BAI 5 KIEM DINH CAC TRUNG BINH TIN HỌC ỨNG DỤNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC Y DƯỢC HUẾ BỘ MÔN THỐNG KÊ

KIỂM ĐỊNH TRUNG BÌNH KIỂM ĐỊNH TRUNG BÌNH TIN HỌC ỨNG DỤNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC Y DƯỢC HUẾ BỘ MÔN THỐNG KÊ – DÂN SỐ SỨC KHỎE SINH SẢN 1 Mục tiêuChọn lựa được kiểm định thống kê phù hợp cho các yêu cầu phân tích. Hiểu được các lý do và các giả định liên quan đến các kiểm định thống kê. Sử dụng được SPSS để thực hiện các kiểm định thống kê. Phiên giải được các kết quả phân tích số liệu.

KIỂM ĐỊNH TRUNG BÌNH

TIN HỌC ỨNG DỤNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC Y DƯỢC HUẾ

BỘ MÔN THỐNG KÊ – DÂN SỐ - SỨC KHỎE SINH SẢN

TRƯỜNG ĐẠI HỌC Y DƯỢC HUẾ

BỘ MÔN THỐNG KÊ – DÂN SỐ - SỨC KHỎE SINH SẢN

Phân loại

 So sánh TB mẫu và TB quần thể:

T-test 1 mẫu (One-sample T test)

 So sánh TB ở hai nhóm độc lập:

T-test 2 mẫu độc lập (Independent-Samples T Test)

 So sánh TB ở hai thời điểm khác nhau trên cùng một nhóm: T-test ghép cặp (Paired-Samples T Test)

 So sánh TB ở nhiều nhóm độc lập:

ANOVA một chiều (One-way ANOVA)

Ho: TB cân nặng nghiên cứu = TB cân nặng quần thể.

H1: TB cân nặng nghiên cứu ≠ TB cân nặng quần thể

Lựa chọn kiểm định:

So sánh TB mẫu và TB quần thể  Kiểm định T một mẫu

Kiểm tra giả định:

Cân nặng có phân phối chuẩn?

So sánh TB mẫu và TB quần thể

Thực hành trên SPSS:

Analyze  Compare means  One-sample T Test

 Đưa biến cân nặng (cannang) vào Test Variable

 Nhập cân nặng của quần thể (50kg) vào Test Value

 Ở mục Options ta có thể chỉnh khoảng tin cậy của hiệu số giữa 2

giá trị trung bình này (95%, 99% ), nhấn Continue

 Nhấn OK

So sánh TB mẫu và TB quần thể

Phiên giải:

 Mô tả đặc tính của biến số định lượng trong nghiên cứu:

Nghiên cứu này được thực hiện trên 210 người, TB cân nặng: 51,49Kg, độ lệch chuẩn: 9,894Kg.

 Đọc kết quả so sánh:

So với TB cân nặng của quần thể (50Kg), TB câng nặng trong nghiên cứu này cao hơn 1,49Kg (KTC 95%: 0,14 - 2,84Kg) Sự khác biệt có ý nghĩa thống kê (p=0,03 < 0,05) với độ tin cậy 95%.

Ho: TB cân nặng của nam = TB cân nặng của nữ

H1: TB cân nặng của nam ≠ TB cân nặng củg nữ

Lựa chọn kiểm định:

So sánh TB của biến định lượng quan sát trên 2 nhóm độc lập

 Kiểm định T cho 2 mẫu độc lập

Kiểm tra giả định:

GĐ1: Biến số định lượng ở 2 nhóm có phân phối chuẩn?

GĐ2: Phương sai 2 nhóm có bằng nhau?

So sánh TB ở hai nhóm độc lập

Thực hành trên SPSS:

Analyze  Compare means  Independent-samples T Test

 Đưa biến cân nặng (cannang) vào Test Variable

 Đưa biến giới tính (gioi) vào Grouping Variable

 Nhấn Define Groups, Group 1 nhập 1 mã hóa cho nam, Group 2

nhập 2 mã hóa cho nữ, nhấn Continue

 Ở mục Options ta có thể chỉnh khoảng tin cậy của hiệu số giữa 2

giá trị trung bình này (95%, 99% )

 Nhấn OK

So sánh TB ở hai nhóm độc lập

Phiên giải:

 Mô tả đặc tính của biến số định lượng theo 2 nhóm:

Trong nghiên cứu này có tổng số nam là 113 người với TB cân nặng:

51,73Kg, độ lệch chuẩn: 10,667Kg.

Tổng số nữ là 97 người với TB cân nặng: 51,21Kg, độ lệch chuẩn: 8,957Kg.

