1. Data Set (Bộ dữ liệu)

   • Định nghĩa: Một tập hợp các dữ liệu liên quan đến một vấn đề hoặc sự kiện cụ thể.

   • Ví dụ: The researchers collected a large data set on weather patterns over the past decade. (Các nhà nghiên cứu thu thập một bộ dữ liệu lớn về mô hình thời tiết trong thập kỷ qua.)

2. Quantitative Data (Dữ liệu định lượng)

   • Định nghĩa: Dữ liệu được biểu diễn và đo lường bằng con số hoặc số lượng.

   • Ví dụ: The survey included quantitative data such as age, income, and number of children. (Khảo sát bao gồm dữ liệu định lượng như tuổi, thu nhập và số lượng con.)

3. Qualitative Data (Dữ liệu định tính)

   • Định nghĩa: Dữ liệu mô tả tính chất hoặc chất lượng và không được đo lường bằng con số.

   • Ví dụ: The focus group discussions provided qualitative data on participants' opinions and experiences. (Các cuộc thảo luận nhóm tập trung cung cấp dữ liệu định tính về ý kiến và trải nghiệm của người tham gia.)

4. Descriptive Statistics (Thống kê mô tả)

   • Định nghĩa: Các phương pháp thống kê sử dụng để mô tả và tóm tắt các đặc tính chính của một tập hợp dữ liệu.

   • Ví dụ: The researchers used descriptive statistics such as mean and standard deviation to summarize the data. (Các nhà nghiên cứu sử dụng thống kê mô tả như trung bình và độ lệch chuẩn để tổng kết dữ liệu.)

5. Inferential Statistics (Thống kê suy luận)

   • Định nghĩa: Các phương pháp thống kê sử dụng để đưa ra kết luận hoặc suy luận về dân số lớn dựa trên một mẫu nhỏ dữ liệu.

   • Ví dụ: The study used inferential statistics to determine if there was a significant difference between the two groups. (Nghiên cứu sử dụng thống kê suy luận để xác định xem có sự khác biệt đáng kể giữa hai nhóm hay không.)

6. Frequency Distribution (Phân phối tần số)

   • Định nghĩa: Biểu đồ hoặc bảng hiển thị số lần xuất hiện của các giá trị trong một tập hợp dữ liệu.

   • Ví dụ: The frequency distribution showed that most participants fell into the 25-35 age group. (Phân phối tần số cho thấy rằng phần lớn người tham gia nằm trong nhóm tuổi 25-35.)

7. Regression Analysis (Phân tích hồi quy)

   • Định nghĩa: Phương pháp thống kê để xác định mối quan hệ giữa hai hoặc nhiều biến trong một mô hình.

   • Ví dụ: The regression analysis revealed a positive correlation between study hours and exam scores. (Phân tích hồi quy tiết lộ mối quan hệ tích cực giữa số giờ học và điểm thi.)

8. Data Mining (Khai thác dữ liệu)

   • Định nghĩa: Quá trình khám phá thông tin hữu ích và tri thức từ một lượng lớn dữ liệu.

   • Ví dụ: The company used data mining techniques to identify customer preferences and trends. (Công ty sử dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu để xác định sở thích và xu hướng của khách hàng.)

9. Statistical Significance (Ý nghĩa thống kê)

   • Định nghĩa: Sự khác biệt hoặc mô hình được xem là có ý nghĩa từ quan điểm thống kê.

   • Ví dụ: The results showed that there was no statistical significance between the two treatment groups. (Kết quả cho thấy không có ý nghĩa thống kê giữa hai nhóm điều trị.)

10. Data Visualization (Trực quan hóa dữ liệu)

    • Định nghĩa: Sử dụng biểu đồ, đồ thị và hình ảnh để hiển thị dữ liệu một cách rõ ràng và dễ hiểu.

    • Ví dụ: The data visualization helped the audience understand the trends and patterns in the sales data. (Trực quan hóa dữ liệu giúp khán giả hiểu được xu hướng và mô hình trong dữ liệu bán hàng.)

