Ứng dụng lý thuyết kiểm định

Một phần của tài liệu phân tích thống kê dữ liệu trong điều tra xã hội học (Trang 41 - 76)

2.4.4.1.Miêu tả một kiểm định giả thuyết

Trong các tham số quần thể, chúng ta sẽ xét các ứng dụng kiểm định cho các tham số (µ1 - µ2) và (p1 – p2).

Các khái niệm của một phép kiểm định đối với các tham số này là như nhau. Các giả thuyết không và thay thế, thống kê kiểm định, và miền bác bỏ đều có một dạng chung như đã trình bày ở trên. Tuy nhiên, cách thức tính toán thống kê kiểm định phụ thuộc thực tế vào tham số mà ta quan tâm [2].

Miêu tả một kiểm định giả thuyết: xác định tham số quan tâm

THAM SỐ TÊN GỌI/ MÔ TẢ

µ Trung bình

(µ1 - µ2) Chênh lệch về trung bình; khác nhau trung bình; so sánh các trung bình

p Tỷ lê; Phần trăm; Phân số; Phần; Bộ phận

(p1 – p2) Chênh lệch về tỷ lệ hoặc phần trăm; So sánh các tỷ lệ hoặc các phần trăm

σ2 Phương sai; Sự biến đổi; Độ chính xác

zz 12 2 2

 Tỷ số của các phương sai; So sánh các phương sai

2.4.4.2. Kiểm định giả thuyết về một trung bình quần thể

Kiểm định giả thuyết về một trung bình quần thể với mẫu lớn

KIỂM ĐỊNH MỘT ĐẦU H0: µ = µ0

H1: µ > µ0 (hoặc là H1: µ < µ0)

KIỂM ĐỊNH HAI ĐẦU H0: µ = µ0 H0: µ ≠ µ0 Thống kê kiểm định 0 0 / x x x z s n        Miền bác bỏ

zz (hoặc zz ) z zMiền bác bỏ / 2 ( hoặc z z/ 2)

Trong đó z là giá trị của z để cho P(z>z) = α; và z/ 2 là giá trị của z để cho

P(zz/ 2) =/ 2. [ chú ý: µ0 là ký hiệu của giá trị được chỉ thị cho µ trong giả thuyết không]

Giả thiết: Cỡ của mẫu phải đủ lớn sao cho phân bố lấy mẫu của x là xấp xỉ dạng chuẩn và s là một xấp xỉ tốt cho σ [2].

Kiểm định giả thuyết về một trung bình quần thể với mẫu nhỏ

KIỂM ĐỊNH MỘT ĐẦU H0: µ = µ0

H1: µ > µ0 (hoặc là H1: µ < µ0)

KIỂM ĐỊNH HAI ĐẦU H0: µ = µ0 H0: µ ≠ µ0 Thống kê kiểm định 0 / x t s n    Miền bác bỏ Miền bác bỏ

tt (hoặc t t) t t/ 2( hoặc t t/ 2)

Trong đó phân bố của t dựa trên (n – 1) bậc tự do; tα là giá trị của t sao cho P(t>tα) = α; và tα/2 là giá trị của t sao cho P(t>tα/2) = α/2.

Giả thiết: phân bố tần suất tương đối của quần thể được rút mẫu có dạng xấp xỉ chuẩn [2].

Trong quá trình phát triển các thủ tục ước lượng, chúng ta đã thấy rằng khi tiến hành các suy luận dựa trên các mẫu nhỏ, ta đã phải dựa trên nhiều giả thiết hơn so với việc tiến hành các suy luận dựa trên các mẫu lớn. Trong thực tế, phép kiểm định giả thuyết này đòi hỏi một giả thiết về sự phân bố xấo xỉ dạng chuẩn của quần thế mà từ đó mẫu được chọn.

Chú ý, thống kê kiểm định được cho trong bảng trên là một thống kê t và được tính xấp xỉ giống như thống kê z. Do đó, giá trị tính được của t chỉ ra hướng và khoảng cách của trung bình mẫu x so với trung bình quần thể giả định µ0 (theo đơn vị độ lệch chuẩn) [2].

