text:
Bác sĩ nói gì về tin đồn cấy trứng đỉa vào thức ăn?
Các bác sĩ lý giải, phân tích thêm về thông tin thịt bị cấy trứng đỉa, người ăn phải thịt này sẽ bị đỉa sinh sôi nảy nở trong bụng phá hoại nội tạng.
Trứng đỉa có nở thành con trong cơ thể người?
Trao đổi với phóng viên, một quan chức trong ngành nông nghiệp cho biết: "Việc người Trung Quốc thu mua đỉa có thể coi tương tự như các vụ việc thu mua móng trâu, ốc bươu, rễ cây hồi trước đây. Cũng không thể phủ nhận, đỉa được dùng như các phương thuốc y học cổ truyền để chữa bệnh máu đông, giúp cho người bị máu tích tụ ở thành mạch máu gây tai biến…
Theo quan điểm của tôi, trong dạ dày có men tiêu hóa nên dù có ăn phải đỉa, trứng đỉa thì cũng sẽ bị đào thải ra ngoài. Với tin đồn này phải xem xét cẩn thận, rõ ràng, không được hùa theo".
Còn ông Nguyễn Sơn Đông, bác sĩ thú y tại Hoài Đức, Hà Nội khẳng định: Trong các tài liệu qua khoa học, ông chưa từng nghe thấy việc cấy trứng đỉa vào thịt. Nếu nói xay thịt ra để làm thức ăn nuôi cấy vi khuẩn còn hợp lý. Và ông cho rằng, thông tin trên không chính xác.
Theo thạc sĩ, bác sĩ Huỳnh Hồng Quang, Trưởng khoa nghiên cứu lâm sàng và điều trị bệnh nhiệt đới (Viện Sốt rét ký sinh trùng, côn trùng Quy Nhơn): “Vốn dĩ đỉa lấy thức ăn từ máu của vật chủ của động vật có xương sống như người. Do dó, đỉa khi sống trong các cơ quan cơ thể có thể dẫn đến lạc chỗ và gây ra các biến chứng nguy hiểm đến con người.
Nó có thể sống trong một thời gian nhất định tại các cơ quan, tạng rỗng như họng, hầu, thực quản, lỗ tai, lỗ mũi và một số chỗ vùng kín trên cơ thể như bộ phận sinh dục nam, nữ, niệu đạo và bàng quang"...
Được một thời gian, đỉa sẽ gây ra nhiều biến chứng như tắc hoặc bán tắc nghẽn một cơ quan nào đó, gây xuất huyết, ho khạc ra máu như mũi, hầu họng, phế quản - phổi từ nhiều tuần đến nhiều tháng trước khi chúng được các nhà lâm sàng phát hiện và phẫu thuật gắp ra mới có thể cứu lấy tính mạng bệnh nhân (như các trường hợp đặc biệt đã được báo cáo trên y văn thế giới và Việt Nam trong nhiều năm qua).
Khi phân tích về việc đỉa có thể được ăn cùng thịt từ đó vào dạ dày hay không? Bác sĩ Huỳnh Hồng Quang nói: “Nếu đỉa có vô tình đi vào dạ dày thì cũng khó hoặc không thể sống được trong môi trường có độ pH axit cùng các men tiêu hóa này.
Hoặc nếu có chẳng may lạc chỗ, di chuyển đến cơ quan dạ dày, phần lớn chúng sẽ nhanh chóng đi ngược lại thực quản lên vùng hầu họng và sau đó vào phế quản, phế nang, thậm chí nhu mô phổi để gây biến chứng xuất huyết nhu mô phổi. Điều này khiến bệnh nhân có thể tử vong nếu không cấp cứu kịp thời vì bản thân đĩa khi hút máu có chất chống đông nên máu tại vết thương tổn có thể chảy ra liên tục.
Song nếu nói rằng “cấy trứng đỉa vào thịt, để sau đó người ăn thịt có chứa trứng đỉa vào cơ thể, trứng phát triển thành đỉa trong cơ thể người, phá hủy nội tạng" thì tôi cho rằng chưa có cơ sở khoa học bởi nhiều lý do.
Thứ nhất, như đã phân tích ở trên, phần lớn ca bệnh đỉa chỉ di chuyển vào đến các phần của hệ hô hấp và thành thực quản, hiếm khi đỉa vào dạ dày do khó có thể tồn tại vì môi trường không thuận lợi.
Thứ hai, chu trình phát triển và sinh sản của đỉa rất dài và chậm. Đây là động vật lưỡng tính, trứng phát triển trong kén do đai sinh dục tiết ra. Cấu tạo của cơ quan sinh dục ở đỉa tương tự như ở lớp giun, nhưng phát triển rất chậm, phải tới vài năm mới đạt tới giai đoạn trưởng thành.
Giống như họ giun đất, đỉa là loài lưỡng tính. Đây là sinh vật lưỡng tính nhưng lại không thể tự thụ tinh, chúng sinh sản bằng cách tạo ra nhiều kén nhỏ hình trái xoan, tiếp đó những kén này được thụ tinh bởi một con đỉa khác và bị bỏ lại trên bờ sông hoặc bờ ao chờ tới ngày nở.
Thứ ba, ở đỉa không có ấu trùng sống tự do, sự thụ tinh xảy ra khác nhau ở các nhóm đỉa, trong đó một số loài đỉa có cơ quan giao phối thì thụ tinh trực tiếp (thụ tinh trong), còn lại một số loài không có cơ quan giao phối sẽ thụ tinh gián tiếp (nghĩa là bao tinh của cá thể này được gắn vào một vùng nhất định sau lỗ sinh dục cái của cá thể cái khác.
Tinh trùng sẽ từ bao tinh chui vào cơ thể con cái và di chuyển về tuyến trứng nhờ vào một loại mô phân hóa ở vùng thụ tinh được gọi là mô định hướng. Sau khi thụ tinh được vài ngày đến vài tháng, đai sinh dục tuột về phía trước, hình thành kén chứa trứng đã thụ tinh, hình dạng và số lượng trứng trong kén thay đổi tùy theo nhóm loài hay tùy loài).
Thứ tư, mặc dù có một số loài thì trứng có thể phân cắt trực tiếp thành đỉa trưởng thành, song chúng ta cũng nên xem xét các yếu tố thích hợp cho phát triển của trứng, kén, đỉa trưởng thành, nhất là nhiệt độ, độ pH. Nếu thịt sau đó được xử lý chín sẽ còn đâu là trứng là đỉa mà gây bệnh. Hơn nữa trong điều kiện cấy trứng vào liệu trứng có sống tồn tại trong mẫu thịt hay không?
Như vậy, với cơ sở khoa học ở trên trước khi chúng ta kết luận thông tin “cấy trứng” đỉa vào trong thịt, tiếp đó thịt được ăn vào bởi người sẽ phát triển thành con đĩa trưởng thành cần phải có chứng minh dựa trên các kết luận của y sinh học, chứng cứ từ giới khoa học chứ không nên kết luận quá sớm, làm hoang mang trong cộng đồng.
Đỉa được dùng trong y học thế nào?
Đỉa là một nhóm sinh vật sống dưới nước thuộc ngành giun đốt (Annelida) có thân mềm và nhầy phù hợp với việc bơi lội trong nước.
Thức ăn của đỉa là máu các loại động vật. Miệng đỉa có giác hút để châm vào con mồi và hút máu. Đỉa tiết ra chất chống đông máu nên vết chích sẽ bị chảy máu liên tục. Đỉa có nhiều loài khác nhau, có loài sống ở cạn, có loài sống ở nước ngọt.
Bác sĩ Quang cho biết: Từ năm 1884, người ta đã tìm ra trong nước bọt đỉa có chất hirudin chống đông máu. Nước bọt của đỉa tiết ra hỗn hợp hóa chất như thuốc gây tê và chất giãn mạch mở rộng mạch máu nơi vết cắn để đỉa hút được nhiều máu; chất chống đông và chất kháng sinh.
Đông y dùng đỉa để chữa bệnh sau khi phơi khô. Vị thuốc này vị mặn đắng, tính bình, tác động vào các kinh mạch thuộc can và bàng quang, có khả năng thông kinh thông huyết, dùng điều trị mụn nhọt nơi bụng dưới, đau bụng do tích tụ huyết, ít kinh...
Một số tài liệu cho biết đỉa có tác dụng trị nhọt độc, phong lở, bế kinh... Trong “Nam Dược Thần Hiệu” của Tuệ Tĩnh, đỉa được phơi khô, thái nhuyễn, sao đến khi vàng sậm, có công dụng làm tan huyết khối, trị mụn nhọt, phong lở...
Trong y học hiện đại, đỉa được dùng trong vi phẫu nhằm hỗ trợ việc nối các mạch máu nhỏ, chẳng hạn như khi ráp nối các phần bị đứt rời. Trong vai trò này, đỉa sẽ hút 10-15 ml máu cho một lần sử dụng. Nó làm máu rỉ liên tục tại chỗ bị cắn, giúp máu lưu thông hiệu quả trong thời gian vết thương chưa liền.
Những hóa chất do đỉa tiết ra cũng được áp dụng rộng rãi để nghiên cứu và bào chế các dược phẩm dùng điều trị các bệnh về tim mạch.
Năm 2004, việc sử dụng đỉa hút máu đã được chính phủ Mỹ thông qua để điều trị cho những người vừa trải qua phẫu thuật ghép da, hoặc để phục hồi tuần hoàn cho người bệnh.
Tin Sao

