- Số liệu được nhập theo chương trình EpiData 3.1 và phân tích theo phương pháp thống kê y học trên phần mềm Stata 10.0. Tính tỉ lệ %, giá trị trung bình, áp dụng các thuật toán thống kê khi so sánh trung bình, tỷ lệ % các nhóm và phân tích hồi quy logistic đơn biến, đa biến.
- So sánh tìm sự khác biệt giữa các biến định lượng
So sánh tìm sự khác biệt của 2 nhóm độc lập với phân bố số liệu không chuẩn sẽ sử dụng thuật toán thống kê “Mann-Whitney”, số liệu phân bố chuẩn sử dụng thuật toán thống kê “T-test”.
So sánh tìm sự khác biệt cho số liệu của trên 2 nhóm với phân bố số liệu không chuẩn sử dụng thuật toán thống kê “Kruskal Wallis”.
- So sánh tìm sự khác biệt giữa các biến định tính
Khi so sánh tìm sự khác biệt của hơn 1 nhóm sử dụng thuật toán thống kê “Khi bình phương” khi tần số mong đợi trong các ô lớn hơn 5 và thuật toán “Fishers exact” khi tần số mong đợi của 1 ô nào đó nhỏ hơn 5.
- Sử dụng phân tích “Hồi quy logistic đơn biến và đa biến” cho các biến nhị phân và biến liên tục
Biến phụ thuộc là đột biến PC/BCP (1: đột biến và 0: không đột biến PC/BCP) với biến độc lập là biến nhị phân là nam giới (1: nam và 0: nữ), biến liên tục là tuổi và tải lượng HBV-ADN.
Các biến phụ thuộc là đáp ứng vi rút (1: có đáp ứng và 0: không đáp ứng), đáp ứng huyết thanh HBeAg (1: có đáp ứng và 0: không đáp ứng) và đáp ứng sinh hóa (1: có đáp ứng và 0: không đáp ứng) sau điều trị thuốc kháng vi rút 12 tháng. Các biến độc lập là biến nhị phân gồm: giới tính (1: nam và 0: nữ), HBeAg (1: âm tính và 0: dương tính), anti-HBe (1: dương tính và 0: âm tính), kiểu gen HBV (1: kiểu gen B và 0: kiểu gen C), đột biến PC/BCP (PC G1896T, PC G1899A, BCP A1762T, BCP G1764A) (1: có đột biến và 0: không có đột biến). Các biến độc lập là các biến liên tục gồm: tuổi, ALT, AST, albumin máu, bilirubin toàn phần, tỷ lệ prothrombin, nồng độ fibrinogen, số lượng tiểu cầu, tải lượng HBV-ADN.