áp dụng so sánh hai kì vọng toán So sánh thời gian sử dụng mạng trung bình của sinh viên nam và sinh viên nữ của Trường Đại học Thương Mại

Đề tài nghiên cứu Để áp dụng lý thuyết “So sánh hai kì vọng toán” nhóm chúng tôi quyết định nghiên cứu về đề tài “So sánh thời gian sử dụng mạng trung bình của sinh viên nam và sinh viên

A ĐẶT VẤN ĐỀ

1 Các khái niệm cơ bản

trình bày và tổ chức dữ liệu Khi áp dụng thống kê trong khoa học , công nghiệp hoặc các vấn đề xã hội, thông lệ là bắt dầu với tổng thể thống kê hoặc một quá trình mô hình thống kê sẽ được nghiên cứu Tổng thể có thể bao gồm nhiều loại khác nhau như “tất cả mọi người đang sống trong một đất nước” hay “tập hợp các phân tử của tinh thể” Nó đề cập đến tất cả các khía cạnh của dữ liệu bao gồm việc lập kế hoạch, thu nhập dữ liệu mẫu cho các cuộc khảo sát và thí nghiệm

là các số trong khoảng [ 0, 1], được gán tương ứng với một biến cố mà khả năng xảy ra hoặc không xảy ra là ngẫu nhiên

2 Đề tài nghiên cứu

Để áp dụng lý thuyết “So sánh hai kì vọng toán” nhóm chúng tôi quyết định nghiên cứu về đề tài “So sánh thời gian sử dụng mạng trung bình của sinh viên nam và sinh viên nữ của Trường Đại học Thương Mại”

3 Tính cấp thiết của đề tài

Hiện nay, cùng với sự phát triển của thế giới, nhu cầu sử dụng mạng xã hội của mỗi người ngày càng trở lên phổ biến Các trang mạng lớn như Face book, Instagram, Twitter, You tube,… ngày càng được sử dụng rộng rãi trên khắp thế giới Vậy cho nên, mạng xã hội đã đang và sẽ là một công cụ làm việc, ứng dụng giải trí, nguồn thông tin quan trọng trong cuộc sống của con người Việt Nam cũng như tất cả mọi người trên thế giới Tuy nhiên bên cạnh đó, có rất nhiều người đã quá lạm dụng vào mạng

xã hội từ đó dẫn đến việc nghiện mạng xã hội, phân bố thời gian, công việc không có sự ổn định, hợp lý, Dựa vào vấn đề đó, nhóm chúng tôi đã làm một bài khảo sát để tìm hiểu cách mọi người sử dụng mạng xã hội ra sao mà lại dẫn đến tình trạng như trên

4 Mục tiêu nghiên cứu

Đầu tiên, nhóm chúng tôi đi tìm hiểu thời gian sử dụng mạng xã hôi trong một ngày của mỗi sinh viên nằm trong khoảng nào

Sau đó điều tra xem trang mạng xã hội mà họ dành nhiều thời gian nhất là gì

Tiếp đến là mục đích của họ khi sử dụng mạng xã hội là gì

Cuối cùng, nhóm tìm hiểu xem thời gian sử dụng mạng xã hội của mọi người nằm trong khung giờ nào

Từ những bước nghiên cứu đó, nhóm chúng tôi muốn đi đến viêc rút ra nhận xét chung về tình hình và thực trạng về việc sử dụng mạng xã hội của sinh viên nam và sinh viên nữ So sánh thời gian của hai nhóm đói tượng và từ đó đưa ra một số giải pháp để giúp các bạn sinh viên và mọi người có thể điều chỉnh, cân bằng lại việc sử dụng mạng xã hội sao cho hợp lý nhât đẻ không ảnh hưởng tới vấn đề học tập cũng như cuộc sống sinh hoạt hàng ngày

5 Phương pháp nghiên cứu

Nhóm đã tiến hành phát phiếu điều tra cho 100 bạn sinh viên của Trường Đại học Thương mạiđể thu được kết quả có tính xấc thực nhất Từ những số liệu thu thập được từ việc kiểm chứng 50 sinh viên nam và 50 sinh viên nữ, nhóm xây dựng bài toán so sánh thời gian sử dụng mạng trung bình của hai nhóm đối tượng nghiên cứu, sau đó bằng phương phap kiểm định giả thuyết thống kê đưa ra cơ sở kết luận thời gian sử dụng mạng xã hội của nhóm đối tượng nào nhiều hơn Từ đó rút ra kết luận về thời gian sử dụng mạng xã hội trung bình của hai nhóm sinh viên và đưa ra những giả pháp sử dụng mạng phù hợp cho các bạn sinh viên cũng như tất cả mọi người