markdown:
# Bác sĩ nói gì về tin đồn cấy trứng đỉa vào thức ăn?
## Các bác sĩ lý giải, phân tích thêm về thông tin thịt bị cấy trứng đỉa, người ăn phải thịt này sẽ bị đỉa sinh sôi nảy nở trong bụng phá hoại nội tạng.
**Trứng đỉa có nở thành con trong cơ thể người?**
Trao đổi với phóng viên, một quan chức trong ngành nông nghiệp cho biết: "
*Việc người Trung Quốc thu mua đỉa có thể coi tương tự như các vụ việc thu mua móng trâu, ốc bươu, rễ cây hồi trước đây. Cũng không thể phủ nhận, đỉa được dùng như các phương thuốc y học cổ truyền để chữa bệnh máu đông, giúp cho người bị máu tích tụ ở thành mạch máu gây tai biến*… *Theo quan điểm của tôi, trong dạ dày có men tiêu hóa nên dù có ăn phải đỉa, trứng đỉa thì cũng sẽ bị đào thải ra ngoài. Với tin đồn này phải xem xét cẩn thận, rõ ràng, không được hùa theo*".
Còn ông Nguyễn Sơn Đông, bác sĩ thú y tại Hoài Đức, Hà Nội khẳng định: Trong các tài liệu qua khoa học, ông chưa từng nghe thấy việc
** cấy trứng đỉa vào thịt**. Nếu nói xay thịt ra để làm thức ăn nuôi cấy vi khuẩn còn hợp lý. Và ông cho rằng, thông tin trên không chính xác.
Theo thạc sĩ, bác sĩ Huỳnh Hồng Quang, Trưởng khoa nghiên cứu lâm sàng và điều trị bệnh nhiệt đới (Viện Sốt rét ký sinh trùng, côn trùng Quy Nhơn): “
*Vốn dĩ đỉa lấy thức ăn từ máu của vật chủ của động vật có xương sống như người. Do dó, đỉa khi sống trong các cơ quan cơ thể có thể dẫn đến lạc chỗ và gây ra các biến chứng nguy hiểm đến con người.* *Nó có thể sống trong một thời gian nhất định tại các cơ quan, tạng rỗng như họng, hầu, thực quản, lỗ tai, lỗ mũi và một số chỗ vùng kín trên cơ thể như bộ phận sinh dục nam, nữ, niệu đạo và bàng quang".*..
Được một thời gian, đỉa sẽ gây ra nhiều biến chứng như tắc hoặc bán tắc nghẽn một cơ quan nào đó, gây xuất huyết, ho khạc ra máu như mũi, hầu họng, phế quản - phổi từ nhiều tuần đến nhiều tháng trước khi chúng được các nhà lâm sàng phát hiện và phẫu thuật gắp ra mới có thể cứu lấy tính mạng bệnh nhân (như các trường hợp đặc biệt đã được báo cáo trên y văn thế giới và Việt Nam trong nhiều năm qua).
Khi phân tích về việc đỉa có thể được ăn cùng thịt từ đó vào dạ dày hay không? Bác sĩ Huỳnh Hồng Quang nói: “Nếu đỉa có vô tình đi vào dạ dày thì cũng khó hoặc không thể sống được trong môi trường có độ pH axit cùng các men tiêu hóa này.
Hoặc nếu có chẳng may lạc chỗ, di chuyển đến cơ quan dạ dày, phần lớn chúng sẽ nhanh chóng đi ngược lại thực quản lên vùng hầu họng và sau đó vào phế quản, phế nang, thậm chí nhu mô phổi để gây biến chứng xuất huyết nhu mô phổi. Điều này khiến bệnh nhân có thể tử vong nếu không cấp cứu kịp thời vì bản thân đĩa khi hút máu có chất chống đông nên máu tại vết thương tổn có thể chảy ra liên tục.
Song nếu nói rằng “c
*ấy trứng đỉa vào thịt, để sau đó người ăn thịt có chứa trứng đỉa vào cơ thể, trứng phát triển thành đỉa trong cơ thể người, phá hủy nội tạng*" thì tôi cho rằng chưa có cơ sở khoa học bởi nhiều lý do.
Thứ nhất, như đã phân tích ở trên, phần lớn ca bệnh đỉa chỉ di chuyển vào đến các phần của hệ hô hấp và thành thực quản, hiếm khi đỉa vào dạ dày do khó có thể tồn tại vì môi trường không thuận lợi.
Thứ hai, chu trình phát triển và sinh sản của đỉa rất dài và chậm. Đây là động vật lưỡng tính, trứng phát triển trong kén do đai sinh dục tiết ra. Cấu tạo của cơ quan sinh dục ở đỉa tương tự như ở lớp giun, nhưng phát triển rất chậm, phải tới vài năm mới đạt tới giai đoạn trưởng thành.
Giống như họ giun đất, đỉa là loài lưỡng tính. Đây là sinh vật lưỡng tính nhưng lại không thể tự thụ tinh, chúng sinh sản bằng cách tạo ra nhiều kén nhỏ hình trái xoan, tiếp đó những kén này được thụ tinh bởi một con đỉa khác và bị bỏ lại trên bờ sông hoặc bờ ao chờ tới ngày nở.
Thứ ba, ở đỉa không có ấu trùng sống tự do, sự thụ tinh xảy ra khác nhau ở các nhóm đỉa, trong đó một số loài đỉa có cơ quan giao phối thì thụ tinh trực tiếp (thụ tinh trong), còn lại một số loài không có cơ quan giao phối sẽ thụ tinh gián tiếp (nghĩa là bao tinh của cá thể này được gắn vào một vùng nhất định sau lỗ sinh dục cái của cá thể cái khác.
Tinh trùng sẽ từ bao tinh chui vào cơ thể con cái và di chuyển về tuyến trứng nhờ vào một loại mô phân hóa ở vùng thụ tinh được gọi là mô định hướng. Sau khi thụ tinh được vài ngày đến vài tháng, đai sinh dục tuột về phía trước, hình thành kén chứa trứng đã thụ tinh, hình dạng và số lượng trứng trong kén thay đổi tùy theo nhóm loài hay tùy loài).
Thứ tư, mặc dù có một số loài thì trứng có thể phân cắt trực tiếp thành đỉa trưởng thành, song chúng ta cũng nên xem xét các yếu tố thích hợp cho phát triển của trứng, kén, đỉa trưởng thành, nhất là nhiệt độ, độ pH. Nếu thịt sau đó được xử lý chín sẽ còn đâu là trứng là đỉa mà gây bệnh. Hơn nữa trong điều kiện cấy trứng vào liệu trứng có sống tồn tại trong mẫu thịt hay không?
Như vậy, với cơ sở khoa học ở trên trước khi chúng ta kết luận thông tin “cấy trứng” đỉa vào trong thịt, tiếp đó thịt được ăn vào bởi người sẽ phát triển thành con đĩa trưởng thành cần phải có chứng minh dựa trên các kết luận của y sinh học, chứng cứ từ giới khoa học chứ không nên kết luận quá sớm, làm hoang mang trong cộng đồng.
**Đỉa được dùng trong y học thế nào?** *Đỉa là một nhóm sinh vật sống dưới nước thuộc ngành giun đốt (Annelida) có thân mềm và nhầy phù hợp với việc bơi lội trong nước.*
Thức ăn của đỉa là máu các loại động vật. Miệng đỉa có giác hút để châm vào con mồi và hút máu. Đỉa tiết ra chất chống đông máu nên vết chích sẽ bị chảy máu liên tục. Đỉa có nhiều loài khác nhau, có loài sống ở cạn, có loài sống ở nước ngọt.
Bác sĩ Quang cho biết: Từ năm 1884, người ta đã tìm ra trong nước bọt đỉa có chất hirudin chống đông máu. Nước bọt của đỉa tiết ra hỗn hợp hóa chất như thuốc gây tê và chất giãn mạch mở rộng mạch máu nơi vết cắn để đỉa hút được nhiều máu; chất chống đông và chất kháng sinh.
Đông y dùng đỉa để chữa bệnh sau khi phơi khô. Vị thuốc này vị mặn đắng, tính bình, tác động vào các kinh mạch thuộc can và bàng quang, có khả năng thông kinh thông huyết, dùng điều trị mụn nhọt nơi bụng dưới, đau bụng do tích tụ huyết, ít kinh...
Một số tài liệu cho biết đỉa có tác dụng trị nhọt độc, phong lở, bế kinh... Trong “Nam Dược Thần Hiệu” của Tuệ Tĩnh, đỉa được phơi khô, thái nhuyễn, sao đến khi vàng sậm, có công dụng làm tan huyết khối, trị mụn nhọt, phong lở...
Trong y học hiện đại, đỉa được dùng trong vi phẫu nhằm hỗ trợ việc nối các mạch máu nhỏ, chẳng hạn như khi ráp nối các phần bị đứt rời. Trong vai trò này, đỉa sẽ hút 10-15 ml máu cho một lần sử dụng. Nó làm máu rỉ liên tục tại chỗ bị cắn, giúp máu lưu thông hiệu quả trong thời gian vết thương chưa liền.
Những hóa chất do đỉa tiết ra cũng được áp dụng rộng rãi để nghiên cứu và bào chế các dược phẩm dùng điều trị các bệnh về tim mạch.
Năm 2004, việc sử dụng đỉa hút máu đã được chính phủ Mỹ thông qua để điều trị cho những người vừa trải qua phẫu thuật ghép da, hoặc để phục hồi tuần hoàn cho người bệnh.
Tin
[Sao](http://ngoisao.vn/hau-truong/)


text:
Hướng dẫn :
Để có thể tải bộ phim Tinh Yeu Tuyet Vong Bad Love Incomplete Moi Tinh Ngang Trai về máy tính của bạn
bạn phải cài phần mềm Internet Download Manager
Tải về
sau đó khi xem phim bạn sẽ nhìn thấy biểu tượng download , hãy làm theo như hình dưới !
download phim Tinh Yeu Tuyet Vong Bad Love Incomplete Moi Tinh Ngang Trai
,
tai phim Tinh Yeu Tuyet Vong Bad Love Incomplete Moi Tinh Ngang Trai
Tìm
phim
với hệ thống của google trên
xemphim.in
Gõ tên
phim
:
Copyright © 2009
http://
XemPhim.In
Best viewed 1024x768. Browse Internet Explorer 6 & Firefox 1.5

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

WARC-Truncated: length

Content-Type: text/html

Connection: close

Set-Cookie: __cfduid=de19b40bc64de73cb3c212a7cbec8653b1440727948; expires=Sat, 27-Aug-16 02:12:28 GMT; path=/; domain=.xemphim.in; HttpOnly

Server: cloudflare-nginx

Content-Encoding: gzip


text:
Xem Nhiều
Hành Động
Võ Thuật
Kiếm Hiệp
Tình Cảm
Hình sự
Thần Thoại
Viễn Tưởng
Hài Hước
Hoạt Hình
Kình Dị
Ph.Bộ Việt Nam
Ph.Bộ Trung Quốc
Ph.Bộ Hàn Quốc
Ph.Bộ Hồng Kông
Ph.Bộ Đài Loan
Phiêu lưu
Siêu nhân
Xã hội đen
Âm nhạc
Truyền Hình
Server Veoh
Server Google
Server Youtube
Server Sevenload
Server Megavideo
Server Dailymotio
Server CN-Youku
Server Tổng Hợp
Server Live Video
Tìm Phim :
Đôrêmon
,
Nụ hôn thần chết
,
Bao Thanh Thiên
,
Anh hùng xạ điêu
,
Châu Tinh Trì
,
Tình dục là chuyện nhỏ
,
phim cấp 3
Tìm Phim Theo Kí Tự:
A
|
B
|
C
|
D
|
E
|
F
|
G
|
H
|
I
|
J
|
K
|
L
|
M
|
N
|
O
|
P
|
Q
|
R
|
S
|
T
|
U
|
V
|
W
|
X
|
Y
|
Z
|
Phim sex gia đình loạn luân bố và con trai cùng làm tình với mẹ
[ Trang 1 ]
Kết quả từ
1
đến
1
"
(thời gian tìm 1 giây)
Kiếm Hiệp
||
Thiếu Lâm
||
Châu Tinh Trì
||
Hàn Quốc
||
Lý tiểu Long
||
Lý Liên Kiệt
||
Võ Thuật
||
Thành Long
||
Tình Dục Là Chuyện Nhỏ
||
Phim Ma
||
Kinh Dị
||
Hòang Phi Hồng
||
Hồng Kông
||
Copyright © 2009
http://xemphim.in
Entertainment Network .
Best viewed 1024x768. Browse Internet Explorer 6 & Firefox 1.5

Set-Cookie: __cfduid=d37054cb0a3ddddd6b4b9b0ce2b0e8a741440727932; expires=Sat, 27-Aug-16 02:12:12 GMT; path=/; domain=.xemphim.in; HttpOnly


text:
Các nhà tài trợ chính
Tài trợ cho việc giải quyết các vấn đề thuộc về xã hội và môi trường quan trọng nhất đặt ra cho xã hội, là nơi mà các đồng vốn rủi ro, nếu được đầu tư có trách nhiệm thì dần dần cũng tạo ra được sự khác biệt.
Cơ quan độc lập của liên bang do Quốc hội thành lập nhằm đẩy mạnh các tiến bộ của khoa học.
King Saud University seeks to become a leader in educational and technological innovation, scientific discovery and creativity through fostering an atmosphere of intellectual inspiration and partnership for the prosperity of society.
The O'Donnell Foundation được dành cho việc xây dựng các chương trình kiểu mẫu nhằm tăng cường chất lượng giáo dục.

markdown:
Các nhà tài trợ chính
[](http://www.hewlett.org/)
![ The Hewlett Logo](/images/support/hewlett-logo.jpg)
Tài trợ cho việc giải quyết các vấn đề thuộc về xã hội và môi trường quan trọng nhất đặt ra cho xã hội, là nơi mà các đồng vốn rủi ro, nếu được đầu tư có trách nhiệm thì dần dần cũng tạo ra được sự khác biệt.
Cơ quan độc lập của liên bang do Quốc hội thành lập nhằm đẩy mạnh các tiến bộ của khoa học.
[](http://www.ksu.edu.sa/)
![ The King Saud (ESCME) Logo](/images/support/ERCSME-combined-logo-regular.png)
King Saud University seeks to become a leader in educational and technological innovation, scientific discovery and creativity through fostering an atmosphere of intellectual inspiration and partnership for the prosperity of society.
The O'Donnell Foundation được dành cho việc xây dựng các chương trình kiểu mẫu nhằm tăng cường chất lượng giáo dục.

Server: Apache

Pragma: no-cache

Cache-Control: no-cache, max-age=0, must-revalidate

Content-Language: vi

Vary: Accept-Encoding

Accept-Ranges: bytes

Via: 1.1 varnish

Set-Cookie: JSESSIONID=1AC995BE2FB71AD616171BE17AF05D4E; Path=/; Secure; HttpOnly