2.4.4.3. Kiểm định giả thuyết về một tỷ lệ quần thể

Thủ tục trình bày trong bảng dưới đây được sử dụng để kiểm định một giả thuyết về một tỷ lệ quần thể p, dựa trên một mẫu lớn được rút từ một quần thể đích. Chú ý rằng p chính là xác xuất của sự thành công trong một thí nghiệm nhị thức [2].

Để cho thủ tục này hợp lý, cỡ của mẫu phải đủ lớn để đảm bảo rằng phân bố lấy mẫu của tỷ lệ mẫu p có dạng xấp xỉ chuẩn. Theo kinh nghiệm chung thì n sẽ là đủ lớn nếu khoảng p 2 p q n/

  

 không chứa 0 và 1 [2].

Kiểm định giả thuyết về một tỷ lệ quần thể dựa trên một mẫu lớn

KIỂM ĐỊNH MỘT ĐẦU H0: p = p0

H1: p > p0 ( hoặc H1: p < p0)

KIỂM ĐỊNH HAI ĐẦU H0: p = p0

H1: p ≠ p0 Thống kê kiểm định

0 0 0 p p z p q n    Miền bác bỏ z > zα (hoặc z <- zα ) trong đó q0 = 1 – p0 Miền bác bỏ z < -zα/2 ( hoặc z > zα/2) trong đó q0 = 1 – p0 Giả thiết: khoảng p 2 p q n/

  

 không chứa 0 và 1 [2].

2.4.4.4. Kiểm định giả thuyết về sự khác nhau giữa hai trung bình quần thể

Kiểm định giả thuyết về (µ1 - µ2) dựa trên một mẫu lớn

KIỂM ĐỊNH MỘT ĐẦU H0: (µ1 - µ2) = D0

H1: (µ1 - µ2) > D0 ( hoặc (µ1 - µ2) < D0)

KIỂM ĐỊNH HAI ĐẦU H0: : (µ1 - µ2) = D0 H1: : (µ1 - µ2) ≠ D0 Thống kê kiểm định 1 2 1 2 0 1 2 0 2 2 ( ) 1 2 1 2 ( ) ( ) x x x x D x x D z s s n n          Miền bác bỏ z > zα (hoặc z <- zα ) Miền bác bỏ z < -zα/2 ( hoặc z > zα/2)

Chú ý: trong thực tế, chúng ta muốn giả định rằng không có sự chênh lệch giữa các trung bình quần thể, tức là trong các trường hợp này, D0 = 0.

Giả thiết:

1.Các cỡ mẫu n1 và n2 là đủ lớn (n1 >= 30 và n2 >= 30)

2. Các mẫu được lựa chọn ngẫy nhiên và độc lập từ các quần thể đích [2].

Kiểm định giả thuyết về (µ1 - µ2) dựa trên một mẫu nhỏ

KIỂM ĐỊNH MỘT ĐẦU H0: (µ1 - µ2) = D0

H1: (µ1 - µ2) > D0

( hoặc H1: (µ1 - µ2) < D0)

KIỂM ĐỊNH HAI ĐẦU H0: : (µ1 - µ2) = D0

H1: : (µ1 - µ2) ≠ D0 Thống kê kiểm định

1 2 0 2 1 2 ( ) 1 1 p x x D z s n n           Miền bác bỏ t > tα (hoặc t <- tα ) Miền bác bỏ t < -tα/2 ( hoặc t > tα/2) Trong đó: 2 2 2 1 1 2 2 1 2 ( 1) ( 1) 2 p n s n s s n n      

Và phân bố của t dựa trên ( n1 + n2 -2) bậc tự do. Các giả thiết:

1. Các quần thể được rút mẫu đều có phân bố tần suất tương đối xấp xỉ dạng chuẩn.

2. Các phương sai của hai quần thể là bằng nhau.

3. Các mẫu ngẫu nhiên được chọn một cách độc lập từ hai quần thể [2].

2.4.4.5. Kiểm định giả thuyết về sự khác nhau giữa hai tỷ lệ quần thể

Giả sử chúng ta cần so sánh tỷ lệ p1 của một quần thể với tỷ lệ p2 của một quần thể khác. Tức là, chúng ta sẽ kiểm định một giả thuyết về sự khác nhau giữa hai tỷ lệ này, (p1 -p2). Trong đó: p1 và p2 cũng chính là các xác suất của sự thành công đối với các phép thử nhị nguyên [2].

Kiểm định giả thuyết về (p1 – p2) dựa trên các mẫu lớn

KIỂM ĐỊNH MỘT ĐẦU H0: (p1 – p2) = D0

H1: (p1 – p2) > D0 hoặc H1: (p1 – p2) < D0

KIỂM ĐỊNH HAI ĐẦU H0: (p1 – p2) = D0 H1: (p1 – p2) ≠ D0 Thống kê kiểm định 1 2 0 1 2 ( ) ( ) p p p p D z          Miền bác bỏ z > zα (hoặc z <- zα ) Miền bác bỏ z < -zα/2 ( hoặc z > zα/2)

Trong đó: 1 2 1 1 2 2 ( ) 1 2 p p p q p q n n       Khi D0 ≠ 0, tính 1 2 (p p )     bằng cách sử dụng p1  và p2  : 1 2 1 1 2 2 ( ) 1 2 p p p q p q n n       Với q1 1 p1     và q2 1 p2    

Đối với trường hợp đặt biệt khi D0 =0, thì tính:

1 2 ( ) 1 2 1 1 ( ) p p p q n n        

Khi tổng các lần thành công trong cả hai mẫu là (x1+x2) và 1 2

1 2 1 2 x x p p p n n        Giả thiết: các khoảng 1 1

1 1 2 p q p n     và 2 2 2 2 2 p q p n     không chứa 0 và 1 [2].

Chƣơng 3: Ứng dụng thử nghiệm trong điều tra xã hội học 3.1. Giới thiệu về cuộc điều tra

Hiện nay, tai nạn thương tích (TNTT) của học sinh là vấn đề rất đáng quan tâm của không riêng gì các trường học mà là của toàn xã hội, đặc biệt là nhóm học sinh các bậc học phổ thông. Có nhiều nguyên nhân dẫn đến TNTT. Vì vậy, chúng tôi chọn đây làm đối tượng nghiên cứu nhằm tìm hiểu thực trạng cũng như kiến thức, thái độ và hành vi về TNTT của học sinh trung học cơ sở tại thành phố Thái Nguyên, từ đó xây dựng giải pháp làm giảm thiểu tỷ lệ TNTT cho đối tượng này. Vì vậy, chúng tôi chọn đây làm đối tượng nghiên cứu nhằm tìm hiểu thực trạng cũng như kiến thức, thái độ và hành vi về TNTT của học sinh trung học cơ sở tại thành phố Thái Nguyên, từ đó xây dựng giải pháp làm giảm thiểu tỷ lệ TNTT cho đối tượng này. Đề tài gồm 2 mục tiêu như sau:

1. Mô tả thực trạng, kiến thức, hành vi phòng chống tai nạn thương tích của học sinh THCS Quang trung trước và sau can thiệp.

2. Xây dựng và đánh giá mô hình phòng chống TNTT tại trường THCS Quang Trung, thành phố Thái Nguyên[1].

3.1.1. Đối tƣợng nghiên cứu

Để tiến hành một cuộc điều tra xã hội học, mục tiêu đầu tiên phải xét đến đó là đối tượng nghiên cứu. Trong ứng dụng thử nghiệm này, người ta đang xét đến đó là học sinh THCS độ tuổi từ 12 đến 15 tuổi.

