markdown:
# Chương 6: Xử lý và phân tích dữ liệu
Chia sẻ: Phạm Văn Toàn | Ngày: | Loại File: DOC | Số trang:40
![](images/blank.gif)
![](images/blank.gif)
lượt xem 285
download
![](http://image.tlvnimg.com/document/thumbnail/2011/20110111/toan184/80x100/lecture3_3966.jpg)
##
Chương 6: Xử lý và phân tích dữ liệu
[Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ](javascript:void(0);)
Download
![](images/down16x21.png)
Tài liệu tham khảo giáo trình phân tích dữ liệu bằng SPSS - Chương 6: Xử lý và phân tích dữ liệu Chúng ta thường dùng giá trị trung bình số học để ước lượng độ hội tụ của dữ liệu. Tuy nhiên vì giá trị trung bình bị ảnh hưởng bởi tất cả các giá trị quan sát. Để giảm thiểu những ảnh hưởng của các giá trị bất thường (quá lớn hoặc quá bé), người ta thường loại bỏ các giá trị lớn nhất và các giá trị nhỏ nhất (Outliers) theo cùng một tỷ lệ nào đó. Khi...
![](images/graphics/blank.gif)
Bình luận(0)
[Đăng nhập để gửi bình luận!](javascript:void(0);)
##
Nội dung Text: Chương 6: Xử lý và phân tích dữ liệu
- Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS ---------- Chương 6: Xử lý và phân tích dữ liệu 33 Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam
- Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS CHƯƠNG 6: XỮ LÝ VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU 1. Kiểm tra dữ liệu (Explore) Công việc đầu tiên rất quan trọng và cần phải thực hiện một cách cẩn thận trước khi đi vào các bước mô tả hay các phân tích thông kê phức tạp sau này là tiến hành xem xét dữ liệu một cách cẩn thận. SPSS cung cấp cho công cụ Explore để xem xét và kiểm tra dữ liệu: - Phát hiện các sai sót - Nhận dạng dữ liệu để tìm phương pháp phân tích thích hợp và chuẩn bị cho việc kiểm tra giả thuyết Để nhận dạng và phát hiện sai sót trong dữ liệu, ta có ba cách hiễn thị dữ liệu như sau - Biểu đồ Histogram - Sơ đồ cành và lá Stem-and-leaf plot - Sơ đồ hộp Boxplot Để ước lượng các giã định được dùng cho việc kiểm nghiệm các giả thuyết, ta dùng các phép kiểm tra sau: - Kiểm tra levene: Kiểm tra tính đồng đều của phương sai - Kiểm tra K-S Lilliefors: Kiểm tra tính chuẩn tắc của tổng thể, xem dữ liệu có được lấy từ một phân bố chuẩn hay không Chúng ta thường dùng giá trị trung bình số học để ước lượng độ hội tụ của dữ liệu. Tuy nhiên vì giá trị trung bình bị ảnh hưởng bởi tất cả các giá trị quan sát. Để giảm thiểu những ảnh hưởng của các giá trị bất thường (quá lớn hoặc quá bé), người ta thường loại bỏ các giá trị lớn nhất và các giá trị nhỏ nhất (Outliers) theo cùng một tỷ lệ nào đó. Khi đó giá trị trung bình được gọi là giá trị trung bình giãn lược (Timmed-mean). Một cách làm khác là gán các trọng số khác nhau cho các giá trị quan sát tùy theo khoảng cách của nó đến giá trị trung bình, càng xa trọng số càng nhỏ. Các trong số này gọi là M-estimators. Có 4 loại trọng số là Huber, Turkey, Hampel, và Andrew. Dựa vào trọng số này ta ước lượng lại giá trị trung bình cho dữ liệu. 33 Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam
- Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS Để kiểm tra dữ liệu, chọn trên menu Statistic/Summarize/Explore… để mở hộp thoại Explore như Hình 6-1: Hình 6-1 Các biến trong tập dữ liệu xuất hiện trong hộp bên trái. Chọn một hay nhiều biến đưa vào ô Dependent list, các biến cần quan sát sẽ được liệt kê rong ô này. Chúng ta cũng có thể tách các quan sát thành các nhóm nhỏ riêng biệt để kiểm tra dựa vào các giá trị của các biến kiểm soát sẽ được đưa vào ô Factor List. Ví dụ như kiểm tra biến mức độ đánh giá nói chung dựa vào biến nhãn hiệu đang sử dụng. Có thể lần ra các quan sát này bằng cách gán nhãn cho nó bằng gía trị của một biến nào đó, biến này sẽ được đưa vào trong ô label cases by. Ví dụ muốn biết những giá trị di thường trong biến mức độ đánh giá nói chung theo nhãn hiệu TV đang dùng. Ta gán nhãn cho các quan sát này bằng các giá trị trong biến số bảng câu hỏi. Lúc này nếu có các giá trị dị thường ta dễ dàng lần ra nó bằng số bảng câu hỏi kèm theo Ô Display, cho phép chúng ta chọn cách hiễn thị kết quả, các tham sô thống kê (Statistic), hoặc đồ thị (Plot), SPSS mặc định là hiễn thị cả hai 34 Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam
- Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS Sử dụng công cụ Statistics cho phép ta lựa chọn các thống kê hiễn thị như hộp thoại Hình 6-2: Hình 6-2 - Descriptives: Cho phép ta hiễn thị các giá trị thống kê như giá trị trung bình, khoảng tin cậy, trung vị, trung bình giãn lược, giá trị nhỏ nhất, lớn nhất, khoảng biến thiên, các bách phân vị - M-estimators: Hiễn thị các giá trị trung bình theo 4 loại trọng số - Outliers: Hiễn thị các quan sát có 5 giá trị nhỏ nhất và 5 giá trị lớn nhất, gọi là Extreme Values - Percentiles: Hiển thị các giá trí bách vị phân Sử dụng công cụ Plots (Hình 6-3), để lựa chọn hiễn thị dạng đồ thị (Histogram), biểu đồ chỉnh tắc, các phép kiểm tra về phân phối chuẩn, tính đồng đều của phương sai Hình 6-3 - Boxplots: Điều kiện để hiễn thị của Boxplots là ta phải đang quan sát nhiều hơn một biến phụ thuộc (hiễn thị trong ô dependent list). o Factor levels together đưa ra một hiển thị riêng biệt cho mỗi biến phụ thuộc. Trong phạm vi một hiển thị, Boxplots được 35 Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam
- Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS hiển thị cho mỗi một nhóm được phân ra theo giá trị của biến điều khiển (factor variable). Dependents together đưa ra một hiển thị riêng biệt theo mỗi nhóm được phân theo các giá trị trong biến điều khiển. Trong phạm vi của hiễn thị, boxplots được đưa ra lần lượt cho mỗi biến phụ thuộc - Descriptive: Cho phép lựa chọn hiển thị dạng đồ thị Histogram hay dạng cành lá (stem-and-leaf plots) - Normality plots with tests. Đưa ra các dạng đồ thị về phân phối chuẩn. Đồng thời cung cấp một kiểm nghiệm thống kê Kolmogorov-Smirnov statistic, với mức tin cậy Lilliefors dùng để kiểm nghiện tính chuẩn của phân phối mẫu đang quan sát. Một kiểm nghiệm khác là thống kê Shapiro-Wilk được sử dụng cho mẫu có kích cở nhỏ hơn hoặc bằng 50 mẫu. - Spread vs. Level with Levene Test. Cho phép chúng ta kiểm tra tính đồng đều của phương sai giữa các mẫu trong dữ liệu gốc hay dữ liệu đã được biến đổi. Để thực hiện phép thống kê Levene đòi hỏi phải có khai báo biến điều khiển trong khuôn Factor lists, Thồng thường ta thường làm việc trên dữ liệu gốc do đó lựa chọn Untransformed trong khung Spread vs Level with Levene test Kiểm nghiệm Kolmogorov-Smirnov (Lilliefors) Kiểm nghiệm Lilliefors là một dạng kiểm nghiệm Kolmogorov-Smirnov, dùng để kiểm nghiệm tính chuẩn tắc của một mẫu hay hai mẫu. Với giá trị sig. nhỏ hơn mức ý nghĩa (0.05) là kết quả bác bỏ giả thuyết phân phối mẫu là phân phối chuẩn. Phép kiểm nghiệp Shapiro-Wilk chỉ dùng trong những trường hợp số mẫu nhỏ hơn 40. Kiểm nghiệm Levene Trước khi đi vào các kiểm nghiệm trung bình ta cần phải tham khảo một kiểm nghiệm khác mà kết quả của nó là rất quan trọng cho các kiểm nghiệm trung bình sau này. Kiểm nghiệm Levene là phép kiểm nghiệm tính đồng nhất của phương sai. Ở đây ta kiểm nghiệm giả thuyết cho rằng phương sai của giữa các mẫu quan sát là bằng nhau. Kiểm nghiệm cho ta kết quả Sig. nhỏ hơn mức tin cậy (5%) ta kết luận không chấp nhận giả thuyết cho rằng phương sai mẫu thì bằng nhau. Chú ý trong một số kiểm nghiệm như ANOVA, kiểm nghiệm t, … Đòi hỏi phải kiểm nghiệm thông kê Levene trước để xác định tinh cân bằng hay không cân bằng của các phương sai mẫu. Kết quả này sẽ ảnh hưởng đến việc lựa chọn các kiểm nghiệm trung bình khác (Kiểm nghiệp trung bình với phương sai mẫu bằng nhau hoặc kiểm nghiệm trung bình với phương sai mẫu không bằng nhau) 2. Lập bảng phân bố tần suất cho biến một trả lời (Frequencies) Công cụ Frequencies sử dụng các tham số thống kê để mô tả cho nhiều loại biến, đây cũng là một công cụ hữu ích để ta khảo sát dữ liệu tìm lỗi cho dữ liệu. 36 Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam
- Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS Chúng ta có thể khảo sát dữ liệu thông qua các công cụ như: Tần suất xuất hiện, phần trăm, phần trăm tích lũy. Ngoài ra nó còn cung cấp cho ta các phép đo lường thông kê như độ tập trung (central tendency measurement), độ phân tán (dispersion), tứ phân vị (Quartiles) và các bách phân vị (percentiles), phân phối dữ liệu (distribution). Lập bảng này ngoài việc tóm tắt dữ liệu, nó còn giúp ta phát hiện những sai sót trong dữ liệu như, những giá trị bất thường (quá lớn hay quá nhỏ) có thể làm sai lệch kết quả phân tích thống kê, những giá trị mã hóa bất thường do sai sót việc nhập liệu hay mã hóa Để tiến hành lập bảng đơn ta chọn công cụ Statistic/sumarize/frequencies ta có hộp thoại như Hình 6-4: Hình 6-4 37 Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam
- Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS Chuyển biến cần mô tả sang hộp thoại variable(s, ta có thể lựa chọn nhiều biến cần quan sát cùng một lúc. Công cụ Charts được dùng để vẽ đồ thị cho dữ liệu, và công cụ Format được sử dụng định ra kiểu hiển thị của dữ liệu, theo thứ tự tăng dần hoặc giãm dần. Công cụ statistics để truy suất hộp thoại như Hình 6-5. Trong hộp thoại statistics này sẽ bao gồm các công cụ để đo lường các giá trị thống kê của dữ liệu như vị trí tương đối của các nhóm giá trị hay còn gọi là các phân vị, mật độ tập trung và phân tán của dữ liệu, những đặc tính về phân phối của dữ liệu (Distribution) Hình 6-5 - Giá trị bách phân vị (percentile values): Được dùng để xác định các ranh giới tương đối của các nhóm từ mẫu quan sát, điều lưu ý là dữ liệu cần quan sát đã được xắp xếp thep thứ tự từ thấp đến cao. o Ta có công cụ phân nhánh dữ liệu thành 4 phần bằng nhau gọi là tứ phân vị (quartiles). o Hoặc ta có thể chia dữ liệu theo các phần bằng nhau cụ thể bằng cách gõ số phần muốn chia vào công cụ cuts points for equal groups. o Hoặc ta có thể xem giá trị ở phân nhánh cụ thể nào đó từ công cụ percentile(s). Sử dụng thanh Add để xác nhận số thứ tự phân vị cần quan sát, sử dụng thanh Remove và Change để loại bỏ hoặc thay đổi sự xác nhận ban đầu. Ví dụ như đối với biến chứa các câu trả lời trực tiếp về số tuổi của người trả lời trong một cuộc khảo sát dân số (tuổi người trả lời được ghi trực tiếp từ 18 – 89 tuổi) ta có thể dùng công cụ phân vị dữ liệu để phân các độ tuổi này thành các nhóm nhỏ, ví dụ như ta phân các độ tuổi này bằng phương pháp tứ phân vị (quartiles). Lúc đó tuổi của người trả lời sẽ được phân thành 4 phần sao cho mỗi nhóm tuổi được phân chiếm 25% số lần xuất hiện (tần suất xuất hiện). 38 Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam
- Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS - Đặc tính phân phối (Distribution): Có hai đại lượng đo lường những đặc tính của sự phân phối dữ liệu là (1) Hệ số đối xứng Skewness (Cs) cho ta biết dạng phân phối của các giá trị quan sát Standard Error of Skewness có thể được sử dụng để kiểm nghiệm tính phân phối chuẩn. Một phân phối Skewness không được xem là phân phối chuẩn khi Statndard error của nó nhỏ hơn –2 hoặc lớn hơn 2. Một giá trị dương lớn của Statndard error cho thấy nhánh của phân phối này dài qua bên phải và ngược lại một trị âm chỉ ra nhánh của phân phối này dài qua bên trái - Cs = 0: Các quan sát được phân phối một các đối xứng xung quanh giá trị trung bình - Cs > 0: Các quan sát tập trung chủ yếu vào các giá trị nhỏ nhất - Cs < 0: Các quan sát tập trung chủ yếu vào các giá trị lớn nhất (2) Hệ số tập trung Kurtosis (Cc) dùng để so sánh đường cong quan sát với dạng đường cong phân phối chuẩn. Standard Error of Kurtosis có thể được sử dụng để kiểm nghiệm tính phân phối chuẩn. Một phân phối Kurtosis không được xem là phân phối chuẩn khi Statndard error của nó nhỏ hơn –2 hoặc lớn hơn 2. Một giá trị dương lớn của Statndard error cho ta biết hai nhánh của phân phối này dài hơn nhánh của phân phối chuẩn và ngược lại một trị âm chỉ ra hai nhánh của phân phối ngắn hơn phân phối chuần - Cc > 0: Cho thấy xu hướng tạp trung mạnh của các quan sát xung quanh giá trị trung bình - Cc < 0: Cho thấy đường cong có dạng hẹp hơn. 39 Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam
- Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS 3. Lập bảng mô tả (Descriptive) Sử dụng Statisticts\Summaries\Descriptives để mở hộp thoại mô tả thống kê như Hình 6-6: Hình 6-6 Đây là một dạng công cụ khác có thể được dùng để tóm tắc dữ liệu và chỉ cho phép thao tác trên dạng dữ liệu định lượng (thang đo khoảng cách và tỷ lệ). Được dùng để thể hiện xu hướng tập trung của dữ liệu (central tendency) thông qua giá trị trung bình của các giá trị trong biến (mean), và mô tả sự phân tán của dữ liệu thông qua phương sai và độ lệch chuẩn. Chuyển các biến cần tóm tắc vào hộp thoại variables và nhấp thanh options để lựa chọn các thông số thống kê cần mô tả, như giá trị trung bình–mean, giá trị tối thiểu, giá trị tối đa, phương sai và độ lệch chuẩn,… (Hình 6-7) Hình 6-7 4. Lập bảng nhiều chiều cho các biến một trả lời (Crosstabs) 40 Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam
- Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS Bảng nhiều chiều là dạng bảng chéo thể hiện tần suất xuất hiện của một biến này trong mối quan hệ với một hay nhiều biến khác. Bảng chéo còn cung cấp nhiều loại kiểm nghiệm thống kê và đo lường mối quan hệ và tương quan giữa các biến trong bảng. Cấu trúc của bảng và loại dữ liệu (loại thang đó) sẽ quyết định loại công cụ nào được sử dụng để đo lường. Ngoài việc thể hiện mối liên hệ giữa các biến. Bảng nhiều chiều còn giúp ta phát hiện những sai sót trong dữ liệu từ việc phát hiện ra những mối quan hệ vô lý và bất thường giữa hai biến. Chọn trên menu Statistics/Summaries/Crosstabs để mở hộp thoại như Hình 6-8: Hình 6-8 Các biến trong tập dữ liệu được hiển thị bên hộp bên trái. Chọn các biến hàng đưa váo hộp Row(s) và các biến cột đưa vào hộp Column(s). Thông thường biến phụ thuộc hay biến cần quan sát thường được đưa và hàng (rows) và biến độc lập hay biến kiểm soát được đưa và cột (columns). Việc lựa chọn các phân tích theo các tỷ lệ phần trăm, %row và %column cũng như %total tuỳ thuộc vào yêu cầu nghiên cứu. Ngoài ra, chúng ta có thể đưa thêm vào bảng chéo các lớp biến điều khiển (layer) để tạo ra các bảng biến chéo nhiều chiều. Mỗi bảng chéo riêng biệt sẽ được tạo ra ứng với mỗi giá trị của mỗi biến điều khiển. Mỗi lớp điều khiển sẽ chia bảng chéo thành nhiều nhóm nhỏ hơn. Có thể thêm tối đa 8 biến điều khiển, dùng các thanh Next và previous để di chuyển giữa các biến điều khiển này. Việc đưa vào các biến điều khiển này cho phép ta xem xét các mối quan hệ mà lúc ban đầu không thể thấy ngay. Các công cụ thống kê sẽ cho ra các kết quả riêng biết đối với từng giá trị của biến điều khiển. Công cụ Cells trong hộp thoại cho phép ta tính toán các hệ số đo lường mối quan hệ giữa các biến đó như % hàng, % cột, % Total. Công cụ Exact cung cấp cho chúng ta hai phương pháp để tính ra mức độ tin cậy cho các phép kiểm nghiệm sử dụng trong bảng chéo, hoặc các phép thử phi tham số (nonparametric). Hai phương pháp này bao gồm phương pháp Exact và 41 Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam
- Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS phương pháp Monte Carlo được sử dụng như công cụ để thu được những kết quả chính xác trong trường hợp dữ liệu của chúng ta không đáp ứng được những giả thuyết cần thiết cho một kết quả đáng tin cậy khi sử dụng phương pháp tiệm cận tiêu chuẩn (Standard asymptonic) phương pháp mà kèm theo nó dữ liệu của chúng ta đòi hỏi phải thoả mãn những điều kiện sau: - Dữ liệu sử dụng có phân phối chuẩn, hoặc kích cở mẫu phải đủ lớn (n>=30) - Không tồn tại tần suất mong muốn nào của bất kỳ giá trị nào trong bảng chéo nhỏ hơn 5. Đối với trường hợp dữ liệu không gặp được những yêu cầu như trên. Phương pháp exact hoặc Monte Carlo về độ tin cậy luôn luôn cho ta kết quả đáng tin cậy mà không cần quan tâm đến kích cở mẫu, phân phối của các quan sát cũng như sự cân bằng của dữ liệu (cân bằng về số lượng các giá trị khác nhau trong biến). Chọn công cụ Exact trong hộp thoại Crosstabs ta có hộp thoại con như Hình 6-9. Hình 6-9 SPSS mặc định là sử dụng phương pháp tiệm cận thông thường (Asymptotic). Nếu ta sử dụng phương pháp exact hoặc mote carlo để xác định tính độ tin cậy thì cần chú ý các điểm sau: - Nếu ta lựa chọn phương pháp Monte Carlo, gỏ khoảng tin cậy mong muốn vào công cụ Confidence level, đồng thời cho biết kích cở mẫu được sữ dụng. Sử dụng phương pháp cho ta kết quả nhanh hơn phương pháp exact - Nếu lựa chọn phương pháp Exact, nhập vào thời gian giới hạn tối đa cho việc tính toán cho mỗi phép thử. Nếu một phép kiểm nghiệm vượt quá thời gian giới hạn tối đa 30 phút, cách tốt hơn nên sử dụng là Moten Carlo 42 Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam
- Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS Công cụ Statistics cho phép ta tính các kiểm nghiệm giả thuyết về tính độc lập của các biến, và mối liên hệ giữa các các biến, hệ số tương quan, cũng như đo lường các mối quan hệ đó. (Xem Hình 6-10) Hình 6-10 Các kiểm nghiệm thống kê – kiểm nghiệm mối quan hệ và tương quan giữa các biến sử dụng trong bảng chéo Kiểm nghiệp Chi-square: - Là một công cụ thông kê sử dụng để kiểm nghiệp giả thuyết cho rằng các biến trong hàng và cột thì độc lập với nhau (H0). Phương pháp kiểm nghiệm này chỉ cho ta biết được liệu một biến này có quan hệ hay không với một biến khác, tuy nhiên phương pháp kiểm nghiệp này không chỉ ra cường độ của mối quan hệ giữa hai biến mạnh hay yếu (nếu có quan hệ), cũng như không chỉ ra hướng thuận hay nghịch của mối quan hệ này (nếu có quan hệ). - Để kiểm nghiệp tính độc lập giữa hai biến cột và hàng, kiểm nghiệp Chi- square sẽ cho ra các kết quả kiểm nghiệp như sau: Pearson chi-square, likelihood-ratio chi-square, and linear-by-linear association chi-square mỗi cái sẽ được sử dụng trong những trường hợp cụ thể - Theo định nghĩa hai biến trong bảng là độc lập với nhau nếu như xác suất sao cho một trường hợp quan sát (case) rơi vào một trường hợp cụ thể (ví dụ như giới tính là Nam và đang thất nghiệp) là được tạo ra từ các xác suất biên (xác suất cột và xác suất hàng). Ví dụ ta có xác suất một đối tượng quan sát là thất nghiệp là 35/923. Và xác suất để đối tượng quan sát là Nam giới là 452/923. Do hai biến là độc lập, theo lý thuyết xác suất để một trường hợp quan sát vừa là Nam giới vừa là Thất nghiệp thì xác suất trong trường hợp này phải là (452/923) x (35/923) và bằng 0.018. Xác suất này sẽ được sử dụng để ước lượng (estimate) số lượng các trường hợp quan sát mong đợi trong từng phần giao nhau giữa hai biến trên bảng chéo dưới điều kiện hai biến là độc lập với nhau. Do đó để tính toán được 43 Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam
- Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS số lượng quan sát mong đợi là Nam giới và thất nghiệp ta chỉ việc nhân xác suất vừa tìm được với tổng số mẫu quan sát (0.018 x 923). (Xem bảng phía chéo phía dưới) Tinh trang cong viec * Gioi tinh nguoi tra loi Crosstabulation Gioi tinh nguoi tra loi Nam Nu Total Tinh Lam viec toan thoi gian Count 379 308 687 trang Expected Count 336.4 350.6 687.0 cong % of Total 41.1% 33.4% 74.4% viec Lam viec ban thoi gian Count 32 94 126 Expected Count 61.7 64.3 126.0 % of Total 3.5% 10.2% 13.7% Tam thoi khong di lam Count 8 22 30 Expected Count 14.7 15.3 30.0 % of Total .9% 2.4% 3.3% That nghiep Count 25 10 35 Expected Count 17.1 17.9 35.0 % of Total 2.7% 1.1% 3.8% Khac Count 8 37 45 Expected Count 22.0 23.0 45.0 % of Total .9% 4.0% 4.9% Total Count 452 471 923 Expected Count 452.0 471.0 923.0 % of Total 49.0% 51.0% 100.0% - Để kiểm nghiệm tính độc lập giữa hai biến, người ta sử dụng phân phối ngẫu nhiên Chi bình phương (2) với tham số thống kê Pearson chi bình phương để tiến hành so sánh số lượng các trường hợp quan sát được với số lượng các trường hợp mong đợi bằng công thức sau: (Oij E ij ) 2 r c X 2 E ij i 1 j 1 Khi kết quả thống kê Chi bình phương (2) đủ lớn (Dựa vào lý thuyết - phân phối Chi bình phương với độ tin cậy xác định, kích cở mẫu là n, bật tự do-degree of freedom là df=(r-1)(c-1)) ta có thể kết luận bác bỏ giả thuyết độc lập giữa hai biến (H0). Hoặc sử dụng giá trị P (P-value hay Asymtotic Significance) so sánh với mức ý nghĩa (Significance level) thường là á = 0.05 tương ứng với 95% độ tin cậy, ta có thể kết luận bác bỏ H0 khi p-value nhỏ hơn hoặc bằng mức ý nghĩa và ngược lại chấp nhận H0 khi p-value lớn hơn mức ý nghĩa. - Tuy nhiên để việc kiểm nghiệm này là đáng tin cậy thì các số liệu trong bảng chéo giữa hai biến đang khảo sát phải thỏa mãn một số điều kiện nhất định sau: 44 Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam
- Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS o Không tồn tại ở bất kỳ ô giao nhau giữa hai biến có giá trị mong đợi nhỏ hơn 1. o Không vượt quá 20% lượng ô giao nhau giữa hai biến đang khảo sát trong bảng chéo có giá trị nhỏ hơn 5 (đối với bảng 2x2-bảng mà mỗi biến trong bảng chéo chỉ có hai giá trị, phần trăm giới hạn này là 0%) - Nếu không thỏa mãn các điều kiện trên ta phải tiến hành loại bỏ bớt các giá trị trong một biến mà dữ liệu giao nhau của nó là không đáng kể (quá nhỏ) - Để kiểm nghiệm tính độc lập giữa hai biến cột và hàng trong bảng chéo, kiểm nghiệp Chi-square sẽ cho ra các kết quả kiểm nghiệp khác nhau như sau: Pearson chi-square, likelihood-ratio chi-square, và linear-by- linear association chi-square. - Thông thường để xác định mối quan hệ giữa hai biến trong bảng chéo, việc sử dụng chỉ số nào để kiểm nghiệm tích độc lập giữa hai biến phụ thuộc vào số lượng cột và hàng trong bảng, số mẫu nghiên cứu, tần suất xuất hiện mong muốn của một giá trị trong biến trong điều kiện của biến khác, dạng đo lường của các biến trong bảng (dạng thang đo). Ta có: o Dựa vào các hệ số Pearson Chi-square và Likelihood Ratio ta có thể kiểm nghiệp mối liên hệ giữa hai biến mà không cần quan tâm đến số lượng hàng và cột trong bảng. o Hoặc ta có thể dùng chỉ số Linear-by-linear association khi mà các biến trong bảng là biến định lượng. o Đối với dạng bảng chéo có hai cột và hai dòng (2X2 tables) – mỗi biến trong bảng chỉ có hai giá trị, ta dùng các chỉ số Yate’s corrected chi-square hay còn gọi là Continuity Correction đánh giá mối tương quan giữa hai biến trong bảng. o Sử dụng chỉ số Fisher’s exact test khi mà số mẫu nghiên cứu và các giá trị mong đợi nhỏ, thông thường ta sẽ sử dụng chỉ số này khi mẫu trong bảng nhỏ hơn hoặc bằng 20 hoặc tần suất xuất hiện mong muốn trong một phần giao nhau giữa hai biến trong bảng (cell) nhỏ hơn 5. - Để kết luận mối liên hệ giữa hai biến là độc lập hay phụ thuộc vào nhau (có hay không có tương quan) người ta dựa vào Asymptotic Significance với số mẫu đủ lớn hoặc phân phối là phân phối chuẩn. Đây là chỉ số thống kê để đo lường với mức ý nghĩa (thường là 5%) nhằm đưa ra kết luận phản bát hay chấp nhận giả thuyết ban đầu (Hai biến là độc lập với nhau). Ta có thể kết luận giữa hai biến tồn tại một mối quan hệ với nhau khi mà Asym. Sig. nhỏ hơn mức ý nghĩa và ngược lại. - Đối với kiểm nghiệm Chi-square ta chỉ có thể xác định giữa hai biến có hay không tồn tại một mối quan hệ. Tuy nhiên để đo lường cường độ của 45 Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam
- Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS các mối quan hệ này đòi hỏi các công cụ thống kê khác sẽ được đề cập sau đây. Correlation: - Dùng để đo lường mối tương quan giữa hai biến thứ tư hoặc khoảng cách. Việc đo lường mối tương quan giữa hai biến thứ tự này chủ yếu dự vào hai hệ số Spearman’s correlation coefficient rho và Pearson correlation coefficient. Trong đó: o Spearman’s rho được dùng để đo lường mối quan hệ giữa hai biến thứ tự (các biến này hầu hết đều được xắp xếp từ thấp nhất đến cao nhất). o Khi các biến trong bảng là các biến định lượng ta sử dụng hệ số Pearson correlation coefficient để đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa các biến này. - Các giá trị của hệ số tương quan biến thiên từ –1 đến 1, dấu cộng hoặc trừ chỉ ra hương tương quan giữa các biến (thuận hay nghịch), giá trị tuyệt đối của chỉ số này cho biết cường độ tương quan giữa hai biến, giá trị này càng lớn mối tương quan càng mạnh. Một số đo lường mối tương quan khác giữa hai biến Giữa hai biến định danh: - Để đo lường mối quan hệ giữa hai biến biểu danh. Sử dụng các hệ số Phi (coefficient) và Crắmr’s V, Contingency coefficient để đo lường nếu dựa vào kết quả kiểm nghiệm Chi-bình phương. Ở đây các hệ số này sẽ bằng 0 nếu và chỉ nếu hệ số Pearson chi bình phương bằng 0. Do đó người ta sử dụng các thông số này để kiểm nghiệm giả thuyết cho rằng các hệ số này đều bằng 0 - điều này tương đương với giả thuyết độc lập giữa hai biến, hay hai biến không có môí quan hệ với nhau. Ta sẽ từ chối giả thuyết này - Phi: Chỉ dùng cho dạng bảng 2x2 tables, hệ số phi coefficient này biến thiên từ -1 đến +1. Do đó hệ số này ngoài khả năng chỉ ra mối quan hệ và cường độ của mối quan hệ nó còn chỉ ra hướng của mối quan hệ đó - Cramer's V và Contingency coefficient (hệ số ngẫu hiên): Được sử dụng cho bảng mà số cột và hàng là bất kỳ, giá trị kiểm nghiệm biến thiên từ 0 đến 1, với giá trị 0 chỉ ra không có mối quan hệ giữa các biến - Ngoài ra còn có các hệ số đo lường trực tiếp như Lambda (symmetric and asymmetric lambdas and Goodman and Kruskal’s tau), và Uncertainty coefficient. Là các đo lường không dựa vào giá trị Chi-square để tính toán, và không quan tâm đến tính đối xứng của phân phối chuẩn. Các giá trị của hệ số này cũng biến thiên từ 0 đế 1 và được dùng để đo lường khả năng dự báo của một biến (biến độc lập) đối với một biến khác (biến phụ thuộc). Với giá trị 46 Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam
- Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS 0 nhận được có ý nghĩa rằng những kiến thức về biến độc lập không giúp ích gì cho việc dự báo những khả năng xảy ra của biến phụ thuộc, và giá trị 1 cho biết khi ta biết được những thông tin về biến độc lập thì nó sẽ giúp ta xác định được một cách hoàn hảo các khả năng xảy ra cho biến phụ thuộc. - Việc lựa chọn biến nào là biến độc lập và biến nào là biến phụ thuộc tùy thuộc vào vấn đề cụ thể mà ta đang khảo sát - Hệ số Asymptotic Std. Error có thể được dùng để định ra khoảng tin cậy (95%) cho các tham số đo lường (Value +(-) 2*Asymptotic std. Error) Sử dụng Odds Ratio cho bảng hai cột hai hàng (2x2 tables) - Để đo lường mối tương quan giữa hai biến cho loại bảng này người ta có thể sử dụng các kết quả thống kê Yates’ corrected chi – bình phương và Fisher’s exact test. Các kết quả này được dùng để kiểm nghiệm giả thuyết cho rằng các tỷ lệ giữa các giá trị trong hai biến này là ngang bằng nhau (ví dụ như tỷ lệ người nam đi bảo tàng thì ngang bằng với tỷ lệ người nữ đi bảo tàng), tương tự với các kết quả thống kê chi – bình phương khác ta sẽ từ chối giả thuyết H0 khi p-value nhỏ hơn mức tin cậy. - Ngoài phương pháp trên ta còn có thể sử dụng phương pháp odds ratio và relative risk để đo lường mối liên hệ giữa hai đặc tính. Thông thường một trong hai đặc tính đó xuất hiện trước (ví dụ như biến chứa đặc tính có hút thuốc hay không) và sau đó là sẽ dẫn đến một đặc tính khác xuất hiện theo sau (ví dụ biến chứa đặc tính có bị bệnh lao phổi hay không). Ta gọi biến chứa đặc tính xuất hiện trước là biến nhân tố (factor) và biến theo sau là biến sự kiện (event). Ta có hai phương pháp tính như sau: (1) Relative risk: Biến sự kiện Yes No Tỷ lệ rủi ro Tỷ lệ rủi ro risk tương đối Relative risk Biến nhân tố Yes a b a/(a+b) a(c+d) No c d c/(c+d) c(a+b) Phương pháp này bắt đầu với biến nhân tố và theo sau đó ta đếm số mỗi sự kiện xuất hiện trong mỗi nhóm nhân tố. Tỷ lệ rủi ro được tính riêng biệt cho từng nhóm nhân tố và tỷ lệ rủi ro tương ứng là tỷ số giũa hai tỷ lệ rủi ro của từng nhóm nhân tố (2) Odds ratio: 47 Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam
- Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS Biến nhân tố Yes No odds Tỷ lệ odds Biến sự kiện Yes a b a/b ad No c d c/d cb Phương pháp này bắt đầu với biến sự kiện. Với một sự kiện (ví dụ bị bệnh lao phổi) thì tỷ lệ giữa người hút thuốc đối với người không hút thuốc là bao nhiêu, gọi là odd. Sau đó ta lập tỷ lệ các odds này. - Cả hai phương pháp này đều có cách kiểm nghiệp kết quả giống nhau. Cả Tỷ lệ Odds và relative risk đều nhận giá trị 1 khi các tỷ lệ này là giống nhau. Và để kiểm nghiệm giã thuyết ban đầu cho rằng các tỷ số này là như nhau (H0) - từ chối hay chấp nhận ta dựa vào khoảng tin cậy (95%) xem xem giá trị 1 có nằm trong khoảng tin cậy đó hay không. Nếu giá trị 1 không nằm trong khoảng tin cậy 95% ta từ chối giả thuyết H0, và có thể xem giá trị trong ô (value) là tỷ số diễn giải. Nếu giá trị 1 nằm trong khoảng tin cậy 95%, không cần quan tâm đến các giá trị trong cột value, bởi vì kiểm nghiệm cho ta kết quả chấp nhận giả thuyết hai tỉ lệ odds hoặc relative của hai giá trị là như nhau - Chú ý phương pháp Odds ratio luôn luôn lấy tỷ số odd ở hàng thứ nhất chia cho hàng thứ hai, và sự kiện cần quan tâm luôn luôn nằm ở cột thứ nhất. Còn đối với phương pháp Relative risk bất cứ cột nào cũng có thể đại diện cho sự kiện cần quan tâm (SPSS sẽ đưa ra các kết quả khác nhau để ước lượng cho mỗi cái Dùng Kappa để đo lường sự đồng ý giữa hai biến trong một bảng có cùng số lượng hàng và cột - Kappa dùng để đo lường mức độ đồng ý giữa những đo lường của hai nhóm đánh giá đối với cùng một tiêu chí nào đó. Giá trị 1 chỉ ra sự hoàn toàn đồng ý giữa hai nhóm, giá trị 0 chỉ ra sự đồng ý chỉ là một sự ngẫu hiên.Hoặc ta dùng p-value để kiểm nghiệm giả thuyết ban đầu H0 cho rằng các giá trị đo lường này là bằng không. Kappa chỉ thích ứng với những bảng mà các biến được sử dụng trong bảng có cùng số giá trị trong biến. Đo lường mối tương quan giữa các biến thứ tự và biến định lượng (1) Nominal by Interval: Dùng đo lường mối tương quan giữa biến biểu danh và biến định lượng trong bảng chéo. Sử dụng hệ số Eta. (2) Correlation: Dùng để đo lường mối tương quan giữa hai biến thứ tư hoặc khoảng cách. Việc đo lường mối tương quan giữa hai biến thứ tự này chủ yếu dự vào hai hệ số Spearman’s correlation coefficient rho và Pearson correlation coefficient. Trong đó Spearman’s rho được dùng để đo lường mối quan hệ giữa hai biến thứ tự (các biến 48 Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam
- Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS này hầu hết đều được xắp xếp từ thấp nhất đến cao nhất). Khi các biến trong bảng là các biến định lượng ta sử dụng hệ số Pearson correlation coefficient để đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa các biến này. Các giá trị của hệ số tương quan biến thiên từ –1 đến 1, dấu cộng hoặc trừ chỉ ra hương tương quan giữa các biến (thuận hay nghịch), giá trị tuyệt đối của chỉ số này cho biết cường độ tương quan giữa hai biến, giá trị này càng lớn mối tương quan càng mạnh. (3) Ordinal: Dùng đo lường mối tương quan giữa các biến trong bảng chéo trong đó các biến ở cột và dòng là các biến thứ tự, bao gồm các hệ số sau: (1) Somers' d: Đo lường mối tương quan phi đối xứng giữa hai biến thứ tự, giá trị biến thiên từ –1 đến 1. (2) Gamma: Đo lường mối tương quan đối xứng giữa hai biến thứ tự, giá trị biến thiên từ –1 đến 1. (3) Kendall's tau-b và Kendall's tau-c: Đo lường các mối quan hệ phi tham số giữa hai biến thứ tự, biến thiên từ –1 đế 1 Phần này có thể xem thêm ví dụ trong phần phụ lục 49 Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam
- Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS 5. Lập bảng cho biến nhiều trả lời: 5.1. Định nghĩa nhóm biến nhiều trả lời (define multi response sets) Trong câu hỏi nhiều trả lời sẽ bao gồm nhiều biến chứa đựng các trả lời có thể có, những biến này gọi là biến sơ cấp. Do đó để xữ lý, chúng ta phải gộp các biến sơ cấp này thành một biến gộp chứa các biến sơ cấp. Sau đó trong các phân tích thống kê liên quan đến câu hỏi nhiều trả lời, chúng ta sẽ dùng biến gộp này thay thế cho tất cả các biến sơ cấp. Biến gộp chứa đựng toàn bộ các giá trị trong các biến sơ cấp của một câu hỏi nhiều trả lời. Ví dụ như câu hỏi về nhận biết sản phẩm, người tra lời có thể liệt kê ra nhiều nhãn hiệu mà họ biết, do đó ta phải khai báo đủ lượng biến để chứa đựng các nhãn hiệu được liệt kê từ người trả lời, đây là các biến sơ cấp. Tuy nhiên khi xữ lý ta không thể xữ lý riêng biệt các biến này, vì nó không đại diện đầy đủ cho tất cả các nhãn hiệu được nhận biết. Do đó khi tiến hành phân tích câu hỏi nhận biết sản phẩm này ta phải tiến hành gộp các biến sơ cấp thành một biến gộp chứa đựng tất cả các nhãn hiệu được liệt kê. Để tiến hành gộp các biến sơ cấp này ta chọn menu Statistics/Multiple Response/Define sets… để mở hộp thoại Define Multiple Response Sets nhu Hình 6-11: Hình 6-11 50 Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam
- Phaân tích döõ lieäu baèng SPSS Chọn tất cả những biến sơ cấp liên quan đến một câu hỏi nhiều trả lời ở hộp thoại Set Definition bên trái chuyển sang hộp thoại Variables in Set bên phải, ví dụ ta có 10 biến đơn chứa đựng các nhãn hiệu được nhận biết, ta phải chọn tất cả 10 biến này từ hộp thoại Set Definition và chuyển sang hộp thoại Variable in Set. Sau đó chỉ định cách mã hóa các biến đó (dichotomy hay category); dãy giá trị mã hóa (Range …Through) xác định khoảng biến thiên cho các giá trị trong biến gộp; xác định tên và gán nhãn cho biến gộp. Sau đó ấn thanh Add để đưa tên nhóm vừa xác định vào hộp Multi Response Sets. Sau khi tiến hành khai báo biến gộp xong mọi sử lý phân tích các biến nhiều trả lời sẽ được tiến hành trên các biến gộp đã được khai báo trong Multi Response Sets. Trong khung Variable Are Code As, chúng ta có thể chọn một hay hai mục sau đây tùy theo phương pháp mã hóa: - Dichotomies: Đây là trạng thái mặc định, và chúng ta nhập giá trị cần đếm vào hộp Counted Value. Kết quả chỉ hiễn thị duy nhất giá trị đếm vừa khai báo - Category: Mỗi biến sơ cấp có nhiều hơn hai giá trị, và chúng ta nhập các giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của dãy giá trị mã hóa vào các ô Range và thourgh (nên khai báo một khoảng cách càng rộng càng tốt) Chúng ta đặt tên cho nhóm đa biến (tối đa 7 ký tự) và nhãn (tối đa 40 ký tự) vào các hộp Name và Label. Lưu ý là tên của các nhóm đa biến chỉ được sử dụng trong các thủ tục xữ lý biến nhiều trả lời mà thôi. Để loại bỏ và sữa đổi việc định nghĩa một nhóm biến đa trả lời nào đó ta di chuyển vệt sáng đến tên nhóm đó và nhấn thanh remove để loại bỏ và thanh Change để thay đổi. 5.2. Lập bảng cho biến nhiều trả lời Để tiến hành lập bảng cho các biến nhiều trả lời, ta sử dụng các tên nhóm đa biến đã được định nghĩa bằng công cụ Define Multi Response Sets đã được đề cập ở phần trên sau đó vào Statistics\Multiple response và chọn Frequencies hoặc Crosstabs tùy theo nhu cầu lập bảng một chiều hay đa chiều. Tuy nhiên trong các công cụ Frequencies và Crosstabs sử dụng cho biến nhiều trả lời chỉ mô tả tần suất xuất hiện của các giá trị trong biến gộp và các tỷ lệ % nhưng không có các phương pháp kiểm nghiệm thống kê kèm theo. 6. Custom Table Ngoài ra khi chúng ta tiến hành lập bảng mô tả thống kê cho kết quả cuối cùng của vấn đề nghiên cứu có thể dùng các công cụ trong statistics\custom table để tạo ra các bảng biểu, có thể là bảng một chiều, bảng nhiều chiều hoặc các bảng biểu mô tả thống kê tùy theo yêu cầu của vấn đề nghiên cứu. Các loại bảng này cho phép ta tạo ra các bảng biểu đẹp hơn. Tuy nhiên ngoài việc truy suất các giá trị đếm, tỷ lệ phần trăm thì nó không cung cấp thêm cho ta phương pháp kiểm nghiệm thống kê nào khác kèm theo - Bảng biểu thể hiện tần số xuất hiện (Tables of frequencies): Cho phép chúng ta tạo ra những bảng biểu thể hiện tần số xuất hiện của một hay nhiều biến đơn 51 Bieân soaïn: Ñaøo Hoaøi Nam
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VỚI PHẦN MỀM EVIEWS - Nguyễn Duy Tâm
15 p |
474 |
240
-
Phân tích dữ liệu bằng SPSS - Phần 2
0 p |
292 |
165
-
Phân tích dữ liệu bằng SPSS - Phần 1
0 p |
333 |
157
-
Phân tích dữ liệu bằng SPSS - Phần 3
0 p |
244 |
143
-
Phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS
11 p |
364 |
137
-
Chương 5: CÁc phép biến đổi và thao tác trên tập dữ liệu
13 p |
178 |
118
-
Phân tích và xử lý số liệu bằng SPSS - Phần 3
17 p |
176 |
112
-
Giới thiệu sơ lược phân tích dữ liệu với SPSS
40 p |
198 |
78
-
Ôn tập phân tích dữ liệu
13 p |
113 |
41
-
Phân tích số liệu thống kê
40 p |
87 |
35
-
Phát triển Java 2.0: Phân tích dữ liệu lớn bằng MapReduce của Hadoop
12 p |
23 |
9
-
CHƯƠNG 3 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
35 p |
47 |
8
-
Hướng dẫn SQL & XQuery cho IBM DB2, Phần 4: Phân tích dữ liệu
39 p |
32 |
7
-
Bài giảng Quản trị cơ sở dữ liệu - Chương 4: Mô hình thực thể mối liên hệ
52 p |
20 |
5
-
Phân tích dữ liệu không gian của DB2 với trình duyệt địa lý miễn phí
4 p |
17 |
2
-
Cơ sở lý thuyết Phân cụm dữ liệu
3 p |
12 |
2
-
Phân tích dữ liệu môi trường truyền thông xã hội và dữ liệu có cấu trúc với BigInsights InfoSphere
28 p |
34 |
2