11. Hypothesis Testing (Kiểm định giả thuyết)

    • Định nghĩa: Quá trình sử dụng dữ liệu để kiểm tra tính chất và sự khác biệt giữa các nhóm hoặc biến trong một nghiên cứu.

    • Ví dụ: The researchers used hypothesis testing to determine if there was a significant difference between the control group and the experimental group. (Các nhà nghiên cứu sử dụng kiểm định giả thuyết để xác định xem có sự khác biệt đáng kể giữa nhóm kiểm soát và nhóm thực nghiệm hay không.)

12. Correlation (Tương quan)

    • Định nghĩa: Mối quan hệ giữa hai biến trong dữ liệu, thể hiện mức độ liên quan giữa chúng.

    • Ví dụ: The study found a positive correlation between exercise and overall well-being. (Nghiên cứu phát hiện mối quan hệ tích cực giữa việc tập luyện và trạng thái tổng thể của sức khỏe.)

13. Outlier (Dữ liệu ngoại lệ)

    • Định nghĩa: Một giá trị dữ liệu nằm xa khỏi phạm vi của các giá trị khác trong tập dữ liệu.

    • Ví dụ: The researcher identified an outlier in the data that significantly impacted the results. (Nhà nghiên cứu xác định một giá trị dữ liệu ngoại lệ trong dữ liệu ảnh hưởng đáng kể đến kết quả.)

14. Sample Size (Kích thước mẫu)

    • Định nghĩa: Số lượng trường hợp hoặc quan sát được chọn từ dân số lớn để đại diện cho toàn bộ tập dữ liệu.

    • Ví dụ: The sample size for the survey was 500 participants from different age groups. (Kích thước mẫu cho cuộc khảo sát là 500 người tham gia từ các nhóm tuổi khác nhau.)

15. Regression Model (Mô hình hồi quy)

    • Định nghĩa: Phương trình dự đoán mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập.

    • Ví dụ: The researchers developed a regression model to predict future sales based on past performance. (Các nhà nghiên cứu phát triển một mô hình hồi quy để dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai dựa trên hiệu suất trong quá khứ.)

16. Confidence Interval (Khoảng tin cậy)

    • Định nghĩa: Khoảng ước lượng cho phép xác định mức độ chính xác của một ước lượng dựa trên mẫu dữ liệu.

    • Ví dụ: The study reported a 95% confidence interval for the mean age of the population. (Nghiên cứu báo cáo một khoảng tin cậy 95% cho trung bình tuổi của dân số.)

17. Data Cleaning (Xử lý dữ liệu)

    • Định nghĩa: Quá trình kiểm tra, sửa chữa và loại bỏ các lỗi hoặc dữ liệu không chính xác trong tập dữ liệu.

    • Ví dụ: Before conducting the analysis, the researchers performed data cleaning to ensure the accuracy of the results. (Trước khi thực hiện phân tích, các nhà nghiên cứu thực hiện xử lý dữ liệu để đảm bảo tính chính xác của kết quả.)

18. Cluster Analysis (Phân tích phân cụm)

    • Định nghĩa: Phân loại các đối tượng dữ liệu thành các nhóm con dựa trên sự tương đồng giữa chúng.

    • Ví dụ: The cluster analysis revealed three distinct segments of customers based on their purchasing behavior. (Phân tích phân cụm tiết lộ ba nhóm khách hàng khác nhau dựa trên hành vi mua hàng của họ.)

19. Data Transformation (Biến đổi dữ liệu)

    • Định nghĩa: Quá trình biến đổi dữ liệu gốc thành dạng mới để phù hợp với yêu cầu phân tích.

    • Ví dụ: The data transformation included converting categorical variables into numerical ones for regression analysis. (Biến đổi dữ liệu bao gồm chuyển đổi biến phân loại thành biến số để thực hiện phân tích hồi quy.)

Nhớ rằng, việc luyện tập sử dụng từ vựng này trong các bài viết và đoạn hội thoại sẽ giúp bạn cải thiện khả năng giao tiếp và nâng cao điểm số IELTS. Hãy thực hành thường xuyên và sử dụng từ vựng một cách tự nhiên để trở nên thành thạo hơn. Chúc bạn may mắn trong kỳ thi IELTS và học tập!