Cách Sử Dụng Từ “Bivariates”

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá từ “bivariates” – một thuật ngữ trong thống kê, cùng các dạng liên quan. Bài viết cung cấp 20 ví dụ sử dụng chính xác về ngữ pháp và có nghĩa, cùng hướng dẫn chi tiết về ý nghĩa, cách dùng, bảng biến đổi từ vựng, và các lưu ý quan trọng.

Phần 1: Hướng dẫn sử dụng “bivariates” và các lưu ý

1. Ý nghĩa cơ bản của “bivariates”

“Bivariates” là một danh từ số nhiều mang nghĩa chính:

• Biến hai chiều: Liên quan đến hai biến số, thường được sử dụng trong thống kê và phân tích dữ liệu.

Dạng liên quan: “bivariate” (tính từ/danh từ số ít – thuộc về hai biến), “bivariately” (trạng từ – theo cách hai biến).

Ví dụ:

• Danh từ: The bivariates were studied. (Các biến hai chiều đã được nghiên cứu.)
• Tính từ: Bivariate analysis is key. (Phân tích hai biến là chìa khóa.)
• Trạng từ: The data is distributed bivariately. (Dữ liệu được phân phối theo cách hai biến.)

2. Cách sử dụng “bivariates”

a. Là danh từ

1. The/These/Those + bivariates
   Ví dụ: These bivariates are crucial. (Những biến hai chiều này rất quan trọng.)
2. Analysis of + bivariates
   Ví dụ: Analysis of bivariates. (Phân tích các biến hai chiều.)
3. Relationship between + bivariates
   Ví dụ: Relationship between bivariates. (Mối quan hệ giữa các biến hai chiều.)

b. Là tính từ (bivariate)

1. Bivariate + danh từ
   Ví dụ: Bivariate data is complex. (Dữ liệu hai biến rất phức tạp.)

c. Là trạng từ (bivariately)

1. Động từ + bivariately
   Ví dụ: The data is distributed bivariately. (Dữ liệu được phân phối theo cách hai biến.)

d. Biến thể và cách dùng trong câu

Dạng từ	Từ	Ý nghĩa / Cách dùng	Ví dụ
Danh từ (số nhiều)	bivariates	Các biến hai chiều	The bivariates were studied. (Các biến hai chiều đã được nghiên cứu.)
Tính từ/Danh từ (số ít)	bivariate	Thuộc về hai biến/Biến hai chiều	Bivariate analysis is key. (Phân tích hai biến là chìa khóa.)
Trạng từ	bivariately	Theo cách hai biến	The data is distributed bivariately. (Dữ liệu được phân phối theo cách hai biến.)

Lưu ý: “Bivariate” có thể là tính từ hoặc danh từ số ít. “Bivariates” luôn là danh từ số nhiều.

3. Một số cụm từ thông dụng với “bivariates”

• Bivariate analysis: Phân tích hai biến.
  Ví dụ: Bivariate analysis helps uncover relationships. (Phân tích hai biến giúp khám phá các mối quan hệ.)
• Bivariate data: Dữ liệu hai biến.
  Ví dụ: Bivariate data is often represented in scatter plots. (Dữ liệu hai biến thường được biểu diễn trong biểu đồ phân tán.)
• Bivariate distribution: Phân phối hai biến.
  Ví dụ: Understanding the bivariate distribution is crucial. (Hiểu phân phối hai biến là rất quan trọng.)

4. Lưu ý khi sử dụng “bivariates”

a. Ngữ cảnh phù hợp

• Thống kê: Phân tích mối quan hệ giữa hai biến số.
  Ví dụ: Using bivariates to find correlations. (Sử dụng các biến hai chiều để tìm tương quan.)
• Phân tích dữ liệu: Hiểu cách hai biến số ảnh hưởng lẫn nhau.
  Ví dụ: Bivariate analysis reveals dependencies. (Phân tích hai biến tiết lộ sự phụ thuộc.)

b. Phân biệt với từ liên quan

• “Bivariates” vs “multivariates”:
  – “Bivariates”: Liên quan đến hai biến số.
  – “Multivariates”: Liên quan đến nhiều hơn hai biến số.
  Ví dụ: Bivariate analysis vs. multivariate analysis. (Phân tích hai biến so với phân tích đa biến.)

c. Tính chính xác

• Đảm bảo ngữ cảnh sử dụng liên quan đến thống kê và phân tích dữ liệu.