Server: Apache/2.2.15 (CentOS)


markdown:
**Nữ giáo viên đó tự nhận tên là Khổng Phi Diễm, trong vòng 8 năm đã lén lút quan hệ tình dục với 900 học sinh nam. Sau khi sự việc bị bại lộ, cô Khổng đã lớn tiếng kêu oan rằng con số đó phóng đại quá, chỉ nhận có quan hệ tình dục với 100 học sinh và đều do các em tự nguyện.**
Mấy ngày gần đây, tin về một nữ giáo viên tiếng Anh tại thành phố Cần Thơ lợi dụng những tiết học thêm để dụ dỗ và quan hệ với 900 học sinh nam lan truyền với tốc độ chóng mặt, khiến nhiều người phát choáng.
Ngày 7/6, trên diễn đàn của thành phố Cần Thơ đã xôn xao vì vụ việc nữ giáo viên tiếng Anh trong 8 năm liền đã dụ dỗ và có quan hệ với 900 học sinh nam.Sự việc được phát hiện ra khi đứa con trai của chị Vương 18 tuổi thường xuyên lơ đãng, không tập trung được vào việc gì. Sau khi gặng hỏi con trai chị mới trả lời thật rằng đã bị cô Khổng – giáo viên tiếng Anh ép quan hệ một năm về trước, và vẫn tiếp tục duy trì cho đến nay. Sau khi biết được sự việc, chị Vương lập tức báo lên Ủy ban thành phố tìm kiếm sự giúp đỡ. Một cuộc điều tra nhanh chóng được mở ra, sau một tháng sự việc đã được làm rõ.Nữ giáo viên đó tự nhận tên là Khổng Phi Diễm, trong vòng 8 năm đã lén lút quan hệ với 900 học sinh nam. Sau khi sự việc bị bại lộ, cô Khổng đã lớn tiếng kêu oan rằng con số đó phóng đại quá, chỉ nhận có quan hệ với 100 học sinh và đều do các em tự nguyện.
Qua quá trình điều tra, cơ quan công an đã tìm ra Khổng Phi Diễm tên đầy đủ là Khổng Trần Lý Thị Diễm năm nay 26 tuổi dạy tại trường THPT Nguyễn Việt Dũng ( TP Cần Thơ) đã từng làm người mẫu bạn trai cô ta là kẻ nghiền chơi game Warcraft, CrossFire với biệt danh Grub-by.
Hiệu trưởng của trường khi trả lời phỏng vấn đã thốt lên rằng,“Thật không hiểu mục đích cô ta làm như vậy để làm gì?”. Ông cũng khẳng định không hề biết về vụ việc này, và mặc dù trên mạng có đăng đầy đủ họ tên của “Khổng Phi Diễm” cũng như có cả ảnh, tuổi tác và năm tốt nghiệp nhưng trong trường không có giáo viên nào như vậy.
Phóng viên cũng đã tìm trên mạng của trường Nguyễn Việt Dũng nhưng không có giáo viên nào mang tên “Khổng Phi Diễm”.Cư dân mạng hiện vẫn chưa rõ mục đích quan hệ tình dục với nhiều học sinh của cô gái đó là gì?phải chăng cô cố tình làm vậy để bôi xấu danh dự của trường?
*clip sex cô giáo quan hệ tình dục với học sinh:* *tintucsang.com* **Trang:** 1
0 comments… add one

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

WARC-Truncated: length

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

Connection: close

Vary: Accept-Encoding, Cookie

WP-Super-Cache: Served supercache file from PHP

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

Server: cloudflare-nginx

Content-Encoding: gzip


markdown:
# Than hoạt tính
## Danh mục sản phẩm
[Xử lý nước](http://toana.vn/xu-ly-nuoc.html)
[Linh kiện lọc nước](http://toana.vn/linh-kien-loc-nuoc.html)
[Vật liệu lọc nước](http://toana.vn/vat-lieu-loc-nuoc.html)
[Thiết bị xử lý nước](http://toana.vn/thiet-bi-xu-ly-nuoc.html)
## Hỗ trợ trực tuyến
## Hotline: 0913 543 469
-
### IT
[thazhdat](ymsgr:sendIM?thazhdat)
-
### Kỹ thuật
[lequyduong_hd](ymsgr:sendIM?lequyduong_hd)
## Tin tức nổi bật
-
[Công ty Toàn Á - Tuyển dụng tháng 5/2015](http://toana.vn/new/vi/a465/cong-ty-toan-a-tuyen-dung-thang-52015.html)
-
[Công ty Toàn Á - Tuyển dụng tháng 3/2015](http://toana.vn/new/vi/a464/cong-ty-toan-a-tuyen-dung-thang-32015.html)
-
[Công ty Cổ Phần Công Nghệ Môi Trường Toàn Á Chúc Mừng Năm Mới 2015](http://toana.vn/new/vi/a463/cong-ty-co-phan-cong-nghe-moi-truong-toan-a-chuc-mung-nam-moi-2015.html)
-
[Tuyển dụng Tháng 11 - Công ty CP CNMT Toàn Á](http://toana.vn/new/vi/a462/tuyen-dung-thang-11-cong-ty-cp-cnmt-toan-a.html)
-
[Thông báo gửi khách hàng về việc thay đổi địa điểm Văn phòng giao dịch Công ty](http://toana.vn/new/vi/a461/thong-bao-gui-khach-hang-ve-viec-thay-doi-dia-diem-van-phong-giao-dich-cong-ty.html)
-
[Hệ thống lọc nước sản xuất đá tinh khiết](http://toana.vn/new/vi/a460/he-thong-loc-nuoc-san-xuat-da-tinh-khiet.html)
-
[Lọc nước cho sản xuất dược phẩm](http://toana.vn/new/vi/a458/loc-nuoc-cho-san-xuat-duoc-pham.html)
-
[Hệ thống lọc nước uống cho công nhân](http://toana.vn/new/vi/a456/he-thong-loc-nuoc-uong-cho-cong-nhan.html)
-
[Lọc nước uống cho trường học](http://toana.vn/new/vi/a454/loc-nuoc-uong-cho-truong-hoc.html)
-
[10 công nghệ lọc nước mới - khử muối trong nước biển](http://toana.vn/new/vi/a453/10-cong-nghe-loc-nuoc-moi-khu-muoi-trong-nuoc-bien.html)
## Thống Kê Website
**Số người Online:**1 **Số người Truy cập:**612013
Đối tác Toàn Á