text:
Kiểm định giả thiết thống kê và ý nghĩa của trị số P (P-value)
(Tác giả: Nguyễn Văn Tuấn – Viện Nghiên cứu Y khoa Garvan & Đại học New South Wales, Úc)
7.1 Trị số P
Trong nghiên cứu khoa học, ngoài những dữ kiện bằng số, biểu đồ và hình ảnh, con số mà chúng ta thường hay gặp nhất là trị số P (mà tiếng Anh gọi là P-value). Trong các chương sau đây, bạn đọc sẽ gặp trị số P rất nhiều lần, và đại đa số các suy luận phân tích thống kê, suy luận khoa học đều dựa vào trị số P. Do đó, trước khi bàn đến các phương pháp phân tích thống kê bằng R, cần phải có ý nghĩa của trị số này.
Trị số P là một con số xác suất, tức là viết tắt chữ “probability value”. Chúng ta thường gặp những phát biểu được kèm theo con số, chẳng hạn như “Kết quả phân tích cho thấy tỉ lệ gãy xương trong nhóm bệnh nhân được điều trị bằng thuốc Alendronate là 2%, thấp hơn tỉ lệ trong nhóm bệnh nhân không được chữa trị (5%), và mức độ khác biệt này có ý nghĩa thống kê (p = 0.01)”, hay một phát biểu như “Sau 3 tháng điều trị, mức độ giảm áp suất máu trong nhóm bệnh nhân là 10% (p < 0.05)”. Trong văn cảnh trên đây, đại đa số nhà khoa học hiểu rằng trị số P phản ánh xác suất sự hiệu nghiệm của thuốc Alendronate hay một thuật điều trị. Có nhiều người hiểu rằng câu văn trên có nghĩa là “xác suất mà thuốc Alendronate tốt hơn giả dược là 0.99” (lấy 1 trừ cho 0.01). Nhưng cách hiểu đó hoàn toàn sai.
Thật vậy, rất nhiều người, không chỉ người đọc mà ngay cả chính các tác giả của những bài báo khoa học, không hiểu đúng ý nghĩa của trị số P. Theo một nghiên cứu được công bố trên tập san danh tiếng Statistics in Medicine [1], tác giả cho biết 85% các tác giả khoa học và bác sĩ nghiên cứu không hiểu hay hiểu sai ý nghĩa của trị số P. Thế thì, câu hỏi cần đặt ra một cách nghiêm chỉnh: Ý nghĩa của trị số P là gì? Để trả lời cho câu hỏi này, chúng ta cần phải xem xét qua khái niệm phản nghiệm và tiến trình của một nghiên cứu khoa học.
7.2 Giả thiết khoa học và phản nghiệm
Một giả thiết được xem là mang tính “khoa học” nếu giả thiết đó có khả năng “phản nghiệm”. TheoKarl Popper, nhà triết học khoa học, đặc điểm duy nhất để có thể phân biệt giữa một lí thuyết khoa học thực thụ với ngụy khoa học (pseudoscience) là thuyết khoa học luôn có đặc tính có thể “ bị bác bỏ” (hay bị phản bác – falsified) bằng những thực nghiệm đơn giản. Ông gọi đó là “khả năng phản nghiệm” (falsifiability, có tài liệu ghi là falsibility). Phép phản nghiệm là phương cách tiến hành những thực nghiệm không phải để xác minh mà để phê phán các lí thuyết khoa học, và có thể coi đây như là một nền tảng cho khoa học thực thụ. Chẳng hạn như giả thiết “Tất cả các quạ đều màu đen” có thể bị bác bỏ nếu ta tìm ra có một con quạ màu đỏ.
Có thể xem qui trình phản nghiệm là một cách học hỏi từ sai lầm. Khoa học phát triển cũng một phần lớn là do học hỏi từ sai lầm mà giới khoa học không ai chối cãi. Có thể xác định nghiên cứu khoa học như là một qui trình thử nghiệm giả thuyết, theo các bước sau đây:
Bước 1, nhà nghiên cứu cần phải định nghĩa một giả thuyết đảo (null hypothesis), tức là một giả thuyết ngược lại với những gì mà nhà nghiên cứu tin là sự thật. Thí dụ trong một nghiên cứu lâm sàng, gồm hai nhóm bệnh nhân: một nhóm được điều trị bằng thuốc A, và một nhóm được điều trị bằng placebo, nhà nghiên cứu có thể phát biểu một giả thuyết đảo rằng sự hiệu nghiệm thuốc A tương đương với sự hiệu nghiệm của placebo (có nghĩa là thuốc A không có tác dụng như mong muốn).
Bước 2, nhà nghiên cứu cần phải định nghĩa một giả thuyết phụ (alternative hypothesis), tức là một giả thuyết mà nhà nghiên cứu nghĩ là sự thật, và điều cần được “chứng minh” bằng dữ kiện. Chẳng hạn như trong ví dụ trên đây, nhà nghiên cứu có thể phát biểu giả thuyết phụ rằng thuốc A có hiệu nghiệm cao hơn placebo.
Bước 3, sau khi đã thu thập đầy đủ những dữ kiện liên quan, nhà nghiên cứu dùng một hay nhiều phương pháp thống kê để kiểm tra xem trong hai giả thuyết trên, giả thuyết nào được xem là khả dĩ. Cách kiểm tra này được tiến hành để trả lời câu hỏi: nếu giả thuyết đảo đúng, thì xác suất mà những dữ kiện thu thập được phù hợp với giả thuyết đảo là bao nhiêu. Giá trị của xác suất này thường được đề cập đến trong các báo cáo khoa học bằng kí hiệu “P value”. Điều cần chú ý ở đây là nhà nghiên cứu không thử nghiệm giả thuyết khác, mà chỉ thử nghiệm giả thuyết đảo mà thôi.
Bước 4, quyết định chấp nhận hay loại bỏ giả thuyết đảo, bằng cách dựa vào giá trị xác suất trong bước thứ ba. Chẳng hạn như theo truyền thống lựa chọn trong một nghiên cứu y học, nếu giá trị xác suất nhỏ hơn 5% thì nhà nghiên cứu sẵn sàng bác bỏ giả thuyết đảo: sự hiệu nghiệm của thuốc A khác với sự hiệu nghiệm của placebo. Tuy nhiên, nếu giá trị xác suất cao hơn 5%, thì nhà nghiên cứu chỉ có thể phát biểu rằng chưa có bằng chứng đầy đủ để bác bỏ giả thuyết đảo, và điều này không có nghĩa rằng giả thuyết đảo là đúng, là sự thật. Nói một cách khác, thiếu bằng chứng không có nghĩa là không có bằng chứng.
Bước 5, nếu giả thuyết đảo bị bác bỏ, thì nhà nghiên cứu mặc nhiên thừa nhận giả thuyết phụ. Nhưng vấn đề khởi đi từ đây, bởi vì có nhiều giả thuyết phụ khác nhau. Chẳng hạn như so sánh với giả thuyết phụ ban đầu (A khác với Placebo), nhà nghiên cứu có thể đặt ra nhiều giả thuyết phụ khác nhau như thuốc sự hiệu nghiệm của thuốc A cao hơn Placebo 5%, 10% hay nói chung X%. Nói tóm lại, một khi nhà nghiên cứu bác bỏ giả thuyết đảo, thì giả thuyết phụ được mặc nhiên công nhận, nhưng nhà nghiên cứu không thể xác định giả thuyết phụ nào là đúng với sự thật.
7.3 Ý nghĩa của trị số P qua mô phỏng
Để hiểu ý nghĩa thực tế của trị số P, chúng ta sẽ lấy một ví dụ đơn giản như sau:
Ví dụ 1. Một thí nghiệm được tiến hành để tìm hiểu sở thích của người tiêu thụ đối với hai loại cà phê (hãy tạm gọi là cà phê A và B). Các nhà nghiên cứu cho 50 khách hàng uống thử hai loại cà phê trong cùng một điều kiện, và hỏi họ thích loại cà phê nào. Kết quả cho thấy 35 người thích cà phê A, và 15 người thích cà phê B. Vấn để đặt ra là qua kết quả này, các nhà nghiên cứu có thể kết luận rằng cà phê loại A được ưa chuộng hơn cà phê B, hay kết quả trên chỉ là do ngẫu nhiên mà ra?
“Do ngẫu nhiên mà ra” có nghĩa là theo luật nhị phân, khả năng mà kết quả trên xảy ra là bao nhiêu? Do đó, lí thuyết xác suất nhị phân có phần ứng dụng trong trường hợp này, bởi vì kết quả của nghiên cứu chỉ có hai “giá trị” (hoặc là thích A, hoặc thích B).
Nói theo ngôn ngữ của phản nghiệm, giả thiết đảo là nếu không có sự khác biệt về sở thích, xác suất mà một khách hàng ưa chuộng một loại cà phê là 0.5. Nếu giả thiết này là đúng (tức p = 0.5, p ở đây là xác suất thích cà phê A), và nếu nghiên cứu trên được lặp đi lặp lại (chẳng hạn như) 1000 lần, và mỗi lần vẫn 50 khách hàng, thì có bao nhiêu lần với 35 khách hàng ưa chuộng cà phê A? Gọi số lần nghiên cứu mà 35 (hay nhiều hơn) trong số 50 thích cà phê A là “biến cố” X, nói theo ngôn ngữ xác suất, chúng ta muốn tìm P(X | p=0.50) =?
Để trả lời câu hỏi này, chúng ta có thể ứng dụng hàm rbinom để mô phỏng vì như nói trên thực chất của vấn đề là một phân phối nhị phân:
> bin <- rbinom(1000, 50, 0.5)
Trong lệnh trên, chúng ta yêu cầu R mô phỏng 1000 lần nghiên cứu, mỗi lần có 50 khách hàng, và theo giả thiết đảo, xác suất thích A là 0.50. Để biết kết quả của mô phỏng đó, chúng ta sử dụng hàm table như sau:
> table(bin)
bin
14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33
1 1 2 11 16 24 47 60 83 94 107 132 114 98 65 44 44 26 14 12
34 35
2 3
Qua kết quả trên, chúng ta thấy trong số 1000 “nghiên cứu” đó, chỉ có 3 nghiên cứu mà số khách hàng thích cà phê A là 35 người (với điều kiện không có khác biệt giữa hai loại cà phê, hay nói đúng hơn là nếu p =0.5). Nói cách khác:
P(X ≥ 35 | p=0.50) = 3/1000 = 0.003
Chúng ta cũng có thể thể hiện tần số trên bằng một biểu đồ tần số như sau:
Tất nhiên chúng ta có thể làm một mô phỏng khác với số lần tái thí nghiệm là 100.000 lần (thay vì 1000 lần) và tính xác suất P(X ≥ 35 | p=0.50).
bin <- rbinom(100000, 50, 0.5)
> bin <- rbinom(100000, 50, 0.5)
> table(bin)
bin
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
4 17 40 83 197 462 946 1592 2719 4098 5892 7937 9733
24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
10822 11191 10799 9497 7925 5904 4185 2682 1562 893 455 223 98
37 38 39 40
31 5 7 1
Lần này, chúng ta có nhiều khả năng hơn (vì số lần mô phỏng tăng lên). Chẳng hạn như có thể có nghiên cứu cho ra 11 khách hàng (tối thiểu) hay 40 khách hàng (tối đa) thích cà phê A. Nhưng chúng ta muốn biết số lần nghiên cứu mà 35 khách hàng trở lên thích cà phê A, và kết quả trên cho chúng ta biết, xác suất đó là:
> (223+98+21+5+7+1)/100000
[1] 0.00355
Nói cách khác, xác suất P(X ≥ 35 | p=0.50) quá thấp (chỉ 0.3%), chúng ta có bằng chứng để cho rằng kết quả trên có thể không do các yếu tố ngẫu nhiên gây nên; tức có một sự khác biệt về sở thích của khách hàng đối với hai loại cà phê.
Con số P = 0.0035 chính là trị số P. Theo một qui ước khoa học, tất cả các trị số P thấp hơn 0.05 (tức thấp hơn 5%) được xem là “significant”, tức là “có ý nghĩa thống kê”.
Cần phải nhấn mạnh một lần nữa để hiểu ý nghĩa của trị số P như sau: Mục đích của phân tích trên là nhằm trả lời câu hỏi: nếu hai loại cà phê có xác suất ưa chuộng bằng nhau (p = 0.5, giả thuyết đảo), thì xác suất mà kết quả trên (35 trong số 50 khách hàng thích A) xảy ra là bao nhiêu? Nói cách khác, đó chính là phương pháp đi tìm trị số P. Do đó, diễn dịch trị số P phải có điều kiện, và điều kiện ở đây là p = 0.50. Bạn đọc có thể làm thí nghiệm thêm với p = 0.6 hay p = 0.7 để thấy kết quả khác nhau ra sao.
Trong thực tế, trị số P có một ảnh hưởng rất lớn đến số phận của một bài báo khoa học. Nhiều tập san và nhà khoa học xem một nghiên cứu khoa học với trị số P cao hơn 0.05 là một “kết quả tiêu cực” (“negative result”) và bài báo có thể bị từ chối cho công bố. Chính vì thế mà đối với đại đa số nhà khoa học, con số “P < 0.05” đã trở thành một cái “giấy thông hành” để công bố kết quả nghiên cứu. Nếu kết quả với P < 0.05, bài báo có cơ may xuất hiện trên một tập san nào đó và tác giả có thể sẽ nổi tiếng; nếu kết quả P > 0.05, số phận bài báo và công trình nghiên cứu có cơ may đi vào lãng quên.
7.4 Vấn đề logic của trị số P
Nhưng đứng trên phương diện lí trí và khoa học nghiêm chỉnh, chúng ta có nên đặt tầm quan trọng vào trị số P như thế hay không? Câu trả lời là không. Trị số P có nhiều vấn đề, và việc phụ thuộc vào nó trong quá khứ (cũng như hiện nay) đã bị rất nhiều người phê phán gay gắt. Cái khiếm khuyết lớn nhất của trị số P là nó thiếu tính logic. Thật vậy, nếu chúng ta chịu khó xem xét lại ví dụ trên, chúng ta có thể khái quát tiến trình của một nghiên cứu y học (dựa vào trị số P) như sau:
-
- Đề ra một giả thuyết chính (H+)
- Từ giả thuyết chính, đề ra một giả thuyết đảo (H-)
- Tiến hành thu thập dữ kiện (D)
- Phân tích dữ kiện: tính toán xác suất D xảy ra nếu H- là sự thật. Nói theo ngôn ngữ toán xác suất, bước này chính là bước tính toán trị số P hay P(D | H-).
Vì thế, con số P có nghĩa là xác suất của dữ kiện D xảy ra nếu (nhấn mạnh: “nếu”) giả thuyết đảo H- là sự thật. Như vậy, con số P không trực tiếp cho chúng ta một ý niệm gì về sự thật của giả thuyết chính H; nó chỉ gián tiếp cung cấp bằng chứng để chúng ta chấp nhận giả thuyết chính và bác bỏ giả thuyết đảo.
Cái logic đằng sau của trị số P có thể được hiểu như là một tiến trình chứng minh đảo ngược (proof by contradiction):
-
- Mệnh đề 1: Nếu giả thuyết đảo là sự thật, thì dữ kiện này không thể xảy ra;
- Mệnh đề 2: Dữ kiện xảy ra;
- Mệnh đề 3 (kết luận): Giả thuyết đảo không thể là sự thật.
Nếu cách lập luận trên khó hiểu, chúng ta thử xem một ví dụ cụ thể như sau:
-
- Nếu ông Tuấn bị cao huyết áp, thì ông không thể có triệu chứng rụng tóc (hai hiện tượng sinh học này không liên quan với nhau, ít ra là theo kiến thức y khoa hiện nay);
- Ông Tuấn bị rụng tóc;
- Do đó, ông Tuấn không thể bị cao huyết áp.
Trị số P, do đó, gián tiếp phản ánh xác suất của mệnh đề 3. Và đó cũng chính là một khiếm khuyết quan trọng của trị số P, bởi vì con số P nó ước tính mức độ khả dĩ của dữ kiện, chứ không nói cho chúng ta biết mức độ khả dĩ của một giả thuyết. Điều này làm cho việc suy luận dựa vào trị số P rất xa rời với thực tế, xa rời với khoa học thực nghiệm. Trong khoa học thực nghiệm, điều mà nhà nghiên cứu muốn biết là với dữ kiện mà họ có được, xác suất của giả thuyết chính là bao nhiêu, chứ họ không muốn biết nếu giả thuyết đảo là sự thật thì xác suất của dữ kiện là bao nhiêu. Nói cách khác và dùng kí hiệu mô tả trên, nhà nghiên cứu muốn biết P(H+ | D), chứ không muốn biết P(D | H+) hay P(D | H-).
7.5. Vấn đề kiểm định nhiều giả thuyết (multiple tests of hypothesis)
Như đã nói trên, nghiên cứu y học là một qui trình thử nghiệm giả thuyết. Trong một nghiên cứu, ít khi nào chúng ta thử nghiệm chỉ một giả thuyết duy nhất, mà rất nhiều giả thuyết một lược. Chẳng hạn như trong một nghiên cứu về mối liên hệ giữa vitamin D và nguy cơ gãy xương đùi, các nhà nghiên cứu có thể phân tích mối liên hệ tương quan giữa vitamin D và mật độ xương (bone mineral density), giữa vitamin D và nguy cơ gãy xương theo từng giới tính, từng nhóm tuổi, hay phân tích theo các đặc tính lâm sàng của bệnh nhân, v.v… (Xem ví dụ dưới đây). Mỗi một phân tích như thế có thể xem là một thử nghiệm giả thuyết. Ở đây, chúng ta phải đối diện với vấn đề nhiều giả thuyết (multiple tests of hypothesis hay còn gọi là multiple comparisons).
Bảng 2. Phân tích hiệu quả của vitamin D và calcium theo đặc tính của bệnh nhân
Chú thích: 1 số ngoài ngoặc là số bệnh nhân bị gãy xương đùi trong thời gian theo dõi (7 năm) và số trong ngoặc là tỉ lệ gãy xương tính bằng phần trăm mỗi năm. 2 Tỉ số nguy cơ tương đối (hay relative risk – RR – sẽ giải thích trong một chương sau) được ước tính bằng cách lấy tỉ lệ gãy xương trong nhóm can thiệp chia cho tỉ lệ trong nhóm giả dược; nếu khoảng tin cậy 95% bao gồm 1 thì mức độ khác biệt giữa 2 nhóm không có ý nghĩa thống kê; nếu khoảng tin cậy 95% không bao gồm 1 thì mức độ khác biệt giữa 2 nhóm được xem là có ý nghĩa thống kê (hay p<0.05).
Xin nhắc lại rằng trong mỗi lần thử nghiệm một giả thuyết, chúng ta chấp nhận một sai sót 5% (giả dụ chúng ta chấp nhận tiêu chuẩn p = 0.05 để tuyên bố có ý nghĩa hay không có ý nghĩa thống kê). Vấn đề đặt ra là trong bối cảnh thử nghiệm nhiều giả thuyết là như sau: nếu trong số n thử nghiệm, chúng ta tuyên bố k thử nghiệm “có ý nghĩa thống kê” (tức là p<0.05), thì xác suất có ít nhất một giả thuyết sai là bao nhiêu?
Để trả lời câu hỏi này chúng ta sẽ bắt đầu bằng một ví dụ đơn giản. Mỗi thử nghiệm chúng ta chấp nhận một xác suất sai lầm là 0.05. Nói cách khác, chúng ta có xác suất đúng là 0.95. Nếu chúng ta thử nghiệm 3 giả thuyết, xác suất mà chúng ta đúng cả ba là [dĩ nhiên]: 0.95 x 0.95 x 0.95 = 0.8574. Như vậy, xác xuất có ít nhất một sai lầm trong ba tuyên bố “có ý nghĩa thống kê” là: 1 – 0.8574 = 0.1426 (tức khoảng 14%).
Nói chung, nếu chúng ta thử nghiệm n giả thuyết, và mỗi lần thử nghiệm chúng ta chấp nhận một xác suất sai lầm là p, thì xác suất có ít nhất 1 sai lầm trong n lần thử nghiệm đó là . Khi n = 10 và p=0.05 thì xác suất có ít nhất một sai lầm lên đến: 40%.
“Bài học” rút ra từ cách lí giải trên là như sau: nếu chúng ta đọc một bài báo khoa học mà trong đó nhà nghiên cứu tiến hành nhiều thử nghiệm khác nhau với các kết quả trị số p < 0.05, chúng ta có lí do để cho rằng xác suất mà một trong những cái-gọi-là “significant” (hay “có ý nghĩa thống kê”) đó rất cao. Chúng ta cần phải dè dặt với những kết quả phân tích như thế.
Đối với một người làm nghiên cứu, ý nghĩa của vấn đề thử nghiệm nhiều giả thuyết là: không nên “câu cá”. Xin nói thêm về khái niệm “câu cá” trong khoa học. Hãy tưởng tượng, một nhà nghiên cứu muốn tìm hiểu hiệu quả của một thuật điều trị mới cho các bệnh nhân đau khớp. Sau khi xem xét các nghiên cứu đã công bố trong y văn, nhà nghiên cứu quyết định tiến hành một nghiên cứu trên 300 bệnh nhân: phân nửa được điều trị bằng thuật mới, phân nửa chỉ sử dụng giả dược. Sau thời gian theo dõi, thu thập dữ liệu, nhà nghiên cứu phân tích và phát hiện sự khác biệt giữa hai nhóm không có ý nghĩa thống kê. Nói cách khác, thuật điều trị không có hiệu quả. Nhà nghiên cứu không chịu “đầu hàng”, nên tìm cho được một kết quả có ý nghĩa thống kê: chia bệnh nhân thành nhiều nhóm theo độ tuổi (trên 50 hay dưới 50), theo giới tính (nam hay nữa), thành phần kinh tế (có thu nhập cao hay thấp), và thói quen (chơi thể thao hay không). Tính chung, nhà nghiên cứu có 16 nhóm khác nhau, và có thể thử nghiệm 16 lần. Nhà nghiên cứu “khám phá” thuật điều trị có ý nghĩa thống kê trong nhóm phụ nữ tuổi trên 50 và có thu nhập cao. Và, kết quả trên được công bố. Đó là một qui trình làm việc mà giới nghiên cứu khoa học gọi là “fishing expedition” (một chuyến đi câu cá). Tất nhiên, một kết quả như thế không có giá trị khoa học và không thể tin được. (Với 16 thử nghiệm khác nhau và với p = 0.05, xác suất mà một thử nghiệm có kết quả “significant” lên đến 55%, do đó chúng ta chẳng ngạc nhiên khi thấy có một “con cá” được bắt!)
Để cho kết quả trị số P có ý nghĩa nguyên thủy của nó trong bối cảnh thử nghiệm nhiều giả thuyết, các nhà nghiên cứu đề nghị sử dụng thuật điều chỉnh Bonferroni (tên của một nhà thống kê học người Ý từng đề nghị cách làm này). Theo đề nghị này, trước khi tiến hành nghiên cứu, nhà nghiên cứu phải xác định rõ giả thuyết nào là chính, và giả thuyết nào là phụ. Ngoài ra, nhà nghiên cứu còn phải đề ra kế hoạch sẽ thử nghiệm bao nhiêu giả thuyết trước khi bắt tay vào phân tích dữ liệu. Chẳng hạn như nếu nhà nghiên cứu có kế hoạch thử nghiệm 20 so sánh và muốn giữ cho trị số p ở 0.05, thì thay vì dựa vào 0.05 là tiêu chuẩn để tuyên bố“significant”, nhà nghiên cứu phải dựa vào tiêu chuẩn 0.0025 (tức lấy 0.05 chia cho 20) để tuyên bố “significant”. Nói cách khác, chỉ khi nào một kết quả có trị số p thấp hơn 0.0025 (hay nói chung là p/n) thì nhà nghiên cứu mới có “quyền” tuyên bố kết quả đó có ý nghĩa thống kê.
Trị số P, dù cực kì thông dụng trong nghiên cứu khoa học, không phải là một phán xét cuối cùng của một công trình nghiên cứu hay một giả thuyết. Nhưng trong thực tế, các nhà khoa học đã quá lệ thuộc vào trị số P để suy luận trong nghiên cứu và tuyên bố những khám phá mà sau này được chứng minh là sai lầm. Có thể nói rằng chính vì sự lạm dụng và phụ thuộc một cách mù quáng vào trị số P mà khoa học, nhất là y sinh học, đã trở nên nghèo nàn. Hàng ngày chúng ta đọc hay nghe những phát hiện khoa học trái ngược nhau (như lúc thì có nghiên cứu cho thấy cà phê có tác dụng tốt cho sức khỏe, lúc khác có nghiên cứu cho biết cà phê có hại cho sức khỏe; hay lúc thì thuốc giảm đau aspirin có hiệu năng làm giảm nguy cơ ung thư, nhưng mới đây có nghiên cứu cho thấy aspirin có thể làm tăng nguy cơ bị ung thư vú, v.v…). Có khi công chúng không biết phát hiện nào là thực và phát hiện nào là “dương tính giả”. Theo phân tích của Berger và Sellke, khoảng 25% các phát hiện với “p < 0.05” là các phát hiện dương tính giả [2].
Do đó, chúng ta không nên quá phụ thuộc vào trị số P. Không phải cứ nghiên cứu nào với p<0.05 là thành công và p>0.05 là thất bại. Có khi một phát hiện với p>0.05 nhưng lại là một phát hiện có ý nghĩa. Vấn đề quan trọng là làm sao để ước tính mức độ khả dĩ của một giả thuyết một khi có dữ kiện thật trong tay, tức là ước tính P(H+ | D). Để ước tính P(H+ | D), chúng ta phải áp dụng định lí Bayes, và cách tiếp cận định lí này không nằm trong phạm trù của cuốn sách này. Bạn đọc muốn tham khảo thêm có thể đọc một vài bài báo của tác giả hay các các bài báo của James Berger mà tài liệu tham khảo dưới đây có thể cung cấp thêm.
Tài liệu tham khảo:
[1] Wulff et al., Statistics in Medicine 1987; 6:3-10.
[2] Berger JO, Sellke T. Testing a point null hypothesis: the irreconcilability of P-values and evidence. Journal of the American Statistical Association 1987; 82:112-20
————&&————
Filed under: Thống kê
Gửi phản hồi

