Kêu gọi giúp cảm quan hương vị

[Lê Đoàn Thanh Lâm]

Tôi và một số người nữa đang làm một đề tài nghiên cứu về các hương vị được cảm nhận như thế nào ở người miền Bắc và miền Nam. Đã có các mẫu tinh dầu chuẩn của các mùi như hương táo, hương chanh,hương ổi… Vấn đề của nghiên cứu này , đó là tìm xem ở dân miền bắc và miền nam thì họ thích sử dụng các hương vị như thế nào. 4 buổi thí nghiệm sẽ được diễn ra và sẽ thu kết quả trên các phiếu câu hỏi. Sau đó sẽ thống kê và phân tích két quả để đạt được một kết quả nào đấy mà ngay cả bây giờ cũng ko thể nói trước được. Dựa trên kết quả đó hi vọng sẽ tìm ra được các hương và mùi đặc trưng mà sẽ thích hợp với dân từng miền, và sau này sản phẩm của ta khi tung ra thị trường sẽ nhanh chóng thu hút được người tiêu dùng. đay là một bước rất quan trọng trong cách nghiên cứu thị trường mới.

Xin nói thêm là Phương Pháp cảm quan này chính là môn khoa học trung gian của Phương Pháp hoá lý và Phương Pháp marketing. Phương pháp hoá lý thì đối tượng nghiên cứu là sản phẩm, phòng thí nghiệm..những người học khoa tự nhiên thì biết cái này rất rõ. Phương pháp marketing thì làm việc trên con người, thái độ..những người học kinh tế hay ngoại thương hiểu rõ hơn ai về phương pháp này. Còn phương pháp cảm quan mà chúng tôi dùng để nghiên cứu ở đây thì tác động đến cả sản phẩm và con người, có thể nói phương pháp này là cầu nối duy nhất sản phẩm và con người.

Hơn nữa, các kết quả sẽ được làm chung với dân bên Pháp, và so sánh với dân Việt Nam.

Quá trình làm thí nghiệm rất cần những tình nguyện viên nếm thử ( tạm gọi là người cảm quan): cần 2 đối tượng là các cán bộ trẻ và các sinh viên. Về sinh viên, thì hi vọng những ai đọc blog này nếu có hứng thú thì tham gia cùng. Chỉ cần 4 buổi, 2h/buổi các bạn đến trường Bách Khoa để cảm quan mùi và trả lời một số câu hỏi. Đảm bảo 100% không ảnh hưởng đến sức khoẻ, không gây kích thích vì đây toàn là tinh dầu hương tự nhiên. Nhưng có một điều là sinh viên làm nghiên cứu nên sẽ không có thù lao cho các tình nguyện viên. Vì vậy tôi rất cần những người thực sự là tình nguyện đến tham gia. Rất mong các bạn ủng hộ.

Hi vọng của chúng tôi là tìm ra được các đặc điểm khác biệt về sự cảm nhận mùi giữa dân miền bắc và miền nam, rồi từ đó nghiên cứu và tìm ra nguyên nhân.


Tựa chung tên của đề tài là: Sensory analysis and cross-cultural.

Tự biết trình độ viết ko có lôi cuốn nên sợ các bạn sẽ chán nhưng phải nói thật đây là một nghiên cứu rất hay và có nhiều ứng dụng sau này. Nếu bạn nào thực sự quan tâm thì đặt câu hỏi tôi sẽ trả lời thêm để tăng hứng thú cho các bạn.

 

[Nguyễn Ngọc Lương]

chỉ khảo sát trên sinh viên e có hơi bias không? Mà cũng chỉ là một số lượng nhỏ sinh viên của trường Bách Khoa. Chắc chắn phải đi tìm đối tượng khác hoặc so sánh xem sinh viên nếm với không phải sinh viên nếm có khác nhau không. (Sinh viên thời nay chắc vẫn đói so với dân thường mà)

 

[Lê Đoàn Thanh Lâm]

Không em chỉ là một bộ phận của cả cái nghiên cứu, song song với nghiên cứu của bon em thì trong Nam cũng sẽ thử y hệt vậy, và hè này bên Pháp cũng thử với đúng các tinh dầu đó, với số lượng người giống nhau là: 40 người, trong đó có 10 cán bộ trẻ tức là trên tuổi sinh viên và 30 người sinh viên từ năm 1-5. Ngoài HN này bọn em đang chờ dung môi ở trong Nam mang ra để pha mùi trước khi thí nghiệm cảm quan.

