Phân phối t\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Dữ liệu phân loại\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>χ\u003Csup>2\u003C\u002Fsup>\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Chi-bình phương\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>So sánh phương sai\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>F\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Phân phối F\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Các loại kiểm định ý nghĩa phổ biến\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nTrong thực hành thống kê, nhiều loại kiểm định ý nghĩa đã được phát triển để phù hợp với các dạng dữ liệu và câu hỏi nghiên cứu khác nhau.\nViệc lựa chọn kiểm định phụ thuộc vào số lượng nhóm so sánh, bản chất của biến và các giả định về phân phối.\nMỗi kiểm định đều có phạm vi áp dụng và hạn chế riêng.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nKiểm định t được sử dụng rộng rãi để so sánh trung bình giữa một hoặc hai nhóm.\nPhân tích phương sai cho phép so sánh đồng thời trung bình của nhiều nhóm.\nKiểm định chi-bình phương thường được áp dụng cho dữ liệu phân loại nhằm đánh giá sự độc lập hoặc mức độ phù hợp.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTrong trường hợp các giả định về phân phối không được thỏa mãn, các kiểm định phi tham số như kiểm định Mann–Whitney hoặc Kruskal–Wallis có thể được sử dụng.\nTổng quan hệ thống về các kiểm định này được trình bày trong giáo trình thống kê ứng dụng của Đại học Bang Pennsylvania:\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fonline.stat.psu.edu\u002Fstat500\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\nhttps:\u002F\u002Fonline.stat.psu.edu\u002Fstat500\u002F\n\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Kiểm định t cho trung bình\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Phân tích phương sai (ANOVA)\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Kiểm định chi-bình phương\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Kiểm định phi tham số\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Quy trình thực hiện kiểm định ý nghĩa\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nQuy trình kiểm định ý nghĩa được xây dựng nhằm đảm bảo tính nhất quán và khả năng tái lập của kết quả thống kê.\nBước đầu tiên là xác định câu hỏi nghiên cứu và xây dựng giả thuyết thống kê tương ứng.\nGiả thuyết phải được xác định trước khi phân tích dữ liệu để tránh sai lệch trong suy luận.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTiếp theo, nhà nghiên cứu lựa chọn mức ý nghĩa và loại kiểm định phù hợp với dữ liệu.\nSau khi tính toán thống kê kiểm định từ dữ liệu mẫu, giá trị này được so sánh với phân phối lý thuyết hoặc p-value tương ứng.\nQuyết định cuối cùng được đưa ra dựa trên quy tắc đã xác định trước.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nViệc tuân thủ đầy đủ các bước giúp hạn chế sai lầm suy luận và tăng độ tin cậy của kết luận.\nQuy trình này được xem là chuẩn mực trong nghiên cứu định lượng hiện đại.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Col>\n  \u003Cli>Xác định giả thuyết\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Chọn mức ý nghĩa và kiểm định\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Tính thống kê kiểm định\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Ra quyết định thống kê\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Fol>\n\n\u003Ch2>Ý nghĩa thực tiễn và hạn chế của kiểm định ý nghĩa\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nKiểm định ý nghĩa cung cấp một công cụ định lượng mạnh mẽ để hỗ trợ ra quyết định trong nghiên cứu khoa học.\nKết quả kiểm định cho biết mức độ bằng chứng chống lại giả thuyết không, nhưng không trực tiếp phản ánh tầm quan trọng thực tiễn của hiệu ứng.\nDo đó, kết quả cần được diễn giải trong bối cảnh nghiên cứu cụ thể.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nMột hạn chế phổ biến của kiểm định ý nghĩa là sự phụ thuộc vào kích thước mẫu.\nVới mẫu rất lớn, những khác biệt nhỏ có thể trở nên có ý nghĩa thống kê, trong khi với mẫu nhỏ, các hiệu ứng lớn có thể không được phát hiện.\nĐiều này đòi hỏi nhà nghiên cứu phải kết hợp thêm các thước đo khác như kích thước hiệu ứng và khoảng tin cậy.