text:
Mỹ thuật 3,4 - ĐỀ TÀI CÔ ( CHÚ ) BỘ ĐỘI
Chia sẻ: Nguyenhoang Phuonguyen | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:7
lượt xem 28
download
Mỹ thuật 3,4 - ĐỀ TÀI CÔ ( CHÚ ) BỘ ĐỘI
I/ Mục tiêu : HS tìm hiểu hình ảnh cô chú bộ đội Vẽ được đề tài cô chú bộ đội Học sinh yêu quí cô chú bộ đội II/Chuẩn bị : sưu tầm tranh ảnh về dề tài bộ đội Hình ảnh gợi ý cách vẽ tranh Một số bài vẽ về đề tài bộ đội của hs lớp trước III/ Hoạt động dạy và học: Hoạt động 1 : Quan sát nhận xét Giáo viên giới thiệu tranh ảnh và gợi ý để hs nhận biết + Tranh ảnh về đề tài cô, chú bộ dội rất...
Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!
Nội dung Text: Mỹ thuật 3,4 - ĐỀ TÀI CÔ ( CHÚ ) BỘ ĐỘI
- Mỹ thuật ĐỀ TÀI CÔ ( CHÚ ) BỘ ĐỘI
- I/ Mục tiêu : HS tìm hiểu hình ảnh cô chú bộ đội Vẽ được đề tài cô chú bộ đội Học sinh yêu quí cô chú bộ đội II/Chuẩn bị : sưu tầm tranh ảnh về dề tài bộ đội Hình ảnh gợi ý cách vẽ tranh Một số bài vẽ về đề tài bộ đội của hs lớp trước III/ Hoạt động dạy và học: Hoạt động 1 : Quan sát nhận xét Giáo viên giới thiệu tranh ảnh và gợi ý để hs nhận biết + Tranh ảnh về đề tài cô, chú bộ dội rất phong phú, bộ đội với thiếu nhi, bộ đội giúp dân, bộ đội hành quân.. Ngoài hình ảnh cô, chú bộ đội còn một số hình ảnh khác để tranh sinh động hơn Gợi ý hs nêu lên những tranh đề tài bộ đội mà em biết ? Hoạt động 2 : Cách vẽ tranh GV yêu cầu hs nhớ lại hình ảnh cô hoặc chú bộ đội; Quần phục của cô, chú bộ dội như thế nào ? Trang thiết bị của bộ đội có gì ?
- Các em vẽ chân dung cô chú bộ đội đang ở các tư thêa sau : Bộ đội đang tập luyện trên thao trường, hoặc đứng gác Bộ đội trên xe tăng hay bên xe pháo Bộ dội vui chơi với thiếu nhi Bộ đội giúp dân ( thu hoạch mùa màng, chống lũ lụt ) Giáo viên nhắc hs : Vẽ hình ảnh chính trước Ngoaig hình nhr chính các em vẽ thêm các hình ảnh khác để tranh thêm sinh động Cho hs xem tranh của hs vẽ năm trước để tạo niềm tin cho các em Hoạt động 3 : Thực hành Gv gợi ý cho hs tìm cách thể hiện nội dung Gv nhắc hs cách vẽ Vẽ hình ảnh chính cô, chú bộ đội và thêm hình ảnh phụ để phù hợp với từng nội dung tranh Hoạt động 4 : Nhận xét đánh giá Gv gọi ý cho hs nhận xét sản phẩm của bạn cách thể hiện nội dung, bố cục màu sắc Dặn dò : về quan sát lọ hoa
- Mỹ thuật. TRANG TRÍ HÌNH VUÔNG
- I/ Mục tiêu : Hs biết thêm về trang trí hình vuông và sự ứng dụng của nó trong cuộc sống Hs biết chọn lọc họa tiết và trang trí được hình vuông ( sắp xếp hình mảng họa tiết và màu sắc hài họa trọng tâm ) Hs cảm nhận được vẻ đẹp của trang trí hình vuông II/Chuẩn bị : Một số đồ vật có ứng dụng trang trí hinhd vuông như khăn bàn, thảm , gạch hoa. Một số bài trang trí hình vuông của hs vẽ.Bài trang trí ở ĐDDH – hình hướng dẫn trang trí III/ Hoạt động dạy và học: Hoạt động 1 : Quan sát nhận xét Treo hình vẽ trang trí hình vuông hình vẽ to 1,2 sgk cho học sinh quan sát Các hình vuông được trang trí như thế nào ? Giáo viên : có nhiều cách trang trí hình vuông + các họa tiết thường được sắp xếp đối xứng qua các đường chéo và đường trục Họa tiết chính thường to hơn và ở ở giữa + Họa tiết phụ thường nhỏ hơn , ở 4 góc hoặc xung quanh
- Họa tiết giống nhau vẽ bằng nhau và vẽ cùng màu cùng độ đậm nhạt màu sắc và độ đậm nhạt làm rõ trọng tâm của bài Hoạt động 2: Cách trang trí hình vuông. -Vẽ một hình vuông lên bảng Yêu cầu hs xem SGK hình 3 trang 41 nêu cách trang trí hình vuông: + Kẻ các trục ; + Tìm và vẽ các hình mảng trang trí( GV vẽ minh họa trên bảng từ 2-3 cách khác nhau) -Gv sử dụng một số hình họa tiết như hoa lá đơn giản vào các hình mảng cho phù hợp đẹp HS nhận ra : +Cách sắp xếp họa tiết ( đối xứng ,nhắc lại, xen kẽ,..) +Cách vẽ họa tiết vào các hình mảng. -GV gợi ý vẽ màu; + Không vẽ quá nhiều màu( dùng từ 3-5 màu ) +Vẽ màu cho họa tiết chính trước , họa tiết phụ và nền sau. Chú ý ; nếu màu của họa tiết đậm thì màu nền nhạt và ngược lại . Hoạt động 3 : thực hành Cho hs thực hành trong vở của các em.
- Giáo viên nhắc học sinh thực hành vẽ các đường chéo cân đối. Vẽ các hình mảng theo ý thích GV quan sát theo dõi để hs làm bài tốt Hoạt động 4: Củng cố dặn dò Cho hs treo sản phẩm của mình lên giá hài hòa xem kẻ đậm nhạt Giáo viên nhận xét sau cùng tuyên dương bài vẽ đẹp Nhận xét lớp học Dặn dò ; bài sau vẽ tranh tĩnh vật các em về xem tranh trước
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

markdown:
# Mỹ thuật 3,4 - ĐỀ TÀI CÔ ( CHÚ ) BỘ ĐỘI
Chia sẻ: Nguyenhoang Phuonguyen | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:7
![](images/blank.gif)
![](images/blank.gif)
lượt xem 28
download
![](http://image1.tailieu.vn/document/thumbnail/2010/20100731/audi123/80x100/my_thuat_3_4_0048.jpg)
##
Mỹ thuật 3,4 - ĐỀ TÀI CÔ ( CHÚ ) BỘ ĐỘI
[Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ](#dboxlogin)
Download
![](images/down16x21.png)
I/ Mục tiêu : HS tìm hiểu hình ảnh cô chú bộ đội Vẽ được đề tài cô chú bộ đội Học sinh yêu quí cô chú bộ đội II/Chuẩn bị : sưu tầm tranh ảnh về dề tài bộ đội Hình ảnh gợi ý cách vẽ tranh Một số bài vẽ về đề tài bộ đội của hs lớp trước III/ Hoạt động dạy và học: Hoạt động 1 : Quan sát nhận xét Giáo viên giới thiệu tranh ảnh và gợi ý để hs nhận biết + Tranh ảnh về đề tài cô, chú bộ dội rất...
Bình luận(0)
[Đăng nhập để gửi bình luận!](javascript:void(0);)
##
Nội dung Text: Mỹ thuật 3,4 - ĐỀ TÀI CÔ ( CHÚ ) BỘ ĐỘI
- Mỹ thuật ĐỀ TÀI CÔ ( CHÚ ) BỘ ĐỘI
- I/ Mục tiêu : HS tìm hiểu hình ảnh cô chú bộ đội Vẽ được đề tài cô chú bộ đội Học sinh yêu quí cô chú bộ đội II/Chuẩn bị : sưu tầm tranh ảnh về dề tài bộ đội Hình ảnh gợi ý cách vẽ tranh Một số bài vẽ về đề tài bộ đội của hs lớp trước III/ Hoạt động dạy và học: Hoạt động 1 : Quan sát nhận xét Giáo viên giới thiệu tranh ảnh và gợi ý để hs nhận biết + Tranh ảnh về đề tài cô, chú bộ dội rất phong phú, bộ đội với thiếu nhi, bộ đội giúp dân, bộ đội hành quân.. Ngoài hình ảnh cô, chú bộ đội còn một số hình ảnh khác để tranh sinh động hơn Gợi ý hs nêu lên những tranh đề tài bộ đội mà em biết ? Hoạt động 2 : Cách vẽ tranh GV yêu cầu hs nhớ lại hình ảnh cô hoặc chú bộ đội; Quần phục của cô, chú bộ dội như thế nào ? Trang thiết bị của bộ đội có gì ?
- Các em vẽ chân dung cô chú bộ đội đang ở các tư thêa sau : Bộ đội đang tập luyện trên thao trường, hoặc đứng gác Bộ đội trên xe tăng hay bên xe pháo Bộ dội vui chơi với thiếu nhi Bộ đội giúp dân ( thu hoạch mùa màng, chống lũ lụt ) Giáo viên nhắc hs : Vẽ hình ảnh chính trước Ngoaig hình nhr chính các em vẽ thêm các hình ảnh khác để tranh thêm sinh động Cho hs xem tranh của hs vẽ năm trước để tạo niềm tin cho các em Hoạt động 3 : Thực hành Gv gợi ý cho hs tìm cách thể hiện nội dung Gv nhắc hs cách vẽ Vẽ hình ảnh chính cô, chú bộ đội và thêm hình ảnh phụ để phù hợp với từng nội dung tranh Hoạt động 4 : Nhận xét đánh giá Gv gọi ý cho hs nhận xét sản phẩm của bạn cách thể hiện nội dung, bố cục màu sắc Dặn dò : về quan sát lọ hoa
- Mỹ thuật. TRANG TRÍ HÌNH VUÔNG
- I/ Mục tiêu : Hs biết thêm về trang trí hình vuông và sự ứng dụng của nó trong cuộc sống Hs biết chọn lọc họa tiết và trang trí được hình vuông ( sắp xếp hình mảng họa tiết và màu sắc hài họa trọng tâm ) Hs cảm nhận được vẻ đẹp của trang trí hình vuông II/Chuẩn bị : Một số đồ vật có ứng dụng trang trí hinhd vuông như khăn bàn, thảm , gạch hoa. Một số bài trang trí hình vuông của hs vẽ.Bài trang trí ở ĐDDH – hình hướng dẫn trang trí III/ Hoạt động dạy và học: Hoạt động 1 : Quan sát nhận xét Treo hình vẽ trang trí hình vuông hình vẽ to 1,2 sgk cho học sinh quan sát Các hình vuông được trang trí như thế nào ? Giáo viên : có nhiều cách trang trí hình vuông + các họa tiết thường được sắp xếp đối xứng qua các đường chéo và đường trục Họa tiết chính thường to hơn và ở ở giữa + Họa tiết phụ thường nhỏ hơn , ở 4 góc hoặc xung quanh
- Họa tiết giống nhau vẽ bằng nhau và vẽ cùng màu cùng độ đậm nhạt màu sắc và độ đậm nhạt làm rõ trọng tâm của bài Hoạt động 2: Cách trang trí hình vuông. -Vẽ một hình vuông lên bảng Yêu cầu hs xem SGK hình 3 trang 41 nêu cách trang trí hình vuông: + Kẻ các trục ; + Tìm và vẽ các hình mảng trang trí( GV vẽ minh họa trên bảng từ 2-3 cách khác nhau) -Gv sử dụng một số hình họa tiết như hoa lá đơn giản vào các hình mảng cho phù hợp đẹp HS nhận ra : +Cách sắp xếp họa tiết ( đối xứng ,nhắc lại, xen kẽ,..) +Cách vẽ họa tiết vào các hình mảng. -GV gợi ý vẽ màu; + Không vẽ quá nhiều màu( dùng từ 3-5 màu ) +Vẽ màu cho họa tiết chính trước , họa tiết phụ và nền sau. Chú ý ; nếu màu của họa tiết đậm thì màu nền nhạt và ngược lại . Hoạt động 3 : thực hành Cho hs thực hành trong vở của các em.
- Giáo viên nhắc học sinh thực hành vẽ các đường chéo cân đối. Vẽ các hình mảng theo ý thích GV quan sát theo dõi để hs làm bài tốt Hoạt động 4: Củng cố dặn dò Cho hs treo sản phẩm của mình lên giá hài hòa xem kẻ đậm nhạt Giáo viên nhận xét sau cùng tuyên dương bài vẽ đẹp Nhận xét lớp học Dặn dò ; bài sau vẽ tranh tĩnh vật các em về xem tranh trước
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD


text: Nâng cấp Cầu thủ Trong FIFA Online 3 , Trong FIFA Online 3, nâng cấp thẻ Cầu thủ là cách để bạn có thể nâng chỉ số của các cầu thủ lên cao hơn, qua đó giúp cầu thủ gia tăng sức mạnh về thể lực, kỹ thuật cũng như tốc độ. Khi có 2 cầu thủ giống nhau ta có thể tiến hành nâng cấp Dưới đây là các bước thực hiện: Chọn tab Quản lý cầu thủ Trong đó, chọn tiếp tab Nâng cấp Chọn 2 thẻ (giống nhau) của cầu thủ bạn muốn nâng cấp Thông tin của thẻ sau khi được nâng cấp thành công Bấm Nâng cấp để tiến hành Nhấn Nâng cấp cầu thủ Nếu thành công sẽ báo - Nâng cấp thành công Màn hình thông báo sau khi nâng cấp thất bại Chú ý: Nâng cấp cấp độ thẻ lên càng cao thì tỉ lệ thành công càng giảm. Tỉ lệ thành công khi nâng cấp thẻ khác nhau: Ví dụ khi nâng cấp 2 thẻ +2 sẽ lên +3 với tỉ lệ thành công cao hơn so với thẻ +2 và +1. Nếu thất bại, thẻ nhận được sau khi nâng cấp sẽ là thẻ +0

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

Cache-control: private, max-age=0

X-Frame-Options: SAMEORIGIN

Content-Encoding: gzip

Vary: Accept-Encoding,User-Agent

Connection: close

Content-Type: text/html; charset=UTF-8


text:
( Trương Bá Trạc)
Rõ
ràng tôi đã rất xa
Bềnh
bồng trôi nổi mẹ cha đâu còn
Đêm
bao phủ kín cô đơn
Nghe
khuya lạnh giọt, nghe hờn giận riêng
Tha
hương nẻo lạ buồn phiền
Tôi
ru tôi để lãng quên cuộc đời
Với
bao mộng ước xa vời
Với
bao tủi nhục – một đời thẳm sâu
Mang
thân lính chết từ lâu
Tôi
ru tôi để những sầu muộn trôi
Tôi
ru tôi với bao lời
Hàng
tre khóm trúc rạng ngời lối xưa.
Mặc
Lan Hoài
Anh
về đốt hết mộng mơ
Khuya
im giấc thức, cây xơ xác hàng
Anh
về đuổi hết xốn xang
Tình
trong lở dở hồn trang trãi gì
Anh
về còn chút tình si
Phai
năm tháng lạt ngày trì kéo trôi…
Vinh
danh thượng đế trong đời
Anh
siêu vẹo đứng, em ngời sáng cao
Anh
về dấu hết xôn xao
Cho
quên lãng xóa tình trao buổi đầu
Cho
bao trầm mặc, bể dâu
Cho
đêm mất hút, ngày sau lấp kề
Rõ
ra anh sống trong mê
Rõ
ra sóng lớn vỗ về thuyền con
Rõ
ra nước chảy đá mòn
Đêm
khuya giấc thức cũng còn tương lai.

