LÀM VIỆC VỚI BIẾN ĐỊNH LƯỢNG doc

Mô tả một biến định lượng - Mô tả khuynh hướng tập trung và độ phân tán - Mô tả bằng biểu đồ: biểu đồ cột liền, biểu đồ Whisker Box-and-2.. Khuynh hướng tập trung và độ phân tán: - Giá t

LÀM VIỆC VỚI BIẾN ĐỊNH

LƯỢNG

Phân tích thống kê mô tả

Descriptive Statistics

Phân tích thống kê mô tả

1 Mô tả một biến định lượng

- Mô tả khuynh hướng tập trung và độ phân tán

- Mô tả bằng biểu đồ: biểu đồ cột liền, biểu đồ Whisker

Box-and-2 Mô tả theo các nhóm: (Biến định lượng với biến định tính)

Phân tích mô tả một biến định lượng

1 Khuynh hướng tập trung và độ phân tán:

- Giá trị trung bình và độ lệch chuẩn (phân bố

chuẩn)

- Biểu đồ cột liền

- Giá trị trung vị và khoảng (không phân bố chuẩn)

Phương pháp kiểm định phân bố chuẩn

 Cách 1: Vẽ đường phân bố chuẩn trên biểu đồ

Histogram rồi đánh giá.

Xấp xỉ có phân phối chuẩn

 Xấp xỉ chuẩn nếu các câu hỏi dưới đây đều trả lời là CÓ

• Giá trị trung bình có nằm trong +10% so với trung vị

• Giá trị trung bình +3sd xấp xỉ cực đại và cực tiểu

• Hệ số Skewness nằm trong +3?

• Hệ số Kurtorsis nằm trong +3?

• Biểu đồ cột liên tục có hình chuông

- Giá trị trung bình và độ lệch chuẩn:

Analyze\Descriptive Statistics\Frequencies:

Statistics\mean, Std deviation

- Biểu đồ cột liền (histogram):

Analyze\Descriptive Statistics\Frequencies:

Charts\histogram

- Giá trị trung vị và khoảng:

Analyze\Descriptive Statistics\Frequencies:

Statistics\Median, minimum, maximum, range

- Biểu đồ Box-and-Whisker:

Graphs\Boxplot: Simple\Summaries of separate variables\ Define

Phân tích mô tả mối liên quan giữa

các biến

2 Phân tích thống kê mô tả theo các nhóm

Ví dụ: Mô tả sơ lược cân nặng sơ sinh theo nhóm tuổi của thai

phụ.

a Mô tả bằng số:

Analyze\Report\Case summaries: Statistics\Mean, Std Deviation

Analyze\Reports\Case Summaries: Statistics\Median,

minimum, maximum, range

b Mô tả bằng biểu đồ Boxplot:

Graphs\Boxplot: Simple\Summaries for groups of cases\Define

Kiểm định giả thuyết

cho giá trị

Các loại kiểm định thống kê giá trị trung bình

Phân phối chuẩn Không phân phối

chuẩn

1 Trung bình với một giá trị One-sample-T-Test One-sample-T-Test

2 Trung bình của hai nhóm

độc lập Independent sample

3 Trung bình tại hai thời

điểm của một nhóm Paired sample T-Test Wilcoxon-Test

4.Trung bình của nhiều One Way ANOVA Kruskal-Wallis H-Test

Kiểm định giả thuyết

Một trung bình mẫu

Một trung bình mẫu

 Giả thuyết: trung bình cân nặng sơ sinh của trẻ

trong quần thể, điểm là 2900 gram

Analyze\Compare Means\One sample t-test

Kiểm định giả thuyết

Hai trung bình mẫu

Hai trung bình mẫu

 Giả thuyết: cân nặng sơ sinh của trẻ trai và trẻ gái

Analyze\Compare Means\Independent samples t-test

Kiểm định giả thuyết

Nhiều hơn hai trung bình mẫu

Nhiều hơn hai trung bình mẫu

được sinh ở các bà mẹ có độ tuổi khác nhau là

như nhau

– Phụ thuộc: cnss, định lượng, chuẩn

– Độc lập: nhóm tuổi, phân loại, 3 nhóm

 Mối liên quan: So sánh, sử dụng giá trị trung bình

Analyze\Compare Means\One-Way ANOVA

Phiên giải

 Có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa trung bình

Nhóm nào khác?