markdown:
**Kiểm định giả thiết thống kê và ý nghĩa của trị số P (P-value)** *(Tác giả: Nguyễn Văn Tuấn – Viện Nghiên cứu Y khoa Garvan & Đại học New South Wales, Úc)* **7.1 Trị số P **
Trong nghiên cứu khoa học, ngoài những dữ kiện bằng số, biểu đồ và hình ảnh, con số mà chúng ta thường hay gặp nhất là trị số P (mà tiếng Anh gọi là P-value). Trong các chương sau đây, bạn đọc sẽ gặp trị số P rất nhiều lần, và đại đa số các suy luận phân tích thống kê, suy luận khoa học đều dựa vào trị số P. Do đó, trước khi bàn đến các phương pháp phân tích thống kê bằng R, cần phải có ý nghĩa của trị số này.
Trị số P là một con số xác suất, tức là viết tắt chữ “probability value”. Chúng ta thường gặp những phát biểu được kèm theo con số, chẳng hạn như “Kết quả phân tích cho thấy tỉ lệ gãy xương trong nhóm bệnh nhân được điều trị bằng thuốc Alendronate là 2%, thấp hơn tỉ lệ trong nhóm bệnh nhân không được chữa trị (5%), và mức độ khác biệt này có ý nghĩa thống kê (p = 0.01)”, hay một phát biểu như “Sau 3 tháng điều trị, mức độ giảm áp suất máu trong nhóm bệnh nhân là 10% (p < 0.05)”. Trong văn cảnh trên đây, đại đa số nhà khoa học hiểu rằng trị số P phản ánh xác suất sự hiệu nghiệm của thuốc Alendronate hay một thuật điều trị. Có nhiều người hiểu rằng câu văn trên có nghĩa là “xác suất mà thuốc Alendronate tốt hơn giả dược là 0.99” (lấy 1 trừ cho 0.01). Nhưng cách hiểu đó hoàn toàn sai.
Thật vậy, rất nhiều người, không chỉ người đọc mà ngay cả chính các tác giả của những bài báo khoa học, không hiểu đúng ý nghĩa của trị số P. Theo một nghiên cứu được công bố trên tập san danh tiếng
*Statistics in Medicine* [1], tác giả cho biết 85% các tác giả khoa học và bác sĩ nghiên cứu không hiểu hay hiểu sai ý nghĩa của trị số P. Thế thì, câu hỏi cần đặt ra một cách nghiêm chỉnh: *Ý nghĩa của trị số P là gì*? Để trả lời cho câu hỏi này, chúng ta cần phải xem xét qua khái niệm phản nghiệm và tiến trình của một nghiên cứu khoa học. **7.2 Giả thiết khoa học và phản nghiệm**
Một giả thiết được xem là mang tính “khoa học” nếu giả thiết đó có khả năng “phản nghiệm”. TheoKarl Popper, nhà triết học khoa học, đặc điểm duy nhất để có thể phân biệt giữa một lí thuyết khoa học thực thụ với ngụy khoa học (pseudoscience) là thuyết khoa học luôn có đặc tính có thể “ bị bác bỏ” (hay bị phản bác – falsified) bằng những thực nghiệm đơn giản. Ông gọi đó là “khả năng phản nghiệm” (falsifiability, có tài liệu ghi là falsibility). Phép phản nghiệm là phương cách tiến hành những thực nghiệm không phải để xác minh mà để phê phán các lí thuyết khoa học, và có thể coi đây như là một nền tảng cho khoa học thực thụ. Chẳng hạn như giả thiết “Tất cả các quạ đều màu đen” có thể bị bác bỏ nếu ta tìm ra có một con quạ màu đỏ.
Có thể xem qui trình phản nghiệm là một cách học hỏi từ sai lầm. Khoa học phát triển cũng một phần lớn là do học hỏi từ sai lầm mà giới khoa học không ai chối cãi. Có thể xác định nghiên cứu khoa học như là một qui trình thử nghiệm giả thuyết, theo các bước sau đây:
Bước 1, nhà nghiên cứu cần phải định nghĩa một giả thuyết đảo (null hypothesis), tức là một giả thuyết ngược lại với những gì mà nhà nghiên cứu tin là sự thật. Thí dụ trong một nghiên cứu lâm sàng, gồm hai nhóm bệnh nhân: một nhóm được điều trị bằng thuốc A, và một nhóm được điều trị bằng placebo, nhà nghiên cứu có thể phát biểu một giả thuyết đảo rằng sự hiệu nghiệm thuốc A tương đương với sự hiệu nghiệm của placebo (có nghĩa là thuốc A không có tác dụng như mong muốn).
Bước 2, nhà nghiên cứu cần phải định nghĩa một giả thuyết phụ (alternative hypothesis), tức là một giả thuyết mà nhà nghiên cứu nghĩ là sự thật, và điều cần được “chứng minh” bằng dữ kiện. Chẳng hạn như trong ví dụ trên đây, nhà nghiên cứu có thể phát biểu giả thuyết phụ rằng thuốc A có hiệu nghiệm cao hơn placebo.
Bước 3, sau khi đã thu thập đầy đủ những dữ kiện liên quan, nhà nghiên cứu dùng một hay nhiều phương pháp thống kê để kiểm tra xem trong hai giả thuyết trên, giả thuyết nào được xem là khả dĩ. Cách kiểm tra này được tiến hành để trả lời câu hỏi: nếu giả thuyết đảo đúng, thì xác suất mà những dữ kiện thu thập được phù hợp với giả thuyết đảo là bao nhiêu. Giá trị của xác suất này thường được đề cập đến trong các báo cáo khoa học bằng kí hiệu “P value”. Điều cần chú ý ở đây là nhà nghiên cứu không thử nghiệm giả thuyết khác, mà chỉ thử nghiệm giả thuyết đảo mà thôi.
Bước 4, quyết định chấp nhận hay loại bỏ giả thuyết đảo, bằng cách dựa vào giá trị xác suất trong bước thứ ba. Chẳng hạn như theo truyền thống lựa chọn trong một nghiên cứu y học, nếu giá trị xác suất nhỏ hơn 5% thì nhà nghiên cứu sẵn sàng bác bỏ giả thuyết đảo: sự hiệu nghiệm của thuốc A khác với sự hiệu nghiệm của placebo. Tuy nhiên, nếu giá trị xác suất cao hơn 5%, thì nhà nghiên cứu chỉ có thể phát biểu rằng chưa có bằng chứng đầy đủ để bác bỏ giả thuyết đảo, và điều này không có nghĩa rằng giả thuyết đảo là đúng, là sự thật. Nói một cách khác, thiếu bằng chứng không có nghĩa là không có bằng chứng.
Bước 5, nếu giả thuyết đảo bị bác bỏ, thì nhà nghiên cứu mặc nhiên thừa nhận giả thuyết phụ. Nhưng vấn đề khởi đi từ đây, bởi vì có nhiều giả thuyết phụ khác nhau. Chẳng hạn như so sánh với giả thuyết phụ ban đầu (A khác với Placebo), nhà nghiên cứu có thể đặt ra nhiều giả thuyết phụ khác nhau như thuốc sự hiệu nghiệm của thuốc A cao hơn Placebo 5%, 10% hay nói chung X%. Nói tóm lại, một khi nhà nghiên cứu bác bỏ giả thuyết đảo, thì giả thuyết phụ được mặc nhiên công nhận, nhưng nhà nghiên cứu không thể xác định giả thuyết phụ nào là đúng với sự thật.
**7.3 Ý nghĩa của trị số P qua mô phỏng **
Để hiểu ý nghĩa thực tế của trị số P, chúng ta sẽ lấy một ví dụ đơn giản như sau:
**Ví dụ 1**. Một thí nghiệm được tiến hành để tìm hiểu sở thích của người tiêu thụ đối với hai loại cà phê (hãy tạm gọi là cà phê A và B). Các nhà nghiên cứu cho 50 khách hàng uống thử hai loại cà phê trong cùng một điều kiện, và hỏi họ thích loại cà phê nào. Kết quả cho thấy 35 người thích cà phê A, và 15 người thích cà phê B. Vấn để đặt ra là qua kết quả này, các nhà nghiên cứu có thể kết luận rằng cà phê loại A được ưa chuộng hơn cà phê B, hay kết quả trên chỉ là do ngẫu nhiên mà ra?
“Do ngẫu nhiên mà ra” có nghĩa là theo luật nhị phân, khả năng mà kết quả trên xảy ra là bao nhiêu? Do đó, lí thuyết xác suất nhị phân có phần ứng dụng trong trường hợp này, bởi vì kết quả của nghiên cứu chỉ có hai “giá trị” (hoặc là thích A, hoặc thích B).
Nói theo ngôn ngữ của phản nghiệm, giả thiết đảo là nếu không có sự khác biệt về sở thích, xác suất mà một khách hàng ưa chuộng một loại cà phê là 0.5. Nếu giả thiết này là đúng (tức p = 0.5, p ở đây là xác suất thích cà phê A), và nếu nghiên cứu trên được lặp đi lặp lại (chẳng hạn như) 1000 lần, và mỗi lần vẫn 50 khách hàng, thì có bao nhiêu lần với 35 khách hàng ưa chuộng cà phê A? Gọi số lần nghiên cứu mà 35 (hay nhiều hơn) trong số 50 thích cà phê A là “biến cố” X, nói theo ngôn ngữ xác suất, chúng ta muốn tìm P(X | p=0.50) =?
Để trả lời câu hỏi này, chúng ta có thể ứng dụng hàm rbinom để mô phỏng vì như nói trên thực chất của vấn đề là một phân phối nhị phân:
> bin <- rbinom(1000, 50, 0.5)
Trong lệnh trên, chúng ta yêu cầu R mô phỏng 1000 lần nghiên cứu, mỗi lần có 50 khách hàng, và theo giả thiết đảo, xác suất thích A là 0.50. Để biết kết quả của mô phỏng đó, chúng ta sử dụng hàm table như sau:
> table(bin)
bin
14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33
1 1 2 11 16 24 47 60 83 94 107 132 114 98 65 44 44 26 14 12
34 35
2 3
Qua kết quả trên, chúng ta thấy trong số 1000 “nghiên cứu” đó, chỉ có 3 nghiên cứu mà số khách hàng thích cà phê A là 35 người (với điều kiện không có khác biệt giữa hai loại cà phê, hay nói đúng hơn là nếu p =0.5). Nói cách khác:
P(X ≥ 35 | p=0.50) = 3/1000 = 0.003
Chúng ta cũng có thể thể hiện tần số trên bằng một biểu đồ tần số như sau:
Tất nhiên chúng ta có thể làm một mô phỏng khác với số lần tái thí nghiệm là 100.000 lần (thay vì 1000 lần) và tính xác suất P(X ≥ 35 | p=0.50).
bin <- rbinom(100000, 50, 0.5)
> bin <- rbinom(100000, 50, 0.5)
> table(bin)
bin
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
4 17 40 83 197 462 946 1592 2719 4098 5892 7937 9733
24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
10822 11191 10799 9497 7925 5904 4185 2682 1562 893 455 223 98
37 38 39 40
31 5 7 1
Lần này, chúng ta có nhiều khả năng hơn (vì số lần mô phỏng tăng lên). Chẳng hạn như có thể có nghiên cứu cho ra 11 khách hàng (tối thiểu) hay 40 khách hàng (tối đa) thích cà phê A. Nhưng chúng ta muốn biết số lần nghiên cứu mà 35 khách hàng trở lên thích cà phê A, và kết quả trên cho chúng ta biết, xác suất đó là:
> (223+98+21+5+7+1)/100000
[1] 0.00355
Nói cách khác, xác suất P(X ≥ 35 | p=0.50) quá thấp (chỉ 0.3%), chúng ta có bằng chứng để cho rằng kết quả trên có thể không do các yếu tố ngẫu nhiên gây nên; tức có một sự khác biệt về sở thích của khách hàng đối với hai loại cà phê.
Con số P = 0.0035 chính là trị số P. Theo một qui ước khoa học, tất cả các trị số P thấp hơn 0.05 (tức thấp hơn 5%) được xem là “significant”, tức là “có ý nghĩa thống kê”.
Cần phải nhấn mạnh một lần nữa để hiểu ý nghĩa của trị số P như sau: Mục đích của phân tích trên là nhằm trả lời câu hỏi:
*nếu hai loại cà phê có xác suất ưa chuộng bằng nhau (p = 0.5, giả thuyết đảo), thì xác suất mà kết quả trên (35 trong số 50 khách hàng thích A) xảy ra là bao nhiêu?* Nói cách khác, đó chính là phương pháp đi tìm trị số P. Do đó, diễn dịch trị số P phải có điều kiện, và điều kiện ở đây là p = 0.50. Bạn đọc có thể làm thí nghiệm thêm với p = 0.6 hay p = 0.7 để thấy kết quả khác nhau ra sao.
Trong thực tế, trị số P có một ảnh hưởng rất lớn đến số phận của một bài báo khoa học. Nhiều tập san và nhà khoa học xem một nghiên cứu khoa học với trị số P cao hơn 0.05 là một “kết quả tiêu cực” (“negative result”) và bài báo có thể bị từ chối cho công bố. Chính vì thế mà đối với đại đa số nhà khoa học, con số “P < 0.05” đã trở thành một cái “giấy thông hành” để công bố kết quả nghiên cứu. Nếu kết quả với P < 0.05, bài báo có cơ may xuất hiện trên một tập san nào đó và tác giả có thể sẽ nổi tiếng; nếu kết quả P > 0.05, số phận bài báo và công trình nghiên cứu có cơ may đi vào lãng quên.