 

[Nguyễn Ngọc Lương]

Thế có định nghĩa thế nào là người Nam, thế nào là người Bắc không? Người Bắc vào Nam mà vẫn nấu món ăn Bắc thì khả năng con cái cũng thiên về hương vị Bắc. Khả năng phải kiểm tra đến nơi sinh hoặc quê quán.

 

[Lê Đoàn Thanh Lâm]

Vâng đúng rồi anh ạ, em sẽ tìm hiểu trong số những ai tham gia thử cảm quan đến tận đời ông nếu sinh ra ở miền bắc thì đúng tiêu chủân, ngoài ra em sẽ hởi thêm một số thông tin về đã từng đi lại những vùng miền nào. THế anh có ai giới thiệu cho em không ạ? :d

 

[Đào Anh Phúc]

Có thử nghiệm trên người :
_Hút thuốc lá không em ?? thụ thể mùi vị ?của anh chết gần hết rui`` !!
_Có đánh giá yếu tố lứa tuổi - môi trường sống....
? Kết luận : Một nghiên cứu với số mẫu thử không đủ lớn, không thử hết có khả năng xảy ra... thì nên cho nó vào tủ làm ......!
?
? Anh nghe thấy ?cái này rất mới ?( vietnam ) Em có thể ?liên hệ để tìm đầy người thử giúp em như các trường học và các cơ quan...( đặc biệt phụ nữ vì phụ nũ nhận diện mùi tốt hơn, và thường là họ mua là người đi chợ..... và rất nhiệt tình với người ĐẸp TRAI khéo nói ...ahahahahah )
?Khi nào em thử thì cho anh thử với ( học sinh của anh nhiều lắm ).....thêm một kinh nghiệm mà chẳng mất đi cái gì !!! Bài toán này cung dễ giải .. khò khò
? ? ? ?Chúc thành công !

 

[Lê Đoàn Thanh Lâm]

ok cảm ơn anh Phúc. Em cần số lượng trai = gái. Sinh Viên năm 1-5. Các bạn sẽ được mời đến trường ĐHBK, đến phồng phân tích cảm quan. Phòng được làm theo đúng tiêu chuẩn của 1 phòng phân tích cảm quan. Và mọi chất mà mọi người ngửi đềiu hoàn toàn không độc hại hay gây kích thích.

 

[Nguyễn Xuân Hưng]

Đây là một vấn đề khá hay. Lâm có thể nói thêm về cách xử lý dữ liệu thu được. Cụ thể là các phương pháp thống kê, các phần mềm sử dụng để đưa ra biểu đồ, sơ đồ...

 

[Đào Anh Phúc]

Ha ha ! em sử dụng ngay sinh viên trường và liên hệ với các sinh viên ở các trường ?bên cạnh ! Anh ở vp xa lắm. Số lượng mẫu không đủ thì coi như công trình tèo.... luôn. Vận động mạnh hơn,đầu tiên là các anh em trong diễn đàn ở hanoi ! phải nhờ tận nơi thì người ta mới giúp nhiệt tình được chứ !!
khò khò ! chúc thành công

 

[Lê Đoàn Thanh Lâm]

Co* chê' cam nhâ.n mui`:

?Các phân tu*? chât' tho*m ( ligand mui`) theo luông` không khi' hit' vao` mui~, đâ.p ?vao` các ô khu*u' giac' trong vom` mui~ --> tan hay khuyêch' tan' vao` chât' nho*n` trong ô khuu' giac' , tiêp' xuc' voi' cac' loa.i no*ron trên bê` ma(.t cac' lông to* --> kich' thich' , chen` ep' lên các loai noron tạo ra các tin' hiê.u đa(.c tru*ng riêng cua? môi~ ligan mui` --> dây thân` kinh truyên` dân~ tin' hiê.u vê` thân` kinh trung uong.

==>

?+ Thành phân` hoa' ho.c cua chât' nhon` trong ô khuu' gia'c cho thây' chung' la` môi truong` it' phân cu*.c, ky. nuoc' --> nên các chât' có đô. phân cu.c lon' không tan vao` đó (như H2O) thì không thê? gây mui` đuoc; nên nuoc' là chât' không mùi . Các chât' có đô. phân cu.c trung bình như các este, xeton ... tan tôt' trong chât' nhon` nên cho mui` tôt'. Các loa.i nuoc' hoa đêu` có thành phân` là các loa.i este , xeton này.