Content-Type: text/html

Accept-Ranges: bytes

Cache-Control: private, pre-check=0, post-check=0, max-age=0

Pragma: no-cache


text:
Đại học Quốc tế (ĐH quốc gia TP HCM) công bố điểm chuẩn và thêm 700 chỉ tiêu NV2 cho các ngành do trường cấp bằng và liên kết quốc tế. Còn ĐH Công nghệ Thông tin vẫn còn 160 chỉ tiêu NV2 cho thí sinh 16-18 điểm.Bài liên quan Điểm chuẩn ĐH Quốc tế, Công nghệ thông tin TP HCM hoặc tương tự:
Dưới đây là điểm chuẩn NV1 các ngành và chỉ tiêu, điểm xét tuyển NV2:
Mã ngành Tên ngành Khối Chỉ tiêu NV1 NV2 Điểm Điểm Chỉ tiêu Chương trình do trường Đại học Quốc tế cấp bằng 150 Công nghệ thông tin A 80 14.5 15 38 151 Điện tử Viễn thông A 50 14.5 15 33 152 Khoa học máy tính A 80 14.5 15 79 250 Kỹ thuật Y sinh A 17 16 16.5 6 B 28 16 16.5 3 Tổng 45 9 350 Công nghệ Sinh học A 21 15 15.5 9 B 85 15 15.5 17 D1 14 15 15.5 5 Tổng 120 31 351 Quản lý & Phát triển nguồn lợi thủy sản A 10 14.5 15 10 B 35 14.5 15 34 Tổng 45 44 352 Công nghệ thực phẩm A 7 14.5 15 2 B 38 14.5 15 6 D1 5 14.5 15 1 Tổng 50 9 440 Kỹ thuật Hệ thống công nghiệp A 20 14.5 15 15 D1 20 14.5 15 17 Tổng 40 32 450 Quản trị Kinh doanh A 102 16.5 17 14 D1 88 16.5 không xét Tổng 190 14 451 Tài chính - Ngân hàng A 58 18 không xét D1 42 18 không xét Tổng 100 Tổng 289 Chương trình liên kết cấp bằng của trường Đại học Rutgers - New Jersey - Mỹ 167 Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông A 25 13 13.5 25 168 Kỹ thuật Máy tính A 25 13 13.5 25 362 Kỹ thuật Hệ thống Công nghiệp A 30 13 13.5 28
Chương trình liên kết cấp bằng của trường Đại học Suny Binghamton - New York - Mỹ
153 Khoa học máy tính A 30 13 13.5 29 169 Kỹ thuật máy tính A 30 13 13.5 30 170 Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông A 30 13 13.5 30 363 Kỹ thuật Sinh học A 12 13 13.5 8 B 12 14 14.5 8 D1 6 13 13.5 5 Tổng 30 21 364 Kỹ thuật Hệ thống Công nghiệp A 30 13 13.5 29 Chương trình liên kết cấp bằng của trường ĐH Nottingham 160 Công nghệ thông tin A 50 13 13.5 47 161 Điện tử Viễn Thông A 50 13 13.5 48 360 Công nghệ Sinh học A 14 13 13.5 6 B 32 14 14.5 23 D1 4 13 13.5 2 Tổng 50 31 460 Quản trị Kinh doanh A 29 13.5 14 8 D1 31 13.5 14 17 Tổng 60 25 Chương trình liên kết cấp bằng của trường ĐH West of England 162 Công nghệ thông tin A 35 13 13.5 34 361 Công nghệ Sinh học A 8 13 13.5 5 B 32 14 14.5 25 D1 0 0 Tổng 40 64 163 Điện tử Viễn Thông A 35 13 13.5 32 461 Quản trị Kinh doanh A 17 13.5 14 0 D1 23 13.5 14 17 Tổng 40 49 Chương trình liên kết cấp bằng của trường ĐH Auckland University of Technology 462 Quản trị Kinh doanh A 15 13.5 14 8 D1 15 13.5 14 17 Tổng 30 25 Chương trình liên kết cấp bằng của trường The University of Auckland (AU) -New Zealand 176 Kỹ thuật Hệ thống máy tính A 20 13 13.5 20 177 Kỹ thuật Điện tử viễn thông A 20 13 13.5 20 178 Kỹ thuật Phần mềm A 20 13 13.5 20 Chương trình liên kết cấp bằng của Viện Công Nghệ Á Châu (AIT) - Thái Lan 171 Công nghệ thông tin & truyền thông A 40 13 13.5 40 172 Kỹ thuật Điện tử A 40 13 13.5 40 173 Cơ điện tử A 40 13 13.5 40 Chương trình liên kết cấp bằng của trường New South Wales 164 Công nghệ Điện - Điện tử A 30 13 13.5 30 165 Công nghệ Viễn thông A 30 13 13.5 29 166 Công nghệ Máy tính A 30 13 13.5 29 463 Quản trị kinh doanh A 10 13.5 14 9 D1 20 13.5 14 20 Tổng 30 29 Chương trình liên kết cấp bằng của trường The Catholic University of America - Washington 174 Kỹ thuật Điện tử A 20 13 13.5 20 175 Khoa học Máy tính A 20 13 13.5 20 251 Kỹ thuật Y sinh A 10 13 13.5 10 B 10 14 14.5 9 Tổng 20 19 442 Kỹ thuật Xây dựng A 20 13 13.5 20 443 Kỹ thuật Cơ khí A 20 13 13.5 20 396
Điểm chuẩn ĐH Công nghệ thông tin ĐH quốc gia TP HCM. Những thí sinh có điểm từ 16 đến đến 18,5 không muốn theo học vào ngành mà trường đã tuyển được chuyển sang ngành khác.
Ngành học Mã ngành Điểm chuẩn NV1 Chỉ tiêu NV2 Điểm xét NV2 Kỹ thuật phần mềm 173 18.5 20 18.5 Mạng máy tính và truyền thông 175 17 20 17 Khoa học máy tính 171 16.5 50 16.5 Hệ thống thông tin 174 16 45 16 Kỹ thuật máy tính 172 16 30 16 Tổng 165
Theo Theo vnexpress
Để gởi ý kiến nhận xét, đóng góp, trao đổi, thảo luận về bài viết Điểm chuẩn ĐH Quốc tế, Công nghệ thông tin TP HCM bạn có thể gởi trực tiếp tại mục bình luận bên dưới. Vui lòng viết có dấu đầy đủ nếu ngôn ngữ sử dụng là tiếng Việt. Mọi than phiền về bài viết Điểm chuẩn ĐH Quốc tế, Công nghệ thông tin TP HCM xin hãy liên hệ với chúng tôi. Tiêu đề là tên bài viết ở dạng tiếng Việt không dấu Diem chuan DH Quoc te, Cong nghe thong tin TP HCM hoặc có dấu. Bài viết này đã được xếp vào thể loại: Thông Tin Giáo Dục
Tiếc quá! Hiện tại chưa có bình luận nào về bài viết này! Hãy là người đầu tiên!

markdown:
**Đại học Quốc tế (ĐH quốc gia TP HCM) công bố điểm chuẩn và thêm 700 chỉ tiêu NV2 cho các ngành do trường cấp bằng và liên kết quốc tế. Còn ĐH Công nghệ Thông tin vẫn còn 160 chỉ tiêu NV2 cho thí sinh 16-18 điểm.**
Dưới đây là điểm chuẩn NV1 các ngành và chỉ tiêu, điểm xét tuyển NV2:
**Mã ngành** **Tên ngành** **Khối** **Chỉ tiêu** **NV1** **NV2** **Điểm ** **Điểm** **Chỉ tiêu** **Chương trình do trường Đại học Quốc tế cấp bằng** 150 Công nghệ thông tin A 80 14.5 15 38 151 Điện tử Viễn thông A 50 14.5 15 33 152 Khoa học máy tính A 80 14.5 15 79 250 Kỹ thuật Y sinh A 17 16 16.5 6 B 28 16 16.5 3 Tổng 45 9 350 Công nghệ Sinh học A 21 15 15.5 9 B 85 15 15.5 17 D1 14 15 15.5 5 Tổng 120 31 351 Quản lý & Phát triển nguồn lợi thủy sản A 10 14.5 15 10 B 35 14.5 15 34 Tổng 45 44 352 Công nghệ thực phẩm A 7 14.5 15 2 B 38 14.5 15 6 D1 5 14.5 15 1 Tổng 50 9 440 Kỹ thuật Hệ thống công nghiệp A 20 14.5 15 15 D1 20 14.5 15 17 Tổng 40 32 450 Quản trị Kinh doanh A 102 16.5 17 14 D1 88 16.5 không xét Tổng 190 14 451 Tài chính - Ngân hàng A 58 18 không xét D1 42 18 không xét Tổng 100 Tổng 289 **Chương trình liên kết cấp bằng của trường Đại học Rutgers - New Jersey - Mỹ** 167 Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông A 25 13 13.5 25 168 Kỹ thuật Máy tính A 25 13 13.5 25 362 Kỹ thuật Hệ thống Công nghiệp A 30 13 13.5 28
Chương trình liên kết cấp bằng của trường Đại học Suny Binghamton - New York - Mỹ
153 Khoa học máy tính A 30 13 13.5 29 169 Kỹ thuật máy tính A 30 13 13.5 30 170 Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông A 30 13 13.5 30 363 Kỹ thuật Sinh học A 12 13 13.5 8 B 12 14 14.5 8 D1 6 13 13.5 5 Tổng 30 21 364 Kỹ thuật Hệ thống Công nghiệp A 30 13 13.5 29
**Chương trình liên kết cấp bằng của trường ĐH Nottingham** 160 Công nghệ thông tin A 50 13 13.5 47 161 Điện tử Viễn Thông A 50 13 13.5 48 360 Công nghệ Sinh học A 14 13 13.5 6 B 32 14 14.5 23 D1 4 13 13.5 2 Tổng 50 31 460 Quản trị Kinh doanh A 29 13.5 14 8 D1 31 13.5 14 17 Tổng 60 25 **Chương trình liên kết cấp bằng của trường ĐH West of England** 162 Công nghệ thông tin A 35 13 13.5 34 361 Công nghệ Sinh học A 8 13 13.5 5 B 32 14 14.5 25 D1 0 0 Tổng 40 64 163 Điện tử Viễn Thông A 35 13 13.5 32 461 Quản trị Kinh doanh A 17 13.5 14 0 D1 23 13.5 14 17 Tổng 40 49 **Chương trình liên kết cấp bằng của trường ĐH Auckland University of Technology** 462 Quản trị Kinh doanh A 15 13.5 14 8 D1 15 13.5 14 17 Tổng 30 25 **Chương trình liên kết cấp bằng của trường The University of Auckland (AU) -New Zealand** 176 Kỹ thuật Hệ thống máy tính A 20 13 13.5 20 177 Kỹ thuật Điện tử viễn thông A 20 13 13.5 20 178 Kỹ thuật Phần mềm A 20 13 13.5 20 **Chương trình liên kết cấp bằng của Viện Công Nghệ Á Châu (AIT) - Thái Lan** 171 Công nghệ thông tin & truyền thông A 40 13 13.5 40 172 Kỹ thuật Điện tử A 40 13 13.5 40 173 Cơ điện tử A 40 13 13.5 40 **Chương trình liên kết cấp bằng của trường New South Wales** 164 Công nghệ Điện - Điện tử A 30 13 13.5 30 165 Công nghệ Viễn thông A 30 13 13.5 29 166 Công nghệ Máy tính A 30 13 13.5 29 463 Quản trị kinh doanh A 10 13.5 14 9 D1 20 13.5 14 20 Tổng 30 29 **Chương trình liên kết cấp bằng của trường The Catholic University of America - Washington** 174 Kỹ thuật Điện tử A 20 13 13.5 20 175 Khoa học Máy tính A 20 13 13.5 20 251 Kỹ thuật Y sinh A 10 13 13.5 10 B 10 14 14.5 9 Tổng 20 19 442 Kỹ thuật Xây dựng A 20 13 13.5 20 443 Kỹ thuật Cơ khí A 20 13 13.5 20 **396**
Điểm chuẩn
**ĐH Công nghệ thông tin ĐH quốc gia TP HCM. **Những thí sinh có điểm từ 16 đến đến 18,5 không muốn theo học vào ngành mà trường đã tuyển được chuyển sang ngành khác. **Ngành học** **Mã ngành** **Điểm chuẩn NV1 ** **Chỉ tiêu NV2** **Điểm xét NV2** Kỹ thuật phần mềm 173 18.5 20 18.5 Mạng máy tính và truyền thông 175 17 20 17 Khoa học máy tính 171 16.5 50 16.5 Hệ thống thông tin 174 16 45 16 Kỹ thuật máy tính 172 16 30 16 Tổng **165**
Theo
**Theo vnexpress**
Để gởi ý kiến nhận xét, đóng góp, trao đổi, thảo luận về bài viết
**Điểm chuẩn ĐH Quốc tế, Công nghệ thông tin TP HCM** bạn có thể gởi trực tiếp tại mục bình luận bên dưới. Vui lòng viết có dấu đầy đủ nếu ngôn ngữ sử dụng là tiếng Việt. Mọi than phiền về bài viết ** xin hãy liên hệ với chúng tôi. Tiêu đề là tên bài viết ở dạng tiếng Việt không dấu Điểm chuẩn ĐH Quốc tế, Công nghệ thông tin TP HCM**
Tiếc quá! Hiện tại chưa có bình luận nào về bài viết này! Hãy là người đầu tiên!

