text:
Vietsciences- Nguyễn Văn Tuấn 08/04/2009
Trong
chương này, chúng ta sẽ sử dụng
R
cho mục đích phân tích thống kê mô tả. Nói đến
thống kê mô tả là nói đến việc mô tả dữ liệu
bằng các phép tính và chỉ số thống kê thông
thường mà chúng ta đã làm quen qua từ thuở trung
học như số trung bình (mean), số trung vị
(median), phương sai (variance) độ lệch chuẩn
(standard deviation)… cho các biến số liên tục,
và tỉ số (proportion) cho các biến số không liên
tục. Nhưng trước khi hướng dẫn phân tích thống
kê mô tả, bạn đọc nên phân biệt hai khái niệm
tổng thể (population) và mẫu
(sample).
9.0 Khái niệm
tổng thể (population) và mẫu (sample)
Có
thể nói mục tiêu của nghiên cứu khoa học thực
nghiệm là nhằm tìm hiểu và khám phá những cái
chưa được biết (unknown), trong đó bao gồm
những qui luật hoạt động của tự nhiên. Để khám
phá, chúng ta sử dụng đến các phương pháp
phân loại, so sánh, và phỏng đoán.
Tất cả các phương pháp khoa học, kể cả thống kê
học, được phát triển nhằm vào ba mục tiêu trên.
Để phân loại, chúng ta phải đo lường một yếu tố
hay tiêu chí có liên quan đến vấn đề cần nghiên
cứu. Để so sánh và phỏng đoán, chúng ta cần đến
các phương pháp kiểm định giả thiết và mô hình
thống kê học.
Cũng
như bất cứ mô hình nào, mô hình thống kê phải có
thông số. Và muốn có thông số, chúng ta trước
hết phải tiến hành đo lường, và sau đó là ước
tính thông số từ đo lường. Chẳng hạn như để biết
sinh viên nữ có chỉ số thông minh (IQ) bằng sinh
viên nam hay không, chúng ta có thể làm nghiên
cứu theo hai phương án:
Phương án
(a) rất tốn kém và có thể nói là không thực tế,
vì chúng ta phải tập hợp tất cả sinh viên của cả
nước, một việc làm rất khó thực hiện được. Nhưng
nếu chúng ta có thể làm được, thì phương án này
không cần đến thống kê học. Giá trị IQ trung
bình của nữ và nam sinh viên tính từ phương án
(a) là giá trị cuối cùng, và nó trả lời câu hỏi
của chúng ta một cách trực tiếp, chúng ta không
cần phải suy luận, không cần đến kiểm định thống
kê.
Phương
án (b) đòi hỏi chúng ta phải chọn n nam
và m nữ sinh viên sao cho đại diện
(representative) cho toàn quần thể sinh viên của
cả nước. Tính “đại diện” ở đây có nghĩa là các
số n nam và m nữ sinh viên này
phải có cùng đặc tính như độ tuổi, trình độ học
vấn, thành phần kinh tế, xã hội, nơi sinh sống,
v.v… so với tổng thể sinh viên của cả nước. Bởi
vì chúng ta không biết các đặc tính này trong
toàn bộ tổng thể sinh viên, chúng ta không thể
so sánh trực tiếp được, cho nên một phương pháp
rất hữu hiệu là lấy mẫu một cách ngẫu nhiên. Có
nhiều phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên đã được
phát triển và chúng ta sẽ không bàn qua chi tiết
của các phương pháp này, ngoại trừ muốn nhấn
mạnh rằng, nếu cách lấy mẫu không ngẫu nhiên thì
các ước số từ mẫu sẽ không có ý nghĩa khoa học
cao, bởi vì các phương pháp phân tích thống kê
dựa vào giả định rằng mẫu phải được chọn một
cách ngẫu nhiên.
Chúng
ta sẽ lấy một ví dụ cụ thể về tổng thể và mẫu
qua ứng dụng
R
như sau. Ví dụ chúng ta có một tổng thể gồm 20
người và biết rằng chiều cao của họ như sau
(tính bằng cm): 162, 160, 157, 155, 167, 160,
161, 153, 149, 157, 159, 164, 150, 162, 168,
165, 156, 157, 154 và 157. Như vậy, chúng ta
biết rằng chiều cao trung bình của tổng thể là
158.65 cm.
Vì
thiếu thốn phương tiện chúng ta không thể nghiên
cứu trên toàn tổng thể mà chỉ có thể lấy mẫu từ
tổng thể để ước tính chiều cao. Hàm
sample()
cho phép chúng ta lấy mẫu. Và ước tính chiều cao
trung bình từ mẫu tất nhiên sẽ khác với chiều
cao trung bình của tổng thể.
> sample5 <-
sample(height, 5)
> sample5
[1] 153 157
164 156 149
Ước tính
chiều cao trung bình từ mẫu này:
>
mean(sample5)
[1] 155.8
[1] 157 162
167 161 150
[1] 159.4
Chú
ý ước tính chiều cao của mẫu thứ hai là 159.4 cm
(thay vì 155.8 cm), bởi vì chọn ngẫu nhiên, cho
nên đối tượng được chọn lần hai không nhất thiết
phải là đối tượng lần thứ nhất, cho nên ước tính
trung bình khác nhau.
> sample10 <-
sample(height, 10)
> sample10
[1] 153 160
150 165 159 160 164 156 162 157
>
mean(sample10)
[1] 158.6
Chúng ta
có thể lấy nhiều mẫu, mỗi mẫu gồm 10 người và
ước tính số trung bình từ mẫu, bằng một lệnh đơn
giản hơn như sau:
>
mean(sample(height, 10))
[1] 156.7
[1] 157.1
[1] 159.3
[1] 158.3
>
mean(sample(height, 10))
Chú ý độ
dao động của số trung bình từ 156.7 đến 159.3
cm.
>
mean(sample(height, 15))
[1] 158.6667
[1] 159.4
[1] 158.0667
[1] 158.1333
[1] 156.4667
Chú ý độ
dao động của số trung bình bây giờ từ 158.0 đến
158.7 cm, tức thấp hơn mẫu với 10 đối tượng.
>
mean(sample(height, 18))
[1] 158.2222
[1] 158.7222
[1] 158.0556
[1] 158.4444
[1] 159.0556
[1] 159
Bây
giờ thì ước tính chiều cao khá ổn định, nhưng
không khác gì so với cỡ mẫu với 15 người, do độ
dao động từ 158.2 đến 159 cm.
Từ
các ví dụ trên đây, chúng ta có thể rút ra một
nhận xét quan trọng: Ước số từ các mẫu được chọn
một cách ngẫu nhiên sẽ khác với thông số của
tổng thể, nhưng khi số cỡ mẫu tăng lên thì độ
khác biệt sẽ nhỏ lại dần. Do đó, một trong những
vấn đề then chốt của thiết kế nghiên cứu là nhà
nghiên cứu phải ước tính cỡ mẫu sao cho ước số
mà chúng ta tính từ mẫu gần (hay chính xác) so
với thông số của tổng thể. Tôi sẽ quay lại vấn
đề này trong chương 15.
Trong
ví dụ trên số trung bình của tổng thể là 158.65
cm. Trong thống kê học, chúng ta gọi đó là
thông số (parameter). Và các số trung bình
ước tính từ các mẫu chọn từ tổng thể đó được gọi
là ước số mẫu (sample estimate). Do đó,
xin nhắc lại để nhấn mạnh: những chỉ số liên
quan đến tổng thể là thông số, còn những số ước
tính từ các mẫu là ước số. Như thấy trên, ước
số có độ dao động chung quanh thông số, và vì
trong thực tế chúng ta không biết thông số, cho
nên mục tiêu chính của phân tích thống kê là sử
dụng ước số để suy luận về thông số.
Mục
tiêu chính của phân tích thống kê mô tả là tìm
những ước số của mẫu. Có hai loại đo lường: liên
tục (continuous measurement) và không liên tục
hay rời rạc (discrete measurement). Các biến
liên tục như độ tuổi, chiều cao, trọng lượng cơ
thể, v.v… là biến số liên tục, còn các biến mang
tính phân loại như có hay không có bệnh, thích
hay không thích, trắng hay đen, v.v… là những
biến số không liên tục. Cách tính hai loại biến
số này cũng khác nhau.
Ước
số thông thường nhất dùng để mô tả một biến số
liên tục là số trung bình (mean). Chẳng hạn như
chiều cao của nhóm 1 gồm 5 đối tượng là 160,
160, 167, 156, và 161, do đó số trung bình là
160.8 cm. Nhưng chiều cao của nhóm 2 cũng gồm 5
đối tượng khác như142, 150, 187, 180 và 145, thì
số trung bình vẫn là 160.8. Do đó, số trung bình
không thể phản ánh đầy đủ sự phân phối của một
biến liên tục, vì ở đây tuy hai nhóm có cùng
trung bình nhưng độ khác biệt của nhóm 2 cao hơn
nhóm 1 rất nhiều. Và chúng ta cần một ước số
khác gọi là phương sai (variance). Phương sai
của nhóm 1 là 15.7 cm2 và nhóm 2 là
443.7 cm2.
Với một
biến số không liên tục như 0 và 1 (0 kí hiệu còn
sống, và 1 kí hiệu tử vong) thì ước số trung
bình không còn ý nghĩa “trung bình” nữa, cho nên
chúng ta có ước số tỉ lệ (proportion). Chẳng
hạn như trong số 10 người có 2 người tử vong,
thì tỉ lệ tử vong là 0.2 (hay 20%). Trong số 200
người có 40 người qua đời thì tỉ lệ tử vong vẫn
0.2. Do đó, cũng như trường hợp trung bình, tỉ
lệ không thể mô tả một biến không liên tục đầy
đủ được. Chúng ta cần đến phương sai để, cùng
với tỉ lệ, mô tả một biến không liên tục. Trong
trường hơp 2/10 phương sai là 0.016, còn trong
trường hợp 40/200, phương sai là 0.0008. Trong
chương này, chúng ta sẽ làm quen với một số lệnh
trong R
để tiến hành những tính toán đơn giản trên.
9.1 Thống kê
mô tả (descriptive statistics,
summary)
Để
minh họa cho việc áp dụng
R
vào thống kê mô tả, chúng ta sẽ sử dụng một dữ
liệu nghiên cứu có tên là
igfdata.
Trong nghiên cứu này, ngoài các chỉ số liên quan
đến giới tính, độ tuổi, trọng lượng và chiều
cao, chúng ta đo lường các hormone liên quan đến
tình trạng tăng trưởng như
igfi,igfbp3,als,
và các
markers liên quan đến sự chuyển hóa của xương
pinp,ictp
và pinp.
Có 100 đối tượng nghiên cứu. Dữ liệu này được
chứa trong directory
c:\works\stats.
Trước hết, chúng ta cần phải nhập dữ liệu vào
R
với những lệnh sau đây (các câu chữ theo sau dấu
# là những chú thích để bạn đọc theo dõi):
>
options(width=100)
# chuyển
directory
>
setwd("c:/works/stats")
# đọc dữ
liệu vào R
> igfdata <-
read.table("igf.txt", header=TRUE,
na.strings=".")
>
attach(igfdata)
# xem xét
các cột số trong dữ liệu
>
names(igfdata)
[1] "id"
"sex" "age" "weight" "height" "ethnicity"
[7] "igfi"
"igfbp3" "als" "pinp" "ictp"
"p3np"
> igfdata
id sex
age weight height ethnicity igfi igfbp3
1 1
Female 15 42 162 Asian 189.000
4.00000
2 2
Male 16 44 160 Caucasian 160.000 3.75000
3 3
Female 15 43 157 Asian 146.833
3.43333
4 4
Female 15 42 155 Asian 185.500
3.40000
5 5
Female 16 47 167 Asian 192.333
4.23333
6 6
Female 25 45 160 Asian 110.000
3.50000
7 7
Female 19 45 161 Asian 157.000
3.20000
8 8
Female 18 43 153 Asian 146.000
3.40000
9 9
Female 15 41 149 Asian 197.667
3.56667
10 10
Female 24 45 157 African 148.000
3.40000
...
97 97
Female 17 54 168 Caucasian 204.667
4.96667
98 98
Male 18 55 169 Asian 178.667 3.86667
99 99
Female 18 48 151 Asian 237.000
3.46667
100 100
Male 15 54 168 Asian 130.000 2.70000
id
als pinp ictp p3np
1 1
323.667 353.970 11.2867 8.3367
2 2
333.750 375.885 10.4300 6.7450
3 3
248.333 199.507 8.3633 12.5000
4 4
251.000 483.607 13.3300 14.2767
5 5
322.000 105.430 7.9233 4.5033
6 6
284.667 76.487 4.9833 4.9367
7 7
274.000 75.880 6.3500 5.3200
8 8
303.000 86.360 7.3700 4.6700
9 9
308.500 254.803 11.8700 6.8200
10 10
273.000 44.720 3.7400 6.1600
97 97
441.333 64.130 5.1600 4.4367
98 98
273.000 185.913 7.5267 8.8333
99 99
324.333 105.127 5.9867 5.6600
100 100
259.333 325.840 10.2767 6.5933
Trên đây
chỉ là một phần số liệu trong số 100 đối tượng.
Cho một
biến số
x1, x2, x3,...,
xn,
chúng ta có thể tính toán một số chỉ số thống kê
mô tả như sau:
Ví dụ 1:
Để tìm giá trị trung bình của độ tuổi, chúng ta
chỉ đơn giản lệnh:
> mean(age)
[1] 19.17
Hay phương
sai và độ lệch chuẩn của tuổi:
> var(age)
[1] 15.33444
> sd(age)
[1] 3.915922
Tuy nhiên,
R
có lệnh
summary
có thể cho chúng ta tất cả thông tin thống kê về
một biến số:
> summary(age)
Min. 1st
Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
13.00
16.00 19.00 19.17 21.25 34.00
Nói
chung, kết quả này đơn giản và các viết tắt cũng
có thể dễ hiểu. Chú ý, trong kết quả trên, có
hai chỉ số “1st
Qu”
và “3rd
Qu”
có nghĩa là first quartile (tương đương với vị
trí 25%) và third quartile (tương đương với vị
trí 75%) của một biến số. First quartile = 16
có nghĩa là 25% đối tượng nghiên cứu có độ tuổi
bằng hoặc nhỏ hơn 16 tuổi. Tương tự, Third
quartile = 34 có nghĩa là 75% đối tượng có độ
tuổi bằng hoặc thấp hơn 34 tuổi. Tất nhiên số
trung vị (median) 19 cũng có nghĩa là 50% đối
tượng có độ tuổi 19 trở xuống (hay 19 tuổi trở
lên).
R
không có hàm tính sai số chuẩn, và trong hàm
summary, R
cũng không cung cấp độ lệch chuẩn. Để có các số
này, chúng ta có thể tự viết một hàm đơn giản
(hãy gọi là
desc)
như sau:
desc <-
function(x)
{
av <-
mean(x)
sd <-
sd(x)
se <-
sd/sqrt(length(x))
c(MEAN=av,
SD=sd, SE=se)
}
Và có thể
gọi hàm này để tính bất cứ biến nào chúng ta
muốn, như tính biến
als
sau đây:
> desc(als)
MEAN SD SE
301.841120
58.987189 5.898719
Để
có một “quang cảnh” chung về dữ liệu
igfdata
chúng ta
chỉ đơn giản lệnh
summary
như sau:
>
summary(igfdata)
id sex age
weight
Min. :
1.00 Female:69 Min. :13.00 Min.
:41.00
1st Qu.:
25.75 Male :31 1st Qu.:16.00 1st
Qu.:47.00
Median :
50.50 Median :19.00 Median
:50.00
Mean :
50.50 Mean :19.17 Mean
:49.91
3rd Qu.:
75.25 3rd Qu.:21.25 3rd
Qu.:53.00
Max.
:100.00 Max. :34.00 Max.
:60.00
height ethnicity
Min.
:149.0 African : 8
1st
Qu.:157.0 Asian :60
Median
:162.0 Caucasian:30
Mean
:163.1 Others : 2
3rd
Qu.:168.0
Max.
:196.0
igfi igfbp3 als
pinp
Min. :
85.71 Min. :2.000 Min. :192.7 Min. :
26.74
1st
Qu.:137.17 1st Qu.:3.292 1st Qu.:256.8 1st
Qu.: 68.10
Median
:161.50 Median :3.550 Median :292.5 Median
:103.26
Mean
:165.59 Mean :3.617 Mean :301.8 Mean
:167.17
3rd
Qu.:186.46 3rd Qu.:3.875 3rd Qu.:331.2 3rd
Qu.:196.45
Max.
:427.00 Max. :5.233 Max. :471.7 Max.
:742.68
ictp p3np
Min. :
2.697 Min. : 2.343
1st Qu.:
4.878 1st Qu.: 4.433
Median :
6.338 Median : 5.445
Mean :
7.420 Mean : 6.341
3rd Qu.:
8.423 3rd Qu.: 7.150
Max.
:21.237 Max. :16.303
R
tính toán tất cả các biến số nào có thể tính
toán được. Cho nên, ngay cả cột
id
(tức mã số của đối tượng nghiên cứu)
R
cũng tính luôn! (và chúng ta biết kết quả của
cột id
chẳng có ý nghĩa thống kê gì). Đối với các biến
số mang tính phân loại như
sex
và
ethnicity
(sắc tộc) thì
R
chỉ báo cáo tần số cho mỗi nhóm.
Kết
quả trên cho tất cả đối tượng nghiên cứu. Nếu
chúng ta muốn kết quả cho từng nhóm nam và nữ
riêng biệt, hàm
by
trong R
rất hữu dụng. Trong lệnh sau đây, chúng ta yêu
cầu R
tóm lược dữ liệu
igfdata
theo
sex.
> by(igfdata,
sex, summary)
sex: Female
id sex age
Min. : 1.0
Female:69 Min. :13.00
1st Qu.:21.0
Male : 0 1st Qu.:17.00
Median
:47.0 Median :19.00
Mean
:48.2 Mean :19.59
3rd
Qu.:75.0 3rd Qu.:22.00
Max.
:99.0 Max. :34.00
weight height
Min.
:41.00 Min. :149.0
1st
Qu.:47.00 1st Qu.:156.0
Median
:50.00 Median :162.0
Mean
:49.35 Mean :161.9
3rd
Qu.:52.00 3rd Qu.:166.0
Max.
:60.00 Max. :196.0
ethnicity igfi igfbp3
African : 4
Min. : 85.71 Min. :2.767
Asian :43
1st Qu.:136.67 1st Qu.:3.333
Caucasian:22
Median :163.33 Median :3.567
Others : 0
Mean :167.97 Mean :3.695
3rd Qu.:186.17 3rd Qu.:3.933
Max. :427.00 Max. :5.233
als
Min.
:204.3
1st
Qu.:263.8
Median
:302.7
Mean
:311.5
3rd
Qu.:361.7
Max.
:471.7
pinp ictp p3np
Min. :
26.74 Min. : 2.697 Min. : 2.343
1st Qu.:
62.75 1st Qu.: 4.717 1st Qu.: 4.337
Median :
78.50 Median : 5.537 Median : 5.143
Mean
:108.74 Mean : 6.183 Mean : 5.643
3rd
Qu.:115.26 3rd Qu.: 7.320 3rd Qu.: 6.143
Max.
:502.05 Max. :13.633 Max. :14.420
------------------------------------------------------------
sex: Male
id sex age
Min. :
2.00 Female: 0 Min. :14.00
1st Qu.:
34.50 Male :31 1st Qu.:15.00
Median :
56.00 Median :17.00
Mean :
55.61 Mean :18.23
3rd Qu.:
75.00 3rd Qu.:20.00
Max.
:100.00 Max. :27.00
weight
height
Min.
:44.00 Min. :155.0
1st
Qu.:48.50 1st Qu.:161.5
Median
:51.00 Median :164.0
Mean
:51.16 Mean :165.6
3rd
Qu.:53.50 3rd Qu.:169.0
Max.
:59.00 Max. :191.0
ethnicity igfi igfbp3
als
African : 4
Min. : 94.67 Min. :2.000 Min. :192.7
Asian :17
1st Qu.:138.67 1st Qu.:3.183 1st Qu.:249.8
Caucasian: 8
Median :160.00 Median :3.500 Median :276.0
Others : 2
Mean :160.29 Mean :3.443 Mean :280.2
3rd Qu.:183.00 3rd Qu.:3.775
3rd Qu.:311.3
Max. :274.00 Max. :4.500
Max. :388.7
Min. :
56.28 Min. : 3.650 Min. : 3.390
1st
Qu.:135.07 1st Qu.: 6.900 1st Qu.: 5.375
Median
:245.92 Median : 9.513 Median : 7.140
Mean
:297.21 Mean :10.173 Mean : 7.895
3rd
Qu.:450.38 3rd Qu.:13.517 3rd Qu.:10.010
Max.
:742.68 Max. :21.237 Max. :16.303
Để
xem qua phân phối của các hormones và chỉ số
sinh hóa cùng một lúc, chúng ta có thể vẽ đồ thị
cho tất cả 6 biến số. Trước hết, chia màn ảnh
thành 6 cửa sổ (với 2 dòng và 3 cột); sau đó lần
lượt vẽ:
> op <-
par(mfrow=c(2,3))
> hist(igfi)
> hist(igfbp3)
> hist(als)
> hist(pinp)
> hist(ictp)
> hist(p3np)
9.2 Kiểm định xem một biến có phải phân phối
chuẩn
Trong
phân tích thống kê, phần lớn các phép tính dựa
vào giả định biến số phải là một biến số phân
phối chuẩn (normal distribution). Do đó, một
trong những việc quan trọng khi xem xét dữ kiện
là phải kiểm định giả thiết phân phối chuẩn của
một biến số. Trong đồ thị trên, chúng ta thấy
các biến số như
igfi,
pinp,ictp
và p3np
có vẻ tập trung vào các giá trị thấp và không
cân đối, tức dấu hiệu của một sự phân phối không
chuẩn.
Để
kiểm định nghiêm chỉnh, chúng ta cần phải sử
dụng kiểm định thống kê có tên là “Shapiro test”
và trong R gọi là hàm
shapiro.test.
Chẳng hạn như kiểm định giả thiết phân phối
chuẩn của biến số
pinp.
>
shapiro.test(pinp)
Shapiro-Wilk normality test
data: pinp
W = 0.748,
p-value = 8.314e-12
Vì trị số
p (p-value) thấp hơn 0.05, chúng ta có thể kết
luận rằng biến số
pinp
không đáp ứng luật phân phối chuẩn.
Nhưng với
biến số
weight
(trọng lương cơ thể) thì kiểm định này cho biết
đây là một biến số tuân theo luật phân phối
chuẩn vì trị số p > 0.05.
>
shapiro.test(weight)
Shapiro-Wilk normality test
data: weight
W = 0.9887,
p-value = 0.5587
Thật ra,
kết quả trên cũng phù hợp với đồ thị của
weight:
> hist(weight)
9.3 Thống kê mô tả theo từng nhóm
Nếu
chúng ta muốn tính trung bình của một biến số
như igfi cho mỗi nhóm nam và nữ giới, hàm
tapply
trong R
có thể dùng cho việc này:
>
tapply(igfi, list(sex), mean)
Female
Male
167.9741
160.2903
Trong lệnh
trên,
igfi
là biến số chúng ta cần tính, biến số phân nhóm
là sex,
và chỉ số thống kê chúng ta muốn là trung bình (mean).
Qua kết quả trên, chúng ta thấy số trung bình
của
igfi
cho nữ giới (167.97) cao hơn nam giới (160.29).
Nhưng nếu
chúng ta muốn tính cho từng giới tính và sắc
tộc, chúng ta chỉ cần thêm một biến số trong hàm
list:
> tapply(igfi,
list(ethnicity, sex), mean)
Female Male
African
145.1252 120.9168
Asian
165.6589 160.4999
Caucasian
176.6536 169.4790
Others NA 200.5000
Trong kết
quả trên,
NA
có nghĩa là “not available”, tức không có số
liệu cho phụ nữ trong các sắc tộc “others”.
9.4 Kiểm định t (t.test)
Kiểm
định t dựa vào giả thiết phân phối chuẩn. Có
hai loại kiểm định t: kiểm định t cho một mẫu
(one-sample t-test), và kiểm định t cho hai mẫu
(two-sample t-test). Kiểm định t một mẫu nhằm
trả lời câu hỏi dữ liệu từ một mẫu có phải thật
sự bằng một thông số nào đó hay không. Còn kiểm
định t hai mẫu thì nhằm trả lời câu hỏi hai mẫu
có cùng một luật phân phối, hay cụ thể hơn là
hai mẫu có thật sự có cùng trị số trung bình hay
không. Tôi sẽ lần lượt minh họa hai kiểm định
này qua số liệu
igfdata
trên.
9.1.1 Kiểm định t một mẫu
Ví
dụ 2. Qua phân tích trên, chúng ta thấy tuổi
trung bình của 100 đối tượng trong nghiên cứu
này là 19.17 tuổi. Chẳng hạn như trong quần thể
này, trước đây chúng ta biết rằng tuổi trung
bình là 30 tuổi. Vấn đề đặt ra là có phải mẫu mà
chúng ta có được có đại diện cho quần thể hay
không. Nói cách khác, chúng ta muốn biết giá trị
trung bình 19.17 có thật sự khác với giá trị
trung bình 30 hay không.
Để
trả lời câu hỏi này, chúng ta sử dụng kiểm định
t. Theo lí thuyết thống kê, kiểm định t được
định nghĩa bằng công thức sau đây:
Trong đó,
là giá trị trung bình của mẫu,
m
là trung bình theo giả thiết (trong trường hợp
này, 30), s là độ lệch chuẩn, và n
là số lượng mẫu (100). Nếu giá trị t cao hơn giá
trị lí thuyết theo phân phối t ở một tiêu chuẩn
có ý nghĩa như 5% chẳng hạn thì chúng ta có lí
do để phát biểu khác biệt có ý nghĩa thống kê.
Giá trị này cho mẫu 100 có thể tính toán bằng
hàm qt
của R
như sau:
> qt(0.95,
100)
[1] 1.660234
Nhưng có
một cách tính toán nhanh gọn hơn để trả lời câu
hỏi trên, bằng cách dùng hàm
t.test
như sau:
> t.test(age,
mu=30)
One
Sample t-test
data: age
t = -27.6563,
df = 99, p-value < 2.2e-16
alternative
hypothesis: true mean is not equal to 30
95 percent
confidence interval:
18.39300
19.94700
sample
estimates:
mean of x
19.17
Trong lệnh
trên
age
là biến số chúng ta cần kiểm định, và
mu=30
là giá trị giả thiết.
R
trình bày trị số
t = -27.66,
với 99 bậc tự do, và trị số p < 2.2e-16 (tức rất
thấp). R
cũng cho biết độ tin cậy 95% của age là từ 18.4
tuổi đến 19.9 tuổi (30 tuổi nằm quá ngoài khoảng
tin cậy này). Nói cách khác, chúng ta có lí do
để phát biểu rằng độ tuổi trung bình trong mẫu
này thật sự thấp hơn độ tuổi trung bình của quần
thể.
Ví
dụ 3. Qua phân tích mô tả trên (phầm
summary)
chúng ta thấy phụ nữ có độ hormone
igfi
cao hơn nam giới (167.97 và 160.29). Câu hỏi đặt
ra là có phải thật sự đó là một khác biệt có hệ
thống hay do các yếu tố ngẫu nhiên gây nên. Trả
lời câu hỏi này, chúng ta cần xem xét mức độ
khác biệt trung bình giữa hai nhóm và độ lệch
chuẩn của độ khác biệt.
Trong đó
và
là số trung bình của hai nhóm nam và nữ, và
SED là độ lệch chuẩn của (
-
)
. Thực ra, SED có thể ước tính bằng công
thức:
Trong đó
và
là sai số chuẩn (standard error) của hai nhóm
nam và nữ. Theo lí thuyết xác suất, t
tuân theo luật phân phối t với bậc tự do
,
trong đó n1 và n2
là số mẫu của hai nhóm. Chúng ta có thể dùng
R
để trả lời câu hỏi trên bằng hàm
t.test
như sau:
> t.test(igfi~
sex)
Welch
Two Sample t-test
data: igfi by
sex
t = 0.8412, df
= 88.329, p-value = 0.4025
alternative
hypothesis: true difference in means is not
equal to 0
-10.46855
25.83627
mean in group
Female mean in group Male
R
trình bày các giá trị quan trọng trước hết:
t = 0.8412, df
= 88.329, p-value = 0.4025
df
là bậc tự do. Trị số p = 0.4025 cho thấy mức độ
khác biệt giữa hai nhóm nam và nữ không có ý
nghĩa thống kê (vì cao hơn 0.05 hay 5%).
-10.46855
25.83627
là khoảng
tin cậy 95% về độ khác biệt giữa hai nhóm. Kết
quả tính toán trên cho biết độ
igf
ở nữ giới có thể thấp hơn nam giới 10.5 ng/L
hoặc cao hơn nam giới khoảng 25.8 ng/L. Vì độ
khác biệt quá lớn và đó là thêm bằng chứng cho
thấy không có khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa
hai nhóm.
Kiểm
định trên dựa vào giả thiết hai nhóm nam và nữ
có khác phương sai. Nếu chúng ta có lí do để cho
rằng hai nhóm có cùng phương sai, chúng ta chỉ
thay đổi một thông số trong hàm t với
var.equal=TRUE
như sau:
> t.test(igfi~
sex, var.equal=TRUE)
Two
Sample t-test
t = 0.7071, df
= 98, p-value = 0.4812
-13.88137
29.24909
167.9741 160.2903
Về mặt số,
kết quả phân tích trên có khác chút ít so với
kết quả phân tích dựa vào giả định hai phương
sai khác nhau, nhưng trị số p cũng đi đến một
kết luận rằng độ khác biệt giữa hai nhóm không
có ý nghĩa thống kê.
9.5 So sánh phương sai (var.test)
Bây giờ
chúng ta thử kiểm định xem phương sai giữa hai
nhóm có khác nhau không. Để tiến hành phân tích,
chúng ta chỉ cần lệnh:
>
var.test(igfi ~ sex)
F test
to compare two variances
F = 2.6274,
num df = 68, denom df = 30, p-value = 0.004529
alternative
hypothesis: true ratio of variances is not equal
to 1
1.366187
4.691336
ratio of
variances
2.627396
Kết quả
trên cho thấy độ khác biệt về phương sai giữa
hai nhóm cao 2.62 lần. Trị số p = 0.0045 cho
thấy phương sai giữa hai nhóm khác nhau có ý
nghĩa thống kê. Như vậy, chúng ta chấp nhận kết
quả phân tích của hàm
t.test(igfi~
sex).
9.6 Kiểm định
Wilcoxon cho hai mẫu (wilcox.test)
Kiểm
định t dựa vào giả thiết là phân phối của một
biến phải tuân theo luật phân phối chuẩn. Nếu
giả định này không đúng, kết quả của kiểm định t
có thể không hợp lí (valid). Để kiểm định phân
phối của
igfi,
chúng ta có thể dùng hàm
shapiro.test
như sau:
>
shapiro.test(igfi)
Shapiro-Wilk normality test
data: igfi
W = 0.8528,
p-value = 1.504e-08
Trị số p
nhỏ hơn 0.05 rất nhiều, cho nên chúng ta có thể
nói rằng phân phối của
igfi
không tuân theo luật phân phối chuẩn. Trong
trường hợp này, việc so sánh giữa hai nhóm có
thể dựa vào phương pháp phi tham số
(non-parametric) có tên là kiểm định Wilcoxon,
vì kiểm định này (không như kiểm định t) không
tùy thuộc vào giả định phân phối chuẩn.
>
wilcox.test(igfi ~ sex)
Wilcoxon rank sum test with continuity
correction
W = 1125,
p-value = 0.6819
alternative
hypothesis: true mu is not equal to 0
Trị số p =
0.682 cho thấy quả thật độ khác biệt về
igfi
giữa hai nhóm nam và nữ không có ý nghĩa thống
kê. Kết luận này cũng không khác với kết quả
phân tích bằng kiểm định t.
9.7 Kiểm định
t cho các biến số theo cặp (paired t-test,
t.test)
Kiểm
định t vừa trình bày trên là cho các nghiên cứu
gồm hai nhóm độc lập nhau (như giữa hai nhóm nam
và nữ), nhưng không thể ứng dụng cho các nghiên
cứu mà một nhóm đối tượng được theo dõi theo
thời gian. Chúng ta tạm gọi các nghiên cứu này
là nghiên cứu theo cặp. Trong các nghiên cứu
này, chúng ta cần sử dụng một kiểm định t có tên
là paired t-test.
Ví
dụ 4. Một nhóm bệnh nhân gồm 10 người được
điều trị bằng một thuốc nhằm giảm huyết áp.
Huyết áp của bệnh nhân được đo lúc khởi đầu
nghiên cứu (lúc chưa điều trị), và sau khi điều
trị. Số liệu huyết áp của 10 bệnh nhân như sau:
Câu hỏi đặt ra là
độ biến chuyển huyết áp trên có đủ để kết luận
rằng thuốc điều trị có hiệu quả giảm áp huyết.
Để trả lời câu hỏi này, chúng ta dùng kiểm định
t cho từng cặp như sau:
> # nhập dữ
kiện
> before <-
c(180, 140, 160, 160, 220, 185, 145, 160, 160,
170)
> after <-
c(170, 145, 145, 125, 205, 185, 150, 150, 145,
155)
> bp <-
data.frame(before, after)
> # kiểm định
t
>
t.test(before, after, paired=TRUE)
Paired
t-test
data: before
and after
t = 2.7924, df
= 9, p-value = 0.02097
1.993901
19.006099
mean of the
differences
10.5
Kết quả
trên cho thấy sau khi điều trị áp suất máu giảm
10.5 mmHg, và khoảng tin cậy 95% là từ 2.0 mmHg
đến 19 mmHg, với trị số p=0.0209. Như vậy, chúng
ta có bằng chứng để phát biểu rằng mức độ giảm
huyết áp có ý nghĩa thống kê.
Chú ý nếu
chúng ta phân tích sai bằng kiểm định thống kê
cho hai nhóm độc lập dưới đây thì trị số p =
0.32 cho biết mức độ giảm áp suất không có ý
nghĩa thống kê.
>
t.test(before, after)
t = 1.0208, df
= 17.998, p-value = 0.3209
-11.11065
32.11065
mean of x mean
of y
168.0
157.5
Thay vì dùng kiểm
định t cho từng cặp, chúng ta cũng có thể sử
dụng hàm
wilcox.test
cho cùng mục đích:
>
wilcox.test(before, after, paired=TRUE)
Wilcoxon
signed rank test with continuity correction
V = 42,
p-value = 0.02291
Kết quả
trên một lần nữa khẳng định rằng độ giảm áp suất
máu có ý nghĩa thống kê với trị số (p=0.023)
chẳng khác mấy so với kiểm định t cho từng cặp.
9.9 Tần số (frequency)
Hàm
table
trong R
có chức năng cho chúng ta biết về tần số của một
biến số mang tính phân loại như
sex
và
ethnicity.
> table(sex)
sex
Female Male
69 31
>
table(ethnicity)
ethnicity
African
Asian Caucasian Others
8 60 30 2
Một bảng
thống kê 2 chiều:
> table(sex,
ethnicity)
ethnicity
sex
African Asian Caucasian Others
Female
4 43 22 0
Male
4 17 8 2
Chú ý
trong các bảng thống kê trên, hàm
table
không cung cấp cho chúng ta số phần trăm. Để
tính số phần trăm, chúng ta cần đến hàm
prop.table
và cách sử dụng có thể minh hoạ như sau:
# tạo ra một
object tên là freq để chứa kết quả tần số
> freq <-
table(sex, ethnicity)
# kiểm tra kết
quả
> freq
# dùng hàm
margin.table để xem kết quả
>
margin.table(freq, 1)
>
margin.table(freq, 2)
8 60 30 2
# tính phần
trăm bằng hàm prop.table
>
prop.table(freq, 1)
sex
African Asian Caucasian Others
Female
0.05797101 0.62318841 0.31884058 0.00000000
Male
0.12903226 0.54838710 0.25806452 0.06451613
Trong bảng
thống kê trên,
prop.table
tính tỉ lệ sắc tộc cho từng giới tính. Chẳng
hạn như ở nữ giới (female), 5.8% là người Phi
châu, 62.3% là người Châu Á, 31.8% là người Tây
phương da trắng. Tổng cộng là 100%. Tương tự, ở
nam giới tỉ lệ người Phi châu là 12.9%, Châu Á
là 54.8%, v.v…
>
prop.table(freq, 2)
sex
African Asian Caucasian Others
Female
0.5000000 0.7166667 0.7333333 0.0000000
Male
0.5000000 0.2833333 0.2666667 1.0000000
Trong bảng
thống kê trên,
prop.table
tính tỉ lệ giới tính cho từng sắc tộc. Chẳng
hạn như trong nhóm người châu Á, 71.7% là nữ và
28.3% là nam.
# tính phần
trăm cho toàn bộ bảng
>
freq/sum(freq)
Female
0.04 0.43 0.22 0.00
Male
0.04 0.17 0.08 0.02
9.10 Kiểm
định tỉ lệ (proportion test,
prop.test,
binom.test)
Kiểm định
một tỉ lệ thường dựa vào giả định phân phối nhị
phân (binomial distribution). Với một số mẫu
n và tỉ lệ p, và nếu n lớn
(tức hơn 50 chẳng hạn), thì phân phối nhị phân
có thể tương đương với phân phối chuẩn với số
trung bình np và phương sai np(1 –
p). Gọi x là số biến cố mà chúng
ta quan tâm, kiểm định giả thiết p =
p
có thể sử dụng thống kê sau đây:
Ở đây, z
tuân theo luật phân phối chuẩn với trung bình 0
và phương sai 1. Cũng có thể nói z2
tuân theo luật phân phối Khi bình phương với bậc
tự do bằng 1.
Ví
dụ 5. Trong nghiên cứu trên, chúng ta thấy
có 69 nữ và 31 nam. Như vậy tỉ lệ nữ là 0.69
(hay 69%). Để kiểm định xem tỉ lệ này có thật sự
khác với tỉ lệ 0.5 hay không, chúng ta có thể sử
dụng hàm
prop.test(x,
n, p)
như sau:
>
prop.test(69, 100, 0.50)
1-sample
proportions test with continuity correction
data: 69 out
of 100, null probability 0.5
X-squared =
13.69, df = 1, p-value = 0.0002156
alternative
hypothesis: true p is not equal to 0.5
0.5885509
0.7766330
p
0.69
Trong kết
quả trên,
prop.test
ước
tính tỉ lệ nữ giới là 0.69, và khoảng tin cậy
95% là 0.588 đến 0.776. Giá trị Khi bình phương
là 13.69, với trị số p = 0.00216. Như vậy,
nghiên cứu này có tỉ lệ nữ cao hơn 50%.
Một cách
tính chính xác hơn kiểm định tỉ lệ là kiểm định
nhị phân
bionom.test(x,
n, p)
như sau:
>
binom.test(69, 100, 0.50)
Exact
binomial test
data: 69 and
100
number of
successes=69, number of trials=100,
p-value=0.0001831
alternative
hypothesis: true probability of success is not
equal to 0.5. 95 percent confidence interval:
0.5896854
0.7787112
sample
estimates - probability of success: 0.69
Nói chung,
kết quả của kiểm định nhị phân không khác gì so
với kiểm định Khi bình phương, với trị số p =
0.00018, chúng ta càng có bằng chứng để kết luận
rằng tỉ lệ nữ giới trong nghiên cứu này thật sự
cao hơn 50%.
9.11 So sánh
hai tỉ lệ (prop.test,
binom.test)
Phương
pháp so sánh hai tỉ lệ có thể khai triển trực
tiếp từ lí thuyết kiểm định một tỉ lệ vừa trình
bày trên. Cho hai mẫu với số đối tượng n1
và n2, và số biến cố là x1
và x2. Do đó, chúng ta có thể
ước tính hai tỉ lệ p1 và p2.
Lí thuyết xác suất cho phép chúng ta phát biểu
rằng độ khác biệt giữa hai mẫu d = p1
– p2 tuân theo luật phân phối
chuẩn với số trung bình 0 và phương sai bằng:
Trong
đó:
Thành ra,
z = d/Vd tuân
theo luật phân phối chuẩn với trung bình 0 và
phương sai 1. Nói cách khác, z2
tuân theo luật phân phối Khi bình phương với
bậc tự do bằng 1. Do đó, chúng ta cũng có thể sử
dụng
prop.test
để kiểm định hai tỉ lệ.
Ví
dụ 6. Một nghiên cứu được tiến hành so sánh
hiệu quả của thuốc chống gãy xương. Bệnh nhân
được chia thành hai nhóm: nhóm A được điều trị
gồm có 100 bệnh nhân, và nhóm B không được điều
trị gồm 110 bệnh nhân. Sau thời gian 12 tháng
theo dõi, nhóm A có 7 người bị gãy xương, và
nhóm B có 20 người gãy xương. Vấn đề đặt ra là
tỉ lệ gãy xương trong hai nhóm này bằng nhau
(tức thuốc không có hiệu quả)? Để kiểm định xem
hai tỉ lệ này có thật sự khác nhau, chúng ta có
thể sử dụng hàm
prop.test(x,
n, p)
như sau:
> fracture <-
c(7, 20)
> total <-
c(100, 110)
>
prop.test(fracture, total)
2-sample test for equality of proportions with
continuity correction
data:
fracture out of total
X-squared =
4.8901, df = 1, p-value = 0.02701
alternative
hypothesis: two.sided
-0.20908963
-0.01454673
prop 1
prop 2
0.0700000
0.1818182
Kết quả
phân tích trên cho thấy tỉ lệ gãy xương trong
nhóm 1 là 0.07 và nhóm 2 là 0.18. Phân tích trên
còn cho thấy xác suất 95% rằng độ khác biệt giữa
hai nhóm có thể 0.01 đến 0.20 (tức 1 đến 20%).
Với trị số p=0.027, chúng ta có thể nói rằng tỉ
lệ gãy xương trong nhóm A quả thật thấp hơn nhóm
B.
9.12 So sánh
nhiều tỉ lệ (prop.test,
chisq.test)
Kiểm
định
prop.test
còn có thể sử dụng để kiểm định nhiều tỉ lệ cùng
một lúc. Trong nghiên cứu trên, chúng ta có 4
nhóm sắc tộc và tần số cho từng giới tính như
sau:
Male
4 17 8 2
Chúng ta
muốn biết tỉ lệ nữ giới giữa 4 nhóm sắc tộc có
khác nhau hay không, và để trả lời câu hỏi này,
chúng ta lại dùng
prop.test
như sau:
> female <-
c( 4, 43, 22, 0)
> total <-
c(8, 60, 30, 2)
>
prop.test(female, total)
4-sample
test for equality of proportions without
continuity
correction
data: female
out of total
X-squared =
6.2646, df = 3, p-value = 0.09942
prop 1
prop 2 prop 3 prop 4
0.5000000
0.7166667 0.7333333 0.0000000
Warning
message:
Chi-squared
approximation may be incorrect in:
prop.test(female, total)
Tuy tỉ lệ
nữ giới giữa các nhóm có vẻ khác nhau lớn (73%
trong nhóm 3 (người da trắng) so với 50% trong
nhóm 1 (Phi châu) và 71.7% trong nhóm Châu Á,
nhưng kiểm định Chi bình phương cho biết trên
phương diện thống kê, các tỉ lệ này không khác
nhau, vì trị số p = 0.099.
9.12.1 Kiểm
định Khi bình phương (Chi-squared test,
chisq.test)
Thật ra,
kiểm định Khi bình phương còn có thể tính toán
bằng hàm
chisq.test
như sau:
>
chisq.test(sex, ethnicity)
Pearson's Chi-squared test
data: sex and
ethnicity
X-squared =
6.2646, df = 3, p-value = 0.09942
Chi-squared
approximation may be incorrect in:
chisq.test(sex, ethnicity)
Kết quả
này hoàn toàn giống với kết quả từ hàm
prop.test.
9.12.2 Kiểm định Fisher (Fisher’s exact
test,
fisher.test)
Trong kiểm
định Khi bình phương trên, chúng ta chú ý cảnh
báo:
“Warning
message:
Chi-squared
approximation may be incorrect in:
prop.test(female, total)”
Vì trong
nhóm 4, không có nữ giới cho nên tỉ lệ là 0%.
Hơn nữa, trong nhóm này chỉ có 2 đối tượng. Vì
số lượng đối tượng quá nhỏ, cho nên các ước tính
thống kê có thể không đáng tin cậy. Một phương
pháp khác có thể áp dụng cho các nghiên cứu với
tần số thấp như trên là kiểm định
fisher
(còn gọi là Fisher’s exact test). Bạn đọc có thể
tham khảo lí thuyết đằng sau kiểm định fisher để
hiểu rõ hơn về logic của phương pháp này, nhưng
ở đây, chúng ta chỉ quan tâm đến cách dùng
R
để tính toán kiểm định này. Chúng ta chỉ đơn
giản lệnh:
>
fisher.test(sex, ethnicity)
Fisher's Exact Test for Count Data
p-value =
0.1048
alternative
hypothesis: two.sided
Chú ý trị
số p từ kiểm định Fisher là 0.1048, tức rất gần
với trị số p của kiểm định Khi bình phương. Cho
nên, chúng ta có thêm bằng chứng để khẳng định
rằng tỉ lệ nữ giới giữa các sắc tộc không khác
nhau một cách đáng kể.
________________________________________________________
________________________________________________________
Trích từ quyển
Phân Tích Số Liệu và Tạo Biểu
Đồ bằng
- Hướng Dẫn Thực Hành
Nhà xuất bản
Đại Học Quốc gia
©
http://vietsciences.org
và
http://vietsciences.free.fr Nguyễn
Văn Tuấn

