2.5.1. Xử lý số liệu
- Thu thập tồn bộ mẫu, danh sách, phiếu điều tra và xem xét hồn chỉnh của từng phiếu.
- Mã hĩa, nhập số liệu bằng phần mềm Epidata 3.1.
2.5.2. Phân tích số liệu
- Sử dụng phần mềm STATA 10.0 để thống kê và xử lý. - Thống kê mơ tả và thống kê phân tích.
- Những số thống kê cần tính bao gồm:
+ Tần số, tỷ lệ % và khoảng tin cậy 95% các tỷ lệ nghiên cứu.
+ Tỷ số tỷ lệ hiện mắc (PR) và khoảng tin cậy 95% của PR khi xác định số đo kết hợp mối liên quan giữa một số yếu tố với tỷ lệ hiện mắc THA.
+ Trung bình và độ lệch chuẩn của các biến số định lượng. - Sử dụng phép kiểm:
+ Phân tích đơn biến: Khi so sánh các tỷ lệ giữa các nhĩm nghiên cứu và PR liên quan giữa THA với một số yếu tố thì dùng phép kiểm chi bình phương (Chi-squared test) hoặc phép kiểm chính xác Fisher (Fisher’s exact test) khi cĩ cĩ > 20% tần số mong đợi trong bảng <5. Khi so sánh trung bình của các trung bình giữa các nhĩm, sử dụng phép kiểm t (t test) khi so sánh 2 trung bình và phép kiểm ANOVA một yếu tố (One- way ANOVA) khi so sánh > 2 trung bình của các nhĩm.
+ Phân tích đa biến: Khi lượng giá đồng thời mối liên quan giữa tỷ lệ hiện mắc THA với một số yếu tố qua mơ hình hồi qui đa biến thì sử dụng hồi qui Poisson (Poisson’s regression) vì một số nghiên cứu đã cho thấy rằng trong nghiên cứu cắt ngang, khi tỷ lệ hiện mắc của một sự kiện ≥ 10% thì dùng mơ hình hồi qui logistic (logistic regression) sẽ ước tính tỷ số chênh OR (odds ratio) cao hơn mức thực tế [33],[41]. Sau khi phân tích đơn biến thì chỉ dùng các yếu tố liên quan với mức ý nghĩa thống kê p<0,1 mới đưa vào mơ hình phân tích đa biến để tránh giảm đi ảnh hưởng của các yếu tố lên tỷ lệ THA vì hiện tượng các biến song song (multicollinearity).
- Kết quả đạt được cĩ ý nghĩa thống kê khi p<0,05.