Kiểm định giả thuyết

Trung bình lặp lại

Trung bình lặp lại

 Giả thuyết: trung bình cân nặng của trẻ sau 10

ngày không cao hơn cân nặng lúc sinh.

– Phụ thuộc: cnss, định lượng, chuẩn

– Lặp lại theo thời gian

 Mối liên quan:So sánh, sử dụng giá trị trung bình

Analyze\Compare Means\paired samples t-test

Kết luận

Sự khác biệt về trung bình cân nặng sau 10 ngày

và cân nặng sơ sinh là 251 gram với khoảng tin cậy 95% sự khác biệt này là 247 gram đến 254 gram Sự khác biệt này có ý nghĩa thống kê (t702

= 133,072, p < 0,001).

Phần 2

Kiểm định giả thuyết cho

giá trị

giá trị trung vị

Kiểm định giả thuyết

Hai trung vị

Hai trung v ị

những bà mẹ có bệnh khi mang thai và của những

bà mẹ không có bệnh khi mang thai là như nhau.

Kết quả

Khi xem xét số ngày nằm viện của các bà mẹ, chúng ta kết luận

Kiểm định giả thuyết

Nhiều hơn hai trung vị

Nhiều hơn hai trung vị

nhau ở các nhóm tuổi khác nhau.

– Phụ thuộc: số ngày nằm viện, định lượng,

không chuẩn

– Độc lập: nhóm tuổi mẹ: 3 nhóm

 Mối liên quan: So sánh, sử dụng giá trị trung vị

Kruskal-Analyze\Non-parametric tests\K Independent

samples…

Kiểm định giả thuyết

Hai trung vị tại hai thời điểm

Hai trung v ị

 Giả thuyết: trung bình cân nặng của trẻ sau sinh 3

ngày và khi mới sinh ra là không khác nhau.

– Phụ thuộc: cnss, liên tục, sự khác biệt không có PB

chuẩn

– Lặp lại theo thời gian

 Mối liên quan: So sánh, sử dụng giá trị trung vị

Analyze\Non-parametric tests\2 related samples…

Phân tích tương quan: Biến định lượng với biến định lượng

Ví dụ: Mô tả mối liên quan giữa cnss và tăng cân thai phụ.

a Mô tả bằng số: hệ số tương quan

Là hệ số xác định mức độ tương quan trong mối quan hệ tương quan, biến thiên trong khoảng –1 đến 1.

-1 -> 0 : tương quan ngược chiều (nghịch)

0 -> 1 : tương quan thuận chiều

= 0 : không có mối tương quan Xét giá trị tuyệt đối:

0-0,2 : tương quan rất yếu 0,2-0,5 : tương quan yếu

* Biến có phân bố chuẩn: hệ số Pearson

Analyze\Correlate\Bivariate: Pearson

Có mối tương quan thuận chiều mức độ yếu giữa tăng cân sản phụ

b Mô tả bằng biểu đồ: biểu đồ chấm điểm

Kiểm định giả thuyết

Hồi quy tuyến tính đơn giản

Hồi qui tuyến tính đơn giản

cân của thai phụ trong quá trình mang thai

Analyze\Regression\Linear

Kết luận

 Cân nặng sơ sinh có mối liên quan một cách có ý nghĩa

thống kê với tăng cân thai phụ (F702 = 181,752, p < 0.001) Đối với mỗi một kg sản phụ tăng lên trong lúc mang thai, cân nặng sơ sinh sẽ 111,348 gram (khoảng tin cậy 95% là 95,132; 127,564) Tăng cân của sản phụ trong quá trình mang thai lý giải được 20, 6% sự biến thiên của