markdown:
|
|
|
|
Vietsciences- Nguyễn Văn Tuấn
|
|
> mean(age)
[1] 19.17
Hay phương
sai và độ lệch chuẩn của tuổi:
> var(age)
[1] 15.33444
> sd(age)
[1] 3.915922
Tuy nhiên,
R
có lệnh
summary
có thể cho chúng ta tất cả thông tin thống kê về
một biến số:
> summary(age)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
13.00
16.00 19.00 19.17 21.25 34.00
Nói
chung, kết quả này đơn giản và các viết tắt cũng
có thể dễ hiểu. Chú ý, trong kết quả trên, có
hai chỉ số “1st
Qu”
và “3rd
Qu”
có nghĩa là first quartile (tương đương với vị
trí 25%) và third quartile (tương đương với vị
trí 75%) của một biến số. First quartile = 16
có nghĩa là 25% đối tượng nghiên cứu có độ tuổi
bằng hoặc nhỏ hơn 16 tuổi. Tương tự, Third
quartile = 34 có nghĩa là 75% đối tượng có độ
tuổi bằng hoặc thấp hơn 34 tuổi. Tất nhiên số
trung vị (median) 19 cũng có nghĩa là 50% đối
tượng có độ tuổi 19 trở xuống (hay 19 tuổi trở
lên).
R
không có hàm tính sai số chuẩn, và trong hàm
summary, R
cũng không cung cấp độ lệch chuẩn. Để có các số
này, chúng ta có thể tự viết một hàm đơn giản
(hãy gọi là
desc)
như sau:
desc <- function(x)
{
av <- mean(x)
sd <- sd(x)
se <- sd/sqrt(length(x))
c(MEAN=av, SD=sd, SE=se)
}
Và có thể
gọi hàm này để tính bất cứ biến nào chúng ta
muốn, như tính biến
als
sau đây:
> desc(als)
MEAN SD SE
301.841120 58.987189 5.898719
Để
có một “quang cảnh” chung về dữ liệu
igfdata
chúng ta
chỉ đơn giản lệnh
summary
như sau:
> summary(igfdata)
id sex age weight
Min. : 1.00 Female:69 Min. :13.00 Min. :41.00
1st Qu.: 25.75 Male :31 1st Qu.:16.00 1st Qu.:47.00
Median : 50.50 Median :19.00 Median :50.00
Mean : 50.50 Mean :19.17 Mean :49.91
3rd Qu.: 75.25 3rd Qu.:21.25 3rd Qu.:53.00
Max.
:100.00 Max. :34.00 Max.
:60.00
height ethnicity
Min. :149.0 African : 8
1st Qu.:157.0 Asian :60
Median :162.0 Caucasian:30
Mean :163.1 Others : 2
3rd Qu.:168.0
Max.
:196.0
igfi igfbp3 als pinp
Min. : 85.71 Min. :2.000 Min. :192.7 Min. : 26.74
1st Qu.:137.17 1st Qu.:3.292 1st Qu.:256.8 1st Qu.: 68.10
Median :161.50 Median :3.550 Median :292.5 Median :103.26
Mean :165.59 Mean :3.617 Mean :301.8 Mean :167.17
3rd Qu.:186.46 3rd Qu.:3.875 3rd Qu.:331.2 3rd Qu.:196.45
Max.
:427.00 Max. :5.233 Max. :471.7 Max.
:742.68
ictp p3np
Min. : 2.697 Min. : 2.343
1st Qu.: 4.878 1st Qu.: 4.433
Median : 6.338 Median : 5.445
Mean : 7.420 Mean : 6.341
3rd Qu.: 8.423 3rd Qu.: 7.150
Max.
:21.237 Max. :16.303
R
tính toán tất cả các biến số nào có thể tính
toán được. Cho nên, ngay cả cột
id
(tức mã số của đối tượng nghiên cứu)
R
cũng tính luôn! (và chúng ta biết kết quả của
cột id
chẳng có ý nghĩa thống kê gì). Đối với các biến
số mang tính phân loại như
sex
và
ethnicity
(sắc tộc) thì
R
chỉ báo cáo tần số cho mỗi nhóm.
Kết quả trên cho tất cả đối tượng nghiên cứu. Nếu chúng ta muốn kết quả cho từng nhóm nam và nữ riêng biệt, hàm by trong R rất hữu dụng. Trong lệnh sau đây, chúng ta yêu cầu R tóm lược dữ liệu igfdata theo sex.
> by(igfdata,
sex, summary)
id sex age
Min. : 1.0 Female:69 Min. :13.00
1st Qu.:21.0 Male : 0 1st Qu.:17.00
Median :47.0 Median :19.00
Mean :48.2 Mean :19.59
3rd Qu.:75.0 3rd Qu.:22.00
Max.
:99.0 Max. :34.00
weight height
Min. :41.00 Min. :149.0
1st Qu.:47.00 1st Qu.:156.0
Median :50.00 Median :162.0
Mean :49.35 Mean :161.9
3rd Qu.:52.00 3rd Qu.:166.0
Max.
:60.00 Max. :196.0
ethnicity igfi igfbp3
African : 4 Min. : 85.71 Min. :2.767
Asian :43 1st Qu.:136.67 1st Qu.:3.333
Caucasian:22 Median :163.33 Median :3.567
Others : 0 Mean :167.97 Mean :3.695
3rd Qu.:186.17 3rd Qu.:3.933
Max. :427.00 Max. :5.233
als
Min. :204.3
1st Qu.:263.8
Median :302.7
Mean :311.5
3rd Qu.:361.7
Max.
:471.7
pinp ictp p3np
Min. : 26.74 Min. : 2.697 Min. : 2.343
1st Qu.: 62.75 1st Qu.: 4.717 1st Qu.: 4.337
Median : 78.50 Median : 5.537 Median : 5.143
Mean :108.74 Mean : 6.183 Mean : 5.643
3rd Qu.:115.26 3rd Qu.: 7.320 3rd Qu.: 6.143
Max. :502.05 Max. :13.633 Max. :14.420
------------------------------
id sex age
Min. : 2.00 Female: 0 Min. :14.00
1st Qu.: 34.50 Male :31 1st Qu.:15.00
Median : 56.00 Median :17.00
Mean : 55.61 Mean :18.23
3rd Qu.: 75.00 3rd Qu.:20.00
Max.
:100.00 Max. :27.00
weight height
Min. :44.00 Min. :155.0
1st Qu.:48.50 1st Qu.:161.5
Median :51.00 Median :164.0
Mean :51.16 Mean :165.6
3rd Qu.:53.50 3rd Qu.:169.0
Max.
:59.00 Max. :191.0
ethnicity igfi igfbp3 als
African : 4 Min. : 94.67 Min. :2.000 Min. :192.7
Asian :17 1st Qu.:138.67 1st Qu.:3.183 1st Qu.:249.8
Caucasian: 8 Median :160.00 Median :3.500 Median :276.0
Others : 2 Mean :160.29 Mean :3.443 Mean :280.2
3rd Qu.:183.00 3rd Qu.:3.775 3rd Qu.:311.3
Max. :274.00 Max. :4.500
Max. :388.7
pinp ictp p3np
Min. : 56.28 Min. : 3.650 Min. : 3.390
1st Qu.:135.07 1st Qu.: 6.900 1st Qu.: 5.375
Median :245.92 Median : 9.513 Median : 7.140
Mean :297.21 Mean :10.173 Mean : 7.895
3rd Qu.:450.38 3rd Qu.:13.517 3rd Qu.:10.010
Max. :742.68 Max. :21.237 Max. :16.303
Để xem qua phân phối của các hormones và chỉ số sinh hóa cùng một lúc, chúng ta có thể vẽ đồ thị cho tất cả 6 biến số. Trước hết, chia màn ảnh thành 6 cửa sổ (với 2 dòng và 3 cột); sau đó lần lượt vẽ:
> op <- par(mfrow=c(2,3))
> hist(igfi)
> hist(igfbp3)
> hist(als)
> hist(pinp)
> hist(ictp)
> hist(p3np)
Trong
phân tích thống kê, phần lớn các phép tính dựa
vào giả định biến số phải là một biến số phân
phối chuẩn (normal distribution). Do đó, một
trong những việc quan trọng khi xem xét dữ kiện
là phải kiểm định giả thiết phân phối chuẩn của
một biến số. Trong đồ thị trên, chúng ta thấy
các biến số như
igfi,
pinp,ictp
và p3np
có vẻ tập trung vào các giá trị thấp và không
cân đối, tức dấu hiệu của một sự phân phối không
chuẩn.
Để kiểm định nghiêm chỉnh, chúng ta cần phải sử dụng kiểm định thống kê có tên là “Shapiro test” và trong R gọi là hàm shapiro.test. Chẳng hạn như kiểm định giả thiết phân phối chuẩn của biến số pinp.
> shapiro.test(pinp)
Shapiro-Wilk normality test
data: pinp
W = 0.748, p-value = 8.314e-12
Vì trị số p (p-value) thấp hơn 0.05, chúng ta có thể kết luận rằng biến số pinp không đáp ứng luật phân phối chuẩn.
Nhưng với biến số weight (trọng lương cơ thể) thì kiểm định này cho biết đây là một biến số tuân theo luật phân phối chuẩn vì trị số p > 0.05.
> shapiro.test(weight)
Shapiro-Wilk normality test
data: weight
W = 0.9887, p-value = 0.5587
Thật ra, kết quả trên cũng phù hợp với đồ thị của weight:
> hist(weight)
Nếu chúng ta muốn tính trung bình của một biến số như igfi cho mỗi nhóm nam và nữ giới, hàm tapply trong R có thể dùng cho việc này:
> tapply(igfi, list(sex), mean)
Female Male
167.9741
160.2903
Trong lệnh
trên,
igfi
là biến số chúng ta cần tính, biến số phân nhóm
là sex,
và chỉ số thống kê chúng ta muốn là trung bình (mean).
Qua kết quả trên, chúng ta thấy số trung bình
của
igfi
cho nữ giới (167.97) cao hơn nam giới (160.29).
Nhưng nếu
chúng ta muốn tính cho từng giới tính và sắc
tộc, chúng ta chỉ cần thêm một biến số trong hàm
list:
> tapply(igfi, list(ethnicity, sex), mean)
Female Male
African 145.1252 120.9168
Asian 165.6589 160.4999
Caucasian 176.6536 169.4790
Others NA 200.5000
Trong kết
quả trên,
NA
có nghĩa là “not available”, tức không có số
liệu cho phụ nữ trong các sắc tộc “others”.
Kiểm
định t dựa vào giả thiết phân phối chuẩn. Có
hai loại kiểm định t: kiểm định t cho một mẫu
(one-sample t-test), và kiểm định t cho hai mẫu
(two-sample t-test). Kiểm định t một mẫu nhằm
trả lời câu hỏi dữ liệu từ một mẫu có phải thật
sự bằng một thông số nào đó hay không. Còn kiểm
định t hai mẫu thì nhằm trả lời câu hỏi hai mẫu
có cùng một luật phân phối, hay cụ thể hơn là
hai mẫu có thật sự có cùng trị số trung bình hay
không. Tôi sẽ lần lượt minh họa hai kiểm định
này qua số liệu
igfdata
trên.
Để trả lời câu hỏi này, chúng ta sử dụng kiểm định t. Theo lí thuyết thống kê, kiểm định t được định nghĩa bằng công thức sau đây:
Trong đó,
> qt(0.95, 100)
[1] 1.660234
Nhưng có một cách tính toán nhanh gọn hơn để trả lời câu hỏi trên, bằng cách dùng hàm t.test như sau:
> t.test(age,
mu=30)
One
Sample t-test
data: age
t = -27.6563, df = 99, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true mean is not equal to 30
95 percent confidence interval:
18.39300 19.94700
sample estimates:
mean of x
19.17
Trong lệnh
trên
age
là biến số chúng ta cần kiểm định, và
mu=30
là giá trị giả thiết.
R
trình bày trị số
t = -27.66,
với 99 bậc tự do, và trị số p < 2.2e-16 (tức rất
thấp). R
cũng cho biết độ tin cậy 95% của age là từ 18.4
tuổi đến 19.9 tuổi (30 tuổi nằm quá ngoài khoảng
tin cậy này). Nói cách khác, chúng ta có lí do
để phát biểu rằng độ tuổi trung bình trong mẫu
này thật sự thấp hơn độ tuổi trung bình của quần
thể.
Trong đó
![]()
![]()
SED có thể ước tính bằng công
thức:
Trong đó
n
là số mẫu của hai nhóm. Chúng ta có thể dùng
R
để trả lời câu hỏi trên bằng hàm
t.test
như sau: 2
> t.test(igfi~
sex)
Welch
Two Sample t-test
data: igfi by sex
t = 0.8412, df = 88.329, p-value = 0.4025
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-10.46855 25.83627
sample estimates:
mean in group Female mean in group Male
R
trình bày các giá trị quan trọng trước hết:
t = 0.8412, df
= 88.329, p-value = 0.4025
df
là bậc tự do. Trị số p = 0.4025 cho thấy mức độ
khác biệt giữa hai nhóm nam và nữ không có ý
nghĩa thống kê (vì cao hơn 0.05 hay 5%).
95 percent confidence interval:
-10.46855
25.83627
là khoảng
tin cậy 95% về độ khác biệt giữa hai nhóm. Kết
quả tính toán trên cho biết độ
igf
ở nữ giới có thể thấp hơn nam giới 10.5 ng/L
hoặc cao hơn nam giới khoảng 25.8 ng/L. Vì độ
khác biệt quá lớn và đó là thêm bằng chứng cho
thấy không có khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa
hai nhóm.
Kiểm định trên dựa vào giả thiết hai nhóm nam và nữ có khác phương sai. Nếu chúng ta có lí do để cho rằng hai nhóm có cùng phương sai, chúng ta chỉ thay đổi một thông số trong hàm t với var.equal=TRUE như sau:
> t.test(igfi~
sex, var.equal=TRUE)
Two
Sample t-test
data: igfi by sex
t = 0.7071, df = 98, p-value = 0.4812
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-13.88137 29.24909
sample estimates:
mean in group Female mean in group Male
167.9741 160.2903
Về mặt số,
kết quả phân tích trên có khác chút ít so với
kết quả phân tích dựa vào giả định hai phương
sai khác nhau, nhưng trị số p cũng đi đến một
kết luận rằng độ khác biệt giữa hai nhóm không
có ý nghĩa thống kê.
Bây giờ
chúng ta thử kiểm định xem phương sai giữa hai
nhóm có khác nhau không. Để tiến hành phân tích,
chúng ta chỉ cần lệnh:
>
var.test(igfi ~ sex)
F test
to compare two variances
data: igfi by sex
F = 2.6274, num df = 68, denom df = 30, p-value = 0.004529
alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1
95 percent confidence interval:
1.366187 4.691336
sample estimates:
ratio of variances
2.627396
Kết quả
trên cho thấy độ khác biệt về phương sai giữa
hai nhóm cao 2.62 lần. Trị số p = 0.0045 cho
thấy phương sai giữa hai nhóm khác nhau có ý
nghĩa thống kê. Như vậy, chúng ta chấp nhận kết
quả phân tích của hàm
t.test(igfi~
sex).
Kiểm
định t dựa vào giả thiết là phân phối của một
biến phải tuân theo luật phân phối chuẩn. Nếu
giả định này không đúng, kết quả của kiểm định t
có thể không hợp lí (valid). Để kiểm định phân
phối của
igfi,
chúng ta có thể dùng hàm
shapiro.test
như sau:
>
shapiro.test(igfi)
Shapiro-Wilk normality test
data: igfi
W = 0.8528,
p-value = 1.504e-08
Trị số p
nhỏ hơn 0.05 rất nhiều, cho nên chúng ta có thể
nói rằng phân phối của
igfi
không tuân theo luật phân phối chuẩn. Trong
trường hợp này, việc so sánh giữa hai nhóm có
thể dựa vào phương pháp phi tham số
(non-parametric) có tên là kiểm định Wilcoxon,
vì kiểm định này (không như kiểm định t) không
tùy thuộc vào giả định phân phối chuẩn.
>
wilcox.test(igfi ~ sex)
Wilcoxon rank sum test with continuity
correction
data: igfi by sex
W = 1125, p-value = 0.6819
alternative
hypothesis: true mu is not equal to 0
Trị số p =
0.682 cho thấy quả thật độ khác biệt về
igfi
giữa hai nhóm nam và nữ không có ý nghĩa thống
kê. Kết luận này cũng không khác với kết quả
phân tích bằng kiểm định t.
Kiểm
định t vừa trình bày trên là cho các nghiên cứu
gồm hai nhóm độc lập nhau (như giữa hai nhóm nam
và nữ), nhưng không thể ứng dụng cho các nghiên
cứu mà một nhóm đối tượng được theo dõi theo
thời gian. Chúng ta tạm gọi các nghiên cứu này
là nghiên cứu theo cặp. Trong các nghiên cứu
này, chúng ta cần sử dụng một kiểm định t có tên
là paired t-test.
Câu hỏi đặt ra là
độ biến chuyển huyết áp trên có đủ để kết luận
rằng thuốc điều trị có hiệu quả giảm áp huyết.
Để trả lời câu hỏi này, chúng ta dùng kiểm định
t cho từng cặp như sau:
> # nhập dữ kiện
> before <- c(180, 140, 160, 160, 220, 185, 145, 160, 160, 170)
> after <- c(170, 145, 145, 125, 205, 185, 150, 150, 145, 155)
> bp <- data.frame(before, after)
> # kiểm định t
>
t.test(before, after, paired=TRUE)
Paired
t-test
data: before and after
t = 2.7924, df = 9, p-value = 0.02097
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
1.993901 19.006099
sample estimates:
mean of the differences
10.5
Kết quả trên cho thấy sau khi điều trị áp suất máu giảm 10.5 mmHg, và khoảng tin cậy 95% là từ 2.0 mmHg đến 19 mmHg, với trị số p=0.0209. Như vậy, chúng ta có bằng chứng để phát biểu rằng mức độ giảm huyết áp có ý nghĩa thống kê.
Chú ý nếu
chúng ta phân tích sai bằng kiểm định thống kê
cho hai nhóm độc lập dưới đây thì trị số p =
0.32 cho biết mức độ giảm áp suất không có ý
nghĩa thống kê.
>
t.test(before, after)
Welch
Two Sample t-test
data: before and after
t = 1.0208, df = 17.998, p-value = 0.3209
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-11.11065 32.11065
sample estimates:
mean of x mean of y
168.0
157.5
Thay vì dùng kiểm
định t cho từng cặp, chúng ta cũng có thể sử
dụng hàm
wilcox.test
cho cùng mục đích:
> wilcox.test(before, after, paired=TRUE)
Wilcoxon signed rank test with continuity correction
data: before and after
V = 42, p-value = 0.02291
alternative
hypothesis: true mu is not equal to 0
Kết quả
trên một lần nữa khẳng định rằng độ giảm áp suất
máu có ý nghĩa thống kê với trị số (p=0.023)
chẳng khác mấy so với kiểm định t cho từng cặp.
Hàm
table
trong R
có chức năng cho chúng ta biết về tần số của một
biến số mang tính phân loại như
sex
và
ethnicity.
> table(sex)
sex
Female Male
69 31
> table(ethnicity)
ethnicity
African Asian Caucasian Others
8 60 30 2
Một bảng
thống kê 2 chiều:
> table(sex, ethnicity)
ethnicity
sex African Asian Caucasian Others
Female 4 43 22 0
Male 4 17 8 2
Chú ý
trong các bảng thống kê trên, hàm
table
không cung cấp cho chúng ta số phần trăm. Để
tính số phần trăm, chúng ta cần đến hàm
prop.table
và cách sử dụng có thể minh hoạ như sau:
# tạo ra một object tên là freq để chứa kết quả tần số
> freq <-
table(sex, ethnicity)
# kiểm tra kết quả
> freq
ethnicity
sex African Asian Caucasian Others
Female 4 43 22 0
Male 4 17 8 2
# dùng hàm margin.table để xem kết quả
> margin.table(freq, 1)
sex
Female Male
69 31
> margin.table(freq, 2)
ethnicity
African Asian Caucasian Others
8 60 30 2
# tính phần trăm bằng hàm prop.table
> prop.table(freq, 1)
ethnicity
sex African Asian Caucasian Others
Female 0.05797101 0.62318841 0.31884058 0.00000000
Male
0.12903226 0.54838710 0.25806452 0.06451613
Trong bảng
thống kê trên,
prop.table
tính tỉ lệ sắc tộc cho từng giới tính. Chẳng
hạn như ở nữ giới (female), 5.8% là người Phi
châu, 62.3% là người Châu Á, 31.8% là người Tây
phương da trắng. Tổng cộng là 100%. Tương tự, ở
nam giới tỉ lệ người Phi châu là 12.9%, Châu Á
là 54.8%, v.v…
# tính phần trăm bằng hàm prop.table
> prop.table(freq, 2)
ethnicity
sex African Asian Caucasian Others
Female 0.5000000 0.7166667 0.7333333 0.0000000
Male
0.5000000 0.2833333 0.2666667 1.0000000
Trong bảng
thống kê trên,
prop.table
tính tỉ lệ giới tính cho từng sắc tộc. Chẳng
hạn như trong nhóm người châu Á, 71.7% là nữ và
28.3% là nam.
# tính phần trăm cho toàn bộ bảng
> freq/sum(freq)
ethnicity
sex African Asian Caucasian Others
Female 0.04 0.43 0.22 0.00
Male
0.04 0.17 0.08 0.02
Kiểm định
một tỉ lệ thường dựa vào giả định phân phối nhị
phân (binomial distribution). Với một số mẫu
Ở đây, z
tuân theo luật phân phối chuẩn với trung bình 0
và phương sai 1. Cũng có thể nói z
>
prop.test(69, 100, 0.50)
1-sample
proportions test with continuity correction
data: 69 out of 100, null probability 0.5
X-squared = 13.69, df = 1, p-value = 0.0002156
alternative hypothesis: true p is not equal to 0.5
95 percent confidence interval:
0.5885509 0.7766330
sample estimates:
p
0.69
Trong kết
quả trên,
prop.test
ước
tính tỉ lệ nữ giới là 0.69, và khoảng tin cậy
95% là 0.588 đến 0.776. Giá trị Khi bình phương
là 13.69, với trị số p = 0.00216. Như vậy,
nghiên cứu này có tỉ lệ nữ cao hơn 50%.
Một cách tính chính xác hơn kiểm định tỉ lệ là kiểm định nhị phân bionom.test(x, n, p) như sau:
> binom.test(69, 100, 0.50)
Exact binomial test
data: 69 and 100
number of successes=69, number of trials=100,
p-value=0.0001831
alternative hypothesis: true probability of success is not equal to 0.5. 95 percent confidence interval:
0.5896854 0.7787112
sample
estimates - probability of success: 0.69
Nói chung,
kết quả của kiểm định nhị phân không khác gì so
với kiểm định Khi bình phương, với trị số p =
0.00018, chúng ta càng có bằng chứng để kết luận
rằng tỉ lệ nữ giới trong nghiên cứu này thật sự
cao hơn 50%.
Phương
pháp so sánh hai tỉ lệ có thể khai triển trực
tiếp từ lí thuyết kiểm định một tỉ lệ vừa trình
bày trên. Cho hai mẫu với số đối tượng
Trong đó:
Thành ra,
> fracture <- c(7, 20)
> total <- c(100, 110)
> prop.test(fracture, total)
2-sample test for equality of proportions with
continuity correction
data: fracture out of total
X-squared = 4.8901, df = 1, p-value = 0.02701
alternative hypothesis: two.sided
95 percent confidence interval:
-0.20908963 -0.01454673
sample estimates:
prop 1 prop 2
0.0700000
0.1818182
Kết quả phân tích trên cho thấy tỉ lệ gãy xương trong nhóm 1 là 0.07 và nhóm 2 là 0.18. Phân tích trên còn cho thấy xác suất 95% rằng độ khác biệt giữa hai nhóm có thể 0.01 đến 0.20 (tức 1 đến 20%). Với trị số p=0.027, chúng ta có thể nói rằng tỉ lệ gãy xương trong nhóm A quả thật thấp hơn nhóm B.
Kiểm định prop.test còn có thể sử dụng để kiểm định nhiều tỉ lệ cùng một lúc. Trong nghiên cứu trên, chúng ta có 4 nhóm sắc tộc và tần số cho từng giới tính như sau:
> table(sex, ethnicity)
ethnicity
sex African Asian Caucasian Others
Female 4 43 22 0
Male
4 17 8 2
Chúng ta
muốn biết tỉ lệ nữ giới giữa 4 nhóm sắc tộc có
khác nhau hay không, và để trả lời câu hỏi này,
chúng ta lại dùng
prop.test
như sau:
> female <- c( 4, 43, 22, 0)
> total <- c(8, 60, 30, 2)
>
prop.test(female, total)
4-sample test for equality of proportions without continuity
correction
data: female out of total
X-squared = 6.2646, df = 3, p-value = 0.09942
alternative hypothesis: two.sided
sample estimates:
prop 1 prop 2 prop 3 prop 4
0.5000000 0.7166667 0.7333333 0.0000000
Warning message:
Chi-squared
approximation may be incorrect in:
prop.test(female, total)
Tuy tỉ lệ
nữ giới giữa các nhóm có vẻ khác nhau lớn (73%
trong nhóm 3 (người da trắng) so với 50% trong
nhóm 1 (Phi châu) và 71.7% trong nhóm Châu Á,
nhưng kiểm định Chi bình phương cho biết trên
phương diện thống kê, các tỉ lệ này không khác
nhau, vì trị số p = 0.099.
Thật ra,
kiểm định Khi bình phương còn có thể tính toán
bằng hàm
chisq.test
như sau:
>
chisq.test(sex, ethnicity)
Pearson's Chi-squared test
data: sex and ethnicity
X-squared =
6.2646, df = 3, p-value = 0.09942
Warning message:
Chi-squared
approximation may be incorrect in:
chisq.test(sex, ethnicity)
Kết quả
này hoàn toàn giống với kết quả từ hàm
prop.test.
Trong kiểm
định Khi bình phương trên, chúng ta chú ý cảnh
báo:
“Warning message:
Chi-squared approximation may be incorrect in: prop.test(female, total)”
Vì trong
nhóm 4, không có nữ giới cho nên tỉ lệ là 0%.
Hơn nữa, trong nhóm này chỉ có 2 đối tượng. Vì
số lượng đối tượng quá nhỏ, cho nên các ước tính
thống kê có thể không đáng tin cậy. Một phương
pháp khác có thể áp dụng cho các nghiên cứu với
tần số thấp như trên là kiểm định
fisher
(còn gọi là Fisher’s exact test). Bạn đọc có thể
tham khảo lí thuyết đằng sau kiểm định fisher để
hiểu rõ hơn về logic của phương pháp này, nhưng
ở đây, chúng ta chỉ quan tâm đến cách dùng
R
để tính toán kiểm định này. Chúng ta chỉ đơn
giản lệnh:
>
fisher.test(sex, ethnicity)
Fisher's Exact Test for Count Data
data: sex and ethnicity
p-value = 0.1048
alternative
hypothesis: two.sided
Chú ý trị
số p từ kiểm định Fisher là 0.1048, tức rất gần
với trị số p của kiểm định Khi bình phương. Cho
nên, chúng ta có thêm bằng chứng để khẳng định
rằng tỉ lệ nữ giới giữa các sắc tộc không khác
nhau một cách đáng kể.
________________________________________________________
________________________________________________________
Trích từ quyển
Nhà xuất bản Đại Học Quốc gia