**7.4 Vấn đề logic của trị số P **
Nhưng đứng trên phương diện lí trí và khoa học nghiêm chỉnh, chúng ta có nên đặt tầm quan trọng vào trị số P như thế hay không? Câu trả lời là không. Trị số P có nhiều vấn đề, và việc phụ thuộc vào nó trong quá khứ (cũng như hiện nay) đã bị rất nhiều người phê phán gay gắt. Cái khiếm khuyết lớn nhất của trị số P là nó thiếu tính logic. Thật vậy, nếu chúng ta chịu khó xem xét lại ví dụ trên, chúng ta có thể khái quát tiến trình của một nghiên cứu y học (dựa vào trị số P) như sau:
-
- Đề ra một giả thuyết chính (H+)
- Từ giả thuyết chính, đề ra một giả thuyết đảo (H-)
- Tiến hành thu thập dữ kiện (D)
- Phân tích dữ kiện: tính toán xác suất D xảy ra nếu H- là sự thật. Nói theo ngôn ngữ toán xác suất, bước này chính là bước tính toán trị số P hay
*P(D | H-)*.
Vì thế, con số P có nghĩa là xác suất của dữ kiện D xảy ra
*nếu* (nhấn mạnh: “nếu”) giả thuyết đảo H- là sự thật. Như vậy, con số P không trực tiếp cho chúng ta một ý niệm gì về sự thật của giả thuyết chính H; nó chỉ gián tiếp cung cấp bằng chứng để chúng ta chấp nhận giả thuyết chính và bác bỏ giả thuyết đảo.
Cái logic đằng sau của trị số P có thể được hiểu như là một tiến trình
*chứng minh đảo ngược* (proof by contradiction):
-
- Mệnh đề 1: Nếu giả thuyết đảo là sự thật, thì dữ kiện này không thể xảy ra;
- Mệnh đề 2: Dữ kiện xảy ra;
- Mệnh đề 3 (kết luận): Giả thuyết đảo không thể là sự thật.
Nếu cách lập luận trên khó hiểu, chúng ta thử xem một ví dụ cụ thể như sau:
-
- Nếu ông Tuấn bị cao huyết áp, thì ông không thể có triệu chứng rụng tóc (hai hiện tượng sinh học này không liên quan với nhau, ít ra là theo kiến thức y khoa hiện nay);
- Ông Tuấn bị rụng tóc;
- Do đó, ông Tuấn không thể bị cao huyết áp.
Trị số P, do đó, gián tiếp phản ánh xác suất của mệnh đề 3. Và đó cũng chính là một khiếm khuyết quan trọng của trị số P, bởi vì con số P nó ước tính mức độ khả dĩ của dữ kiện, chứ không nói cho chúng ta biết mức độ khả dĩ của một giả thuyết. Điều này làm cho việc suy luận dựa vào trị số P rất xa rời với thực tế, xa rời với khoa học thực nghiệm. Trong khoa học thực nghiệm, điều mà nhà nghiên cứu muốn biết là với dữ kiện mà họ có được, xác suất của giả thuyết chính là bao nhiêu, chứ họ không muốn biết nếu giả thuyết đảo là sự thật thì xác suất của dữ kiện là bao nhiêu. Nói cách khác và dùng kí hiệu mô tả trên, nhà nghiên cứu muốn biết P(H+ | D), chứ không muốn biết P(D | H+) hay P(D | H-).
**7.5. Vấn đề kiểm định nhiều giả thuyết (multiple tests of hypothesis)**
Như đã nói trên, nghiên cứu y học là một qui trình thử nghiệm giả thuyết. Trong một nghiên cứu, ít khi nào chúng ta thử nghiệm chỉ một giả thuyết duy nhất, mà rất nhiều giả thuyết một lược. Chẳng hạn như trong một nghiên cứu về mối liên hệ giữa vitamin D và nguy cơ gãy xương đùi, các nhà nghiên cứu có thể phân tích mối liên hệ tương quan giữa vitamin D và mật độ xương (bone mineral density), giữa vitamin D và nguy cơ gãy xương theo từng giới tính, từng nhóm tuổi, hay phân tích theo các đặc tính lâm sàng của bệnh nhân, v.v… (Xem ví dụ dưới đây). Mỗi một phân tích như thế có thể xem là một thử nghiệm giả thuyết. Ở đây, chúng ta phải đối diện với vấn đề nhiều giả thuyết (multiple tests of hypothesis hay còn gọi là
**multiple comparisons**). **Bảng 2. Phân tích hiệu quả của vitamin D và calcium theo đặc tính của bệnh nhân **
|
| Đặc tính bệnh nhân |
|Nhóm được điều trị bằng calcium và vitamin D 1 |
|Nhóm giả dược (placebo) 1 |
|Tỉ số nguy cơ (relative risk) và khoảng tin cậy 95% 2
|
| Độ tuổi 50-59
60-69
70-79
| 29 (0.06) 53 (0.09)
|
93 (0.44)
| 13 (0.03) 71 (0.13)
|
115 (0.54)
| 2,17 (1.13-4.18) 0.74 (0.52-1.06)
|
0.82 (0.62-1.08)
|
| Tử trọng cơ thể (Body mass index) <25
25-30
>30
|
|
69 (0.20)
63 (0.14)
43 (0.09)
|
|
66 (0.19)
74 (0.16)
59 (0.13)
|
|
1.05 (0.75-1.47)
0.87 (0.62-1.22)
0.73 (0.49-1.09)
|
| Hút thuốc lá Không hút thuốc
Hiện hút thuốc
| 159 (0.14)
|
14 (0.14)
| 178 (0.15)
|
16 (0.17)
| 0.90 (0.71-1.11)
|
0.85 (0.41-1.74)
**Chú thích**: số ngoài ngoặc là số bệnh nhân bị gãy xương đùi trong thời gian theo dõi (7 năm) và số trong ngoặc là tỉ lệ gãy xương tính bằng phần trăm mỗi năm. 1 Tỉ số nguy cơ tương đối (hay relative risk – RR – sẽ giải thích trong một chương sau) được ước tính bằng cách lấy tỉ lệ gãy xương trong nhóm can thiệp chia cho tỉ lệ trong nhóm giả dược; nếu khoảng tin cậy 95% bao gồm 1 thì mức độ khác biệt giữa 2 nhóm không có ý nghĩa thống kê; nếu khoảng tin cậy 95% **2** *không*bao gồm 1 thì mức độ khác biệt giữa 2 nhóm được xem là có ý nghĩa thống kê (hay p<0.05).
Xin nhắc lại rằng trong mỗi lần thử nghiệm một giả thuyết, chúng ta chấp nhận một sai sót 5% (giả dụ chúng ta chấp nhận tiêu chuẩn p = 0.05 để tuyên bố có ý nghĩa hay không có ý nghĩa thống kê). Vấn đề đặt ra là trong bối cảnh thử nghiệm nhiều giả thuyết là như sau:
**nếu trong số n thử nghiệm, chúng ta tuyên bố k thử nghiệm “có ý nghĩa thống kê” (tức là p<0.05), thì xác suất có ít nhất một giả thuyết sai là bao nhiêu? **
Để trả lời câu hỏi này chúng ta sẽ bắt đầu bằng một ví dụ đơn giản. Mỗi thử nghiệm chúng ta chấp nhận một xác suất sai lầm là 0.05. Nói cách khác, chúng ta có xác suất đúng là 0.95. Nếu chúng ta thử nghiệm 3 giả thuyết, xác suất mà chúng ta đúng cả ba là [dĩ nhiên]: 0.95 x 0.95 x 0.95 = 0.8574. Như vậy, xác xuất có ít nhất một sai lầm trong ba tuyên bố “có ý nghĩa thống kê” là: 1 – 0.8574 = 0.1426 (tức khoảng 14%).
Nói chung, nếu chúng ta thử nghiệm
*n *giả thuyết, và mỗi lần thử nghiệm chúng ta chấp nhận một xác suất sai lầm là *p, *thì xác suất có ít nhất 1 sai lầm trong *n *lần thử nghiệm đó là *n = *10 và *p=*0.05
“Bài học” rút ra từ cách lí giải trên là như sau: nếu chúng ta đọc một bài báo khoa học mà trong đó nhà nghiên cứu tiến hành nhiều thử nghiệm khác nhau với các kết quả trị số p < 0.05, chúng ta có lí do để cho rằng xác suất mà một trong những cái-gọi-là “significant” (hay “có ý nghĩa thống kê”) đó rất cao. Chúng ta cần phải dè dặt với những kết quả phân tích như thế.
Đối với một người làm nghiên cứu, ý nghĩa của vấn đề thử nghiệm nhiều giả thuyết là: không nên “câu cá”. Xin nói thêm về khái niệm “câu cá” trong khoa học. Hãy tưởng tượng, một nhà nghiên cứu muốn tìm hiểu hiệu quả của một thuật điều trị mới cho các bệnh nhân đau khớp. Sau khi xem xét các nghiên cứu đã công bố trong y văn, nhà nghiên cứu quyết định tiến hành một nghiên cứu trên 300 bệnh nhân: phân nửa được điều trị bằng thuật mới, phân nửa chỉ sử dụng giả dược. Sau thời gian theo dõi, thu thập dữ liệu, nhà nghiên cứu phân tích và phát hiện sự khác biệt giữa hai nhóm không có ý nghĩa thống kê. Nói cách khác, thuật điều trị không có hiệu quả. Nhà nghiên cứu không chịu “đầu hàng”, nên tìm cho được một kết quả có ý nghĩa thống kê: chia bệnh nhân thành nhiều nhóm theo độ tuổi (trên 50 hay dưới 50), theo giới tính (nam hay nữa), thành phần kinh tế (có thu nhập cao hay thấp), và thói quen (chơi thể thao hay không). Tính chung, nhà nghiên cứu có 16 nhóm khác nhau, và có thể thử nghiệm 16 lần. Nhà nghiên cứu “khám phá” thuật điều trị có ý nghĩa thống kê trong nhóm phụ nữ tuổi trên 50 và có thu nhập cao. Và, kết quả trên được công bố. Đó là một qui trình làm việc mà giới nghiên cứu khoa học gọi là “fishing expedition” (một chuyến đi câu cá). Tất nhiên, một kết quả như thế không có giá trị khoa học và không thể tin được. (Với 16 thử nghiệm khác nhau và với p = 0.05, xác suất mà một thử nghiệm có kết quả “significant” lên đến 55%, do đó chúng ta chẳng ngạc nhiên khi thấy có một “con cá” được bắt!)
Để cho kết quả trị số P có ý nghĩa nguyên thủy của nó trong bối cảnh thử nghiệm nhiều giả thuyết, các nhà nghiên cứu đề nghị sử dụng thuật điều chỉnh Bonferroni (tên của một nhà thống kê học người Ý từng đề nghị cách làm này). Theo đề nghị này,
**trước khi** tiến hành nghiên cứu, nhà nghiên cứu phải xác định rõ giả thuyết nào là chính, và giả thuyết nào là phụ. Ngoài ra, nhà nghiên cứu còn phải đề ra kế hoạch sẽ thử nghiệm bao nhiêu giả thuyết **trước khi** **bắt tay vào phân tích dữ liệu**. Chẳng hạn như nếu nhà nghiên cứu có kế hoạch thử nghiệm 20 so sánh và muốn giữ cho trị số p ở 0.05, thì thay vì dựa vào 0.05 là tiêu chuẩn để tuyên bố“significant”, nhà nghiên cứu phải dựa vào tiêu chuẩn 0.0025 (tức lấy 0.05 chia cho 20) để tuyên bố “significant”. Nói cách khác, chỉ khi nào một kết quả có trị số p thấp hơn 0.0025 (hay nói chung là *p/n*) thì nhà nghiên cứu mới có “quyền” tuyên bố kết quả đó có ý nghĩa thống kê.
Trị số P, dù cực kì thông dụng trong nghiên cứu khoa học, không phải là một phán xét cuối cùng của một công trình nghiên cứu hay một giả thuyết. Nhưng trong thực tế, các nhà khoa học đã quá lệ thuộc vào trị số P để suy luận trong nghiên cứu và tuyên bố những khám phá mà sau này được chứng minh là sai lầm. Có thể nói rằng chính vì sự lạm dụng và phụ thuộc một cách mù quáng vào trị số P mà khoa học, nhất là y sinh học, đã trở nên nghèo nàn. Hàng ngày chúng ta đọc hay nghe những phát hiện khoa học trái ngược nhau (như lúc thì có nghiên cứu cho thấy cà phê có tác dụng tốt cho sức khỏe, lúc khác có nghiên cứu cho biết cà phê có hại cho sức khỏe; hay lúc thì thuốc giảm đau aspirin có hiệu năng làm giảm nguy cơ ung thư, nhưng mới đây có nghiên cứu cho thấy aspirin có thể làm tăng nguy cơ bị ung thư vú, v.v…). Có khi công chúng không biết phát hiện nào là thực và phát hiện nào là “dương tính giả”. Theo phân tích của Berger và Sellke, khoảng 25% các phát hiện với “p < 0.05” là các phát hiện dương tính giả [2].
Do đó, chúng ta không nên quá phụ thuộc vào trị số P. Không phải cứ nghiên cứu nào với p<0.05 là thành công và p>0.05 là thất bại. Có khi một phát hiện với p>0.05 nhưng lại là một phát hiện có ý nghĩa. Vấn đề quan trọng là làm sao để ước tính mức độ khả dĩ của một giả thuyết một khi có dữ kiện thật trong tay, tức là ước tính P(H+ | D). Để ước tính P(H+ | D), chúng ta phải áp dụng định lí Bayes, và cách tiếp cận định lí này không nằm trong phạm trù của cuốn sách này. Bạn đọc muốn tham khảo thêm có thể đọc một vài bài báo của tác giả hay các các bài báo của James Berger mà tài liệu tham khảo dưới đây có thể cung cấp thêm.
**Tài liệu tham khảo: **
[1] Wulff et al.,
*Statistics in Medicine* 1987; 6:3-10.
[2] Berger JO, Sellke T. Testing a point null hypothesis: the irreconcilability of P-values and evidence.
*Journal of the American Statistical Association *1987; 82:112-20
————&&————
Filed under:
[Thống kê](https://tuanvanle.wordpress.com/category/1-%e1%bb%a9ng-d%e1%bb%a5ng-toan-h%e1%bb%8dc/th%e1%bb%91ng-ke/)
## Gửi phản hồi Hủy trả lời

