Phương pháp phân tích đa biến

Phương pháp phân tích đa biến Phương pháp phân tích đa biến Quan niệm thống kê cổ điển Quan niệm thống kê cổ điển  Kiểm định là phương pháp so sánh của 2 hay nhiều nhóm với 1 biến số quan tâm – Biến định lượng: kiểm định student t – Biến định lượng: ANOVA (so sánh nhiều nhóm) – Biến nhị giá: Kiểm định chi bình phương  Hồi quy đánh giá sự tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc Quan niệm thống kê hiện đại Quan niệm thống kê hiện đại  Thống nhất kiểm định và hồi quy – Kiểm định t: tác động của biến số nhị giá lên biến số định lượng – Kiểm định ANOVA: tác động của biến danh định lên biến số định lượng – Kiểm định chi bình phương: tác động của biến số nhị giá lên biến số nhị giá – Hồi quy: tác động của biến số định lượng lên biến số định lượng Tóm tắt cho kiểm định 2 biến Tóm tắt cho kiểm định 2 biến Biến độc lập Biến phụ thuộc Phương pháp Danh định Danh định Chi bình phương Nhị giá Định lượng Kiểm định t Danh định Định lượng ANOVA Danh định Định lượng (censored) Sống còn Định lượng Định lượng Hồi quy Tóm tắt cho phân tích đa biến Tóm tắt cho phân tích đa biến Biến độc lập Biến phụ thuộc Phương pháp Danh định Danh định Log-linear Danh định - định lượng Nhị giá Hồi quy logistic Danh định - định lượng Danh định Phân tích phân biệt Danh định Định lượng ANOVA Định lượng - danh định Định lượng (censored) Hồi quy Cox Định lượng Định lượng Hồi quy đa biến Danh định - biến gây nhiễu Định lượng ANCOVA Tiên đoán với nhiều biến độc lập Tiên đoán với nhiều biến độc lập - Hồi quy đa biến - Hồi quy đa biến  Hồi quy đơn Y= a + bX  a và b là các ước lượng (estimate) cho tham số (parameter) β 0 và β 1 của dân số  a là điểm chặn (hằng số) - b là độ dốc của đường thẳng hồi quy (hệ số hồi quy) Tiên đoán với nhiều biến độc lập Tiên đoán với nhiều biến độc lập - Hồi quy đa biến - Hồi quy đa biến  Hồi quy đa biến Y= a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + … + b n X n  a và b 1 , b 2 , là các ước lượng (estimate) cho tham số (parameter) β 0 , β 1 , β 2 ,… của dân số  a là điểm chặn (hằng số) - b 1 , b 2 , là hệ số hồi quy của biến số X 1 , X 2 , …  Khi biến số X i thay đổi 1 đơn vị thì Y thay đổi b i đơn vị Lí giải số liệu hồi quy đa biến Lí giải số liệu hồi quy đa biến The data in ivf refer to the records of 641 singleton births following in-vitro fertilization (IVF). The main scientific interest in these data was the comparison with babies from the general population id identity number of mother and baby matage maternal age in years ht hypertension 1=yes, 2=no gestwks gestational age in weeks sex sex of baby 1=male, 2=female bweight birth weight in gms Two-sample t test with equal variances Group | Obs Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval] + 1 | 89 2742.157 86.17222 812.9471 2570.908 2913.406 2 | 552 3191.531 25.58435 601.0962 3141.276 3241.786 + combined | 641 3129.137 25.78336 652.7827 3078.507 3179.767 + diff | -449.3735 72.47462 -591.6907 -307.0563 Degrees of freedom: 639 Ho: mean(1) - mean(2) = diff = 0 Ha: diff < 0 Ha: diff ~= 0 Ha: diff > 0 t = -6.2004 t = -6.2004 t = -6.2004 P < t = 0.0000 P > |t| = 0.0000 P > t = 1.0000 . regress bweight ht sex gestwks Source | SS df MS Number of obs = 641 + F( 3, 637) = 275.43 Model | 153998584 3 51332861.4 Prob > F = 0.0000 Residual | 118721538 637 186376.04 R-squared = 0.5647 + Adj R-squared = 0.5626 Total | 272720122 640 426125.19 Root MSE = 431.71 bweight | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] + ht | 142.14 50.8685 2.794 0.005 42.24979 242.0302 sex | -167.8167 34.17884 -4.910 0.000 -234.9335 -100.6999 gestwks | 201.4248 7.541441 26.709 0.000 186.6157 216.2339 _cons | -4677.695 289.507 -16.157 0.000 -5246.198 -4109.192 [...]