WARC-Truncated: length

Server: Apache

Cache-Control: Cache

Vary: Accept-Encoding


text:
15:31 | Thứ tư 30/03/2005 (GMT+7)
Củ cải là loại rau xanh phổ biến trên thế giới, nhưng còn ít người biết được dược tính thần kỳ của nó. Sau đây xin giới thiệu vài "thang thuốc" chế biến từ loại củ cải dân dã này.
01:44 | Thứ sáu 07/10/2005 (GMT+7)
Củ cải có tác dụng giải trừ độc tố gây ung thư trong thức ăn. Loại củ này dùng khi đầy bụng, ho đờm mất tiếng, thổ huyết, kiết lị, đau đầu, bị thương rộp miệng, chân run có tác dụng tốt. Ăn sống có thể đề phòng sỏi túi mật.
19:51 | Chủ nhật 27/11/2005 (GMT+7)
Củ cải có tác dụng giải trừ độc tố gây ung thư trong thức ăn. Loại củ này dùng khi đầy bụng, ho đờm mất tiếng, thổ huyết, chảy máu mũi, kiết lị, đau đầu, bị thương rộp miệng, chân run có tác dụng tốt. Ăn sống có thể đề phòng sỏi túi mật.
17:40 | Thứ hai 05/02/2007 (GMT+7)
Bánh củ cải là tên mà người Tiều (gốc Triều Châu, Quảng Đông, Trung Quốc) ở Nam Bộ dùng để gọi hai loại bánh. Loại thứ nhất được làm bằng bột mì nhồi với bột nổi chiên phồng trong chảo mỡ sôi, mà người Quảng Đông gọi là giò cháo quảy. Loại bánh này dùng để ăn cặp với bánh bò trong; xé nhỏ chấm "xì yếu" (nước tương thượng hạng) dầm ớt, ăn với xíu mại; hoặc xé nhỏ trộn trong tô cháo lòng hay tô hủ tiếu để tăng độ ngon và no khi ăn điểm tâm. Còn loại thứ hai thì chỉ..
09:06 | Thứ sáu 19/10/2007 (GMT+7)
Ở các nhà hàng truyền thống Nhật Bản, các món rán hoặc cá sống luôn được dọn kèm củ cải mài nhỏ hoặc thái nhỏ để trợ giúp việc tiêu hoá chất béo và đạm trong các thức ăn này.
16:06 | Thứ năm 13/02/2003 (GMT+7)
Đây là món ăn của người miền trung Trung Quốc, khi ăn chỉ xếp củ cải, cánh gà ra đĩa, xen kẽ với màu xanh của đậu Hà Lan và màu nâu của nấm hương.
08:00 | Thứ tư 24/11/2004 (GMT+7)
Để chữa lở loét trong miệng, lấy 3-5 củ cải rửa sạch, giã lấy nước để ngậm. Mỗi lần ngậm 5-10 phút, ngậm 5-7 lần trong ngày, làm trong 2-3 ngày thì chứng loét miệng sẽ khỏi.
20:39 | Thứ hai 20/08/2007 (GMT+7)
Hằng ngày, chúng ta dùng rất nhiều loại thực phẩm. Ăn là ăn theo sở thích, nhu cầu, chứ mấy khi để ý biết được những thực phẩm nào dùng cùng lúc sẽ không hay. Dưới đây là những thứ kỵ với cà chua, đậu hũ, củ cải - theo lương y Bàng Cẩm:
14:09 | Thứ bảy 15/02/2003 (GMT+7)
Món ăn đơn giản, dễ làm, ăn cùng với cơm hay ăn chơi đều được. Củ cải xào sẽ giúp bạn có được một khẩu vị mới cho những ngày cuối tuần.
16:10 | Thứ ba 02/07/2002 (GMT+7)
Củ cải không những là một thứ rau làm phong phú trong bữa ăn của mỗi gia đình mà còn có một số công dụng có thể bạn chưa biết. Dưới đây là vài mẹo nhỏ.
03:50 | Thứ hai 15/01/2007 (GMT+7)
Bánh củ cải có nguồn gốc của người Hoa. Đi vào chợ Bạc Liêu, đánh một vòng, bạn sẽ thấy có một vài chỗ bán bánh củ cải.
16:55 | Thứ hai 26/03/2001 (GMT+7)
Cộng đồng người Hoa mang lại cho nước ta các món ẩm thực đã quen thuộc như xíu mại, há cảo, hủ tiếu… Đặc biệt, còn có một món ăn tuy không thấy bày bán nhưng rất gắn bó với đời sống của họ. Đó là bánh củ cải.
07:46 | Thứ năm 18/01/2007 (GMT+7)
Bánh củ cải có nguồn gốc của người Hoa. Đi vào chợ Bạc Liêu, đánh một vòng, bạn sẽ thấy có một vài chỗ bán bánh củ cải.
14:54 | Thứ tư 28/05/2003 (GMT+7)
Hoa tóc tiên tỉa bằng cà rốt, củ cải dùng để trang trí món ăn hoặc cắm vào bát, lọ để bày bàn ăn đều rất đẹp. Dưới đây là các bước thực hiện.
07:00 | Chủ nhật 10/09/2006 (GMT+7)
"Tôi nghe nói củ cải và hạt cải củ có thể chữa được bệnh. Xin bác sĩ cho biết tác dụng cụ thể".
10:31 | Thứ bảy 25/11/2006 (GMT+7)
Món salad của cải và dưa chuột rất tốt cho hệ tim mạch. Với nguyên liệu đơn giản, cách thực hiện dễ dàng, các bạn có thể chế biến món ăn này để thêm vào thực đơn hằng ngày cho gia đình.
15:16 | Thứ hai 14/02/2005 (GMT+7)
Tàu hũ ky bao củ cải chiên vàng, chấm cùng nước sốt dầu vừng. Đây là món chay có vị béo, mát rất lạ miệng.
08:35 | Thứ sáu 24/02/2006 (GMT+7)
Các món ba ba hấp gừng, gan lợn xào củ cải, cá trắm luộc, cá giếc hầm... rất hữu ích cho người viêm gan mạn tính hoặc có nguy cơ cao mắc bệnh này.
09:30 | Thứ tư 10/01/2007 (GMT+7)
Thẩm mỹ học cổ truyền phương Đông cho rằng, có thể lấy cái tươi tắn và đẹp đẽ, cái sinh khí tràn trề và mãnh liệt của cỏ cây hoa lá mùa xuân để làm đẹp cho làn da và cơ thể con người. Bởi vậy, trong nghệ thuật làm đẹp, rất nhiều loại hoa xuân đã được cổ nhân trọng dụng với nhiều phương thức chế biến khác nhau. Hoa đào Hãy cải thiện làn da nám và tàn nhang bằng trà hoa đào. Lấy 10g hoa đào và 15 g hoa sen đem hãm với nước sôi trong bình kín, sau chừng 15 phút thì..
16:27 | Thứ hai 12/03/2007 (GMT+7)
Xuất phát từ bữa ăn sáng truyền thống người Tiều (Trung Quốc), món xá pấu (củ cải muối) dùng với cháo trắng từ lâu đã trở thành món ăn dân dã, quen miệng của người Nam Bộ.
Vì sao BS Tường không bị truy tố tội "Giết người"?; Nữ PGĐ Sở nói gì về vụ ẩu đả tại khách sạn; Trộm đột nhập siêu thị đã qua mặt bảo vệ thế nào; Thiếu nữ lớp 9 bị cố tình đánh chết để bịt đầu mối...
Sự cố sập hàng loạt website: Nghi vấn bị phá hoại; Xuất hiện xe đặc chủng 13 tỷ chuyên ‘bắt’ xe quá tải; Mr.Đàm lại vung tiền chơi trội; Bộ CA điều tra vụ tàu Sunrise 689 bị cướp biển; Cảnh khó tin tại đường trên cao Hà Nội;
Bệnh viện lớn nhất TPHCM lên tiếng vụ đấu thầu thuốc; Phá đường dây mại dâm trăm đô, chỉ tiếp khách Tây; Hà Nội sắp "phạt nguội" thông qua 450 camera; Giết cha ở Vĩnh Long mang xác lên Sài Gòn phi tang;
Chấn động làng quê vụ nữ sinh giết cán bộ huyện; Jennifer Phạm sẽ là thảm họa của Cặp đôi hoàn hảo 2014?; Cá quả Tàu tiêm thuốc mê đổ về chợ; Truy sát từ nhà đến bệnh viện vì can thiệp đụng độ trên đường
Xử lý xe quá tải "giết" đường: Không có vùng cấm!; Sự cố hy hữu trên đường sắt Việt Nam; Tài xế trong clip "ngược chiều khó tin" ở HN trình diện; Truy sát kinh hoàng từ nhà đến bệnh viện;Việt Nam sắp nhận máy bay hiện đại nhất thế giới; Công an cử người canh rắn "khủng" cực độc... là những thông tin thời sự nổi bật trong ngày 13/10.
Sau khi ân ái, giữa Thanh và anh Đăng xảy ra mâu thuẫn. Trong lúc giằng co, nữ sinh này đã rút dao trong người đâm chết nạn nhân rồi lấy gần 4 triệu bỏ trốn khỏi hiện trường và tiếp tục đi “hẹn hò” với người khác.
Theo một số chuyên gia, rắn lục đuôi đỏ là một trong các loài rắn có nọc độc chỉ đứng sau loài rắn hổ mang chúa.
Hoa hậu Việt Nam thế giới ở Nhật không chỉ gây xôn xao về việc BTC đối xử tệ bạc với các nghệ sĩ tham gia mà còn vướng vào nghi án mua bán giải cho các thí sinh.
Dù có nhiều quan điểm trái chiều về việc Việt Nam đã hay chưa vướng bẫy thu nhập trung bình, song có một sự thống nhất rất lớn là đây là thời điểm để hành động, ít nhất để thoát khỏi giai đoạn tăng trưởng “làng nhàng” hiện..
Theo Kyodo, ngày 25/9, Triều Tiên đã triệu tập kỳ họp Quốc hội lần thứ 2 trong năm nay, song không có sự tham dự của nhà lãnh đạo hàng đầu Kim Jong-un.
Nguy cơ dịch Ebola vào Việt Nam là rất cao; Tâm sự của một bác sĩ: "Ở Việt Nam có nhiều Nina Phạm thầm lặng"; Sốc với công nghệ “thổi phồng” gà còi thành béo căng; 5 cách đơn giản tính chính xác tuổi thai; 3 dấu hiệu thần kinh vô cùng nguy hiểm ở trẻ nhỏ;Học lỏm bí quyết giảm cân an toàn kiệu quả kiểu Hàn Quốc; Sử dụng máy tính bảng gây hại đến xương và vai; Lý do tình dục mùa thu viên mãn nhất trong năm; Chữa mồ hôi tay, chân triệt để nhờ lá lốt...là những tin sức khỏe nổi bật tuần qua.
Nổ lớn tại TP.HCM: Hóa chất nồng nặc, mảnh thi thể vương vãi; Hộp đen tàu Sunrise 689 biến mất, Bộ Công an vào cuộc; Hà Nội phạt nguội vi phạm giao thông bằng camera: Khó khả thi; Xe điên đâm liên tiếp trên đường Phạm Hùng; Rắn độc tràn về làng tấn công người dân ở Nghệ An ... là những tin tức nổi bật được dư luận quan tâm trong tuần qua.
Nghi án Khánh My làm "đào" quán karaoke, Elly Trần thừa nhận có con, Việt Hương và dàn sao Việt bị đối xử tệ bạc ở Nhật, Hương Tràm 'đá đểu' Robbey, Hà Anh bị cấm diễn 3 tháng, Nhóm F Band dùng khăn Piêu của người Thái làm khổ trong X-Factor, Xuân Lan vướng nghi vấn sinh con với đàn ông đã có vợ, Yanbi bị dân mạng "ném đá" vì miệt thị người đồng tính, Siêu mẫu Võ Hoàng Yến bị tố làm gãy tay đồng nghiệp, Moon Geun Young có bầu dù đã chia tay Kim Bum, Chae Rim hạnh phúc trong ngày lên xe hoa lần 2 là những thông tin giải trí nổi bật trong tuần qua.
Nữ sinh lớp 12 giết cán bộ huyện trong nhà nghỉ; Bàng hoàng những vụ "ngáo đá" lên cơn giết người; Nữ sinh giết con rồi đốt xác để giấu chuyện mang thai; Diễn biến mới vụ TMV Cát Tường ném xác nạn nhân xuống sông; Đến tòa ly hôn, vợ đâm chết chồng trước sân tòa án; Ly cà phê cuối cùng của tử tù đầu tiên bị tiêm thuốc độc;.......là những tin đáng chú ý trong tuần.
Căng thẳng Trung - Hàn sau vụ ngư dân Trung Quốc bị bắn chết; Sự xuất hiện của lãnh đạo Kim Jong-un với hình ảnh chống gậy; Biểu tình tại Hồng Kông vẫn căng thẳng; Thế giới tiếp tục cuộc chiến chống dịch bệnh Ebola; ... là những tin tức nổi bật trong tuần qua.

markdown:
15:31 | Thứ tư 30/03/2005 (GMT+7)
Củ cải là loại rau xanh phổ biến trên thế giới, nhưng còn ít người biết được dược tính thần kỳ của nó. Sau đây xin giới thiệu vài "thang thuốc" chế biến từ loại
** dân dã này. củ cải**
01:44 | Thứ sáu 07/10/2005 (GMT+7)
Củ cải có tác dụng giải trừ độc tố gây ung thư trong thức ăn. Loại củ này dùng khi đầy bụng, ho đờm mất tiếng, thổ huyết, kiết lị, đau đầu, bị thương rộp miệng, chân run có tác dụng tốt. Ăn sống có thể đề phòng sỏi túi mật.
19:51 | Chủ nhật 27/11/2005 (GMT+7)
Củ cải có tác dụng giải trừ độc tố gây ung thư trong thức ăn. Loại củ này dùng khi đầy bụng, ho đờm mất tiếng, thổ huyết, chảy máu mũi, kiết lị, đau đầu, bị thương rộp miệng, chân run có tác dụng tốt. Ăn sống có thể đề phòng sỏi túi mật.
17:40 | Thứ hai 05/02/2007 (GMT+7)
Bánh
** là tên mà người Tiều (gốc Triều Châu, Quảng Đông, Trung Quốc) ở Nam Bộ dùng để gọi hai loại bánh. Loại thứ nhất được làm bằng bột mì nhồi với bột nổi chiên phồng trong chảo mỡ sôi, mà người Quảng Đông gọi là giò cháo quảy. Loại bánh này dùng để ăn cặp với bánh bò trong; xé nhỏ chấm "xì yếu" (nước tương thượng hạng) dầm ớt, ăn với xíu mại; hoặc xé nhỏ trộn trong tô cháo lòng hay tô hủ tiếu để tăng độ ngon và no khi ăn điểm tâm. Còn loại thứ hai thì chỉ.. củ cải**
09:06 | Thứ sáu 19/10/2007 (GMT+7)
Ở các nhà hàng truyền thống Nhật Bản, các món rán hoặc cá sống luôn được dọn kèm
** mài nhỏ hoặc thái nhỏ để trợ giúp việc tiêu hoá chất béo và đạm trong các thức ăn này. củ cải**
16:06 | Thứ năm 13/02/2003 (GMT+7)
Đây là món ăn của người miền trung Trung Quốc, khi ăn chỉ xếp
**, cánh gà ra đĩa, xen kẽ với màu xanh của đậu Hà Lan và màu nâu của nấm hương. củ cải**
08:00 | Thứ tư 24/11/2004 (GMT+7)
Để chữa lở loét trong miệng, lấy 3-5
** rửa sạch, giã lấy nước để ngậm. Mỗi lần ngậm 5-10 phút, ngậm 5-7 lần trong ngày, làm trong 2-3 ngày thì chứng loét miệng sẽ khỏi. củ cải**
20:39 | Thứ hai 20/08/2007 (GMT+7)
Hằng ngày, chúng ta dùng rất nhiều loại thực phẩm. Ăn là ăn theo sở thích, nhu cầu, chứ mấy khi để ý biết được những thực phẩm nào dùng cùng lúc sẽ không hay. Dưới đây là những thứ kỵ với cà chua, đậu hũ,
** - theo lương y Bàng Cẩm: củ cải**
14:09 | Thứ bảy 15/02/2003 (GMT+7)
Món ăn đơn giản, dễ làm, ăn cùng với cơm hay ăn chơi đều được. Củ cải xào sẽ giúp bạn có được một khẩu vị mới cho những ngày cuối tuần.
16:10 | Thứ ba 02/07/2002 (GMT+7)
Củ cải không những là một thứ rau làm phong phú trong bữa ăn của mỗi gia đình mà còn có một số công dụng có thể bạn chưa biết. Dưới đây là vài mẹo nhỏ.
03:50 | Thứ hai 15/01/2007 (GMT+7)
Bánh
** có nguồn gốc của người Hoa. Đi vào chợ Bạc Liêu, đánh một vòng, bạn sẽ thấy có một vài chỗ bán bánh củ cải**
16:55 | Thứ hai 26/03/2001 (GMT+7)
Cộng đồng người Hoa mang lại cho nước ta các món ẩm thực đã quen thuộc như xíu mại, há cảo, hủ tiếu… Đặc biệt, còn có một món ăn tuy không thấy bày bán nhưng rất gắn bó với đời sống của họ. Đó là bánh
**. củ cải**
07:46 | Thứ năm 18/01/2007 (GMT+7)
Bánh
** có nguồn gốc của người Hoa. Đi vào chợ Bạc Liêu, đánh một vòng, bạn sẽ thấy có một vài chỗ bán bánh củ cải**
14:54 | Thứ tư 28/05/2003 (GMT+7)
Hoa tóc tiên tỉa bằng cà rốt,
** dùng để trang trí món ăn hoặc cắm vào bát, lọ để bày bàn ăn đều rất đẹp. Dưới đây là các bước thực hiện. củ cải**
07:00 | Chủ nhật 10/09/2006 (GMT+7)
"Tôi nghe nói
** và hạt cải củ có thể chữa được bệnh. Xin bác sĩ cho biết tác dụng cụ thể". củ cải**
10:31 | Thứ bảy 25/11/2006 (GMT+7)
Món salad của cải và dưa chuột rất tốt cho hệ tim mạch. Với nguyên liệu đơn giản, cách thực hiện dễ dàng, các bạn có thể chế biến món ăn này để thêm vào thực đơn hằng ngày cho gia đình.
15:16 | Thứ hai 14/02/2005 (GMT+7)
Tàu hũ ky bao
** chiên vàng, chấm cùng nước sốt dầu vừng. Đây là món chay có vị béo, mát rất lạ miệng. củ cải**
08:35 | Thứ sáu 24/02/2006 (GMT+7)
Các món ba ba hấp gừng, gan lợn xào
**, cá trắm luộc, cá giếc hầm... rất hữu ích cho người viêm gan mạn tính hoặc có nguy cơ cao mắc bệnh này. củ cải**
09:30 | Thứ tư 10/01/2007 (GMT+7)
Thẩm mỹ học cổ truyền phương Đông cho rằng, có thể lấy cái tươi tắn và đẹp đẽ, cái sinh khí tràn trề và mãnh liệt của cỏ cây hoa lá mùa xuân để làm đẹp cho làn da và cơ thể con người. Bởi vậy, trong nghệ thuật làm đẹp, rất nhiều loại hoa xuân đã được cổ nhân trọng dụng với nhiều phương thức chế biến khác nhau. Hoa đào Hãy cải thiện làn da nám và tàn nhang bằng trà hoa đào. Lấy 10g hoa đào và 15 g hoa sen đem hãm với nước sôi trong bình kín, sau chừng 15 phút thì..
16:27 | Thứ hai 12/03/2007 (GMT+7)
Xuất phát từ bữa ăn sáng truyền thống người Tiều (Trung Quốc), món xá pấu (
** muối) dùng với cháo trắng từ lâu đã trở thành món ăn dân dã, quen miệng của người Nam Bộ. củ cải**
Vì sao BS Tường không bị truy tố tội "Giết người"?; Nữ PGĐ Sở nói gì về vụ ẩu đả tại khách sạn; Trộm đột nhập siêu thị đã qua mặt bảo vệ thế nào; Thiếu nữ lớp 9 bị cố tình đánh chết để bịt đầu mối...
Sự cố sập hàng loạt website: Nghi vấn bị phá hoại; Xuất hiện xe đặc chủng 13 tỷ chuyên ‘bắt’ xe quá tải; Mr.Đàm lại vung tiền chơi trội; Bộ CA điều tra vụ tàu Sunrise 689 bị cướp biển; Cảnh khó tin tại đường trên cao Hà Nội;
Bệnh viện lớn nhất TPHCM lên tiếng vụ đấu thầu thuốc; Phá đường dây mại dâm trăm đô, chỉ tiếp khách Tây; Hà Nội sắp "phạt nguội" thông qua 450 camera; Giết cha ở Vĩnh Long mang xác lên Sài Gòn phi tang;
Chấn động làng quê vụ nữ sinh giết cán bộ huyện; Jennifer Phạm sẽ là thảm họa của Cặp đôi hoàn hảo 2014?; Cá quả Tàu tiêm thuốc mê đổ về chợ; Truy sát từ nhà đến bệnh viện vì can thiệp đụng độ trên đường
Xử lý xe quá tải "giết" đường: Không có vùng cấm!; Sự cố hy hữu trên đường sắt Việt Nam; Tài xế trong clip "ngược chiều khó tin" ở HN trình diện; Truy sát kinh hoàng từ nhà đến bệnh viện;Việt Nam sắp nhận máy bay hiện đại nhất thế giới; Công an cử người canh rắn "khủng" cực độc... là những thông tin thời sự nổi bật trong ngày 13/10.
Sau khi ân ái, giữa Thanh và anh Đăng xảy ra mâu thuẫn. Trong lúc giằng co, nữ sinh này đã rút dao trong người đâm chết nạn nhân rồi lấy gần 4 triệu bỏ trốn khỏi hiện trường và tiếp tục đi “hẹn hò” với người khác.
Theo một số chuyên gia, rắn lục đuôi đỏ là một trong các loài rắn có nọc độc chỉ đứng sau loài rắn hổ mang chúa.
Hoa hậu Việt Nam thế giới ở Nhật không chỉ gây xôn xao về việc BTC đối xử tệ bạc với các nghệ sĩ tham gia mà còn vướng vào nghi án mua bán giải cho các thí sinh.
Dù có nhiều quan điểm trái chiều về việc Việt Nam đã hay chưa vướng bẫy thu nhập trung bình, song có một sự thống nhất rất lớn là đây là thời điểm để hành động, ít nhất để thoát khỏi giai đoạn tăng trưởng “làng nhàng” hiện..
Theo Kyodo, ngày 25/9, Triều Tiên đã triệu tập kỳ họp Quốc hội lần thứ 2 trong năm nay, song không có sự tham dự của nhà lãnh đạo hàng đầu Kim Jong-un.
Nguy cơ dịch Ebola vào Việt Nam là rất cao; Tâm sự của một bác sĩ: "Ở Việt Nam có nhiều Nina Phạm thầm lặng"; Sốc với công nghệ “thổi phồng” gà còi thành béo căng; 5 cách đơn giản tính chính xác tuổi thai; 3 dấu hiệu thần kinh vô cùng nguy hiểm ở trẻ nhỏ;Học lỏm bí quyết giảm cân an toàn kiệu quả kiểu Hàn Quốc; Sử dụng máy tính bảng gây hại đến xương và vai; Lý do tình dục mùa thu viên mãn nhất trong năm; Chữa mồ hôi tay, chân triệt để nhờ lá lốt...là những tin sức khỏe nổi bật tuần qua.
Nổ lớn tại TP.HCM: Hóa chất nồng nặc, mảnh thi thể vương vãi; Hộp đen tàu Sunrise 689 biến mất, Bộ Công an vào cuộc; Hà Nội phạt nguội vi phạm giao thông bằng camera: Khó khả thi; Xe điên đâm liên tiếp trên đường Phạm Hùng; Rắn độc tràn về làng tấn công người dân ở Nghệ An ... là những tin tức nổi bật được dư luận quan tâm trong tuần qua.
Nghi án Khánh My làm "đào" quán karaoke, Elly Trần thừa nhận có con, Việt Hương và dàn sao Việt bị đối xử tệ bạc ở Nhật, Hương Tràm 'đá đểu' Robbey, Hà Anh bị cấm diễn 3 tháng, Nhóm F Band dùng khăn Piêu của người Thái làm khổ trong X-Factor, Xuân Lan vướng nghi vấn sinh con với đàn ông đã có vợ, Yanbi bị dân mạng "ném đá" vì miệt thị người đồng tính, Siêu mẫu Võ Hoàng Yến bị tố làm gãy tay đồng nghiệp, Moon Geun Young có bầu dù đã chia tay Kim Bum, Chae Rim hạnh phúc trong ngày lên xe hoa lần 2 là những thông tin giải trí nổi bật trong tuần qua.
Nữ sinh lớp 12 giết cán bộ huyện trong nhà nghỉ; Bàng hoàng những vụ "ngáo đá" lên cơn giết người; Nữ sinh giết con rồi đốt xác để giấu chuyện mang thai; Diễn biến mới vụ TMV Cát Tường ném xác nạn nhân xuống sông; Đến tòa ly hôn, vợ đâm chết chồng trước sân tòa án; Ly cà phê cuối cùng của tử tù đầu tiên bị tiêm thuốc độc;.......là những tin đáng chú ý trong tuần.
Căng thẳng Trung - Hàn sau vụ ngư dân Trung Quốc bị bắn chết; Sự xuất hiện của lãnh đạo Kim Jong-un với hình ảnh chống gậy; Biểu tình tại Hồng Kông vẫn căng thẳng; Thế giới tiếp tục cuộc chiến chống dịch bệnh Ebola; ... là những tin tức nổi bật trong tuần qua.

