Phân tích số liệu bằng Epi Info 2002 - Phần 4 pot

Qun lý s liu c tiêu Sau khi kt thúc bài hc này, sinh viên có th: 1.  dng Epi Info c các s liu t các chng trình khác 2.  dng c các câu lnh trong Epi Info  làm sch b s liu 3. Thao tác vi c s d liu trong Epi Info: mã hoá li, to thêm các bin Gii thiu Tuy ã có h thng mã kim tra u vào ca d liu nhng khi nhp s liu cng không th tránh khi hoàn toàn các li nh d liu không hp l, d liu không phù hp. Vì y trc khi chúng ta tin hành phân tích s liu thì công vic u tiên ca chúng ta phi làm sch li b s liu ca mình. Trong khoá hc này chúng tôi không k vng là có th gii thiu ht vi các bn v k nng làm sch s liu mà ch xin gii thiu mt vài k nng ch yu  bn có th làm sch mt b s liu chun b phân tích.  s liu mu Bài tp yêu cu bn phi thc hin làm sch b s liu ca mt trung tâm t vn và xét nghim HIV t nguyn. ây là b s liu VTC c trích ra t mt nghiên cu ca nghiên cu v HIV/AIDS do vn phòng CDC ti Vit nam tin hành. Mc tiêu ca nghiên cu này là theo dõi tình hình bnh nhân n t vn, nhng thay i hành vi ca nh nhân khi c t vn và các yu t liên quan khác (xem chi tit b câu hi và mã bin  mc lc 1).  s liu c xây dng phc v cho công tác hc tp không có tác dng nghiên cu hay xut bn. 1 c mt project trong Epi Info 1.1M mt project có kiu d liu là kiu d liu Epi Info 2002 1.Kích vào nút Analyze Data  màn hình chính ca ca Epi Info  vào chng trình phân tích s liu Thành phn ca màn hình Analysis: Command Generator – Danh sách lnh có sn trong Analysis cho ngi s dng có th tham kho t command tree (cây lnh). Program Editor – Phn hin nguyên vn các câu lnh ã thc hin HTML Browser – Phn thc hin lnh c ly t cây lnh 2. Kích vào Read(Import) t cây lnh. Mt hp thoi m ra. Phân tích s liu bng Epi Info 28 nh Read(Import) cho phép c mt file vi kiu file c th, chúng ta có th thao tác bng tay nh là lit kê, v th, tính tn s, bn  và thc hin các cha ng khác vi b s liu ó. 3.Kích vào Change Project. Tìm và chn project vtc.mdb ca bn t folder c:\Epi_Info.Chn All  hin th lên các bng s liu. Chn bng có tên là vtc. Kích Open. Change Project s cho phép bn thc hin chc nng là tìm mt project hoc file .mdb c th. Tt c công vic c thc hin trong Analysis s  trong project VCT1.mdb. 1.2.M mt project có kiu d liu là kiu Excel (gi s file bn mun m có tên là STinfect.xls trong project STI.mdb) 1.Kích vào lnh Read (Import). Kim tra li có phi hin nay bn ang thao tác vi project mà bn mun trong trng hp này là STI, nu không phi, s dng nút lnh Change Project chn và m project ca bn 2.Kích vào hp chn Data Format và chn Excel 8.0. 3.Kích vào nút ba chm (…)  bên phi hp Data Source. Mt ca s s xut hin  n có th chn file Excel mà bn mun c. Chn STInfect.xls mà bn mun c sau ó kích Open. S có hai nút cho phép bn chn mt trong hai Worksheets hoc tên Ranges. Trong trng hp này là Worksheetsc hin th và kích OK. 4. hp thoi Filespec, hãy kim tra chc chn rng bn ã kích vào hp First Row contains field names và kích OK 1.3 c file .DBF Bây gic mt file d liu c mang tên STInfect.dbf. I.Ghi file .DBF vào trong bng . MDB hin thi 1.Kích vào Write (Export). nh Write(Export) s copy bng hin ti (bng mà bn c gn ây nht) và dán chúng hoc mt phn ca chúng vào file cn thit và/hoc vào file có dng c th c ch ra. Tu chn bin vi p chn lnh Write (Export) : p chn All – ghi tt c trng và d liu vào c s