text:
Danh mục sản phẩm
Liên hệ với chúng tôi
Địa chỉ: Số 67 Daqing Road, thành phố Baoji, Thiểm Tây, Trung Quốc Điện thoại: 86-917-3412107 Fax: 86-917-3414107 E-mail: Export@bjddt.com Skype: jiudingtai Whatsapp: +8618729707625 QQ: 2593153867 Wechat: 18729707625
Thiết bị trao đổi nhiệt ống titanium đầy đủ
Asme U Stamp làm mát, Clad Plate, áp lực tàu nhà sản xuất / nhà cung cấp ở Trung Quốc, cung cấp đầy đủ Titanium ống ống trao đổi thiết bị, hóa chất Reacting Tank Thiết bị Titanium Reactor, 316L trao đổi nhiệt Áp lực tàu (P006) và vv.
Product description
Thiết bị trao đổi nhiệt ống titanium đầy đủ
Mô tả Sản phẩm
Tên sản phẩm: Thiết bị trao đổi nhiệt ống Titanium đầy đủ
Ứng dụng: Giấy và bột giấy
Ống Chất liệu: Titanium Gr.2
Tubesheet Chất liệu: Titanium Gr.2 / SA266
Kích thước: Dia. 2500 * Chiều dài 8000mm
Máy đun nóng là bộ trao đổi nhiệt thường được sử dụng để cung cấp nhiệt đến dưới cùng của các cột chưng cất công nghiệp.
Họ đun sôi chất lỏng từ dưới cùng của một cột chưng cất để tạo ra các hơi được đưa trở lại cột để dẫn sự tách chưng cất.
Hoạt động reboiler phù hợp là điều quan trọng để chưng cất hiệu quả. Trong một cột chưng cất điển hình cổ điển, tất cả các hơi tạo ra sự tách rời đến từ lò phản ứng lại. Máy nạp lại sẽ nhận được một dòng chất lỏng từ đáy cột và có thể làm bay hơi một phần hoặc hoàn toàn dòng đó. Hơi nước thường cung cấp nhiệt cần thiết cho sự bốc hơi.
Các yếu tố quan trọng nhất của thiết kế lại là lựa chọn của các loại reboiler thích hợp cho một dịch vụ cụ thể.
Hầu hết các máy đun nóng là loại vỏ trao đổi nhiệt vỏ và ống và thông thường hơi nước được sử dụng làm nguồn nhiệt.
Trong các loại máy đun nóng như vậy. Tuy nhiên, các chất lỏng truyền nhiệt khác như dầu nóng hoặc Dowtherm (TM) có thể được sử dụng. Lò đốt bằng nhiên liệu cũng có thể được sử dụng làm máy đun sôi trong một số trường hợp.
Ứng dụng: Giấy và bột giấy
Ống Chất liệu: Titanium Gr.2
Tubesheet Chất liệu: Titanium Gr.2 / SA266
Kích thước: Dia. 2500 * Chiều dài 8000mm
Máy đun nóng là bộ trao đổi nhiệt thường được sử dụng để cung cấp nhiệt đến dưới cùng của các cột chưng cất công nghiệp.
Họ đun sôi chất lỏng từ dưới cùng của một cột chưng cất để tạo ra các hơi được đưa trở lại cột để dẫn sự tách chưng cất.
Hoạt động reboiler phù hợp là điều quan trọng để chưng cất hiệu quả. Trong một cột chưng cất điển hình cổ điển, tất cả các hơi tạo ra sự tách rời đến từ lò phản ứng lại. Máy nạp lại sẽ nhận được một dòng chất lỏng từ đáy cột và có thể làm bay hơi một phần hoặc hoàn toàn dòng đó. Hơi nước thường cung cấp nhiệt cần thiết cho sự bốc hơi.
Các yếu tố quan trọng nhất của thiết kế lại là lựa chọn của các loại reboiler thích hợp cho một dịch vụ cụ thể.
Hầu hết các máy đun nóng là loại vỏ trao đổi nhiệt vỏ và ống và thông thường hơi nước được sử dụng làm nguồn nhiệt.
Trong các loại máy đun nóng như vậy. Tuy nhiên, các chất lỏng truyền nhiệt khác như dầu nóng hoặc Dowtherm (TM) có thể được sử dụng. Lò đốt bằng nhiên liệu cũng có thể được sử dụng làm máy đun sôi trong một số trường hợp.
Hot Tags: Thiết bị trao đổi nhiệt dạng tấm titan, Trung Quốc, các nhà sản xuất, nhà cung cấp, nhà máy, công ty, sản phẩm
sản phẩm liên quan
Yêu cầu thông tin

