0

spss

25 4 0
  • spss

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Tài liệu liên quan

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 15/09/2021, 04:23

So sánh TB ở hai thời điểm khác nhau trên cùng một nhóm Thực hành trên SPSS: Analyze  Compare means  Paired-Samples T Test  Đưa lần lượt biến HATT vào viện và HATT ra viện vào Paired [r] (1)TIN HỌC ỨNG DỤNG KIỂM ĐỊNH TRUNG BÌNH TRƯỜNG ĐẠI HỌC Y DƯỢC HUẾ BỘ MÔN THỐNG KÊ – DÂN SỐ - SỨC KHỎE SINH SẢN (2) (3) • Có khác biệt nam và nữ ? (4) (5) Mục tiêu Chọn lựa kiểm định thống kê phù hợp cho các yêu cầu phân tích Hiểu các lý và các giả định liên quan đến các kiểm định thống kê Sử dụng SPSS để thực các kiểm định thống kê Phiên giải các kết phân tích số liệu (6) Phân loại So sánh TB mẫu và TB quần thể: T-test mẫu (One-sample T test) So sánh TB hai nhóm độc lập: T-test mẫu độc lập (Independent-Samples T Test) So sánh TB hai thời điểm khác trên cùng nhóm: T-test ghép cặp (Paired-Samples T Test) So sánh TB nhiều nhóm độc lập: ANOVA chiều (One-way ANOVA) (7) Các bước tiến hành  Đặt giả thuyết phân tích  Giả thuyết Ho  Đối thuyết H1  Chọn lựa kiểm định  Thực kiểm định  Kiểm tra các giả định  Xem xét kết  Phiên giải kết và kết luận (8) So sánh TB mẫu và TB quần thể Ví dụ: Sử dụng số liệu SXH.sav, so sánh khác biệt TB cân nặng nghiên cứu này (cannang) với TB cân nặng trên quần thể là 50kg, độ tin cậy 95% Giả thuyết:  Ho: TB cân nặng nghiên cứu = TB cân nặng quần thể  H1: TB cân nặng nghiên cứu ≠ TB cân nặng quần thể Lựa chọn kiểm định: So sánh TB mẫu và TB quần thể  Kiểm định T mẫu Kiểm tra giả định: Cân nặng có phân phối chuẩn? (9) So sánh TB mẫu và TB quần thể Thực hành trên SPSS: Analyze  Compare means  One-sample T Test  Đưa biến cân nặng (cannang) vào Test Variable  Nhập cân nặng quần thể (50kg) vào Test Value  Ở mục Options ta có thể chỉnh khoảng tin cậy hiệu số giá trị trung bình này (95%, 99% ), nhấn Continue  Nhấn OK (10) So sánh TB mẫu và TB quần thể Phiên giải:  Mô tả đặc tính biến số định lượng nghiên cứu: Nghiên cứu này thực trên 210 người, TB cân nặng: 51,49Kg, độ lệch chuẩn: 9,894Kg  Đọc kết so sánh: So với TB cân nặng quần thể (50Kg), TB câng nặng nghiên cứu này cao 1,49Kg (KTC 95%: 0,14 - 2,84Kg) Sự khác biệt có ý nghĩa thống kê (p=0,03 < 0,05) với độ tin cậy 95% 10 (11) So sánh TB hai nhóm độc lập Ví dụ: Từ số liệu SXH.sav, so sánh khác biệt TB cân nặng nghiên cứu này (cannang) theo giới tính, độ tin cậy 95% Giả thuyết:  Ho: TB cân nặng nam = TB cân nặng nữ  H1: TB cân nặng nam ≠ TB cân nặng củg nữ Lựa chọn kiểm định: So sánh TB biến định lượng quan sát trên nhóm độc lập  Kiểm định T cho mẫu độc lập Kiểm tra giả định: GĐ1: Biến số định lượng nhóm có phân phối chuẩn? GĐ2: Phương sai nhóm có nhau? 11 (12) So sánh TB hai nhóm độc lập Thực hành trên SPSS: Analyze  Compare means  Independent-samples T Test  Đưa biến cân nặng (cannang) vào Test Variable  Đưa biến giới tính (gioi) vào Grouping Variable  Nhấn Define Groups, Group nhập mã hóa cho nam, Group nhập mã hóa cho nữ, nhấn Continue  Ở mục Options ta có thể chỉnh khoảng tin cậy hiệu số giá trị trung bình này (95%, 99% )  Nhấn OK 12 (13) So sánh TB hai nhóm độc lập Phiên giải:  Mô tả đặc tính biến số định lượng theo nhóm: Trong nghiên cứu này có tổng số nam là 113 người với TB cân nặng: 51,73Kg, độ lệch chuẩn: 10,667Kg Tổng số nữ là 97 người với TB cân nặng: 51,21Kg, độ lệch chuẩn: 8,957Kg 13 (14) So sánh TB hai nhóm độc lập Phiên giải (tt):  Đọc kết kiểm định Levene’ test So sánh phương sai nhóm (giả định 2): phương sai nhóm không (p=0,032<0,05)  Đọc kết kiểm định T Test Từ kết kiểm định Levene, đọc kết T test hàng thứ cho trường hợp phương sai nhóm không Không có khác biệt TB cân nặng nhóm nam và nữ (p=0,697 > 0,05) với độ tin cậy 95% 14 (15) So sánh TB hai thời điểm khác trên cùng nhóm Ví dụ: Từ số liệu THA.sav, so sánh khác biệt TB huyết áp tâm thu vào viện (hatthu1) và viện (hatthu2) bệnh nhân từ 60 tuổi trở lên với độ tin cậy 99% Giả thuyết:  Ho: TB HATT vào viện = TB HATT viện  H1: TB HATT vào viện ≠ TB HATT viện Lựa chọn kiểm định: HATT đo lường lặp lại trên cùng đối tượng thời điểm khác (khi vào viện và viện)  Kiểm định T ghép cặp Kiểm tra giả định: Sự khác biệt HATT vào viện và HATT viện có phân bố chuẩn? 