... biến số độc lập và biến phụ thuộc, hiệu chỉnh cho các biến số khác trong mô hình Tóm tắt cho phân tích đa biến Biến độc lập Biến phụ thuộc Phương pháp Danh định Danh định Log-linear Danh định - định lượng Nhị giá Hồi quy logistic Danh định - định lượng Danh định Phân tích phân biệt Danh định Định lượng ANOVA Định lượng - danh định Định lượng (censored) Hồi quy Cox Định lượng Định lượng Hồi quy đa biến. .. Định lượng (censored) Hồi quy Cox Định lượng Định lượng Hồi quy đa biến Danh định - biến gây nhiễu Định lượng ANCOVA Hồi quy logistic  Hồi quy đa biến Y= a + b1X1+ b2X2 + … + bnXn Miền xác định : (-∞ đến +∞ ) sử dụng cho biến số kết cuộc là biến định lượng  Với biến nhị giá miền xác định có giá trị (0,1)  Sử dụng phép biến đổi logit = log(odds)  R: (0,1)  Odds: (0, +∞)  Logit=log(odds): (-∞, +∞)... chưa hiệu chỉnh có tích số ở trên để có giá trị trung bình Y hiệu chỉnh Kiểm định hệ số hồi quy Kiểm định t để xác định hệ số hồi quy có khác zero hay không  Phân phối t giúp xác định khoảng tin cậy của hệ số hồi quy  Qua đó xác định biến số độc lập có ảnh hưởng có ý nghĩa lên biến số phụ thuộc hay không  Giá trị R bội  R bội (multiple R): – R2 xác định mức độ biến thiên của biến phụ thuộc được...Thí dụ kiểm soát biến số gây nhiễu      Thí dụ: Phân tích bất thường vận động của vách tâm thất ở người hút thuốc lá và người không hút Biến số gây nhiễu: hẹp động mạch vành Y=-0,1998 + 0,0113 x độ hẹp + 1,2758 nếu hút Bất thường vận động chưa hiệu chỉnh : 3,33 ở nhóm hút thuốc...  Giá trị R bội  R bội (multiple R): – R2 xác định mức độ biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi mô hình – Có phân phối F(số tham số, quan sát- tham số -1) – = SS model /SS total Phương pháp ANCOVA Có thể so sánh cho nhiều hơn 2 nhóm  Có thể kiểm soát 2 hay nhiều hơn biến sô gây nhiễu  ANCOVA có thể xem là trường hợp đặc biệt của so sánh 2 đường hồi quy  Tiên đoán kết cuộc censored: mô... + bn xn ) = eb0 +b1x1 +b2 x2 + +bn xn = eb0 eb1 x1 e b2 x2 ebn xn Có 2 người đàn ông và 3 đàn bà đẩy được 350 kg  Có 1 người đàn ông và 1 đàn bà đẩy được 150 kg  Hồi quy đơn biến  – TL=- 50 + 200 x đàn ông  Hồi quy đa biến – TL=100 * đàn ông + 50 * đàn bà Có 2 người đàn ông và 3 đàn bà đẩy được 350 kg  Có 4 người đàn ông và 6 đàn bà đẩy được 700 kg  . thuộc Phương pháp Danh định Danh định Log-linear Danh định - định lượng Nhị giá Hồi quy logistic Danh định - định lượng Danh định Phân tích phân biệt Danh định Định lượng ANOVA Định lượng - danh định. thuộc Phương pháp Danh định Danh định Log-linear Danh định - định lượng Nhị giá Hồi quy logistic Danh định - định lượng Danh định Phân tích phân biệt Danh định Định lượng ANOVA Định lượng - danh định. định Định lượng (censored) Hồi quy Cox Định lượng Định lượng Hồi quy đa biến Danh định - biến gây nhiễu Định lượng ANCOVA Hồi quy logistic Hồi quy logistic  Hồi quy đa biến Y= a + b 1 X 1 +