THỐNG KÊ MÔ TẢ, ĐẠI HỌC Y TẾ CÔNG CỘNG

1 Thng kê mô t 1 Tìm hiu s liu 2i và lu tp tin s liu So lieu NC THA.sav t trang web elearning ca khóa c vào máy tính ca bn.  liu này ly t nghiên cu v tình trng và các yu t nguy c ca tng huyt áp  ngi cao tui Sinh viên thc hin quá trình làm sch s liu  tìm hiu và chun b s liu cho phân tích. 2 Thng kê mô t Thng kê mô t nhm mc ích mô ti tng nghiên cu và nhng yu t nguy c liên quan n vn  nghiên cu. Vic mô t mt cách rõ ràng và chính xác thông tin a i tng nghiên cu giúp cho nhng ngi c báo cáo kt qu nghiên cu hiu rõ n c m ca nghiên cu và dân s nghiên cu. Các thông tin c chn a ra trong thng kê mô t liên quan cht chn nhng thông tin trong thng kê suy lun. Vì y trc khi bn tin hành phân tích thng kê mô t thì bn phi xác nh rõ các bin mà n cn phi miêu t hay nói mt cách khác bn phi có mt k hoch phân tích rõ ràng. 1 tìm hiu rõ cách lp k hoch phân tích cho toàn b báo cáo bn hãy c phn 3.2 và 3.3 trong Cun giáo trình Thng kê y t Công cng: phn 2 Phân tích s liu (trang 48-51). Riêng phn lp k hoch cho phân tích mô t bn hãy c phn 3.4.1 trong tài liu trên 2.1. K hoch phân tích t cách tóm tt, k hoch phân tích bao gm các bc sau: 1. Xác nh câu hi phân tích. Câu hi này da trên các ni dung mà mc tiêu nghiên u yêu cu. ây là phn rt quan trng nh hng phân tích theo úng mc tiêu ca nghiên cu Ví d: Click to buy NOW! P D F - X C H A N G E w w w . d o c u - t r a c k . c o m Click to buy NOW! P D F - X C H A N G E w w w . d o c u - t r a c k . c o m 2 c tiêu nghiên cu là: Xác nh yu t nguy c ca li sng liên quan n bnh tng huyt áp Câu hi phân tích có th là: - i sng ít vn ng có phi là yu t nguy c ca bnh tng huyt áp hay không? -  l tng huyt áp  ngi ít vn ng có cao hn ngi vn ng nhiu hay không? - Có s khác nhau v t l mc bnh tng huyt áp  ngi có và ít vn ng không? 2. Xác nh các gi thuyt trong phân tích (i vi các câu hi phân tích suy lun). u này giúp cho vic xem xét kt qu phân tích và phiên gii sau này Ví d: Câu hi phân tích là: - Có s khác bit huyt áp tâm thu trung bình gia nam và n hay không? Gi thuyt: Ho: HATT trung bình ca nam và n không khác nhau Ha: HATT trung bình ca nam và n khác nhau Câu hi: Mô t HATT trung bình theo hai gii? Câu hi này không cn và không có gi thuyt vì ây là câu hi yêu cu thc hin thng kê mô tn thun. 3. Lit kê các bin s và tính cht ca bin s, mi liên qua gia các bin s Ví d: a. Trong câu hi “Có s khác bit huyt áp tâm thu trung bình gia nam và n hay không?” có: Bin s ph thuc: HATT, là bin nh lng Bin sc lp: gii tính, là bin nh giá b. Trong câu hi “Mô t HATT trung bình theo hai gii?” có 2 bin s Bin s HATT: bin nh lng Bin s gii tính: bin nh giá Click to buy NOW! P D F - X C H A N G E w w w . d o c u - t r a c k . c o m Click to buy NOW! P D F - X C H A N G E w w w . d o c u - t r a c k . c o m 3 4. a chn phng pháp trình bày s liu và thng kê thích hp Ví d: i vi câu 3a: ây là so sánh trung bình gia hai nhóm i tng c lp à chn kim nh thng kê t-không ghép cp i vi câu hi 3b: ây là mô t mi liên quan gia hai bin s, 1 bin