PHÂN TÍCH BIẾN ĐỊNH LƯỢNG STATA 10

SỬ DỤNG STATA 10 THỐNG KÊ PHÂN TÍCH BIẾN ĐỊNH LƯỢNG Thái Thanh Trúc Bộ môn: Dân số - Thống Kê Y Học NỘI DUNG BÀI HỌC Kiểm định so sánh trung bình với phương sai đồng Kiểm định so sánh trung bình với phương sai khơng đồng Phân tích phương sai - Kiểm định ANOVA Hồi quy tuyến tính Các bước phân tích số liệu • Mở tập tin – File :: Open • Lưu ý: sử dụng log để lưu kết phân tích • Liệt kê biến số xác định số ghi (số đối tượng) F3 • Xác định – Mục tiêu nghiên cứu, – Các biến số phân loại biến số, – Kế hoạch phân tích Các bước phân tích số liệu • Mục tiêu: Đánh giá tác động cao huyết áp thai kì tuổi thai lên trọng lượng thai • Biến số Biến số phụ thuộc: trọng lượng thai Biến số độc lập: tuổi thai cao huyết áp Biến số gây nhiễu: tuổi mẹ, giới tính • Thống kê: kiểm định t hồi quy Các bước phân tích số liệu • Phân tích số liệu: thống kê mô tả – Bảng tần suất biến số định tính – Trung bình, ĐLC biến số định lượng – Vẽ biểu đồ, đồ thị (nếu cần) • Phân tích số liệu: kiểm định, thống kê phân tích – Theo mục tiêu nghiên cứu Chọn lựa kiểm định phù hợp Biến phụ thuộc Biến độc lập Nhị giá Danh định Thứ tự -Định lượng Đa biến T-test ANOVA Hồi quy tuyến tính Thứ tự MannWhitney Kruskal-Wallis TQ Spearman Nhị giá Chi bình phương (cc, cs, ir) Chi bình phương Hồi quy logistic Hồi quy Poisson Wilcoxon tổng quát Logrank Wilcoxon tổng quát Logrank Hồi quy Cox Định lượng có phân phối bình thường Sống Kiểm định t khơng bắt cặp So sánh nhóm (song song) • So sánh trung bình biến số định lượng nhóm • Mở tập tin IVF.DTA • Giả sử cần so sánh trung bình trọng lượng thai nhóm giới tính nam giới tính nữ – So sánh phương sai nhóm – So sánh trung bình nhóm CÁC BƯỚC TRONG KIỂM ĐỊNH GT • Bước 1: Xây dựng giả thuyết Ho • Bước 2: Chọn kiểm định phù hợp • Bước 3: Tính thơng kê t • Bước 4: Tính xác suất giá trị thống kê t • Bước 5: Kết luận Phép kiểm t (giả định phương sai nhau) • Bước 1: Xây dựng giả thuyết Ho: – Ho: Trọng lượng TB trẻ trai = Trọng lượng TB trẻ gái • Bước 2: Chọn kiểm định phù hợp (độ lệch chuẩn nhóm nhau) – Kiểm định t với (n1 + n2 - 2) = 641-2=639 độ tự • Bước 3: (n1 − 1) s12 + (n2 − 1) s22 sp = = 648,9 (n1 − 1) + (n2 − 1) se = s p / n1 + / n2 = 51,19 • Bước 4: p=0,001 • Bước 5: Kết luận: Bác bỏ Ho ( x1 − x2 ) t= = 3,265 se Phương trình hồi quy biến độc lập biến nhị giá • Hồi quy trọng lượng thai theo giới tính • Khi biến độc lập biến nhị giá vẽ phân tán đồ tính hệ số tương quan tính phương trình hồi quy • Y= a + bx • Hệ số (b) biến độc lập biến nhị giá – Sự khác biệt trọng lượng thai giá trị sex nữ (2) so với giá trị sex nam (1) • Hồi quy trọng lượng thai theo giới tính -bweight | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -sex | -167.1522 51.18935 -3.27 0.001 -267.6718 -66.63249 _cons | 3378.431 80.5197 41.96 0.000 3220.316 3536.546 Group | Obs Mean Std Err Std Dev [95% Conf Interval] -+ -trai | 326 3211.279 36.88521 665.9798 3138.715 3283.843 gai | 315 3044.127 35.421 628.6603 2974.434 