markdown:
Danh mục sản phẩm
Liên hệ với chúng tôi
Địa chỉ: Số 67 Daqing Road, thành phố Baoji, Thiểm Tây, Trung Quốc Điện thoại: 86-917-3412107 Fax: 86-917-3414107 E-mail: Export@bjddt.com Skype: jiudingtai Whatsapp: +8618729707625 QQ: 2593153867 Wechat: 18729707625
# Thiết bị trao đổi nhiệt ống titanium đầy đủ
Asme U Stamp làm mát, Clad Plate, áp lực tàu nhà sản xuất / nhà cung cấp ở Trung Quốc, cung cấp đầy đủ Titanium ống ống trao đổi thiết bị, hóa chất Reacting Tank Thiết bị Titanium Reactor, 316L trao đổi nhiệt Áp lực tàu (P006) và vv.
Product description
## Thiết bị trao đổi nhiệt ống titanium đầy đủ
## Mô tả Sản phẩm
Tên sản phẩm: Thiết bị trao đổi nhiệt ống Titanium đầy đủ
Ứng dụng: Giấy và bột giấy
Ống Chất liệu: Titanium Gr.2
Tubesheet Chất liệu: Titanium Gr.2 / SA266
Kích thước: Dia. 2500 * Chiều dài 8000mm
Máy đun nóng là bộ trao đổi nhiệt thường được sử dụng để cung cấp nhiệt đến dưới cùng của các cột chưng cất công nghiệp.
Họ đun sôi chất lỏng từ dưới cùng của một cột chưng cất để tạo ra các hơi được đưa trở lại cột để dẫn sự tách chưng cất.
Hoạt động reboiler phù hợp là điều quan trọng để chưng cất hiệu quả. Trong một cột chưng cất điển hình cổ điển, tất cả các hơi tạo ra sự tách rời đến từ lò phản ứng lại. Máy nạp lại sẽ nhận được một dòng chất lỏng từ đáy cột và có thể làm bay hơi một phần hoặc hoàn toàn dòng đó. Hơi nước thường cung cấp nhiệt cần thiết cho sự bốc hơi.
Các yếu tố quan trọng nhất của thiết kế lại là lựa chọn của các loại reboiler thích hợp cho một dịch vụ cụ thể.
Hầu hết các máy đun nóng là loại vỏ trao đổi nhiệt vỏ và ống và thông thường hơi nước được sử dụng làm nguồn nhiệt.
Trong các loại máy đun nóng như vậy. Tuy nhiên, các chất lỏng truyền nhiệt khác như dầu nóng hoặc Dowtherm (TM) có thể được sử dụng. Lò đốt bằng nhiên liệu cũng có thể được sử dụng làm máy đun sôi trong một số trường hợp.
Ứng dụng: Giấy và bột giấy
Ống Chất liệu: Titanium Gr.2
Tubesheet Chất liệu: Titanium Gr.2 / SA266
Kích thước: Dia. 2500 * Chiều dài 8000mm
Máy đun nóng là bộ trao đổi nhiệt thường được sử dụng để cung cấp nhiệt đến dưới cùng của các cột chưng cất công nghiệp.
Họ đun sôi chất lỏng từ dưới cùng của một cột chưng cất để tạo ra các hơi được đưa trở lại cột để dẫn sự tách chưng cất.
Hoạt động reboiler phù hợp là điều quan trọng để chưng cất hiệu quả. Trong một cột chưng cất điển hình cổ điển, tất cả các hơi tạo ra sự tách rời đến từ lò phản ứng lại. Máy nạp lại sẽ nhận được một dòng chất lỏng từ đáy cột và có thể làm bay hơi một phần hoặc hoàn toàn dòng đó. Hơi nước thường cung cấp nhiệt cần thiết cho sự bốc hơi.
Các yếu tố quan trọng nhất của thiết kế lại là lựa chọn của các loại reboiler thích hợp cho một dịch vụ cụ thể.
Hầu hết các máy đun nóng là loại vỏ trao đổi nhiệt vỏ và ống và thông thường hơi nước được sử dụng làm nguồn nhiệt.
Trong các loại máy đun nóng như vậy. Tuy nhiên, các chất lỏng truyền nhiệt khác như dầu nóng hoặc Dowtherm (TM) có thể được sử dụng. Lò đốt bằng nhiên liệu cũng có thể được sử dụng làm máy đun sôi trong một số trường hợp.
Hot Tags: Thiết bị trao đổi nhiệt dạng tấm titan, Trung Quốc, các nhà sản xuất, nhà cung cấp, nhà máy, công ty, sản phẩm
sản phẩm liên quan
Yêu cầu thông tin