nh lng, 1 bin nh tính à la chn cách trình bày nh sau: - Dùng s thng kê mô t: trung bình và  lch chun ca HATT theo 2 gii (nu HATT có phân phi chun) - Dùng  th (biu ): Box-and-Whisker 5. Phiên gii các kt qu: da trên các kt qu tr li mc tiêu nghiên cu Ngoài ra, cn lu ý là mi loi nghiên cu có nhng quy nh riêng r v cách trình bày và mô t s liu. Nói chung, nghiên cu ct ngang (nghiên cu mô t) thì c mô t mà không có so sánh (kim nh thng kê) còn nghiên cu phân tích (thun tp, bnh chng) luôn có so sánh các yu t liên quan tng ng  tng nhóm. Ví d nghiên cu thun tp thì phi so sánh các c tính, yu t nguy c khác gia nhóm phi nhim và nhóm không phi nhim vi yu t mà nhà nghiên cu mun ánh giá; còn nghiên cu bnh chng thì phi tin hành so sánh các c tính, yu t nguy c khác ca nhng ngi b bnh và không b bnh. 2.2. La chn i lng mô t bin s Nh trong các ví d trên, vic chn i lng mô t cho bin liên tc ph thuc vào phân  ca bin ó. Nu bin có phân b chun, giá tr trung bình và  lch chun c dùng  mô ti lng c th hin bi bin ó. Nhng nu bin ó không có phân b chun thì giá tr trung v, khong (giá tr nh nht; giá tr ln nht) c dùng  mô t cho bin ó. Click to buy NOW! P D F - X C H A N G E w w w . d o c u - t r a c k . c o m Click to buy NOW! P D F - X C H A N G E w w w . d o c u - t r a c k . c o m 4 ng 1: La chn i lng mô t 1 bin s Bin s nh lng Th bc Danh nh Trình bày s liu - Phân nhóm s liu - ng phân phi n sut - Có th dùng % tích lu - ng phân phi n sut (sp xp theo th t) - Có th dùng % tích lu - ng phân phi n sut (sp xp theo tn sut) - Không dùng % tích lu  th, biu  Histograms Box-and-Whisker Biu  ct ri Biu  bánh Biu  ct ri Biu  bánh Thng kê tóm tt (phân phi bình thng) Trung bình  lch chun Phân phi không bình thng Trung v Phm vi (min, max, phân v) Không cn thit ng 2: La chn i lng mô t mi liên quan gia hai bin s Bin s nh lng Phân loi nh lng - Phân tán  (biu  chm m) -  s tng quan - Boxplot - Case summaries Phân loi - Boxplot - Case summaries ng chéo (Crosstabs) Ginh Các quan sát là c lp Bin nh lng có phân phi chun 3 Mô t bin snh lng 3.1. Mô t 1 bin s: Bài tp 1: Mô t các c tính ca dân s nghiên cu nh HATT, HATTr, chiu cao, cân ng, vòng ngc, vòng bng, BMI Ví d HATT c 1: Kim tra tính chun ca bin s:  histogram có kt qu nh sau: Click to buy NOW! P D F - X C H A N G E w w w . d o c u - t r a c k . c o m Click to buy NOW! P D F - X C H A N G E w w w . d o c u - t r a c k . c o m 5 Huyet ap tam thu 220.0200.0180.0160.0140.0120.0100.0 70 60 50 40 30 20 10 0 Std. Dev = 24.93 Mean = 137.3 N = 190.00 t cách khác  kim tra phân phi chun là s dng s P-P plot (Normal P-P plot) i menu Graphs – P-P sau ó chn bin cn kim nh vào ô Variable và có kt qu nh sau: Normal P-P Plot of Huyet ap tam thu Observed Cum Prob 1.00.75.50.250.00 Expected Cum Prob 1.00 .75 .50 .25 0.00 ng Normal P-P plot càng nm gn ng chéo ca hình thì phân phi càng có tính chun. c 2: Mô t bin s Click to buy NOW! P D F - X C H A N G E w w w . d o c u - t r a c k . c o m Click to buy NOW! P D F - X C H A N G E w w w . d o c u - t r