PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI TÁI ĐO LƯỜNG

PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI TÁI ĐO LƯỜNG (Repeated measure ANOVA) Phân tích phương sai (ANOVA) chuẩn (1 yếu tố) dùng đề kiểm định trung bình số đo độc lập thí nghiệm mà đối tượng nghiên cứu đo lần Trong nhiều nghiên cứu y học mà đối tượng đo nhiều lần với nhiều điều kiện nhiều thời điểm khác nhau, số đo phụ thuộc lẫn nhau, số đo trước có ảnh hưởng số đo sau, không thề dùng ANOVA chuẩn mà phải dùng phân tích ANOVA tái đo lường Thiết kế tái đo lường thường dùng nghiên cứu xuôi thời gian (nghiên cứu dọc) đối tượng đo nhiều lần (ví dụ muốn tìm hiểu tương tác nhóm điều trị theo thời gian) Thiết kế dùng mẫu nghiên cứu nhỏ có đối tượng tham gia, đối tượng đo nhiều lần với nhiều điều kiện khác nên giảm chi phí nghiên cứu Sử dụng ANOVA tái đo lường để giảm sai lệch kiểm định bắt cặp (phép kiểm T, ANOVA chuẩn) nhiều lần gây Nếu so sánh trung bình cặp (số đo 2, số đo 3, số đo …) mức độ sai lầm  tăng đáng kể lần đặt giả thuyết không mức sai lầm 5%, đối tượng đo lần ta có cặp so sánh mức sai lầm  tăng đến 30%! Giả định phân tích ANOVA chuẩn phương sai trung bình (số đo độc lập) phải đồng (các phương sai gần nhau) Trong ANOVA tái đo lường giả định đồng phương sai cần có giả định tính đồng hiệp phương sai (do số đo trước có ảnh hưởng số đo sau) nên gọi giả định đối xứng ma trân phương saihiệp phương sai hay gọi phép kiểm định Sphericity Mauchly (trong SPSS) Sau ví dụ minh họa phân tích ANOVA tái đo lường phần mềm SPSS Một nghiên cứu thải chất sắt bệnh nhân mắc thalassemia, loại thuốc uống thải sắt (Ferrirox) so sánh với loại thuốc tiêm truyền da Desferal Mỗi nhóm điều trị có 10 bệnh nhân Nhà nghiên cứu muốn biết: Hiệu việc thải sắt cho loại thuốc Có khác biệt mức thải sắt loại thuốc tiêm uống nhóm điều trị Có tương tác loại thuốc điều trị theo thời gian Trong thiết kế tái đo lường, có nguồn biến thiên cần quan tâm: - Biến thiên nhóm điều trị ( Between-subject factors) - Biến thiên nội đối tượng (Within-subject factors) Với nghiên cứu nhóm điều trị yếu tố đối tượng thời gian điều trị yếu tố nội đối tượng (theo thời gian điều trị) Số liệu nghiên cứu trình bày bảng sau: Gồm cột : Mã bệnh nhân (1-20), Nhóm thuốc điều trị (Desferal Ferrirox), lượng ferritin (ng/ml) lúc khởi đầu điều trị, sau tháng, tháng tháng điều trị Ma_BN NhomDT Khoidau Sau_3thang Sau_6thang Sau_9thang Desferal 5000 4000 3200 2100 Desferal 6000 5500 4600 4000 Desferal 5500 4500 3800 3100 Desferal 4500 3700 3000 2300 Desferal 6500 6400 5000 4200 Desferal 3500 3200 2400 1800 Desferal 3000 2800 1900 1500 Desferal 4000 3000 2300 1500 Desferal 4500 3400 2700 1900 10 Desferal 5000 4500 3300 2300 11 Ferriprox 5000 4000 3200 2400 12 Ferriprox 4000 3500 2800 1700 13 Ferriprox 5500 5000 4100 3300 14 Ferriprox 4500 4300 3100 2900 15 Ferriprox 6500 6100 5000 4300 16 Ferriprox 3500 3200 2700 1900 17 Ferriprox 