Server: nginx admin

Content-Type: text/html

Vary: Accept-Encoding

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

Pragma: no-cache


markdown: thi cong san co nhan tao | co nhan tao san bong da | co nhan tao san vuon | sân cỏ nhân tạo | phan mem quan ly san bong lưới chắn bóng | cỏ nhân tạo giá rẻ | Hạt cao su sân bóng

Cache-Control: private

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


Server: Apache

Set-Cookie: u_nologin_id=1889030197; expires=Sun, 30-Aug-2015 14:37:19 GMT; path=/; httponly


markdown:
Mr.Kin
18-04-2010, 07:37 AM
Ban biên tập: Mời các bạn đọc bài phản biện của nhà nghiên cứu Đinh Kim Phúc: http://hoangsa.org/forum/threads/28235-Thu-ngo-gui-vi-tien-si-Dai-hoc-Yale?goto=newpost
Trong vài năm gần đây, người dân Việt Nam, ở trong nước cũng như ở hải ngoại thường lên tiếng bài xích nhà nước cộng sản Việt Nam, bênh vực những blogger dũng cảm đấu tranh vì Hoàng Sa - Trường Sa, rên rỉ rằng nhục quá vì Việt Nam dần dần cứ dâng đất cho Trung Quốc, vv.
Dân Việt Nam ở hải ngoại, đặc biệt là những người thuộc chính quyền Việt Nam Cộng Hòa phải tị nạn sau biến cố tháng 4/1975 'ghét' nhà nước cộng sản Việt Nam và nhà nước cộng sản Trung Quốc từ xưa thì rõ rồi.
Trung quốc đã hỗ trợ Bắc Việt Nam rất lớn trong cuộc chiến tranh Việt Nam, 'đánh bại' người Mỹ và 'lật đổ' chính thể Việt Nam cộng hòa.
Vì vậy không rõ là họ bài xích Việt Nam và Trung quốc là do sự thù hằn nội chiến đó, hay là thực sự muốn bảo vệ toàn vẹn lãnh thổ Việt Nam, đau xót uất hận khi thấy Việt Nam “mất đất”?
Song những người dân có tri thức ở trong nước, những blogger gần đây gặp vấn đề về chính trị mà phần đông là những thanh niên đầy tâm huyết và lý tưởng thì có lẽ khác.
Họ có vẻ như không bị ảnh hưởng bởi tư tưởng chống Cộng, chỉ đơn giản là yêu nước thôi. Thế mới có chuyện đáng bàn.
Chuyện đáng bàn
http://www.bbc.co.uk/worldservice/assets/images/2009/03/090320155739_plan226.jpg (http://www.bbc.co.uk/worldservice/assets/images/2009/03/090320155739_plan226.jpg)
Một tranh cổ động hải quân Trung Quốc tại khu vực tranh chấp Hoàng Sa.
Những thanh niên này hầu hết đều lớn lên vào những năm 1980, chịu ảnh hưởng của chủ nghĩa dân tộc có điều khiển của nhà nước Việt Nam sau cuộc chiến tranh biên giới 1979, bài xích Trung Quốc, tố cáo Trung Quốc 'hơi nhiều.'
Họ không nhận ra được rằng Việt Nam thực ra cũng là một phần trong da thịt của Trung Quốc, chia sẻ nguồn gốc văn hóa và tư tưởng, và nhận được khá nhiều ân huệ từ Trung Quốc trong suốt hơn 20 năm chiến tranh (1950-1975).
Cho dù Trung quốc giúp Việt Nam là vì tính toán chính trị của họ, được giúp đỡ để chiến thắng cũng là điều tốt mà 'mình nên nhớ'. Câu “yêu ai yêu cả đường đi, ghét ai ghét cả tông ti họ hàng” trong tình huống này có lẽ đúng.
Điều này làm tôi liên tưởng tới hàng vạn người Trung Quốc trong những năm 1990 đã là nạn nhân của cái gọi là "state-controlled nationalism" (chủ nghĩa dân tộc có sự điều khiển) khi họ đấu tranh lên án Nhật vì những điều đã xảy ra trong chiến tranh thế giới thứ II, đòi công bằng và chủ quyền với Nhật Bản.
Những thanh niên đó đã quá bị ảnh hưởng bởi tư tưởng chống Nhật trong Trung Quốc những năm dưới quyền Mao. Khi tình hình đất nước thay đổi, họ không thay đổi kịp.
TS. Đỗ Ngọc Bích
Họ cũng đã bị công an Trung Quốc đàn áp, bịt miệng vì khi đó nội các Trung Quốc đang muốn giải quyết “ngoại giao cấp cao” với Nhật Bản và không muốn làm mất lòng các nhà đầu tư Nhật Bản.
Những thanh niên đó đã quá bị ảnh hưởng bởi tư tưởng chống Nhật trong Trung Quốc những năm dưới quyền Mao.
Khi tình hình đất nước thay đổi, họ không thay đổi kịp. Mao đã từng tuyên truyền rằng trong vụ thảm sát Nam kinh, hàng chục vạn người Trung Quốc đã bị giết, nhưng gần đây con số thống kê đó đã được đem ra xem xét lại về tính xác thực của nó.
Những blogger của Việt Nam bị bắt giữ gần đây cũng vậy. Họ không thích nghi theo kịp được môi trường ngoại giao giữa Việt Nam và Trung Quốc trong những năm 1990, vẫn tiếp tục sống trong cái “anti-China nationalism” (chủ nghĩa dân tộc chống Trung quốc hay bài Trung) của những năm 1980.
Câu hỏi đặt ra
http://www.bbc.co.uk/worldservice/assets/images/2009/05/08/090508120348_chinamaptorch226170.gif (http://www.bbc.co.uk/worldservice/assets/images/2009/05/08/090508120348_chinamaptorch226170.gif)
Bản đồ hình 'lưỡi bò' được cho là bằng chứng về chiến lược và tham vọng của Trung Quốc trên Biển Đông.
Có một câu hỏi đặt ra là “Tại sao người dân thanh niên trí thức Việt nam có tư tưởng phê phán, sẵn sàng nghi ngờ, bác bỏ những điều mà nhà nước Việt Nam đang tuyên bố và thi hành, mà lại không sẵn sàng phê phán chính hiểu biết về lịch sử của họ hay những điều mà nhà nước Việt Nam tuyên bố và thi hành từ 50 năm trở lại đây?”
Chúng ta quen nghe “Lịch sử Việt Nam 4.000 năm dựng nước,” liệu có bao giờ tự hỏi xem cái con số 4.000 ngàn năm ấy lấy ở đâu ra? Liệu có đúng như vậy không? Mảnh đất Việt nam có hình thù thế nào trước thời Triệu Vương?
Một thực tế là lịch sử Việt Nam suốt hơn 2.000 năm từ thời Triệu Đà đến thời Nguyễn, cho dù thỉnh thoảng có tuyên bố "Sông núi nước Nam, Vua Nam ở," thì Việt Nam vẫn luôn là một phần của Trung Quốc.
Những blogger đấu tranh cho chủ quyền lãnh thổ đã bao giờ đọc Đại Việt Sử Ký, Đại Việt Sử Lược, Đại Việt Sử Ký Toàn Thư hay Việt Nam Sử Lược ở dạng nguyên bản, chưa qua biên soạn, cắt xén chưa?
]TS. Đỗ Ngọc Bích
Người dân Việt Nam bắt nguồn từ Trung Quốc, Vua của Việt Nam cũng khởi tổ từ người Trung Quốc, coi vua Trung Quốc như anh như cha... từ Ngô Quyền, Đinh Bộ Lĩnh, hay Lý Công Uẩn, rồi các gia tộc họ Trần, Lê, Nguyễn, v.v...
Chúng ta đã bao giờ tự hỏi mình xem lịch sử Việt Nam mà chúng ta học có đúng là lịch sử không?
Những blogger đấu tranh cho chủ quyền lãnh thổ đã bao giờ đọc Đại Việt Sử Ký (Lê Văn Hưu), Đại Việt Sử Lược (tác giả khuyết danh thời Trần), hay Đại Việt Sử Ký Toàn Thư (Ngô Sĩ Liên), hay Việt Nam Sử Lược (Trần Trọng Kim,) ở dạng nguyên bản, chưa qua biên soạn, cắt xén chưa?
Họ tin rằng Hoàng Sa và Trường Sa thuộc về Việt Nam trên cơ sở nào, hay chỉ biết thế từ sách giáo khoa lịch sử Việt Nam và từ các thông tin trên đài báo chính thống của Việt Nam lưu hành từ sau năm 1975?
Từ khi nào?
http://www.bbc.co.uk/worldservice/assets/images/2009/03/090303100832_protest226x170.jpg (http://www.bbc.co.uk/worldservice/assets/images/2009/03/090303100832_protest226x170.jpg)
Một cuộc biểu tình của thanh niên trong nước đòi chủ quyền của Việt Nam tại Hoàng Sa và Trường Sa.
Chúng ta coi Trường Sa và Hoàng sa thuộc về Việt Nam từ khi nào?
Hiệp ước Tự Đức hiến đất Cochinchina cho Pháp (1862), Hiệp ước nhà Thanh thỏa hiệp với Pháp về quyền cai trị An-nam và Ton-kin (1885), hay các tuyên ngôn độc lập tự chủ sau này có nhắc đến chủ quyền của mấy cái đảo ấy không?
Chính quyền Việt Nam Cộng Hòa có bao giờ tuyên ngôn chủ quyền các đảo đó không, hay chỉ mãi đến năm 1974 mới điều hải quân ra trấn giữ và bảo vệ? Chúng ta đã bao giờ dành thời gian nghiên cứu xác nhận thông tin trước khi đấu tranh đòi chủ quyền chưa nhỉ?
Chủ nghĩa dân tộc mù quáng đôi khi cũng tai hại không kém gì chủ nghĩa bành trướng đế quốc vậy.
TS. Đỗ Ngọc Bích
Chỉ biết là bắt đầu từ đầu thập niên 1970, khi giá trị của dầu mỏ trở nên rõ ràng, khi thông tin về trữ lượng dầu ở mấy đảo đó được xác nhận, và người ta nhận ra tầm quan trọng của việc xây dựng sân bay, điểm cất cánh trung chuyển và căn cứ quân sự ở Đông Nam Á, thì một loạt 6, 7 nước cùng xông vào nhận nó là của mình với những “bằng chứng lịch sử” đáng ngờ.
Xét cho cùng, đất nước Việt Nam, lãnh thổ Việt Nam hiện nay có được là nhờ sự “mở mang bờ cõi” Nam tiến vào lãnh thổ Chiêm Thành, Khơ-me.
Lịch sử là vậy, đất đai dân cư di dời, sở hữu chuyển đổi, do thỏa thuận cũng như do xâm lấn.
Rút cục, có thể nói chủ nghĩa dân tộc mù quáng đôi khi cũng tai hại không kém gì chủ nghĩa bành trướng đế quốc vậy.
Bài viết phản ánh quan điểm và lối hành văn của tác giả với chuyên môn là tiến sỹ về Quan hệ Quốc tế và Hoa Kỳ học, hiện đang giảng dạy Việt học và tham gia dịch thuật các công trình sử học cổ, trung đại của VN tại Đại học Yale, Hoa Kỳ.
Nguồn: http://www.bbc.co.uk/vietnamese/forum/2010/04/100417_do_ngoc_bich.shtml
đáng buồn! người ta chỉ cao khi mình quỳ xuống!
bà tiến sĩ ko dốt tới mức ko nhận đc đâu là văn hóa VN và đâu là văn hóa trung quốc, bà ta cũng ko dốt tới mức ko biết đc có bao nhiêu cuộc chiến vệ quốc
nhưng vẫn phát biểu " Việt Nam luôn là 1 phần máu thịt của TQ"
có chăng là do ăn tiền từ ngoại bang!
Trong vài năm gần đây, người dân Việt Nam, ở trong nước cũng như ở hải ngoại thường lên tiếng bài xích nhà nước cộng sản Việt Nam, bênh vực những blogger dũng cảm đấu tranh vì Hoàng Sa - Trường Sa, rên rỉ rằng nhục quá vì Việt Nam dần dần cứ dâng đất cho Trung Quốc, vv.
Dân Việt Nam ở hải ngoại, đặc biệt là những người thuộc chính quyền Việt Nam Cộng Hòa phải tị nạn sau biến cố tháng 4/1975 'ghét' nhà nước cộng sản Việt Nam và nhà nước cộng sản Trung Quốc từ xưa thì rõ rồi.
Trung quốc đã hỗ trợ Bắc Việt Nam rất lớn trong cuộc chiến tranh Việt Nam, 'đánh bại' người Mỹ và 'lật đổ' chính thể Việt Nam cộng hòa.
Vì vậy không rõ là họ bài xích Việt Nam và Trung quốc là do sự thù hằn nội chiến đó, hay là thực sự muốn bảo vệ toàn vẹn lãnh thổ Việt Nam, đau xót uất hận khi thấy Việt Nam “mất đất”?
Song những người dân có tri thức ở trong nước, những blogger gần đây gặp vấn đề về chính trị mà phần đông là những thanh niên đầy tâm huyết và lý tưởng thì có lẽ khác.
Họ có vẻ như không bị ảnh hưởng bởi tư tưởng chống Cộng, chỉ đơn giản là yêu nước thôi. Thế mới có chuyện đáng bàn.
Chuyện đáng bàn
http://www.bbc.co.uk/worldservice/assets/images/2009/03/090320155739_plan226.jpg (http://www.bbc.co.uk/worldservice/assets/images/2009/03/090320155739_plan226.jpg)
Một tranh cổ động hải quân Trung Quốc tại khu vực tranh chấp Hoàng Sa.
Những thanh niên này hầu hết đều lớn lên vào những năm 1980, chịu ảnh hưởng của chủ nghĩa dân tộc có điều khiển của nhà nước Việt Nam sau cuộc chiến tranh biên giới 1979, bài xích Trung Quốc, tố cáo Trung Quốc 'hơi nhiều.'
Họ không nhận ra được rằng Việt Nam thực ra cũng là một phần trong da thịt của Trung Quốc, chia sẻ nguồn gốc văn hóa và tư tưởng, và nhận được khá nhiều ân huệ từ Trung Quốc trong suốt hơn 20 năm chiến tranh (1950-1975).
Cho dù Trung quốc giúp Việt Nam là vì tính toán chính trị của họ, được giúp đỡ để chiến thắng cũng là điều tốt mà 'mình nên nhớ'. Câu “yêu ai yêu cả đường đi, ghét ai ghét cả tông ti họ hàng” trong tình huống này có lẽ đúng.
Điều này làm tôi liên tưởng tới hàng vạn người Trung Quốc trong những năm 1990 đã là nạn nhân của cái gọi là "state-controlled nationalism" (chủ nghĩa dân tộc có sự điều khiển) khi họ đấu tranh lên án Nhật vì những điều đã xảy ra trong chiến tranh thế giới thứ II, đòi công bằng và chủ quyền với Nhật Bản.
Những thanh niên đó đã quá bị ảnh hưởng bởi tư tưởng chống Nhật trong Trung Quốc những năm dưới quyền Mao. Khi tình hình đất nước thay đổi, họ không thay đổi kịp.
TS. Đỗ Ngọc Bích
Họ cũng đã bị công an Trung Quốc đàn áp, bịt miệng vì khi đó nội các Trung Quốc đang muốn giải quyết “ngoại giao cấp cao” với Nhật Bản và không muốn làm mất lòng các nhà đầu tư Nhật Bản.
Những thanh niên đó đã quá bị ảnh hưởng bởi tư tưởng chống Nhật trong Trung Quốc những năm dưới quyền Mao.
Khi tình hình đất nước thay đổi, họ không thay đổi kịp. Mao đã từng tuyên truyền rằng trong vụ thảm sát Nam kinh, hàng chục vạn người Trung Quốc đã bị giết, nhưng gần đây con số thống kê đó đã được đem ra xem xét lại về tính xác thực của nó.
Những blogger của Việt Nam bị bắt giữ gần đây cũng vậy. Họ không thích nghi theo kịp được môi trường ngoại giao giữa Việt Nam và Trung Quốc trong những năm 1990, vẫn tiếp tục sống trong cái “anti-China nationalism” (chủ nghĩa dân tộc chống Trung quốc hay bài Trung) của những năm 1980.
Câu hỏi đặt ra
http://www.bbc.co.uk/worldservice/assets/images/2009/05/08/090508120348_chinamaptorch226170.gif (http://www.bbc.co.uk/worldservice/assets/images/2009/05/08/090508120348_chinamaptorch226170.gif)
Bản đồ hình 'lưỡi bò' được cho là bằng chứng về chiến lược và tham vọng của Trung Quốc trên Biển Đông.
Có một câu hỏi đặt ra là “Tại sao người dân thanh niên trí thức Việt nam có tư tưởng phê phán, sẵn sàng nghi ngờ, bác bỏ những điều mà nhà nước Việt Nam đang tuyên bố và thi hành, mà lại không sẵn sàng phê phán chính hiểu biết về lịch sử của họ hay những điều mà nhà nước Việt Nam tuyên bố và thi hành từ 50 năm trở lại đây?”
Chúng ta quen nghe “Lịch sử Việt Nam 4.000 năm dựng nước,” liệu có bao giờ tự hỏi xem cái con số 4.000 ngàn năm ấy lấy ở đâu ra? Liệu có đúng như vậy không? Mảnh đất Việt nam có hình thù thế nào trước thời Triệu Vương?
Một thực tế là lịch sử Việt Nam suốt hơn 2.000 năm từ thời Triệu Đà đến thời Nguyễn, cho dù thỉnh thoảng có tuyên bố "Sông núi nước Nam, Vua Nam ở," thì Việt Nam vẫn luôn là một phần của Trung Quốc.
Những blogger đấu tranh cho chủ quyền lãnh thổ đã bao giờ đọc Đại Việt Sử Ký, Đại Việt Sử Lược, Đại Việt Sử Ký Toàn Thư hay Việt Nam Sử Lược ở dạng nguyên bản, chưa qua biên soạn, cắt xén chưa?
]TS. Đỗ Ngọc Bích
Người dân Việt Nam bắt nguồn từ Trung Quốc, Vua của Việt Nam cũng khởi tổ từ người Trung Quốc, coi vua Trung Quốc như anh như cha... từ Ngô Quyền, Đinh Bộ Lĩnh, hay Lý Công Uẩn, rồi các gia tộc họ Trần, Lê, Nguyễn, v.v...
Chúng ta đã bao giờ tự hỏi mình xem lịch sử Việt Nam mà chúng ta học có đúng là lịch sử không?
Những blogger đấu tranh cho chủ quyền lãnh thổ đã bao giờ đọc Đại Việt Sử Ký (Lê Văn Hưu), Đại Việt Sử Lược (tác giả khuyết danh thời Trần), hay Đại Việt Sử Ký Toàn Thư (Ngô Sĩ Liên), hay Việt Nam Sử Lược (Trần Trọng Kim,) ở dạng nguyên bản, chưa qua biên soạn, cắt xén chưa?
Họ tin rằng Hoàng Sa và Trường Sa thuộc về Việt Nam trên cơ sở nào, hay chỉ biết thế từ sách giáo khoa lịch sử Việt Nam và từ các thông tin trên đài báo chính thống của Việt Nam lưu hành từ sau năm 1975?
Từ khi nào?
http://www.bbc.co.uk/worldservice/assets/images/2009/03/090303100832_protest226x170.jpg (http://www.bbc.co.uk/worldservice/assets/images/2009/03/090303100832_protest226x170.jpg)
Một cuộc biểu tình của thanh niên trong nước đòi chủ quyền của Việt Nam tại Hoàng Sa và Trường Sa.
Chúng ta coi Trường Sa và Hoàng sa thuộc về Việt Nam từ khi nào?
Hiệp ước Tự Đức hiến đất Cochinchina cho Pháp (1862), Hiệp ước nhà Thanh thỏa hiệp với Pháp về quyền cai trị An-nam và Ton-kin (1885), hay các tuyên ngôn độc lập tự chủ sau này có nhắc đến chủ quyền của mấy cái đảo ấy không?
Chính quyền Việt Nam Cộng Hòa có bao giờ tuyên ngôn chủ quyền các đảo đó không, hay chỉ mãi đến năm 1974 mới điều hải quân ra trấn giữ và bảo vệ? Chúng ta đã bao giờ dành thời gian nghiên cứu xác nhận thông tin trước khi đấu tranh đòi chủ quyền chưa nhỉ?
Chủ nghĩa dân tộc mù quáng đôi khi cũng tai hại không kém gì chủ nghĩa bành trướng đế quốc vậy.
TS. Đỗ Ngọc Bích
Chỉ biết là bắt đầu từ đầu thập niên 1970, khi giá trị của dầu mỏ trở nên rõ ràng, khi thông tin về trữ lượng dầu ở mấy đảo đó được xác nhận, và người ta nhận ra tầm quan trọng của việc xây dựng sân bay, điểm cất cánh trung chuyển và căn cứ quân sự ở Đông Nam Á, thì một loạt 6, 7 nước cùng xông vào nhận nó là của mình với những “bằng chứng lịch sử” đáng ngờ.
Xét cho cùng, đất nước Việt Nam, lãnh thổ Việt Nam hiện nay có được là nhờ sự “mở mang bờ cõi” Nam tiến vào lãnh thổ Chiêm Thành, Khơ-me.
Lịch sử là vậy, đất đai dân cư di dời, sở hữu chuyển đổi, do thỏa thuận cũng như do xâm lấn.
Rút cục, có thể nói chủ nghĩa dân tộc mù quáng đôi khi cũng tai hại không kém gì chủ nghĩa bành trướng đế quốc vậy.
Bài viết phản ánh quan điểm và lối hành văn của tác giả với chuyên môn là tiến sỹ về Quan hệ Quốc tế và Hoa Kỳ học, hiện đang giảng dạy Việt học và tham gia dịch thuật các công trình sử học cổ, trung đại của VN tại Đại học Yale, Hoa Kỳ.
Nguồn: http://www.bbc.co.uk/vietnamese/forum/2010/04/100417_do_ngoc_bich.shtml
đáng buồn! người ta chỉ cao khi mình quỳ xuống!
bà tiến sĩ ko dốt tới mức ko nhận đc đâu là văn hóa VN và đâu là văn hóa trung quốc, bà ta cũng ko dốt tới mức ko biết đc có bao nhiêu cuộc chiến vệ quốc
nhưng vẫn phát biểu " Việt Nam luôn là 1 phần máu thịt của TQ"
có chăng là do ăn tiền từ ngoại bang!