3.1.2. Địa điểm và thời gian nghiên cứu

Địa điểm: Trường THCS Quang Trung (can thiệp) và THCS Chu Văn An (đối chứng). Đây là 2 trường nằm trong khu vực trung tâm thành phố Thái Nguyên, có học sinh của các phường cận ngoại thành và nội thành của thành phố Thái Nguyên.

3.1.3. Phƣơng pháp nghiên cứu

3.1.3.1. Thiết kế nghiên cứu: nghiên cứu can thiệp có đối chứng

Nghiên cứu can thiệp là loại nghiên cứu chủ động can thiệp vào việc phân đối tượng nghiên cứu vào nhóm tiếp xúc hoặc không tiếp xúc với một yếu tố có lợi nào đó. Ở đây, quá trình can thiệp của chúng ta là tập huấn kiến thức cơ bản và truyền thông cho nhóm tiếp xúc. Bên cạnh đó, có một phân nhóm không được tiếp xúc với quá trình này và được dùng để đối chứng với kết quả thu được của nhóm có can thiệp.

3.1.3.2. Chọn mẫu

Chọn chủ đích 2 trường THCS trong thành phố có điều kiện tương đồng vào nghiên cứu.

- Trường can thiệp: THCS Quang Trung với tổng số 811 học sinh ở thời điểm trước can thiệp và 702 học sinh ở thời điểm sau can thiệp.

- Trường đối chứng: THCS Chu Văn An với tổng số 935 học sinh ở thời điểm trước can thiệp và 947 học sinh ở thời điểm sau can thiệp [1].

3.1.3.3. Chỉ tiêu nghiên cứu

Thực trạng TNTT và kiến thức, hành vi phòng tránh TNTT của học sinh

- Phân bố đối tượng nghiên cứu theo khối lớp, giới tính và dân tộc. - Tỷ lệ TNTT của học sinh theo khối lớp

- Phân loại nguyên nhân gây TNTT.

- Tỷ lệ học sinh có kiến thức nhận biết nguy cơ gây TNTT

- Tỷ lệ học sinh có hành vi đúng về phòng tránh ngã, tai nạn giao thông, đuối nước, bỏng, ngộ độc, súc vật cắn …

Xây dựng mô hình can thiệp

- Thành lập ban chỉ đạo chương trình can thiệp: Phòng giáo dục, đại diện nhà trường, hội cha mẹ học sinh và Y tế học đường.

- Tập huấn kiến thức cơ bản về sơ cứu và phòng chống TNTT cho giáo viên chủ nhiệm và đội ngũ nòng cốt để chuyển tải đến học sinh và các bậc phụ huynh theo tập tài liệu sơ cứu.

- Truyền thông định kỳ hàng tháng cho toàn bộ học sinh theo từng chủ đề: Tai nạn giao thông, tai nạn sinh hoạt, đuối nước…theo tập tài liệu truyền thông.

- Vận động hội phụ huynh các lớp thành lập “tủ cứu thương” ở mỗi lớp.

(Truyền thông)

Hình 3.1: Mô hình can thiệp

Đánh giá hiệu quả mô hình can thiệp

- Tỷ lệ TNTT của học sinh sau 1 năm can thiệp. - Kỹ năng sơ cứu TNTT của đội ngũ nòng cốt.

- Tỷ lệ học sinh có kiến thức, hành vi về phòng tránh TNTT theo các mức độ:

 Tốt: trả lời đúng trên 75% số câu hỏi phỏng vấn.

 Trung bình: trả lời đúng từ 50-75% số câu hỏi phỏng vấn.

 Yếu: trả lời được dưới 50% số câu hỏi phỏng vấn [1].