3000 2500 1700 1500 18 Ferriprox 4000 3000 2200 1700 19 Ferriprox 4500 4100 3300 2600 20 Ferriprox 3500 2800 2100 1600 Nhập số liệu vào SPSS, vào menu: Analyze> General Linear model> Repeated Measures sau: Đặt tên yếu tố nội đối tượng (Within-subject Factor Name) ferritin Số mức độ so sánh (Number of levels): Nhấn nút Add thấy ferritin(4) xuất ô vuông hình Nhấn nút Define ta hình sau: Dùng chuột bôi biến: Khoidau, S3thang, S6thang, S9thang, nhắp mũi tên chuyển biến qua ô bên phải (ô Within-subjects variables) sau: Nhấp hộp thoại Options bên dưới, chuyển ferritin vào ô bên phải (Display means for) nhắp vào ô: Compare main effects Statistic Descriptives hình sau: Nhắp Continue, Nhấn hộp thoại Plots (để vẽ biểu đồ lượng ferritin theo thời gian) , chuyển ferritin vào ô Horizontal Axis Nhắp nút Add, chuyển ferritin vào ô Plots bên sau: Nhắp Continue, sau nhắp OK cho kết sau: Kết đàu (Output) Bảng Trị trung bình độ lệch chuẩn ferritin thời điểm Mean Std Deviation N Khoidau 4575.00 1054.751 20 Thang_3 3975.00 1103.046 20 Thang_6 3120.00 968.232 20 Thang_9 2430.00 917.720 20 Bảng cho thấy số bệnh nhân điều trị N=20, lượng ferritin máu lúc khởi đầu 4575 giảm dần sau 3, tháng điều trị Phương sai (bình phương SD) thời điểm không đồng (gần nhau) Bảng Test kiểm định đồng phương sai hiệp phương sai (Mauchly's Test of Sphericity(b) Kết cho thấy Epsilon Greenhouse-Geisser=0,703 p=0,025, bác bỏ giả thuyết không, có nghĩa kiểm định Sphericity bị vi phạm (không có đồng phương sai-hiệp phương sai) Trong SPSS, giả định Sphericity bị vi phạm, ta sử dụng loại hiệu chỉnh sau: Greenhouse-Geisser, Huynh-Feldt, Lower-bound Bảng Kết kiểm định nội đối tượng với loại hiệu chỉnh (Greenhouse-Geisser, Huynh-Feldt Lower-bound) Nếu giả định sphericity không vi phạm (p>0.05) ta đọc kết hàng đầu (Sphericity Assumed) với bậc tự (df)=3, F=379.154 p=0.000 Nếu giả định sphericity bị vi phạm (p[...]... chính và cuối cùng nhắp OK Ta được kết quả sau đây: Bảng 5 Lượng ferritin trung bình và SD tại 4 thời điểm của 2 loại thuốc điều tri (Desferal và Ferrirox) Bảng 6 Kiểm định tính đồng nhất phương sai và hiệp phương sai (Gỉa định Sphericity) Giả định Sphericity không bị vi phạm (p=0.061) Bảng 7 Kết quả của kiểm định trong nội bộ các đối tượng Vì giả định Sphericity không vi phạm, đọc kết quả hàng đầu... gian (ferritin*Nhomdt) với p=0,262 Bảng 8 Kiểm định giữa 2 nhóm điều trị Kết quả: F=0,234 và p=0.634, không có sự khác biệt giữa 2 loại thuốc điều trị Bảng 9 Sự khác biệt trung bình giữa 2 loại thuốc Sai biệt trung bình (Mean Difference) giữa 2 nhóm điều trị =220 và p=0,634 Không có sự khác biệt giữa 2 nhóm điều trị Vẽ biểu đồ cho thấy lượng ferritin giảm dần cho cả 2 nhóm điều trị và không có sự ... Tài liệu tham khảo: Repeated Measures ANOVA Using SPSS The University of Texas at Austin Statistical Services, available on line at: http://www.utexas.edu/cc/docs/stat38.html Chan Y H Repeadted