[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_ph%C6%B0%C6%A1ng%20ph%C3%A1p%20l%E1%BA%A5y%20m%E1%BA%ABu{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_phương pháp lấy mẫu":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,"relateTopics":32},"phương pháp lấy mẫu","Phương pháp lấy mẫu là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học","Phương pháp lấy mẫu là tập hợp các kỹ thuật thống kê dùng để lựa chọn một mẫu đại diện từ quần thể nhằm thu thập dữ liệu và phục vụ suy luận khoa học. Mục tiêu cốt lõi của phương pháp lấy mẫu là phản ánh chính xác đặc trưng của quần thể, giảm chi phí nghiên cứu và đảm bảo độ tin cậy của kết quả phân tích. ","\u003Cdiv>\u003Ch2>Khái niệm phương pháp lấy mẫu\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nPhương pháp lấy mẫu (sampling method) là hệ thống các nguyên tắc và kỹ thuật được sử dụng để lựa chọn một tập hợp con các đơn vị nghiên cứu từ một quần thể xác định. Mục tiêu của lấy mẫu là thu thập dữ liệu từ mẫu và sử dụng dữ liệu đó để suy luận, ước lượng hoặc kiểm định các đặc trưng của toàn bộ quần thể. Trong thực tiễn nghiên cứu khoa học, việc khảo sát toàn bộ quần thể thường không khả thi do hạn chế về thời gian, chi phí và nguồn lực.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nVề mặt thống kê, phương pháp lấy mẫu đóng vai trò cầu nối giữa dữ liệu quan sát và kết luận khoa học. Các đại lượng tính toán từ mẫu, gọi là thống kê mẫu, được dùng để ước lượng các tham số quần thể như trung bình, phương sai hoặc tỷ lệ. Độ chính xác của các ước lượng này phụ thuộc chặt chẽ vào cách mẫu được chọn, không chỉ vào kích thước mẫu.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nKhái niệm lấy mẫu không chỉ xuất hiện trong thống kê mà còn được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như khoa học xã hội, y sinh, kinh tế học, khoa học môi trường và khoa học dữ liệu. Mỗi lĩnh vực có thể ưu tiên các kỹ thuật lấy mẫu khác nhau, nhưng đều dựa trên cùng một nền tảng lý thuyết về xác suất và suy luận.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Vai trò của phương pháp lấy mẫu trong nghiên cứu khoa học\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nPhương pháp lấy mẫu quyết định mức độ đại diện của dữ liệu nghiên cứu. Một mẫu được thiết kế tốt cho phép phản ánh trung thực cấu trúc và đặc điểm của quần thể, từ đó giúp các kết luận rút ra có giá trị khoa học và khả năng khái quát cao. Ngược lại, một phương pháp lấy mẫu không phù hợp có thể dẫn đến sai lệch hệ thống, làm giảm độ tin cậy của nghiên cứu.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTrong nghiên cứu thực nghiệm và khảo sát, lấy mẫu giúp tối ưu hóa nguồn lực bằng cách cân bằng giữa độ chính xác và chi phí. Thay vì điều tra toàn bộ quần thể, nhà nghiên cứu chỉ cần thu thập dữ liệu từ một số lượng giới hạn các đơn vị nhưng vẫn đạt được mức sai số chấp nhận được.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Giảm chi phí thu thập và xử lý dữ liệu.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Rút ngắn thời gian thực hiện nghiên cứu.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Tăng khả năng kiểm soát chất lượng dữ liệu.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\nNgoài ra, phương pháp lấy mẫu còn ảnh hưởng đến việc lựa chọn các kỹ thuật phân tích thống kê. Nhiều mô hình và phép kiểm định chỉ cho kết quả hợp lệ khi dữ liệu được thu thập thông qua các phương pháp lấy mẫu phù hợp với giả định của mô hình.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Quần thể và mẫu trong thống kê\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nQuần thể (population) là tập hợp đầy đủ các đối tượng, cá thể hoặc đơn vị quan sát mà nghiên cứu hướng tới. Quần thể có thể là hữu hạn, như danh sách sinh viên của một trường đại học, hoặc vô hạn, như các sản phẩm được sản xuất liên tục trên một dây chuyền công nghiệp. Việc xác định rõ quần thể là bước đầu tiên và bắt buộc trong thiết kế lấy mẫu.