Phân tích số liệu bằng Epi Info 2002 - Phần 5 ppt

Phân tích s liu bng Epi Info 41 Phân tích s liu c tiêu Sau khi hc xong bài này, hc viên có th s dng c chng trình ANALYSIS  phân tích: 1. Phân tích mô t cho mt bin hoc c b s liu 2. Tìm hiu mi liên quan gia các bin trong b s liu 3. Phân tích suy lun cho các giá tr trung bình; giá tr t l 4.  dng phân tng  tìm yu t nhiu Gii thiu bài tp Trc khi bn thc hành các bài tp trong phn này, bn hãy mã hoá li các bin trong  s d liu Ni  ca khách hàng, gii tính, tình trng hôn nhân, có xét nghim Hiv trc ây hay không, ngun thông tin mà bnh nhân bit dch v t vn này, nguyên nhân  khách hàng ti trung tâm t vn trong b s liu VTC.mdb Mã lnh thc hin vic mã hoá này nh sau ** gioi tinh** DEFINE sex IF n2c1= (+) THEN sex=1 ELSE sex=2 END ** noi o cua khach hang** DEFINE residence IF n1c1=1 THEN residence=1 END IF n1c2=1 THEN residence=2 END IF n1c3=1 THEN residence=3 END IF n1c4=1 THEN residence=4 END **tinh trang hon nhan ** Phân tích s liu bng Epi Info 42 DEFINE married IF n5c1=1 THEN married =1 END IF n5c2=1 THEN married =2 END IF n5c3=1 THEN married =3 END IF n5c4=1 THEN married =4 END Trong bài này, chúng tôi s gii thiu vi bn c v cách mô t s liu nghiên cu (các thng kê mô t) và so sánh cách s liu nh lng trong Epi Info  tr li các câu hi nghiên cu: mô t các thay i (hay s bin thiên ca các bin) và s liên quan ca các bin vi nhau. Tuy nhiên trong phm vi cun sách này chúng tôi không  cp v vn  thng kê mt cách chi tit nh là mô t s liu nh th nào hay là lý thuyt v kim nh thng kê. Nhng  hiu rõ và phiên gii c kt qu phân tích thng kê mà máy tính a ra, bn cng cn hiu rõ v các kin thc c bn trong thng kê y t. Bn có th tham kho và tìm c các cun sách thng kê c bn nh cun Giáo trình Thng kê Y t do Trng i hc Y t Công cng biên son nm 2003. Vic u tiên trong quá trình phân tích s liu là chn i lng và cách  mô  s liu ph thuc vào thit k nghiên cu mà bn tin hành, loi bin mà bn mun mô t. Tip theo bn phi chn c loi kim nh thng kê phù hp? Vic bn phi hoch nh mt k hoch rõ ràng cho bn thân trc khi tin hành phân tích s liu. Vic lên k hoch này càng rõ ràng thì bn càng tránh c nhiu sai sót v sau. Lý ng nht là bn phi a ra mt k hoch phân tích ngay ti thi m thit k nghiên u: bn o lng cái gì ai và khi nào? Các câu hi nghiên cu cn c tr li khi thit  nghiên cu và chúng ta không th tin hành phân tích mt b s liu hoàn chnh nu n không có mt mc tiêu nghiên cu rõ ràng và các câu hi nghiên cu rõ ràng. Nu t nghiên cu mà bn tham gia t thit k nghiên cu thu thp s liu và phân tích s liu thì có th d dàng hn cho bn, nhng nu bn ch tham gia mt phn thì bn phi tho lun vi các thành viên khác trong nhóm  làm rõ các câu hi nghiên cu trc khi phân tích s liu Trong hu ht các nghiên cu thì quá trình phân tích s liu chia làm hai thành phn - Phân tích mô t (thng kê mô t) - So sánh, ánh giá và c lng (thng kê suy lun) Phân tích s liu bng Epi Info 43 V thng kê mô t thì trong các nghiên cu chúng ta ch yu mô t v các yu t dân - xã hi ca i tng nghiên cu và các yu thông tin vi tng nghiên cu ca n. Da trên các i lng ã c mô tó bn có thc lng, a ra các so sánh Trong b s liu ca chúng ta chúng ta có th phân