Set-Cookie: bb_lastactivity=0; expires=Sat, 21-May-2016 14:35:20 GMT; path=/

Pragma: private


markdown:
# Vĩ Thú
*120*bài viết
trên wikia này
[Thảo luận0](/wiki/Th%E1%BA%A3o_lu%E1%BA%ADn:V%C4%A9_Th%C3%BA)
| |![]()
[Bài viết](http://vi.wikipedia.org/w/index.php?title=V%C4%A9+th%C3%BA+%28Naruto%29)này được trích từ thư viện [ViWiki](http://vi.wikipedia.com) [Tác giả](http://vi.wikipedia.org/w/index.php?title=V%C4%A9+th%C3%BA+%28Naruto%29&action=history) của bài viết này
![ Caption-581066-20090705204815](http://vignette4.wikia.nocookie.net/naruto/images/8/8c/Caption-581066-20090705204815.jpg/revision/latest/scale-to-width/400?cb=20100514111940&path-prefix=vi)
![ Caption-581066-20090705204815](http://vignette4.wikia.nocookie.net/naruto/images/8/8c/Caption-581066-20090705204815.jpg/revision/latest/scale-to-width/400?cb=20100514111940&path-prefix=vi)
Cửu Đại Vĩ Thú trong Naruto
**Vĩ Thú** (Nhật: 尾獣, Bijuu)gồm chín quái vật mang một sức mạnh kinh hồn cùng một lượng [Chakra](/wiki/Chakra) cung cấp cho người chế ngự sức mạnh đó được gọi là **Jinchuuriki**. Tùy vào số lượng đuôi mà chín con quái vật có những cái tên khác nhau:
**Cữu Đại Vĩ Thú**
![ One-tail](http://vignette3.wikia.nocookie.net/naruto/images/f/f1/One-tail.jpg/revision/latest/scale-to-width/180?cb=20110411153937&path-prefix=vi)
![ One-tail](http://vignette3.wikia.nocookie.net/naruto/images/f/f1/One-tail.jpg/revision/latest/scale-to-width/180?cb=20110411153937&path-prefix=vi)
## Ichibi-Shukaku (Nhất Vĩ Li Mao)
Nhất vĩ Shusaku (一尾の守鶴, Ichibi no Shukaku) Là một vĩ thú được phong ấn vào cơ thể
[Gaara](/wiki/Gaara)] của làng cát. Shusaku đã bị bắt bởi Deidara và bị lấy đi bởi Akatsuki.P
**Xuất hiện đầu tiên ở Manga :**Chap 134. **Xuất hiện đầu tiên ở Amine :**Tập 78. **Hình Dạng :**Takuni (một loài chồn lông vàng )
Ichibi-Shukaku là con quái vật bị phong ấn trong người Gaara bởi bà
[Chiyo](/wiki/Chiyo). Gaara là người điều khiển thú thần giỏi nhất. Deidara đã lấy nó ra khỏi cơ thể Gaara và mang đi. Sau đó, Gaara đã chết nhưng nhờ bà Chiyo dùng thuật chuyển sinh đổi tính mạng của mình cho Gaara nên cậu đã được sống lại. Theo lời kể của bà thì con quái vật này đã bị phong ấn vào hai người nhưng do nó thoát ra nên cả hai đều chết.
Shukaku mang hình dáng của một loài chó. Theo như truyền thuyết của Nhật: Trước đây anh ta là 1 thầy tu sống ở vùng sa mạc Nara. Bởi vì 1 sức mạnh bóng tối được thoát ra bởi Yamata no Orochi(1 trong số 9 con bijuu) và trong 1 cơn bão cát, anh ta đã hóa thân thành con chó (hình dáng thật của anh ta). Anh ta có tính cách rất ngông cuồng và rất ham vui. Shukaku sống trong tâm của người bị giết bởi gió và cát (giống như trường hợp của mẹ Gaara). Và anh ta là hiện thân của thần gió (God of wind). Shukaku có khả năng điều khiển gió và cát. Trong cuộc chiến huyền thoại giữa các bijuu thì Shukaku có 5 trận đánh, thắng 1 trận với Sokou (Tứ Vĩ), thua 3 trận với Raijuu (Lục Vĩ), Nekomata (Nhị Vĩ), Isonade (Tam Vĩ) và chạy 1 trận khi đấu với Yamata no Orochi (Bát Vĩ).Shukaku được coi là thần Gió với sức mạnh đứng hàng thứ 8 và charka đứng hàng thứ 9.
## Nibi-Nekomata (Nhị Vĩ Ác Miêu)
![ 2-tails](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIABAAAAAP///yH5BAEAAAEALAAAAAABAAEAQAICTAEAOw%3D%3D)
**Hình dạng :**Là loại mèo đen có hai đuôi, tai to và nhọn, răng có hình răng cưa,thân có lửa màu đen. **Năng lực :**chết chóc, điều khiển được linh hồn.. **Sức mạnh :**đứng hàng thứ 4. **Charka :**đứng thứ 8. **Biểu tượng :**Âm .
Được phong ấn vào người Yugito của làng Mây, .Hiện thân của Nibi là 1 con mèo sở hữu sức mạnh của cái chết và được xem là 1 con bijuu giống cái duy nhất.Nibi đuợc xem là thần bóng tối. Nibi này sống ở 1 nơi gọi là "Forest of Death" (khu rừng chết ) ở phía Bắc Hokkaido. Sự xuất hiện của cô ta được miêu tả là 1 con mèo đen rất lớn và đôi cánh đen. Cô ta là con thú cưng của Thần Chết. Nibi ăn linh hồn người chết và có thể triệu hồi những người đó để đánh thay cho mình. Nibi dùng con mắt thứ 3 đễ thiêu cháy những linh hồn đó. Trong trận chiến huyền thoại giữa 9 con bijuu thì để có thể chiếm ưu thế với kẻ địch, Nibi đã liên kết với Hokou (Ngũ Vĩ) để đánh lại Kyuubi (Cửu Vĩ). Nhưng cả 2 đều thất bại thảm hại và Nibi được giải cứu bới Thần Chết. Và Nibi trải wa 3 trận đánh, trong đó thắng 2 trận với Kaku (Thất Vĩ), Isonade (Tam Vĩ) và thua 1 trận với Kyuubi(Cửu Vĩ). Đã bị tổ chức Akatsuki lấy đi (Kakuzu và Hidan).
## Sanbi-Isonade (Tam Vĩ Khổng Quy)
[Tập tin:3-tails.JPG](/wiki/%C4%90%E1%BA%B7c_bi%E1%BB%87t:T%E1%BA%A3i_l%C3%AAn?wpDestFile=3-tails.JPG) **Hình dạng :**Là một con rùa có 3 đuôi, thân màu xanh sẫm, thích máu, trên lưng có 1 cái mai to để tự bảo vệ mình . **Năng lực :**điều khiển được nước... **Sức mạnh :**đứng thứ 5. **Charka :**đứng thứ 7. **Biểu tượng :**Thuỷ.
Là quái vật sống dưới nước.có 3 đuôi, thân màu xanh sẫm, thích máu, trên lưng có 1 cái mai to để tự bảo vệ mình . Sanbi được xem là thần thủy với sức mạnh đứng hàng thứ 5 và charka đứng hàng thứ 7. Đã bị Akatsuki lấy đi (Deidara và Tobi).
Được phong ấn vào người Yugito của làng Mây, .Hiện thân của Nibi là 1 con mèo sở hữu sức mạnh của cái chết và được xem là 1 con bijuu giống cái duy nhất.Nibi đuợc xem là thần bóng tối. Nibi này sống ở 1 nơi gọi là "Forest of Death" (khu rừng chết ) ở phía Bắc Hokkaido. Sự xuất hiện của cô ta được miêu tả là 1 con mèo đen rất lớn và đôi cánh đen. Cô ta là con thú cưng của Thần Chết. Nibi ăn linh hồn người chết và có thể triệu hồi những người đó để đánh thay cho mình. Nibi dùng con mắt thứ 3 đễ thiêu cháy những linh hồn đó. Trong trận chiến huyền thoại giữa 9 con bijuu thì để có thể chiếm ưu thế với kẻ địch, Nibi đã liên kết với Hokou (Ngũ Vĩ) để đánh lại Kyuubi (Cửu Vĩ). Nhưng cả 2 đều thất bại thảm hại và Nibi được giải cứu bới Thần Chết. Và Nibi trải wa 3 trận đánh, trong đó thắng 2 trận với Kaku (Thất Vĩ), Isonade (Tam Vĩ) và thua 1 trận với Kyuubi(Cửu Vĩ). Đã bị tổ chức Akatsuki lấy đi (Kakuzu và Hidan).
## Yonbi-Sokou (Tứ Vĩ Hầu Tôn)
![ 4-tails](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIABAAAAAP///yH5BAEAAAEALAAAAAABAAEAQAICTAEAOw%3D%3D)
**Hình dạng :**Là một con khỉ khổng lồ màu đỏ. **Năng lực :**điều khiển được các vật độc, khí độc, dịch độc. **Sức mạnh :**đứng thứ 9. **Charka :**đứng thứ 6. **Biểu tượng :**Độc.
Ngụ trong cơ thể của Roushi làng Đá. Hiện thân của Sokou nhìn giống 1 loài khỉ. Nó là 1 sinh vật sống gần ngọn núi Fuji. Bởi vì những khí độc và tro núi lửa đã là cho sinh vật này biến thành 1 loài quái vật. Bất cứ thứ gì xung quanh Sokou đều héo đi hoặc là chết bởi vì chất độc của nó. Truyền thuyết nói rằng, khi nào Sokou ngủ đông ở núi Fuji thì tiếng ngáy của nó sẽ gây ra 2 trận núi lửa. Trong trận chiến giữa các bijuu thì Sokou đánh 4 trận, trong đó có 3 trận thua với Shukaku (Nhất vĩ), Kaku (Thất Vĩ), Houkou (Ngũ Vĩ). Sokou được xem là độc nhất với sức mạnh của Sokou đứng thứ 9 và Charka đứng thứ 6 trong 9 con.Đã bị Kisame và Itachi lấy đi.
## Gobi-Houkou (Ngũ vĩ Mã Ngư)
![ 5-tails](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIABAAAAAP///yH5BAEAAAEALAAAAAABAAEAQAICTAEAOw%3D%3D)
**Hình dạng :**Trông khá giống với loại khuyển yêu quái nhưng nó có 5 đuôi, thân màu trắng, 5 chiếc đuôi của nó chứa các sức mạnh của Phong-Lôi-Thuỷ-Hoả-Thổ. **Năng lực :**có thể kết hợp điều khiển cùng một lúc năm sức mạnh Phong-Lôi-Thuỷ-Hoả-Thổ. **Sức mạnh :**đứng thứ 3. **Charka :**đứng thứ 2. **Biểu tượng :**Hoan
Ngụ trong cơ thể của Han làng Đá. Hiện thân của Houkou nhìn giống nhưng loài chó có 5 đuôi với mỗi đuôi của nó tượng trưng cho mỗi sức mạnh của ngũ hành : lôi, phong, thuỷ, hỏa, thổ. Khi nó sử dụng cả 5 đuôi thì sẽ tạo ra 1 sức mạnh có sức phả hủy rất lớn. Houkou sẽ sẵn sàng phả hủy thiên nhiên để nhận được sức mạnh mà nó thèm muốn từ thiên nhiên. Nó đã 1 lần bị thương rất nặng khi cùng Nibi(Nhị Vĩ) thách đấu với Kyuubi (Cửu Vĩ). Houkou sống trên 1 cái cây cổ thụ rất lớn. Trong trận chiến giữa các bijuu thì Houkou đánh 4 trận, trong đó thắng 3 trận với Sokou (Tứ vĩ), Nibi (Nhị Vĩ), Raijuu (lục Vĩ ) và thua 1 trận với Kyuubi (Cữu Vĩ). Houkou được xem là thần ảo ảnh (God of Illusion) với sức mạnh đứng hàng thứ 3 và charka đứng hàng thứ 2 trong 9 con.Đã bị Akatsuki lấy đi
## Rokubi-Raijuu (Lục Vĩ Bạch Sên)
![ 6-tails](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIABAAAAAP///yH5BAEAAAEALAAAAAABAAEAQAICTAEAOw%3D%3D)
**Hình dạng :**Là một loại ốc sên màu trắng **Năng lực :**điều khiển được sấm chớp. **Sức mạnh :**đứng thứ 6. **Charka :**đứng thứ 4. **Biểu tượng :**Lôi.
Ngụ trong cơ thể của Utakata làng Sương Mù. Hiện thân của Raijuu là 1 con ốc sên. Tiếng khóc của nó nghe như tiếng sấm và nó cũng được xem như thần sấm sét. Bởi vì sức mạnh của Yamata no Orochi (Bát Vĩ) đã làm cho nó biến thành loài quái thú. Raijuu có thể phóng ra 1 nguồn điện khổng lồ để trợ giúp trong chiến đấu. Trong trận chiến giữa các bijuu thì Raijuu đánh 5 trận, trong đó có 2 trận thắng với Shukaku (Nhất Vĩ), Sokou (Tứ Vĩ) và 3 trận thua với Houkou ( Ngũ Vĩ), Yamata no Orochi (Bát Vĩ), Kyuubi (Cửu Vĩ). Sức mạnh của Raijuu xếp hàng thứ 6 và charka xếp hàng thứ 4.Đã bị Pain-Akatsuki lấy đi.
## Shichibi-Kaku (Thất vĩ Cương Trùng)
![ 7-tails](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIABAAAAAP///yH5BAEAAAEALAAAAAABAAEAQAICTAEAOw%3D%3D)
**Hình dạng :**Là con thú thần có hình dáng nhỏ nhất trong số 9 con, màu xanh, sống trong hang động. **Năng lực :**biến thân thành những con vật khác và ẩn mình, điều khiển được đất. **Sức mạnh :**đứng thứ 7. **Charka :**đứng thứ 3. **Biểu tượng :**Thổ.
Ngụ trong cơ thể của Fuu làng Thác Nước. Kaku hiện thân là 1 bọ hung, tiếng Nhật của nó cũng có thể được đọc là Mujina (Meles Meles Anaguma ). Nó có 7 đuôi và là 1 bijuu nhỏ nhất trong 9 con tuy nhiên nó lại là con xảo quyệt nhất. Kaku dùng hầu hết thời gian để săn mồi của nó dưới lòng đất bằng cách phá hủy mảnh đất ở dưới con mồi làm con mồi rơi vào miệng nó. Trên mặt đất, bất cứ ở đâu Kaku đi, nó đều có thể biến thành mọi dạng sinh vật, nhưng nó chỉ có thể biến như thế khi nó có đất sét. Trong trận chiến giữa các bijuu thì Kaku đánh 4 trận, trong đó có 1 trận thắng với Sokou (Tứ Vĩ) và 3 trận chạy thoát với Nekomata (Nhị Vĩ), Isonade (Tam Vĩ), Yamata no Orochi (Bát Vĩ). Kaku được xem là thần thổ với sức mạnh xếp hàng thứ 7 và Charka xếp hàng thử 3 trong 9 con.Đã bị Akatsuki lấy đi.