B LÝ THUYẾT CƠ SỞ

1 Kỳ vọng toán

 Kỳ vọng toán là giá trị trung bình theo xác suất của các giá trị có thể có của đại lượng xác suất

 Ký hiệu E(X) hoặc μ

 Trường hợp 1: X là ĐLNN rời rạc nhận các giá trị xi với các xác suất pi=P(X=xi); i=1,2,… thì

i

E X =x p

 Trường hợp 2: X là ĐLNN liên tục với hàm mật độ xác suất f(x) thì









 xf(x)dx )

X ( E

2 So sánh 2 kỳ vọng toán

Xét hai ĐLNN X1,X2

Ký hiệu E¿, E¿, Var ( X1)=¿12¿, Var ( X2)=¿22¿

Trong đó 1 và 2 chưa biết, với mức ý nghĩa  cho trước ta cần kiểm định giả thuyết H0 :

μ1=μ2.

Chọn từ đám đông thứ 1 ra mẫu kích thước n1: W1=(X11, X12, … , X 1 n) Từ đó tính được

X1=1

n1.∑

i=1

n1

X 1 i và S1' 2= 1

n1−1.∑

i=1

n1

(X 1 i−X1)2 Chọn từ đám đông thứ 2 ra mẫu kích thước n2: W2=(X21, X22, … , X 2 n) Từ đó tính được 

X2=1

n2.∑

i =1

n2

X 2 i và S2' 2= 1

n2−1.∑

i=1

n2

(X 2 i−X2)2

Ta xét các trường hợp:

Trường hợp 1: X 1 , X 2 đều có phân phối chuẩn với các phương sai ❑12 , ❑22 đã biết:

Xây dựng tiêu chuẩn kiểm định: U =

X1−X2

√❑12

n1 +

❑22

n2

Nếu H0đúng thì: U N (0 ;1)

Ta có những bài toán như sau:

Bài toán 1:¿H

1 : ❑ 1≠❑ 2

H0 : ❑ 1 = ❑ 2

¿

Với  cho trước ta tìm được phân vị chuẩn uα /2 sao cho :

P(U >u α/ 2)=α

Vì  khá bé, theo nguyên tắc lý thuyết xác suất nhỏ ta có thể coi biến cố (U¿u α /2) không xảy ra

trong một lần thực hiện phép thử Nên nếu trong một lần lấy mẫu ta tìm được utn mà utn>u α /2 thì giả

thuyết H0 tỏ ra không đúng, ta có cơ sở để bác bỏ H0 Do đó ta có miền bác bỏ:

W α={u tn :u tn>u α

2}

Trong đó: u tn=

´

x1− ´x2

√❑12

n1 +

❑22

n2

Quy tắc kiểm định:

Lấy một mẫu cụ thể w=(x1 , x2, … , x n) Từ mẫu này ta tính được utn

+ Nếu u tn ∈ W α (tức là u tn>u α /2 ) ta bác bỏ H0 chấp nhận H1 + Nếu utn ∉ W α (tức là utn ≤ u α /2) ta bác bỏ H0 chấp nhận H1

Bài toán 2 : ¿H H10::❑❑11>=❑❑22

¿ Với  cho trước ta tìm được phân vị chuẩn u sao cho :

P(U >u α)=α

Vì  khá bé, theo nguyên tắc lý thuyết xác suất nhỏ ta có thể coi biến cố (U >uα) không xảy ra trong một lần thực hiện phép thử Nên nếu trong một lần lấy mẫu ta tìm được utn mà utn>u αthì giả

thuyết H0 tỏ ra không đúng, ta có cơ sở để bác bỏ H 0 Do đó ta có miền bác bỏ :

W α={u tn :u tn>u α} Quy tắc kiểm định:

Lấy một mẫu cụ thể w=(x1 , x2, … , x n) Từ mẫu này ta tính được utn

+ Nếu utn ∈ W α (tức là utn>u α) ta bác bỏ H0 chấp nhận H1

+ Nếu utn ∈ W α (tức là utn ≤ u α) ta bác bỏ H0 chấp nhận H1

Bài toán 3 : ¿H

1 : ❑ 1 < ❑ 2

H0 : ❑ 1 = ❑ 2

¿ Với  cho trước ta tìm được phân vị chuẩn u sao cho :

P(U ←u α)=α

Vì  khá bé, theo nguyên tắc lý thuyết xác suất nhỏ ta có thể coi biến cố (U ←uα) không

xảy ra trong một lần thực hiện phép thử Nên nếu trong một lần lấy mẫu ta tìm được utn mà utn←u α thì

giả thuyết H0 tỏ ra không đúng, ta có cơ sở để bác bỏ H 0 Do đó ta có miền bác bỏ:

W α={u tn :u tn←u α} Quy tắc kiểm định:

Lấy một mẫu cụ thể w=(x1 , x2, … , x n) Từ mẫu này ta tính được utn

+ Nếu u tn ∈ W α (tức là u tn>u α ) ta bác bỏ H0 chấp nhận H1

+ Nếu utn ∉ W α (tức là utn ≤−u α) ta bác bỏ H0 chấp nhận H1

Trường hợp 2: Chưa biết quy luật phân phối xác suất của X 1 , X 2 nhưng n1>30, n2>30

Vì n1>30, n2>30 nênX1≈ N (μ1; σ1

2

n1) vàX2≈ N (μ2; σ2

2

n2)

Xây dựng tiêu chuẩn kiểm định: U =

X1−X2

√❑12

n1 +

❑22

n2

Nếu H0đúng thì: U N (0 ;1)

Ta có những bài toán như sau:

Bài toán 1: ¿H H10::❑❑11 =≠❑❑22

¿

Với  cho trước ta tìm được phân vị chuẩn u/2 sao cho:

P(U >u α/ 2)=α

Vì  khá bé, theo nguyên tắc lý thuyết xác suất nhỏ ta có thể coi biến cố (U¿u α /2) không xảy ra

trong một lần thực hiện phép thử Nên nếu trong một lần lấy mẫu ta tìm được utn mà utn>u α /2 thì giả

thuyết H0 tỏ ra không đúng, ta có cơ sở để bác bỏ H0 Do đó ta có miền bác bỏ:Wα={u tn :u tn>u α

2}

Trong đó: u tn=

´

x1− ´x2

√❑12

n1 +

❑22

n2

Quy tắc kiểm định:

Lấy một mẫu cụ thể w=(x1 , x2, … , x n) Từ mẫu này ta tính được utn

+ Nếu utn ∈ W α (tức là utn>u α /2) ta bác bỏ H0 chấp nhận H1

+ Nếu u tn ∉ W α (tức là u tn ≤ u α /2 ) ta bác bỏ H0 chấp nhận H1

Bài toán 2: ¿H

1 : ❑ 1 > ❑ 2

H0 : ❑ 1 = ❑ 2

¿ Với  cho trước ta tìm được phân vị chuẩn u sao cho:

P(U >u α)=α

Vì  khá bé, theo nguyên tắc lý thuyết xác suất nhỏ ta có thể coi biến cố (U >uα) không xảy ra trong một lần thực hiện phép thử Nên nếu trong một lần lấy mẫu ta tìm được u tn mà u tn>u α thì giả

thuyết H0 tỏ ra không đúng, ta có cơ sở để bác bỏ H0 Do đó ta có miền bác bỏ:

W α={u tn :u tn>u α} Quy tắc kiểm định:

Lấy một mẫu cụ thể w=(x1 , x2, … , x n) Từ mẫu này ta tính được utn

+ Nếu utn ∈ W α ( tức là utn>u α) ta bác bỏ H0 chấp nhận H1

+ Nếu utn ∈ W α ( tức là utn ≤ u α) ta bác bỏ H0 chấp nhận H1

Bài toán 3 : ¿H H10::❑❑11<=❑❑22

¿ Với  cho trước ta tìm được phân vị chuẩn u sao cho :

P(U ←u α)=α

Vì  khá bé, theo nguyên tắc lý thuyết xác suất nhỏ ta có thể coi biến cố (U ←uα) không xảy ra trong một lần thực hiện phép thử Nên nếu trong một lần lấy mẫu ta tìm đượcutn mà utn←u αthì giả

thuyết H0 tỏ ra không đúng, ta có cơ sở để bác bỏ H0 Do đó ta có miền bác bỏ:

W α={u tn :u tn←u α} Quy tắc kiểm định:

Lấy một mẫu cụ thể w=(x1 , x2, … , x n) Từ mẫu này ta tính được utn

+ Nếu utn ∈ W α (tức là utn>u α) ta bác bỏ H0 chấp nhận H1

+ Nếu utn ∉ W α (tức là utn ≤−u α) ta bác bỏ H0 chấp nhận H1

Trường hợp 3: X 1 , X 2 đều có phân phối chuẩn với các phương sai ❑12 = ❑22 =❑2 chưa biết, kích thước mẫu nhỏ.

Xây dựng tiêu chuẩn kiểm định: T =

X1−X2

√ (n1−1) S1' 2+(n2−1) S2' 2

n1+n2−2 .√n11+

1

n2

Nếu H0đúng thì: T T (n1+n2−2)

Ta có những bài toán sau:

Bài toán 1: ¿H

1 : ❑ 1≠❑ 2

H0 : ❑ 1 = ❑ 2

¿

Với  cho trước ta tìm được phân vị Student t(n¿21 +n2−2)

sao cho :

P(T >t¿ ¿ ¿2(n 1 +n 2 −2)

)=α¿.

Vì  khá bé, theo nguyên tắc lý thuyết xác suất nhỏ ta có thể coi biến cố (T >t¿¿ ¿2(n1 +n 2 −2)

)¿

không xảy ra trong một lần thực hiện phép thử Nên nếu trong một lần lấy mẫu ta tìm được t tn mà

t tn>t¿(n21 +n2−2)

thì giả thuyết H0 tỏ ra không đúng, ta có cơ sở để bác bỏ H0 Do đó ta có miền bác bỏ:

W α={t tn :t tn>t(n¿21 +n 2 −2)

}

Trong đó:t tn=

´

x1− ´x2

√ (n1−1) s1' 2+(n2−1) s2'2

n1+n2−2 .√n11+

1

n2

Quy tắc kiểm định:

Lấy một mẫu cụ thể w=(x1 , x2, … , x n) Từ mẫu này ta tính được utn

+ Nếu utn ∈ W α (tức là utn>u α /2) ta bác bỏ H0 chấp nhận H1

+ Nếu utn ∉ W α (tức là utn ≤ u α /2) ta bác bỏ H0 chấp nhận H1

Bài toán 2 : ¿H

1 : ❑ 1 > ❑ 2

H0 : ❑ 1 = ❑ 2

¿

Với  cho trước ta tìm được phân vị Student t❑(n 1 +n 2 −2) sao cho:

P(T >t¿ ¿❑(n1 +n 2 −2)

)=α¿

Vì  khá bé, theo nguyên tắc lý thuyết xác suất nhỏ ta có thể coi biến cố (T >t¿¿❑(n1 +n2−2)

)¿

không xảy ra trong một lần thực hiện phép thử Nên nếu trong một lần lấy mẫu ta tìm được t tn mà

t tn>t❑(n 1 +n2 −2)

thì giả thuyết H0 tỏ ra không đúng, ta có cơ sở để bác bỏ H 0 Do đó ta có miền bác bỏ:

W α={t tn :t tn>t❑(n1 +n2 −2 )

} Quy tắc kiểm định:

Lấy một mẫu cụ thể w=(x1 , x2, … , x n) Từ mẫu này ta tính được utn

+ Nếu utn ∈ W α (tức là utn>u α) ta bác bỏ H0 chấp nhận H1

+ Nếu utn ∉ W α (tức là utn ≤ u α) ta bác bỏ H0chấp nhận H1

Bài toán 3 : ¿H H10::❑❑11<=❑❑22

¿

Với  cho trước ta tìm được phân vị Student t❑(n 1 +n 2 −2) sao cho:

P(T ←t¿¿❑(n1 +n 2 −2)

)=α¿

Vì  khá bé, theo nguyên tắc lý thuyết xác suất nhỏ ta có thể coi biến cố (T ←t¿¿❑(n1 +n2−2)

