LẬP KẾ HOẠCH PHÂN TÍCH– SO SÁNH HAI TỶ LỆ
H0: Tỷ lệ chấn thương đầu và cột sống của nhóm đi xe tương đương với nhóm đi bộ. hoặc ít hơn.
Kế hoạch phân tích bao gồm các bước sau:
Mô tả các biến
• một biến phụ thuộc là chấn thương ởđầu/ cột sống, nhị phân • một biến độc lập là đi bộ, nhị phân
Mô tả mối liên quan
• Mối liên quan được tóm tắt theo dạng sốđếm và tỷ lệ phần trăm.
Bảng giả Đi bộ Không đi bộ chấn thương ởđầu/ cột sống n (%) n (%) chấn thương không phải ở đầu/cột sống n (%) n (%) Tổng n (%) n (%)
Chọn kiểm định thống kê cuối cùng
• các giảđịnh là các quan sát độc lập đã được kiểm tra. thực hiện kiểm định khi bình phương.
Viết báo cáo phương pháp
phần các phương pháp trong kiểm định thống kê này sẽ có dạng như sau:
chúng ta sử dụng kiểm định khi bình phương (một phía) để kiểm tra giả thuyết là chấn thương đầu hoặc cột sống sẽ xảy ra nhiều ở những người đi bộ hơn là những người sử dụng phương tiện giao thông.
SỬ DỤNG SPSS ĐỂ KIÊM ĐỊNH THỐNG KÊ –KIỂM ĐỊNH KHI BÌNH PHƯƠNG
1. Từ thanh thực đơn chọn : Analyse→Descriptive Statistics→ Crosstabs. bạn sẽ
có hộp thoại dạng sau:
2. Từ danh sách các biến, đánh dấu vào biến phụ thuộc mà bạn muốn phân tích. Trong ví dụ này là headspin (chấn thương ởđầu/ cột sống), và kích vào mũi tên để chuyển biến đó sang ô Row(s) .
3. Từ danh sách các biến, đánh dấu vào biến độc lập mà bạn muốn phân tích, trong ví dụ này là pedestrn (đi bộ hoặc không đi bộ), và kích vào mũi tên để chuyển sang ô
Column(s).
4. Nếu hiện thi tỷ lệ phần trăm cột những người đi bộ mà bị chấn thương đầu, bạn kích vào Cells và một hộp thoại mới xuất hiện dạng như sau. Đánh dấu vào ô cột và kích
5. Để tính kiểm định khi bình phương bằng SPSS bạn kích vào Statistics và một hộp thoại mới sẽ xuất hiện dạng sau. chọn Chi-square và kích tiếp vào Continue.
6. bây giờ kích OK.
Kết quả của bạn sẽ xuất hiện ở một cửa sổ khác - cửa sổ kết quả, như sau.
Thông thường chúng ta sử dụng tỷ suất chênh và khoảng tin cậy để phiên giải kết quả . Tuy nhiên bạn cũng có thểđánh dấu vào ô ‘Risk’ trong màn hình chọn các giá trị
thống kê cho ước lượng nguy cơ:
Risk Estimate
1.367 .988 1.889
1.036 .997 1.076
.758 .569 1.010
1525 Odds Ratio for Injury
to head or spine (Not injured at these sites / Injured)
For cohort Was victim a pedestrian? = No For cohort Was victim a pedestrian? = Yes N of Valid Cases
Value Lower Upper 95% Confidence
Interval
PHIÊN GIẢI
Có khoảng 44% những người đi bộ bị chấn thương đầu/cột sống so với 37% những người dùng phương tiện giao thông. Tỷ suất chênh của chấn thương đầu/cột sống trong những người đi bộ cao hơn 1,37 lần so với những người dùng phương tiện giao thông (vì số liệu này không được thu thập qua nghiên cứu thuần tập nên việc ước sử
dụng hai nguy cơ khác là không chính xác) khoảng tin cậy bao gồm gia trị 1 chỉ ra rằng
ước lượng này là chính xác:
Điều này chỉ ra rằng có sự khác biệt giữa các loại nạn nhân chấn thương nhưng lại không chỉ ra cụ thể là khác biệt cái gì?
Mỗi một lần tính giá trị kiểm định khi bình phương, bạn có thể có các kết quả hơi khác nhau. Điều này do trong kiểm định khi bình phương giá trị p chỉ là giá trị xấp xỉ, ngoài ra chúng ta còn có kết quả của một vài phương pháp khác như Likelihood, Pearsons. Một vài phần mềm thống kê có thể tính giá trị p chính xác khi thích hợp (kiểm
định chính xác Fisher’s, không phải là một kiểm định khi bình phương), mặc dù đây là một phép tính đòi hỏi nhiều tính toán. Và như vậy, các kiểm định xấp xỉ khi bình phương là cần thiết. Kết quả trên đây cho phép chúng ta chọn lựa một trong 3 kiểm định thống kê khác nhau và đồng thời cũng cho giá trị xác suất chính xác.
Cũng giống như kiểm định khi bình phương cho một mẫu chúng ta cũng phải chú ý rằng giá trị kì vọng của ô phải lớn hơn 5. Một kiểm định khi bình phương có giá trị là tất cả các giá trị kì vọng của ô phải lớn hơn 5 (lưu ý: giá trị kì vọng chứ không phải giá trị quan sát, giá trị quan sát có thể bằng không). Tuy nhiên quy ước này cũng mang tính chất hơi bảo thủ, trên thực tế kiểm định khi bình phương có thể kiểm định đúng khi số
thậm chí khi giá trị kì vọng của một ô nào đó nhận giá trị nhỏ bằng 2 ( không nhiều quá các ô trên có số nhỏ hơn 5). PSS sẽ chỉ ra là có bất kỳ một ô nào nhỏ hơn 5 nhưng vẫn thực hiện kiểm định khi bình phương cho bạn. Trong trường hợp này, khi phiên giải kết quả bạn nên cẩn thận để tránh đưa ra các kết luận sai.
Kiểm định khi bình phương được trình bày nhiều nhất trong các tài liệu thống kê là kiểm định khi bình phương Pearson. Tuy nhiên, khi bảng chỉ có 2 hàng và 2 cột thì chúng ta nên áp dụng hiệu chỉnh liên tục cho công thức Pearson. Như vậy kiểm định thống kê chính xác nhất cho kết quả trên sẽ là kiểm định khi bình phương có hiệu chỉnh
giá trị hiệu chỉnh liên tục. Tuy nhiên, phần này thảo luận về kiểm định khi bình phương nên chúng ta sẽ chọn giá trị kết quả của hiệu chỉnh liên tục đểđưa vào báo cáo:
Có sự khác biệt giữa tỷ lệ chấn thương đầu/cột sống ở những người đi bộ so với những người dùng phương tiện giao thông. Có 44% những người bị chấn thương đầu/cột sống ở những người đi bộ nhưng chỉ có 37% những người bị chấn thương loại này khi dùng phương tiện giao thông. Tỷ suất chênh chỉ ra sự khác nhau của hai tỷ lệ này là 1,37 (khoảng tin cậy 95% 0,99 – 1,89). Mặc dù sự khác nhau này có ý nghĩa trong y tế công cộng nhưng chúng ta lại không đủ bằng chứng để kết luận rằng sự khác nhau giữa hai nhóm là có ý nghĩa thống kê (χ2
1 = 3,3, p = 0,070).