Content-Type: text/html; charset=utf-8


text:
-
3.6HarukiMột thầy giáo mới đi làm được chuyển đến dạy ở một trường nữ sinh, vào ngày chủ nhật trước khi bắt đầu dạy học anh ta đi tham quan trường và bắt gặp một cô nữ sinh đang ngủ trong một lớp học, bất ngờ cô nữ sinh ấy hôn anh ta…
Danh Sách Chapter
- Sense Chap 18 10/13/2013
- Sense Chap 17 10/13/2013
- Sense Chap 16 10/13/2013
- Sense Chap 15 10/13/2013
- Sense Chap 14 10/13/2013
- Sense Chap 13 10/13/2013
- Sense Chap 12 10/13/2013
- Sense Chap 11 10/13/2013
- Sense Chap 10 10/13/2013
- Sense Chap 9 10/13/2013
- Sense Chap 8 10/13/2013
- Sense Chap 7 10/13/2013
- Sense Chap 6 10/13/2013
- Sense Chap 5 10/13/2013
- Sense Chap 4 10/13/2013
- Sense Chap 3 10/13/2013
- Sense Chap 2 10/13/2013
- Sense Chap 1 10/13/2013

markdown:
![Sense moi nhat chap cuoi online Sense moi nhat chap cuoi online](/doc-truyen-sense-moi-nhat-chap-cuoi_1709.jpg)
-
3.6Haruki
*Một thầy giáo mới đi làm được chuyển đến dạy ở một trường nữ sinh, vào ngày chủ nhật trước khi bắt đầu dạy học anh ta đi tham quan trường và bắt gặp một cô nữ sinh đang ngủ trong một lớp học, bất ngờ cô nữ sinh ấy hôn anh ta…* **Danh Sách Chapter** []
![](/Content/images/downloadtruyen.png)
-
[Sense Chap 18](/sense-chap-18-309971)
10/13/2013
-
[Sense Chap 17](/sense-chap-17-309972)
10/13/2013
-
[Sense Chap 16](/sense-chap-16-309973)
10/13/2013
-
[Sense Chap 15](/sense-chap-15-309975)
10/13/2013
-
[Sense Chap 14](/sense-chap-14-309976)
10/13/2013
-
[Sense Chap 13](/sense-chap-13-309977)10/13/2013
-
[Sense Chap 12](/sense-chap-12-309978)10/13/2013
-
[Sense Chap 11](/sense-chap-11-309979)10/13/2013
-
[Sense Chap 10](/sense-chap-10-309980)10/13/2013
-
[Sense Chap 9](/sense-chap-9-309981)10/13/2013
-
[Sense Chap 8](/sense-chap-8-309982)10/13/2013
-
[Sense Chap 7](/sense-chap-7-309983)10/13/2013
-
[Sense Chap 6](/sense-chap-6-309984)10/13/2013
-
[Sense Chap 5](/sense-chap-5-309985)10/13/2013
-
[Sense Chap 4](/sense-chap-4-309986)10/13/2013
-
[Sense Chap 3](/sense-chap-3-309987)10/13/2013
-
[Sense Chap 2](/sense-chap-2-309988)10/13/2013
-
[Sense Chap 1](/sense-chap-1-309989)10/13/2013