## Hachibi-Hachimata (Bát vĩ Khổng Ngưu)
![ 8-tails](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIABAAAAAP///yH5BAEAAAEALAAAAAABAAEAQAICTAEAOw%3D%3D)
**Hình dạng :**Là một con trâu khổng lồ có 4 sừng, 8 chiếc đuôi bạch tuộc, là con thú thần có kích thước lớn nhất trong số 9 con, có màu nâu thẫm. Trong truyền thuyết Nhật Bản thì nó là con yêu quái có sức mạnh ngang ngửa với [Cửu Vĩ Yêu Hồ](/wiki/C%E1%BB%ADu_V%C4%A9_Y%C3%AAu_H%E1%BB%93). **Năng lực :**tái sinh. **Sức mạnh :**đứng thứ 2. **Charka :**đứng thứ 2. **Biểu tượng :**Ma.
(Hachibi hoặc Yamata no Orochi - cũng được biết đến với tên Hachimata)
Hachibi-Hachimata được phong ấn trong người em trai của Raikage làng Mây và ông ta tên là Killer - Bee (ong sát thủ) ; là một tay kiếm rất lợi hại với khả năng sử dụng 7 thanh kiếm cùng 1 lúc, đồng thời ông ta cũng là 1 rapper, đam mê thể loại
[rap](/wiki/Rap?action=edit&redlink=1) kết hợp với [enka](/wiki/Enka?action=edit&redlink=1)(một thể loại nhạc dân gian Nhật Bản). Killer- bee là một trong số ít jinchuriki (vật chủ) có thể điều khiển và làm chủ sức mạnh của Vĩ Thú. Đã từng bị nhóm [Taka](/wiki/Taka?action=edit&redlink=1) của Uchiha Sasuke bắt đi. Nhưng thật ra chỉ là kế hoán thân để thoát khỏi sự quản lý của người anh trai là Raikage làng mây.
Mỗi cái đuôi của Bát Vỹ tiêu biểu cho 1 biểu tượng : linh hồn, ma, điều ác, quỷ, quái dị, sự chết chóc, địa ngục và cái chết (tiếng Anh theo thứ tự trên là : Soul, Ghost, Evil, Devil, Monstrous, Kill, The Afterworld and Death). Bản chất sức mạnh của nó là yếu, nhưng những thành viên trong dòng họ Kasanagi khi đánh với Bát Vỹ đã dùng cây kiếm [Kusanagi no Tsurugi](/wiki/Kusanagi_no_Tsurugi?action=edit&redlink=1) (cây kiếm mà Orochimaru sử dụng) và sơ ý để Bát Vỹ cướp được. Vì vậy, Bát Vỹ đã hấp thụ được sức mạnh của cây kiếm và trở thành 1 sinh vật có sức mạnh khủng khiếp, và cây kiếm đuợc giữ trong cơ thể của Bát Vỹ. Với một sức mạnh mới, Bát Vỹ đã thải ra 1 lượng lớn năng lượng đen, làm thức tỉnh những con vỹ thú khác và làm chúng trở nên kiêu ngạo. Bát Vỹ đã đánh bại rất nhiều vỹ thú nhưng nó chỉ thất bại khi đánh với Cửu Vĩ. Nguyên nhân thật đơn giản là Cửu Vĩ có 1 sức mạnh vô tận hơn cả cây kiếm Kusanagi. Vì vậy ta có thể thấy được sức mạnh kinh khủng của Cửu Vĩ khi nhận đuợc danh hiệu là " king of bijuu" ( vua của các loài vỹ thú ). Nhưng truyền thuyết cũng miêu tả là Bát Vỹ có sức mạnh ngang bằng với Kyuubi, tuy nhiên sự thật là Bát Vỹ có sức mạnh giới hạn nhất định. Trong trận chiến của những Bijuu thì Bát Vỹ đánh 5 trận trong đó thắng 4 trận với Shukaku (Nhất Vĩ), Isonade (Tam Vĩ), Raijuu (Lục Vĩ), Kaku (Thất Vĩ) và chỉ thua 1 trận với Kyuubi (Cửu Vĩ). Bát Vỹ được tượng trưng là con Quỷ với sức mạnh và Charka đều xếp hàng thứ 2 trong 9 con.
##
**Kyuubi-Youko (Cửu vĩ Hồ Ly)** ![ 9-tails](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIABAAAAAP///yH5BAEAAAEALAAAAAABAAEAQAICTAEAOw%3D%3D)
**Hình dạng :**Là con yêu quái hồ ly mạnh nhất trong số 9 con, lông màu đỏ thẫm, có răng và móng vuốt sắc nhọn, là con vật duy nhất chưa bị đánh bại hoàn toàn (Hokage đệ tứ-cha của Naruto chỉ có thể phong ấn phần năng lượng dương vào cơ thể Naruto , còn phần âm thì do Jiraiya giữ) **Năng lực :**9 cái đuôi của nó chứa lượng charka vô hạn, sử dụng móng vuốt hồ ly lửa, điều khiển được lửa, khi chiến đấu tạo ra một loại charka để sử dụng (ăn) rồi cuộn tròn hay phun đạn sẽ có một sức công phá rất lớn **Sức mạnh :**đứng thứ 1. **Charka :**đứng thứ 1. **Biểu tượng :**Hỏa
Được phong ấn trong trong người của Naruto. Kyubi đã bị Hokage đệ tứ Làng Lá phong ấn vào người Naruto, và nhiều lần đã cho Naruto "mượn" Charka để sử dụng. Mỗi khi Naruto sử dụng xong thường hay ngất xỉu,vì do lượng Charka quá mạnh. Kyuubi là con Bijuu mạnh nhất trong tất cả 9 con với hình dáng 1 con hồ ly 9 đuôi. Lý do Kyuubi có được sức mạnh như thế rất đơn giản, Kyuubi có 1 năng lượng vô tận, nhận được danh hiệu " king of Bijuu " sau 100 năm đánh nhau cùng Yamata no Orochi (Bát Vĩ) mà Yamata no Orochi đã kiệt sức nhưng Kyuubi vẫn có thể tiếp tục chiến đấu. Và Kyuubi cũng rất kiêu ngạo và thông minh. Trong trận chiến huyền thoại giữa các Bijuu thì Kyuubi đánh 4 trận và tất cả đều thắng với Nekomata (Nhị Vĩ), Houkou (Ngũ Vĩ), Raijuu ( Lục Vĩ), Yamata no Orochi (Bát Vĩ). Kyuubi được xem là thần Lửa với sức mạnh và Charka đứng thứ nhất trong 9 con. Kyuubi-Youko (Cửu vĩ) có thể coi như là quái thú mạnh nhất trong tất cả các quái thú.
##
**Ryubi - Thập Vĩ (King of king Bijuu)** ![ 10-tail](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIABAAAAAP///yH5BAEAAAEALAAAAAABAAEAQAICTAEAOw%3D%3D)
**Hình dạng :**Nó là một con quái vật kỳ lạ. Hình dạng rất giống Cửu Vĩ nhưng chỉ có 1 mắt. Nhưng con mắt đó lại là Mangekyou Sharingan kết hợp với Rinnegan. **Năng lực :**Vô hạn (Trong truyện thì nó có khả năng sử dụng Tsukuyomi) **Sức mạnh :**Vô hạn **Charka :**Vô hạn **Biểu tượng :**Phong, Ám, Thủy, Độc, Hoan, Lôi, Thổ, Ma, Hỏa, Nguyệt.
Là con Vĩ Thú đầu tiên. Cũng là tổ tiên của các Vĩ Thú. Tiểu sử
Thế kỷ trước khi các làng ninja được lập nên, Lục đạo tiên nhân (Rikidou Sennin) đã cứu thế giới thoát khỏi Thập Vỹ. Ông đã cố gắng thu phục Thập Vỹ và phong ấn chakra của nó trong cơ thể của chính mình, trở thành Jinchuriki đầu tiên; sử dụng chakra của chính mình để điều khiển Thập Vỹ (tương tự như cách Sasuke sử dụng chakra của mình để tiêu diệt Orochimaru).
Tuy nhiên, đây chỉ đơn thuần là một giải pháp tạm thời để chế ngự Thập Vỹ ; tuy nhiên, trong trường hợp ông qua đời, phong ấn sẽ bị phá vỡ và Thập Vỹ lại một lần nữa sẽ có dịp tung hoành. Nhận biết được điều này, Lục đạo tiên nhân dành thời gian còn lại của cuộc đời mình để tìm kiếm một giải pháp an toàn hơn.
Cuối cùng, Tiên nhân đã thành công bằng cách chia lên các chakra của Thập Vỹ vào chín thực thể quái dị mà sau này được biết đến như là các Vỹ thú và phân tán chúng trên khắp thế giới. Và như sự đề phòng cuối cùng của Lục đạo tiên nhân , ông đã sử dụng thuật
[Bộc địa thiên tinh](/wiki/B%E1%BB%99c_%C4%91%E1%BB%8Ba_thi%C3%AAn_tinh) của mình, phong ấn các phần còn lại của Thập Vỹ trong một nhà tù đá khổng lồ và đẩy nó vào trong không trung, tạo ra mặt trăng.
Diện mạo
Cho đến nay, Thập Vỹ đã chỉ được nhìn thấy một lần, nhưng cũng chỉ thấy bóng, nhưng nó có vẻ gần giống với Cửu Vỹ. Ngoài ra, nó xuất hiện để chỉ có một mắt, trong đó có bốn Rinnegan giống như vòng tròn đồng tâm, với chín Sharingan trong ba vòng tròn giống như đồng tử của con mắt. Uchiha Madara đang có ý định tập hợp lại tất cả 9 con Bijuu để làm tái sinh Thập Vĩ. Hiện Akatsuki chỉ còn thiếu Hachibi Bát Vĩ và Kyuubi Cửu Vĩ.
*Theo Vi Wiki*

X-Content-Type-Options: nosniff

Content-language: vi

X-Cacheable: YES

Accept-Ranges: bytes

X-Cache: ORIGIN, HIT, MISS

X-Cache-Hits: ORIGIN, 5, 0

Vary: Accept-Encoding,Cookie

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


markdown:
3
STLC stands for Sweet Tittie Loving Christ. Generally something shouted in a moment of excellence or awesomeness. Or something groaned in a moment of shit getting worse.
Brett says, "STLC!!!!!!!"
Adam asks, "what the hell are you talking about?"
Brett replies, "STLC.... Sweet Tittie Loving Christ? I'm saying it cause check out dem bitches walking by.
Adam acknowledges, "Makes sense now. I don't believe in Christ, but I certainly wouldn't waste time with a Christ that doesn't love the tits."
Brett agrees, "Damn right."
Adam asks, "what the hell are you talking about?"
Brett replies, "STLC.... Sweet Tittie Loving Christ? I'm saying it cause check out dem bitches walking by.
Adam acknowledges, "Makes sense now. I don't believe in Christ, but I certainly wouldn't waste time with a Christ that doesn't love the tits."
Brett agrees, "Damn right."
viết bởi
[paints](/author.php?author=paints)12 Tháng tư, 2008
2 more definitions
Top Definition
Suckin titty & licking clitty
lesbians on holiday at liquorland get lots of STLC
viết bởi

Server: Cowboy

X-Frame-Options: SAMEORIGIN

X-Xss-Protection: 1; mode=block

Cache-Control: max-age=3600, public

Via: 1.1 varnish

X-Cache: MISS


markdown:
Top Definition
This is when the man stands on something like a bed and the girl is standing on the floor while giving a BJ. All parties are standing for the duration of the BJ. It doesn't have to occur on a bed it can happen in the woods on a rock, on the stairs, any number of places.
I got a stander on the ottoman last night.
viết bởi
[ElPachanga](/author.php?author=ElPachanga)13 Tháng năm, 2013
4 more definitions
2
Those who don't make it to the bench in time to get a seat. They end up standing behind all the other players and watch the game from there.
The standers were the last to go in because they had to wait until someone got up off the bench to take a seat.
viết bởi
[The Batman from the 218](/author.php?author=The+Batman+from+the+218)01 Tháng mười hai, 2011
3
When the dog takes a shit and the shit stands up vertically
Holy Fuck... My dog just took a stander.
viết bởi
[Rusty2Fingers](/author.php?author=Rusty2Fingers)25 Tháng mười một, 2014
4
a man who stands to take a dump.
Harry stop standing and sit on the seat.
viết bởi
[beefski bob](/author.php?author=beefski+bob)19 Tháng hai, 2003
5
A lady who stands when using the potty, rather than waste time laying down a seat cover and sitting.
Mary: This bathroom line is ridiculous.
Jane: It would go a lot faster if there were more standers up in here.
Jane: It would go a lot faster if there were more standers up in here.
viết bởi


markdown:
Vui lòng cho biết email của bạn để nhận Từ vựng của Urban mỗi sáng nhé!
Địa chỉ daily@urbandictionary.com sẽ gửi thư cho bạn. Chúng tôi cam kết sẽ không để xảy ra tình trạng gửi thư rác vào hộp mail của bạn.


markdown:
Sign in to
**post new definitions, images, and sounds** and create lists of favorites.
Sign in to
**post new definitions, images, and sounds** and create lists of favorites.
Vui lòng cho biết email của bạn để nhận
**Từ vựng của Urban** mỗi sáng nhé!
Địa chỉ daily@urbandictionary.com sẽ gửi thư cho bạn. Chúng tôi cam kết sẽ không để xảy ra tình trạng gửi thư rác vào hộp mail của bạn.