+ Ơ khu thân` kinh TW , tin' hiê.u mui` đuo.c phân tích và so sanh' voi' các tín hiê.u có trong kho lu*u tru*~ cua bô. nho*' , nêu' tín hiê.u giông' tín hiê.u có trong bô. nho' thì mùi đo' là mùi cu~ và nêu' khác thì đó là mùi moi' và ghi nho*' chung' --> tu` bé sinh ra đâu biêt' cái gì là tho*m hay thôi', do mo.i nguoi` da.y ta thôi. Nên cung~ ko có loa.i nuoc' hoa nao` là tuyê.t vo`i hay tôt' nhât' đâu, mà chỉ là nó phù ho*.p vơi' đa sô' mui~ cua tung` nguoi` thì đuo.c dung` nhiêu` thôi. Cung~ vâ.y, khi ga.p mô.t nguo`i mà mình có ca?m tình thì nguoi` đó có dùng loa.i nuoc' hoa nào thì mình vân~ thây' thích rôi` ghi nho' mùi đo', tu*. cài thông tin vao` bô. nao~ là nuo'c hoa có mùi đo' thì mo*i' là thom nhât'. ( Du` nguoi` đo' co' hôi thì ta cung~ thâ'y tho*m ? ).

Vâng em cũng sử dụng một số sinh viên trường em nhưng muốn có thêm ở các trường khác. Và cái cân nhất là sự tình nguyện khi tham gia, nên em muốn mọi người đọc bài này ai thích thú thì tham gia, nếu ko cũng đành chịu.

 

[Lê Đoàn Thanh Lâm]

Đây là một vấn đề khá hay. Lâm có thể nói thêm về cách xử lý dữ liệu thu được. Cụ thể là các phương pháp thống kê, các phần mềm sử dụng để đưa ra biểu đồ, sơ đồ...

Em bây giờ đang tập trung vào việc xem xét về cái cross-cultural và chuẩn bị cho thí nghiệm, sau đó mới đến phần phân tích kết quả,để mấy hôm tới em sẽ viết lại về các phương pháp thống kê và các phần mềm tính toán(bằng tiếng việt do em học bằng tiếng fáp).

Tuy nhiên có thể nói sơ qua là các phương phápđánh giá cảm quan gồm 2 loại chính: Phân tích cảm quan và Phép thử người tiêu dùng.

Với phép thử người tiêu dùng thì ta sẽ đánh giá được là người tiêu dùng thích sản phẩm nào hơn sản phẩm nào và phân loại được các sản phẩm. Với Phân tích cảm quan thì ta sẽ thu được nhiều thông tin hơn và có thể đánh giá và rút ra được các kết luận nguyên nhân tại sao có các cảm giác thích hay chấp nhận một sản phẩm.
Để đạt được kết quả thì bất cứ phương pháp nào ta cũng đều cần các công cụ thống kê, mục đích của các công cụ thống kê này là nhằm giảm tính chủ quan trong các câu trả lời của người thử cảm quan.

Trong phép thử người tiêu dùng thì có một số phép thử như là: A,không A. Phép thử cặp đôi ( cho 2 sản phẩm và yêu cầu người thử cho biết sản phẩm nào có vị quả mạnh hơn hay vị ngọt hơn) . Phép thử 2-3 ( cho 3 sản phẩm , tìm 2 sản phẩm đồng nhất trong số đó)...
Mỗi một phép thử cảm quan thì có một phương pháp thống kê khác nhau. ?

Cũng xin đưa ra một số khái niệm cơ bản của môn đánh giá cảm quan này:
+ Tính chất cảm của thực phẩm liên quan đến 3 yếu tố : hình dạng bên ngoài,hương vị,cấu trúc. Các tính chất này được cảm nhận cùng một lúc và khó phân tích riêng rẽ --> rất cần một môn khoa học có thể đánh giá chính xác.
+ 1 kích thích là bất kỳ 1 tác nhân hóa học hay vật lý nào làm nảy sinh ra 1 phản ứng tại cơ quan cảm giác ( thị giác, khứu giác, vị giác,xúc giác,thính giác). 1 kích thích trọn vẹn cần đủ cả 3 yếu tố: Cường độ, thời gian , sự ưa tích --> cần có 1 phương pháp khoa học.
+ Cảm giác là diễn giải tâm sinh lý học của các cơ quan cảm thụ con người, so sánh với cảm nhận trước đó.
+ Còn về khứu giác thì cảm giác đó được nhận biết trước và trong thời gian sử dụng thực phẩm. Cơ chế cảm nhận mùi đã nói ở phần trên. Xin nói thêm là con người có 2*10*10^6 tế bào cảm nhận mùi. Tại sao vậy ? Bởi vì môi màng nhầy ở mỗi bên mũi tiếp xúc với 10^6 lông tơ, mối lông tơ là một bó có 10 nơron.
Một đặc điểm là tại sao không dùng các thiết bị hay phép thử phân tích ( như chạy sức kí) để đánh giá mà lại muốn con người làm cảm quan, đó là vì cơ quan khứu giác của con người nhạy hơn gấp nhiều lần so với bất kỳ thiệt bị phân tích hiện đại nào, hơn nữa cơ quan khứu giác đo cảm giác mùi của một hỗn hợp trong khi các phép thử phân tích không làm được.