tích các vn  sau - Mô t tui, gii, trình trng hôn nhân ca các i tng n t vn ti trung tâm - Mô t s ngi c xét nghim Hiv trên tng vùng, so sánh các vùng vi nhau - Tính thi gian trung bình c t vn ca các bnh nhân - ánh giá c các yu t nguy c và nhn thc ca khách hàng sau khi c t n thì có thay i nh th nào? - …………………. Phn mm ch giúp bn tính c các i lng nhng bn phi chn c i lng thng kê nào cho phù hp. Trong chng trình này chúng tôi ch hng dn cách các n dùng chng trình Epi Info  thc hin các lnh thng kê.  phân tích s liu trong Epi Info bn dùng chng trình Analys Data. Các thành phn trong chng trình Analys Data: Chú ý rng tt c các lnh c hin hin  góc trái màn hình, gi là Command Generator (H thng các lnh) hay Command tree (cây lnh). Nháy chut trái vào mt lnh bt kì  cây lnh (command tree) s xut hin mt ng. Làm theo yêu cu ca các câu hi, và nháy chut vào OK  to ra và thc hin mt lnh c hin  góc di màn hình. Nu ch bm chut vào phím “Save Only” thì lnh vn c to nhng không hin th lên màn hình. t qu hin th trên màn hình phía trên màn hình Program editor. Trc khi tin hành phân tích, a ra các bng biu, các kim nh thng kê chúng ta n thit phi c tp s liu vào chng trình ANALYSIS và có th cn thit phi xem các s liu trong tp ó có nhng gì. Các bc sau s giúp bn thc hin u ó. 1.Dùng lnh READc tp s liu RTI.mdb.  mc Show, chn phn All,  bng phía i, chn vtc. Sau ó bm phím OK 2.Bm vào lnh List  xem mt bin. 1.Sp xp các giá tr ca mt bin  có th kim tra các giá tr s liu ôi khi chúng ta cn thit phi sp xp các giá tr theo nhng chiu hng nht nh. Lnh SORT s cho phép chúng ta làm vic ó. 1. sp xp li các d liu, bm chut vào lnh Sort. Phân tích s liu bng Epi Info 44 nh Sort òi hi dòng hin th dng ch hoc dng s, sp xp theo mt hoc nhiu bin. (++) - Sp xp t thp n cao ( ) - Sp xp t cao xung thp 2.Nháy chut úp vào bin N3  bng Available Variables. Bng Sort Variables bên nh s xut hin N3 (++) ngha là bin này sc sp xp theo th t t thp lên cao. 3.Nháy chut vào phím Descending  bng Sort Order phía trên, bin Ageround s xut hin  bng Sort Variables di dng Ageround ( ), sp xp theo th t gim dn. Sau ó nhn OK. 4.Sau ó dùng lnh List  xác nhn li kt qu Lnh Sort có hiu lc n khi bn hu b lnh sort hoc c mt bn ghi khác 2.V th 1. Bm chut vào lnh Graph. 2. ô Graph Type, chn Bar. 3. ô X-Axis chn trng AgeGroup (bin tui ã c nhóm li  bài tp trên). 4.Da vào bin u ra, t tên  th là “Biu  nhóm tui”. Bm OK. u ý n nhng la chn cho các thay i a  th. Tu thuc vào tng loi  th, ng la chn có th hin th hoc không. Phân tích s liu bng Epi Info 45 Chng trình Analysis sa ra  th mt ca s mi (có th chnh sa c). Có t vài phng án bn có th la chn. Bm chut phi vào  th, chnh và sa  th theo ý mun và xem li kt qu. óng ca s Epi Graph li khi ã chnh sa xong theo ý mun.  th mi s hin th i ca s phía trên ca s Program Editor. Khi  th hin ra  ca s hin các kt qu, bn s không chnh sa c na. 3.a ra bng phân phi tn s Các bng tn s và biu  ct ca tn sut (frequency), t l (percent) và t l tích lu (cum percent)  mô t mt bin phân loi. Ngoài ra Epi Info còn cho bn mt biu  t trong kt qu khi bn dùng lnh frequencies  tính kt qu 1.Nhn chut vào lnh Frequency a ra tn s ca gii tính các khách hàng n t n  Trung tâm. 2. ô Frequency of chn bin Sex (bin này c bn mã hoá li t 2 bin n2c1 và n2c2). 