HIỆU ỨNG TƯƠNG TÁC TRONG PHÂN TÍCH SỐ LIỆU THỐNG KÊ

HIỆU ỨNG TƯƠNG TÁC TRONG PHÂN TÍCH SỐ LIỆU THỐNG KÊ Khi phân tích thống kê trước xét đến biến gây nhiễu (confounders) cần lưu ý hiệu ứng tương tác (interaction effects) biến độc lập dẫn đến sai lệch diễn dịch kết nghiên cứu Phân biệt biến gây nhiễu tương tác Biến gây nhiễu biến độc lập vừa liên hệ với biến độc lập khác gây ảnh hưởng biến phụ thuộc (kết cục) Biến độc lập Rượu Biến phụ thuộc (kết cục) K phổi Thuốc Ví dụ: Một nghiên cứu tìm liên quan uống rượu (YT phơi nhiễm biến độc lập) Ung thư phổi (biến phụ thuộc biến kết cục) Hút thuốc biến gây nhiễu có liên hệ với rượu (người uống rượu thường hay hút thuốc) đồng thời thuốc yếu tố nguy gây ung thư phổi Như tìm liên hệ rượu ung thư phổi cần phải hiệu chỉnh yếu tố gây nhiễu thuốc Tương tác ảnh hưởng biến độc lập biến độc lập khác làm ảnh hưởng biến phụ thuộc (kết cục), nhiên biến độc lập không ảnh hưởng trục tiếp biến kết cục Thuốc ngừa thai Bệnh tim mạch Tương tác Thuốc Ví dụ: Một nghiên cứu liên quan thuốc ngừa thai (YT phơi nhiễm) bệnh tim mạch (biến kết cục) Một biến độc lập có tương tác với uống thuốc ngừa thai thuốc Trong nghiên cứu thuốc gọi biến tương tác hút thuốc làm tăng nguy thuyên tắc mạch phụ nữ dùng thuốc ngừa thai gây bệnh tim mạch Hút thuốc nghiên cứu không yếu tố gây nhiễu không tác động trực tiếp gây bệnh tim mạch Như bệnh tim mạch xảy cần có hiệp đồng yếu tố (thuốc lá+thuốc ngừa thai) Một ví dụ dễ hiểu hơn, ly café phải cẩn đủ điều kiện (bỏ đường vào ly+khuấy); khuấy yếu tố tương tác khuấy không làm ly café đường Vì phân tích kết nghiên cứu cần phát tương tác biến độc lập không diễn dịch kết bị sai lệch Ví dụ Một nghiên cứu số lượng tiểu cầu trẻ em mắc Sốt xuất huyết (SXH) Nhiễm siêu vi (NSV), nhóm gồm 20 em Số liệu trình bày sau Nhom Tieucau Ngaythu 70 1 120 1 110 1 90 1 80 1 90 1 90 1 120 1 190 160 210 Nhom Tieucau Ngaythu 140 130 170 150 160 160 190 170 160 180 150 1 1 1 1 190 210 180 180 80 90 100 190 200 0 0 1 0 2 2 2 2 130 150 110 170 150 140 160 110 120 1 1 1 1 Nhom: Nhóm 1: “SXH” Nhóm 2: “NSV” Tieucau: Số lượng tiểu cầu x1000/mm3 Ngaythu: -Thử máu sớm (Sau sốt 1-2 ngày) mã=0 - Thử máu trễ (Sau sốt ngày) mã=1 Nhập số liệu vào phần mềm SPSS: Dùng phép kiểm T so sánh trung bình tiểu cầu nhóm SXH NSV Số lượng tiểu cầu trung bình độ lệch chuẩn nhóm: SHX: 137 ± 51 NSV 150 ± 22 ; với t=1.003 p=0.325: khác biệt tiểu cầu nhóm ý nghĩa thống kê Như không để ý đến yếu tố tương tác (ngày thử máu) kết nghiên cứu kết thúc với kết luận khác biệt lượng tiểu cầu giảm nhóm SXH NSV Bây xét đến biến tương tác nhóm bệnh ngày thử máu sớm trễ, kết nhóm có khac biệt? Dùng phân tích đơn biến mô hình tuyến tính tổng quát SPSS Vào menu: Analyze> General Linear Model> Univariate Vào hình Univariate Nhắp chọn biến tieucau từ ô bên tay trái vào ô Dependent Variable Nhắp chọn biến độc lập Nhom Ngaythu chuyển vào ô Fixed Factors(s) Muốn vẽ biểu đồ tương tác biến, nhắp vào Plots…sẽ xuất hình sau: Nhắp chọn Ngaythu chuyển vào ô Horizontal Axis Nhom vào ô Sepatate Lines Nhắp vào Add biến Ngaythu*Nhom xuất vào ô Plots Nhắp Continue Nhắp vào Options để mở hình sau đây: Chuyển biến tương tác biến từ ô Factor(s) and Factor Interactions bên trái vào ô Display means for bên tay phải Đánh dấu nháy  vào ô: Compare main effects, Descriptive statistics ô Homogeneity tests Nhắp