BAN CHỈ ĐẠO ĐỘI NGŨ NÒNG CỐT GIÁO VIÊN CHỦ NHIỆM HỌC SINH TOÀN TRƢỜNG TRƢỜNG CAN THIỆP Y TẾ HỌC ĐƢỜNG

3.2. Phƣơng pháp thu thập và xử lý số liệu 3.2.1. Phƣơng pháp thu thập số liệu

Trong nghiên cứu này, chúng ta cần thu thập dữ liệu liên quan đến nghiên cứu về TNTT của học sinh phổ thông. Ở đây, mối quan tâm chính của chúng ta là các học sinh phổ thông có độ tuổi từ 12 – 15. Quá trình thu thập dữ liệu được tiến hành dựa trên các phỏng vấn theo mẫu phiếu in sẵn (phụ lục) [1].

3.2.2. Phƣơng pháp xử lý nhập số liệu

Dữ liệu trên phiếu phỏng vấn là loại thông tin không được thể hiện ở dạng giá trị số mà những thông tin này được thể hiện phù hợp với một hạng hoặc loại nào đó, ví dụ như giới hoặc nơi sinh.

Ví dụ: Các câu hỏi cho ta thu được thông tin định tính như sau:

Q6. Em bị chấn thương ở vị trí nào trên cơ thể?

(có thể chọn nhiều câu trả lời)

a. Đầu

b. Răng/hàm/mặt c. Cổ

d. Ngực

e. Bụng, lưng, khung xương chậu f. Vai, cánh tay, cẳng tay, bàn tay g. Đùi, cảng chân, bàn chân h. Xương cột sống

i. Toàn thân

Q7. Nguyên nhân trực tiếp dẫn đến chấn thương là gì?

(chỉ chọn 1 phƣơng án trả lời)

1. Tai nạn giao thông (đường bộ, đường sắt, đường thủy, đường hàng không)

2. Đánh nhau/ bị hành hung

4. Các vật rơi vào (gạch đá, đồ đạc...)

5. Cắt (dao kéo, cuốc xẻng, mảnh thuỷ tinh...) 6. Do súng bắn (súng hơi, súng cao su...)

7. Bỏng (do lửa, nước sôi, hoá chất, ống xả, bàn là,...) 8. Bị ngạt thở (đuối nước, khí ga, dị vật đường thở...) 9. Ngộ độc (dược phẩm, thực phẩm, hoá chất độc...) 10. Điện (sét đánh, điện giật)

11. Động vật, côn trùng tấn công 12. Bom mìn, chất nổ

88. Khác (ghi rõ): ... 99. Không biết

Các câu hỏi như Q7 đã phân loại các câu trả lời, chính là tên của loại đã phân, số liệu thể hiện trong các câu trả lời là thuộc tính và không có giá trị thực.

Việc biểu diễn số liệu dạng định tính được thể hiện dưới hai dạng chính: đó là bằng chữ, thường ít được sử dụng hơn vì có nhiều điểm hạn chế như khó có khả năng tính toán. Dạng thứ hai là chúng ta thể hiện các thông tin này theo mã số do chúng ta tự quy định, dưới dạng này chúng ta sẽ dễ dàng tính toán khi sử dụng các công cụ thống kê chuyên dụng hay bằng bất kỳ bảng tính nào. Ví dụ như ở đây, Q6 là câu hỏi có nhiều phương án lựa chọn, chúng ta có thể mã hóa các ý Q6_a: là nếu sinh viên chọn câu trả lời thì câu đó là 1, còn không chọn là 0.

Các dữ liệu trong phiếu điều tra được mã hóa theo dạng định tính và được nhập vào phần mềm SPSS.

3.2.3. Kết quả của cuộc nghiên cứu

Áp dụng thống kê mô tả, mô tả thực trạng về tỷ lệ tai nạn và kiến thức, hành vi phòng chống TNTT của học sinh phổ thông trên cả hai trường phổ thông trước can thiệp. Sau can thiệp, dựa trên thống kê mô tả, so sánh sự thay đổi về tỷ lệ tai nạn, kiến thức phòng tránh TNTT giữa nhóm can thiệp và nhóm đối chứng. Thông

Một phần của tài liệu phân tích thống kê dữ liệu trong điều tra xã hội học (Trang 41 - 76)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(76 trang)