)¿

không xảy ra trong một lần thực hiện phép thử Nên nếu trong một lần lấy mẫu ta tìm được t tn mà

t tn←t❑(n1 +n2−2)

thì giả thuyết H0tỏ ra không đúng, ta có cơ sở để bác bỏ H 0 Do đó ta có miền bác bỏ:

W α={t tn :t tn←t❑(n1 +n 2 −2 )

} Quy tắc kiểm định:

Lấy một mẫu cụ thể w=(x1 , x2, … , x n) Từ mẫu này ta tính được utn

+ Nếu utn ∈ W α (tức là utn>u α) ta bác bỏ H0chấp nhận H1

+ Nếu utn ∉ W α (tức là utn ≤−u α) ta bác bỏ H0chấp nhận H1

C TRÌNH BÀY KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

1 Mẫu bảng hỏi :

PHIỂU KHẢO SÁT THỜI GIAN SỬ DỤNG MẠNG XÃ HỘI CỦA SINH VIÊN

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI

1 Giới tính của bạn là :

2 Thời gian sử dụng mạng xã hội một ngày của bạn là :

A Từ 0 đến 2 tiếng

B Từ 2 đến 4 tiếng

C Từ 4 đến 6 tiếng

D Từ 6 đến 8 tiếng

3 Mạng xã hội mà bạn thường sử dụng là :

A Facebook

B Zalo

C Zingme

D Gmail

E Instagram

F Lotus

G Khác

4 Mục đích của bạn khi sử dụng mạng xã hội là :

A Liên lạc, trò chuyện, tương tác với bạn bè

B Cập nhật tin tức, sự kiện xã hội

C Học tập trao đổi kiến thức

D Tìm kiếm thông tin

E Kinh doanh, buôn bán online

F Khác

5 Khung giờ mà bạn thường sử dụng mạng xã hội :

A Sáng (từ 6h đến 12h)

B Chiều (từ 13h đến 18h)

C Tối (từ 19h đến 22h)

D Đêm (từ 23h đến 5h sáng hôm sau)

Chân thành cảm ơn sự hợp tác của các bạn !

2 Phát biểu và giải quyết bài toán

 Phát biểu bài toán :

Để so sánh thời gian sử dụng mạng xã hội trung bình của sinh viên Nam và sinh viên Nữ trong một ngày Khảo sát ngẫu nhiên 50 sinh viên Nam và 50 sinh viên Nữ về thời gian sử dụng mạng của

họ ta được kết quả như sau

Với

nghĩa 0,05 có thể nói rằng thời gia sử dụng mạng xã hội trung bình của sinh viên Nam trong 1 ngày lớn hơn thời gian sử dụng mạng xã hội trung bình của sinh viên Nữ trong một ngày được hay không ?

 Giải quyết bài toán

Tóm tắt

X1: thời gian sử dụng mạng xã hội của sinh viên Nam ( giờ )

X2: thời gian sử dụng mạng xã hội của sinh viên Nữ ( giờ )

n1=¿50 > 30; n2=¿ 50 > 30

Với mức ý nghĩa α= 0,05, cần kiểm định {H0: μ1≥ μ2

H1: μ1<μ2

Giải:

+) Xây dựng tiêu chuẩn kiểm định :

U =

´

X1− ´X2

√σ12

n1+

σ22

n2

Nếu H0 đúng; n1, n2khá lớn (n1>30, n2>30) thì U có phân phối xấp xỉ chuẩn U ≈ N (0 ;1)

+) Xây dựng miền bác bỏ:

Uα= U0.05= 1,65

Ta có: P(U> Uα) = α ↔ P(U >1,65) = α

Vì α=0,05 khá bé nên nếu H0 đúng ta có thể nói rằng biến cố (U > 1, 65) chắc chắn không thể xảy

ra trong một lần thực hiện phép thử

Trên một mẫu, có: utn thỏa mãn: utn >1,65

→ H0 tỏ ra không đúng

→ Miền bác bỏ H0: Wα: {utn :utn >1,65}

+) Tính Utn :

