Thống kê mô tả

Nghiên cứu can thiệp : Lý luận cơ bản và thực tế

2. Thống kê mô tả

Thống kê mô tả giúp bạn tóm lược dữ liệu có sẳn bằng

cách phân nhóm và tính tốn các đo lường để diễn tả sự

phân bố của dữ liệu.

1) Phân nhóm dữ liệu

Một nghiên cứu được thiết kế kỹ lưỡng cho những dữ liệu thô quý giá, tuy nhiên dữ liệu cần được sắp xếp lại. Để chuyển tải thành những thơng tin có giá trị ứng dụng hữu ích, dữ liệu thô phải được trình bày một cách rõ ràng. Dữ liệu

được phân loại thành các nhóm liên tục nhau và không

chồng lấp. Không nên phân thành nhiều nhóm q (khơng

tóm lược dữ liệu) hay ít quá (không đủ thông tin). Độ rộng

của các nhóm có thể bằng nhau hay khác nhau. Một ví dụ cở

điển của phân loại thành nhóm cùng độ rộng là chia cấu trúc

tuổi sinh đẻ thành những nhóm cách nhau 5 t̉i: 15-19, 20- 24, 25-29, 30-34, 35-39, 40-44, và 45-49. Khi trình bày dữ liệu với độ rộng của các nhóm khác nhau, cần có lập luận tùy theo mục tiêu của nghiên cứu. Ví dụ trong một nghiên cứu về viêm nhiễm đường sinh dục ở phụ nữ t̉i sinh đẻ, t̉i có

thể chia thành 3 nhóm: dưới 20, 20-39, và từ 40 t̉i trở lên, do có sự khác nhau về độ dày của thành âm đạo ảnh hưởng bởi sự thay đổi của mức độ nội tiết và các hoạt động tình

dục.

Loại Tần số Tầnsố tương đối Tần số tích lũy Tần số tương đối tích lũy Dưới 20 100 20% 100 20% 20 – 39 350 70% 450 90% 40trở lên 50 10% 500 100%

2) Tóm lược các thơng số về dữ liệu

Các đo lường sự tập trung của dữ liệu

Ngoài việc phân loại dữ liệu, có ba cách đo lường tóm lược để mơ tả sự tập trung của dữ liệu.

 Trung bình (trung bình số học) = Tổng tất cả các dữ liệu / n

 Trung vị = giá trị ở bách phân vị thứ 50  Yếu vị = (các) giá trị xuất hiện nhiều nhất

Cách tính trung bình đơn giản, nhưng bị ảnh hưởng nhiều bởi các giá trị quá lớn hay quá nhỏ, là con số ước lượng xấp xỉ tốt chỉ khi dữ liệu có phân phối bình thường (có dạng hình chng). Trung vị cũng đơn giản, nhưng không bị ảnh hưởng bởi các giá trị quá lớn hay quá nhỏ.

Các đo lường sự phân tán của dữ liệu

Thơng tin từ con người đều có nhiều biến thiên giữa mỗi cá thể. Vì vậy, cần phải đánh giá sự phân tán của dữ liệu so với giá trị của các đo lường tóm lược.

 Khoảng dãn rộng từ giá trị nhỏ nhất đến lớn nhất

 Phương sai = trung bình của bình phương khoảng cách

giữa các dữ liệu với giá trị trung bình.

 Độ lệch chuẩn (ĐLC) = căn bậc hai của phương sai. ĐLC đo lường giá trị tuyệt đối của khoảng cách giữa các

dữ liệu với giá trị trung bình. ĐLC đo lường sự phân tán tuyệt đối.

 Hệ số phương sai (CV) = Tỷ số của ĐLC với giá trị trung

bình. CV đánh giá sự biến đổi (variability) tương đối của

dữ liệu so với giá trị trung bình. CV vượt quá 100%,

chứng tỏ dữ liệu có sự phân tán rất rộng.

CV không lệ thuộc vào đơn vị đo lường, do đó có thể dùng để so sánh giữa các nhóm dữ liệu bất kỳ.

Các đo lường vị trí

Các đo lường vị trí của một giá trị cho sẵn nhằm so sánh

và mô tả sự liên hệ của dữ liệu đó với các dữ liệu khác trong bộ dữ liệu của một biến số. Hai cách đo lường vị trí được

dùng là bách phân vị (và tứ phân vị), và giá trị z.

 Bách phân vị= là vị trí có số % dữ liệu từ giá trị này trở xuống

 Tứ phân vị= các bách phân vị thứ 25, 50, và 75

 Giá trị z= giá trị chuẩn hóa đo khoảng cách giữa một giá

trị với trung bình chia cho với độ lệch chuẩn (cùng đơn

vị).