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

WARC-Identified-Payload-Type: application/xhtml+xml

Connection: close

Pragma: public

Cache-Control: public

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


markdown:
|
|
## Game trực tuyến Hình ảnh ẩn 8 . Chơi các trò chơi trực tuyến miễn phí Hình ảnh ẩn 8 . Tải về trò chơi Hình ảnh ẩn 8 . Logic - vn.zazaplay.com
|
|
|
|![]()
## Cô gái này là một người bán hàng rất tốt các loại rau tươi. Những gì cô ấy không chỉ trên quầy, nhưng bạn không cần nhiều để nhìn chằm chằm.
© sgames.org - miễn phí trò chơi trực tuyến Hình ảnh ẩn 8 ()
chơi flash game trực tuyến Hình ảnh ẩn 8 miễn phí. Đừng quên để xếp hạng trò chơi này Hình ảnh ẩn 8 và chia sẻ trò chơi này với người bạn tốt nhất của bạn.
chơi flash game trực tuyến Hình ảnh ẩn 8 miễn phí. Đừng quên để xếp hạng trò chơi này Hình ảnh ẩn 8 và chia sẻ trò chơi này với người bạn tốt nhất của bạn.
|
|
## Trò chơi trực tuyến:
## MMORPG Games trực tuyến:
|
|
## Trò chơi Hình ảnh ẩn 8 Online
Tương tự như trò chơi
## Handy Manny đang tìm kiếm những con số ẩn

WARC-Identified-Payload-Type: text/html

Server: nginx

Vary: Accept-Encoding


text:
Real Madrid có chiến thắng đậm đà trước Real Betis (Ảnh: Getty Images)
Ở trận cầu muộn nhất vòng 25 giải VĐQG Tây Ban Nha, Real Madrid và Real Betis đã cống hiến một trận cầu mãn nhãn. Dù hàng thủ tiếp tục chơi mất tập trung nhưng với sự tỏa sáng của Marco Asensio và Ronaldo, Kền kền trắng vẫn có được chiến thắng 5-3 chung cuộc.
Tại Đức, Marco Reus đã đánh dấu sự trở lại với một siêu phẩm và giúp Dortmund có chiến thắng tối thiểu 1-0 trước Monchengladbach. Kết quả này giúp Dortmund đã trở lại vị trí thứ 2 trên BXH Bundesliga với 40 điểm sau 23 vòng đấu.
Trong khi đó, ở vòng 5 cúp FA, Tottenham đã gây thất vọng lớn khi để đội chủ nhà Rochdale cầm chân với tỉ số 2-2 và buộc phải có trận đá lại tại SVĐ Wembley.
VnBongda cập nhật Kết quả bóng đá hôm nay.
Vòng 24 VĐQG Tây Ban Nha
18/02 18:00 Real Sociedad 3-0 UD Levante
18/02 22:15 Atletico Madrid 2-0 Athletic Bilbao
19/02 00:30 Espanyol Barcelona 1-1 Villarreal CF
19/02 02:45 Real Betis Balompie 3-5 Real Madrid
Vòng 25 VĐQG Italia
18/02 18:30 FC Torino 0-1 Juventus Turin
18/02 21:00 Benevento Calcio 3-2 FC Crotone
18/02 21:00 Bologna FC 2-1 US Sassuolo
18/02 21:00 SSC Napoli 1-0 SPAL 2013
19/02 00:00 Atalanta Bergamasca 1-1 ACF Fiorentina
19/02 02:45 AC Milan 1-0 Sampdoria Genoa
Vòng 26 VĐQG Pháp
18/02 21:00 OGC Nice 1-1 FC Nantes
18/02 23:00 Lille OSC 2-2 Olympique Lyon
19/02 03:00 Olympique Marseille 1-0 FC Girondins Bordeaux
Vòng 23 VĐQG Đức
18/02 21:30 FC Augsburg 0-1 VfB Stuttgart
19/02 00:00 Monchengladbach 0-1 Borussia Dortmund
Vòng 5 cúp FA
18/02 23h00 Rochdale 2-2 Tottenham Hotspur
Thái Duy/Theo MASK Online

markdown:
![Kết quả bóng đá hôm nay 19/02: Kết quả Real Betis 3-5 Real Madrid Kết quả bóng đá hôm nay 19/02: Kết quả Real Betis 3-5 Real Madrid](http://media.vnbongda.vn/files/images/fullsize/2018/1902/ket-qua-bong-da-hom-nay-19-02-ket-qua-real-betis-3-5-real-madrid.jpg)
*Real Madrid có chiến thắng đậm đà trước Real Betis (Ảnh: Getty Images)*
Ở trận cầu muộn nhất vòng 25 giải VĐQG Tây Ban Nha, Real Madrid và Real Betis đã cống hiến một trận cầu mãn nhãn. Dù hàng thủ tiếp tục chơi mất tập trung nhưng với sự tỏa sáng của Marco Asensio và Ronaldo, Kền kền trắng vẫn có được chiến thắng 5-3 chung cuộc.
Tại Đức, Marco Reus đã đánh dấu sự trở lại với một siêu phẩm và giúp Dortmund có chiến thắng tối thiểu 1-0 trước Monchengladbach. Kết quả này giúp Dortmund đã trở lại vị trí thứ 2 trên BXH Bundesliga với 40 điểm sau 23 vòng đấu.
Trong khi đó, ở vòng 5 cúp FA, Tottenham đã gây thất vọng lớn khi để đội chủ nhà Rochdale cầm chân với tỉ số 2-2 và buộc phải có trận đá lại tại SVĐ Wembley.
VnBongda cập nhật
[Kết quả bóng đá hôm nay](http://vnbongda.vn/ket-qua-bong-da-truc-tuyen). **Vòng 24 VĐQG Tây Ban Nha**
18/02 18:00 Real Sociedad 3-0 UD Levante
18/02 22:15 Atletico Madrid 2-0 Athletic Bilbao
19/02 00:30 Espanyol Barcelona 1-1 Villarreal CF
19/02 02:45 Real Betis Balompie 3-5 Real Madrid
**Vòng 25 VĐQG Italia**
18/02 18:30 FC Torino 0-1 Juventus Turin
18/02 21:00 Benevento Calcio 3-2 FC Crotone
18/02 21:00 Bologna FC 2-1 US Sassuolo
18/02 21:00 SSC Napoli 1-0 SPAL 2013
19/02 00:00 Atalanta Bergamasca 1-1 ACF Fiorentina
19/02 02:45 AC Milan 1-0 Sampdoria Genoa
**Vòng 26 VĐQG Pháp**
18/02 21:00 OGC Nice 1-1 FC Nantes
18/02 23:00 Lille OSC 2-2 Olympique Lyon
19/02 03:00 Olympique Marseille 1-0 FC Girondins Bordeaux
**Vòng 23 VĐQG Đức**
18/02 21:30 FC Augsburg 0-1 VfB Stuttgart
19/02 00:00 Monchengladbach 0-1 Borussia Dortmund
**Vòng 5 cúp FA**
18/02 23h00 Rochdale 2-2 Tottenham Hotspur
**Thái Duy/** *Theo MASK Online*