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nMẫu (sample) là một phần của quần thể được lựa chọn theo một phương pháp xác định. Mẫu có thể bao gồm các cá thể, hộ gia đình, tổ chức hoặc các đơn vị đo lường khác, tùy thuộc vào mục tiêu nghiên cứu. Chất lượng của mẫu không chỉ được đánh giá qua kích thước mà còn qua tính đại diện và mức độ ngẫu nhiên.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nMối quan hệ giữa quần thể và mẫu có thể được tóm tắt trong bảng sau:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\">\n  \u003Ctbody>\u003Ctr>\n    \u003Cth>Tiêu chí\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Quần thể\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Mẫu\u003C\u002Fth>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Quy mô\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Rất lớn hoặc vô hạn\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Hạn chế\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Dữ liệu\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Thường không quan sát trực tiếp\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Thu thập và đo lường\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Vai trò\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Đối tượng suy luận\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Cơ sở ước lượng\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\n\u003Cp>\nNếu mẫu không phản ánh đúng quần thể, các suy luận thống kê sẽ mang tính sai lệch, dù các phương pháp phân tích có chính xác đến đâu.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phân loại phương pháp lấy mẫu\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nCác phương pháp lấy mẫu thường được phân loại dựa trên cách xác định xác suất lựa chọn các đơn vị trong quần thể. Cách phân loại phổ biến nhất chia lấy mẫu thành hai nhóm chính: lấy mẫu xác suất và lấy mẫu phi xác suất. Mỗi nhóm có nguyên lý, ưu điểm và phạm vi ứng dụng khác nhau.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nLấy mẫu xác suất là các phương pháp trong đó mỗi đơn vị của quần thể đều có xác suất được chọn đã biết trước và khác 0. Đặc điểm này cho phép ước lượng sai số lấy mẫu và áp dụng các công cụ suy luận thống kê một cách chặt chẽ.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nLấy mẫu phi xác suất không yêu cầu xác suất chọn mẫu được xác định rõ ràng. Các đơn vị thường được chọn dựa trên sự thuận tiện, kinh nghiệm hoặc phán đoán của nhà nghiên cứu. Nhóm này thường được sử dụng trong các nghiên cứu thăm dò hoặc khi khó tiếp cận toàn bộ quần thể.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Lấy mẫu xác suất: ngẫu nhiên đơn, hệ thống, phân tầng, cụm.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Lấy mẫu phi xác suất: thuận tiện, phán đoán, hạn ngạch, dây chuyền.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\nViệc phân loại này giúp nhà nghiên cứu lựa chọn phương pháp phù hợp với mục tiêu nghiên cứu, điều kiện thực tế và mức độ chính xác mong muốn.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Các phương pháp lấy mẫu xác suất phổ biến\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nLấy mẫu xác suất là nhóm phương pháp được xây dựng trên cơ sở lý thuyết xác suất, trong đó mỗi đơn vị trong quần thể đều có xác suất được chọn xác định và khác 0. Đặc điểm này cho phép nhà nghiên cứu đánh giá mức độ không chắc chắn của ước lượng thông qua sai số lấy mẫu và khoảng tin cậy. Do đó, các phương pháp lấy mẫu xác suất thường được ưu tiên trong nghiên cứu định lượng và các nghiên cứu có mục tiêu suy rộng kết quả.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nLấy mẫu ngẫu nhiên đơn là hình thức cơ bản nhất, trong đó các đơn vị được chọn hoàn toàn ngẫu nhiên từ danh sách quần thể. Phương pháp này đơn giản về mặt khái niệm nhưng đòi hỏi phải có danh sách đầy đủ các đơn vị trong quần thể. Lấy mẫu hệ thống được thực hiện bằng cách chọn một điểm bắt đầu ngẫu nhiên, sau đó chọn các đơn vị theo một khoảng cố định.