- Các số liệu được kiểm tra bằng phương pháp kiểm định Kolmogorov
Smirnov Test và biểu đồ Histogram. Kết quả các số liệu đều có phân phối chuẩn và xấp xỉ chuẩn. Từ đó chúng tơi sử dụng giá trị trung bình để mơ tả và so sánh.
- Đối với chiều cao đứng và BMI, chúng tôi dùng phần mềm WHO AnthroPlus để tính số liệu và trình bày bằng biểu đồ. Đối với cân nặng, phần mềm chỉ tính kết quả từ 5 đến 10 tuổi nên chúng tơi trình bày bằng biểu đồ trung bình cộng. Các kết quả được trình bày bằng chỉ số Z-Score của WHO để đánh giá thể lực của trẻ (Z-score bình thường trong mức -2 đến +2) [95]
- Tính trung bình cộng của mỗi số cân nặng, chiều cao đứng, chiều cao ngồi, vòng đầu, vòng ngực, vòng cánh tay (P) duỗi, vòng eo, vịng mơng,
vịng đùi, đường kính trước sau và đường kính ngang ngực, chỉ số ngực theo từng giới, từng nhóm tuổi.
- Tính các chỉ số Skelie, QVC, Pignet, chỉ số ngực, sinh lực, hiệu số ngực bụng, độ giãn ngực theo từng giới, từng nhóm tuổi.
- Các số liệu thu thập được xử lí bằng phần mềm thống kê SPSS 18.0, sử dụng phép kiểm định t để so sánh các trung bình, tỉ lệ với nhau giữa các năm và ý nghĩa thống kê được xác định ở các mức 5% (p < 0,05). Các số liệu được khảo sát liên tục qua nhiều năm nhằm đánh giá sự phát triển liên tục của trẻ.
Phương pháp hạn chế sai số
* Độ tin cậy được tính là độ tin cậy đo và đo lại, về mặt lí thuyết đó chính là hệ số tương quan nội cụm (ICC) của hai lần đo.
Mỗi người đo sẽ tiến hành đo đạc mỗi chỉ số 1 lần cho 30 mẫu và so sánh với kết quả đo của người đo chuẩn (tác giả). Độ tin cậy r được tính theo cơng thức sau:
Trong đó
= phương sai của kết quả đo lần 1. = phương sai của kết quả đo lần 2. = phương sai của sự khác biệt. = khác biệt trung bình giữa 2 lần đo.
n = số cá thể đo 2 lần.
Thang đo cho chỉ số ICC như sau: Nhỏ hơn 0,50 - kém; từ 0,50 đến 0,7 - vừa; từ 0,7 đến 0,9 - tốt; từ 0,9 đến 1,00 - rất tốt .
Các phương sai được ước lượng theo phương pháp ANOVA. Số liệu được nhập vào máy và được phân tích thống kê bằng phần mềm SPSS. Các
thống kê được ước lượng với độ tin cậy từ 0,7 đến 1,00. Như vậy sai số giữa 2 lần đo là rất nhỏ và kết quả có giá trị tin cậy rất tốt. Từ đó chúng tơi triển khai tiến hành đo đạc trên tất cả đối tượng của mẫu.
Sau đó, cùng một người đo sẽ tiến hành đo 30 mẫu 2 lần khác nhau và tính hệ số tin cậy r như công thức trên. Kết quả vẫn được đưa vào phần mềm thống kê SPSS để tính ra kết quả r. Chọn những biến đạt độ tin cậy từ 0,7 đến 1,00. Những biến có sự khác biệt giữa 2 lần đo và giữa 2 người đo có giá trị thấp hơn 0,7 sẽ được tiến hành kiểm tra nguyên nhân sai lệch và điều chỉnh lại các thao tác, dụng cụ.