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


text:
(VnMedia)- Châu Á sở hữu nhiều ngôi đền, chùa cổ gắn liền với di tích lịch sử và là điểm du lịch hút nhiều du khách khắp thế giới. Tuy nhiên có những điểm hành hương nổi tiếng mà khi đến nơi sẽ khiến tâm hồn bạn thanh tịnh, mang lại niềm, sự phấn khởi trong năm mới.
Thái Lan
Sri Lanka
Ấn Độ
Bhutan
BẢN TIN NGÀY 18/06
BẢN TIN NGÀY 18/06
BẢN TIN NGÀY 18/06

markdown:
*(VnMedia)- * **Châu Á sở hữu nhiều ngôi đền, chùa cổ gắn liền với di tích lịch sử và là điểm du lịch hút nhiều du khách khắp thế giới. Tuy nhiên có những điểm hành hương nổi tiếng mà khi đến nơi sẽ khiến tâm hồn bạn thanh tịnh, mang lại niềm, sự phấn khởi trong năm mới. **
|
|![]()
**Thái Lan**
|
|![]()
**Sri Lanka**
|
|![]()
**Ấn Độ**
|
|![]()
**Bhutan**
|
|![]()
BẢN TIN NGÀY 18/06
BẢN TIN NGÀY 18/06
BẢN TIN NGÀY 18/06
Tweet

Pragma: no-cache

Cache-Control: no-store, no-cache, must-revalidate, post-check=0, pre-check=0

Content-Type: text/html


text:
TIN TỨC
Tin Trong Nước
Chính trị
Xã hội
Pháp luật
Tin Thế Giới
Tin tức
Thế giới đó đây
Kinh Tế
Bất động sản
Tài chính
Thị trường
VTV
Truyền Hình
Phim VTV
Hậu trường
Nhân vật
Chuyển động 24h
Vấn đề hôm nay
Việt Nam & thế giới
Góc khán giả
VTV6
ĐỜI SỐNG
Văn Hóa - Giải Trí
Điện ảnh
Âm nhạc
Đời sống
Du lịch
Làm đẹp
Giới tính
Sức khỏe
Tấm lòng Việt
THỂ THAO
Bóng đá Việt Nam
Bóng đá quốc tế
Quần vợt
Video
Các môn khác
Bên lề
Góc doanh nghiệp
Sản phẩm
Doanh nghiệp
CHƯƠNG TRÌNH ĐẶC SẮC
Sự kiện & bình luận
Toàn cảnh thế giới
Đối thoại chính sách
Tạp chí kinh tế cuối tuần
Đảng trong cuộc sống hôm nay
90 phút để hiểu
Mỗi ngày một cuốn sách
Doanh nhân và hội nhập
Chuyện nhà nông với nông nghiệp
KHÁC
Công Nghệ
Tư vấn
Giáo Dục
Học trực tuyến
Giao lưu trực tuyến
VTV8
Lịch phát sóng
Kinh tế
Đăng nhập
Đăng ký
Trung tâm Tin tức VTV24-Thứ hai, ngày 20/06/2016 21:52 GMT+7
Bộ Xây dựng đã triển khai nghiên cứu và lập Dự án cấp nước an toàn vùng ĐBSCL để xây dựng hệ thống cung cấp nước sạch cho 7 tỉnh, thành phố thuộc khu vực Tây Nam sông Hậu (bao gồm Cần Thơ, An Giang, Kiên Giang, Sóc Trăng, Hậu Giang, Bạc Liêu và Cà Mau), với tổng vốn đầu tư ước tính 1,3 tỷ USD.
Đại diện Ngân hàng Thế giới cam kết hỗ trợ 7 triệu USD để lập báo cáo nghiên cứu khả thi cho dự án, đồng thời xem xét tài trợ 400 triệu USD cho một phần tổng mức đầu tư của dự án.
Mời quý độc giả theo dõi các chương trình đã phát sóng của Đài Truyền hình Việt Nam tại TV Online!
Từ khóa:
Cùng chuyên mục
Unilever nói không với quảng cáo dùng người nổi tiếng mua lượng theo dõi
VTV.vn - Hãng mỹ phẩm Unilever vừa tuyên bố nói không với những người nổi tiếng mua lượng theo dõi ảo trên mạng xã hội, khi thực hiện các quảng bá cho sản phẩm của hãng.
Anh: Thanh toán thẻ lần đầu vượt tiền mặt
Đẩy nhanh tiến độ giải phóng mặt bằng cao tốc Bắc...
EVN công bố xếp hạng tín nhiệm quốc tế ở mức BB
Bất hợp lý trong quy định bảng giá đất của TP.HCM
TIN MỚI
HOẠT ĐỘNG VTV | LIÊN HỆ
CƠ QUAN CHỦ QUẢN: ĐÀI TRUYỀN HÌNH VIỆT NAM
CƠ QUAN BÁO CHÍ: BÁO ĐIỆN TỬ VTV NEWS
Giấy phép hoạt động báo chí điện tử số 306/GP-BTTTT cấp ngày 22/02/2012.
® Cấm sao chép dưới mọi hình thức nếu không có sự chấp thuận bằng văn bản. Ghi rõ nguồn VTV.vn khi phát hành lại thông tin từ website này.
Tổng Biên tập: Vũ Thanh Thủy
Phó Tổng Biên tập: Phạm Quốc Thắng
Tổng đài VTV: (024) 3.8355931; (024) 3.8355932
Ðiện thoại Báo điện tử VTV: (024) 66897 897 Email: toasoan@vtv.vn

FilterID: ft

X-Cache-Status: MISS

Cache-Control: private

Vary: User-Agent

X-XSS-Protection: 1; mode=block


text:
TIN TỨC
Tin Trong Nước
Chính trị
Xã hội
Pháp luật
Tin Thế Giới
Tin tức
Thế giới đó đây
Kinh Tế
Bất động sản
Tài chính
Thị trường
VTV
Truyền Hình
Phim VTV
Hậu trường
Nhân vật
Chuyển động 24h
Vấn đề hôm nay
Việt Nam & thế giới
Góc khán giả
VTV6
ĐỜI SỐNG
Văn Hóa - Giải Trí
Điện ảnh
Âm nhạc
Đời sống
Du lịch
Làm đẹp
Giới tính
Sức khỏe
Tấm lòng Việt
THỂ THAO
Bóng đá Việt Nam
Bóng đá quốc tế
Quần vợt
Video
Các môn khác
Bên lề
Góc doanh nghiệp
Sản phẩm
Doanh nghiệp
CHƯƠNG TRÌNH ĐẶC SẮC
Sự kiện & bình luận
Toàn cảnh thế giới
Đối thoại chính sách
Tạp chí kinh tế cuối tuần
Đảng trong cuộc sống hôm nay
90 phút để hiểu
Mỗi ngày một cuốn sách
Doanh nhân và hội nhập
Chuyện nhà nông với nông nghiệp
KHÁC
Công Nghệ
Tư vấn
Giáo Dục
Học trực tuyến
Giao lưu trực tuyến
VTV8
Lịch phát sóng
HOẠT ĐỘNG VTV | LIÊN HỆ
CƠ QUAN CHỦ QUẢN: ĐÀI TRUYỀN HÌNH VIỆT NAM
CƠ QUAN BÁO CHÍ: BÁO ĐIỆN TỬ VTV NEWS
Giấy phép hoạt động báo chí điện tử số 306/GP-BTTTT cấp ngày 22/02/2012.
® Cấm sao chép dưới mọi hình thức nếu không có sự chấp thuận bằng văn bản. Ghi rõ nguồn VTV.vn khi phát hành lại thông tin từ website này.
Tổng Biên tập: Vũ Thanh Thủy
Phó Tổng Biên tập: Phạm Quốc Thắng
Tổng đài VTV: (024) 3.8355931; (024) 3.8355932
Ðiện thoại Báo điện tử VTV: (024) 66897 897 Email: toasoan@vtv.vn


text:
TIN TỨC
Tin Trong Nước
Chính trị
Xã hội
Pháp luật
Tin Thế Giới
Tin tức
Thế giới đó đây
Kinh Tế
Bất động sản
Tài chính
Thị trường
VTV
Truyền Hình
Phim VTV
Hậu trường
Nhân vật
Chuyển động 24h
Vấn đề hôm nay
Việt Nam & thế giới
Góc khán giả
VTV6
ĐỜI SỐNG
Văn Hóa - Giải Trí
Điện ảnh
Âm nhạc
Đời sống
Du lịch
Làm đẹp
Giới tính
Sức khỏe
Tấm lòng Việt
THỂ THAO
Bóng đá Việt Nam
Bóng đá quốc tế
Quần vợt
Video
Các môn khác
Bên lề
Góc doanh nghiệp
Sản phẩm
Doanh nghiệp
CHƯƠNG TRÌNH ĐẶC SẮC
Sự kiện & bình luận
Toàn cảnh thế giới
Đối thoại chính sách
Tạp chí kinh tế cuối tuần
Đảng trong cuộc sống hôm nay
90 phút để hiểu
Mỗi ngày một cuốn sách
Doanh nhân và hội nhập
Chuyện nhà nông với nông nghiệp
KHÁC
Công Nghệ
Tư vấn
Giáo Dục
Học trực tuyến
Giao lưu trực tuyến
VTV8
Lịch phát sóng
Đăng nhập
Đăng ký
Thanh Tùng (Thời sự - thoisuvtv@vtv.vn)-Thứ năm, ngày 29/01/2015 06:42 GMT+7
Ngày 16/12/2014, tàu vận tải Rolldock Star chở theo tàu ngầm Kilo HQ 184 Hải Phòng đã rời cảng Kaliningrad, thành phố Saint Petersburg, Liên bang Nga đi qua các vùng biển thuộc Đại Tây Dương, Ấn Độ Dương, Indonesia, Singapore và về đến vịnh Cam Ranh, tỉnh Khánh Hòa lúc 18h50 hôm qua (28/1).
Tàu Rolldock Star sẽ neo đậu tại vịnh Cam Ranh trong thời gian đợi làm thủ tục hải quan, kiểm tra an ninh sau đó mới làm thủ tục tiếp nhận và hạ thủy rồi lai kéo tàu ngầm Kilo HQ 184 Hải Phòng vào cảng tàu ngầm. Sau khi tiếp nhận, tàu ngầm Kilo HQ 184 Hải Phòng sẽ chính thức gia nhập vào Lữ đoàn Tàu ngầm 189 đóng tại Quân cảng Cam Ranh, tỉnh Khánh Hòa.
Trước tàu Hải Phòng, Việt Nam cũng đã tiếp nhận 2 tàu ngầm là Hà Nội và TP.HCM. Trong thời gian tới, phía Nga sẽ bàn giao cho Việt Nam thêm 3 tàu ngầm còn lại mang tên Đà Nẵng, Khánh Hòa và Bà Rịa – Vũng Tàu.
Mời quý độc giả theo dõi các chương trình đã phát sóng của Đài Truyền hình Việt Nam TV Online.
Từ khóa:
Cùng chuyên mục
Tăng cường quản lý dịch vụ xe điện dành cho trẻ em tại Phú Yên
VTV.vn - UBND thành phố Tuy Hòa, tỉnh Phú Yên cho biết sẽ quản lý chặt chẽ dịch vụ xe điện dành cho trẻ em tại điểm vui chơi ở quảng trường 1/4.
Băn khoăn việc kiểm định xe 3 bánh tự chế
Cần nhanh chóng xử lý "sạn" du lịch Việt Nam
Đường dây nóng phục vụ thi THPT Quốc gia 2018 tại...
Cuối tháng 10/2018 sẽ có đề xuất về khí thải xe...
TIN MỚI
HOẠT ĐỘNG VTV | LIÊN HỆ
CƠ QUAN CHỦ QUẢN: ĐÀI TRUYỀN HÌNH VIỆT NAM
CƠ QUAN BÁO CHÍ: BÁO ĐIỆN TỬ VTV NEWS
Giấy phép hoạt động báo chí điện tử số 306/GP-BTTTT cấp ngày 22/02/2012.
® Cấm sao chép dưới mọi hình thức nếu không có sự chấp thuận bằng văn bản. Ghi rõ nguồn VTV.vn khi phát hành lại thông tin từ website này.
Tổng Biên tập: Vũ Thanh Thủy
Phó Tổng Biên tập: Phạm Quốc Thắng
Tổng đài VTV: (024) 3.8355931; (024) 3.8355932
Ðiện thoại Báo điện tử VTV: (024) 66897 897 Email: toasoan@vtv.vn


text:
Chỉ những khách hàng đã đăng nhập và mua sản phẩm này mới có thể đưa ra đánh giá.
Rèm cửa gỗ – RG37
- Loại sản phẩm: Rèm sáo gỗ
- Nhãn hiệu: Vua Rèm
- Khổ rộng: 240cm
- Bản lá: 2.5cm, 3.5cm, 5cm
- Chất liệu: Gỗ tự nhiên 100%
- Giá tính theo: M2 hoàn thiện
- Bảo hành: 12 tháng
- Lưu ý: Thị trường có hàng nhái
- Hình thức mua hàng: Tại showroom hoặc tư vấn miễn phí tại nhà
Bạn gặp khó khăn khi đặt hàng hãy liên hệ:
Điện Thoại: 024 3513 3415 – 024 6328 0262
Hotline: 0904 181 484 – 0978 717 323
Để được hỗ trợ mua các loại rèm cửa tại hệ thống Vua Rèm
Đánh giá
Chưa có đánh giá nào.

markdown:
Chỉ những khách hàng đã đăng nhập và mua sản phẩm này mới có thể đưa ra đánh giá.
# Rèm cửa gỗ – RG37
**Loại sản phẩm:** [Rèm sáo gỗ](http://vuarem.com/rem-manh/rem-sao-go/) **Nhãn hiệu:**Vua Rèm **Khổ rộng:**240cm **Bản lá:**2.5cm, 3.5cm, 5cm **Chất liệu:**Gỗ tự nhiên 100% **Giá tính theo:**M2 hoàn thiện **Bảo hành:**12 tháng **Lưu ý:**Thị trường có hàng nhái **Hình thức mua hàng:**Tại showroom hoặc tư vấn miễn phí tại nhà *Bạn gặp khó khăn khi đặt hàng hãy liên hệ:* **024 3513 3415 – 024 6328 0262** *Điện Thoại*: **Hotline:**0904 181 484 – 0978 717 323 *Để được hỗ trợ mua các loại* [tại hệ thống Vua Rèm](http://vuarem.com) **rèm cửa**
## Đánh giá
Chưa có đánh giá nào.