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nLấy mẫu phân tầng và lấy mẫu cụm được sử dụng khi quần thể có cấu trúc phức tạp. Lấy mẫu phân tầng chia quần thể thành các nhóm đồng nhất trước khi lấy mẫu trong từng nhóm, trong khi lấy mẫu cụm chọn ngẫu nhiên các cụm rồi khảo sát toàn bộ hoặc một phần đơn vị trong cụm.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn: dễ phân tích, chi phí thấp với quần thể nhỏ.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Lấy mẫu hệ thống: thuận tiện khi quần thể có thứ tự.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Lấy mẫu phân tầng: tăng độ chính xác khi quần thể không đồng nhất.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Lấy mẫu cụm: phù hợp khi quần thể phân bố rộng về địa lý.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Các phương pháp lấy mẫu phi xác suất\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nLấy mẫu phi xác suất là các phương pháp trong đó xác suất lựa chọn các đơn vị không được xác định rõ ràng. Việc chọn mẫu thường dựa trên sự thuận tiện, kinh nghiệm hoặc phán đoán của nhà nghiên cứu. Nhóm phương pháp này phổ biến trong nghiên cứu định tính, nghiên cứu thăm dò hoặc các tình huống khó tiếp cận quần thể.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nLấy mẫu thuận tiện chọn các đơn vị dễ tiếp cận nhất, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí nhưng tiềm ẩn nguy cơ sai lệch cao. Lấy mẫu phán đoán dựa trên đánh giá chủ quan của nhà nghiên cứu về mức độ phù hợp của các đơn vị được chọn. Lấy mẫu theo hạn ngạch cố gắng duy trì cơ cấu mẫu tương tự quần thể theo một số đặc trưng nhất định.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nLấy mẫu dây chuyền thường được sử dụng trong nghiên cứu các nhóm khó tiếp cận, trong đó các đối tượng tham gia giới thiệu thêm các đối tượng khác. Mặc dù hữu ích trong một số bối cảnh, phương pháp này hạn chế khả năng suy rộng kết quả.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Kích thước mẫu và sai số lấy mẫu\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nKích thước mẫu là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến độ chính xác của các ước lượng thống kê. Mẫu càng lớn thì sai số lấy mẫu càng nhỏ, nhưng chi phí và thời gian nghiên cứu cũng tăng lên. Do đó, việc xác định kích thước mẫu hợp lý là bài toán cân bằng giữa độ chính xác mong muốn và nguồn lực sẵn có.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTrong nhiều nghiên cứu, kích thước mẫu được xác định dựa trên mức sai số cho phép và độ tin cậy mong muốn. Một công thức thường dùng để ước lượng kích thước mẫu cho tỷ lệ:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\nn = \\frac{Z^2 \\cdot p \\cdot (1-p)}{e^2}\n\u003C\u002Fscript>\n\u003Cp>\nTrong đó \u003Cem>Z\u003C\u002Fem> là giá trị tới hạn tương ứng với mức tin cậy, \u003Cem>p\u003C\u002Fem> là tỷ lệ ước đoán của quần thể và \u003Cem>e\u003C\u002Fem> là sai số chấp nhận được. Công thức này giả định lấy mẫu ngẫu nhiên đơn và quần thể đủ lớn.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nSai số lấy mẫu phản ánh sự khác biệt giữa giá trị ước lượng từ mẫu và giá trị thực của quần thể. Sai số này không thể loại bỏ hoàn toàn, nhưng có thể kiểm soát thông qua thiết kế lấy mẫu phù hợp.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ưu điểm và hạn chế của các phương pháp lấy mẫu\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nMỗi phương pháp lấy mẫu đều có những ưu điểm và hạn chế riêng. Lấy mẫu xác suất cho phép áp dụng đầy đủ các công cụ suy luận thống kê và đánh giá sai số một cách định lượng, nhưng thường đòi hỏi nhiều thông tin về quần thể và chi phí triển khai cao hơn.