continue để trở hộp thoại chính, nhắp OK để xem kết phân tích sau: Kết trung bình lượng tiểu cầu độ lệch chuẩn SD nhóm (SXH, NSV) theo ngày thử (Sớm trể) trình bày bảng Kết Levene’s test với p=0.621>0.05, cho thấy có đồng phương sai nhóm (homogeneity of variances) Nhìn kết tests ảnh hưởng đối tượng cho thấy; - Không có khác biệt trị số tiểu cầu nhóm SXH NSV(F=2.698; p=0.109) (hàng 3: Nhom) - Có khác biệt tiểu cầu theo ngày thử (F=47.590; p=0.000) (hàng 4: Ngaythu) - Có tương tác rõ Nhom*Ngaythu (F=18.283; p=0.000) (hàng 5) Muốn thấy rõ tương tác ta xem kết biểu đồ sau: Hai đường thẳng nhóm SXH NSV không song song mà bắt chéo chứng tỏ có tương tác nhóm bệnh ngảy thử máu Khi thử máu sớm trị số tiểu cầu nhóm gần khác biệt (SXH 180000 ± 34000/mm3 NSV 160000 ± 18000/mm3 (Ghi chú: hai biến độc lập tương tác đường thẳng song song nhau) Khi thử máu trễ sau sốt ngày chênh lệch lượng tiểu cầu cao khác biệt có nghĩa thống kê (SXH: 95000 ± 17000/mm3 NSV 140000 ± 21000/mm3 Sau phân tích ta thấy có tương tác nhóm bệnh ngày thử máu Như để đánh giá kết nghiên cứu cần phải phân tích riêng thành nhóm Cách thực SPSS: Trước hết chọn ngày thử=0, dùng phép kiểm t-student SPSS cho thấy khac biệt số lượng tiểu cầu nhóm bệnh Sau chọn ngày thử=1 sau: Vào Data> Select Cases Nhắp chọn If condition is satisfied (điều kiện thỏa mãn) Chọn if Ngaythu=1 (thử máu trễ) lúc số ca thử sớm bị loại bỏ Vào phép kiểm T với mẫu độc lập (Independent-Samples T test), kết sau: Phép kiểm t Student cho thấy có khác biệt trị tiểu cầu nhóm SXH NSV thử máu trễ: (t=-5.156; p=0.000) Kết luận: Nếu không xét đến ảnh hưởng tương tác biến độc lập (Nhóm Ngày thử) không thấy khác biệt mức giảm tiểu cầu bệnh lý SXH NSV Thực ra, thử máu sớm (ngày 1-2 bệnh) không phát thử máu trễ (sau ngày bệnh) giảm tiểu cầu bệnh SXH rõ ràng TS Nguyễn Ngọc Rạng, bsrang.blogspot.com Tham khảo: Field A.P Two-way independent ANOVA using SPSS in Research method in Psychology 2008 Matthias Egger,c,d Pippa Scott,c Mirjam I Geerlings,a and Jan P Vandenbrouckee When One Depends on the Other Reporting of Interaction in Case-Control and Cohort Studies, Epidemiology • Volume 20, Number 2, March 2009 Stratified Analysis: Introduction to Confounding and Interaction, website: www.sjsu.edu/faculty/gerstman/StatPrimer/stratified.PDF, truy cập ngày 15/06/09 [...]... khi thử máu trễ: (t=-5.156; p=0.000) Kết luận: Nếu không xét đến ảnh hưởng tương tác giữa 2 biến độc lập (Nhóm và Ngày thử) chúng ta sẽ không thấy sự khác biệt mức giảm tiểu cầu giữa 2 bệnh lý SXH và NSV Thực ra, nếu thử máu sớm (ngày 1-2 của bệnh) sẽ không phát hiện nhưng khi thử máu trễ (sau ngày 3 của bệnh) sự giảm tiểu cầu trong bệnh SXH rất rõ ràng TS Nguyễn Ngọc Rạng, bsrang.blogspot.com Tham khảo: ... yếu tố tương tác khuấy không làm ly café đường Vì phân tích kết nghiên cứu cần phát tương tác biến độc lập không diễn dịch kết bị sai lệch Ví dụ Một nghiên cứu số lượng tiểu cầu trẻ em mắc Sốt xuất... độc lập tương tác đường thẳng song song nhau) Khi thử máu trễ sau sốt ngày chênh lệch lượng tiểu cầu cao khác biệt có nghĩa thống kê (SXH: 95000 ± 17000/mm3 NSV 140000 ± 21000/mm3 Sau phân tích. .. (hàng 5) Muốn thấy rõ tương tác ta xem kết biểu đồ sau: Hai đường thẳng nhóm SXH NSV không song song mà bắt chéo chứng tỏ có tương tác nhóm bệnh ngảy thử máu Khi thử máu sớm trị số tiểu cầu nhóm gần