Server: nginx

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

Vary: Cookie

X-hacker: If you're reading this, you should visit automattic.com/jobs and apply to join the fun, mention this header.

Link: <http://wp.me/p10Qvy-9w>; rel=shortlink

X-ac: 1.dca _dca


text:
Adrenaline
Epinephrine (INN) (IPA: [ˌɛpɪˈnɛfrən]) hay adrenaline (European Pharmacopoeia và BAN) (IPA: [əˈdrɛnələn]), đôi khi gọi là "epinephrin" hay "adrenalin", là một hormone. Nó là một catecholamine, một monoamine sympathomimetic thu được từ các amino acid phenylalanine và tyrosine. Gốc từ Latin ad-+renes và gốc từ tiếng Hy Lạp epi-+nephros cả hai đều có nghĩa là "trên/đến thận" (liên hệ đến tuyến thượng thận, tuyến nằm trên thận và tiết ra epinephrine). Epinephrine đôi khi được viết tắt thành epi hay EP trong biệt ngữ y khoa.
Đây là một hôocmon có tác dụng trên thần kinh giao cảm.
Epinephrine có những dạng và hàm lượng sau:
_ Thiết bị, dùng để tiêm: 0.15 mg / 0,15 m, 0,3 mg / 0,3 ml, 0,15 mg / 0,3 mL.
_ Dung dịch xông, thuốc hít: 2.25%.
_ Dung dịch, thuốc tiêm: 0,1 mg / ml (10 ml); 1 mg / ml (1 ml).
_ Dung dịch, thuốc tiêm, dạng muối hydrochloride: 1 mg / mL.
Y học ứng dụng[sửa | sửa mã nguồn]
Adreraline thường được chỉ định trong những trường hợp cấp cứu khẩn cấp với liều ban đầu là 15 mg.Tác dụng chủ yếu của nó là kích thích vận chuyển máu về tim (thuốc trợ tim).trong trường hợp khi tiêm một liều 15 mg mà kết qủa không đạt được như mong muốn thì sẽ phải tiêm nhiều mũi khác với mỗi mũi tiêm cách nhau 15 phút.chỉ định: cấp cứu sốc phản vệ,suy tim,ngừng tim,tai biến mạch máu não.

markdown:
# Adrenaline
|
|![]()
![ Epinephrine-3d-CPK.png](//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/37/Epinephrine-3d-CPK.png/200px-Epinephrine-3d-CPK.png)
![ Epinephrine-3d-CPK.png](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/37/Epinephrine-3d-CPK.png/200px-Epinephrine-3d-CPK.png)
*(R)*-(−)-L-Epinephrine or *(R)*-(−)-L-adrenaline **Tên** [IUPAC](/wiki/Danh_ph%C3%A1p_IUPAC)hệ thống *(R)*-4-(1-hydroxy-
2-(methylamino)ethyl)benzene-1,2-diol
**Nhận dạng** [Số CAS](/wiki/S%E1%BB%91_%C4%91%C4%83ng_k%C3%BD_CAS) [51-43-4](http://www.nlm.nih.gov/cgi/mesh/2006/MB_cgi?term=51-43-4&rn=1) [Mã ATC](/wiki/H%E1%BB%87_th%E1%BB%91ng_ph%C3%A2n_lo%E1%BA%A1i_gi%E1%BA%A3i_ph%E1%BA%ABu_-_%C4%91i%E1%BB%81u_tr%E1%BB%8B_-_ho%C3%A1_h%E1%BB%8Dc) [A01](/w/index.php?title=ATC_code_A01&action=edit&redlink=1) [AD01](http://www.whocc.no/atc_ddd_index/?code=A01AD01) [B02](/w/index.php?title=M%C3%A3_ATC_B02&action=edit&redlink=1) [BC09](http://www.whocc.no/atc_ddd_index/?code=B02BC09) [C01](/wiki/M%C3%A3_ATC_C01) [CA24](http://www.whocc.no/atc_ddd_index/?code=C01CA24) [R01](/w/index.php?title=M%C3%A3_ATC_R01&action=edit&redlink=1) [AA14](http://www.whocc.no/atc_ddd_index/?code=R01AA14) [R03](/w/index.php?title=M%C3%A3_ATC_R03&action=edit&redlink=1) [AA01](http://www.whocc.no/atc_ddd_index/?code=R03AA01) [S01](/w/index.php?title=M%C3%A3_ATC_S01&action=edit&redlink=1) [EA01](http://www.whocc.no/atc_ddd_index/?code=S01EA01) [PubChem](/w/index.php?title=PubChem&action=edit&redlink=1) [838](http://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/summary/summary.cgi?cid=838) [DrugBank](/w/index.php?title=DrugBank&action=edit&redlink=1) [APRD00450](http://redpoll.pharmacy.ualberta.ca/drugbank/cgi-bin/getCard.cgi?CARD=APRD00450) **Dữ liệu hóa chất** [Công thức](/wiki/C%C3%B4ng_th%E1%BB%A9c_h%C3%B3a_h%E1%BB%8Dc) [C](/wiki/Carbon) 9 [H](/wiki/Hi%C4%91r%C3%B4) 13 [N](/wiki/Nit%C6%A1) [O](/wiki/%C3%94xy) 3 [Phân tử gam](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%E1%BB%AD_l%C6%B0%E1%BB%A3ng&action=edit&redlink=1) **Dữ liệu dược động lực học** [Sinh khả dụng](/wiki/Sinh_kh%E1%BA%A3_d%E1%BB%A5ng) [Chuyển hóa](/w/index.php?title=Chuy%E1%BB%83n_h%C3%B3a_d%C6%B0%E1%BB%A3c_ph%E1%BA%A9m&action=edit&redlink=1) [adrenergic synapse](/w/index.php?title=Synapse&action=edit&redlink=1)( [MAO](/w/index.php?title=Monoamine_oxidase&action=edit&redlink=1)and [COMT](/w/index.php?title=Catechol-O-methyl_transferase&action=edit&redlink=1)) [Bán thải](/wiki/Th%E1%BB%9Di_gian_b%C3%A1n_th%E1%BA%A3i) [Bài tiết](/w/index.php?title=B%C3%A0i_ti%E1%BA%BFt&action=edit&redlink=1) **Lưu ý trị liệu** [Phạm trù thai sản](/w/index.php?title=Ph%E1%BA%A1m_tr%C3%B9_thai_s%E1%BA%A3n&action=edit&redlink=1) [Tình trạng pháp lý](/w/index.php?title=Quy_%C4%91%E1%BB%8Bnh_v%E1%BB%81_thu%E1%BB%91c_tr%E1%BB%8B_li%E1%BB%87u&action=edit&redlink=1) [Dược đồ](/w/index.php?title=D%C6%B0%E1%BB%A3c_%C4%91%E1%BB%93&action=edit&redlink=1) [IV](/w/index.php?title=Intravenous&action=edit&redlink=1), [IM](/w/index.php?title=Intramuscular&action=edit&redlink=1), [endotracheal](/w/index.php?title=Endotracheal_tube&action=edit&redlink=1) [Adrenaline (định hướng)](/w/index.php?title=Adrenaline_(%C4%91%E1%BB%8Bnh_h%C6%B0%E1%BB%9Bng)&action=edit&redlink=1). **Epinephrine** ( [INN](/w/index.php?title=International_Nonproprietary_Name&action=edit&redlink=1)) ( [IPA](/wiki/B%E1%BA%A3ng_m%E1%BA%ABu_t%E1%BB%B1_phi%C3%AAn_%C3%A2m_qu%E1%BB%91c_t%E1%BA%BF): [ˌɛpɪˈnɛfrən]) hay **adrenaline** ( [European Pharmacopoeia](/w/index.php?title=European_Pharmacopoeia&action=edit&redlink=1) và [BAN](/w/index.php?title=British_Approved_Name&action=edit&redlink=1)) ( [IPA](/wiki/B%E1%BA%A3ng_m%E1%BA%ABu_t%E1%BB%B1_phi%C3%AAn_%C3%A2m_qu%E1%BB%91c_t%E1%BA%BF): [əˈdrɛnələn]), đôi khi gọi là "epinephrin" hay "adrenalin", là một [hormone](/wiki/N%E1%BB%99i_ti%E1%BA%BFt_t%E1%BB%91). Nó là một [catecholamine](/w/index.php?title=Catecholamine&action=edit&redlink=1), một monoamine [sympathomimetic](/w/index.php?title=Sympathomimetic&action=edit&redlink=1) thu được từ các [amino acid](/wiki/Axit_amin) [phenylalanine](/wiki/Phenylalanin) và [tyrosine](/w/index.php?title=Tyrosine&action=edit&redlink=1). Gốc từ [Latin](/wiki/Latinh) *ad-*+ *renes* và gốc từ [tiếng Hy Lạp](/wiki/Ti%E1%BA%BFng_Hy_L%E1%BA%A1p) *epi-*+ *nephros* cả hai đều có nghĩa là "trên/đến [thận](/wiki/Th%E1%BA%ADn)" (liên hệ đến [tuyến thượng thận](/wiki/Tuy%E1%BA%BFn_th%C6%B0%E1%BB%A3ng_th%E1%BA%ADn), tuyến nằm trên thận và tiết ra epinephrine). Epinephrine đôi khi được viết tắt thành **epi** hay **EP** trong [biệt ngữ](/w/index.php?title=Bi%E1%BB%87t_ng%E1%BB%AF&action=edit&redlink=1) y khoa.
Đây là một hôocmon có tác dụng trên thần kinh giao cảm.
Epinephrine có những dạng và hàm lượng sau:
_ Thiết bị, dùng để tiêm: 0.15 mg / 0,15 m, 0,3 mg / 0,3 ml, 0,15 mg / 0,3 mL.
_ Dung dịch xông, thuốc hít: 2.25%.
_ Dung dịch, thuốc tiêm: 0,1 mg / ml (10 ml); 1 mg / ml (1 ml).
_ Dung dịch, thuốc tiêm, dạng muối hydrochloride: 1 mg / mL.
## Y học ứng dụng[
[sửa](/w/index.php?title=Adrenaline&veaction=edit&vesection=1) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Adrenaline&action=edit§ion=1)]
|
|![]()
|
|không bảo đảm tính pháp lý cho các thông tin có liên quan đến y học và sức khỏe.
Đề nghị liên hệ và nhận tư vấn từ các bác sĩ hay các chuyên gia.
Adreraline thường được chỉ định trong những trường hợp cấp cứu khẩn cấp với liều ban đầu là 15 mg.Tác dụng chủ yếu của nó là kích thích vận chuyển máu về tim (thuốc trợ tim).trong trường hợp khi tiêm một liều 15 mg mà kết qủa không đạt được như mong muốn thì sẽ phải tiêm nhiều mũi khác với mỗi mũi tiêm cách nhau 15 phút.chỉ định: cấp cứu sốc phản vệ,suy tim,ngừng tim,tai biến mạch máu não.
## Tham khảo[
[sửa](/w/index.php?title=Adrenaline&veaction=edit&vesection=2) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Adrenaline&action=edit§ion=2)]
|
|![]()

X-Content-Type-Options: nosniff

X-UA-Compatible: IE=Edge

Vary: Accept-Encoding,Cookie

Via: 1.1 varnish, 1.1 varnish

X-Cache: cp1053 miss (0), cp1054 frontend miss (0)

Cache-Control: private, s-maxage=0, max-age=0, must-revalidate

Set-Cookie: WMF-Last-Access=28-Aug-2015;Path=/;HttpOnly;Expires=Tue, 29 Sep 2015 00:00:00 GMT


text:
Etheostoma grahami
Bách khoa toàn thư mở Wikipedia
Etheostoma grahami là một loài cá trong họ Percidae. Nó được tìm thấy ở Mexico và Hoa Kỳ.
Nguồn[sửa | sửa mã nguồn]
- Contreras-Balderas, S. & Almada-Villela, P. 1996. Etheostoma grahami. 2006 IUCN Red List of Threatened Species. Truy cập ngày 4 tháng 8 2007.
Tham khảo[sửa | sửa mã nguồn]
- ^ NatureServe (2013). “Etheostoma grahami”. Sách đỏ IUCN các loài bị đe dọa. Phiên bản 3.1. Liên minh Bảo tồn Thiên nhiên Quốc tế. Truy cập ngày 22 tháng 11 năm 2013.

markdown:
# Etheostoma grahami
Bách khoa toàn thư mở Wikipedia
|
|Etheostoma grahami
|
|![]()
[Tình trạng bảo tồn](/wiki/T%C3%ACnh_tr%E1%BA%A1ng_b%E1%BA%A3o_t%E1%BB%93n) [Phân loại khoa học](/wiki/Ph%C3%A2n_lo%E1%BA%A1i_sinh_h%E1%BB%8Dc) [Giới](/wiki/Gi%E1%BB%9Bi_(sinh_h%E1%BB%8Dc))( *regnum*) [Animalia](/wiki/%C4%90%E1%BB%99ng_v%E1%BA%ADt) [Ngành](/wiki/Ng%C3%A0nh_(sinh_h%E1%BB%8Dc))( *phylum*) [Chordata](/wiki/%C4%90%E1%BB%99ng_v%E1%BA%ADt_c%C3%B3_d%C3%A2y_s%E1%BB%91ng) [Lớp](/wiki/L%E1%BB%9Bp_(sinh_h%E1%BB%8Dc))( *class*) [Actinopterygii](/wiki/L%E1%BB%9Bp_C%C3%A1_v%C3%A2y_tia) [Bộ](/wiki/B%E1%BB%99_(sinh_h%E1%BB%8Dc))( *ordo*) [Perciformes](/wiki/B%E1%BB%99_C%C3%A1_v%C6%B0%E1%BB%A3c) [Họ](/wiki/H%E1%BB%8D_(sinh_h%E1%BB%8Dc))( *familia*) [Percidae](/wiki/Percidae) [Chi](/wiki/Chi_(sinh_h%E1%BB%8Dc))( *genus*) [Etheostoma](/wiki/Etheostoma) [Loài](/wiki/Lo%C3%A0i)( *species*) **E. grahami** [Danh pháp hai phần](/wiki/Danh_ph%C3%A1p_hai_ph%E1%BA%A7n) *Etheostoma grahami*
(
[Girard](/w/index.php?title=Charles_Fr%C3%A9d%C3%A9ric_Girard&action=edit&redlink=1), 1859) [Danh pháp đồng nghĩa](/wiki/T%C3%AAn_%C4%91%E1%BB%93ng_ngh%C4%A9a_(sinh_v%E1%BA%ADt_h%E1%BB%8Dc)) *Oligocephalus grahami*Girard, 1859 * là một loài cá trong họ Etheostoma grahami* [Percidae](/wiki/Percidae). Nó được tìm thấy ở [Mexico](/wiki/M%C3%A9xico)và [Hoa Kỳ](/wiki/Hoa_K%E1%BB%B3).
|
|![]()
[Etheostoma grahami](//commons.wikimedia.org/wiki/Etheostoma_grahami?uselang=vi)
## Nguồn[
[sửa](/w/index.php?title=Etheostoma_grahami&veaction=edit&vesection=1) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Etheostoma_grahami&action=edit§ion=1)]
- Contreras-Balderas, S. & Almada-Villela, P. 1996.
[Etheostoma grahami](http://www.iucnredlist.org/search/details.php/8115/all). [2006 IUCN Red List of Threatened Species.](http://www.iucnredlist.org)Truy cập ngày 4 tháng 8 2007.
## Tham khảo[
[sửa](/w/index.php?title=Etheostoma_grahami&veaction=edit&vesection=2) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Etheostoma_grahami&action=edit§ion=2)] **NatureServe (2013).** [^](#cite_ref-1) [“](http://www.iucnredlist.org/apps/redlist/details/8115). *Etheostoma grahami*” *.* [Sách đỏ IUCN các loài bị đe dọa.](/wiki/S%C3%A1ch_%C4%91%E1%BB%8F_IUCN)Phiên bản 3.1 [Liên minh Bảo tồn Thiên nhiên Quốc tế](/wiki/Li%C3%AAn_minh_B%E1%BA%A3o_t%E1%BB%93n_Thi%C3%AAn_nhi%C3%AAn_Qu%E1%BB%91c_t%E1%BA%BF). Truy cập ngày 22 tháng 11 năm 2013.

X-Cache: cp1065 miss (0), cp1054 frontend miss (0)


text:
HMS Concord (1916)
HMS Concord là một tàu tuần dương hạng nhẹ thuộc lớp tàu tuần dương C của Hải quân Hoàng gia Anh Quốc được chế tạo trong giai đoạn Chiến tranh Thế giới thứ nhất, và thuộc lớp phụ Centaur. Việc chế tạo lớp phụ này, vốn còn bao gồm HMS Centaur, có sử dụng phần lớn những vật liệu đã được chuẩn bị cho việc đóng hai chiếc tàu tuần dương tuần tiễu, được Đế quốc Ottoman đặt hàng vào năm 1914, nhưng việc chế tạo bị ngừng lại sau khi chiến tranh nổ ra.
Concord được chế tạo bởi hãng Vickers Limited. Nó được đặt lườn vào ngày 1 tháng 2 năm 1915; được hạ thủy vào ngày 1 tháng 4 năm 1916; và được đưa ra hoạt động cùng Hải quân Hoàng gia vào tháng 12 năm 1916.
Trong chiến tranh, Concord được phân về Hải đội Tuần dương nhẹ 5, hoạt động cùng với Lực lượng Harwich để phòng thủ lối tiếp cận từ phía Đông của eo biển Anh Quốc, và đã sống sót qua suốt cuộc chiến tranh. Được xem là lạc hậu vào những năm 1930, nó bị bán cho hãng Metal Industries tại Rosyth, và được đưa đến xưởng tàu của hãng này vào ngày 16 tháng 9 năm 1935 để được tháo dỡ.
Tham khảo[sửa | sửa mã nguồn]
- Colledge, J. J.; Warlow, Ben (1969). Ships of the Royal Navy: the complete record of all fighting ships of the Royal Navy (Rev. ed.). London: Chatham. ISBN 978-1-86176-281-8. OCLC 67375475.
- Jane's Fighting Ships of World War One (1919), Jane's Publishing Company
- Ships of the Centaur class