text:
NVT
Trong một phân tích về mối liên hệ giữa phát triển kinh tế và năng lực công nghệ gần đây [1], hai tác giả kết luận rằng “khi chỉ số năng lực công nghệ chung tăng 1% thì chỉ số phát triển kinh tế sẽ tăng thêm được 1,2298%; sự phát triển kinh tế của Việt Nam giai đoạn 2001-2005 có liên quan đến yếu tố năng lực công nghệ là 73,52%.” Tuy nhiên, đọc kĩ bản phân tích, tôi nghĩ cách diễn giải trên có lẽ không phù hợp với số liệu, và quan trọng hơn có vài vấn đề về phương pháp phân tích có thể ảnh hưởng đến sự hợp lí của kết luận này. Bài viết ngắn này sẽ bàn qua ba vấn đề chính: diễn giải kết quả phân tích, mô hình phân tích, và vấn đề logic trong suy luận quần thể.
Tóm lược kết quả phân tích
Để đánh giá mức độ tác động của khoa học và công nghệ đến phát triển kinh tế, các tác giả đã tiến hành một công trình nghiên cứu có thể nói là “tham vọng”, bằng cách điều tra và thu thập dữ liệu từ 34 tỉnh / thành (tôi sẽ gọi tắt là “địa phương” cho tiện) trên bình diện toàn quốc. Các dữ liệu chính liên quan đến bài viết gồm 4 chỉ số sau đây:
- chỉ số phát triển kinh tế, là hàm số của tốc độ tăng GDP, thu nhập bình quân đầu người, tỉ lệ giá trị xuất khẩu, thu ngân sách so với GDP. Để tiện cho việc phân tích, chúng ta tạm gọi chỉ số này là kinhte;
- chỉ số đổi mới công nghệ (doimoi);
- chỉ số chuyển giao công nghệ (chuyengiao); và
- chỉ số công nghệ thông tin và truyền thông (cntt).
Ngoài 3 chỉ số doimoi, chuyengiao, và cntt, một chỉ số khác có tên là “năng lực công nghệ” (nangluc) được tính toán theo công thức sau:
nangluc = doimoi/8 + chuyengiao*3/8 + cntt/2
Các chỉ số kinhte, doimoi, chuyengiao và cntt được thu thập trong thời gian 5 năm (từ 2001 đến 2005). Sau đó, các tác giả tính trung bình của 5 năm cho 4 chỉ số trên cho từng địa phương, và kết quả có thể tóm lược trong bảng số liệu dưới đây (xem Bảng 1). Do đó, nangluc thực chất là trung bình của nhiều số trung bình.
Hai tác giả tiến hành phân tích mối liên hệ giữa kinhte và nangluc qua mô hình hồi qui tuyến tính như sau:
kinhte = a + b×nangluc + e [1]
Mô hình có hai thông số: a phản ảnh chỉ số kinh tế trung bình khi nangluc=0 (còn gọi là intercept), và b là hệ số liên quan đến chỉ số năng lực (còn gọi là gradient). Do đó, a+b×nangluc chính là giá trị kì vọng hay chỉ số phát triển kinh tế trung bình với một chỉ số năng lực công nghệ trung bình. Mô hình còn có e là phần dư (residuals), tức là phần không thể giải thích bằng a + b×nangluc. Qua phân tích số liệu thực tế, các tác giả có được phương trình như sau:
kinhte = -0,1023 + 1,1298×nangluc
và diễn giải rằng “khi chỉ số năng lực công nghệ tăng lên 1% thì chỉ số phát triển kinh tế sẽ tăng thêm được 1,2298%”, và “với hệ số xác định R^2 = 0,7352. Nghĩa là, trong điều kiện cụ thể của Việt Nam, sự tăng lên của phát triển kinh tế trong giai đoạn 2001-2005 được giải thích liên quan đến yếu tố năng lực công nghệ là 73,52%.” Xin mở ngoặc ở đây để nói thêm rằng có lẽ các tác giả viết nhầm 1,1298 thành 1,2298.
Tuy nhiên, tôi e rằng cách diễn giải này không phù hợp với số liệu thực tế (vì thông số liên quan đến nangluc là 1,1298) và quan trọng hơn là phương pháp phân tích có thể có vấn đề về logic. Do đó, ở đây, tôi chỉ bàn đến ba vấn đề chính: diễn giải, mô hình phân tích, và logic.
Vấn đề diễn giải
Trước hết, khi phân tích bằng mô hình hồi qui tuyến tính giữa giữa kinhte và nangluc, tôi không có cùng kết quả với các tác giả. Thật ra, ngay cả các phương trình trong bài báo tôi đều có kết quả khác với hai tác giả, nhưng đây là một lĩnh vực khác và tôi không muốn bàn sâu trong bài viết này [2]. Các thông số mà tôi có được là (bạn đọc có thể kiểm tra bằng máy tính dễ dàng):
kinhte = -10,23 + 1,13×nangluc
Rất có thể các tác giả đã lấy thông số đầu chia cho 100 để có được hằng số -0,1023. Nhưng chúng ta không rõ tại sao lại chia hằng số (intercept) này cho 100, và cách tính như thế có ý nghĩa gì.
Để thấy cách diễn giải của các tác giả không đúng với thực tế, chúng ta có thể lấy hai địa phương với nangluc là 40 và 41, và theo phương trình trên, chỉ số kinhte dự đoán là:
kinhte = -10,23 + 1,13×40 = 34,97
và
kinhte = -10,23 + 1,13×41 = 36,10
như vậy, địa phương có chỉ số năng lực cao hơn 1 đơn vị có chỉ số (dự đoán) phát triển kinh tế cao hơn 3,2% (lấy 36,10 chia cho 34,97 và nhân cho 100).
Nhưng nếu hai địa phương khác có chỉ số nangluc là 60 và 61, thì chỉ số kinhte dự đoán lần lược là 57,57 và 58,70, tức độ khác biệt khoảng 1,9%.
Qua cách tính đơn giản trên, chúng ta thấy không thể nào diễn giải như tác giả được, bởi vì: (a) đơn vị của chỉ số phát triển kinh tế không phải là số phần trăm, (b) đơn vị của chỉ số năng lực công nghệ cũng không phải là số phần trăm, và (c) không có thông số nào liên quan đến thời gian trong mô hình để phát biểu rằng “sẽ tăng thêm được 1,2298%”. Xin nhấn mạnh rằng các số liệu này được thu thập trong quá khứ (2001 – 2005) và thông số được ước tính từ số liệu trong quá khứ, nên không thể diễn giải về tương lai (“sẽ”) được.
Thật ra, mô hình kinhte = -10,23 + 1,13×nangluc phải được hiểu như sau: nếu chỉ số bình quân về năng lực công nghệ giữa bất cứ hai địa phương nào khác nhau 1 đơn vị thì chỉ số bình quân về phát triển kinh tế giữa hai địa phương khác nhau 1,13 đơn vị. Cụm từ “khác nhau” ở đây có nghĩa là cao hay thấp, chứ không hẳn có nghĩa là “tăng”, bởi vì không có yếu tố thời gian trong phương trình trên, mà chỉ có khác biệt giữa các địa phương. Ngoài ra, chúng ta chưa biết chính xác đơn vị đo lường của hai chỉ số kinhte và nangluc là gì, nên chỉ có thể diễn giải chung là “đơn vị”, chứ không thể phần trăm.
Để biết được mức độ hữu dụng của phương trình (hay mô hình) chúng ta có thể so sánh phương sai (variance) trước và sau khi mô hình hóa. Phương sai gốc của chỉ số kinhte là 180,37. Sau khi điều chỉnh cho ảnh hưởng của chỉ số nangluc qua mô hình [1], phương sai của kinhte là 49,26, tức giảm khoảng 73% so với phương sai trước khi mô hình hóa. Nói cách khác, cách diễn giải hệ số này là: những khác biệt về chỉ số năng lực kinh tế giữa các địa phương có thể giải thích khoảng 73% độ dao động (variation) của chỉ số phát triển kinh tế (chứ không phải “sự tăng lên của phát triển kinh tế”) giữa các địa phương.
Hệ số 73% là một ảnh hưởng rất lớn. Và, điều này làm cho chúng ta phải suy nghĩ: có phải năng lực công nghệ giải thích đến 73% những khác biệt về phát triển kinh tế giữa các địa phương, hay đây chỉ là một sai lầm trong mô hình phân tích?
Vấn đề mô hình dựa vào số trung bình
Như đề cập trên, các tác giả tiến hành phân tích dữ liệu bằng hai bước: bước 1 là tính toán bình quân cho mỗi chỉ số trong thời gian 2001 đến 2005, và bước hai là ứng dụng mô hình hồi qui tuyến tính cho các chỉ số bình quân. Cách phân tích này nảy sinh một vấn đề nghiêm trọng: đó là vấn đề dựa vào số trung bình.
Phân tích dựa vào chỉ số bình quân rất dễ dẫn đến kết luận sai lầm và lạc quan. Có khi trong thực tế không có mối liên hệ nào giữa hai chỉ số ở mỗi địa phương, nhưng khi phân tích dựa vào số trung bình cho các địa phương thì lại có mối liên hệ! Nói cách khác, phân tích dựa vào chỉ số trung bình có thể dẫn đến kết luận sai lầm và thiếu khách quan như giải thích trong phần chú thích 3 dưới đây [3].
Để hiểu thêm vấn đề, chúng ta cần lưu ý đơn vị phân tích và câu hỏi nghiên cứu ở đây. Theo tôi, câu hỏi nghiên cứu thật sự là: ở một địa phương, nếu chỉ số năng lực công nghệ gia tăng giữa các năm 2001, 2002, 2003, 2004, và 2005 có tác động đến chỉ số phát triển kinh tế hay không.
Qua câu hỏi trên, chúng ta thấy đơn vị phân tích là chỉ số qua 5 năm cho từng địa phương. Nói cách khác, chỉ khi nào mối liên hệ giữa năng lực công nghệ và phát triển kinh tế được quan sát ở tất cả (hay phần lớn) địa phương thì chúng ta mới có thể nói rằng khi chỉ số năng lực công nghệ tăng thì chỉ số phát triển kinh tế cũng tăng theo. Vì phân tích theo thời gian, chúng ta có thể sử dụng động từ “tăng” ở đây. (Ở đây xin mở ngoặc để chú ý rằng cách phân tích của các tác giả, vì phân tích trên số trung bình giữa các địa phương nên không thể dùng từ “tăng” mà chỉ có thể nói là “cao” hay “thấp”).
Nhưng rất tiếc các tác giả đã dựa vào các chỉ số trung bình (tính trong vòng 5 năm) cho từng địa phương để suy luận. Và, qua phân phân tích “mô phỏng” mà tôi vừa trình bày [3], kết luận rút ra từ một phân tích dựa vào chỉ số trung bình như thế rất dễ đi đến kết luận sai. Xin nhấn mạnh: tôi không nói rằng không có mối liên hệ giữa năng lực công nghệ và phát triển kinh tế; trong thực tế có thể mối liên hệ đó có thật nhưng tôi chỉ lưu ý về phương pháp phân tích không thích hợp và do đó kết quả từ phân tích cũng không phù hợp với thực tế.
Vấn đề logic
Vấn đề thứ nhất là một mối tương quan thống kê không hẳn phản ảnh một mối liên hệ nhân quả (cause-and-effect relationship). Địa phương có chỉ số phát triển kinh tế cao thường có chỉ số năng lực công nghệ cao. Nhưng điều đó không có nghĩa là năng lực công nghệ là nguyên nhân phát triển kinh tế (hay ngược lại). Có thể địa phương có thu nhập cao và chịu đầu tư vào khoa học và công nghệ, nhưng cũng có thể gia tăng đầu tư vàp công nghệ thúc đẩy phát triển kinh tế. Trong thực tế, rất khó mà phân biệt được con gà hay quả trứng có trước, và phân tích thống kê không cho phép một suy luận nhân quả. Dựa vào dữ liệu hiện nay, chúng ta chỉ có thể phát biểu rằng có một mối tương tác giữa phát triển kinh tế và năng lực công nghệ, nhưng kết quả phân tích không cho chúng ta biết cái nào là động lực và cái nào là hệ quả.
Một vấn đề logic khác liên quan đến khái niệm “ecologic fallacy” trong suy luận khoa học (tạm dịch là “sai lầm suy luận tổng quan”). Sai lầm suy luận tổng quan có nghĩa là sử dụng mối tương quan từ các quần thể để suy luận cho mối tương quan giữa các cá thể. Chẳng hạn như dựa vào quan sát rằng những nước tiêu thụ nhiều thực phẩm chứa chất béo có tỉ lệ ung thư vú cao, rồi suy luận rằng phụ nữ ăn nhiều thực phẩm chứa chất béo có nguy cơ mắc bệnh ung thư vú cao [4]. Đây là một sai lầm suy luận tổng quan khá tiêu biểu. Trong thực tế suy luận này có thể đúng, nhưng dựa vào số liệu trung bình từ các nước để làm cơ sở cho suy luận liên quan đến cá nhân là một suy luận yếu, một loại ngụy biện.
Liên quan đến suy luận tổng quan là khái niệm tương quan quần thể (ecologic correlation). Một trong những sai lầm tiêu biểu (và sau này trở thành một trường hợp trong sách giáo khoa về logic và thống kê học) là công trình nghiên cứu vào thập niên 1930s ở Mĩ về mối liên hệ giữa mù chữ và di dân. Trong nghiên cứu này các nhà nghiên cứu tính phần trăm dân số sinh đẻ ở nước ngoài, và phần trăm dân số biết đọc biết viết cho 48 tiểu bang [5]. Khi ứng dụng mô hình hồi qui tuyến tính, họ tìm thấy hệ số tương quan giữa hai chỉ số này là 0.53. Dựa vào hệ số tương quan này, các nhà nghiên cứu kết luận rằng người sinh đẻ ở nước ngoài có tỉ lệ biết chữ cao. Nhưng đây là một dạng tương quan quần thể, bởi vì đơn vị của phân tích không phải là những cá nhân mà là một quần thể. Sau này, các nhà thống kê phân tích lại dữ liệu, và phát hiện một mối tương quan nghịch đảo, với hệ số tương quan là −0.11; nói cách khác trong thực tế, người sinh đẻ ở nước ngoài có tỉ lệ mù chữ cao! Sở dĩ các nhà nghiên cứu có kết quả 0.53 là vì những người sinh đẻ ở nước ngoài thường định cư ở những tiểu bang mà người dân bản xứ có trình độ học vấn cao. Phân tích và suy luận dựa vào tương quan quần thể rất … nguy hiểm!
Quay trở lại với nghiên cứu về mối liên hệ giữa năng lực công nghệ và phát triển kinh tế, chúng ta thấy mối liên hệ mà các nhà nghiên cứu quan sát với hệ số tương quan R^2 = 0,73 (hay hệ số tương quan là = 0,85). Nhưng đây là mối tương quan quần thể, chứ không phải cá thể. Chúng ta vẫn chưa biết nếu phân tích một cách thích hợp, hệ số tương quan này là bao nhiêu, nhưng dựa vào lí thuyết thống kê, rất dễ dàng thấy hệ số tương quan thật sẽ thấp hơn 0,85 rất nhiều.
Kết luận
Nói tóm lại, mối tương tác giữa năng lực công nghệ và phát triển kinh tế ở nước ta trong thời gian qua là một mối liên hệ phức tạp, nhưng những phân tích của các tác giả chưa đào sâu hay chưa “lột trần” được sự phức tạp của mối liên hệ đó. Vì chưa xem xét đến sự dao động trong từng địa phương nên tôi e rằng kết luận của các tác giả quá lạc quan so với thực tế.
Như vừa trình bày trên, các tác giả quyết định tập trung vào phân tích các chỉ số bình quân giữa các địa phương là một cách đơn giả hóa vấn đề, và vì tính đơn giản như thế tôi nghĩ mô hình của các tác giả chưa phản ảnh đúng thực tế. Đứng trên quan điểm phương pháp học mà nói, dựa vào các chỉ số bình quân thường dẫn đến các ước số thiếu tính khách quan (biased) và thiếu nhất quán (inconsistency), hai đặc tính rất quan trọng trong phân tích thống kê. Sở dĩ có tình trạng này là vì chỉ số trung bình “che đậy” những dao động chung quanh con số trung bình. Chẳng hạn như chỉ số phát triển kinh tế của địa phương 1 là 65,81 (xem Bảng 1), nhưng hai dãy số sau đây đều có thể cho ra một số trung bình như thế:
(a) 63,1 60,9 66,5 68,8 và 69,8 trung bình: 68,81
(b) 50,9 61,8 81,2 100,5 và 34,6 trung bình: 68,81
Giả dụ như (a) và (b) là chỉ số phát triển kinh tế của hai địa phương, chúng ta không thể nào kết luận rằng hai địa phương này có chỉ số phát triển tương đương nhau. Do đó, nếu chỉ tóm lược quá trình phát triển bằng chỉ số trung bình thì không thể nào phản ảnh được sự dao động (thậm chí khó so sánh được) chỉ số phát triển kinh tế của hai địa phương một cách khách quan. Đây cũng chính là một sai lầm cơ bản nhất của hệ số tương quan quần thể.
Một mô hình phân tích thích hợp phải sử dụng tất cả các số liệu cho từng năm và từng địa phương (chứ không phải chỉ đơn giản sử dụng số trung bình). Một trong những mô hình đó là mô hình phân tích đa tầng (multilevel analysis) [6]. Trong thời gian hai thập niên qua, với sự tiến bộ vượt bực của công suất máy tính, mô hình phân tích đa tầng có thể ứng dụng vào việc đánh giá những mối tương quan phức tạp và đa tầng một cách chính xác hơn. Hi vọng rằng bài viết ngắn này có thể giúp cho các tác giả có một cái nhìn mới hơn về dữ liệu mà các tác giả đã thu thập một cách công phu trong thời gian qua để đi đến một kết luận phù hợp với thực tế hơn.
NVT
Chú thích và tài liệu tham khảo:
Xin nói thêm rằng vì người viết không phải làm thống kê chuyên nghiệp nên một số thuật ngữ sử dụng trong bài viết có thể không chính xác, và những mô hình phân tích có thể có chỗ chưa hoàn chỉnh.
[1] Xem bài “Ứng dụng phương pháp kinh tế lượng trong đánh giá tác động của khoa học và công nghệ đối với phát triển kinh tế”, Tạp chí Hoạt động Khoa học, số tháng 2 năm 2008. Có thể xem toàn văn bài viết tại đây.
[2] Trong bài báo, các tác giả cho báo cáo các ước số của mô hình hồi qui tuyến tính [1] trong Bảng 2 (của bài báo), nhưng khi phân tích lại số liệu tôi không có cùng kết quả về thông số a (intercept) như sau:
Trong bài báo các tác giả lí giải rằng vì 3 chỉ số doimoi (đổi mới công nghệ), chuyengiao (chuyển giao công nghệ) và cntt (công nghệ thông tin và truyền thông) tương quan với nhau (còn gọi là multicollinearity hay tương quan đa tuyến tính), nên họ phải phân tích riêng lẻ từng biến một. Tôi không đồng ý với nhận xét này. Sự hiện diện của tương quan đa tuyến tính có thể gây khó khăn cho việc đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng chỉ số, nhưng “khó khăn” còn tùy thuộc vào hệ số tương quan giữa 3 chỉ số trên. Trước hết, chúng ta thử xem qua hệ số tương quan giữa 3 yếu tố doimoi, chuyengiao, và cntt qua biểu đồ sau đây:
Tôi đã tiến hành phân tích mô hình đa biến sau đây: giả thiết chỉ số phát triển kinh tế là hàm số của 3 yếu tố doimoi, chuyengiao và cntt như sau:
kinhte = a + b×doimoi + c×chuyengiao + d×cntt + e
Kết quả ước tính các thông số a, b, c và d có thể xem trong bảng sau đây. Không có yếu tố nào có hệ số VIF cao hơn 10. Tất cả các yếu tố đều có ước số đúng với mối tương quan đơn biến (tức tất cả đều dương tính). Do đó, chúng ta có thể sử dụng mô hình hồi qui đa biến để phân tích. Tuy nhiên, qua phân tích trong bảng dưới đây, chúng ta dễ dàng thấy ảnh hưởng của đổi mới công nghệ không có ý nghĩa thống kê; chỉ có chuyển giao công nghệ và công nghệ thông tin và truyền thông có ảnh hưởng đến sự phát triển kinh tế giữa các địa phương.
Qua ước số của các thông số trong bảng trên, chúng ta còn thấy ảnh hưởng của doimoi không có ý nghĩa thống kê một khi xem xét ảnh hưởng của chuyengiao và cntt trong mô hình. Do đó, chúng ta có thể loại bỏ yếu tố doimoi, và mô hình trở thành đơn giản hơn như sau:
kinhte = -21,25 + 0,38×chuyengiao + 0,91×cntt
mô hình này “giải thích” 74% những khác biệt về chỉ số phát triển kinh tế giữa các địa phương. Nói cách khác, như chúng ta kì vọng, loại bỏ doimoi không có ảnh hưởng gì đến độ chính xác của mô hình. Tính theo hệ số xác định này, mô hình 2 biến là mô hình tối ưu nhất.
Câu hỏi đặt ra là giữa hai yếu tố này, yếu tố nào quan trọng hơn? Vì hai yếu tố có hai đơn vị đo lường khác nhau, nên không thể sử dụng thông số 0,38 để nói rằng chuyengiao kém quan trọng hơn cntt (0,91). Có thể sử dụng một số tính toán theo phương pháp “bootstrap” và thấy rằng trong tổng số R^2 (74%), yếu tố chuyengiao giải thích 39% và cntt 35%. Như vậy, số liệu hiện nay cho thấy chuyển giao công nghệ có ảnh hưởng đến phát triển kinh tế lớn hơn ảnh hưởng của công nghệ thông tin. (Về phương pháp tính toán này có thể xem bài History and Use of Relative Importance Indices in Organizational Research của Johnson JW, và Lebreton JM, tập san Organizational Research Methods 2004; 7, 238–257)
Ngoài ra, không nhất thiết chúng ta phải tuân thủ theo phương trình về năng lực công nghệ mà các nước khác sử dụng, như
nangluc = doimoi/8 + chuyengiao*3/8 + cntt/2
mà có thể phát triển riêng một phương trình cho nước ta. Việc phát triển mô hình (hay phương trình) mới này cũng không khó khăn, nếu ứng dụng mô hình phân tích mà giới di truyền học hay gọi là principal component model. Nhưng đây là một lĩnh vực thú vị khác mà tôi chưa muốn bàn sâu thêm ở đây.
[3] Để chứng minh việc diễn giải từ phân tích dựa vào chỉ số trung bình có thể sai lầm, chúng ta tưởng tượng một nghiên cứu gồm 6 địa phương được thu thập qua năm năm. Số liệu về chỉ số phát triển kinh tế và năng lực công nghệ của 6 địa phương như sau (đây là số liệu do tôi “mô phỏng” thủ công):
kinhtejt = aj + bj×nanglucjt + ejt
trong đó, aj và bj là hai thông số của mô hình cho từng địa phương j, và ejt là phần dư (residual). Mô hình trên còn có nghĩa là chúng ta phải phân tích mô hình 6 lần (cho 6 địa phương) để có được những thông số cần thiết. Kết quả phân tích như sau:
Nhưng giả dụ rằng chúng ta bỏ qua sự dao động giữa các năm trong từng địa phương, mà chỉ tập trung vào chỉ số trung bình cho từng địa phương, và phân tích hai chỉ số này (cột sau cùng của bảng số liệu trên) thì kết quả sẽ ra sao? Biểu đồ sau đây sẽ cho thấy có một mối liên hệ rất chặt chẽ giữa chỉ số bình quân nangluc và kinhte.
Thật vậy, nếu ứng dụng mô hình hồi qui tuyến tính cho hai chỉ số trung bình trên, chúng ta sẽ có phương trình kinhte = -2,09 + 1,35×nangluc, với hệ số xác định R^2 = 0,90! Nhưng chúng ta biết rằng trong thực tế thì khi chỉ số năng lực công nghệ tăng hay giảm chẳng có liên quan gì đến chỉ số phát triển kinh tế. Do đó, phân tích dựa vào các chỉ số quân bình cho chúng ta một kết quả rất sai lầm, và kết luận cũng rất sai lầm. [4] Carroll K 1975 Experimental evidence of dietary factors and hormone-dependent cancers. Cancer Research 35: 3374–83
[5] Robinson W S 1950. Ecological correlations and the behavior of individuals. American Sociological Review 15: 351–57.
[6] Mô hình đa tầng có thể mô tả đơn giản như sau: Gọi j là địa phương (j = 1, 2, …, 6), và t là năm (t = 2001, 2002, …, 2005). Chỉ số năng lực công nghệ và phát triển kinh tế cho từng địa phương j và năm t có thể kí hiệu bằng nanglucjt và kinhtejt. Mô hình hồi qui đa tầng phát biểu như sau: chỉ số kinh tế của một địa phương của bất cứ năm nào bao gồm mức khởi đầu (tạm kí hiệu aj) và tỉ lệ tăng trưởng theo từng năm (kí hiệu là bt). Nói cách khác:
kinhtejt = aj + bj×nanglucjt + ejt
Mô hình trên cho từng địa phương j. Nói cách khác, mỗi địa phương khởi đầu với aj khác nhau và tỉ lệ tăng trưởng bj cũng khác nhau. Ngoài ra, giả thiết rằng aj bao gồm một chỉ số trung bình cho tất cả các địa phương (kí hiệu là a0) cộng/trừ cho ảnh hưởng của từng địa phương (dj0):
aj = a0 + dj0
Tương tự, tỉ lệ tăng trưởng bj bao gồm một chỉ số tăng trưởng trung bình cho tất cả các địa phương (kí hiệu là b0)cộng/trừ cho ảnh hưởng của từng địa phương (dj1):
bj = b0 + dj1
Thay thế hai phương trình này vào mô hình [2], chúng ta có:
kinhtejt = (a0 + b0×nanglucjt) + (dj0 + dj1×nanglucjt + ejt)
Chú ý trong mô hình trên có hai phần: phần đầu (a0 + b0×nanglucjt) còn được gọi là phần “fixed effects” (ảnh hưởng bất biến), và phần hai (dj0 + dj1×nanglucjt + ejt) là phần “random effects” (ảnh hưởng ngẫu nhiên). Có thể ước tính các thông số trong mô hình trên một cách dễ dàng bằng các phần mềm mới như R (xem “Phân tích số liệu và tạo biểu đồ bằng R” của tôi, do Nhà xuất bản Khoa học Kỹ thuật phát hành năm 2007.
Bảng 1. Chỉ số bình quân về phát triển kinh tế, đổi mới công nghệ, chuyển giao công nghệ, và công nghệ thông tin của 34 tỉnh / thành trong thời gian 2001 – 2005.
No comments:
Post a Comment