d liu p chn All (*) Except – vit tt c trng và d liu vào c s d liu ngoi tr nhng ch sáng nht. S la chn này ch tr nên có giá tr khi có ít nht t trng c la chn (ch sáng nht) và không có giá tr nu nh hp chn All oc chn. Phân tích s liu bng Epi Info 29 Chc nng Append -  la chn mc nh cho u ra sc thêm vào d liu  la chn bng d liu. Chc nng Replace - chc nng u ra s thay th nhng d liu ã tn ti trong bng d liu. 2.Chn STI.mdb t hp File Name, s dng nút ba chm ( ) và ánh “STInfect” vào p Tables. Kích vào Replace và kích OK. II. c project STI. 1. Kích vào la chn All  hin lên bng danh sách STInfect. Chn bng STInfect và kích OK. 1.4c Reading (importing) mt bng  mt trang HTML 1. Kích vào lnh Read(Import). Kim tra li rng project hin ti ca bn STI.mdb. u không, s dng nút lnh Change Project chn và m project ca bn. 2. Chn HTML nh là nh dng d liu. Tìm ngun d liu có tên ICD9 Cod.htm. Nó  nm  C:\Epi_Info\ Kích Open, hoc kích úp vào file. 3. Kích vào bng 7:1. Bng này cha mã ICD 9. Analysis hin th mt danh sách a ch có cha bng bn ang m. Nu bng không hin th, kích vào danh sách mi m thanh Start áy màn hình. Kim tra li rng bng cha mã ICD-9 và s miêu t ca chúng. óng ca s danh sách li. Trang HTML mi không phi là mt phn ca project hin ti. Mt hp thoi mi xut hin hi nu bn mun to mt liên kt ti mt trang hay là mt  thm ving n thun. 4.Vi bng 7:1 phn c làm sáng. Mt hp thoi m ra và hi li  to mt liên kt m thi hay mt liên kt vnh vin trong project ca chúng ta ti bng này. Chúng ta s o mt liên kt tm thi. i s mc nh, Anylasis st tên các liên kt là TMPLNK_x, vi x là  nào ó. Nu bn t tên cho link (liên kt) nó sc ghi li. Nu bn không mun to s liên kt tm thi ti trang này, kích OK s xoá s liên kt khi project c thay i hay khi Analysis c óng li. Kích Cancel s xoá b vic c s hot ng.  thay i tên ca s liên kt cho phép bn liên ti file và tip nhn mt s p nht làm mt file hay bng 5.Kích OK. Phân tích s liu bng Epi Info 30 1.5 c các nh dng khác trong Analysis Ghi (Writing (exporting)) mt liên kt tm thi ti mt bng HTML trong .MDB 1.Lp li các bc 1 – 4  trên c file HTML tng t. 2.ánh ICD9_LINK, tên khác vi tên mc nh TMPLINK_x. 3.Kích OK. S liên kt ICD9_LINK sc ghi li nh là s tham kho thông tin t file ICD9 Cod.htm . 4.Read (Import) c)project STI. Kích vào All  nhìn bng danh sách ICD9_LINK. Chn bng ICD9_LINK và kích OK. Bng s có 677 bn ghi. 1.6 Trn d liu t nhiu ngun và t nhiu nh dng khác nhau 1.Kích Read(Import). Chn Epi6 Direct Read nh mt file nh dng t hp kéo chn Data Format . 2.Kích vào nút ba chm (…) bên phi ca hp chn Data Source.  C:\Epi_Info, chn STInfect.rec, mt file .REC cu Epi 6.Kích Open 3.Kích OK ca s Read(Import) . 4.Kích Write(Export). Kim tra li rng nh dng u ra là Epi2000. Chn project STI.mdb nh là tên file và ánh “thông tin bnh nhân” nh là tên bng. 5.Kim tra li rng u ra là Append. Kích OK. Ghi mt file .REC vào mt bng mi s tng sinh ra mt view cho file d liu ó. 2.Làm sch s liu 2.1K hoch làm sch s liu Sau khi chúng ta nhp s liu, các s liu phi c làm sch trc khi a ra phân tích. c tiêu làm sch s liu ch yu tp trung vào: x lý các giá tr không hp l, kim tra các kiu d liu ngày tháng, kim tra li tính phù hp ca các bn ghi trong d liu Trong phn này chúng tôi s dng b s liu vtc.mdb  hng dn cách làm sch s liu. Trong b s liu này chúng ta phi làm các công vic sau: Kim