Vary: Accept-Encoding,User-Agent


text:
Cách đây 1 kiếp
7
0
Mẹo: Không nói tục chửi bậy. Rất nhiều từ bậy bị lọc tự động.
Xem thử phê không?
-
THƠ VỊNH CON CHÓ…38.106
-
VÌ SAO LẠI THẾ?38.367
-
CÂY SON MÔI.33.669
-
VOVA VÀ CÂU HỎI DÀNH CHO CÔ GIÁO30.537
-
HOA HẠNH PHÚC38.889
-
Thù này phải trả102.573
-
Quỳ91.089
-
Lần đầu bạn uống say ntn84.564

markdown:
[](http://vui.us/user/info/41594.html) ![ Phạm Thịnh](http://vui.us/images3/user/user-41594-1479269662-582bdd1e15aef.jpg)
![ Phạm Thịnh](http://vui.us/images3/user/user-41594-1479269662-582bdd1e15aef.jpg)
Cách đây 1 kiếp
7
0
**Mẹo:**Không nói tục chửi bậy. Rất nhiều từ bậy bị lọc tự động.
### Xem thử phê không?
-
### THƠ VỊNH CON CHÓ…
-
### VÌ SAO LẠI THẾ?
-
### CÂY SON MÔI.
-
### VOVA VÀ CÂU HỎI DÀNH CHO CÔ GIÁO
-
### HOA HẠNH PHÚC
-
### Thù này phải trả
-
### Quỳ
-
### Lần đầu bạn uống say ntn

Cache-Control: no-store, no-cache, must-revalidate, post-check=0, pre-check=0, public


text:
thiet-ke-web Tin tức website Facebook Twitter Google bookmarks Yahoo bookmarks Rss
Trang chính » Web hay
Dauden.vn – Website dành cho người dùng Blackberry Việt
Tác giả: xahoithongtin.com.vn Đăng vào: Thứ năm, 28-07-2011
Lấy thương hiệu Dâu Đen, tên Việt của thương hiệu điện thoại nổi tiếng thế giới Blackberry, người sử dụng điện thoại Blacberry của Việt Nam có thể vào trang web này để tìm hiểu rất nhiều thông tin phần mềm, kiến thức sử dụng chiếc điện thoại thông minh của mình một cách hiệu quả nhất.
Menu được phân chia theo các nhóm sau:
+ Phần mềm và Ứng dụng (Apps world)
+ Giao diện - Themes
+ Hình nền - Wallpapers
+ Trò chơi - Games
+ Kho nhạc chuông - Ringtones
+ Kho sách - Ebooks
+ Cài đặt Services Book và các ngôn ngữ
Đặc biệt, trên website này, các bạn có thể tìm thấy những bài hướng dẫn sử dụng BlackBerry rất chi tiết tại mục Cẩm nang: http://store.dauden.vn/cam-nang-blackberry.html. Với những ai muốn khám phá thế giới Blackberry một cách ngọn ngành nhất nghĩa là từ gốc lên đến ngọn thì nên bắt đầu từ việc nghiên cứu và thực hành những bài viết trong mục Cẩm nang này.
Chuyên mục Cẩm nang được chia ra làm những đề mục để thuận tiện cho việc tra cứu như sau:
+ Hướng dẫn sử dụng OS6 trên Blackberry
+ Hướng dẫn chung (Các thao tác cơ bản, Bắt đầu sử dụng, Tiết kiệm thời gian, Các vấn đề khác)
+ Sử dụng phần mềm
+ Các vấn đề mở rộng
+ Các thiết lập Email
+ Hướng dẫn dùng Blackberry Desktop Manager
Bên cạnh website dành cho PC, Công ty Việt Hợp (Công ty sở hữu và phát triển website Dâu Đen) cũng rất chăm chút trong việc xây dựng phiên bản website dành cho mobile với giao diện nhỏ gọn một cách tiện lợi nhất. Người dùng có thể truy câp vào nhóm phần mềm mình quan tâm, hoặc Tìm kiếm theo dòng điện thoại BlackBerry, Tìm kiếm theo tên phần mềm hết sức dễ dàng.
Ngoài ra, bạn đọc có thể tham khảo một số phần mềm do Công ty Việt Hợp phát triển và được cộng đồng Blackberry Việt đón nhận rộng rãi như:
1. DDInfor: Xem giá vàng, tỉ giá ngoại tệ, thời tiết, chứng khoán, lịch âm, từ điển...
2. DDATM: Tra cứu địa điểm ngân hàng, ATM của các ngân hàng trên toàn quốc
3. DDLunar: Lịch âm dương trên Blackberry
4. DDNotes: giúp lựa chọn font mặc định sử dụng trên Blackberry
5. DDDict: Tra từ điển Anh-Việt, Việt-Anh trên Blackberry
6. TubeGrap: Xem và tải về các video trên trang Youtube.com (dành cho Blackberry Playbook)
7. MyEditor: Bàn phím tiếng Việt (dành cho thiết bị Blackberry Playbook)
8. WorldClock: Xem giờ của nhiều quốc gia trên thế giới (dành cho Blackberry Playbook)
Ánh Dương
Nhìn tổng thể website, mục Phần mềm - Ứng dụng có lẽ là điểm nhấn ấn tượng nhất. Bố cục rất chi tiết và rõ ràng với nhiều nhóm Phần mềm, bạn cũng có thể cập nhật những bản ROM mới cho dế yếu của mình, giải trí với kho Theme – Game. Chỉ cần Tìm kiếm theo dòng điện thoại BlackBerry đang sử dụng, hoặc theo tên Phần mềm bạn sẽ tìm được những phần mềm phù hợp tương ứng một cách nhanh chóng.
Menu được phân chia theo các nhóm sau:
+ Phần mềm và Ứng dụng (Apps world)
+ Giao diện - Themes
+ Hình nền - Wallpapers
+ Trò chơi - Games
+ Kho nhạc chuông - Ringtones
+ Kho sách - Ebooks
+ Cài đặt Services Book và các ngôn ngữ
Đặc biệt, trên website này, các bạn có thể tìm thấy những bài hướng dẫn sử dụng BlackBerry rất chi tiết tại mục Cẩm nang: http://store.dauden.vn/cam-nang-blackberry.html. Với những ai muốn khám phá thế giới Blackberry một cách ngọn ngành nhất nghĩa là từ gốc lên đến ngọn thì nên bắt đầu từ việc nghiên cứu và thực hành những bài viết trong mục Cẩm nang này.
Chuyên mục Cẩm nang được chia ra làm những đề mục để thuận tiện cho việc tra cứu như sau:
+ Hướng dẫn sử dụng OS6 trên Blackberry
+ Hướng dẫn chung (Các thao tác cơ bản, Bắt đầu sử dụng, Tiết kiệm thời gian, Các vấn đề khác)
+ Sử dụng phần mềm
+ Các vấn đề mở rộng
+ Các thiết lập Email
+ Hướng dẫn dùng Blackberry Desktop Manager
Bên cạnh website dành cho PC, Công ty Việt Hợp (Công ty sở hữu và phát triển website Dâu Đen) cũng rất chăm chút trong việc xây dựng phiên bản website dành cho mobile với giao diện nhỏ gọn một cách tiện lợi nhất. Người dùng có thể truy câp vào nhóm phần mềm mình quan tâm, hoặc Tìm kiếm theo dòng điện thoại BlackBerry, Tìm kiếm theo tên phần mềm hết sức dễ dàng.
Ngoài ra, bạn đọc có thể tham khảo một số phần mềm do Công ty Việt Hợp phát triển và được cộng đồng Blackberry Việt đón nhận rộng rãi như:
1. DDInfor: Xem giá vàng, tỉ giá ngoại tệ, thời tiết, chứng khoán, lịch âm, từ điển...
2. DDATM: Tra cứu địa điểm ngân hàng, ATM của các ngân hàng trên toàn quốc
3. DDLunar: Lịch âm dương trên Blackberry
4. DDNotes: giúp lựa chọn font mặc định sử dụng trên Blackberry
5. DDDict: Tra từ điển Anh-Việt, Việt-Anh trên Blackberry
6. TubeGrap: Xem và tải về các video trên trang Youtube.com (dành cho Blackberry Playbook)
7. MyEditor: Bàn phím tiếng Việt (dành cho thiết bị Blackberry Playbook)
8. WorldClock: Xem giờ của nhiều quốc gia trên thế giới (dành cho Blackberry Playbook)
Ánh Dương
Tweet
Từ khóa tìm kiếm
thương hiệu, dâu đen, điện thoại, thế giới, sử dụng, có thể, phần mềm, một cách, tìm kiếm, hướng dẫn, mục cẩm, dành cho, công ty, việt, blackberry, những, trên
Các bản tin cùng thể loại
Mới nhất
- 8 công cụ online làm giảm kích thước và tối ưu hoá ảnh số (22.08 10:05) Icon
- Dropdo – Chia sẻ trực tuyến và xem bất cứ định dạng nào (19.08 10:05) Icon
- Ra mắt website http//trianlietsi.vn (18.08 19:05) Icon
- Toitietkiem.vn Professional – Tiết kiệm điện tối ưu cho máy tính (16.08 16:05) Icon
- Kết hợp nhiều file PDF bằng ứng dụng web Merge PDF (14.08 07:05) Icon
- 4 công cụ online để cắt xén và chia nhỏ video YouTube (11.08 16:05) Icon
- RouterPasswords: Trang web giúp tìm mật khẩu mặc định các loại Router (07.08 10:05) Icon
- 5 Giải pháp miễn phí chuyển tập tin đến Dropbox mà không cần ứng dụng Dropbox (06.08 16:05) Icon
- Đi tìm bánh mì ngon nhất Việt Nam - youcook.ca (04.08 10:28) Icon
- 7 website tốt nhất để gửi fax trực tuyến (01.08 16:05) Icon
Cũ hơn
- Tìm kiếm liệt sĩ trên website Nghĩa trang Trường Sơn (25.07 16:05) Icon
- Maydocsach.vn ra mắt hệ thống hỗ trợ khách hàng trực tuyến (23.07 10:05) Icon
- 4 công cụ trực tuyến giúp tải video YouTube dễ dàng (22.07 10:05) Icon
- Những trang hỗ trợ JavaScript (21.07 10:05) Icon
- AlternativeTo.net - Giúp tìm kiếm ứng dụng tương tự (18.07 16:05) Icon
- Website cung cấp phần mềm miễn phí hằng ngày (18.07 10:05) Icon
- Gửi tin nhắn tự huỷ sau thời gian định trước (14.07 10:05) Icon
- Khoác tông màu mới cho website của bạn một cách nhanh chóng (14.07 10:05) Icon
- Tự thiết kế themes cho trình duyệt (12.07 10:05) Icon
- Google Swiffy: Giúp đọc nội dung Flash SWF trên iPhone, iPad (01.07 13:05) Icon

markdown:
###
*thiet-ke-web*
[Tin tức website](/vi/thiet-ke-web/)
*Facebook*
*Twitter*
*Google bookmarks*
*Yahoo bookmarks*
*Rss* *Google bookmarks* *Yahoo bookmarks* *Rss*
###
[Trang chính](/vi/thiet-ke-web/)
» [Web hay](/vi/thiet-ke-web/cat/Web-hay-6/)
#### Dauden.vn – Website dành cho người dùng Blackberry Việt
Tác giả: xahoithongtin.com.vn Đăng vào: Thứ năm, 28-07-2011
Lấy thương hiệu
Menu được phân chia theo các nhóm sau:
+ Phần mềm và Ứng dụng (Apps world)
+ Giao diện - Themes
+ Hình nền - Wallpapers
+ Trò chơi - Games
+ Kho nhạc chuông - Ringtones
+ Kho sách - Ebooks
+ Cài đặt Services Book và các ngôn ngữ
![](http://Images.xhtt.vn/Images/Uploaded/Share/2011/07/201172717395213/ddkho-phan-mem.jpg)
Đặc biệt, trên website này, các bạn có thể tìm thấy những bài hướng dẫn sử dụng BlackBerry rất chi tiết tại mục
Chuyên mục Cẩm nang được chia ra làm những đề mục để thuận tiện cho việc tra cứu như sau:
+ Hướng dẫn sử dụng OS6 trên Blackberry
+ Hướng dẫn chung (Các thao tác cơ bản, Bắt đầu sử dụng, Tiết kiệm thời gian, Các vấn đề khác)
+ Sử dụng phần mềm
+ Các vấn đề mở rộng
+ Các thiết lập Email
+ Hướng dẫn dùng Blackberry Desktop Manager
![](http://Images.xhtt.vn/Images/Uploaded/Share/2011/07/201172717395213/ddcam-nang.png)
Bên cạnh website dành cho PC, Công ty Việt Hợp (Công ty sở hữu và phát triển website Dâu Đen) cũng rất chăm chút trong việc xây dựng phiên bản website dành cho mobile với giao diện nhỏ gọn một cách tiện lợi nhất. Người dùng có thể truy câp vào nhóm phần mềm mình quan tâm, hoặc Tìm kiếm theo dòng điện thoại BlackBerry, Tìm kiếm theo tên phần mềm hết sức dễ dàng.
![](http://Images.xhtt.vn/Images/Uploaded/Share/2011/07/201172717395213/ddmobile.jpg)
![](http://Images.xhtt.vn/Images/Uploaded/Share/2011/07/201172717395213/ddmobile2.jpg)
Ngoài ra, bạn đọc có thể tham khảo một số phần mềm do Công ty Việt Hợp phát triển và được cộng đồng Blackberry Việt đón nhận rộng rãi như:
1. DDInfor: Xem giá vàng, tỉ giá ngoại tệ, thời tiết, chứng khoán, lịch âm, từ điển...
2. DDATM: Tra cứu địa điểm ngân hàng, ATM của các ngân hàng trên toàn quốc
3. DDLunar: Lịch âm dương trên Blackberry
4. DDNotes: giúp lựa chọn font mặc định sử dụng trên Blackberry
5. DDDict: Tra từ điển Anh-Việt, Việt-Anh trên Blackberry
6. TubeGrap: Xem và tải về các video trên trang Youtube.com (dành cho Blackberry Playbook)
7. MyEditor: Bàn phím tiếng Việt (dành cho thiết bị Blackberry Playbook)
8. WorldClock: Xem giờ của nhiều quốc gia trên thế giới (dành cho Blackberry Playbook)
Ánh Dương
[Dâu Đen](http://dauden.vn), tên Việt của thương hiệu điện thoại nổi tiếng thế giới Blackberry, người sử dụng điện thoại Blacberry của Việt Nam có thể vào trang web này để tìm hiểu rất nhiều thông tin phần mềm, kiến thức sử dụng chiếc điện thoại thông minh của mình một cách hiệu quả nhất.
Nhìn tổng thể website, mục
![](http://Images.xhtt.vn/Images/Uploaded/Share/2011/07/201172717395213/ddmenu-chinh.jpg)
![](http://Images.xhtt.vn/Images/Uploaded/Share/2011/07/201172717395213/ddmenu-chinh.jpg)
[Phần mềm - Ứng dụng](http://store.dauden.vn/phan-mem-blackberry)có lẽ là điểm nhấn ấn tượng nhất. Bố cục rất chi tiết và rõ ràng với nhiều nhóm Phần mềm, bạn cũng có thể cập nhật những bản ROM mới cho dế yếu của mình, giải trí với kho Theme – Game. Chỉ cần Tìm kiếm theo dòng điện thoại BlackBerry đang sử dụng, hoặc theo tên Phần mềm bạn sẽ tìm được những phần mềm phù hợp tương ứng một cách nhanh chóng.
Menu được phân chia theo các nhóm sau:
+ Phần mềm và Ứng dụng (Apps world)
+ Giao diện - Themes
+ Hình nền - Wallpapers
+ Trò chơi - Games
+ Kho nhạc chuông - Ringtones
+ Kho sách - Ebooks
+ Cài đặt Services Book và các ngôn ngữ
![](http://Images.xhtt.vn/Images/Uploaded/Share/2011/07/201172717395213/ddkho-phan-mem.jpg)
Đặc biệt, trên website này, các bạn có thể tìm thấy những bài hướng dẫn sử dụng BlackBerry rất chi tiết tại mục
[Cẩm nang](http://store.dauden.vn/cam-nang-blackberry.html): http://store.dauden.vn/cam-nang-blackberry.html. Với những ai muốn khám phá thế giới Blackberry một cách ngọn ngành nhất nghĩa là từ gốc lên đến ngọn thì nên bắt đầu từ việc nghiên cứu và thực hành những bài viết trong mục Cẩm nang này.
Chuyên mục Cẩm nang được chia ra làm những đề mục để thuận tiện cho việc tra cứu như sau:
+ Hướng dẫn sử dụng OS6 trên Blackberry
+ Hướng dẫn chung (Các thao tác cơ bản, Bắt đầu sử dụng, Tiết kiệm thời gian, Các vấn đề khác)
+ Sử dụng phần mềm
+ Các vấn đề mở rộng
+ Các thiết lập Email
+ Hướng dẫn dùng Blackberry Desktop Manager
![](http://Images.xhtt.vn/Images/Uploaded/Share/2011/07/201172717395213/ddcam-nang.png)
Bên cạnh website dành cho PC, Công ty Việt Hợp (Công ty sở hữu và phát triển website Dâu Đen) cũng rất chăm chút trong việc xây dựng phiên bản website dành cho mobile với giao diện nhỏ gọn một cách tiện lợi nhất. Người dùng có thể truy câp vào nhóm phần mềm mình quan tâm, hoặc Tìm kiếm theo dòng điện thoại BlackBerry, Tìm kiếm theo tên phần mềm hết sức dễ dàng.
![](http://Images.xhtt.vn/Images/Uploaded/Share/2011/07/201172717395213/ddmobile.jpg)
![](http://Images.xhtt.vn/Images/Uploaded/Share/2011/07/201172717395213/ddmobile2.jpg)
Ngoài ra, bạn đọc có thể tham khảo một số phần mềm do Công ty Việt Hợp phát triển và được cộng đồng Blackberry Việt đón nhận rộng rãi như:
1. DDInfor: Xem giá vàng, tỉ giá ngoại tệ, thời tiết, chứng khoán, lịch âm, từ điển...
2. DDATM: Tra cứu địa điểm ngân hàng, ATM của các ngân hàng trên toàn quốc
3. DDLunar: Lịch âm dương trên Blackberry
4. DDNotes: giúp lựa chọn font mặc định sử dụng trên Blackberry
5. DDDict: Tra từ điển Anh-Việt, Việt-Anh trên Blackberry
6. TubeGrap: Xem và tải về các video trên trang Youtube.com (dành cho Blackberry Playbook)
7. MyEditor: Bàn phím tiếng Việt (dành cho thiết bị Blackberry Playbook)
8. WorldClock: Xem giờ của nhiều quốc gia trên thế giới (dành cho Blackberry Playbook)
Ánh Dương
[Tweet](http://twitter.com/share)
##### Từ khóa tìm kiếm
[thương hiệu](/index.php?language=vi&nv=search&q=th%C6%B0%C6%A1ng+hi%E1%BB%87u), [dâu đen](/index.php?language=vi&nv=search&q=d%C3%A2u+%C4%91en), [điện thoại](/index.php?language=vi&nv=search&q=%C4%91i%E1%BB%87n+tho%E1%BA%A1i), [thế giới](/index.php?language=vi&nv=search&q=th%E1%BA%BF+gi%E1%BB%9Bi), [sử dụng](/index.php?language=vi&nv=search&q=s%E1%BB%AD+d%E1%BB%A5ng), [có thể](/index.php?language=vi&nv=search&q=c%C3%B3+th%E1%BB%83), [phần mềm](/index.php?language=vi&nv=search&q=ph%E1%BA%A7n+m%E1%BB%81m), [một cách](/index.php?language=vi&nv=search&q=m%E1%BB%99t+c%C3%A1ch), [tìm kiếm](/index.php?language=vi&nv=search&q=t%C3%ACm+ki%E1%BA%BFm), [hướng dẫn](/index.php?language=vi&nv=search&q=h%C6%B0%E1%BB%9Bng+d%E1%BA%ABn), [mục cẩm](/index.php?language=vi&nv=search&q=m%E1%BB%A5c+c%E1%BA%A9m), [dành cho](/index.php?language=vi&nv=search&q=d%C3%A0nh+cho), [công ty](/index.php?language=vi&nv=search&q=c%C3%B4ng+ty), [việt](/index.php?language=vi&nv=search&q=vi%E1%BB%87t), [blackberry](/index.php?language=vi&nv=search&q=blackberry), [những](/index.php?language=vi&nv=search&q=nh%E1%BB%AFng), [trên](/index.php?language=vi&nv=search&q=tr%C3%AAn)
##### Các bản tin cùng thể loại
#### Mới nhất
[8 công cụ online làm giảm kích thước và tối ưu hoá ảnh số](/vi/thiet-ke-web/detail/8-cong-cu-online-lam-giam-kich-thuoc-va-toi-uu-hoa-anh-so-1578/)(22.08 10:05) *Icon* [Dropdo – Chia sẻ trực tuyến và xem bất cứ định dạng nào](/vi/thiet-ke-web/detail/Dropdo-Chia-se-truc-tuyen-va-xem-bat-cu-dinh-dang-nao-1551/)(19.08 10:05) *Icon* [Ra mắt website http//trianlietsi.vn](/vi/thiet-ke-web/detail/Ra-mat-website-http-trianlietsivn-1546/)(18.08 19:05) *Icon* [Toitietkiem.vn Professional – Tiết kiệm điện tối ưu cho máy tính](/vi/thiet-ke-web/detail/Toitietkiemvn-Professional-Tiet-kiem-dien-toi-uu-cho-may-tinh-1512/)(16.08 16:05) *Icon* [Kết hợp nhiều file PDF bằng ứng dụng web Merge PDF](/vi/thiet-ke-web/detail/Ket-hop-nhieu-file-PDF-bang-ung-dung-web-Merge-PDF-1485/)(14.08 07:05) *Icon* [4 công cụ online để cắt xén và chia nhỏ video YouTube](/vi/thiet-ke-web/detail/4-cong-cu-online-de-cat-xen-va-chia-nho-video-YouTube-1452/)(11.08 16:05) *Icon* [RouterPasswords: Trang web giúp tìm mật khẩu mặc định các loại Router](/vi/thiet-ke-web/detail/RouterPasswords-Trang-web-giup-tim-mat-khau-mac-dinh-cac-loai-Router-1382/)(07.08 10:05) *Icon* [5 Giải pháp miễn phí chuyển tập tin đến Dropbox mà không cần ứng dụng Dropbox](/vi/thiet-ke-web/detail/5-Giai-phap-mien-phi-chuyen-tap-tin-den-Dropbox-ma-khong-can-ung-dung-Dropbox-1376/)(06.08 16:05) *Icon* [Đi tìm bánh mì ngon nhất Việt Nam - youcook.ca](/vi/thiet-ke-web/detail/Di-tim-banh-mi-ngon-nhat-Viet-Nam-youcookca-1342/)(04.08 10:28) *Icon* [7 website tốt nhất để gửi fax trực tuyến](/vi/thiet-ke-web/detail/7-website-tot-nhat-de-gui-fax-truc-tuyen-1298/)(01.08 16:05) *Icon*
#### Cũ hơn
[Tìm kiếm liệt sĩ trên website Nghĩa trang Trường Sơn](/vi/thiet-ke-web/detail/Tim-kiem-liet-si-tren-website-Nghia-trang-Truong-Son-1198/)(25.07 16:05) *Icon* [Maydocsach.vn ra mắt hệ thống hỗ trợ khách hàng trực tuyến](/vi/thiet-ke-web/detail/Maydocsachvn-ra-mat-he-thong-ho-tro-khach-hang-truc-tuyen-1169/)(23.07 10:05) *Icon* [4 công cụ trực tuyến giúp tải video YouTube dễ dàng](/vi/thiet-ke-web/detail/4-cong-cu-truc-tuyen-giup-tai-video-YouTube-de-dang-1159/)(22.07 10:05) *Icon* [Những trang hỗ trợ JavaScript](/vi/thiet-ke-web/detail/Nhung-trang-ho-tro-JavaScript-1146/)(21.07 10:05) *Icon* [AlternativeTo.net - Giúp tìm kiếm ứng dụng tương tự](/vi/thiet-ke-web/detail/AlternativeTonet-Giup-tim-kiem-ung-dung-tuong-tu-1106/)(18.07 16:05) *Icon* [Website cung cấp phần mềm miễn phí hằng ngày](/vi/thiet-ke-web/detail/Website-cung-cap-phan-mem-mien-phi-hang-ngay-1095/)(18.07 10:05) *Icon* [Gửi tin nhắn tự huỷ sau thời gian định trước](/vi/thiet-ke-web/detail/Gui-tin-nhan-tu-huy-sau-thoi-gian-dinh-truoc-1048/)(14.07 10:05) *Icon* [Khoác tông màu mới cho website của bạn một cách nhanh chóng](/vi/thiet-ke-web/detail/Khoac-tong-mau-moi-cho-website-cua-ban-mot-cach-nhanh-chong-1047/)(14.07 10:05) *Icon* [Tự thiết kế themes cho trình duyệt](/vi/thiet-ke-web/detail/Tu-thiet-ke-themes-cho-trinh-duyet-1018/)(12.07 10:05) *Icon* [Google Swiffy: Giúp đọc nội dung Flash SWF trên iPhone, iPad](/vi/thiet-ke-web/detail/Google-Swiffy-Giup-doc-noi-dung-Flash-SWF-tren-iPhone-iPad-878/)(01.07 13:05) *Icon*

