TƯƠNG QUAN và hồi QUY (TIN học ỨNG DỤNG SPSS)

Trắc nghiệm, bài giảng pptx các môn chuyên ngành Y dược hay nhất có tại “tài liệu ngành Y dược hay nhất”; https://123doc.net/users/home/user_home.php?use_id=7046916. Slide bài giảng môn tin học ứng dụng SPSS ppt dành cho sinh viên chuyên ngành Y dược. Trong bộ sưu tập có trắc nghiệm kèm đáp án chi tiết các môn, giúp sinh viên tự ôn tập và học tập tốt môn tin học ứng dụng SPSS bậc cao đẳng đại học ngành Y dược và các ngành khác

TIN HỌC ỨNG DỤNG TƯƠNG QUAN VÀ HỒI QUY Mục tiêu 1/ Xác định ý nghĩa cách sử dụng phân tích tương quang, mơ hình hồi quy thích hợp 2/ Thực cách lệnh phân tích tương quan, mơ hình hồi quy SPSS 3/ Đọc phiên giãi ý nghĩa trình bày kết phân tích Tin học ứng dụng - NCKH Bộ môn: TKYT – DS -SKSS PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN  Thường xét đến biến NC biến định lượng  Chú ý đến tính phân bố số liệu định lượng  Xác định ngưỡng ý nghĩa hệ số tương quan (r )  r0,7 : tương quan chặt chẽ Ví dụ: tính hệ số tương quan tuổi chiều cao Thực hiện: Analyze/ Correlate/Bivariate Biến số Kết thực  Hệ số tương quan r  Ngưỡng ý nghĩa p value  Số trường hợp quan sát Thể mối tương quan biểu đồ scatter plot: graph/legacy Dialogs/Scatter plot Biến phụ thuộc Biến độc lập Chú ý : • • Lựa chọn hệ tương quan pearson số liệu có phân bố chuẩn Hệ số tương quan Spearman số liệu có phân bố khơng chuẩn MƠ HÌNH HỒI QUY Phân loại: (dựa vào kiểu biến số phụ thuộc ) • Thơng thường có nhiều mơ hình hồi quy khác tùy thuộc vào kiểu biến số biến phụ thuộc • Một số mơ hình hay gặp phân tích thống kê: Hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, hồi quy Cox ( kiện theo MƠ HÌNH HỒI QUY • Chương trình chúng tơi đề cập đến mơ hình hồi quy tuyến tính (linear regression) mơ hình logistic với biến phụ thuộc nhị phân (Binary logistic) • Dựa vào số lượng biến độc lập đưa vào mơ hình  hồi quy đơn biến ( biến độc lập) 10  Ví dụ: Hồi quy tuyến tính đơn biến Viết phương trình tuyến tính t score cổ xương đùi với tuổi nghiên cứu 16 Phương pháp đưa biến độc lập vào mơ hình Tóm tắt mơ hình ( lưu ý ý nghĩa hệ số R2) Kiểm định tồn có ý nghĩa mơ hình 17 Coefficientsa Model Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients (Constant) tuoi 95.0% Confidence Interval for B B 1.146 Std Error 612 Beta t 1.872 -.051 009 -.408 -5.960 Sig .063 Lower Bound -.062 Upper Bound 2.354 000 -.069 -.034 a Dependent Variable: tscore_coxdui *Lưu ý hệ số B, sig ( giá trị p) 95% hệ số B  Phương trình : Tscore cổ xương đùi = 1,1146 – 0,051*tuổi 18 Mô hình hồi quy binary logistic đơn biến • Với biến phụ thuộc nhị phân ( mã 0;1) • Thường sử dụng để đo lường số nguy (OR) • Biến độc lập định lượng định tính • Phương pháp ngun tắc tương tự mơ hình tuyến tính Sử dụng hàm