markdown:
*Hôm kia khi nhận xét về bài báo chất độc da cam và ung thư, tôi có đề cập đến mô hình hierarchical models (đa tầng). Tôi chợt nhớ đến một bài cũ (năm ngoái) mà tôi có nhận xét về một phân tích tương quan giữa chỉ số khoa học công nghệ và phát triển kinh tế. Bài viết chưa bao giờ đăng ở đâu, vì tôi định sử dụng làm tài liệu thảo luận trong các lớp học về phân dích dữ liệu. Tôi mượn dịp này để post bài đó.* *NVT*
Trong một phân tích về mối liên hệ giữa phát triển kinh tế và năng lực công nghệ gần đây [1], hai tác giả kết luận rằng “
**khi chỉ số năng lực công nghệ chung tăng 1% thì chỉ số phát triển kinh tế sẽ tăng thêm được 1,2298%; sự phát triển kinh tế của Việt Nam giai đoạn 2001-2005 có liên quan đến yếu tố năng lực công nghệ là 73,52%**.” Tuy nhiên, đọc kĩ bản phân tích, tôi nghĩ cách diễn giải trên có lẽ không phù hợp với số liệu, và quan trọng hơn có vài vấn đề về phương pháp phân tích có thể ảnh hưởng đến sự hợp lí của kết luận này. Bài viết ngắn này sẽ bàn qua ba vấn đề chính: diễn giải kết quả phân tích, mô hình phân tích, và vấn đề logic trong suy luận quần thể. **Tóm lược kết quả phân tích**
Để đánh giá mức độ tác động của khoa học và công nghệ đến phát triển kinh tế, các tác giả đã tiến hành một công trình nghiên cứu có thể nói là “tham vọng”, bằng cách điều tra và thu thập dữ liệu từ 34 tỉnh / thành (tôi sẽ gọi tắt là “địa phương” cho tiện) trên bình diện toàn quốc. Các dữ liệu chính liên quan đến bài viết gồm 4 chỉ số sau đây:
- chỉ số phát triển kinh tế, là hàm số của tốc độ tăng GDP, thu nhập bình quân đầu người, tỉ lệ giá trị xuất khẩu, thu ngân sách so với GDP. Để tiện cho việc phân tích, chúng ta tạm gọi chỉ số này là
*kinhte*;
- chỉ số đổi mới công nghệ (
*doimoi*);
- chỉ số chuyển giao công nghệ (
*chuyengiao*); và
- chỉ số công nghệ thông tin và truyền thông (
*cntt*).
Ngoài 3 chỉ số
*doimoi, chuyengiao, *và *cntt*, một chỉ số khác có tên là “năng lực công nghệ” ( *nangluc*) được tính toán theo công thức sau:
nangluc = doimoi/8 + chuyengiao*3/8 + cntt/2
Các chỉ số
*kinhte, doimoi, chuyengiao *và *cntt *được thu thập trong thời gian 5 năm (từ 2001 đến 2005). Sau đó, các tác giả tính trung bình của 5 năm cho 4 chỉ số trên cho từng địa phương, và kết quả có thể tóm lược trong bảng số liệu dưới đây (xem **Bảng 1**). Do đó, *nangluc *thực chất là trung bình của nhiều số trung bình.
Hai tác giả tiến hành phân tích mối liên hệ giữa
*kinhte *và *nangluc *qua mô hình hồi qui tuyến tính như sau: *kinhte = a + b×nangluc + e* [1]
Mô hình có hai thông số:
*a *phản ảnh chỉ số kinh tế trung bình khi *nangluc*=0 (còn gọi là intercept), và *b *là hệ số liên quan đến chỉ số năng lực (còn gọi là gradient). Do đó, *a+b×nangluc *chính là giá trị kì vọng hay chỉ số phát triển kinh tế trung bình với một chỉ số năng lực công nghệ trung bình. Mô hình còn có *e *là phần dư (residuals), tức là phần không thể giải thích bằng *a + b×nangluc*. Qua phân tích số liệu thực tế, các tác giả có được phương trình như sau: *kinhte = -0,1023 + 1,1298×nangluc*
và diễn giải rằng “
*khi chỉ số năng lực công nghệ tăng lên 1% thì chỉ số phát triển kinh tế sẽ tăng thêm được 1,2298%*”, và “ *với hệ số xác định R^2 = 0,7352. Nghĩa là, trong điều kiện cụ thể của Việt Nam, sự tăng lên của phát triển kinh tế trong giai đoạn 2001-2005 được giải thích liên quan đến yếu tố năng lực công nghệ là 73,52%*.” Xin mở ngoặc ở đây để nói thêm rằng có lẽ các tác giả viết nhầm 1,1298 thành 1,2298.
Tuy nhiên, tôi e rằng cách diễn giải này không phù hợp với số liệu thực tế (vì thông số liên quan đến nangluc là 1,1298) và quan trọng hơn là phương pháp phân tích có thể có vấn đề về logic. Do đó, ở đây, tôi chỉ bàn đến ba vấn đề chính: diễn giải, mô hình phân tích, và logic.
**Vấn đề diễn giải**
Trước hết, khi phân tích bằng mô hình hồi qui tuyến tính giữa giữa
*kinhte*và *nangluc*, tôi không có cùng kết quả với các tác giả. Thật ra, ngay cả các phương trình trong bài báo tôi đều có kết quả khác với hai tác giả, nhưng đây là một lĩnh vực khác và tôi không muốn bàn sâu trong bài viết này [2]. Các thông số mà tôi có được là (bạn đọc có thể kiểm tra bằng máy tính dễ dàng): *kinhte = -10,23 + 1,13×nangluc *
Rất có thể các tác giả đã lấy thông số đầu chia cho 100 để có được hằng số -0,1023. Nhưng chúng ta không rõ tại sao lại chia hằng số (intercept) này cho 100, và cách tính như thế có ý nghĩa gì.
Để thấy cách diễn giải của các tác giả không đúng với thực tế, chúng ta có thể lấy hai địa phương với nangluc là 40 và 41, và theo phương trình trên, chỉ số kinhte dự đoán là:
*kinhte = -10,23 + 1,13×40 = 34,97* *và* *kinhte = -10,23 + 1,13×41 = 36,10*
như vậy, địa phương có chỉ số năng lực cao hơn 1 đơn vị có chỉ số (dự đoán) phát triển kinh tế cao hơn 3,2% (lấy 36,10 chia cho 34,97 và nhân cho 100).
Nhưng nếu hai địa phương khác có chỉ số nangluc là 60 và 61, thì chỉ số kinhte dự đoán lần lược là 57,57 và 58,70, tức độ khác biệt khoảng 1,9%.
Qua cách tính đơn giản trên, chúng ta thấy không thể nào diễn giải như tác giả được, bởi vì: (a) đơn vị của chỉ số phát triển kinh tế không phải là số phần trăm, (b) đơn vị của chỉ số năng lực công nghệ cũng không phải là số phần trăm, và (c) không có thông số nào liên quan đến thời gian trong mô hình để phát biểu rằng “sẽ tăng thêm được 1,2298%”. Xin nhấn mạnh rằng các số liệu này được thu thập trong quá khứ (2001 – 2005) và thông số được ước tính từ số liệu trong quá khứ, nên không thể diễn giải về tương lai (“sẽ”) được.
Thật ra, mô hình
*kinhte = -10,23 + 1,13×nangluc *phải được hiểu như sau: nếu chỉ số bình quân về năng lực công nghệ giữa bất cứ hai địa phương nào *khác nhau *1 đơn vị thì chỉ số bình quân về phát triển kinh tế giữa hai địa phương khác nhau 1,13 đơn vị. Cụm từ “khác nhau” ở đây có nghĩa là cao hay thấp, chứ không hẳn có nghĩa là “tăng”, bởi vì không có yếu tố thời gian trong phương trình trên, mà chỉ có khác biệt giữa các địa phương. Ngoài ra, chúng ta chưa biết chính xác đơn vị đo lường của hai chỉ số kinhte và nangluc là gì, nên chỉ có thể diễn giải chung là “đơn vị”, chứ không thể phần trăm.
Để biết được mức độ hữu dụng của phương trình (hay mô hình) chúng ta có thể so sánh phương sai (variance) trước và sau khi mô hình hóa. Phương sai gốc của chỉ số kinhte là 180,37. Sau khi điều chỉnh cho ảnh hưởng của chỉ số nangluc qua mô hình [1], phương sai của kinhte là 49,26, tức giảm khoảng 73% so với phương sai trước khi mô hình hóa. Nói cách khác, cách diễn giải hệ số này là: những khác biệt về chỉ số năng lực kinh tế giữa các địa phương có thể giải thích khoảng 73% độ dao động (variation) của chỉ số phát triển kinh tế (chứ không phải “sự tăng lên của phát triển kinh tế”) giữa các địa phương.
Hệ số 73% là một ảnh hưởng rất lớn. Và, điều này làm cho chúng ta phải suy nghĩ: có phải năng lực công nghệ giải thích đến 73% những khác biệt về phát triển kinh tế giữa các địa phương, hay đây chỉ là một sai lầm trong mô hình phân tích?
**Vấn đề mô hình dựa vào số trung bình**
Như đề cập trên, các tác giả tiến hành phân tích dữ liệu bằng hai bước: bước 1 là tính toán bình quân cho mỗi chỉ số trong thời gian 2001 đến 2005, và bước hai là ứng dụng mô hình hồi qui tuyến tính cho các chỉ số bình quân. Cách phân tích này nảy sinh một vấn đề nghiêm trọng: đó là vấn đề dựa vào số trung bình.
Phân tích dựa vào chỉ số bình quân rất dễ dẫn đến kết luận sai lầm và lạc quan. Có khi trong thực tế không có mối liên hệ nào giữa hai chỉ số ở mỗi địa phương, nhưng khi phân tích dựa vào số trung bình cho các địa phương thì lại có mối liên hệ! Nói cách khác, phân tích dựa vào chỉ số trung bình có thể dẫn đến kết luận sai lầm và thiếu khách quan như giải thích trong phần chú thích 3 dưới đây [3].
Để hiểu thêm vấn đề, chúng ta cần lưu ý đơn vị phân tích và câu hỏi nghiên cứu ở đây. Theo tôi, câu hỏi nghiên cứu thật sự là: ở một địa phương, nếu chỉ số năng lực công nghệ gia tăng giữa các năm 2001, 2002, 2003, 2004, và 2005 có tác động đến chỉ số phát triển kinh tế hay không.
Qua câu hỏi trên, chúng ta thấy đơn vị phân tích là chỉ số qua 5 năm cho từng địa phương. Nói cách khác, chỉ khi nào mối liên hệ giữa năng lực công nghệ và phát triển kinh tế được quan sát ở tất cả (hay phần lớn) địa phương thì chúng ta mới có thể nói rằng khi chỉ số năng lực công nghệ tăng thì chỉ số phát triển kinh tế cũng tăng theo. Vì phân tích theo thời gian, chúng ta có thể sử dụng động từ “tăng” ở đây. (Ở đây xin mở ngoặc để chú ý rằng cách phân tích của các tác giả, vì phân tích trên số trung bình giữa các địa phương nên không thể dùng từ “tăng” mà chỉ có thể nói là “cao” hay “thấp”).
Nhưng rất tiếc các tác giả đã dựa vào các chỉ số trung bình (tính trong vòng 5 năm) cho từng địa phương để suy luận. Và, qua phân phân tích “mô phỏng” mà tôi vừa trình bày [3], kết luận rút ra từ một phân tích dựa vào chỉ số trung bình như thế rất dễ đi đến kết luận sai. Xin nhấn mạnh: tôi không nói rằng không có mối liên hệ giữa năng lực công nghệ và phát triển kinh tế; trong thực tế có thể mối liên hệ đó có thật nhưng tôi chỉ lưu ý về phương pháp phân tích không thích hợp và do đó kết quả từ phân tích cũng không phù hợp với thực tế.
**Vấn đề logic **
Vấn đề thứ nhất là một mối tương quan thống kê không hẳn phản ảnh một mối liên hệ nhân quả (cause-and-effect relationship). Địa phương có chỉ số phát triển kinh tế cao thường có chỉ số năng lực công nghệ cao. Nhưng điều đó không có nghĩa là năng lực công nghệ là nguyên nhân phát triển kinh tế (hay ngược lại). Có thể địa phương có thu nhập cao và chịu đầu tư vào khoa học và công nghệ, nhưng cũng có thể gia tăng đầu tư vàp công nghệ thúc đẩy phát triển kinh tế. Trong thực tế, rất khó mà phân biệt được con gà hay quả trứng có trước, và phân tích thống kê không cho phép một suy luận nhân quả. Dựa vào dữ liệu hiện nay, chúng ta chỉ có thể phát biểu rằng có một mối tương tác giữa phát triển kinh tế và năng lực công nghệ, nhưng kết quả phân tích không cho chúng ta biết cái nào là động lực và cái nào là hệ quả.
Một vấn đề logic khác liên quan đến khái niệm “ecologic fallacy” trong suy luận khoa học (tạm dịch là “sai lầm suy luận tổng quan”). Sai lầm suy luận tổng quan có nghĩa là sử dụng mối tương quan từ các quần thể để suy luận cho mối tương quan giữa các cá thể. Chẳng hạn như dựa vào quan sát rằng những nước tiêu thụ nhiều thực phẩm chứa chất béo có tỉ lệ ung thư vú cao, rồi suy luận rằng phụ nữ ăn nhiều thực phẩm chứa chất béo có nguy cơ mắc bệnh ung thư vú cao [4]. Đây là một sai lầm suy luận tổng quan khá tiêu biểu. Trong thực tế suy luận này có thể đúng, nhưng dựa vào số liệu trung bình từ các nước để làm cơ sở cho suy luận liên quan đến cá nhân là một suy luận yếu, một loại ngụy biện.
Liên quan đến suy luận tổng quan là khái niệm tương quan quần thể (ecologic correlation). Một trong những sai lầm tiêu biểu (và sau này trở thành một trường hợp trong sách giáo khoa về logic và thống kê học) là công trình nghiên cứu vào thập niên 1930s ở Mĩ về mối liên hệ giữa mù chữ và di dân. Trong nghiên cứu này các nhà nghiên cứu tính phần trăm dân số sinh đẻ ở nước ngoài, và phần trăm dân số biết đọc biết viết cho 48 tiểu bang [5]. Khi ứng dụng mô hình hồi qui tuyến tính, họ tìm thấy hệ số tương quan giữa hai chỉ số này là 0.53. Dựa vào hệ số tương quan này, các nhà nghiên cứu kết luận rằng người sinh đẻ ở nước ngoài có tỉ lệ biết chữ cao. Nhưng đây là một dạng tương quan quần thể, bởi vì đơn vị của phân tích không phải là những cá nhân mà là một quần thể. Sau này, các nhà thống kê phân tích lại dữ liệu, và phát hiện một mối tương quan nghịch đảo, với hệ số tương quan là −0.11; nói cách khác trong thực tế, người sinh đẻ ở nước ngoài có tỉ lệ mù chữ cao! Sở dĩ các nhà nghiên cứu có kết quả 0.53 là vì những người sinh đẻ ở nước ngoài thường định cư ở những tiểu bang mà người dân bản xứ có trình độ học vấn cao. Phân tích và suy luận dựa vào tương quan quần thể rất … nguy hiểm!
Quay trở lại với nghiên cứu về mối liên hệ giữa năng lực công nghệ và phát triển kinh tế, chúng ta thấy mối liên hệ mà các nhà nghiên cứu quan sát với hệ số tương quan R^2 = 0,73 (hay hệ số tương quan là = 0,85). Nhưng đây là mối tương quan quần thể, chứ không phải cá thể. Chúng ta vẫn chưa biết nếu phân tích một cách thích hợp, hệ số tương quan này là bao nhiêu, nhưng dựa vào lí thuyết thống kê, rất dễ dàng thấy hệ số tương quan thật sẽ thấp hơn 0,85 rất nhiều.