5. Những lỗi cần tránh

1. Sử dụng sai dạng số:
   – Sai: *The bivariate are…*
   – Đúng: The bivariates are… (Các biến hai chiều là…)
2. Nhầm lẫn với các thuật ngữ thống kê khác:
   – Sai: *Apply bivariates to analyze multiple variables.*
   – Đúng: Apply multivariate analysis to analyze multiple variables. (Áp dụng phân tích đa biến để phân tích nhiều biến.)
3. Sử dụng “bivariate” thay vì “bivariates” khi muốn nói về nhiều biến:
   – Sai: *Three bivariate were analyzed.*
   – Đúng: Three bivariates were analyzed. (Ba biến hai chiều đã được phân tích.)

6. Mẹo để ghi nhớ và sử dụng hiệu quả

• Liên tưởng: “Bi” nghĩa là “hai” (như trong “bicycle” – xe đạp hai bánh).
• Thực hành: Tìm các bài báo khoa học sử dụng thuật ngữ này.
• Ứng dụng: Sử dụng trong các dự án phân tích dữ liệu thực tế.

Phần 2: Ví dụ sử dụng “bivariates” và các dạng liên quan

Ví dụ minh họa

1. The analysis of bivariates revealed a strong correlation between smoking and lung cancer. (Phân tích các biến hai chiều cho thấy mối tương quan mạnh mẽ giữa hút thuốc và ung thư phổi.)
2. These bivariates are essential for understanding the impact of education on income. (Những biến hai chiều này rất cần thiết để hiểu tác động của giáo dục đối với thu nhập.)
3. Bivariate data was collected to study the relationship between age and blood pressure. (Dữ liệu hai biến đã được thu thập để nghiên cứu mối quan hệ giữa tuổi tác và huyết áp.)
4. The researchers used bivariate analysis to determine the factors influencing customer satisfaction. (Các nhà nghiên cứu đã sử dụng phân tích hai biến để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng.)
5. The bivariates, temperature and humidity, were measured throughout the experiment. (Các biến hai chiều, nhiệt độ và độ ẩm, đã được đo trong suốt thí nghiệm.)
6. Understanding the relationship between these bivariates is crucial for predicting market trends. (Hiểu mối quan hệ giữa các biến hai chiều này là rất quan trọng để dự đoán xu hướng thị trường.)
7. The software is designed to handle complex bivariate datasets. (Phần mềm được thiết kế để xử lý các bộ dữ liệu hai biến phức tạp.)
8. The study focused on the interaction between two key bivariates. (Nghiên cứu tập trung vào sự tương tác giữa hai biến hai chiều chính.)
9. The analysis involved several steps to understand the influence of bivariates on the outcome. (Phân tích bao gồm một số bước để hiểu ảnh hưởng của các biến hai chiều đối với kết quả.)
10. The correlation coefficient was calculated to measure the strength of the relationship between the bivariates. (Hệ số tương quan được tính để đo lường độ mạnh của mối quan hệ giữa các biến hai chiều.)
11. The bivariate model was used to predict the likelihood of a customer making a purchase. (Mô hình hai biến đã được sử dụng để dự đoán khả năng khách hàng mua hàng.)
12. The analysis of bivariates showed that exercise has a positive impact on mental health. (Phân tích các biến hai chiều cho thấy tập thể dục có tác động tích cực đến sức khỏe tinh thần.)
13. The bivariates were selected based on their relevance to the research question. (Các biến hai chiều đã được chọn dựa trên mức độ liên quan của chúng đến câu hỏi nghiên cứu.)
14. The data was analyzed bivariately to identify any significant patterns. (Dữ liệu đã được phân tích theo cách hai biến để xác định bất kỳ mô hình đáng kể nào.)
15. The report presented the findings of the bivariate analysis in a clear and concise manner. (Báo cáo trình bày các phát hiện của phân tích hai biến một cách rõ ràng và ngắn gọn.)
16. The bivariates were visualized using scatter plots and heatmaps. (Các biến hai chiều đã được trực quan hóa bằng cách sử dụng biểu đồ phân tán và bản đồ nhiệt.)
17. The bivariate relationships were explored using regression analysis. (Các mối quan hệ hai biến đã được khám phá bằng cách sử dụng phân tích hồi quy.)
18. The analysis of bivariates is a fundamental technique in statistical research. (Phân tích các biến hai chiều là một kỹ thuật cơ bản trong nghiên cứu thống kê.)
19. The study examined the impact of socio-economic factors as bivariates on health outcomes. (Nghiên cứu xem xét tác động của các yếu tố kinh tế xã hội như là các biến hai chiều đến kết quả sức khỏe.)
20. The results highlight the importance of considering bivariates when designing public health interventions. (Kết quả nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xem xét các biến hai chiều khi thiết kế các biện pháp can thiệp y tế công cộng.)