 

[Đào Anh Phúc]

Làm khoa học là phải vận động, em mà nhờ kiểu bâng quơ thì mấy ai ?nhiệt tình giúp em ???
Sức lực và lòng nhiệt tình của anh em trong room của chúng ta không thiếu, nhưng không tự nhiên mà đến được. Anh thì sẽ lên Hanoi và vào chỗ em nhưng còn những người khác nữa.
Em cứ ngồi đợi người đến thử ?thì đến bao giờ cho xong. Hay em có "số liệu khoa học" rồi ?( Ọp !!!! $$$$)

 

[Lê Đoàn Thanh Lâm]

đúng là em đang đợi những người tìm đến với em chứ em không lôi kéo ai hết. Còn nếu số liệu mà có rồi thì làm gì nữa hả anh? Mà ai có số liệu rồi thì chắc sản xuất ra thực phẩm nào là thực phẩm đó bắn chạy như tôm tươi, anh biết ai có rồi thì cho em với .hehe

 

[Lê Đoàn Thanh Lâm]

Statistical aspects

Statistics is a branch of applied mathematics, dealing with aspects of collecting and classifying data. There are two broad categories of statistical methods of interest: experimental design and data analysis. Experimental design allows the user to
collect appropriate data with the optimum efficiency, whilst statistical analysis allows the user to draw valid inferences from the data. Once a problem is defined or a hypothesis to be tested is identified, an experimental protocol is devised. This protocol contains guidelines for the execution of the experiment, including the experimental design, based on information which already exists in other areas of the experimental protocol. Such
information acknowledges known or expected sources of variation that may bias the results (Piggott, 1995; Ellekjær et al., 1996). Randomization is one of the fundamental principles of good experimentation, intended to decrease the risk of introducing bias due to interference variables that are not measurable. Defining the order of assessment of samples within a sensory panel provides one of the few opportunities to introduce randomization into a sensory profiling experiment (MacFie, 1986; Hunter, 1996). Replications can be regarded as independent repetitions of an experiment under identical
experimental conditions, and allows the consistency of individual panellists and the panel as a whole to be determined. However, the key to the practical implementation of replication lies in fully understanding the term ‘identical experimental conditions’. The results collected from each assessor should not be regarded as replicate blocks when designing a profiling experiment (Hunter, 1996), since assessors vary and cannot be regarded as mechanical measuring instruments. However, if the assessor-by-sample measurements are replicated, it will allow a measure of consistency for each assessor to be calculated (Schlich, 1994). Replication in some sensory profiling work with foods such as meat is not straightforward (Hunter, 1996), since the animals themselves, the place of slaughter and other processing and storage variables introduce variability.
Therefore care must be taken when designing experiments with replication to ensure that the comparisons to be made are appropriate. Variability of experimental units in sensory profiling work is inevitable, since each unit consists of one assessor. Variation is also introduced via the order in which the samples are presented (MacFie et al., 1989). With an adequate number of replicates, it is possible for such residual or first-order carry-over effects to be balanced over the design as a whole, and their effects to be estimated if required. The experimenter should have some idea of the size of the difference which the
experiment is required to detect, before the experiment starts (Mead & Curnow, 1992). The importance of the difference between the treatments can be regarded as the ratio of the variation due to the difference between treatments to that of the error or residual variation. For a small difference, the test must become more sensitive. This can be
achieved by increasing the number of replicates. An appropriate design can be constructed only once the objective and the unique properties of the experiment are clearly stated. The objective of a typical sensory experiment is to collect a sensory
profile of a heterogeneous group of treatments, using a specified number of assessors and a specified number of replicates. The design should also be able to estimate the known or hypothesized variation that is specific to the ‘environment’ that exists as a consequence of that experiment, i.e. the local variation (Mead & Curnow, 1992). Thus the design should take into account assessor variation, presentation order effects, first-order carryover effects and any special limitations associated with the treatments or assessors (Durier et al.,1997). Latin-square designs were developed to allow for local variation when designing an experiment (Mead & Curnow, 1992). The properties of a Latin square are that the treatments appear only once in each row and column of the square. For sensory profiling work, the rows of a Latin square represent the sample presentations for an assessor, whilst the columns represent the order in which the samples are presented to each assessor. However, in order to allow for carry-over effects when setting out an experimental design, Williams (1949) devised a modified series of Latin-square designs. The advantages of these balanced designs for carry-over effects are that more precise estimates of the effects can be obtained and that statistical analysis of the data
is straightforward. In most cases, complete designs are used, where all assessors are presented with all samples, but in some sensory profiling and consumer studies there will be occasions where the number of treatments is so large that the assessor may become fatigued and provide inconsistent results. Therefore incomplete block designs balanced for first-order carry-over effects may well prove useful (Wakeling & MacFie,1995; Ball,1997), even if their analysis may prove more complex. It may be possible to accommodate missing data in a complete experiment. The technique used to analyse a data set is determined by the question that has been posed and assumptions relating to the experimental factors and the data. In sensory profiling, the questions posed generally concern primarily relationships between the products; there may be a secondary interest in the behaviour of the assessors.The main assumption associated with the experimental factors is that samples of a given product have uniform characteristics with little variation. If replicate samples of product differ greatly in their characteristics, showing that one product is ‘different’ from another may prove very difficult and require special consideration at the design stage. The assumptions relating to the assessors depend on the choice of statistical technique to be used to answer the given question. A linear model
