Bài giảng tin học ứng dụng kiểm định trung bình trường đh y dược huế

TIN HỌC ỨNG DỤNG KIỂM ĐỊNH TRUNG BÌNH TRƯỜNG ĐẠI HỌC Y DƯỢC HUẾ BỘ MÔN THỐNG KÊ – DÂN SỐ - SỨC KHỎE SINH SẢN • Có khác biệt nam nữ ? Mục tiêu Chọn lựa kiểm định thống kê phù hợp cho yêu cầu phân tích Hiểu lý giả định liên quan đến kiểm định thống kê Sử dụng SPSS để thực kiểm định thống kê Phiên giải kết phân tích số liệu Phân loại So sánh TB mẫu TB quần thể: T-test mẫu (One-sample T test) So sánh TB hai nhóm độc lập: T-test mẫu độc lập (Independent-Samples T Test) So sánh TB hai thời điểm khác nhóm: T-test ghép cặp (Paired-Samples T Test) So sánh TB nhiều nhóm độc lập: ANOVA chiều (One-way ANOVA) Các bước tiến hành  Đặt giả thuyết phân tích  Giả thuyết Ho  Đối thuyết H1  Chọn lựa kiểm định  Thực kiểm định  Kiểm tra giả định  Xem xét kết  Phiên giải kết kết luận So sánh TB mẫu TB quần thể Ví dụ: Sử dụng số liệu SXH.sav, so sánh khác biệt TB cân nặng nghiên cứu (cannang) với TB cân nặng quần thể 50kg, độ tin cậy 95% Giả thuyết: Ho: TB cân nặng nghiên cứu = TB cân nặng quần thể H1: TB cân nặng nghiên cứu ≠ TB cân nặng quần thể Lựa chọn kiểm định: So sánh TB mẫu TB quần thể  Kiểm định T mẫu Kiểm tra giả định: Cân nặng có phân phối chuẩn? So sánh TB mẫu TB quần thể Thực hành SPSS: Analyze  Compare means  One-sample T Test  Đưa biến cân nặng (cannang) vào Test Variable  Nhập cân nặng quần thể (50kg) vào Test Value  Ở mục Options ta chỉnh khoảng tin cậy hiệu số giá trị trung bình (95%, 99% ), nhấn Continue  Nhấn OK So sánh TB mẫu TB quần thể This image cannot currently be displayed Phiên giải:  Mô tả đặc tính biến số định lượng nghiên cứu: Nghiên cứu thực 210 người, TB cân nặng: 51,49Kg, độ lệch chuẩn: 9,894Kg  Đọc kết so sánh: So với TB cân nặng quần thể (50Kg), TB câng nặng nghiên cứu cao 1,49Kg (KTC 95%: 0,14 - 2,84Kg) Sự khác biệt có ý nghĩa thống kê (p=0,03 < 0,05) với độ tin cậy 95% 10 So sánh TB hai nhóm độc lập Ví dụ: Từ số liệu SXH.sav, so sánh khác biệt TB cân nặng nghiên cứu (cannang) theo giới tính, độ tin cậy 95% Giả thuyết: Ho: TB cân nặng nam = TB cân nặng nữ H1: TB cân nặng nam ≠ TB cân nặng củg nữ Lựa chọn kiểm định: So sánh TB biến định lượng quan sát nhóm độc lập  Kiểm định T cho mẫu độc lập Kiểm tra giả định: GĐ1: Biến số định lượng nhóm có phân phối chuẩn? GĐ2: Phương sai nhóm có nhau? 11 So sánh TB hai nhóm độc lập Thực hành SPSS: Analyze  Compare means  Independent-samples T Test  Đưa biến cân nặng (cannang) vào Test Variable  Đưa biến giới tính (gioi) vào Grouping Variable  Nhấn Define Groups, Group nhập mã hóa cho nam, Group nhập mã hóa cho nữ, nhấn Continue  Ở mục Options ta chỉnh khoảng tin cậy hiệu số giá trị trung bình (95%, 99% )  Nhấn OK 12 So sánh TB hai nhóm độc lập Phiên giải:  Mơ tả đặc tính biến số định lượng theo nhóm: Trong nghiên cứu có tổng số nam 113 người với TB cân nặng: 51,73Kg, độ lệch chuẩn: 10,667Kg Tổng số nữ 97 người với TB cân nặng: 51,21Kg, độ lệch chuẩn: 8,957Kg 13 So sánh TB hai nhóm độc lập Phiên giải (tt):  Đọc kết kiểm định Levene’ test So sánh phương sai nhóm (giả định 2): phương sai nhóm khơng (p=0,032 0,05) với độ tin cậy 95% 14 So sánh TB hai thời điểm khác nhóm Ví dụ: Từ số liệu THA.sav, so sánh khác biệt TB huyết áp tâm thu vào viện (hatthu1) viện (hatthu2) bệnh nhân từ 60 tuổi trở lên với độ tin cậy 99% Giả thuyết: Ho: TB HATT vào viện = TB HATT viện H1: TB HATT vào viện ≠ TB HATT viện Lựa chọn kiểm định: HATT đo lường lặp lại đối tượng thời điểm khác (khi vào viện viện)  Kiểm định T ghép cặp Kiểm tra giả định: Sự khác biệt HATT vào viện HATT viện có phân bố chuẩn? 15 So sánh TB hai thời điểm khác nhóm Thực hành SPSS: Analyze  Compare means  Paired-Samples T Test Đưa biến HATT vào viện HATT viện vào Paired Variables Ở mục Options ta chỉnh khoảng tin cậy hiệu số giá trị trung bình (95%, 99% ), nhấn Continue Nhấn OK 16 So sánh TB hai thời điểm khác nhóm Phiên giải:  Mơ tả đặc tính biến số HATT theo thời điểm: Nghiên cứu thực 220 người TB HATT vào viện 113,64mmHg, độ lệch chuẩn: 27,636mmHg TB HATT viện 110,38mmHg, độ lệch chuẩn: 28,459mmHg  Đọc kết so sánh: TB HATT vào viện cao TB HATT viện 3,255 mmHg (KTC99%: 1,417 – 5,092 mmHg) Sự khác biệt có ý nghĩa thống kê với p=0,0001 < 0,01, độ tin cậy 99%.17 So sánh TB nhiều nhóm độc lập Ví dụ: Dựa vào số liệu SXH.sav, so sánh khác biệt TB chiều cao nghiên cứu (chieucao) theo nơi (noio), độ tin cậy 95% Giả thuyết:  Ho: TB chiều cao nhóm nơi  H1: Có TB chiều cao nhóm nơi khác với TB chiều cao nhóm cịn lại Lựa chọn kiểm định: So sánh TB biến định lượng liên tục (chiều cao) theo biến định danh (nơi ở) có nhóm  Phân tích phương sai ANOVA Kiểm tra giả định: GĐ1: Biến số định lượng nhóm có phân phối chuẩn? GĐ2: Phương sai nhóm có nhau? 18 So sánh TB nhiều nhóm độc lập Thực hành SPSS: Analyze  Compare means  One-way ANOVA  Đưa biến chiều cao (chieucao) vào Dependent List  Đưa biến nơi (noio) vào Factor  Nhấn Post Hoc, tích chọn LSD Dunnett’s T3, nhấn Continue  Nhấn Options, tích chọn Desciptive Homogeneity of Variance test, nhấn Continue  Nhấn OK 19 So sánh TB nhiều nhóm độc lập 20 So sánh TB nhiều nhóm độc lập Phiên giải:  Mơ tả đặc tính biến số định lượng theo nhóm: Mơ tả tần số, trung bình, độ lệch chuẩn chiều cao theo nhóm nơi  Đọc kết kiểm định Levene: So sánh phương sai nhóm (giả định 2): phương sai nhóm (p=0,176 > 0,05)  Đọc kết kiểm định ANOVA: Khơng có khác biệt TB chiều cao theo nơi (p=0,094 >0,05) với độ tin cậy 95%  So sánh cặp giá trị: ( thường sử dụng để kết luận bổ sung cho kết kiểm định Anova, chọn kết ngược để bổ sung) Dựa vào kết kiểm định Levene: • Phương sai nhóm nhau, chọn bảng LSD • Phương sai nhóm khơng nhau, chọn bảng Dunnett’s T3 Xem xét khác biệt trung bình chiều cao theo cặp 21 So sánh TB nhiều nhóm độc lập 22 Phân biệt kiểm định  Kiểm định giá trị trung bình: Bài tốn ln cho biết giá trị Xo trung bình cho trước  Kiểm định giá trị trung bình: Biến độc lập/phân loại ln ln biến nhị phân  Kiểm định t ghép cặp: Luôn xét đến thời điểm nghiên cứu mẫu NC  Kiểm định trung bình nhiều nhóm độc lập: Biến độc lập thường có phân nhóm trở lên Lưu ý: Đối với toán kiểm định từ giá trị tb trở lên bên cạnh tìm ngưỡng ý nghĩa p value, cần xem xét đến phương sai mẫu NC 23 Bài tập Câu 1: Khoảng tin cậy 95% ví dụ có ý nghĩa gì? Dựa vào số liệu Sốt xuất huyết (NC1.sav) trả lời câu đến câu Câu 2: Trung bình chiều cao (chieucao) đối tượng nghiên cứu nam có khác so với chiều cao lý thuyết 165cm với độ tin cậy 99%? Câu 3: Tính số BMI đối tượng nghiên cứu nữ dựa vào cân nặng (cannang) chiều cao (chieucao)  Cho biết số BMI trung bình, độ lệch chuẩn, sai số chuẩn giá trị BMI theo nơi (noio)  Hỏi trung bình BMI nhóm tuổi (tuoi) < 40 nhóm tuổi ≥ 40 có khác biệt với độ tin cậy 95%? 24 Câu 4: Chia trình độ học vấn (trinhdo) thành nhóm: • Nhom1: Từ cấp trở xuống • Nhom2: Cấp • Nhom3: CĐ, ĐH, SĐH So sánh trung bình độ tuổi (tuoi) theo nhóm học vấn với độ tin cậy 95% Câu 5: Dựa vào số liệu tăng huyết áp (THA.sav) so sánh khác biệt TB huyết áp tâm trương vào viện (hattr1) viện (hattr2) bệnh nhân nam từ 65 tuổi trở lên với độ tin cậy 95% 25