3.Nu kt qu ca bn c s dng liên tc, bn có th lu li bng các a tên bng vào Output to Table, 4.Kích chut vào OK. Câu lnh trong màn hình son tho câu lnh s nh sau: Freq Sex t qu sc in ra nh sau: sex Frequency Percent Cum Percent 1 181 65.6% 65.6% 2 95 34.4% 100.0% Total 276 100.0% 100.0% 95% Conf Limits 1 59.6% 71.2% 2 28.8% 40.4% Phân tích s liu bng Epi Info 46 n cng có th thc hin vic tính toán bng phân phi tn s cho nhiu bin cùng mt lúc. 1.Chn lnh Frequency trong chng trình ANALYSIS.  danh sách các bin, chn bin sex (gii tính), residence (ni ), và married (tình trng hôn nhân) và chuyn chúng vào danh sách bin cn phân tích bng cách chn chúng t thc n Frequency of EPI INFO s cho kt qu nh sau: married Forward married Frequency Percent Cum Percent 1 111 41.1% 41.1% 2 143 53.0% 94.1% 3 11 4.1% 98.1% 4 5 1.9% 100.0% Total 270 100.0% 100.0% Phân tích s liu bng Epi Info 47 95% Conf Limits 1 35.2% 47.2% 2 46.8% 59.0% 3 2.1% 7.2% 4 0.6% 4.3% residence Back Forward Current Procedure residence Frequency Percent Cum Percent 1 202 73.5% 73.5% 2 58 21.1% 94.5% 3 15 5.5% 100.0% Total 275 100.0% 100.0% 95% Conf Limits 1 67.8% 78.6% 2 16.4% 26.4% 3 3.1% 8.8% sex Back Forward Current Procedure sex Frequency Percent Cum Percent 1 181 65.6% 65.6% 2 95 34.4% 100.0% Total 276 100.0% 100.0% 95% Conf Limits 1 59.6% 71.2% 2 28.8% 40.4% Phân tích s liu bng Epi Info 48 4.Tính giá tr trung bình ng phân phi tn s là mt phng pháp mô t rt tt cho các bin ri rc, tuy nhiên nó không phù hp cho mt bin liên tc vì s có rt nhiu giá trc a vào bng. Trong trng hp bin là liên tc, s dng các thng kê mô t, ví d các giá tr trung bình và các giá tr trung v,  lch chun s phù hp hn. Vì o lng liên tc lng giá cho bin liên tc, biu  ct liên tc phù hp hn là biu  ct. Trong b s liu u, chúng ta mun mô t phân b ca tui trong mu nghiên cu. c lng giá tr thng kê (trung bình,  lch chun) cho mt bin nh lng bn làm nh sau: 1.Chn lnh MEANS 2.T danh sách bin, chn bin N3 (tui ca khách hàng) t trong danh sách means of và chuyn chúng vào danh sách phân tích. 2.Nu bn không mun hin th bng tn s ca bin thì có th kích chut vào nút SETTING sau ó b la chn trong phn Show Tables in Output. Phân tích s liu bng Epi Info 49 Chúng ta có kt qu nh sau Obs Total Mean Variance Std Dev 275 8461.0000 30.7673 85.7851 9.2620 Minimum 25% Median 75% Maximum Mode 2.0000 25.0000 30.0000 34.0000 70.0000 30.0000 Trong ví d này giá tr trung bình là 30,7672  lch chun là 9,2620. Tuy nhiên ây là giá tr trung bình tui nên ta có th làm tròn thành 31 tui và  lch chun là 9. 5.To mt bng so sánh  mô t mi liên quan gia hai bin danh mc, chúng ta có th s dng lnh TABLES  so sánh. Kt qa s hin th trong mt bng bao gm các tn sut, t l ca các ô. Ngoài ra Epi Info cng cho chúng ta khá nhiu các ch s thng kê cn thit cho phép chúng ta phiên gii mi quan h gia hai bin này. 1.Chn lnh TABLES trong chng trình ANALYSIS 2.T danh sách bin, chn bin Sex và chuyn vào hp Exposure variable ng cách chn trong danh sách. 3.Chn bin test (bin c mã hoá li t câu hi khách hàng có c xét ngim HIv trc