2.3.1. Xử lý số liệu
- Thu thập toàn bộ mẫu, danh sách, phiếu điều tra và làm sạch số liệu trước khi nhập.
- Số liệu thu thập được thiết kế thành bảng, biểu đồvà phân tích dữ liệu.
2.3.2. Phân tích số liệu và các test thống kê
- Sử dụng các phương pháp thống kê y học.
- Số liệu đã được mã hóa, tiến hành nhập vào Microsoft Ofice Excel 2007, sau đó kiểm tra để chắc chắn dữ liệu không có lỗi trước khi đăng xuất sang phần mềm.
- Sử dụng phần mềm SPSS để thống kê và xử lý. - Những con số thống kê cần tính bao gồm:
+ Tần số, tỷ lệ % và khoảng tin cậy 95% các tỷ lệ nghiên cứu. + Trung bình và độ lệch chuẩn của các biến số định lượng. + Phân tích đơn biến:
So sánh các tỷ lệ dùng phép kiểm χ2 (Chi-squared test) hoặc phép kiểm chính xác Fisher (Fisher’s exact test) khi có > 20% tần số mong đợi trong bảng < 5.
Chi bình phương của Mc'Nemar để so sánh hiệu quả trước sau theo tỷ lệ.
Khi so sánh trung bình giữa các nhóm: sử dụng phép kiểm t (t-test)
khi so sánh 2 trung bình và phép kiểm ANOVA khi so sánh > 2 trung bình. - Kết quả đạt được có ý nghĩa thống kê khi p < 0,05.
- Để tính mối tương quan của hai biến X và Y, sử dụng phương trình hồi quy tuyến tính với hệ số tương quan r của mẫu -1 ≤ r ≤ 1.
| r | > 0,7 tương quan mạnh
| r | = 0,4 – 0,7 tương quan trung bình | r | < 0,4 tương quan thấp
| r | càng lớn thì tương quan giữa X và Y càng chặt.
r được dùng để ước lượng hướng và độ mạnh của mối quan hệ giữ a X và Y.
0 <r ≤ 1: Gọi là tương quan tuyến tính thuận.
-1 ≤r ≤ 0: Gọi là tương quan tuyến tính nghịch [19].