´

x1= 1

i=1

k

n1i x1i= = 50( 1.7 + 3.16 + 5.17 + 7.10) = 4,21

s1' 2 = n 1

1−1 ( ∑

i=1

k

n1i x1i2−n1 ´x12¿ = 1

49.[7.(1-4,2)2+ 16.(3- 4,2)2+17.( 5-4,2)2+ 10.(7-4,2)2]= 3,755

´x2= 1

i=1

k

n2i x2i = 501 ( 1.9 + 3.17 + 5.17 + 7.7) = 3,88

s2' 2 = n1

2−1 ∑

i=1

k

n2i x2i2−n2 ´x22 = 1

49.[9.(1-3,88)2+ 17.(3- 3,88)2+17.( 5-3,88)2+ 7.(7-3,88)2] = 3,618

utn ¿

( ´x1− ´x2)

√σ12

n1+

σ22

n2

= 4,2−3,88

√3,75550 +

3,618 50

=¿ 0,833

→ u tn ∉ W α → Chưa có cơ sở bác bỏ H0

+) Kết luận:

Vậy với mức ý nghĩa α = 0,05 chưa đủ điều kiện để điều kiện để kết luận rằng thời gian sử

dụng mạng xã hội trung bình của sinh viên Nam trong một ngày lớn hơn thời gian sử dụng mạng xã hội trung bình của sinh viên Nữ trong một ngày

D KẾT LUẬN

1 Những hạn chế của kết quả nghiên cứu:

- Số lượng người khảo sát chưa đủ lớn (mẫu hạn hẹp) dẫn đến kết quả có phần không chính sác, chỉ điều tra được một phần chứ không trải rộng

- Trong quá trình khảo sát số liệu thu thập được chưa hoàn toàn chính xác dẫn tới kết quả có phần sai lệch

- Kết quả suy rộng từ điều tra chọn mẫu cho tổng thể bao giờ cũng có sai số nhất định Những sai

số này có thể trong điều tra toàn bộ không có

- Đối với nguồn thống kê quan trọng cần nghiên cứu cả tổng thể và từng bộ phận của tổng thể thì điều tra chọn mẫu không thể thay thế được như tổng điều tra dân số; tổng kiểm kê

- Khi thực hiện khảo sát thì số liệu có phần thiếu trung thực vì các đối tượng được khảo sát thiếu nhiệt tình với đề tài; xử lí số liệu còn chưa được chuyên nghiệp

2 Phát triển hướng nghiên cứu

Khi nghiên cứu, nhóm chúng tôi đã chọn ra ngẫu nhiên 100 bạn sinh viên trong đó có 50 bạn nữ

và 50 bạn nam để nghiên cứu với độ tin cậy là 95% và mức ý nghĩa 5% Ta tìm được thời gian sử dụng mạng xã hội của các bạn Nam nhiều hơn cá bạn Nữ Đây là một khảo sát nhỏ nhưng nó có tính ứng dụng cao:

 Đối với trường Đại học Thương Mại:

Từ kết quả nghiên cứu cho thấy thời gian sử dụng mạng xã hội của sinh viên là rất cao, thời gian

sử dụng mạng tập trung vào buổi tối, từ đó trường có thể tổ chức các buổi livestream trên mạng, chia sẻ thêm về học tập, tìm kiếm việc làm hoặc phổ biến các quyết định, thông báo qua mạng xã hội vào khoản thời gian này Giữa giảng viên và các sinh viên sẽ có sự tương tác, giao tiếp thuận tiện trên mạng xã hội

 Đối với các cá nhân, doanh nghiệp bán hàng:

Qua nghiên cứu cho thấy khung giờ truy cập mạng xã hôi chủ yếu của sinh viên Trường ĐH Thương mại tập trung vào tối, và đêm (chiếm đến 80% số người được khảo sát), các tổ chức, cá nhân hoàn toàn có thể biến “khung giờ vàng” thành “khung giờ thương mại” bằng các hoạt động giao bán qua livestream, bài đăng giveaway

 Đối với nghiên cứu khoa học:

Bài nghiên cứu có thể cung cấp số liệu cần thiết để mở rộng nghiên cứu sang một số đề tài mới như “Hiệu quả sử dụng mạng xã hội của sinh viên trường ĐH Thương Mại”, “Tác động của mạng xã hội đến đời sống sinh viên ĐH Thương Mại”,

 Đối với sinh viên ĐH Thương Mại:

Nhận thức được vấn đề sử dụng mạng của bản thân từ đó có sự điều chỉnh về thời gian sử dụng,

có cách sử dụng “đúng” đối với mạng xã hội

 Qua nghiên cứu, chúng tôi cũng thấy rõ được một số tác hại của mạng xã hội: