BÀI BÁO CÁO Tiểu đội 7 THẢO LUẬN 1: Thảo luận 1: File dữ liệu SolieuDTDtypII.sav gồm hai nhóm đối tượng nhóm đối tượng: nhóm nghiên cứu và nhóm chứng.. - Thảo luận đặt câu hỏi nhằm đán
Trang 1BÀI BÁO CÁO
Tiểu đội 7
THẢO LUẬN 1:
Thảo luận 1: File dữ liệu SolieuDTDtypII.sav gồm hai nhóm đối tượng nhóm đối tượng:
nhóm nghiên cứu và nhóm chứng
- Thảo luận đặt câu hỏi nhằm đánh giá chỉ số Ure lúc vào viện giữa nhóm nghiên cứu
và nhóm chứng
- Thực hiện phân tích và đưa ra kết luận trả lời câu hỏi đó
Thảo luận 2: Thảo luận để xây dựng và nếu nhận xét về bảng phân tích sau
n(%)
Nhóm chứng n(%)
Tổng n(%)
P
Thể
trạng
Gầy (BMI < 18,5)
BT (BMI: 18,5 – 23) TC( BMI: 23 – 25)
BP ( BMI > 25) Hút thuốc Có
Không Uống rượu Có
Không Thể dục
Có Không Tổng
Trang 2Thảo luận 1:
Câu hỏi: Có sự khác biệt về chỉ số Ure lúc vào viện giữa nhóm nghiên cứu và nhóm chứng hay không?
Giả thuyết: Không có sự khác biệt về chỉ số Ure lúc vào viện giữa nhóm nghiên cứu và nhóm chứng
Biến phân tích: Ure Nhóm phân tích: Nhóm NC và nhóm chứng
Bước 1: Kiểm định tính chuẩn.
Chọn menu Analyze – Descriptive – Explore sẽ xuất hiện hộp thoại Explore
- Đưa các biến cần phân tích
+ Ure Dependent List
+ Nhóm NC và NChung Factor List
+ Sau đó kích vào nút Plots → Normality Plots with Tests
Ta được kết quả:
Kết Luận: Dựa vào kết quả bảng trên ta thấy chỉ số Ure Nhóm NC có( KS = 0,140; df = 75; Sig = 0,001 < 0,05) và (SW = 0,955; df = 75; Sig = 0,01 < 0,05) nên mẫu không có phân phối chuẩn Dựa vào kết quả bảng trên ta thấy chỉ số Ure Nhóm Chứng có ( KS = 0,343; df = 60; Sig = 0,000 < 0,05) và (KS = 0,304; df = 60; Sig = 0,000 < 0,05) nên mẫu không có phân phối chuẩn
Bước 2: Kiểm định sự độc lập giữa 2 mẫu độc lập.
Thực hiện chọn menu Analaze – Nonparametric Test – Legacy Dialogs – Independent Samples, sẽ xuất hiện hộp thoại Two – Independent Samples Tests như trong hình dưới
đây:
Trang 3Click chọn nút Ok để kết thúc Ta được bảng sau:
Do Sig = 0,05 Giá trị này hầu như không thể xảy ra nếu như số liệu đề bài cho là đúng do
đó có thể sai số liệu ở 1 giá trị nào đó, ta cần phải kiểm tra lại số liệu:
Thao tác kiểm tra lại số liệu biến Ure:
Trang 4Bước 1: Lọc dữ liệu các giá trị Ure.
Chọn menu Data – Select Cases.
Từ hộp thoại này, tích chọn hình thức chọn lọc If condition is satisfied
Trong hộp thoại Select Cases: If Trong trường hợp này, ta giả định một giá trị Ure bất thường( chọn giá trị Ure bất thường >= 10) Do đó biểu thức logic nhập vào hộp điều kiện
sẽ là Ure >= 10
Trang 5- Chọn nút Continue rồi chọn Ok trong hộp Select Case.
Trang 6Kết quả cho ra 1 giá trị Ure bất thường là 51,0, ta sửa lại cho đúng theo quy luật là 5,10
Làm lại các bước tương tự như bảng số liệu sai cho bảng số liệu đúng.
Bước 1: Kiểm định tính chuẩn.
Chọn menu Analyze – Descriptive – Explore sẽ xuất hiện hộp thoại Explore
- Đưa các biến cần phân tích
+ Ure Dependent List
+ Nhóm NC và NChung Factor List
+ Sau đó kích vào nút Plots → Normality Plots with Tests
Ta được kết quả:
Kết Luận: Dựa vào kết quả bảng trên ta thấy chỉ số Ure Nhóm NC có( KS = 0,140; df = 75; Sig = 0,001 < 0,05) và (SW = 0,955; df = 75; Sig = 0,01 < 0,05) nên mẫu không có phân phối chuẩn
Trang 7Chỉ số Ure Nhóm Chứng có ( KS = 0,076; df = 60; Sig = 0,2 > 0,05) và (KS = 0,980; df = 60; Sig = 0,417 > 0,05) nên mẫu có phân phối chuẩn
Bước 2: Kiểm định sự độc lập giữa 2 mẫu độc lập.
Thực hiện chọn menu Analaze – Nonparametric Test – Legacy Dialogs – Independent Samples, sẽ xuất hiện hộp thoại Two – Independent Samples Tests như trong hình dưới
đây:
Click chọn nút Ok để kết thúc Ta được bảng sau:
Trang 8Do Sig = 0,030 < 0,05 nên ta có thể kết luận: “ không có sự tương đồng về chỉ số Ure lúc mới vào viện giữa nhóm NC và nhóm Chứng” hay “ sự khác biệt về chỉ số Ure lúc mới vào viện giữa 2 nhóm NC và nhóm Chứng là có ý nghĩa thống kê”
Thảo luận 2: Thảo luận để xây dựng và nếu nhận xét về bảng phân tích sau
Đặc trưng Nhóm NC n(%) Nhóm trứng n(%) Tổng n(%) P Thể
trạng Gầy (BMI < 18,5)BT (BMI: 18,5 – 23)
TC( BMI: 23 – 25)
BP ( BMI > 25) Hút thuốc Có
Không Uống rượu Có
Không Thể dục
Có Không Tổng
BÀI LÀM
Bước 1: tạo biến mới ( ta sẽ tạo biến BMI )
Chọn nemu Transfrom - Compute Variable, khi đó sẽ xuất hiện hộp thoại Compute
Variable
- Trong hộp Target Variable : nhập BMI
-Trong hộp Numeric Expression : nhập công thức Wkg/(ch.cao*ch.cao)
Trang 9- sau đó chọn OK
- Bước 2 : tạo biến phân loại thể trạng bằng lệnh Transfom - Recode into Different Variables
Trang 10Bước 3 : lập bảng phân phối 2 chiều
Chọn menu Analyze - Descriptive Statistics - Crosstabs khi đó sẽ xuất hiện hộp thoại
Crosstabs
- Trong hộp Row : đưa biến THỂ TRẠNG, HÚT THUỐC, UỐNG RƯỢU, THỂ DỤC vào
- Trong hộp Column : đưa biến NHÓM NC VÀ NHÓM CHỨNG vào
Trang 11- Sau đó kích vào nút Statistics và chọn Chi-square
- Tiếp theo kích vào nút Cells và chọn Column trong bảng Percentages
- Chọn nút OK trong hộp thoại Crosstab để kết thúc.
- Ta sẽ được các kết quả sau
Trang 12- Nhận Xét: từ bảng kết quả trên ta có thể đưa ra kết luận :
Thể trạng của bệnh nhân phụ thuộc vào nhóm chứng và nhóm nghiên cứu hoặc có sự khác biệt về tỷ lệ thể trạng của bệnh nhân so với nhóm chứng và nhóm nghiên cứu với Sig =
0.044 < 0.05 ( theo Pearson Chi - Square )
Trang 13- Nhận Xét: từ bảng kết quả trên ta có thể đưa ra kết luận :
Có sự khác biệt về tiền sử hút thuốc của bệnh nhân giữa nhóm chứng và nhóm nghiên cứu với Sig = 0.000 < 0.05 ( theo Pearson Chi - Square )
Trang 14- Nhận Xét: từ bảng kết quả trên ta có thể đưa ra kết luận :
Tiền sử uống rượu của bệnh nhân có sự khác biệt giữa nhóm chứng và nhóm nghiên cứu với Sig = 0.000 < 0.05 ( theo Pearson Chi - Square )
Trang 15- Nhận Xét: từ bảng kết quả trên ta có thể đưa ra kết luận :
Tỷ lệ bệnh nhân tham gia thể thao giữa nhóm chứng và nhóm nghiên cứu có sự khác biệt giữa nhóm chứng và nhóm nghiên cứu với Sig = 0.017 < 0.05 ( theo Fisher’s Exact Test )
DỰA VÀ CÁC KẾT QUẢ TRÊN TA CÓ ĐƯỢC BẢNG SỐ LIỆU
Trang 16Đặc trưng Nhóm NCn(%) Nhóm chứngn(%) Tổngn(%) P
Thể
trạng
Gầy (BMI < 18,5) 21.3%16 33%20 26.7%36
0.044
BT (BMI: 18,5 – 23) 24
32%
12 20%
36 26.7%
TC( BMI: 23 – 25) 20%15 8.3%5 14.8%20
BP ( BMI > 25) 26.7%20 38.3%23 31.9%43
Hút thuốc
0.000
Uống rượu
0.000
Thể dục
0.017