1. Trang chủ
  2. » Thể loại khác

Bài giảng Thống kê y học - Bài 9: Nguyên lí kiểm định

6 88 1

Đang tải... (xem toàn văn)

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 6
Dung lượng 282,75 KB

Nội dung

Bài giảng Thống kê y học - Bài 9: Nguyên lí kiểm định cung cấp các kiến thức giúp người học có thể trình bày được sự liên hệ giữa kiểm định ý nghĩa và khoảng tin cậy, phân biệt được 2 loại sai lầm - sai lầm loại I và sai lầm loại II. Mời các bạn cùng tham khảo.

NGUN LÍ KIỂM ĐỊNH Mục tiêu: Sau khi nghiên chủ đề, học viên có khả năng: ­  Trình bày được sự liên hệ giữa kiểm định ý nghĩa và khoảng tin cậy  ­ Phân biệt được 2 loại sai lầm: sai lầm loại I và sai lầm loại II Chọn lựa kiểm định phù hợp Như vậy nguyên lí của kiểm định ý nghĩa (hay kiểm định giả thuyết là như nhau). Các  kiểm định chỉ  khác nhau việc lựa chọn thống kê xuất phát từ  giả  thuyết H0. Việc lựa  chọn này phụ thuộc vào biến số của vấn đề quan tâm và thiết kế của nghiên cứu Bảng 10. Chọn lựa kiểm định phù hợp Loại thiết kế nghiên cứu Trước và  sau một  điều trị  (hoặc 2  điều trị) ở  trên cùng  các đối  tượng Nhiều điều  trị trên cùng  các đối  tượng Liên hệ  giữa hai  biến số Ðịnh lượng (mẫu rút từ  t­test khơng  Phân tích    dân   số   có   phân  bắt cặp phương sai phối   bình   thường   và  phương   sai   hai   nhóm  đồng nhất t­test bắt  cặ p Phân tích  phương sai  đo lường  lập lại Hồi quy  tuyến tính  và tương  quan  pearson Ðịnh tính ­ Danh định test  McNemar Cochrance  Q Hệ số của  bảng n x m (phi, OR,  RR) Kiểm định  sắp hạng  có dấu  Wilcoxon Friedman hệ số  tương quan  Spearman Thang đo của biến số Hai nhóm  điều trị gồm  các cá nhân  khác nhau Ba (hay  nhiêù)  nhóm điều  trị gồm các  cá nhân  khác nhau χ2 bảng 2 x  χ2 bảng 3 x  n n Ðịnh tính ­Thứ tự Kiểm định  (hay   biến   định   lượng  tổng sắp  hạng  khơng bình thường) Mann­ Whitney Kruskal­ Wallis Kiểm định ý nghĩa; Kiểm định giả thuyết Ý tưởng về kiểm định ý nghĩa (significance testing) được khởi xướng bởi R A Fisher   Giả sử chúng ta muốn đánh giá xem một loại thuốc mới có cải thiện tỉ lệ sống còn  1  năm sau khi bị  nhồi máu cơ  tim hay khơng. Chúng ta tiến hành một nghiên cứu các  bệnh nhân đượcđiều trị với một loại thuốc mới và một nhóm tương đương được điều  trị với giả dược và phát hiện rằng tử vong trong nhóm điều trị với thuốc mới chỉ bằng   một nửa so với nhóm điều trị bằng placebo. Đây là một kết quả hứa hẹn nhưng có khi   chỉ là một kết quả do cơ may? Chúng ta hãy xem xét câu hỏi này bằng cách tính giá trị  p. Giá trị  p chính là xác suất có ít nhất sự  khác biệt 2 lần về  tỉ  lệ  tử  vong nếu như  thuốc thực sự khơng có tác động gì lên tỉ lệ sống còn Fisher thấy rằng giá trị p là một chỉ số đo lường sức mạnh của chứng cớ chống lại giả  thuyết Ho (trong thí dụ này, giả thuyết là thuốc khơng tác động gì lên tỉ lệ  sống còn).  Ơng ta cổ vũ sử dụng P 

Ngày đăng: 20/01/2020, 17:09

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

w