**Kết luận**
Nói tóm lại, mối tương tác giữa năng lực công nghệ và phát triển kinh tế ở nước ta trong thời gian qua là một mối liên hệ phức tạp, nhưng những phân tích của các tác giả chưa đào sâu hay chưa “lột trần” được sự phức tạp của mối liên hệ đó. Vì chưa xem xét đến sự dao động trong từng địa phương nên tôi e rằng kết luận của các tác giả quá lạc quan so với thực tế.
Như vừa trình bày trên, các tác giả quyết định tập trung vào phân tích các chỉ số bình quân giữa các địa phương là một cách đơn giả hóa vấn đề, và vì tính đơn giản như thế tôi nghĩ mô hình của các tác giả chưa phản ảnh đúng thực tế. Đứng trên quan điểm phương pháp học mà nói, dựa vào các chỉ số bình quân thường dẫn đến các ước số thiếu tính khách quan (biased) và thiếu nhất quán (inconsistency), hai đặc tính rất quan trọng trong phân tích thống kê. Sở dĩ có tình trạng này là vì chỉ số trung bình “che đậy” những dao động chung quanh con số trung bình. Chẳng hạn như chỉ số phát triển kinh tế của địa phương 1 là 65,81 (xem
**Bảng 1**), nhưng hai dãy số sau đây đều có thể cho ra một số trung bình như thế:
(a) 63,1 60,9 66,5 68,8 và 69,8 trung bình: 68,81
(b) 50,9 61,8 81,2 100,5 và 34,6 trung bình: 68,81
Giả dụ như (a) và (b) là chỉ số phát triển kinh tế của hai địa phương, chúng ta không thể nào kết luận rằng hai địa phương này có chỉ số phát triển tương đương nhau. Do đó, nếu chỉ tóm lược quá trình phát triển bằng chỉ số trung bình thì không thể nào phản ảnh được sự dao động (thậm chí khó so sánh được) chỉ số phát triển kinh tế của hai địa phương một cách khách quan. Đây cũng chính là một sai lầm cơ bản nhất của hệ số tương quan quần thể.
Một mô hình phân tích thích hợp phải sử dụng tất cả các số liệu cho từng năm và từng địa phương (chứ không phải chỉ đơn giản sử dụng số trung bình). Một trong những mô hình đó là mô hình phân tích đa tầng (multilevel analysis) [6]. Trong thời gian hai thập niên qua, với sự tiến bộ vượt bực của công suất máy tính, mô hình phân tích đa tầng có thể ứng dụng vào việc đánh giá những mối tương quan phức tạp và đa tầng một cách chính xác hơn. Hi vọng rằng bài viết ngắn này có thể giúp cho các tác giả có một cái nhìn mới hơn về dữ liệu mà các tác giả đã thu thập một cách công phu trong thời gian qua để đi đến một kết luận phù hợp với thực tế hơn.
NVT
**Chú thích và tài liệu tham khảo:**
Xin nói thêm rằng vì người viết không phải làm thống kê chuyên nghiệp nên một số thuật ngữ sử dụng trong bài viết có thể không chính xác, và những mô hình phân tích có thể có chỗ chưa hoàn chỉnh.
[1] Xem bài “Ứng dụng phương pháp kinh tế lượng trong đánh giá tác động của khoa học và công nghệ đối với phát triển kinh tế”, Tạp chí
*Hoạt động Khoa học*, số tháng 2 năm 2008. Có thể xem toàn văn bài viết [tại đây](http://www.tchdkh.org.vn/tchitiet.asp?code=2815).
[2] Trong bài báo, các tác giả cho báo cáo các ước số của mô hình hồi qui tuyến tính [1] trong Bảng 2 (của bài báo), nhưng khi phân tích lại số liệu tôi không có cùng kết quả về thông số a (intercept) như sau:
[Trong bài báo các tác giả lí giải rằng vì 3 chỉ số](http://2.bp.blogspot.com/_cNzAsU5n308/Svym37qc_hI/AAAAAAAABBw/Ak1dWzbCeOY/s1600-h/Slide2.JPG) ![ ](http://2.bp.blogspot.com/_cNzAsU5n308/Svym37qc_hI/AAAAAAAABBw/Ak1dWzbCeOY/s400/Slide2.JPG)
*doimoi*(đổi mới công nghệ), *chuyengiao*(chuyển giao công nghệ) và *cntt*(công nghệ thông tin và truyền thông) tương quan với nhau (còn gọi là multicollinearity hay tương quan đa tuyến tính), nên họ phải phân tích riêng lẻ từng biến một. Tôi không đồng ý với nhận xét này. Sự hiện diện của tương quan đa tuyến tính có thể gây khó khăn cho việc đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng chỉ số, nhưng “khó khăn” còn tùy thuộc vào hệ số tương quan giữa 3 chỉ số trên. Trước hết, chúng ta thử xem qua hệ số tương quan giữa 3 yếu tố *doimoi*, *chuyengiao,*và *cntt*qua biểu đồ sau đây: ![ ](http://1.bp.blogspot.com/_cNzAsU5n308/SvymuGqCocI/AAAAAAAABBg/1ygpcQEYYyc/s400/Slide3.JPG)
**Biểu đồ chỉ mối tương quan đa chiều giữa chỉ số phát triển kinh tế, đổi mới công nghệ, chuyển giao công nghệ và công nghệ thông tin. Số liệu tính toán từ 34 địa phương. Đây là các hệ số tương quan quần thể (ecologic correlation) do đó cần phải cẩn thận trong diễn giải ý nghĩa của chúng. Các dấu đỏ chỉ ý nghĩa thống kê.** *doimoi*vs *chuyengiao*= 0,67; giữa *doimoi*vs *cntt*= 0,74; và *chuyengiao*vs *cntt*= 0,65. Có thể nói đây là những hệ số tương quan khá cao. Nhưng chúng ảnh hưởng như thế nào đến mô hình hồi qui tuyến tính? Ảnh hưởng của mối tương quan đa chiều như thế thường thấy qua các ước số. Một trong những cách để xem xét ảnh hưởng của tương quan đa tuyến tính là ước tính hệ số lạm phát phương sai (variance inflation factor hay VIF). Theo thông lệ chung trong thống kê học, một yếu tố với VIF cao hơn 10 hay thấp hơn 0,1 được xem là có gây “khó khăn” cho mô hình. Do đó yếu tố nào có VIF từ 0,1 đến 10 có thể xem là chấp nhận được.
Tôi đã tiến hành phân tích mô hình đa biến sau đây: giả thiết chỉ số phát triển kinh tế là hàm số của 3 yếu tố doimoi, chuyengiao và cntt như sau:
*kinhte = a + b×doimoi + c×chuyengiao + d×cntt + e*
Kết quả ước tính các thông số
*a, b, c*và *d*có thể xem trong bảng sau đây. Không có yếu tố nào có hệ số VIF cao hơn 10. Tất cả các yếu tố đều có ước số đúng với mối tương quan đơn biến (tức tất cả đều dương tính). Do đó, chúng ta có thể sử dụng mô hình hồi qui đa biến để phân tích. Tuy nhiên, qua phân tích trong bảng dưới đây, chúng ta dễ dàng thấy ảnh hưởng của đổi mới công nghệ không có ý nghĩa thống kê; chỉ có chuyển giao công nghệ và công nghệ thông tin và truyền thông có ảnh hưởng đến sự phát triển kinh tế giữa các địa phương. [Mô hình đa biến này giải thích khoảng 75% khác biệt về chỉ số phát triển kinh tế giữa các địa phương.](http://2.bp.blogspot.com/_cNzAsU5n308/SvympuzJubI/AAAAAAAABBY/mOw73kFBywc/s1600-h/Slide4.JPG) ![ ](http://2.bp.blogspot.com/_cNzAsU5n308/SvympuzJubI/AAAAAAAABBY/mOw73kFBywc/s400/Slide4.JPG)
Qua ước số của các thông số trong bảng trên, chúng ta còn thấy ảnh hưởng của
*doimoi*không có ý nghĩa thống kê một khi xem xét ảnh hưởng của *chuyengiao*và *cntt*trong mô hình. Do đó, chúng ta có thể loại bỏ yếu tố *doimoi*, và mô hình trở thành đơn giản hơn như sau: *kinhte = -21,25 + 0,38×chuyengiao + 0,91×cntt*
mô hình này “giải thích” 74% những khác biệt về chỉ số phát triển kinh tế giữa các địa phương. Nói cách khác, như chúng ta kì vọng, loại bỏ
*doimoi*không có ảnh hưởng gì đến độ chính xác của mô hình. Tính theo hệ số xác định này, mô hình 2 biến là mô hình tối ưu nhất.
Câu hỏi đặt ra là giữa hai yếu tố này, yếu tố nào quan trọng hơn? Vì hai yếu tố có hai đơn vị đo lường khác nhau, nên không thể sử dụng thông số 0,38 để nói rằng
*chuyengiao*kém quan trọng hơn *cntt*(0,91). Có thể sử dụng một số tính toán theo phương pháp “bootstrap” và thấy rằng trong tổng số R^2 (74%), yếu tố *chuyengiao*giải thích 39% và cntt 35%. Như vậy, số liệu hiện nay cho thấy chuyển giao công nghệ có ảnh hưởng đến phát triển kinh tế lớn hơn ảnh hưởng của công nghệ thông tin. (Về phương pháp tính toán này có thể xem bài History and Use of Relative Importance Indices in Organizational Research của Johnson JW, và Lebreton JM, tập san Organizational Research Methods 2004; 7, 238–257)
Ngoài ra, không nhất thiết chúng ta phải tuân thủ theo phương trình về năng lực công nghệ mà các nước khác sử dụng, như
*nangluc = doimoi/8 + chuyengiao*3/8 + cntt/2*
mà có thể phát triển riêng một phương trình cho nước ta. Việc phát triển mô hình (hay phương trình) mới này cũng không khó khăn, nếu ứng dụng mô hình phân tích mà giới di truyền học hay gọi là principal component model. Nhưng đây là một lĩnh vực thú vị khác mà tôi chưa muốn bàn sâu thêm ở đây.
[3]
**Để chứng minh việc diễn giải từ phân tích dựa vào chỉ số trung bình có thể sai lầm**, chúng ta tưởng tượng một nghiên cứu gồm 6 địa phương được thu thập qua năm năm. Số liệu về chỉ số phát triển kinh tế và năng lực công nghệ của 6 địa phương như sau (đây là số liệu do tôi “mô phỏng” thủ công): [Vấn đề tương đối phức tạp hơn ở đây là chúng ta có số liệu 5 năm cho từng địa phương, và vì thế, chúng ta cần kí hiệu để chỉ các số liệu này. Gọi j là địa phương (j = 1, 2, …, 6), và t là năm (t = 2001, 2002, …, 2005). Chỉ số năng lực công nghệ và phát triển kinh tế cho từng địa phương j và năm t có thể kí hiệu bằng nanglucjt và kinhtejt. Với các kí hiệu này, chúng ta có thể phân tích cho từng địa phương qua mô mô hình hồi qui tuyến tính như sau:](http://2.bp.blogspot.com/_cNzAsU5n308/Svyml8TINfI/AAAAAAAABBQ/GAXAwvGEhLA/s1600-h/Slide5.JPG) ![ ](http://2.bp.blogspot.com/_cNzAsU5n308/Svyml8TINfI/AAAAAAAABBQ/GAXAwvGEhLA/s400/Slide5.JPG)
*kinhte*jt = *a*j + *b*j× *nangluc*jt + *e*jt
trong đó,
*a*j và *b*j là hai thông số của mô hình cho từng địa phương j, và *e*jt là phần dư (residual). Mô hình trên còn có nghĩa là chúng ta phải phân tích mô hình 6 lần (cho 6 địa phương) để có được những thông số cần thiết. Kết quả phân tích như sau: [Tức là, ở mỗi địa phương, không có mối liên hệ nào giữa](http://3.bp.blogspot.com/_cNzAsU5n308/Svymh0olaZI/AAAAAAAABBI/8ApRatf8bJk/s1600-h/Slide6.JPG) ![ ](http://3.bp.blogspot.com/_cNzAsU5n308/Svymh0olaZI/AAAAAAAABBI/8ApRatf8bJk/s400/Slide6.JPG)
*nangluc*và *kinhte*! Nói cách khác, năng lực công nghệ không có tác động gì đến phát triển kinh tế, và đây là kết luận đúng với thực tế.
Nhưng giả dụ rằng chúng ta bỏ qua sự dao động giữa các năm trong từng địa phương, mà chỉ tập trung vào chỉ số trung bình cho từng địa phương, và phân tích hai chỉ số này (cột sau cùng của bảng số liệu trên) thì kết quả sẽ ra sao? Biểu đồ sau đây sẽ cho thấy có một mối liên hệ rất chặt chẽ giữa chỉ số bình quân nangluc và kinhte.
Thật vậy, nếu ứng dụng mô hình hồi qui tuyến tính cho hai chỉ số trung bình trên, chúng ta sẽ có phương trình
*kinhte = -2,09 + 1,35×nangluc*, với hệ số xác định R^2 = 0,90! Nhưng chúng ta biết rằng trong thực tế thì khi chỉ số năng lực công nghệ tăng hay giảm chẳng có liên quan gì đến chỉ số phát triển kinh tế. Do đó, phân tích dựa vào các chỉ số quân bình cho chúng ta một kết quả rất sai lầm, và kết luận cũng rất sai lầm. [[4] Carroll K 1975 Experimental evidence of dietary factors and hormone-dependent cancers. Cancer Research 35: 3374–83](http://2.bp.blogspot.com/_cNzAsU5n308/SvymbpR97aI/AAAAAAAABBA/mJ1XnHczFvw/s1600-h/Slide7.JPG) ![ ](http://2.bp.blogspot.com/_cNzAsU5n308/SvymbpR97aI/AAAAAAAABBA/mJ1XnHczFvw/s400/Slide7.JPG)
[5] Robinson W S 1950. Ecological correlations and the behavior of individuals. American Sociological Review 15: 351–57.
[6] Mô hình đa tầng có thể mô tả đơn giản như sau: Gọi j là địa phương (j = 1, 2, …, 6), và t là năm (t = 2001, 2002, …, 2005). Chỉ số năng lực công nghệ và phát triển kinh tế cho từng địa phương j và năm t có thể kí hiệu bằng
*nangluc*jt và *kinhte*jt. Mô hình hồi qui đa tầng phát biểu như sau: chỉ số kinh tế của một địa phương của bất cứ năm nào bao gồm mức khởi đầu (tạm kí hiệu *a*j) và tỉ lệ tăng trưởng theo từng năm (kí hiệu là *b*t). Nói cách khác: *kinhte*jt = *a*j + *b*j× *nangluc*jt + *e*jt
Mô hình trên cho từng địa phương j. Nói cách khác, mỗi địa phương khởi đầu với
*a*j khác nhau và tỉ lệ tăng trưởng *b*j cũng khác nhau. Ngoài ra, giả thiết rằng aj bao gồm một chỉ số trung bình cho tất cả các địa phương (kí hiệu là *a*0) cộng/trừ cho ảnh hưởng của từng địa phương ( *d*j0): *aj = a0 + dj0*
Tương tự, tỉ lệ tăng trưởng
*b*j bao gồm một chỉ số tăng trưởng trung bình cho tất cả các địa phương (kí hiệu là *b*0)cộng/trừ cho ảnh hưởng của từng địa phương ( *d*j1): *bj = b0 + dj1*
Thay thế hai phương trình này vào mô hình [2], chúng ta có:
*kinhte*jt *= (a0 + b0×nangluc*jt *) + (d*j0 *+ d*j1 *×nangluc*jt *+ e*jt *)*
Chú ý trong mô hình trên có hai phần: phần đầu (a0 + b0×nanglucjt) còn được gọi là phần “fixed effects” (ảnh hưởng bất biến), và phần hai (dj0 + dj1×nanglucjt + ejt) là phần “random effects” (ảnh hưởng ngẫu nhiên). Có thể ước tính các thông số trong mô hình trên một cách dễ dàng bằng các phần mềm mới như R (xem “Phân tích số liệu và tạo biểu đồ bằng R” của tôi, do Nhà xuất bản Khoa học Kỹ thuật phát hành năm 2007.
**Bảng 1. Chỉ số bình quân về phát triển kinh tế, đổi mới công nghệ, chuyển giao công nghệ, và công nghệ thông tin của 34 tỉnh / thành trong thời gian 2001 – 2005.**
## No comments:
Post a Comment