Cache-Control: no-cache, pre-check=0, post-check=0

Set-Cookie: nv3c_E19xv_nvvithemever=nQ%2C%2C; expires=Wed, 19-Jun-2019 04:19:58 GMT; path=/; domain=.webnhanh.vn; httponly

Content-Language: vi


text:
Do your best, the rest will come !
Khi có nghi ngờ về virus hoặc sự cố bất thường trên máy tính, để thông báo cho Bkav bạn hãy sử dụng tính năng Chẩn đoán, gửi yêu cầu hỗ trợ tới Bkav của phần mềm diệt virus Bkav Pro. Để gửi yêu cầu hỗ trợ tới Bkav bạn thực hiện các bước như sau:
Bước 1: Chạy chương trình diệt virus Bkav Pro, chọn Trợ giúp (1)
Bước 2: Chọn Chẩn đoán, gửi yêu cầu hỗ trợ tới Bkav (2)
Bước 3: Điền các thông tin họ tên, số điện thoại, email (3) và mô tả hiện tượng trên máy tính (4). Sau khi điền thông tin xong, bấm Gửi (5)
Bước 4: Cửa sổ mới xuất hiện, chọn OK (6) để hoàn tất quá trình gửi yêu cầu hỗ trợ đến Bkav
Sau khi nhận được kết quả kiểm tra, Bkav sẽ phân tích và gửi lại phương án xử lý virus qua chương trình Bkav Pro trên máy tính của bạn. Khi đó bạn sẽ nhận được thông báo Đã có phương án xử lý virus cho máy tính của bạn, bạn hãy thực hiện tiếp theo các bước sau để xử lý virus:
Bước 5: Bấm Thực hiện (7)
Bước 6: Bạn chờ trong giây lát để gửi kết quả xử lý cho Bkav
Bước 7: Bấm OK (8) và khởi động lại máy tính để hoàn tất quá trình xử lý và gửi mẫu virus
Mọi vấn đề liên quan đến Bkav Pro, vui lòng liên hệ tới số điện thoại hoặc email dành riêng cho khách hàng Bkav Pro được in trên thẻ bản quyền để nhận được sự hỗ trợ kịp thời.
Bkav
Cập nhật ngày 09/05/2018
Hơn 41 nghìn máy tính Việt Nam nhiễm mã độc...

markdown:
| |
## Thông báo cho Bkav khi có nghi ngờ virus hoặc sự cố bất thường trên máy tính sử dụng Bkav Pro
15:13:08 | 25-10-2016
Khi có nghi ngờ về virus hoặc sự cố bất thường trên máy tính, để thông báo cho Bkav bạn hãy sử dụng tính năng
Sau khi nhận được kết quả kiểm tra, Bkav sẽ phân tích và gửi lại phương án xử lý virus qua chương trình Bkav Pro trên máy tính của bạn. Khi đó bạn sẽ nhận được thông báo
Mọi vấn đề liên quan đến Bkav Pro, vui lòng liên hệ tới số điện thoại hoặc email dành riêng cho khách hàng Bkav Pro được in trên thẻ bản quyền để nhận được sự hỗ trợ kịp thời.
Ý kiến của bạn Gửi
Đăng nhập để gửi bình luận:
Hoặc điền tên của bạn: * Tên phải lớn hơn 5 kí tự!
Hoàn tất
Ý kiến bạn đọc (0)
Mới nhất |Nhiều người thích
Các tin khác
| |
Cập nhật ngày 09/05/2018
![]()

author: bkavvn


text:
Đẳng cấp của Shunsuke Nakamura ở Celtic
(BongDa.com.vn) - Đẳng cấp của Shunsuke Nakamura ở Celtic.
TTVN - Đăng lúc: 17:26 14/03/2018
Chia sẻ
-
2 tuần
Ngắm siêu phẩm sút phạt của Quang Hải vào lưới Sanna Khánh Hòa
-
1 tháng
Drogba đá phạt ghi bàn đẹp từ khoảng cách gần 40 m
-
1 tháng
Cầu thủ 'nã đại bác' tung lưới đội nhà từ khoảng cách 40 m
-
1 tháng | 1
HLV Chu Đình Nghiêm bị tấn công trong đường hầm sân Pleiku
-
1 tháng | 3
Ban huấn luyện Hà Nội FC "phát điên" vì trọng tài
-
1 tháng
"Vùi dập" TP.HCM 1-4, vô tình Hà Nội FC "đốt ghế" HLV Miura?
-
1 tháng | 3
Xem lại tình huống trọng tài "tưởng tưởng" 11m, HAGL cưa điểm tiếc nuối
-
1 tháng
Xuân Trường "nổ súng" HAGL vẫn cưa điểm đáng tiếc
-
5 ngày
Bản tin BongDa 13/6 | 'Ghế nóng' Real Madrid đã có chủ
-
1 tuần
Highlights: Bỉ 4-1 Costa Rica (Giao hữu quốc tế)
-
1 tuần
Bản tin BongDa 11/6 | 'King' Eric về 'nhà' và cỗ máy hủy diệt Brazil
-
1 tuần
Highlights: Áo 0-3 Brazil (Giao hữu)
-
1 tuần
Highlights: Pháp 1-1 Mỹ (Giao hữu quốc tế)
-
1 tuần
Highlights: Đức - Ả Rập Xê Út (Giao hữu quốc tế)
-
1 tuần
Đội hình ĐT Uruguay tham dự World Cup 2018
-
1 tuần
Bản tin BongDa 8/6 | Sao M.U lập siêu phẩm mừng World Cup về Việt Nam

markdown:
[Trang chủ](/)» [Video](http://www.bongda.com.vn/video/)» [Video Khác](http://www.bongda.com.vn/video-khac/)
[Đẳng cấp của Shunsuke Nakamura ở Celtic](http://www.bongda.com.vn/dang-cap-cua-shunsuke-nakamura-o-celtic-v437793.html)
(BongDa.com.vn) - Đẳng cấp của Shunsuke Nakamura ở Celtic.
**TTVN**- Đăng lúc: 17:26 14/03/2018
Chia sẻ
-
2 tuần
[Ngắm siêu phẩm sút phạt của Quang Hải vào lưới Sanna Khánh Hòa](http://www.bongda.com.vn/ngam-sieu-pham-sut-phat-cua-quang-hai-vao-luoi-sanna-khanh-hoa-v448264.html)
-
1 tháng
[Drogba đá phạt ghi bàn đẹp từ khoảng cách gần 40 m](http://www.bongda.com.vn/drogba-da-phat-ghi-ban-dep-tu-khoang-cach-gan-40-m-d445311.html)
-
1 tháng
[Cầu thủ 'nã đại bác' tung lưới đội nhà từ khoảng cách 40 m](http://www.bongda.com.vn/cau-thu-na-dai-bac-tung-luoi-doi-nha-tu-khoang-cach-40-m-v445005.html)
-
1 tháng | 1
[HLV Chu Đình Nghiêm bị tấn công trong đường hầm sân Pleiku](http://www.bongda.com.vn/hlv-chu-dinh-nghiem-bi-tan-cong-trong-duong-ham-san-pleiku-d445006.html)
-
1 tháng | 3
[Ban huấn luyện Hà Nội FC "phát điên" vì trọng tài](http://www.bongda.com.vn/ban-huan-luyen-ha-noi-fc-phat-dien-vi-trong-tai-d444973.html)
-
1 tháng
["Vùi dập" TP.HCM 1-4, vô tình Hà Nội FC "đốt ghế" HLV Miura?](http://www.bongda.com.vn/vui-dap-tphcm-1-4-vo-tinh-ha-noi-fc-dot-ghe-hlv-miura-d444269.html)
-
1 tháng | 3
[Xem lại tình huống trọng tài "tưởng tưởng" 11m, HAGL cưa điểm tiếc nuối](http://www.bongda.com.vn/xem-lai-tinh-huong-trong-tai-tuong-tuong-11m-hagl-cua-diem-tiec-nuoi-d444266.html)
-
1 tháng
[Xuân Trường "nổ súng" HAGL vẫn cưa điểm đáng tiếc](http://www.bongda.com.vn/xuan-truong-no-sung-hagl-van-cua-diem-dang-tiec-d444237.html)
-
5 ngày
[Bản tin BongDa 13/6 | 'Ghế nóng' Real Madrid đã có chủ](http://www.bongda.com.vn/ban-tin-bongda-13-6-ghe-nong-real-madrid-da-co-chu-v449801.html)
-
1 tuần
[Highlights: Bỉ 4-1 Costa Rica (Giao hữu quốc tế)](http://www.bongda.com.vn/highlights-bi-4-1-costa-rica-giao-huu-quoc-te-v449629.html)
-
1 tuần
[Bản tin BongDa 11/6 | 'King' Eric về 'nhà' và cỗ máy hủy diệt Brazil](http://www.bongda.com.vn/ban-tin-bongda-11-6-king-eric-ve-nha-va-co-may-huy-diet-brazil-v449475.html)
-
1 tuần
[Highlights: Áo 0-3 Brazil (Giao hữu)](http://www.bongda.com.vn/highlights-ao-0-3-brazil-giao-huu-v449414.html)
-
1 tuần
[Highlights: Pháp 1-1 Mỹ (Giao hữu quốc tế)](http://www.bongda.com.vn/highlights-phap-1-1-my-giao-huu-quoc-te-v449315.html)
-
1 tuần
[Highlights: Đức - Ả Rập Xê Út (Giao hữu quốc tế)](http://www.bongda.com.vn/highlights-duc--a-rap-xe-ut-giao-huu-quoc-te-v449127.html)
-
1 tuần
[Đội hình ĐT Uruguay tham dự World Cup 2018](http://www.bongda.com.vn/doi-hinh-dt-uruguay-tham-du-world-cup-2018-d449031.html)
-
1 tuần
[Bản tin BongDa 8/6 | Sao M.U lập siêu phẩm mừng World Cup về Việt Nam](http://www.bongda.com.vn/ban-tin-bongda-8-6-sao-mu-lap-sieu-pham-mung-world-cup-ve-viet-nam-v449028.html)

X-Fastcgi-Cache: MISS


text:
nguồn: hay88
"Tao bằng tuổi bố mày, về nhà mày bắt bố mày chào không?"
Phát ngôn sốc của công an phường khi người thanh niên có thắc mắc là sao công an không chào ?
Tin tức bất động sản, dự án chung cư đang mở bán * Kênh đăng tin mua bán,cho thuê,sang nhượng nhà đất hiệu quả* Hotline: 0936.584.219
0 nhận xét:
Đăng nhận xét

markdown:
*nguồn: hay88*
# "Tao bằng tuổi bố mày, về nhà mày bắt bố mày chào không?"
Phát ngôn sốc của công an phường khi người thanh niên có thắc mắc là sao công an không chào ?
Tin tức bất động sản, dự án chung cư đang mở bán * Kênh đăng tin mua bán,cho thuê,sang nhượng nhà đất hiệu quả* Hotline: 0936.584.219
## 0 nhận xét:
## Đăng nhận xét

Server: GSE

X-Content-Type-Options: nosniff

Cache-Control: private, max-age=0