could be used to analyse data from a descriptive profiling experiment, as it is assumed that each assessor uses each of the descriptors in a similar way. Assumptions relating to the data concern the scales used; these may be interval or ratio scales (metric scales), to record the intensity of a given attribute, or ordinal scales (non-metric), which simply record the order of samples (Burg & Dijksterhuis, 1996). Interval and ratio scales provide constant units of measurement, and, while this may not be strictly true at all times, it is commonly
assumed in the analysis of sensory data. Different scaling methods are employed by different researchers, possibly for all methods discussed here, and their efficiency seems to be generally similar, though there is some evidence that category scales may have a small advantage (Lawless & Malone, 1986). Most data analysis techniques in common use assume the data to have come from an interval scale, and may assume that the
data are from some underlying distribution.
Analysis of variance (ANOVA) is one of the most
frequently used statistical methods in sensory science
for testing the significance of effects associated
with products, assessors and other
experimental variables (Lundahl & McDaniel,
1988). Linear models are composed of an average
component associated with all the products test-ed, an error term and fixed, random or a mixture
of both types of effects. Fixed effects refer to the
effects of those items tested in the experiment and
not to any others. When the effect of interest is
subject to variability, for example responses from
assessors, it may be more intuitive to relate this
variation to the population of interest (Searle,
1971). The assessors are then regarded as being a
random sample taken from a population of all
possible assessors (Lundahl & McDaniel, 1988).
These are termed random effects. However, it is
possible to regard assessors as fixed effects, on the
grounds that they are not randomly chosen representatives
of a population, but are a selected
and trained (calibrated) measuring device
(Steinsholt, 1998). It is quite natural to regard the
products as being fixed effects, so, if the assessors
are regarded as random effects, a mixed model
results. Quite different conclusions may result
when data are tested according to a mixed as
opposed to a fixed model, and care must be taken
in specifying exactly what is being tested (Næs &
Langsrud, 1998). Where the full experiment cannot
be replicated, it may be more appropriate to
regard the assessors as levels in a split-plot design
(Steinsholt, 1998). Whatever model is used for
analysis, it is instructive to remember that a slight
change in the initial assumptions or in the construction
of the model can lead to a change in the
conclusion, and therefore any conclusions should
be regarded with caution. It is important that the
purpose of the experiment is defined in advance,
and the methods and assumptions matched to
that purpose (O’Mahony, 1998).
ANOVA allows the statistical significance of these
effects to be tested, but, in some instances, when
data are missing, or it was not possible to design
a balanced experiment, significance calculations
can become difficult (Horgan & Hunter, 1993).
Using Residual Maximum Likelihood (REML) it
is possible to calculate the mean effects associated
with the products and assessors of interest
(and other experimental variables, if so desired),
and their standard errors (Hunter & Muir, 1995).
However, the significance testing of effects that
have been calculated using REML is not straightforward
(Horgan & Hunter, 1993). This has led to
only limited usage of the technique in areas such
as medicine, where significance testing is deemed
to be very important (Brown & Kempton, 1994).
Nevertheless, it offers great potential in areas
where its descriptive abilities are useful.
Principal components analysis (PCA) is commonly
used to reduce the dimensionality of
descriptive data, as an aid to interpretation and
presentation of results (Piggott & Sharman,
1986). An alternative procedure is multidimensional
scaling (MDS), starting from a similarity
matrix of all possible pairs of products, calculated
from descriptive data (Popper & Heymann,
1996). Metric scaling, also known as classical
multidimensional scaling (CMDS), is closely
related to PCA (Krzanowski, 1990) but can be
extended to non-metric scaling, which does not
require that the data be measured on an interval
scale. Only the rank order of the dissimilarities is
used to determine a multidimensional approximation
of the relationships between the products
(Popper & Heymann, 1996). The simplest form of
non-metric MDS uses a single matrix of similarities,
but individual differences scaling (INDSCAL)
allows the relationships between the products to
be described visually, using several similarity
matrices provided by a panel of assessors
(Krzanowski, 1990). As with the other techniques
discussed above, INDSCAL requires that the
data be free from missing values, though ‘fitted’
values can sometimes be used (Wheleham et al.,
1987). A further method for investigating the
interrelationships between products and between
assessors has been developed and has been
termed STATIS (Schlich, 1996). However, sensory
scientists must first demonstrate successful use
of the technique in a number of situations before
it can become widely accepted. Procedures such
as GPA and STATIS provide some information
on differences and agreements between assessors
and between panels, but there is no commonly
accepted means of summarizing assessor agreement.
As in GPA or INDSCAL, some information
may be a by-product of a primary interest in
the samples (Næs, 1990; Brockhoff & Skovgaard, 1994), or some information may be collected on assessors’ and panels’ performance as part of a training and monitoring programme (Wolters &Allchurch, 1994; Brockhoff, 1998; Næs, 1998). This is an issue which requires further consideration in the future.
Derek Land’s work, both in the development
of sensory methodology and in its application to the problems of the day, has provided today’s and future flavour researchers with a solid base from which to continue their activities in the field of sensory analysis.