log • Dạng : Logit = ln(Odds) = ln[p/(1 - p)] = a + bx 19 Đo lường hệ số nguy ( OR) Bệnh Phơi nhiễm Không phơi nhiễm Tổng a c a+c Không bệnh b d Tổng a+b d+d b+d a+b+c+ d Theo lý thuyết odds tính sau : Odd nhóm bệnh = tỷ lệ có phơi nhiễm nhóm bênh/ tỷ lệ khơng phơi nhiễm nhóm bệnh = a/(a+c) / c/ (a+c) = p/ (1-p) = a/c Tương tự Odd nhóm khơng bệnh = p’/(1-p’) = b/d 20 Trong mơ hình hồi quy logistic OR ? (SỬ DỤNG THUẬT TỐN LOGIT OR log số e hệ số hồi quy B) 21 Ví dụ: xây dựng mơ hình logistic tình trạng lỗng xương (cổ xương đùi) với trình trạng giảm chiều cao (có; khơng ) Biến phụ Analyze/ Regression/Binary logistic thuộc Biến độc lập Phương pháp lựa22chọn Biến định tính Lưu ý: Chọn nhóm reference tùy thuộc vào mong muốn giải thích kết qua Biến định lượng 23 Chọn nhóm đối chứng Test kiểm định mơ hình Chọn khoảng 95% OR Ngưỡng ý nghĩa biến số đưa vào mơ hình 24 Đọc từ dịng Số trường hợp tham gia vào mơ hình, số mising Mã code biến phụ thuộc 25 Mơ hình chưa đưa biến độc lập 26 Phương pháp đưa biến độc lập vào mơ hình Kiểm định mức ý nghĩa mơ hình p>0,05 mơ hình tồn 27 Phương trình mơ hình: Ln(Odds) = -0,421 +0,853 *giam chieu cao Lưu ý : Hệ số hồi quy B Sig: giá trị p ý nghĩa hệ số B Exp(B) tỷ suất chênh OR 95% CI (OR) : Khoảng tin cậy 95% OR 28 Phiên giải kết có nhiều cách để phiên giải kết qua khác :  Trong nhóm khơng giảm chiều cao: Odds (x=0) = e(- 0.421+0,853*0) = e(-0.421)= 0.656  p=0,656/1.656= 0.396 Hay mô hình giúp tiên đốn 39,6% người khơng bị giảm chiều cao bị lỗng xương  Trong nhóm có giảm chiều cao: Odds(x=1) = e(-0.421 +0,853*1) = e(0,432)=1.54 p=1,54/2.54=0,606 hay mơ hình giúp tiên đốn 60,6% người bị giảm chiều cao bị loãng xương OR = Odds(x=1)/ Odds (x=0) = 1,54/0,656 = 2,347 Như nhóm có giảm chiểu cao có khả lỗng xương cao gấp 2,35 lần so với người không giảm chiều cao 29 BÀI TẬP Tính hệ số tương quan giải thích ý nghĩa mối tương số đường huyết, tsore cổ xương đùi, tscore cột sống thắt lưng tuổi đối tượng nghiên cứu Viết phương trình tuyến tính đường huyết số bmi vẽ biểu đồ thích hợp Xây dựng mơ hình thích hợp nhóm bệnh tiểu đường nhóm chứng (khơng tiểu đường) với nhóm bmi 30 ... cách sử dụng phân tích tương quang, mơ hình hồi quy thích hợp 2/ Thực cách lệnh phân tích tương quan, mơ hình hồi quy SPSS 3/ Đọc phiên giãi ý nghĩa trình bày kết phân tích Tin học ứng dụng -... hình hay gặp phân tích thống kê: Hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, hồi quy Cox ( kiện theo MƠ HÌNH HỒI QUY • Chương trình chúng tơi đề cập đến mơ hình hồi quy tuyến tính (linear regression)... chuẩn Hệ số tương quan Spearman số liệu có phân bố khơng chuẩn MƠ HÌNH HỒI QUY Phân loại: (dựa vào kiểu biến số phụ thuộc ) • Thơng thường có nhiều mơ hình hồi quy khác tùy thuộc vào kiểu biến