15 (16) So sánh TB hai thời điểm khác trên cùng nhóm Thực hành trên SPSS: Analyze  Compare means  Paired-Samples T Test  Đưa biến HATT vào viện và HATT viện vào Paired Variables  Ở mục Options ta có thể chỉnh khoảng tin cậy hiệu số giá trị trung bình này (95%, 99% ), nhấn Continue  Nhấn OK 16 (17) So sánh TB hai thời điểm khác trên cùng nhóm Phiên giải:  Mô tả đặc tính biến số HATT theo thời điểm: Nghiên cứu này thực trên 220 người TB HATT vào viện là 113,64mmHg, độ lệch chuẩn: 27,636mmHg TB HATT viện là 110,38mmHg, độ lệch chuẩn: 28,459mmHg  Đọc kết so sánh: TB HATT vào viện cao TB HATT viện là 3,255 mmHg (KTC99%: 1,417 – 5,092 mmHg) Sự khác biệt có ý nghĩa thống kê với p=0,0001 < 0,01, độ tin cậy 99% 17 (18) So sánh TB nhiều nhóm độc lập Ví dụ: Dựa vào số liệu SXH.sav, so sánh khác biệt TB chiều cao nghiên cứu này (chieucao) theo nơi (noio), độ tin cậy 95% Giả thuyết:  Ho: TB chiều cao các nhóm nơi là  H1: Có ít TB chiều cao nhóm nơi khác với TB chiều cao các nhóm còn lại Lựa chọn kiểm định: So sánh TB biến định lượng liên tục (chiều cao) theo biến định danh (nơi ở) có nhóm  Phân tích phương sai ANOVA Kiểm tra giả định: GĐ1: Biến số định lượng các nhóm có phân phối chuẩn? GĐ2: Phương sai các nhóm có nhau? 18 (19) So sánh TB nhiều nhóm độc lập Thực hành trên SPSS: Analyze  Compare means  One-way ANOVA Đưa biến chiều cao (chieucao) vào Dependent List Đưa biến nơi (noio) vào Factor Nhấn Post Hoc, tích chọn LSD và Dunnett’s T3, nhấn Continue Nhấn Options, tích chọn Desciptive và Homogeneity of Variance test, nhấn Continue Nhấn OK 19 (20) So sánh TB nhiều nhóm độc lập 20 (21) So sánh TB nhiều nhóm độc lập Phiên giải:  Mô tả đặc tính biến số định lượng theo các nhóm: Mô tả tần số, trung bình, độ lệch chuẩn chiều cao theo các nhóm nơi  Đọc kết kiểm định Levene: So sánh phương sai các nhóm (giả định 2): phương sai các nhóm (p=0,176 > 0,05)  Đọc kết kiểm định ANOVA: Không có khác biệt TB chiều cao theo nơi (p=0,094 >0,05) với độ tin cậy 95%  So sánh cặp giá trị: ( thường sử dụng để kết luận bổ sung cho kết kiểm định Anova, chọn kết ngược để bổ sung) Dựa vào kết kiểm định Levene: • Phương sai các nhóm nhau, chọn bảng LSD • Phương sai các nhóm không nhau, chọn bảng Dunnett’s T3 Xem xét khác biệt trung bình chiều cao theo cặp 21 (22) So sánh TB nhiều nhóm độc lập 22 (23) Phân biệt các kiểm định  Kiểm định giá trị trung bình: Bài toán luôn cho biết giá trị Xo trung bình cho trước  Kiểm định giá trị trung bình: Biến độc lập/phân loại luôn luôn là biến nhị phân  Kiểm định t ghép cặp: Luôn xét đến thời điểm nghiên cứu trên cùng mẫu NC  Kiểm định trung bình nhiều nhóm độc lập: Biến độc lập thường có phân nhóm trở lên Lưu ý: Đối với bài toán kiểm định từ giá trị tb trở lên bên cạnh tìm ngưỡng ý nghĩa p value, cần xem xét đến phương sai mẫu NC 23 (24) Bài tập Câu 1: Khoảng tin cậy 95% các ví dụ trên có ý nghĩa gì? Dựa vào số liệu Sốt xuất huyết (NC1.sav) trả lời câu đến câu Câu 2: Trung bình chiều cao (chieucao) đối tượng nghiên cứu là nam có khác so với chiều cao trên lý thuyết là 165cm với độ tin cậy 99%? Câu 3: Tính số BMI đối tượng nghiên cứu là nữ dựa vào cân nặng (cannang) và chiều cao (chieucao)  Cho biết số BMI trung bình, độ lệch chuẩn, sai số chuẩn giá trị BMI theo nơi (noio)  Hỏi trung bình BMI nhóm tuổi (tuoi) < 40 và nhóm tuổi ≥ 40 có khác biệt với độ tin cậy 95%? 24 (25) Câu 4: Chia trình độ học vấn (trinhdo) thành nhóm: • Nhom1: Từ cấp trở xuống • Nhom2: Cấp • Nhom3: CĐ, ĐH, SĐH So sánh trung bình độ tuổi (tuoi) theo nhóm học vấn trên với độ tin cậy 95% Câu 5: Dựa vào số liệu tăng huyết áp (THA.sav) so sánh khác biệt TB huyết áp tâm trương vào viện (hattr1) và viện (hattr2) bệnh nhân nam từ 65 tuổi trở lên với độ tin cậy 95% 25 (26)
- Xem thêm -

Xem thêm: spss, spss