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nNgược lại, lấy mẫu phi xác suất linh hoạt và dễ thực hiện trong thực tế, đặc biệt trong các nghiên cứu thăm dò hoặc nghiên cứu ban đầu. Tuy nhiên, các kết quả thu được khó suy rộng cho toàn bộ quần thể do thiếu cơ sở xác suất.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\">\n  \u003Ctbody>\u003Ctr>\n    \u003Cth>Nhóm phương pháp\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Ưu điểm\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Hạn chế\u003C\u002Fth>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Lấy mẫu xác suất\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Độ tin cậy cao, ước lượng sai số\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Chi phí và yêu cầu dữ liệu lớn\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Lấy mẫu phi xác suất\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Linh hoạt, dễ triển khai\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Khó suy rộng, dễ sai lệch\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Danh sách tài liệu tham khảo\u003C\u002Fh2>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\n    Cochran, W. G. (1977). \u003Cem>Sampling Techniques\u003C\u002Fem>. John Wiley & Sons.\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fonlinelibrary.wiley.com\u002Fdoi\u002Fbook\u002F10.1002\u002F9780470523742\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\u002F\u002Fonlinelibrary.wiley.com\u003C\u002Fa>\n  \u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\n    Lohr, S. L. (2019). \u003Cem>Sampling: Design and Analysis\u003C\u002Fem>. Chapman & Hall\u002FCRC.\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.routledge.com\u002FSampling-Design-and-Analysis\u002FLohr\u002Fp\u002Fbook\u002F9781138363930\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\u002F\u002Fwww.routledge.com\u003C\u002Fa>\n  \u003C\u002Fli>\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\">https:\u002F\u002Fwww.itl.nist.gov\u003C\u002Fa>\n  \u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\n    United Nations Statistics Division. Designing Household Survey Samples.\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Funstats.un.org\u002Funsd\u002Fdemographic\u002Fsources\u002Fsurveys\u002FHandbook23June05.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\u002F\u002Funstats.un.org\u003C\u002Fa>\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","2025-12-01T11:29:44.984+00:00","2026-01-01T15:57:04.422+00:00","2026-01-01T15:57:04.421+00:00",97,[33,42,45,51,57,62,73,84,95,101],{"id":34,"title":35,"term":34,"englishTitle":34,"definition":36,"discipline":37,"disciplineCode":38,"disciplineLabel":39,"disciplineColor":40,"disciplineIcon":41},"nomogram","Nomogram là gì? Cấu trúc, kiểm chuẩn và ứng dụng y học","Nomogram là một công cụ tính toán đồ họa hai chiều biểu diễn trực quan các phương trình hồi quy đa biến phức tạp thành các thang điểm tuyến tính đơn giản, cho phép tính toán nhanh xác suất cá thể hóa của một biến cố lâm sàng cụ thể.","MEDICAL_HEALTH_SCIENCES","medical-health-sciences","Khoa học y - dược","#D6336C","stethoscope",{"id":43,"title":44,"term":43,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"khảo sát cắt ngang","Khảo sát cắt ngang là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":46,"title":47,"term":48,"englishTitle":49,"definition":50,"discipline":37,"disciplineCode":38,"disciplineLabel":39,"disciplineColor":40,"disciplineIcon":41},"tỷ lệ mắc bệnh","Tỷ lệ mắc bệnh là gì? Ý nghĩa và ứng dụng chuyên sâu","Tỷ lệ mắc bệnh","Morbidity rate \u002F Incidence and Prevalence","Tỷ lệ mắc bệnh (morbidity rate) là chỉ số dịch tễ học cốt lõi đo lường mức độ xuất hiện và lưu hành của bệnh tật trong một quần thể theo thời gian, bao gồm hai thước đo bổ trợ là tỷ lệ mới mắc (incidence rate) và tỷ lệ hiện mắc (prevalence