tra mã ca khách hàng Kim tra các mã tnh Kim tra các bin ngày Mã hoá li mt s các trng d liu Kim tra li tính phù hp ca d liu nh nu không tham gia xét nghim mà li có kt qu, ngày xét nghim …. Kim tra li các thông tin b thiu trong các bin Phân tích s liu bng Epi Info 31 u có th hãy i chiu tt c các li vi phiu gc, bn s xác nh c các li mã hoá hoc nhp s liu mà có th chnh sa c Tuy nhiên, có nhiu li do ngi tr li không nht quán thông tin nên nu có th bn hãy liên lc li vi h xác nh các thông tin nhng u này là không th thc hin c. Nên nhiu lúc bn phi t mình thay i hay sa li các thông tin cho phù hp 2.2Kim tra tính duy nht ca mã Trong nghiên cu này mi mt khách hàng n t vn thì có mt mã riêng bit nu khách hàng ó n mt ln khác thì phi có mã khác. Cho nên trng Mã khách hàng phi duy nht ( xác nh i tng) hay trong trng ó không có hai giá tr lp li. u có giá tr lp li thì bn phi kim tra xem có phi i tng ó ã b nhp liu hai hay nhiu ln (tu thuc vào s ln lp li) không? Nu có thì phi loi ht ch li t bn ghi. Nu không thì do h thng ánh s b sai và ó là bn ghi thông tin ca nhng ngi riêng bit.  kim tra s ging nhau ca các mã khách hàng, cách n gin nht là tn s ca mã. t c các tn xut ca mã phi bng 1 nu có mt mã nào có tn s nhiu hn 1 thì tc là có bn ghi trùng nhau và bn phi kim tra li phiu  chnh sa li mã. 1. Bn nháy kép vào lnh Frequency trên cây lnh. Chng trình s hin ra mt bng thoi ca lnh Freq nh sau Các thành phn trong hp thoi Freq: Thành phn Miêu t Weight Ch ra bin (bt k) nào là trng s ca phép phân tích s liu Output to Table Ch ra u ra ca câu lnh là mt bng (tu chn) Frequency of Xác nh nhng bin nào mun tính tn s Phân tích s liu bng Epi Info 32 All (*) Except Nu bn ánh du vào tu chn này thì ch ra tt c các bin loi tr nhng bin c chn c tính tn s Stratify by Ch ra bin nào c dùng  phân tn d liu Settings u chn Settings thì chng trình s m mt ca s ca câu Clear Xoá form. Help là mt nút hp tu chn chun, nu bn chn nút này thì chng trình s chy file tr giúp tng ng trong Epi Info. Cancel óng ca s to câu lnh mà không ghi cng không thc hin câu lnh Save Only Ch cho phép ngi dùng ghi vào lnh vào file c th mà OK u bn kích OK thì câu lnh c thc hin và ghi vào son 2.Vào ô frequency of chn bin Clientcode và kích OK Kt qu ca bn nh sau: Mã khách hàng Frequency Percent Cum Percent 003178 1 0.40% 0.40% 003179 1 0.40% 0.70% 003180 1 0.40% 1.10% 003181 1 0.40% 1.40% 003182 1 0.40% 1.80% 003187 1 0.40% 2.20% 003463 2 0.70% 73.20% 003464 2 0.70% 73.90% 003465 2 0.70% 74.60% 003466 2 0.70% 75.40% 003467 2 0.70% 76.10% 003468 2 0.70% 76.80% Phân tích s liu bng Epi Info 33 003469 2 0.70% 77.50% 003470 2 0.70% 78.30% 003471 2 0.70% 79.00% 003472 2 0.70% 79.70% 003473 2 0.70% 80.40% 003474 1 0.40% 80.80% 003475 1 0.40% 81.20% 003476 1 0.40% 81.50% 003477 1 0.40% 81.90% 003478 1 0.40% 82.20% 003526 1 0.40% 99.60% 003459 1 0.40% 100.00% Total 276 100.00% 100.00% Nhìn vào bng kt qu thì có mt s mã có nhiu hn mt giá tr bn phi quay li phiu  kim tra và chnh sa li. 2.3Hin th các giá tr trong mt bin ca b s liu 1.Bm vào lnh List  xem mt bin. Có hai cách  hin th mt bin trong Epi Info. Có th hin th di dng HTML (Web) nhã cài t trc, hoc có th hin th di dng mt bng ô (Grid Table). Khi bn  hin th di dng bng ô (Grid table), bn có th hin th s liu di dng có th sa i thì cho phép bn