a c k . c o m 6 Huyt áp tâm thu có phân phi chun nên các giá tr trung bình và  lch chun c s ng  mô t tóm tt bin s này. Descriptive Statistics 190 90 220 137.29 24.932 190 Huyet ap tam thu Valid N (listwise) N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Nghiên cu này có 190 i tng, huyt áp tâm thu trung bình ca các i tng này là khong 137 mmHg ( lch chun là 24.9 mmHg). Huyt áp tâm thu thp nht là 90 mmHg, cao nht là 220 mmHg. Các giá tr ca HATT c mô t nh trong hình 1. 100 150 200 Huyet ap tam thu A A A A A (Cách v: Graphs – Interrative – Boxplot) Ngoài ra, chúng ta có th mô t theo cách phân nhóm giá tr ca bin s có thông tin  tình trng cao huyt áp vì thc t, kt qu trên cha th hin c mc ích chúng ta mong mun là th hin tình trng THA ca các i tng. Sau khi phân nhóm (xem li BT1) chúng ta có kt qu sau: Click to buy NOW! P D F - X C H A N G E w w w . d o c u - t r a c k . c o m Click to buy NOW! P D F - X C H A N G E w w w . d o c u - t r a c k . c o m 7 THATTHU 36 18.8 18.9 18.9 154 80.6 81.1 100.0 190 99.5 100.0 1 .5 191 100.0 khong tha tthu co tha tthu Total Valid SystemMissing Total Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Có 154 i tng có tng huyt áp tâm thu (chim t l 81.1%). Hoc chúng ta có th thành nhiu mc  nh: c  THA HATThu HATTr Không THA: HATThu < 120 và HATTr < 80 Tin THA: 120-139 hoc 80-89 THA  1: 140-159 hoc 90-99 THA  2:  169 hoc  100 Ta có kt qu: THA 30 15.7 15.7 15.7 62 32.5 32.5 48.2 53 27.7 27.7 75.9 46 24.1 24.1 100.0 191 100.0 100.0 khong tha tien tha tha1 tha2 Total Valid Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent (Sinh viên t suy ngh thc hin c thao tác to bin  tính toán nh bng trên) Bài tp 2: Tip tc thc hin vi các bin snh lng còn li trong b s liu 3.2. Mô t mi liên quan gia 2 bin s a. Mi liên quan gia 1 bin nh lng và 1 bin phân loi: Bài tp 3: Mô t cân nng theo gii. Click to buy NOW! P D F - X C H A N G E w w w . d o c u - t r a c k . c o m Click to buy NOW! P D F - X C H A N G E w w w . d o c u - t r a c k . c o m 8 Theo bng 2, chúng ta có th s dng: Case summaries và Box plot. Tuy nhiên trc tiên phi kim tra phân phi ca bin cân nng  hai nhóm. 30.0 40.0 50.0 60.0 70.0 Can nang 10 20 30 40 Count Nam Nu 30.0 40.0 50.0 60.0 70.0 Can nang (Thao tác: Graphs – Interrative – Histogram: lu ý chn mô hình v theo count, a hai bin vào v trí, chn histogram  chn normal curve) Theo biu  trên, s lng nam gii trong nghiên cu này ít hn n gii (u này chúng ta có th kim tra khi mô t gii tính trong nghiên cu). u này mt phn làm cho phân phi ca bin s cân nng ca nam gii không có phân phi chun mt cách rõ ràng nh n gii. Chúng ta có th s dng c trung bình, trung v,  lch chun  xem xét thêm. Mô t hai bin s có kt qu nh sau: (Thao tác: Analyze – Reports – Case summaries: trong ó lu ý chn Statistics  la chn các con s thng kê cn báo cáo) Case Summaries Can nang 50 48.880 46.500 36.0 64.0 8.1432 137 43.938 43.500 29.0 72.0 7.5633 187 45.259 45.000 29.0 72.0 8.0066 Gioi Nam Nu Total N Mean Median Minimum Maximum Std. Deviation