1. Regression analysis (Phân tích hồi quy)

   • Định nghĩa: Phương pháp xác định mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập.

   • Ví dụ: The researchers used regression analysis to examine the impact of price on sales.

2. Hypothesis testing (Kiểm định giả thuyết)

   • Định nghĩa: Quá trình kiểm tra các giả thuyết về mối quan hệ giữa các biến trong dữ liệu.

   • Ví dụ: Hypothesis testing helped determine if there was a significant difference between the two groups.

3. Statistical significance (Ý nghĩa thống kê)

   • Định nghĩa: Sự khác biệt trong dữ liệu được coi là có ý nghĩa nếu nó không thể xảy ra ngẫu nhiên.

   • Ví dụ: The results showed statistical significance with a p-value less than 0.05.

4. Data validity (Hợp lệ của dữ liệu)

   • Định nghĩa: Mức độ mà dữ liệu đo lường chính xác và đáng tin cậy.

   • Ví dụ: The researchers assessed the data validity by comparing it to other reliable sources.

5. Data reliability (Đáng tin cậy của dữ liệu)

   • Định nghĩa: Mức độ mà kết quả có thể được tái tạo và tin cậy qua nhiều lần thử nghiệm.

   • Ví dụ: The study used multiple measures to ensure the data reliability.

6. Data interpretation (Diễn giải dữ liệu)

   • Định nghĩa: Quá trình giải thích ý nghĩa và hiểu rõ các kết quả từ dữ liệu thu thập được.

   • Ví dụ: The data interpretation led to new insights and understanding of the research findings.

7. Content analysis (Phân tích nội dung)

   • Định nghĩa: Phương pháp phân tích dữ liệu văn bản hoặc nội dung để tìm kiếm các mẫu và xu hướng.

   • Ví dụ: The content analysis identified recurring themes in the participants' responses.

8. Data coding (Mã hóa dữ liệu)

   • Định nghĩa: Quá trình gán nhãn và phân loại dữ liệu thành các danh mục hoặc biến số.

   • Ví dụ: The data coding process helped organize and analyze the information effectively.

9. Data triangulation (Tam giác dữ liệu)

   • Định nghĩa: Sử dụng nhiều phương pháp và nguồn dữ liệu khác nhau để kiểm tra tính đáng tin cậy của kết quả.

   • Ví dụ: Data triangulation involved comparing survey results with interview findings.

10. Data mining (Khai thác dữ liệu)

    • Định nghĩa: Quá trình tìm kiếm và khám phá thông tin tiềm ẩn và mẫu trong cơ sở dữ liệu lớn.

    • Ví dụ: Data mining techniques were used to identify patterns in customer behavior.

11. Quantitative data (Dữ liệu định lượng)

    • Định nghĩa: Dữ liệu được biểu thị bằng số và có thể được đo lường hoặc đếm.

    • Ví dụ: The survey collected quantitative data on participants' age, income, and education level.

12. Qualitative data (Dữ liệu định tính)

    • Định nghĩa: Dữ liệu mô tả không phải dạng số và tập trung vào nhận thức, ý kiến và cảm xúc.

    • Ví dụ: The interviews provided qualitative data about the participants' experiences and perspectives.

13. Primary data (Dữ liệu nguyên sơ)

    • Định nghĩa: Dữ liệu thu thập mới từ nguồn gốc trực tiếp để phục vụ mục đích nghiên cứu cụ thể.

    • Ví dụ: The researchers conducted surveys to collect primary data for their study.

14. Secondary data (Dữ liệu thứ cấp)

    • Định nghĩa: Dữ liệu đã được thu thập trước đó từ nguồn khác và được sử dụng lại cho mục đích nghiên cứu mới.

    • Ví dụ: The study utilized secondary data from previous research papers and reports.

15. Sampling (Lấy mẫu)

    • Định nghĩa: Quá trình chọn một tập hợp con từ tổng thể dựa trên một phương pháp xác định.

    • Ví dụ: The researchers used random sampling to ensure a representative sample.

16. Survey (Khảo sát)

    • Định nghĩa: Phương pháp thu thập dữ liệu bằng cách đặt câu hỏi chuẩn cho một tập hợp lớn người tham gia.

    • Ví dụ: The survey revealed insights into customer satisfaction and preferences.

17. Interview (Phỏng vấn)

    • Định nghĩa: Phương pháp thu thập thông tin bằng cách đối thoại trực tiếp với người tham gia.

    • Ví dụ: The researchers conducted in-depth interviews to gather detailed perspectives.

18. Focus group (Nhóm tập trung)

    • Định nghĩa: Phương pháp thu thập dữ liệu bằng cách tổ chức cuộc thảo luận với một nhóm nhỏ người tham gia có chung quan điểm hoặc đặc điểm.

    • Ví dụ: The focus group provided valuable insights into consumer preferences.

19. Data analysis (Phân tích dữ liệu)

    • Định nghĩa: Quá trình xem xét, biến đổi và tóm tắt dữ liệu để đưa ra kết luận.

    • Ví dụ: The data analysis revealed significant correlations between the variables.

20. Descriptive statistics (Thống kê mô tả)

    • Định nghĩa: Các số liệu và biểu đồ được sử dụng để mô tả và tổng hợp dữ liệu.

    • Ví dụ: The researchers used descriptive statistics to summarize the survey results.

21. Inferential statistics (Thống kê suy diễn)

    • Định nghĩa: Phương pháp sử dụng dữ liệu mẫu để đưa ra kết luận hoặc dự đoán về tổng thể.

    • Ví dụ: Inferential statistics were used to test hypotheses and make predictions.

22. Data visualization (Hình ảnh hóa dữ liệu)

    • Định nghĩa: Sử dụng biểu đồ và đồ họa để hiển thị dữ liệu một cách trực quan và dễ hiểu.

    • Ví dụ: The data was presented through various charts and graphs for better understanding.

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!