ây không) và chuyn vào hp Outcome variable 4.Kích OK hoàn thành lnh. Phân tích s liu bng Epi Info 50 t qu trong EPI INFO có dng: Tables sex test Previous Procedure Next Procedure Current Dataset Forward TEST sex 0 1 2 3 TOTAL 1 Row % Col % 136 74.7 66.3 35 19.2 66.0 5 2.7 100.0 3 1.6 75.0 182 100.0 66.9 2 Row % Col % 69 76.7 33.7 18 20.0 34.0 0 0.0 0.0 1 1.1 25.0 90 100.0 33.1 TOTAL Row % Col % 205 75.4 100.0 53 19.5 100.0 5 1.8 100.0 4 1.5 100.0 272 100.0 100.0 TEST sex 4 TOTAL 1 Row % Col % 3 1.6 60.0 182 100.0 66.9 2 Row % Col % 2 2.2 40.0 90 100.0 33.1 TOTAL Row % Col % 5 1.8 100.0 272 100.0 100.0 [...]... 22.1490 5. 9280, 109.1473 (M) 5. 2 153 , 138.39 35 (F) Adjusted OR (MH) 37.6398 7.1914, 197.0062 (R) Adjusted OR (MLE) 28 .57 53 6.9 155 , 160.2216 (M) 6.0084, 207 .50 14 (F) Risk Ratios (RR) 61 Phân tích s li u b ng Epi Info Crude Risk Ratio (RR) 5. 5741 1.9383, 16.0296 Adjusted RR (MH) 5. 7277 1.9868, 16 .51 27 (T=Taylor series; R=RGB; M=Exact mid-P; F=Fisher exact) STATISTICAL TESTS (overall assoc) Chi-square 1-tailed... 273 85. 1188 55 F statistic 3.1448 Phân tích s li u b ng Epi Info Total 2 350 5.1 055 274 T Statistic =1.7733 P-value =0.0773 Bartlett's Test for Inequality of Population Variances Bartlett's chi square= 1.0 459 df=1 P value=0.30 65 A small p-value (e.g., less than 0. 05) suggests that the variances are not homogeneous and that the ANOVA may not be appropriate Mann-Whitney/Wilcoxon Two-Sample Test (Kruskal-Wallis... 1.6940 (F) 0 .50 82 0.1837 1.4 058 (T) -3 .7017 -9 .7411 2.3376 (T) PARAMETERS: Risk-based Risk Ratio (RR) Risk Difference (RD%) (T=Taylor series; C=Cornfield; M=Mid-P; F=Fisher Exact) STATISTICAL TESTS Chi-square 1-tailed p 2-tailed p Chi square - uncorrected 1. 754 8 0.1 852 758 042 Chi square - Mantel-Haenszel 1.7484 0.1860740731 Chi square - corrected (Yates) 1.0702 0.3008949844 Mid-p exact 0.103 456 5398 Fisher... Chi-square 1-tailed p 2-tailed p Chi square - uncorrected 11 .50 14 0.00069 658 79 Chi square - Mantel-Haenszel 11.1304 0.000 850 3 951 Chi square - corrected (Yates) 8.8846 0.0028770329 Mid-p exact 0.0004078606 Fisher exact 0.0008 157 212 SUMMARY Back Forward Current Procedure SUMMARY INFORMATION Point Parameters Estimate 95% Confidence Interval Lower Upper Crude OR (cross product) 23. 454 5 5. 8410, 94.1811 (T)... 7 7 .5 50.0 86 92 .5 32.8 93 100.0 33.7 TOTAL Row % Col % 14 5. 1 100.0 262 94.9 100.0 276 100.0 100.0 52 Phân tích s li u b ng Epi Info Single Table Analysis Warning: The expected values of a cell is . statistic Between 267.6783 1 267.6783 3.1448 Within 23237.4272 273 85. 1188 Phân tích s liu bng Epi Info 56 Total 2 350 5.1 055 274 T Statistic =1.7733 P-value =0.0773 Bartlett's Test for Inequality of. Percent 1 181 65. 6% 65. 6% 2 95 34.4% 100.0% Total 276 100.0% 100.0% 95% Conf Limits 1 59 .6% 71.2% 2 28.8% 40.4% Phân tích s liu bng Epi Info 46 n cng có th thc hin vic tính toán bng phân phi. Percent 1 181 65. 6% 65. 6% 2 95 34.4% 100.0% Total 276 100.0% 100.0% 95% Conf Limits 1 59 .6% 71.2% 2 28.8% 40.4% Phân tích s liu bng Epi Info 48 4.Tính giá tr trung bình ng phân phi tn