Click to buy NOW! P D F - X C H A N G E w w w . d o c u - t r a c k . c o m Click to buy NOW! P D F - X C H A N G E w w w . d o c u - t r a c k . c o m 9 13750N = Gioi NuNam Can nang 80 70 60 50 40 30 20 102 (Thao tác: Graphs – Boxplot – Simple - Define) Rõ ràng kt qu cho thy ch có 50 nam gii trong nghiên cu này, cân nng trung bình a nam cao hn n (46.5 kg so vi 43.5 kg). Hình v box plot minh ho trc quan s khác bit này. Bài tp 4: Mô t theo tui các bin s sau: HATT, HATTr, Chiu cao, vòng bng. b. Mi liên quan gia hai bin nh lng: Bài tp 5: Mô t s thay i ca HA tâm thu theo vòng bng (hoc: HA tâm thu thay i nh th nào khi vòng bng thay i) Theo bng 2, chúng ta có th s dng phân tán  và h s tng quan. Nhng trc ht phi kim tra phân phi ca hai bin này. Click to buy NOW! P D F - X C H A N G E w w w . d o c u - t r a c k . c o m Click to buy NOW! P D F - X C H A N G E w w w . d o c u - t r a c k . c o m 10 Huyet ap tam thu 220.0200.0180.0160.0140.0120.0100.0 70 60 50 40 30 20 10 0 Std. Dev = 24.93 Mean = 137.3 N = 190.00 Vong bung 105.0100.095.090.085.080.075.070.065.0 60 50 40 30 20 10 0 Std. Dev = 7.43 Mean = 87.8 N = 186.00 Hai bin này u có phân phi chun. Tip tc thc hin thao tác v phân tán  (scatter) và tính h s tng quan. Click to buy NOW! P D F - X C H A N G E w w w . d o c u - t r a c k . c o m Click to buy NOW! P D F - X C H A N G E w w w . d o c u - t r a c k . c o m [...]... (29.1%) Tuy nhiên s chênh l ch n y là không nhi u 14 n d o m o c Frequency c u-tr a c k C m w o d o w w w w w C lic k to bu y N O W ! PD O W ! PD c u-tr a c k c H F-XC A N GE H F-XC A N GE c u-tr a c k N y bu to k lic u ý: u quan tr ng là ph i ch n t l cho úng Vì có THA nam và y chúng ta mu n so sánh t l n , do ó m u s là t ng s nam và t ng s n V y ph i l y ph n tr m theo bi n gi i tính Bài t p 9: Mô t... b y k t qu Vi c trình b y k t qu không ch n thu n là trình b y các thao tác th c hi n mc n trình b y là chúng ta ph i phiên gi i k t qu theo y u c u m c tiêu c a nghiên c u Trong khi báo trình b y nghiên c u, có hai ph n chính: - Báo cáo ph ng pháp phân tích s li u: Thông th ng c ghi ng n g n làm hai ph n o Phân tích mô t o Phân tích suy lu n - Báo cáo k t qu phân tích: báo cáo theo t ng m c nh : o Mô. .. 0 60-69 tuoi 70-79 tuoi 80-89 tuoi >= 90tuoi Tuoi Nh v y, trong nghiên c u n y, l a tu i 70-79 tu i có s l ng nhi u nh t v i 99 ng i (chi m 53.2%), l a tu i trên 90 ít nh t b Mô t m i liên quan gi a hai bi n s phân lo i Bài t p 8: Mô t t l có ti n c n b THA Theo b ng 2, chúng ta s d ng b ng chéo nam và n mô t các t l n y Thao tác nh sau: Analyze – Descriptive Statistics – Crosstabs: ch n bi n gi i... n tính gi a hai bi n s N u r t 0,1 n 0,3 là quan h y u, t 0,3 n 0,5 quan h trung bình và trên 0,5 là quan h nh - R2 nói lên t l s bi n thiên c a bi n s ph thu c c gi i thích b i bi n s p Bài t p 6: Mô t s liên quan gi a HATTr và cân n ng Mô t s liên quan gi a cân n ng và vòng b ng 4 Mô t bi n s phân lo i ( nh tính) a Mô t 1 bi n s phân lo i: Vi c mô t 1 bi