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nNhững tranh luận về việc lạm dụng kiểm định ý nghĩa và p-value đã dẫn đến các khuyến nghị cải tiến trong thực hành thống kê.\nCác khuyến nghị này nhấn mạnh việc báo cáo đầy đủ và diễn giải thận trọng kết quả.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng của kiểm định ý nghĩa trong nghiên cứu khoa học\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nKiểm định ý nghĩa được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khoa học và ứng dụng.\nTrong y học, phương pháp này được sử dụng để đánh giá hiệu quả của thuốc và phương pháp điều trị.\nTrong khoa học xã hội, kiểm định ý nghĩa hỗ trợ phân tích mối quan hệ giữa các biến hành vi và xã hội.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTrong kinh tế và tài chính, kiểm định ý nghĩa giúp kiểm tra các mô hình dự báo và giả thuyết về thị trường.\nTrong khoa học dữ liệu, kiểm định ý nghĩa đóng vai trò trong đánh giá mô hình và lựa chọn biến.\nSự phổ biến của phương pháp này phản ánh tầm quan trọng của suy luận thống kê dựa trên dữ liệu.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nViệc áp dụng kiểm định ý nghĩa đúng cách góp phần nâng cao độ tin cậy và tính minh bạch của nghiên cứu khoa học hiện đại.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Tài liệu tham khảo\u003C\u002Fh2>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\n    NIST\u002FSEMATECH. “e-Handbook of Statistical Methods.”\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.itl.nist.gov\u002Fdiv898\u002Fhandbook\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\n      https:\u002F\u002Fwww.itl.nist.gov\u002Fdiv898\u002Fhandbook\u002F\n    \u003C\u002Fa>\n  \u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\n    American Statistical Association. “Statement on Statistical Significance and P-Values.”\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.amstat.org\u002Fasa\u002Ffiles\u002Fpdfs\u002FP-ValueStatement.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\n      https:\u002F\u002Fwww.amstat.org\u002Fasa\u002Ffiles\u002Fpdfs\u002FP-ValueStatement.pdf\n    \u003C\u002Fa>\n  \u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\n    Penn State University. “STAT 500: Applied Statistics.”\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fonline.stat.psu.edu\u002Fstat500\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\n      https:\u002F\u002Fonline.stat.psu.edu\u002Fstat500\u002F\n    \u003C\u002Fa>\n  \u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\n    Casella, G., & Berger, R. L. “Statistical Inference.”\n    Cengage Learning.\n  \u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003C\u002Fdiv>",{"id":18,"researcherId":10,"name":19,"imageUrl":20},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",{"id":22,"researcherId":10,"name":23,"imageUrl":24},2889,"Lê Xuân Niên","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLuyWIkhyP2W5E59cKwN7ciI2nbjMGUpXO9rVQquC826ujzkqhU=s96-c",[13],false,"PUBLISHED","2025-12-01T11:28:17.933+00:00","2026-01-26T15:52:20.401+00:00","2026-01-26T15:52:20.393+00:00",54,[33,42,52,57,62,67,77,87,92,98],{"id":34,"title":35,"term":34,"englishTitle":34,"definition":36,"discipline":37,"disciplineCode":38,"disciplineLabel":39,"disciplineColor":40,"disciplineIcon":41},"linear regression","Linear regression là gì? Các công bố khoa học về Linear regression","Hồi quy tuyến tính (linear regression) là phương pháp mô hình hóa thống kê nhằm thiết lập mối quan hệ định lượng giữa một biến phụ thuộc (biến phản hồi) với một hoặc nhiều biến độc lập (biến dự báo) dưới dạng hàm tuyến tính.","NATURAL_SCIENCES","natural-sciences","Khoa học tự nhiên","#0E9F9C","atom",{"id":43,"title":44,"term":43,"englishTitle":45,"definition":46,"discipline":47,"disciplineCode":48,"disciplineLabel":49,"disciplineColor":50,"disciplineIcon":51},"quan hệ tộc người","Quan hệ tộc người (ethnic relations) là gì?","ethnic relations","Quan hệ tộc người là hệ thống các mối tương tác kinh tế, văn hóa, xã hội và chính trị giữa các cộng đồng tộc người trong quá trình cùng tồn tại và phát triển.","SOCIAL_SCIENCES","social-sciences","Khoa học xã hội","#E08600","users",{"id":53,"title":54,"term":53,"englishTitle":55,"definition":56,"discipline":37,"disciplineCode":38,"disciplineLabel":39,"disciplineColor":40,"disciplineIcon":41},"biến