rate).",{"id":52,"title":53,"term":54,"englishTitle":55,"definition":56,"discipline":37,"disciplineCode":38,"disciplineLabel":39,"disciplineColor":40,"disciplineIcon":41},"nghiên cứu sức khỏe cộng đồng","Nghiên cứu sức khỏe cộng đồng là gì? Định nghĩa và ứng dụng","Nghiên cứu sức khỏe cộng đồng","Public health research","Nghiên cứu sức khỏe cộng đồng là lĩnh vực khoa học liên ngành nghiên cứu các yếu tố quyết định sức khỏe, mô hình bệnh tật và hiệu quả của các can thiệp y tế trên quy mô quần thể nhằm bảo vệ, nâng cao sức khỏe và giảm bất bình đẳng y tế trong xã hội.",{"id":58,"title":59,"term":60,"englishTitle":58,"definition":61,"discipline":37,"disciplineCode":38,"disciplineLabel":39,"disciplineColor":40,"disciplineIcon":41},"seroprevalence","Seroprevalence là gì? Ý nghĩa và ứng dụng chuyên sâu","Seroprevalence","Seroprevalence (tỷ lệ hiện hành huyết thanh) là tỷ lệ phần trăm cá thể trong một quần thể dân số xác định có kết quả xét nghiệm huyết thanh học dương tính với một kháng thể đặc hiệu chống lại tác nhân gây bệnh tại một thời điểm khảo sát nhất định.",{"id":63,"title":64,"term":65,"englishTitle":66,"definition":67,"discipline":68,"disciplineCode":69,"disciplineLabel":70,"disciplineColor":71,"disciplineIcon":72},"vi phạm hành chính","Vi phạm hành chính là gì? Các công bố khoa học về Vi phạm hành chính","Vi phạm hành chính","Administrative violations","Vi phạm hành chính là hành vi có lỗi do cá nhân hoặc tổ chức thực hiện, vi phạm các quy định pháp luật về quản lý nhà nước mà không phải là tội phạm hình sự và theo quy định của pháp luật phải bị xử phạt vi phạm hành chính.","SOCIAL_SCIENCES","social-sciences","Khoa học xã hội","#E08600","users",{"id":74,"title":75,"term":76,"englishTitle":77,"definition":78,"discipline":79,"disciplineCode":80,"disciplineLabel":81,"disciplineColor":82,"disciplineIcon":83},"plasma hồ quang","Plasma hồ quang là gì? Bản chất vật lý, cơ chế và ứng dụng","Plasma hồ quang","arc plasma","Plasma hồ quang là trạng thái khí ion hóa mạnh ở nhiệt độ cao được hình thành và duy trì bởi sự phóng điện liên tục qua khe hở giữa các điện cực trong môi trường khí.","NATURAL_SCIENCES","natural-sciences","Khoa học tự nhiên","#0E9F9C","atom",{"id":85,"title":86,"term":87,"englishTitle":88,"definition":89,"discipline":90,"disciplineCode":91,"disciplineLabel":92,"disciplineColor":93,"disciplineIcon":94},"đông khô","Đông khô là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học liên quan","Đông khô","Freeze drying","Đông khô (thăng hoa đông khô) là quy trình sấy khử nước ở nhiệt độ thấp dựa trên nguyên lý thăng hoa trực tiếp của đá thể rắn thành hơi thể khí trong điều kiện chân không sâu mà không đi qua trạng thái lỏng.","ENGINEERING_TECHNOLOGY","engineering-technology","Kỹ thuật và công nghệ","#5B62F4","cpu",{"id":96,"title":97,"term":98,"englishTitle":99,"definition":100,"discipline":37,"disciplineCode":38,"disciplineLabel":39,"disciplineColor":40,"disciplineIcon":41},"lạc nội mạc tử cung","Lạc nội mạc tử cung là gì? Các công bố khoa học về Lạc nội mạc tử cung","Lạc nội mạc tử cung","Endometriosis","Lạc nội mạc tử cung là bệnh lý phụ khoa mạn tính phụ thuộc estrogen, đặc trưng bởi sự xuất hiện và phát triển của các tuyến và mô đệm nội mạc tử cung chức năng ở vị trí bên ngoài buồng tử cung, dẫn đến phản ứng viêm mạn tính và vô sinh.",{"id":102,"title":103,"term":104,"englishTitle":105,"definition":106,"discipline":107,"disciplineCode":108,"disciplineLabel":109,"disciplineColor":110,"disciplineIcon":111},"thủy lợi nhỏ","Thủy lợi nhỏ là gì? Các công bố khoa học về Thủy lợi nhỏ","Thủy lợi nhỏ","Small-scale irrigation","Thủy lợi nhỏ là hệ thống các công trình và thiết bị khai thác, dẫn truyền và phân phối nước tưới quy mô hộ gia đình hoặc cộng đồng thôn bản, phục vụ canh tác nông nghiệp trên các diện tích đất canh tác phân tán.","AGRICULTURAL_SCIENCES","agricultural-sciences","Khoa học nông nghiệp","#2F9E44","sprout"]