CHƯƠNG 2 : ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.6Quản lý và phân tích số liệu
- Số liệu nhập bằng phần mềm Epidata 3.1.
- Các số liệu thu thập được xử lý theo thuật toán thống kê Y sinh học, sử dụng phần mềm Stata 10.0.
Ghép nhóm mức độ phơi nhiễm từ 6 mức ở bộ câu hỏi (HSSKCN) ngày/ tuần/ tháng/năm thành 3 mức thấp/trung bình/cao để giảm sự phân tán của số liệu. Cộng dồn 6 mức phơi nhiễm chia thành 3 mức phơi nhiễm trên nguyên tắc tạo ra số lượng của mỗi mức phơi nhiễm càng gần bằng nhau càng tốt. Các tần suất ăn ở 6 mức độ sẽ quy thành số lần ăn trong năm (8,5- 730 lần ăn/ năm). Vì vậy, từng loại thực phẩm sẽ có phân mức khác nhau nhưng chủ yếu ở ba trường hợp sau:
+ Ít (sử dụng theo 6-11/năm, 1-3/tháng), trung bình (1-2/tuần, 3-4/tuần), nhiều (5-6/ tuần, 1-3/ ngày)
+ Ít (sử dụng theo 6-11/năm, 1-2/tuần), trung bình (3-4/tuần, 5-6/tuần), nhiều (1-3/ ngày)
+ Ít (sử dụng theo 6-11/năm, 1-3/tháng), trung bình (1-2/tuần), nhiều (3- 4/ tuần, 1-3/ ngày).
Tính OR chuẩn hóa theo theo tuổi và giới bằng phương pháp Logistic Regression Analysis với mức ý nghĩa thống kê 0,05. Chỉ tính OR và 95% khoảng tin cậy cho người có tiêu thụ đồ uống và thực phẩm.
Đối với các yếu tố có thể ghép nhóm thành 3 mức phơi nhiễm là thấp (Ít), trung bình và cao (Nhiều), nhóm phơi nhiễm thấp làm tham khảo
(OR=1,0) và OR được tính cho hai mức phơi nhiễm cao hơn. Chiều hướng OR (Trend of OR) được tính để xác định chiều hướng tăng hay giảm nguy cơ có đều và liên tục khơng, chỉ số này cho ta biết liều đáp trả (Dose – Respond) khi tăng mức độ phơi nhiễm và hậu quả xảy ra UTDD thế nào. Trong bảng kết quả, chiều hướng OR trình bày ở hàng cuối gọi là “Tổng số và chiều hướng OR” cho từng yếu tố có 3 mức độ phơi nhiễm. Đối với các yếu tố chỉ có 2 mức phơi nhiễm thì khơng cần tính chỉ số chiều hướng OR này.
Phân tích ghép cặp giữa 1 bệnh và 2 chứng tương đồng về tuổi và giới.