3113.819 -+ -combined | 641 3129.137 25.78336 652.7827 3078.507 3179.767 -+ -diff | 167.1522 51.18935 66.63249 267.6718 Hồi quy đa biến • Có người đàn ơng đẩy 350 kg • Có người đàn ơng đẩy 150 kg • Hồi quy đơn biến – TL=- 50 + 200 x đàn ơng • Có người đàn ơng đàn bà đẩy 350 kg • Có người đàn ông đàn bà đẩy 150 kg • Hồi quy đơn biến – TL=- 50 + 200 x đàn ơng • Hồi quy đa biến – TL=100 * đàn ông + 50 * đàn bà Phương trình hồi quy đa biến • Y= a + b1x1 + b2x2+…+bnxn • a: số • bn: hệ số biến xn: mức độ thay đổi biến phụ thuộc biến xn thay đổi đơn vị biến số khác khơng thay đổi • b1: tác động biến x1 lên biến phụ thuộc có kiểm sốt cho biến số gây nhiễu x2-xn • Hồi quy đa biến kiểm sốt cho yếu tố gây nhiễu 5000 Birthweight/Linea r predic tio n 1000 2000 3000 4000 predict yhat, xb twoway (scatter bweight gestwks, sort) (line yhat gestwks) 25 30 35 G esta tional age Birthweight 40 Linear prediction 45 Biến độc lập: Tuổi thai, giới, huyết áp mẹ Biến phụ thuộc: Trọng lượng thai regress bweight gestwks sex ht Source | SS df MS -+ -Model | 153998584 51332861.4 Residual | 118721538 637 186376.04 -+ -Total | 272720122 640 426125.19 Number of obs F( 3, 637) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 641 275.43 0.0000 0.5647 0.5626 431.71 bweight | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -gestwks | 201.4248 7.541441 26.709 0.000 186.6157 216.2339 sex | -167.8167 34.17884 -4.910 0.000 -234.9335 -100.6999 ht | 142.14 50.8685 2.794 0.005 42.24979 242.0302 _cons | -4677.695 289.507 -16.157 0.000 -5246.198 -4109.192 • r2 (R-squared)= 0.5647  phương trình hồi quy giải thích 56.5% biến thiên trọng lượng thai   mơ hình có giới tính cao huyết áp giải thích tốt so với mơ hình có tuổi thai (r2=0.54) • Phương trình hồi quy theo kết trên: • Trọng lượng thai = -4677.695 + tuổi thai x 201.425 + cao huyết áp x 142.14 - giới x 167.817 Nhận xét • Hồi quy đa biến đánh giá tác động độc lập biến số • Hồi quy đa biến loại trừ tác động yếu tố gây nhiễu đưa vào mơ hình • Trọng lượng sơ sinh = -4865.245 + 206.641 x tuổi thai (tính theo tuần) • Trọng lượng thai = -4677.695 + tuổi thai x 201.425 + cao huyết áp x 142.14 - giới x 167.817 • PT 2: hệ số biến số tuổi thai 201.4 • PT 1: hệ số biến số tuổi thai 206.6 • Hệ số (201,4 206,6)?  số 201.4 phù hợp để đánh giá tăng trưởng trọng lượng thai ttest bweight, by(ht) unequal Two-sample t test with unequal variances -Group | Obs Mean Std Err Std Dev [95% Conf Interval] -+ -cao huye | 89 2742.157 86.17222 812.9471 2570.908 2913.406 khong CH | 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 89.88999 -627.6273 -271.1197 -Satterthwaite's degrees of freedom: 104.069 Ho: mean(cao huye) - mean(khong CH) = diff = Ha: diff < t = -4.9991 P < t = 0.0000 Ha: diff != t = -4.9991 P > |t| = 0.0000 Ha: diff > t = -4.9991 P > t = 1.0000 KẾT LUẬN: • Con bà mẹ bị cao huyết áp có trọng lượng sơ sinh trung bình 2742 gram, bà mẹ khơng cao huyết áp 3192 gram Sự khác biệt có ý nghĩa thống kê với p