markdown:
# HMS
*Concord* (1916) [HMS Concord](/w/index.php?title=HMS_Concord&action=edit&redlink=1).
|Phục vụ (Anh Quốc)||
|![]()
*Concord* [Vickers Limited](/w/index.php?title=Vickers_Limited&action=edit&redlink=1) [1 tháng 2](/wiki/1_th%C3%A1ng_2)năm [1915](/wiki/1915) [1 tháng 4](/wiki/1_th%C3%A1ng_4)năm [1916](/wiki/1916) [tháng 12](/wiki/Th%C3%A1ng_m%C6%B0%E1%BB%9Di_hai)năm [1916](/wiki/1916) [tháng 9](/wiki/Th%C3%A1ng_ch%C3%ADn)năm [1935](/wiki/1935) [lớp tàu tuần dương](/wiki/C_(l%E1%BB%9Bp_t%C3%A0u_tu%E1%BA%A7n_d%C6%B0%C6%A1ng)) *C* [Tàu tuần dương hạng nhẹ](/wiki/T%C3%A0u_tu%E1%BA%A7n_d%C6%B0%C6%A1ng_h%E1%BA%A1ng_nh%E1%BA%B9) [Trọng tải choán nước](/w/index.php?title=Tr%E1%BB%8Dng_t%E1%BA%A3i_cho%C3%A1n_n%C6%B0%E1%BB%9Bc&action=edit&redlink=1): [Độ dài](/w/index.php?title=%C4%90%E1%BB%99_d%C3%A0i_t%E1%BB%95ng_c%E1%BB%99ng&action=edit&redlink=1): [Sườn ngang](/w/index.php?title=S%C6%B0%E1%BB%9Dn_ngang_(t%C3%A0u)&action=edit&redlink=1): [Mớn nước](/w/index.php?title=M%E1%BB%9Bn_n%C6%B0%E1%BB%9Bc&action=edit&redlink=1): [Parsons](/w/index.php?title=Parsons_Marine_Steam_Turbine_Company&action=edit&redlink=1)
8 × nồi hơi Yarrow
4 × trục
công suất 40.000 mã lực (29,8 MW)
(5.900 hải lý ở tốc độ 10 knot)
đầy đủ:
[hải pháo BL 152 mm (6 inch) /45 caliber Mark XII](/w/index.php?title=H%E1%BA%A3i_ph%C3%A1o_BL_152_mm_(6_inch)_/45_caliber_Mark_XII&action=edit&redlink=1)(5×1) [[1]](#cite_note-1)
2 × pháo 76 mm (3 inch)
2 ×
[hải pháo QF 2 pounder](/w/index.php?title=H%E1%BA%A3i_ph%C3%A1o_QF_2_pounder&action=edit&redlink=1)
1 × súng máy
2 × ống phóng
[ngư lôi](/wiki/Ng%C6%B0_l%C3%B4i)533 mm (21 inch)
38-64 mm (1,5-2,5 inch) mũi
51-64 mm (2-2,5 inch) đuôi
sàn trên: 25 mm (1 inch) giữa tàu
sàn chính: 25 mm (1 inch) bên trên bánh lái
**HMS Concord** là một [tàu tuần dương hạng nhẹ](/wiki/T%C3%A0u_tu%E1%BA%A7n_d%C6%B0%C6%A1ng_h%E1%BA%A1ng_nh%E1%BA%B9)thuộc [lớp tàu tuần dương C](/wiki/C_(l%E1%BB%9Bp_t%C3%A0u_tu%E1%BA%A7n_d%C6%B0%C6%A1ng))của [Hải quân Hoàng gia](/wiki/H%E1%BA%A3i_qu%C3%A2n_Ho%C3%A0ng_gia_Anh) [Anh Quốc](/wiki/V%C6%B0%C6%A1ng_qu%E1%BB%91c_Li%C3%AAn_hi%E1%BB%87p_Anh_v%C3%A0_B%E1%BA%AFc_Ireland)được chế tạo trong giai đoạn [Chiến tranh Thế giới thứ nhất](/wiki/Chi%E1%BA%BFn_tranh_th%E1%BA%BF_gi%E1%BB%9Bi_th%E1%BB%A9_nh%E1%BA%A5t), và thuộc [lớp phụ](/wiki/C_(l%E1%BB%9Bp_t%C3%A0u_tu%E1%BA%A7n_d%C6%B0%C6%A1ng)#L.E1.BB.9Bp_ph.E1.BB.A5_Centaur). Việc chế tạo lớp phụ này, vốn còn bao gồm *Centaur* [HMS](/wiki/HMS_Centaur_(1916)), có sử dụng phần lớn những vật liệu đã được chuẩn bị cho việc đóng hai chiếc tàu tuần dương tuần tiễu, được *Centaur* [Đế quốc Ottoman](/wiki/%C4%90%E1%BA%BF_qu%E1%BB%91c_Ottoman)đặt hàng vào năm [1914](/wiki/1914), nhưng việc chế tạo bị ngừng lại sau khi chiến tranh nổ ra. *Concord* được chế tạo bởi hãng [Vickers Limited](/w/index.php?title=Vickers_Limited&action=edit&redlink=1). Nó được đặt lườn vào ngày [1 tháng 2](/wiki/1_th%C3%A1ng_2) năm [1915](/wiki/1915); được hạ thủy vào ngày [1 tháng 4](/wiki/1_th%C3%A1ng_4) năm [1916](/wiki/1916); và được đưa ra hoạt động cùng Hải quân Hoàng gia vào [tháng 12](/wiki/Th%C3%A1ng_m%C6%B0%E1%BB%9Di_hai) năm [1916](/wiki/1916).
Trong chiến tranh,
*Concord* được phân về Hải đội Tuần dương nhẹ 5, hoạt động cùng với Lực lượng Harwich để phòng thủ lối tiếp cận từ phía Đông của [eo biển Anh Quốc](/wiki/Eo_bi%E1%BB%83n_Anh_Qu%E1%BB%91c), và đã sống sót qua suốt cuộc chiến tranh. Được xem là lạc hậu vào những năm [1930](/wiki/Th%E1%BA%ADp_ni%C3%AAn_1930), nó bị bán cho hãng Metal Industries tại [Rosyth](/w/index.php?title=Rosyth&action=edit&redlink=1), và được đưa đến xưởng tàu của hãng này vào ngày [16 tháng 9](/wiki/16_th%C3%A1ng_9) năm [1935](/wiki/1935) để được tháo dỡ.
## Tham khảo[
[sửa](/w/index.php?title=HMS_Concord_(1916)&veaction=edit&vesection=1) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=HMS_Concord_(1916)&action=edit§ion=1)]
- Colledge, J. J.; Warlow, Ben (1969). Ships of the Royal Navy: the complete record of all fighting ships of the Royal Navy (Rev. ed.). London: Chatham.
[ISBN 978-1-86176-281-8](/wiki/%C4%90%E1%BA%B7c_bi%E1%BB%87t:Ngu%E1%BB%93n_s%C3%A1ch/9781861762818). OCLC 67375475. [Jane's Fighting Ships of World War One](/w/index.php?title=Jane%27s_Fighting_Ships&action=edit&redlink=1)(1919), Jane's Publishing Company [Ships of the](http://www.worldwar1.co.uk/light-cruiser/hms-Centaur.html) *Centaur*class
|
|
Calliope
|
|Cambrian [ · Cambrian](/wiki/HMS_Cambrian_(1916)) [·](/wiki/HMS_Canterbury_(1915)) *Canterbury* [·](/wiki/HMS_Castor_(1915)) *Castor* *Constance* [lớp](/wiki/C_(l%E1%BB%9Bp_t%C3%A0u_tu%E1%BA%A7n_d%C6%B0%C6%A1ng)#L.E1.BB.9Bp_ph.E1.BB.A5_Centaur) *Centaur* [ · Centaur](/wiki/HMS_Centaur_(1916)) *Concord* [lớp](/wiki/C_(l%E1%BB%9Bp_t%C3%A0u_tu%E1%BA%A7n_d%C6%B0%C6%A1ng)#L.E1.BB.9Bp_ph.E1.BB.A5_Caledon) *Caledon* [lớp](/wiki/C_(l%E1%BB%9Bp_t%C3%A0u_tu%E1%BA%A7n_d%C6%B0%C6%A1ng)#L.E1.BB.9Bp_ph.E1.BB.A5_Ceres) *Ceres* [lớp](/wiki/C_(l%E1%BB%9Bp_t%C3%A0u_tu%E1%BA%A7n_d%C6%B0%C6%A1ng)#L.E1.BB.9Bp_ph.E1.BB.A5_Carlisle) *Carlisle* [lớp](/w/index.php?title=Arethusa_(l%E1%BB%9Bp_t%C3%A0u_tu%E1%BA%A7n_d%C6%B0%C6%A1ng)_(1913)&action=edit&redlink=1)· Tiếp nối bởi: *Arethusa* [lớp](/wiki/Danae_(l%E1%BB%9Bp_t%C3%A0u_tu%E1%BA%A7n_d%C6%B0%C6%A1ng)) *Danae* [Danh sách tàu tuần dương của Hải quân Hoàng gia Anh](/w/index.php?title=Danh_s%C3%A1ch_t%C3%A0u_tu%E1%BA%A7n_d%C6%B0%C6%A1ng_c%E1%BB%A7a_H%E1%BA%A3i_qu%C3%A2n_Ho%C3%A0ng_gia_Anh&action=edit&redlink=1)

X-Cache: cp1067 miss (0), cp1054 frontend miss (0)


text:
Nguyễn Kim Khoa
Bách khoa toàn thư mở Wikipedia
Nguyễn Kim Khoa (sinh 1955) là một Trung tướng Quân đội Nhân dân Việt Nam, là một đại biểu Quốc hội Việt Nam khóa 13, thuộc đoàn đại biểu Phú Thọ[1], Chủ nhiệm Ủy ban An ninh Quốc phòng của Quốc hội khóa 13.
Thân thế sự nghiệp[sửa | sửa mã nguồn]
Ông sinh ngày 7 tháng 3 năm 1955 tại Xã Sơn Dương, huyện Lâm Thao, Phú Thọ
Trước năm 2011, là Phó Tư lệnh Quân khu 2
Năm 2011, giữ chức Phó Chủ nhiệm Ủy ban Quốc phòng và An ninh của Quốc hội
Năm 2013, giữ chức Chủ nhiệm Ủy ban Quốc phòng và An ninh của Quốc hội[2]
Trung tướng (2013)
Chú thích[sửa | sửa mã nguồn]
- ^ “Danh sách Đại biểu Quốc hội khóa XIII”. Quốc hội Việt Nam. Truy cập ngày 5 tháng 9 năm 2012.
- ^ “Nguyễn Kim Khoa”.

markdown:
# Nguyễn Kim Khoa
Bách khoa toàn thư mở Wikipedia
**Nguyễn Kim Khoa** (sinh 1955) là một [Trung tướng Quân đội Nhân dân Việt Nam](/wiki/Trung_t%C6%B0%E1%BB%9Bng_Qu%C3%A2n_%C4%91%E1%BB%99i_Nh%C3%A2n_d%C3%A2n_Vi%E1%BB%87t_Nam), là một [đại biểu Quốc hội Việt Nam](/wiki/%C4%90%E1%BA%A1i_bi%E1%BB%83u_Qu%E1%BB%91c_h%E1%BB%99i_Vi%E1%BB%87t_Nam) [khóa 13](/wiki/Qu%E1%BB%91c_h%E1%BB%99i_Vi%E1%BB%87t_Nam_kh%C3%B3a_XIII), thuộc đoàn đại biểu [Phú Thọ](/wiki/Ph%C3%BA_Th%E1%BB%8D) , Chủ nhiệm Ủy ban An ninh Quốc phòng của Quốc hội khóa 13. [1]
## Thân thế sự nghiệp[
[sửa](/w/index.php?title=Nguy%E1%BB%85n_Kim_Khoa&veaction=edit&vesection=1) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Nguy%E1%BB%85n_Kim_Khoa&action=edit§ion=1)]
Ông sinh ngày 7 tháng 3 năm 1955 tại Xã Sơn Dương, huyện Lâm Thao, Phú Thọ
Trước năm 2011, là Phó Tư lệnh
[Quân khu 2](/wiki/Qu%C3%A2n_khu_2,_Qu%C3%A2n_%C4%91%E1%BB%99i_Nh%C3%A2n_d%C3%A2n_Vi%E1%BB%87t_Nam)
Năm 2011, giữ chức Phó Chủ nhiệm
[Ủy ban Quốc phòng và An ninh của Quốc hội](/wiki/%E1%BB%A6y_ban_Qu%E1%BB%91c_ph%C3%B2ng_v%C3%A0_An_ninh_Qu%E1%BB%91c_h%E1%BB%99i_(Vi%E1%BB%87t_Nam))
Năm 2013, giữ chức Chủ nhiệm
[Ủy ban Quốc phòng và An ninh của Quốc hội](/wiki/%E1%BB%A6y_ban_Qu%E1%BB%91c_ph%C3%B2ng_v%C3%A0_An_ninh_Qu%E1%BB%91c_h%E1%BB%99i_(Vi%E1%BB%87t_Nam)) [[2]](#cite_note-2)
Trung tướng (2013)
## Chú thích[
[sửa](/w/index.php?title=Nguy%E1%BB%85n_Kim_Khoa&veaction=edit&vesection=2) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Nguy%E1%BB%85n_Kim_Khoa&action=edit§ion=2)] [^](#cite_ref-1) [“Danh sách Đại biểu Quốc hội khóa XIII”](http://dbqh.na.gov.vn/XIII/Daibieu.aspx). [Quốc hội Việt Nam](/wiki/Qu%E1%BB%91c_h%E1%BB%99i_Vi%E1%BB%87t_Nam). Truy cập ngày 5 tháng 9 năm 2012. [^](#cite_ref-2) [“Nguyễn Kim Khoa”](http://dbqh.na.gov.vn/daibieu/33/646/Nguyen-Kim-Khoa.aspx).

X-Cache: cp1054 hit (1), cp1054 frontend miss (0)