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


markdown:
# Đại học Otago
|Viện Đại học Otago|
|Tên bản địa||
|[tiếng Latinh](/wiki/Latinh): *Sapere aude* [Công lập](/w/index.php?title=Tr%C6%B0%E1%BB%9Dng_%C4%91%E1%BA%A1i_h%E1%BB%8Dc_c%C3%B4ng_l%E1%BA%ADp&action=edit&redlink=1) [Sir David Skegg](/w/index.php?title=David_Skegg&action=edit&redlink=1) [KNZM](/w/index.php?title=New_Zealand_Order_of_Merit&action=edit&redlink=1) [OBE](/w/index.php?title=Order_of_the_British_Empire&action=edit&redlink=1) [[1]](#cite_note-quickstats-1) [[1]](#cite_note-quickstats-1) [[1]](#cite_note-quickstats-1) [Urban](/w/index.php?title=Urban_area&action=edit&redlink=1) [Dunedin](/wiki/Dunedin) [Otago](/w/index.php?title=Otago&action=edit&redlink=1), [New Zealand](/wiki/New_Zealand) [45°51′56″N 170°30′50″Đ / 45,86556°N 170,51389°Đ](//tools.wmflabs.org/geohack/geohack.php?language=vi&pagename=%C4%90%E1%BA%A1i_h%E1%BB%8Dc_Otago¶ms=45_51_56_S_170_30_50_E_region:NZ-OTA_type:edu) [Tọa độ](/wiki/H%E1%BB%87_t%E1%BB%8Da_%C4%91%E1%BB%99_%C4%91%E1%BB%8Ba_l%C3%BD): [45°51′56″N 170°30′50″Đ / 45,86556°N 170,51389°Đ](//tools.wmflabs.org/geohack/geohack.php?language=vi&pagename=%C4%90%E1%BA%A1i_h%E1%BB%8Dc_Otago¶ms=45_51_56_S_170_30_50_E_region:NZ-OTA_type:edu) [www.otago.ac.nz](http://www.otago.ac.nz/) **Viện Đại học Otago** ( [tiếng Māori](/wiki/Ti%E1%BA%BFng_M%C4%81ori): Te Whare Wānanga o Otago; tiếng Anh: *University of Otago*) ở là một [viện đại học](/wiki/Vi%E1%BB%87n_%C4%91%E1%BA%A1i_h%E1%BB%8Dc) ở thành phố [Dunedin](/wiki/Dunedin). Đây là viện đại học lâu đời nhất của New Zealand. Năm 2011, Viện Đại học Otago có hơn 21.000 sinh viên theo học.
|
|![]()
|
|Bài hay đoạn này cần người am hiểu về chủ đề của nó biên tập lại.
Bạn có thể giúp
Trường có chất lượng nghiên cứu trung bình cao nhất của New Zealand và chỉ xếp thứ hai sau
[Đại học Auckland](/wiki/%C4%90%E1%BA%A1i_h%E1%BB%8Dc_Auckland) về số lượng các nhà nghiên cứu học thuật xếp hạng A Trường đứng đầu trong bảng đánh giá của [2] [New Zealand Performance Based Research Fund](/w/index.php?title=New_Zealand_Performance_Based_Research_Fund&action=edit&redlink=1)năm 2006 . [[3]](#cite_note-3)
Được thành lập năm 1869 bởi một ủy ban bao gồm
[Thomas Burns](/w/index.php?title=Thomas_Burns_(New_Zealand)&action=edit&redlink=1), , trường đại học này mở cửa vào tháng 7 năm 1871. Phương châm của trường là "Sapere Aude" ("Dám khôn ngoan"). (Đại học New Zealand sau đó đã áp dụng cùng phương châm này). Hiệp hội sinh viên Đại học Otago đã đáp lại bằng phương châm riêng của mình là "Audeamus" ("let us dare"). Giữa năm 1874 và 1961 của Đại học Otago là một phần của [4] [Đại học New Zealand](/w/index.php?title=%C4%90%E1%BA%A1i_h%E1%BB%8Dc_New_Zealand&action=edit&redlink=1), và ban hành văn bằng bằng tên của đại học này.
## Sinh viên nổi bật[
[sửa](/w/index.php?title=%C4%90%E1%BA%A1i_h%E1%BB%8Dc_Otago&veaction=edit&vesection=1) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=%C4%90%E1%BA%A1i_h%E1%BB%8Dc_Otago&action=edit§ion=1)] [Arthur Henry Adams](/w/index.php?title=Arthur_Henry_Adams&action=edit&redlink=1), nhà báo, nhà văn [Annette Baier](/w/index.php?title=Annette_Baier&action=edit&redlink=1), nhà triết học đạo đức [Barbara Anderson](/w/index.php?title=Barbara_Anderson&action=edit&redlink=1), tiểu thuyết gia [David Benson-Pope](/w/index.php?title=David_Benson-Pope&action=edit&redlink=1), cựu nghị sĩ và bộ trưởng Lao động
- Dame
[Silvia Cartwright](/w/index.php?title=Silvia_Cartwright&action=edit&redlink=1)- cựu [Toàn quyền New Zealand](/w/index.php?title=To%C3%A0n_quy%E1%BB%81n_New_Zealand&action=edit&redlink=1)(2001-2006), cựu thẩm phán tòa án tối cao [David Cunliffe](/w/index.php?title=David_Cunliffe&action=edit&redlink=1)(Carrington) - Nghị sĩ Quốc hội (Đảng Lao động - New Lynn), cựu Bộ trưởng Bộ Y tế
- Sir
[Thomas Davis](/w/index.php?title=Tom_Davis_(Qu%E1%BA%A7n_%C4%91%E1%BA%A3o_Cook)&action=edit&redlink=1). [Marc Ellis](/w/index.php?title=Marc_Ellis_(c%E1%BA%A7u_th%E1%BB%A7_b%C3%B3ng_b%E1%BA%A7u_d%E1%BB%A5c)&action=edit&redlink=1)(Unicol), cầu thủ bóng bầu dục [Janet Frame](/w/index.php?title=Janet_Frame&action=edit&redlink=1), tác gia [Ian Fraser](/w/index.php?title=Ian_Fraser_(%C4%91%C3%A0i_truy%E1%BB%81n_h%C3%ACnh)&action=edit&redlink=1), đài truyền hình, người đứng đầu của truyền hình New Zealand [William Fyfe](/w/index.php?title=William_Fyfe&action=edit&redlink=1), địa hóa học [Jon Gadsby](/w/index.php?title=Jon_Gadsby&action=edit&redlink=1), diễn viên hài, diễn viên [Graeme Hart](/w/index.php?title=Graeme_Hart&action=edit&redlink=1), theo báo cáo là người giàu nhất tại New Zealand trong năm 2007 [Volker Heine](/w/index.php?title=Volker_Heine&action=edit&redlink=1), lý thuyết vật lý học, Giáo sư tại Đại học Cambridge [Jan Hellriegel](/w/index.php?title=Jan_Hellriegel&action=edit&redlink=1), ca sĩ / nhạc sĩ [Greg Henderson](/w/index.php?title=Greg_Henderson&action=edit&redlink=1), vô địch thế giới [theo dõi các tay đua xe đạp](/w/index.php?title=Theo_d%C3%B5i_c%C3%A1c_tay_%C4%91ua_xe_%C4%91%E1%BA%A1p&action=edit&redlink=1)và [đường xe đạp [đua | đường đua xe đạp]] [Fergus Hume](/w/index.php?title=Fergus_Hume&action=edit&redlink=1), tiểu thuyết gia người Anh [David Kirk](/w/index.php?title=David_Kirk&action=edit&redlink=1)(Selwyn), học giả Rhodes, World Cup chiến thắng Mọi đội trưởng Black và cựu giám đốc điều hành Fairfax (Úc) [Josh Kronfeld](/w/index.php?title=Josh_Kronfeld&action=edit&redlink=1), (Aquinas College) Tất cả các đen và sau đại học Vật Lý Trị Liệu [Chris Laidlaw](/w/index.php?title=Chris_Laidlaw&action=edit&redlink=1), All Black, chính trị gia [Michael Law](/w/index.php?title=Michael_Law&action=edit&redlink=1), (Arana Hall) chính trị gia, nhà văn, đài truyền hình, Thị trưởng của [Wanganui](/w/index.php?title=Wanganui&action=edit&redlink=1) [John Edward "Jack" Lovelock](/w/index.php?title=Jack_Lovelock&action=edit&redlink=1), vận động viên
- Sir
[Kamisese Mara](/w/index.php?title=Kamisese_Mara&action=edit&redlink=1)(Knox), một chính trị gia [Fiji](/wiki/Fiji) [Archibald McIndoe](/w/index.php?title=Archibald_McIndoe&action=edit&redlink=1), bác sĩ phẫu thuật [Joseph William Mellor](/w/index.php?title=Joseph_William_Mellor&action=edit&redlink=1), [F.R.S.](/w/index.php?title=F.R.S.&action=edit&redlink=1), nhà hóa học [Arnold Nordmeyer](/w/index.php?title=Arnold_Nordmeyer&action=edit&redlink=1), lãnh đạo Đảng Lao động [Anton Oliver](/w/index.php?title=Anton_Oliver&action=edit&redlink=1)(Unicol), cầu thủ bóng bầu dục cầu thủ và thành viên của [All Blacks](/w/index.php?title=All_Blacks&action=edit&redlink=1) [Giáo sư Datuk Dr Mazlan Othman](/w/index.php?title=Mazlan_Othman&action=edit&redlink=1), nhà vật lý thiên văn. [Peter Tapsell](/w/index.php?title=Peter_Tapsell_(New_Zealand)&action=edit&redlink=1), bộ trưởng Nội vụ [Jeremy Waldron](/w/index.php?title=Jeremy_Waldron&action=edit&redlink=1), nhà triết học pháp lý [Simon Wigley](/w/index.php?title=Simon_Wigley&action=edit&redlink=1), giáo sư triết học, [Bilkent University](/w/index.php?title=Bilkent_University&action=edit&redlink=1) [Allan Wilson](/w/index.php?title=Allan_Wilson&action=edit&redlink=1), nhà sinh vật học
## Tham khảo[
[sửa](/w/index.php?title=%C4%90%E1%BA%A1i_h%E1%BB%8Dc_Otago&veaction=edit&vesection=2) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=%C4%90%E1%BA%A1i_h%E1%BB%8Dc_Otago&action=edit§ion=2)]
- ^
**a** **ă** **â** [“Quick Statistics about the University of Otago”](http://www.otago.ac.nz/about/quickstats.html). [^](#cite_ref-morst_2-0) [Research and Development in New Zealand: A Decade in Review](http://www.morst.govt.nz/Documents/publications/statistics/Decade-In-Review-Full-Report.pdf). (2006) Ministry of Research, Science and Technology. [^](#cite_ref-3) [“Media release: Performance-based Research Fund results”](http://www.tec.govt.nz/templates/NewsItem.aspx?id=1925). Tertiary Education Commission. Truy cập ngày 4 tháng 7 năm 2007. **King, Michael (2003).** [^](#cite_ref-PenguinHistoryKing_4-0) *Penguin History of New Zealand*. tr. 209. [ISBN](/wiki/ISBN) [0143018671](/wiki/%C4%90%E1%BA%B7c_bi%E1%BB%87t:Ngu%E1%BB%93n_s%C3%A1ch/0143018671).

X-UA-Compatible: IE=Edge

Via: 1.1 varnish, 1.1 varnish

X-Cache: cp1067 miss (0), cp1052 frontend miss (0)

Set-Cookie: WMF-Last-Access=22-May-2015;Path=/;HttpOnly;Expires=Tue, 23 Jun 2015 12:00:00 GMT


markdown:
# Bắc Đới Hà
Bách khoa toàn thư mở Wikipedia
**Bắc Đới Hà** ( [chữ Hán giản thể](/wiki/Ch%E1%BB%AF_H%C3%A1n_gi%E1%BA%A3n_th%E1%BB%83): 北戴河区) là một [quận](/wiki/Khu_(Trung_Qu%E1%BB%91c)) thuộc [địa cấp thị](/wiki/%C4%90%E1%BB%8Ba_c%E1%BA%A5p_th%E1%BB%8B) [Tần Hoàng Đảo](/wiki/T%E1%BA%A7n_Ho%C3%A0ng_%C4%90%E1%BA%A3o), [tỉnh](/wiki/T%E1%BB%89nh_(Trung_Qu%E1%BB%91c)) [Hà Bắc](/wiki/H%C3%A0_B%E1%BA%AFc_(Trung_Qu%E1%BB%91c)), [Cộng hòa Nhân dân Trung Hoa](/wiki/C%E1%BB%99ng_h%C3%B2a_Nh%C3%A2n_d%C3%A2n_Trung_Hoa). Quận này có diện tích 70,14 [kilômét vuông](/wiki/Kil%C3%B4m%C3%A9t_vu%C3%B4ng), [dân số](/wiki/D%C3%A2n_s%E1%BB%91) cuối năm 2004 là 70.000 người. Thành phần dân số: [người Hán](/wiki/Ng%C6%B0%E1%BB%9Di_H%C3%A1n) chiếm 96,5%, [người Mãn Châu](/wiki/Ng%C6%B0%E1%BB%9Di_M%C3%A3n) chiếm 2,87%, người Mông Cổ chiếm 0,19%, người Triều Tiên chiếm 0,18%, người Hồi chiếm 0,16%.
Bắc Đới Hà bờ biển dài 22,5 km, có bãi biển cát trắng dài 10 km, là nơi nghỉ mát phổ biến của những người phương Tây tại Trung Quốc vào thời
[nhà Thanh](/wiki/Nh%C3%A0_Thanh). Đây cũng là nơi nghỉ mát mùa Hè ưa thích của giới lãnh đạo đảng và chính phủ Cộng hòa Nhân dân Trung Hoa.
Về mặt hành chính, quận này được chia thành 2
[nhai đạo](/wiki/Nhai_%C4%91%E1%BA%A1o_bi%E1%BB%87n_s%E1%BB%B1_x%E1%BB%A9), 2 [trấn](/wiki/Tr%E1%BA%A5n_(Trung_Qu%E1%BB%91c))
- Nhai đạo: Tây Sơn, Đông Sơn.
- Trấn: Hải Tân, Đới Hà.

