CHƯƠNG 2 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.6. Xử lý số liệu nghiên cứu
- Số liệu thu thập được được ghi vào bệnh án nghiên cứu, mã hóa và nhập bằng phần mềm Excel 2010.
- Xử lý số liệu bằng phần mềm Stata 15.1.
- Xử lý số liệu theo phương pháp thống kê y học:
+ Số liệu được biểu diễn theo số trung bình ± độ lệch chuẩn ( ! ± SD), tỷ lệ %.
- Test ANOVA để so sánh ba giá trị trung bình trở lên: Kiểm định oneway ANOVA để so sánh trung bình của một giá trị định lượng liên tục trong nhiều nhóm mẫu độc lập với giả định phương sai của giá trị định lượng này đồng nhất giữa các nhóm. Cách tính:
" = # $#
Nguồn sai số Tổng bình phương (SS – Sums of Squares) Bậc tự do (df) Trung bình bình phương (MS – Mean Squares) Do nhân tố $ = % ' !& k – 1 # $ $1 Do sai số SSE = SST – SSB N – k # ( Tổng ) % * ' !& N – 1
Sau khi tính được F, tìm giá trị p dựa trên Bảng tra phân phối F. Trong nghiên cứu này giả thiết H0 (có sự khác biệt) được chấp nhận khi p < 0,05.
- Kiểm định t-test giữa 2 nhóm độc lập (2 sample independent t-test):
Sử dụng để so sánh trung bình của một giá trị định lượng liên tục trong 2 nhóm khơng liên quan với nhau với giả định phương sai của giá trị định lượng này đồng nhất giữa 2 nhóm.
+ Cách tính:
Với:
o A, B là 2 nhóm độc lập
o mA, mB là trung bình của nhóm tương ứng
o nA, nB là số đối tượng của nhóm tương ứng
o S là trọng số phương sai của 2 nhóm
+ Sau khi tính được t, tìm giá trị p dựa trên bảng tra Phân phối t-Student α = 0,05. Trong nghiên cứu này giả thiết H0 (có sự khác biệt) được chấp nhận khi p < 0,05.
- Kiểm định Khi-bình phương để so sánh tỉ lệ giữa các nhóm; trong trường hợp biến có số quan sát nhỏ thì dùng kiểm định Fisher exact test; sự khác biệt có ý nghĩa thống kê khi p<0,05.
+ Kiểm định Khi-bình phương (Pearson chi-squared – χ2): thường
được dùng để kiểm định các biến định tính (tỷ lệ):
- Kiểm định 2 tỉ lệ trên 2 mẫu độc lập (Áp dụng khi giá trị mong đợi trung bình trong các ơ ≥5)
- Cách tính:
Với:
o O : Trị số quan sát (Observation value)
o E : trị số mong đợi (Expected value)
- Xác định bậc tự do (df - degree of freedom) bằng: số phân loại – 1 - Với α = 0,05, tìm giá trị p theo bảng phân phối Khi bình phương. Trong nghiên cứu này giả thiết H0 (có sự khác biệt) được chấp nhận khi p < 0,05
Kiểm định Fisher exact test: Sử dụng thay thế kiểm định Khi-bình phương dành cho các giá trị mong đợi trung bình < 5.
- Cách tính trong bảng 2 x 2:
Với:
o a: tỷ lệ “đúng” trong nhóm 1 (a + c)
o b: tỷ lệ “đúng” trong nhóm 2 (b + d)
- Giả thiết H0 (có sự khác biệt) được chấp nhận khi p < 0,05.