n s phân lo i r t gi ng v i thao tác trong... N GE H F-XC A N GE N y bu to k lic 110 100 90 80 70 60 80 100 120 140 160 180 200 220 240 Huyet ap tam thu Hình trên là scatter graph v i ng Theo hình trên thì d ng fit line cl ng nh không có s ng m i liên h gi a HATT và cân nh h ng lên HATT c a s thay i vòng b ng Thao tác: Graphs – Scatter – Simple – Define - ch n bi n vào tr c X và Y Hình v sau khi hoàn thành các thao tác n y không có ng fit line,... hình v , màn hình hi n lên nh sau: 11 v ng n y, double click d o m o c Vong bung c u-tr a c k C m w o d o w w w w w C lic k to bu y N O W ! PD O W ! PD c u-tr a c k c H F-XC A N GE H F-XC A N GE c u-tr a c k N y bu to k lic Khi ó ch n Chart, sau ó ch n Options, ch n Total trong ô Fit line Nh v y hoàn t t vi c v phân tán Thao tác tính h s t ng quan nh sau: Analyze –Correlate –Bivariate: ch n 2 bi n s n... Huyet ap tam thu Vong bung Pearson Correlation Sig (2-tailed) N Pearson Correlation Sig (2-tailed) N Theo k t qu trên, h s t có m i t Huyet ap tam thu 1 185 046 536 185 Vong bung 046 536 185 1 186 ng quan gi a HATT và vòng b ng là 0.046, nh v y không ng quan gi a HATT và vòng b ng Nh c l i lý thuy t: - s t ng quan R luôn luôn n m trong 12 n [-1,1] d o o c m C m w o d o w w w w w C lic k to bu y N... A N GE c u-tr a c k N y bu to k lic - s t ng quan r d ng ch ng t hai bi n s là ng bi n (ngh a là khi bi n s n y t ng lên thì giá tr c a bi n s liên quan c ng t ng lên); h s t ng quan r âm ch ng t hai bi n s là ngh ch bi n (khi giá tr 1 bi n t ng thì bi n kia gi m) - Tr s tuy t ic ah s t ng quan r nói lên m c liên quan gi a hai bi n s u r=0 (hay r < 0,1) , không có m i liên h tuy n tính gi a hai bi... m c nh : o Mô t dân s nghiên c u và các y u t liên quan, bênh… t qu theo t ng m c tiêu o Ví d : Ph ng pháp phân tích s li u: Phân tích mô t : các giá tr t l ph n tr m giá tr trung bình, l ch chu n c s d ng mô t các bi n s c s d ng mô t bi n nh l nh tính, ng Khi bi n ng không có phân ph i chu n, giá tr trung v và các giá tr l n nh t nh nh t nh cs ng Phân tích suy lu n: Ki m nh t c s d ng so sánh trung... u Bài t p 7: Mô t dân s nghiên c u theo các minh ho c tính v tu i, gi i… Tuoi Valid 60-69 tuoi 70-79 tuoi 80-89 tuoi >= 90tuoi Total Frequency 45 99 37 5 186 Percent 24.2 53.2 19.9 2.7 100.0 Valid Percent 24.2 53.2 19.9 2.7 100.0 13 Cumulative Percent 24.2 77.4 97.3 100.0 c d o o c m C m w o d o w w w w w C lic k to bu y N O W ! PD O W ! PD c u-tr a c k c H F-XC A N GE H F-XC A N GE N y bu to k lic . thng kê mô t liên quan cht chn nhng thông tin trong thng kê suy lun. Vì  y trc khi bn tin hành phân tích thng kê mô t thì bn phi xác nh rõ các bin mà n cn phi miêu t hay. t nguy c ca tng huyt áp  ngi cao tui Sinh viên thc hin quá trình làm sch s liu  tìm hiu và chun b s liu cho phân tích. 2 Thng kê mô t Thng kê mô t nhm mc ích mô ti. phi là y u t nguy c ca bnh tng huyt áp hay không? -  l tng huyt áp  ngi ít vn ng có cao hn ngi vn ng nhiu hay không? - Có s khác nhau v t l mc bnh tng huyt áp