thay i, chnh sa li d liu. Khi sa nhng giá tr trong bng, nhng mã kim tra liên kt vi trng này  không hot ng. Th hin th mt bin bng nhiu cách: hin th di dng Web, dng bng grid (không chnh sa) hoc bng allow updates (có th chnh sa) u sao (*) thay mt cho tt c các bin trong b d liu. Nu bn ch mun hin th mt vài bin, thay vì chn du sao (*), chn các bin trong bng tên bin Phân tích s liu bng Epi Info 34 (nháy chut vào mi tên ch xung bên tay phi du sao). Chú ý rng cách này ng có th giúp bn lit kê ra tt c các bin (bng cách chn tt c các bin). 2.Nhp vào ô Variable (nhng) bin mà bn mun lit kê và kích OK 2.4 Mã hoá li b s liu 2.4.1 nh ngha ra mt bin mi Trong b s liu Vtc1, mt s câu hi ch có mt la chn nhng ngi qun tr d liu i mã hoá thành nhiu bin nh trong các câu hi nhiu l chn. u này gây ra mt  khó khn cho chúng ta khi phân tích s liu nh s làm các phép tính toán dài hn. Ví d nh chúng ta có th tính toán trc tip l nam/n chim bao nhiêu phn trm trong lng khách hàng n t vn ti Trung tâm bng mt lnh thì chúng ta phi tính toán t hai câu lnh t hai bin s. 1.Chn lnh Define trong cây lnh Select. nh Define cho phép ngi dùng to ra mt bin/ trng mi cho c c d liu ang  hin nay nh Define to ra các trng và các giá tr nht thi. Khi óng chng trình Analysis và c mt bng hoc mt c s d liu khác thì các lnh trên s b xoá  2.4.2.Gán giá tr cho các bin s dng câu u kin (IF) 1.To mt trng mi, tên là “Sex”, không thay i các nh dng có sn trong mc ó, m OK. Bc tip theo là mã li trng Sex theo các thông tin t trng n2c1 và n2c2  gán giá tr cho bin mi Sex, s dng lnh If. To câu lnh nh sau: IF n2c1 = (+) Then Sex = 1 ELSE Sex = 2 END 2.Dùng lnh List hin th các bin sau: Sex di dng bng ô (grid). Sau ó bm OK. n c tin hành tng t vi các bin v ni  ca khách hàng, tình trng hôn nhân  Phân tích s liu bng Epi Info 35 2.4.5Mã hoá li các trng dng s (numberic) Trong b s liu có trng tui ca các khách hàng n t vn. Bây gi chúng ta mun mã hoá bin tui này thành nhóm tui  xem nhóm tui nào thng hay n Trung tâm  vn 1.Dùng lnh Define to mt trng mi ly tên là Agegroup Dùng lnh Recode  chuyn các giá tr t trng N3 sang trng AgeGroup, nh sau: 2. Chn lnh Recode cây lnh Analysis.  mc From chn bin và  mc To chn bin NewValue. t u tiên là giá tr ban u. Ct th ba s là ct cha giá tr mã li cho giá tr ban u Các kí t phi c ánh trong du ngoc kép (khi thao tác trong Program Editor). S dng ELSE  ch ra tt c các giá tr còn li (không có trong ví d này). Lnh Recodes c tin hành theo trình t, trong trng hp 2 giá tr c Value trùng nhau, dòng u tiên sc thc hin. Các s mã li ánh cách nhau bi phím cách, du ngang (-) và phím cách, ví d: 1 – 5. Nhng giá tr âm cng c chp nhn, ví d -10, -9 và -8. From To AgeGroup LOVALUE 14 <14 15 19 15 – 19 20 24 20 – 24 25 29 25 – 29 30 34 30 – 34 35 39 35 – 39 40 44 40 – 44 45 49 45 – 49 50 HIVALUE 50 and over Các ch LOVALUE và HIVALUE c s dng i din cho nhng giá tr nh nht và ln nht trong b s liu. Các trng c to ra trong Analysis c s dng  lu gi các kt qu tính toán hoc các u kin ginh. Các giá tr ca các bin này sc u chnh cho mi bn ghi theo nh nhng qui c trong bng. Bi vì ây là nhng bin tm thi nên các giá trc gán cho các bin này s mt ti ln m sau (khi bn dùng lnh Read ). Khi mã hoá li, cn phi a vào tt c các giá tr, k c nhng giá tr hp l nu không nhng giá tr không c a vào bng s b mã hoá li thành MISSING. Phân tích s liu bng Epi Info 36 n chú ý là Analysis không th mã hoá li hn 12 giá tr.  làm c u này, tham kho ví d trong mc How To Chapter  phn hng dn (Epi Info Help) v mã hoá theo mt cách khác. 3.Khi tt c các giá trã c nhp, bm OK  ra khi hp thoi Recode. 