X-Content-Type-Options: nosniff

X-XSS-Protection: 1; mode=block

Server: GSE


text: Cơ quan chủ quản: Công ty Cổ phần Quảng cáo Trực tuyến 24H Trụ sở: Tầng 12, Tòa nhà Geleximco, 36 Hoàng Cầu, Phường Ô Chợ Dừa, Quận Đống Đa, TP Hà Nội Tel: (84-4) 73 00 24 24 hoặc (84-4) 3512 1806 - Fax: (84-4) 3512 1804 VPĐD: Tầng 5 – Toà nhà Hải Âu - 39B Trường Sơn, P2, Q.Tân Bình, TP.Hồ Chí Minh Tel: (84-8) 73 00 24 24 hoặc (84-8) 3848 9845 - Fax: (84-8) 3848 6519 / Giấy phép số 2517/GP- TT ĐT ngày cấp 27/08/2013 SỞ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG HÀ NỘI. Chịu trách nhiệm xuất bản: Ngô Kỳ Lam ® Ghi rõ nguồn "24H.COM.VN" khi bạn phát hành lại thông tin từ website này

markdown:
|
|
## "Công chúa tuyết" áo yếm, lưng trần
Thứ Tư, ngày 07/09/2011 14:35 PM (GMT+7)
Sự kiện:
Sung Yu Ri khiến người xem phải ngẩn ngơ vì lưng ong nuột nà khi xuất hiện cùng dàn sao nữ.
Phim HAY trong nước, quốc tế. Những câu chuyện thú vị.
Tối ngày 6/9 vừa qua, các ngôi sao điện ảnh nổi tiếng của Hàn Quốc đã có mặt tại khách sạn Sheraton Grande Walker Hill để chung vui trong 1 sự kiện thời trang.
Sung Yu Ri
Có mặt trên thảm đỏ của sự kiện thời trang này là sự xuất hiện nổi bật của nữ diễn viên Sung Yu Ri với chiếc áo yếm màu ánh bạc gây chú ý. Ngôi sao của “Romance Town” khoe trọn tấm lưng trần dù mảnh mai vẫn đầy sức gợi cảm. Phong cách thời trang của cô thực sự khác biệt với các nữ diễn viên khác có mặt trong đêm ngày mồng 6. Bởi hầu hết các ngôi sao nữ đều chọn cho mình 1 gu thời trang khá kín đáo.
Áo yếm, lưng trần, Sung Yu Ri khoe vẻ đẹp mảnh mai
Sung Yu Ri là gương mặt quen thuộc với khán giả Việt Nam qua các bộ
Bộ ảnh thời trang đông xuân mới nhất của Sung Yu Ri
Quay trở lại với sự kiện thời trang tối ngày mồng 6, ngoài sự xuất hiện khác lạ của Sung Yu Ri, thảm đỏ còn hội tụ bước chân của 1 “rừng sao” như Kim Jung Eun, Kim So Yeon, Han Hye Jin, Hwang Jung Eum, Yu Ri của nhóm SNSD, Park Ye Jin, Lee Ji Sun, Jung Gyu Won, Kim Ga Yeon…
Park Ye Jin của “My Princess” và Hwang Jung Eum của “Can you hear my heart”
Kim Jung Eun của “I am legend” và Joo Sang Wook của "Giant"
Jung Gyu Won của “Romance Town” và Sung Ri (Big Bang)
Kim Yoon Seo, Kim So Yeon và Yu Ri (SNSD) chinh phục với thời trang đen
Bên trái: Nam ca sĩ Sean xuất hiện sau thời gian dài vắng bóng từ sau “án oan” bằng cấp giả - Bên phải: Danh hài Kim Han Suk
Tối ngày 6/9 vừa qua, nhiều nữ diễn viên nổi tiếng của điện ảnh Hàn cũng đã có mặt chung vui trong sự kiện đặc biệt. Xuất hiện trong đêm tiệc là các MC truyền hình nổi tiếng, hoạ sĩ, những nữ giám đốc âm nhạc cũng như các nữ diễn viên Yoon Yeo Jung, Go So Young, Go Hyun Jung, Song Yoon Ah, Kim Yoon Jin…
Go So Young
Go So Young – bà xã của Jang Dong Gun – sau tin buồn tiễn đưa người mẹ vì tuổi già sức yếu – đã nhanh chóng lấy lại tinh thần và có mặt trở lại trong showbiz Hàn. Cô xuất hiện với sắc mặt tươi tắn và ánh mắt ngời sáng. Dù đã trở thành bà mẹ 1 con nhưng Go So Young vẫn giữ được cho mình form người chuẩn khiến nhiều cô gái phải ghen tị.
Sau tin buồn, Go So Young đã lấy lại tinh thần và nhanh chóng trở lại showbiz
Cùng có mặt trong đêm tiệc, các ngôi sao nữ nổi tiếng đều chọn cho mình những phong thái thời trang rất sang trọng, thanh lịch, dù kín đáo nhưng vẫn không kém phần gợi cảm.
Nữ diễn viên gạo cội Yoon Yeo Jung, Song Yoon Ah và Kim Yoon Jin
Go Hyun Jung đẹp rạng ngời
La Dolce (Theo Newsen)
![]()
|
|
Thông tin cần biết
Sự kiện tiêu điểm

Content-Type: text/html; charset=Utf-8

X-Cache: QuickCache vv2.1.1rc1 - file

Cache-Control: public


markdown:
|
|
## 10 lý do tắm nước lạnh tốt cho sức khỏe
Thứ Bảy, ngày 28/04/2012 10:30 AM (GMT+7)
Sự kiện:
Tắm nước lạnh không những tốt cho hệ tuần hoàn trong cơ thể mà còn tăng cường lưu thông máu và giúp bạn giảm cân nhanh hơn.
Chia sẻ bí quyết chăm sóc
Dưới đây là 10 lý do tại sao tắm nước lạnh lại tốt cho sức khỏe:
Tắm nước lạnh từ vòi hoa sẽ đôi khi được coi là một loại thuốc bổ phòng ngừa cảm lạnh, cảm cúm, và nhiễm trùng. Một thí nghiệm ở Prague nghiên cứu ảnh hưởng của nước lạnh tới những người đàn ông trẻ, khỏe mạnh. Họ tắm trong nước 14 ° C, ba lần một tuần trong sáu tuần. Kết quả cho thấy có khá nhiều thay đổi, hai loại tế bào bạch cầu: bạch cầu đơn nhân và tế bào lympho tăng lên, trong đó, một số tế bào lympho có tác dụng loại bỏ vi khuẩn, virus, và các chất độc.
Các nhà nghiên cứu tin rằng tỷ lệ trao đổi chất tăng lên khi tắm nước lạnh. Đó là kết quả từ cơ thể ấm lên, kích hoạt hệ thống miễn dịch và phát hành các tế bào máu trắng nhiều hơn trong phản ứng. Vì vậy, đúng là những người thường xuyên tắm nước lạnh dưới vòi sen sẽ ít có khả năng phát triển cảm lạnh, cảm cúm, và thậm chí cả một số dạng ung thư.
Máu lưu thông tốt là rất quan trọng cho sức khỏe tim mạch nói chung. Xen kẽ giữa nước nóng và lạnh trong khi tắm, là một cách dễ dàng để cải thiện lưu thông. Khi tiếp xúc với nước lạnh, động mạch và tĩnh mạch của chúng ta teo hoặc thắt chặt. Quá trình này được gọi là "co mạch". Co mạch sẽ giúp cho máu chảy ở áp suất cao hơn vì lúc này có ít không gian cho máu lưu thông.
"Làm giãn mạch" là hiệu ứng ngược lại, và được thực hiện khi chúng ta tiếp xúc với nhiệt hay nước nóng. Xu hướng tự nhiên của cơ thể khi nó được tiếp xúc với nước lạnh là máu của bạn nhanh chóng lưu thông đến các cơ quan quan trọng của bạn để giữ ấm cho họ, do đó làm tăng lưu thông máu tổng thể của bạn. Lưu thông máu tốt sẽ giúp ngăn ngừa các vấn đề như tăng huyết áp, xơ cứng động mạch, và sự xuất hiện của chứng giãn tĩnh mạch.
Tắm nước lạnh cải thiện lưu thông máu. (Ảnh minh họa)
Tắm nước lạnh dưới vòi hoa sen là một hình thức nhẹ nhàng giảm căng thẳng, dẫn đến sinh nhiệt. Nó đồng thời cũng kích hoạt hệ thống sửa chữa thích ứng của cơ thể. Nếu bạn bị đau tay kinh niên và bàn chân lạnh, hoặc cảm thấy rằng bạn đổ mồ hôi thất thường, hãy thử tắm nước lạnh.
Tiếp xúc với nước lạnh sẽ kích thích việc sản xuất các chất béo màu nâu, tăng cường trao đổi chất, đốt cháy năng lượng nhiều hơn và có nghĩa là giảm cân nhiều hơn.
Tắm nước lạnh có thể giúp đỡ và ngăn chặn trầm cảm. Nghiên cứu tại Khoa Ung thư học phóng xạ tại Đai học Virginia Commonwealth chỉ ra rằng nước lạnh có tác dụng kích thích trên các "điểm xanh" của bộ não - các nguồn chính của noradrenaline cho cơ thể chúng ta. Mà noradrenaline là một chất hóa học có thể được sử dụng để giúp giảm bớt trầm cảm.
Hệ thống bạch huyết là một hệ thống ống riêng biệt từ các mạch máu của chúng ta, chịu trách nhiệm mang theo chất thải từ các tế bào cũng như giúp chống tác nhân gây bệnh. Không giống như các mạch máu, hệ bạch huyết không có máu, nó mang đi các chất thải và các tế bào máu trắng và xử lý nhiễm trùng. Cũng khác nhau từ các mạch máu tim không bơm bạch huyết xung quanh cơ thể như máu. Bạch huyết này dựa trên sự co lại của cơ bắp. Co ép các bạch huyết đến các ống lồng ngực để bạch huyết có thể trộn lẫn với máu và sau đó được xử lý bởi các cơ quan.
Tắm nước lạnh giúp bạn tập được thói quen hít thở sâu, điều này chống lại sự căng thẳng của các cú sốc, co mạch và nhu cầu tổng thể cho oxy thở và giữ cho mình ấm áp. Quá trình này làm cho phổi mở ra giống như tập thể dục vất vả và kết quả là một lượng lớn oxy vào cơ thể.
Tắm nước lạnh tốt cho phổi. (Ảnh minh họa)
Nó cũng được biết rằng nước nóng làm khô da và tóc của chúng ta. Nhưng, nước lạnh có thể làm cho tóc bóng hơn và da khỏe mạnh hơn bằng cách thắt chặt các lớp biểu bì và lỗ chân lông, ngăn ngừa chúng bị tắc, làm giảm nguy cơ mụn trứng cá. Nước lạnh cũng góp phần giải độc bằng cách ép chất độc và các sản phẩm chất thải ra khỏi da. Ngoài ra, nước lạnh đóng các biểu bì làm cho tóc khỏe hơn và ngăn ngừa bụi bẩn dễ dàng tích tụ trong da đầu của chúng ta.
Có rất nhiều lợi ích tinh thần khi tắm nước lạnh dưới vòi hoa sen. Các chiến binh samurai cổ đại được sử dụng để đổ xô nước sông lạnh trên đầu của họ mỗi buổi sáng trong một buổi thực hành Shinto được gọi là Misogi. Đây là một nghi lễ thanh lọc trên một phương diện tinh thần. Họ tin rằng nó tẩy rửa tinh thần của họ và giúp họ bắt đầu một ngày mới tỉnh táo và khỏe mạnh. Tắm vòi sen lạnh chắc chắn có thể để lại một cảm giác đầy sinh lực và năng lượng vì trái tim bơm máu thông qua cơ thể giúp thoát khỏi sự buồn ngủ từ giấc ngủ đêm trước.
Một trong những lợi ích của việc tắm nước lạnh là nó làm tăng khả năng sinh sản ở nam giới. Các tinh hoàn vì ở bên ngoài cơ thể nên các tinh trùng không thể chịu được sức nóng của nhiệt độ cơ thể. Vì vậy, khi tắm nước nóng thường xuyên sẽ dẫn đến giảm số lượng tinh trùng và tỷ lệ vận động của chúng. Nếu bạn đã có vấn đề với số lượng tinh trùng của mình, bạn sẽ thấy mình nên tắm nước lạnh một cách thường xuyên, vì điều này được cho là có lợi đối với nam giới.
Theo N.D (TTVN)
![]()
Thông tin doanh nghiệp
|
|
Thông tin cần biết
Sự kiện tiêu điểm


markdown:
|
|
## Người mẫu 17 tuổi khoe chân dài trứ danh
Chủ Nhật, ngày 29/07/2012 15:35 PM (GMT+7)
Sự kiện:
Chỉ mới 17 tuổi nhưng Kỳ Hân đã cao 1m78 và sở hữu đôi chân dài nuột nà và thẳng tắp.
Cái tên tuổi Kỳ Hân ngày càng quen thuộc khi được giới trẻ biết đến hơn nhờ tình yêu với diễn viên trẻ triển vọng của điện ảnh Việt là hotboy Huỳnh Anh. Kỳ Hân hiện tại cũng là một trong những chân dài gốc miền Tây mới được phát hiện. Cô gia nhập làng thời trang Việt khoảng 1 năm nay và từng xuất hiện trong nhiều show diễn thời trang lớn như Đẹp Fashion show, Đêm hội chân dài... Cô sở hữu chiều cao 1m78, là gương mặt trẻ triển vọng của làng mẫu Việt. Cô không chỉ xinh đẹp, có khả năng mà còn rất tham vọng khi chia sẻ rằng cô sẽ quyết tâm chinh phục làng mẫu quốc tế trong tương lai không xa.
Mới đây nhất, Kỳ Hân vừa tung ra bộ hình dạo chơi Sài Gòn tháng 7. Với cách tạo hình cá tính, tinh nghịch cùng những bộ đầm liền ngắn, Kỳ Hân được dịp khoe đôi chân dài miên man và trứ danh. Cô khiến không ít người đi đường phải ngoái nhìn ngưỡng mộ đôi chân nuột nà sải bước trên phố.
Với cách tạo hình cá tính cùng những bộ đầm liền ngắn, Kỳ Hân được dịp khoe đôi chân dài miên man và trứ danh
Cô khiến không ít người đi đường phải ngoái nhìn đôi chân nuột nà của mình
Chân dài 17 tuổi này đang rất được nhiều người kỳ vọng
Anh Đào (Khampha.vn)
![]()
Thông tin doanh nghiệp
|
|
Thông tin cần biết
Sự kiện tiêu điểm