--> dài quá dịch ra tiếng việt không xuể, ai quan tâm đến ván đề này có thể đọc qua bản tiếng anh này. Sau đó có thắc mắc ở chỗ nào thì trao đổi với em.

 

[Nguyễn Ngọc Lương]

Vâng đúng rồi anh ạ, em sẽ tìm hiểu trong số những ai tham gia thử cảm quan đến tận đời ông nếu sinh ra ở miền bắc thì đúng tiêu chủân, ngoài ra em sẽ hởi thêm một số thông tin về đã từng đi lại những vùng miền nào. THế anh có ai giới thiệu cho em không ạ? :d

Có thằng bạn dạy ở ĐHBK Hà Nội, khoa Lý, bộ môn Vật liệu thì phải (làm về vật liệu vô định hình ấy). Tên nó là Nguyễn Văn Dũng. Nếu túm được nó có lẽ nó còn kéo thêm được học trò nó đến nữa.
Gợi ý nhé: nếu túm được bạn nào có vẻ nhiệt tình thì về nhà túm thêm cả họ nhà nó nữa.

 

[Lê Đoàn Thanh Lâm]

hihi, anh dạy chí phải

 

[Lê Đoàn Thanh Lâm]

Đây là một vấn đề khá hay. Lâm có thể nói thêm về cách xử lý dữ liệu thu được. Cụ thể là các phương pháp thống kê, các phần mềm sử dụng để đưa ra biểu đồ, sơ đồ...

--> các anh chị đã từng lam nghiên cứu, thu được rất nhiều bản số liệu, anh chị có sử dụng hết cái bảng đó không ạ, hay chỉ sử dụng các giá trị max, min..Có nhiều kết quả không có ý nghĩa ko? Hay kết luận được rút ra liệu có đủ tin cậy? Trong quá trình xử lý số liệu rút ra kết luận, anh chị có gặp khó khăn không ạ? Nếu anh chị có điểm gì quan tâm muốn cải thiện kết quả nghiên cứu của mình nhờ các công cụ thống kê, xin liệt kê tại đây các vấn đề khó khăn muốn giải quyết ? Em sẽ nhiệt tình tìm tài liệu và cùng anh ,chị rút ra giải pháp ạ?