X-Cache: cp1052 miss (0), cp1055 frontend miss (0)


markdown:
# Englebelmer
Bách khoa toàn thư mở Wikipedia
|Bài viết này cần thêm
|[Tọa độ](/wiki/H%E1%BB%87_t%E1%BB%8Da_%C4%91%E1%BB%99_%C4%91%E1%BB%8Ba_l%C3%BD): [50°03′41″B 2°36′35″Đ / 50,0613888889°B 2,60972222222°Đ](//tools.wmflabs.org/geohack/geohack.php?language=vi&pagename=Englebelmer¶ms=50.0613888889_N_2.60972222222_E_region:FR_type:adm2nd_source:nlwiki)
|
|
|Hành chính|
|
| ![ Quốc kỳ Pháp](//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/c/c3/Flag_of_France.svg/18px-Flag_of_France.svg.png)
![ Quốc kỳ Pháp](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/c/c3/Flag_of_France.svg/18px-Flag_of_France.svg.png)
[Pháp](/wiki/Ph%C3%A1p) [Vùng](/wiki/V%C3%B9ng_c%E1%BB%A7a_Ph%C3%A1p) [Picardy](/wiki/Picardy) [Tỉnh](/wiki/T%E1%BB%89nh_c%E1%BB%A7a_Ph%C3%A1p) [Somme](/wiki/Somme) [Quận](/wiki/Qu%E1%BA%ADn_c%E1%BB%A7a_Ph%C3%A1p) [Amiens](/wiki/Amiens_(qu%E1%BA%ADn)) [Tổng](/wiki/T%E1%BB%95ng_c%E1%BB%A7a_Ph%C3%A1p) [Tổng Acheux-en-Amiénois](/w/index.php?title=T%E1%BB%95ng_Acheux-en-Ami%C3%A9nois&action=edit&redlink=1) [Liên xã](/wiki/X%C3%A3_c%E1%BB%A7a_Ph%C3%A1p#Li.C3.AAn_x.C3.A3) [Cộng đồng các xã Pays du Coquelicot](/w/index.php?title=C%E1%BB%99ng_%C4%91%E1%BB%93ng_c%C3%A1c_x%C3%A3_Pays_du_Coquelicot&action=edit&redlink=1) [Xã (thị) trưởng](/wiki/Th%E1%BB%8B_tr%C6%B0%E1%BB%9Fng)
(2001-2008)
[Độ cao](/wiki/Cao_%C4%91%E1%BB%99)
(bình quân 151 m/495 ft)
1 2(3,63 sq mi) [Nhân khẩu](/wiki/Nh%C3%A2n_kh%E1%BA%A9u_Ph%C3%A1p) 1 [Mật độ](/wiki/M%E1%BA%ADt_%C4%91%E1%BB%99_d%C3%A2n_s%E1%BB%91) 2(67 /sq mi) [INSEE](/wiki/M%C3%A3_INSEE)/Mã bưu chính [80266](http://recensement.insee.fr/searchResults.action?zoneSearchField=&codeZone=80266-COM)/ [80300](/w/index.php?title=Danh_s%C3%A1ch_c%C3%A1c_m%C3%A3_b%C6%B0u_ch%C3%ADnh_%E1%BB%9F_Ph%C3%A1p&action=edit&redlink=1) 2 *Dân số không tính hai lần*: cư dân của nhiều xã (ví dụ, các sinh viên và quân nhân) chỉ tính một lần. **Englebelmer** là một [xã](/wiki/X%C3%A3_c%E1%BB%A7a_Ph%C3%A1p) ở [tỉnh](/wiki/T%E1%BB%89nh_(Ph%C3%A1p)) [Somme](/wiki/Somme), [vùng](/wiki/V%C3%B9ng_c%E1%BB%A7a_Ph%C3%A1p) [Picardie](/wiki/Picardie), [Pháp](/wiki/Ph%C3%A1p).
## Địa lý[
[sửa](/w/index.php?title=Englebelmer&veaction=edit&vesection=1) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Englebelmer&action=edit§ion=1)]
Thị trấn này tọa lạc 20
[dặm Anh](/wiki/D%E1%BA%B7m_Anh) về phía đông bắc của [Amiens](/wiki/Amiens) trên đường D129.
## Dân số[
[sửa](/w/index.php?title=Englebelmer&veaction=edit&vesection=2) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Englebelmer&action=edit§ion=2)]
|1962||1968||1975||1982||1990||1999|
|264||287||276||269||258||242|
|Số liệu điều tra dân số từ năm 1962, dân số không tính trùng|
## Xem thêm[
[sửa](/w/index.php?title=Englebelmer&veaction=edit&vesection=3) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Englebelmer&action=edit§ion=3)]
## Tham khảo[
[sửa](/w/index.php?title=Englebelmer&veaction=edit&vesection=4) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Englebelmer&action=edit§ion=4)]
## Liên kết ngoài[
[sửa](/w/index.php?title=Englebelmer&veaction=edit&vesection=5) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Englebelmer&action=edit§ion=5)] [Englebelmer trên trang mạng của INSEE](http://www.recensement.insee.fr/RP99/rp99/co_navigation.co_page?nivgeo=C&codgeo=80266&theme=ALL&typeprod=ALL&lang=FR&quelcas=LISTE) **(tiếng Pháp)** [Englebelmer trên trang mạng của Quid](http://www.quid.fr/communes.html?mode=query&req=Englebelmer) **(tiếng Pháp)**
|
|![]()

X-Cache: cp1067 miss (0), cp1066 frontend miss (0)


markdown:
# Họ lantan
Bách khoa toàn thư mở Wikipedia
(đổi hướng từ
[Nhóm Lantan](/w/index.php?title=Nh%C3%B3m_Lantan&redirect=no)) **Họ lantan** (đôi khi còn gọi **Nhóm lantan**) là một họ gồm 15 nguyên tố [La](/wiki/Lantan), [Ce](/wiki/Xeri), [Pr](/wiki/Praseodymi), [Nd](/wiki/Neodymi), [Pm](/wiki/Promethi), [Sm](/wiki/Samari), [Eu](/wiki/Europi), [Gd](/wiki/Gadolini), [Tb](/wiki/Terbi), [Dy](/wiki/Dysprosi), [Ho](/wiki/Holmi), [Er](/wiki/Ecbi), [Tm](/wiki/Thuli), [Yb](/wiki/Yttecbi), và [Lu](/wiki/Luteti). Các nguyên tố trong họ lantan là kim loại có ánh kim, mềm và có phản ứng hóa học tốt. Cấu hình electron lớp ngoài cùng họ lantan có điểm chung là lớp 4f n 6s 2 với n từ 2 [Ce](/wiki/Xeri) cho đến 14 như [Yb](/wiki/Yttecbi) và [Lu](/wiki/Luteti) (+ 5d 1), vì thế chúng có 1 số tính chất hóa học và vật lí giống nhau. Các nguyên tố họ lantan là các nguyên tố hiếm, trong lớp vỏ Trái Đất, chúng có tỉ lệ 0,02 %.
|
|![]()
[Họ lantan](//commons.wikimedia.org/wiki/Category:Lanthanides?uselang=vi)
|H||He|
|Li||Be||B||C||N||O||F||Ne|
|Na||Mg||Al||Si||P||S||Cl||Ar|
|K||Ca||Sc||Ti||V||Cr||Mn||Fe||Co||Ni||Cu||Zn||Ga||Ge||As||Se||Br||Kr|
|Rb||Sr||Y||Zr||Nb||Mo||Tc||Ru||Rh||Pd||Ag||Cd||In||Sn||Sb||Te||I||Xe|
|Cs||Ba||La||*||Hf||Ta||W||Re||Os||Ir||Pt||Au||Hg||Tl||Pb||Bi||Po||At||Rn|
|Fr||Ra||Ac||**||Rf||Db||Sg||Bh||Hs||Mt||Ds||Rg||Cn|
|*||Ce||Pr||Nd||Pm||Sm||Eu||Gd||Tb||Dy||Ho||Er||Tm||Yb||Lu|
|
|[He](/wiki/Heli) [Li](/wiki/Liti) [Be](/wiki/Berili) [B](/wiki/Bo) [C](/wiki/Cacbon) [N](/wiki/Nit%C6%A1) [O](/wiki/%C3%94xy) [F](/wiki/Flo) [Ne](/wiki/Neon) [Na](/wiki/Natri) [Mg](/wiki/Magi%C3%AA) [Al](/wiki/Nh%C3%B4m) [Si](/wiki/Silic) [P](/wiki/Ph%E1%BB%91tpho) [S](/wiki/L%C6%B0u_hu%E1%BB%B3nh) [Cl](/wiki/Clo) [Ar](/wiki/Argon) [K](/wiki/Kali) [Ca](/wiki/Canxi) [Sc](/wiki/Scandi) [Ti](/wiki/Titan) [V](/wiki/Vanadi) [Cr](/wiki/Crom) [Mn](/wiki/Mangan) [Fe](/wiki/S%E1%BA%AFt) [Co](/wiki/Coban) [Ni](/wiki/Niken) [Cu](/wiki/%C4%90%E1%BB%93ng) [Zn](/wiki/K%E1%BA%BDm) [Ga](/wiki/Gali) [Ge](/wiki/Gecmani) [As](/wiki/Asen) [Se](/wiki/Selen) [Br](/wiki/Br%C3%B4m) [Kr](/wiki/Krypton) [Rb](/wiki/Rubi%C4%91i) [Sr](/wiki/Stronti) [Y](/wiki/Yttri) [Zr](/wiki/Zirconi) [Nb](/wiki/Niobi) [Mo](/wiki/Molypden) [Tc](/wiki/Tecneti) [Ru](/wiki/Rutheni) [Rh](/wiki/Rhodi) [Pd](/wiki/Paladi) [Ag](/wiki/B%E1%BA%A1c) [Cd](/wiki/Cadmi) [In](/wiki/Indi) [Sn](/wiki/Thi%E1%BA%BFc) [Sb](/wiki/Antimon) [Te](/wiki/Telua) [I](/wiki/I%E1%BB%91t) [Xe](/wiki/Xenon) [Cs](/wiki/X%C3%AAzi) [Ba](/wiki/Bari) [La](/wiki/Lantan) [Ce](/wiki/Xeri) [Pr](/wiki/Praseodymi) [Nd](/wiki/Neodymi) [Pm](/wiki/Promethi) [Sm](/wiki/Samari) [Eu](/wiki/Europi) [Gd](/wiki/Gadolini) [Tb](/wiki/Terbi) [Dy](/wiki/Dysprosi) [Ho](/wiki/Holmi) [Er](/wiki/Erbi) [Tm](/wiki/Thuli) [Yb](/wiki/Ytterbi) [Lu](/wiki/Luteti) [Hf](/wiki/Hafni) [Ta](/wiki/Tantali) [W](/wiki/Volfram) [Re](/wiki/Rheni) [Os](/wiki/Osmi) [Ir](/wiki/Iridi) [Pt](/wiki/Platin) [Au](/wiki/V%C3%A0ng) [Hg](/wiki/Th%E1%BB%A7y_ng%C3%A2n) [Tl](/wiki/Tali) [Pb](/wiki/Ch%C3%AC) [Bi](/wiki/Bitmut) [Po](/wiki/Poloni) [At](/wiki/Astatin) [Rn](/wiki/Radon) [Fr](/wiki/Franxi) [Ra](/wiki/Radi) [Ac](/wiki/Actini) [Th](/wiki/Thori) [Pa](/wiki/Protactini) [U](/wiki/Urani) [Np](/wiki/Neptuni) [Pu](/wiki/Plutoni) [Am](/wiki/Americi) [Cm](/wiki/Curi) [Bk](/wiki/Berkeli) [Cf](/wiki/Californi) [Es](/wiki/Einsteini) [Fm](/wiki/Fermi) [Md](/wiki/Mendelevi) [No](/wiki/Nobeli) [Lr](/wiki/Lawrenci) [Rf](/wiki/Rutherfordi) [Db](/wiki/Dubni) [Sg](/wiki/Seaborgi) [Bh](/wiki/Bohri) [Hs](/wiki/Hassi) [Mt](/wiki/Meitneri) [Ds](/wiki/Darmstadti) [Rg](/wiki/Roentgeni) [Cn](/wiki/Copernixi) [Uut](/wiki/Ununtri) [Fl](/wiki/Flerovi) [Uup](/wiki/Ununpenti) [Lv](/wiki/Livermori) [Uus](/wiki/Ununsepti) [Uuo](/wiki/Ununocti)
|
|

X-Cache: cp1066 hit (1), cp1066 frontend miss (0)


markdown:
# T34
Bách khoa toàn thư mở Wikipedia
**T34** có thể là: [Xe tăng T-34](/wiki/Xe_t%C4%83ng_T-34)- một xe tăng của Liên Xô sản xuất từ năm 1940 [T34 (mạch vi xử lý)](/w/index.php?title=T34_(m%E1%BA%A1ch_vi_x%E1%BB%AD_l%C3%BD)&action=edit&redlink=1), một mạch vi xử lý tương thích z80 của [Zilog](/w/index.php?title=Zilog&action=edit&redlink=1) [T34 Calliope](/wiki/T34_Calliope), một hệ thống phóng tên lửa đặt trên thân xe tăng của Hoa Kỳ - sản cuất năm 1943 [T-34 Mentor](/wiki/T-34_Mentor), một máy bay huấn luyện của Hoa Kỳ sản xuất năm 1953 [Hội chứng tê cóng với mô bị chết hoại](/w/index.php?title=H%E1%BB%99i_ch%E1%BB%A9ng_t%C3%AA_c%C3%B3ng_v%E1%BB%9Bi_m%C3%B4_b%E1%BB%8B_ch%E1%BA%BFt_ho%E1%BA%A1i&action=edit&redlink=1)( [ICD-10](/w/index.php?title=ICD-10_ch%C6%B0%C6%A1ng_XIX:_B%E1%BB%8B_th%C6%B0%C6%A1ng,_b%E1%BB%8B_tr%C3%BAng_%C4%91%E1%BB%99c_v%C3%A0_h%E1%BB%87_qu%E1%BA%A3_kh%C3%A1c_c%E1%BB%A7a_c%C3%A1c_t%C3%A1c_nh%C3%A2n_b%C3%AAn_ngo%C3%A0i&action=edit&redlink=1)mã số T34)
- T34, một phiên bản của
[xe tăng hạng nặng T29](/wiki/Xe_t%C4%83ng_h%E1%BA%A1ng_n%E1%BA%B7ng_T29)của Hoa Kỳ
- T34, một phân loại trong
[Paralympics disability classification](/w/index.php?title=T%C3%AA_li%E1%BB%87t&action=edit&redlink=1)
- T.34 (1978–1980), một nhóm nhạc tiền thân của nhóm
[This Window](/w/index.php?title=This_Window&action=edit&redlink=1)
- Slingsby T.34 Sky, một tàu lượn của hãng
[Slingsby Aviation](/w/index.php?title=Slingsby_Aviation&action=edit&redlink=1) [Pratt & Whitney T34](/w/index.php?title=Pratt_%26_Whitney_T34&action=edit&redlink=1), một động cơ tuabin phản lực cánh quạt

X-Cache: cp1067 miss (0), cp1055 frontend miss (0)


markdown:
# Thể loại:Mất 376 TCN
Bách khoa toàn thư mở Wikipedia
|
|[379](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_379_TCN)– [378](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_378_TCN)– [377](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_377_TCN)– **376**– [375](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_375_TCN) [374](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_374_TCN)– [373](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_373_TCN)– [372](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_372_TCN)– [371](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_371_TCN)– [370](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_370_TCN)
Thể loại này liệt kê những
**người qua đời năm 376 TCN**. Xem thêm [những người sinh năm 376 TCN](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:Sinh_376_TCN). **Về đầu trang** [A](//vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_376_TCN&from=A) [B](//vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_376_TCN&from=B) [C](//vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_376_TCN&from=C) [D](//vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_376_TCN&from=D) [E](//vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_376_TCN&from=E) [F](//vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_376_TCN&from=F) [G](//vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_376_TCN&from=G) [H](//vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_376_TCN&from=H) [I](//vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_376_TCN&from=I) [J](//vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_376_TCN&from=J) [K](//vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_376_TCN&from=K) [L](//vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_376_TCN&from=L) [M](//vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_376_TCN&from=M) [N](//vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_376_TCN&from=N) [O](//vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_376_TCN&from=O) [P](//vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_376_TCN&from=P) [Q](//vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_376_TCN&from=Q) [R](//vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_376_TCN&from=R) [S](//vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_376_TCN&from=S) [T](//vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_376_TCN&from=T) [U](//vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_376_TCN&from=U) [V](//vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_376_TCN&from=V) [W](//vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_376_TCN&from=W) [X](//vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_376_TCN&from=X) [Y](//vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_376_TCN&from=Y) [Z](//vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:M%E1%BA%A5t_376_TCN&from=Z)
|
|![]()
[Mất 376 TCN](//commons.wikimedia.org/wiki/Category:370s_BC_deaths?uselang=vi)
## Các trang trong thể loại “Mất 376 TCN”
Thể loại này gồm trang sau.

X-Cache: cp1054 miss (0), cp1052 frontend miss (0)