2.5 Kim tra li nhng giá tr phù hp cho bin phân loi Khi chúng ta tin hành nhp s liu có th nhp các mã mà không tn ti. Ví d nh trng hc vn chng hn chúng ta ch có các mã sau 1- tiu hc 2- trung hc c s 3- Trung hc ph thông 4 - i hc và trên i hc. Chúng ta không th bit c nhp liu viên ca chúng ta nhp vào mt mã nào khác vi 4 mã chúng ta ã quy nh.  kim tra các mã không phù hp này bn phi lit kê các giá tr ca bin ó (Dùng lnh Frequencies). Trong bng kt qu bn s kim tra xem có mã nào không hp l không. u có mã nào không hp l bn phi i chiu li phiu  kim tra tin hành chnh a li Lnh Tables c dùng  lp mt bng cho 2 bin. 2.6 Kim tra các giá tr bt thng (outliner) cho bin liên tc Kim tra các giá tr bt thng là mt trong các bc quan trng khi làm sch s liu. Các i lng thng kê mô tu bnh hng u bnh hng bi các giá tr tt cùng (bao gm c thp và cao) nht là giá tr trung bình. Giá tr bt thng này có th là i do nhp s liu nh thay vì nhp tui là 20 nhp liu viên li nhp giá tr là 200 hoc chúng có th là giá tr thc s. Kim tra các giá tr bt thng có th bng kim tra i các phiu u tra xem các giá tró có phi thc hay không? nu ó là giá tr thc thì bn phi a nó vào chng trình phân tích ca mình hoc gii thích cn k nguyên nhân ti sao bn li a vào hay không a vào phân tích giá tró.  kim tra các giá tr bt thng ca các bin s ví d nh bin tui chúng ta dùng nh freq nhã trình bày  trên. 1.Trên cây lnh chn lnh Frequencies 2.Kích vào hp thoi frequency of  chn bin bn cn tính, trong trng hp ca chúng ta là bin tui 3.Sau ó kích OK  thc hin t quu ra ca câu lnh s lit kê ht toàn b các giá tr mà b s liu có. Bn có th nhìn vào bng kt qu xem b s liu ca bn có gái tr bt thng hay không? Nu có và bn mun chnh sa thì bn phi lit kê giá tró  ch cho phép update. 2.7Kim tra ngày tháng  phát hin các sai sót khi nhp d liu ngày tháng n mun tìm các d liu ngày tháng mà không chính xác, ví d nh ngày phng vn m ngoài thi gian u tra hay ngày sinh ca các i tng phng vn nm ngoài tui [...]... n phân lo i, ví d nh ki m tra s phù h p c a nhóm tu i và bi n ngh nghi p) 2.9.1Ch n m t t p con c a b n ghi 1 Ch n l nh Select trong cây l nh b ng cách nháy kép, Ch ra h ptho i c a câu l nh select nh sau: 37 ng trình s hi n th Phân tích s li u b ng Epi Info 2.Dùng h p tho i Availabel variable tho mãn Kích vào ch n 3.Kích Ok ch n bi n t o u ki n và ch n u ki n u ki n là N3 . 1 0 .40 % 0 .40 % 003179 1 0 .40 % 0.70% 003180 1 0 .40 % 1.10% 003181 1 0 .40 % 1 .40 % 003182 1 0 .40 % 1.80% 003187 1 0 .40 % 2.20% 00 346 3 2 0.70% 73.20% 00 346 4 2 0.70% 73.90% 00 346 5 2 0.70% 74. 60% 00 346 6. 79.70% 00 347 3 2 0.70% 80 .40 % 00 347 4 1 0 .40 % 80.80% 00 347 5 1 0 .40 % 81.20% 00 347 6 1 0 .40 % 81.50% 00 347 7 1 0 .40 % 81.90% 00 347 8 1 0 .40 % 82.20% 003526 1 0 .40 % 99.60% 00 345 9 1 0 .40 % 100.00% Total 276 100.00%. 75 .40 % 00 346 7 2 0.70% 76.10% 00 346 8 2 0.70% 76.80% Phân tích s liu bng Epi Info 33 00 346 9 2 0.70% 77.50% 00 347 0 2 0.70% 78.30% 00 347 1 2 0.70% 79.00% 00 347 2 2 0.70% 79.70% 00 347 3 2 0.70% 80 .40 % 00 347 4