động alen","Biến động alen (allele dynamics) là gì?","allele dynamics","Biến động alen là sự thay đổi tần số tương đối của các alen tại một hoặc nhiều locus gen trong vốn gen của quần thể sinh vật qua các thế hệ nối tiếp nhau do trôi dạt di truyền, chọn lọc tự nhiên, đột biến và dòng gen.",{"id":58,"title":59,"term":58,"englishTitle":60,"definition":61,"discipline":37,"disciplineCode":38,"disciplineLabel":39,"disciplineColor":40,"disciplineIcon":41},"giới hạn adiabatic","Giới hạn adiabatic (adiabatic limit) là gì?","adiabatic limit","Giới hạn adiabatic là trạng thái tiệm cận lý tưởng hóa khi thang thời gian biến thiên của các thông số điều khiển trong toán tử Hamilton tiến tới vô cùng, bảo toàn hệ thống trên trạng thái riêng tức thời mà không phát sinh kích thích.",{"id":63,"title":64,"term":63,"englishTitle":65,"definition":66,"discipline":37,"disciplineCode":38,"disciplineLabel":39,"disciplineColor":40,"disciplineIcon":41},"lực liên phân tử","Lực liên phân tử là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan","Intermolecular forces","Lực liên phân tử (intermolecular forces) là các tương tác hút hoặc đẩy diễn ra giữa các phân tử độc lập hoặc giữa các cụm nguyên tử không liên kết ion hay cộng hóa trị, đóng vai trò chi phối trạng thái tập hợp của vật chất và quyết định các tính chất hóa lý vĩ mô của hệ thống.",{"id":68,"title":69,"term":68,"englishTitle":70,"definition":71,"discipline":72,"disciplineCode":73,"disciplineLabel":74,"disciplineColor":75,"disciplineIcon":76},"phương pháp tổng hợp","Phương pháp tổng hợp là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học","synthetic method","Phương pháp tổng hợp (synthetic method \u002F method of synthesis) là phương pháp nhận thức khoa học và tư duy logic nhằm liên kết, thống nhất các bộ phận, yếu tố, thuộc tính hoặc các mối quan hệ đã được tách rời bởi thao tác phân tích thành một chỉnh thể toàn vẹn, qua đó phát hiện bản chất, quy luật vận động nội tại và tính hệ thống của đối tượng nghiên cứu.","INTERDISCIPLINARY","interdisciplinary","Liên ngành","#0284C7","shapes",{"id":78,"title":79,"term":78,"englishTitle":80,"definition":81,"discipline":82,"disciplineCode":83,"disciplineLabel":84,"disciplineColor":85,"disciplineIcon":86},"liệu pháp chống loạn nhịp","Liệu pháp chống loạn nhịp (antiarrhythmic therapy) là gì?","antiarrhythmic therapy","Liệu pháp chống loạn nhịp (antiarrhythmic therapy) là tập hợp các can thiệp y khoa chuyên sâu sử dụng dược lý học phân tử và công nghệ can thiệp nhịp học nhằm phục hồi, kiểm soát hoặc duy trì nhịp xoang bình thường, đồng thời ngăn ngừa biến cố rối loạn nhịp tim đe dọa tính mạng và giảm thiểu nguy cơ đột tử do tim.","MEDICAL_HEALTH_SCIENCES","medical-health-sciences","Khoa học y - dược","#D6336C","stethoscope",{"id":88,"title":89,"term":88,"englishTitle":90,"definition":91,"discipline":82,"disciplineCode":83,"disciplineLabel":84,"disciplineColor":85,"disciplineIcon":86},"liệu pháp tăng thân nhiệt","Liệu pháp tăng thân nhiệt (hyperthermia) là gì?","hyperthermia therapy","Liệu pháp tăng thân nhiệt (hyperthermia therapy) là phương thức can thiệp y sinh sử dụng năng lượng vật lý để nâng nhiệt độ của mô đích hoặc toàn bộ cơ thể lên mức kiểm soát có chủ đích, nhằm khai thác sự nhạy cảm nhiệt của tế bào ác tính và tăng cường hiệu lực điều trị ung thư.",{"id":93,"title":94,"term":95,"englishTitle":96,"definition":97,"discipline":82,"disciplineCode":83,"disciplineLabel":84,"disciplineColor":85,"disciplineIcon":86},"lập bản đồ vỏ não","Lập bản đồ vỏ não (cortical mapping) là gì?","Lập bản đồ vỏ não","Cortical mapping","Lập bản đồ vỏ não là tập hợp các phương pháp khoa học thần kinh và y học lâm sàng nhằm xác định vị trí không gian và chức năng chuyên biệt của các phân vùng trên vỏ bán cầu đại não.",{"id":99,"title":100,"term":101,"englishTitle":102,"definition":103,"discipline":37,"disciplineCode":38,"disciplineLabel":39,"disciplineColor":40,"disciplineIcon":41},"thế cenomanian","Thế Cenomanian (Cenomanian stage) là gì?","Thế Cenomanian","Cenomanian stage","Thế Cenomanian (tầng Cenomanian) là đơn vị thời địa tầng và địa thời học mở đầu thế Creta muộn của kỷ Phấn Trắng, kéo dài từ 100,5 đến 93,9 triệu năm trước với khí hậu siêu ấm và mực nước biển dâng cao."]