So sánh TB ở hai nhóm độc lập

Phiên giải (tt):

 Đọc kết quả kiểm định Levene’ test

So sánh phương sai giữa 2 nhóm (giả định 2): phương sai 2 nhóm không bằng nhau (p=0,032<0,05)

 Đọc kết quả kiểm định T Test

Từ kết quả của kiểm định Levene, đọc kết quả T test ở hàng thứ 2 cho trường hợp phương sai 2 nhóm không bằng nhau

Không có sự khác biệt về TB cân nặng giữa 2 nhóm nam và nữ

(p=0,697 > 0,05) với độ tin cậy 95%

So sánh TB ở hai thời điểm khác nhau trên cùng một nhóm

Ví dụ:

Từ bộ số liệu THA.sav, so sánh sự khác biệt giữa TB huyết áp

tâm thu vào viện (hatthu1) và khi ra viện (hatthu2) của bệnh nhân

từ 60 tuổi trở lên với độ tin cậy 99%

Giả thuyết:

Ho: TB HATT vào viện = TB HATT ra viện

H1: TB HATT vào viện ≠ TB HATT ra viện

Lựa chọn kiểm định:

HATT được đo lường lặp lại trên cùng đối tượng tại 2 thời điểm khác nhau (khi vào viện và khi ra viện)  Kiểm định T ghép cặp

Kiểm tra giả định:

Sự khác biệt giữa HATT vào viện và HATT ra viện có phân bố

chuẩn?

So sánh TB ở hai thời điểm khác nhau trên cùng một nhóm

Thực hành trên SPSS:

Analyze  Compare means  Paired-Samples T Test

 Đưa lần lượt biến HATT vào viện và HATT ra viện vào Paired

Variables

 Ở mục Options ta có thể chỉnh khoảng tin cậy của hiệu số giữa 2 giá trị trung bình này (95%, 99% ), nhấn Continue

 Nhấn OK

So sánh TB ở hai thời điểm khác nhau trên cùng một nhóm

Phiên giải:

 Mô tả đặc tính của biến số HATT theo 2 thời điểm:

Nghiên cứu này được thực hiện trên 220 người.

TB HATT vào viện là 113,64mmHg, độ lệch chuẩn: 27,636mmHg.

TB HATT ra viện là 110,38mmHg, độ lệch chuẩn: 28,459mmHg.

 Đọc kết quả so sánh:

TB HATT vào viện cao hơn TB HATT ra viện là 3,255 mmHg.

So sánh TB ở nhiều nhóm độc lập

Ví dụ:

Dựa vào bộ số liệu SXH.sav, so sánh sự khác biệt giữa TB chiều cao ở nghiên cứu này (chieucao) theo nơi ở (noio), độ tin cậy 95%.Giả thuyết:

 Ho: TB chiều cao ở các nhóm nơi ở là như nhau

 H1: Có ít nhất TB chiều cao ở một nhóm nơi ở khác với TB

chiều cao các nhóm còn lại

Lựa chọn kiểm định:

So sánh TB biến định lượng liên tục (chiều cao) theo biến định

danh (nơi ở) có 4 nhóm  Phân tích phương sai ANOVA

Kiểm tra giả định:

GĐ1: Biến số định lượng trong các nhóm có phân phối chuẩn?

GĐ2: Phương sai giữa các nhóm có bằng nhau?

So sánh TB ở nhiều nhóm độc lập

Thực hành trên SPSS:

Analyze  Compare means  One-way ANOVA

 Đưa biến chiều cao (chieucao) vào Dependent List.

 Đưa biến nơi ở (noio) vào Factor

 Nhấn Post Hoc , tích chọn LSD và Dunnett’s T3 , nhấn Continue

 Nhấn Options , tích chọn Desciptive và Homogeneity of Variance test , nhấn Continue

 Nhấn OK

So sánh TB ở nhiều nhóm độc lập

So sánh TB ở nhiều nhóm độc lập

Phiên giải:

 Mô tả đặc tính của biến số định lượng theo các nhóm:

Mô tả tần số, trung bình, độ lệch chuẩn của chiều cao theo các nhóm nơi ở

 Đọc kết quả kiểm định Levene:

So sánh phương sai giữa các nhóm (giả định 2): phương sai các

nhóm bằng nhau (p=0,176 > 0,05)

 Đọc kết quả kiểm định ANOVA:

Không có sự khác biệt về TB chiều cao theo nơi ở (p=0,094 >0,05) với độ tin cậy 95%

 So sánh từng cặp giá trị: ( thường sử dụng để kết luận bổ sung

cho kết quả kiểm định Anova, chọn những kết quả ngược để bổ sung)

Dựa vào kết quả kiểm định Levene:

• Phương sai các nhóm bằng nhau, chọn bảng LSD

So sánh TB ở nhiều nhóm độc lập

 Kiểm định 1 giá trị trung bình: Bài toán luôn cho biết một

giá trị Xo trung bình cho trước.

 Kiểm định 2 giá trị trung bình: Biến độc lập/phân loại luôn

luôn là biến nhị phân

 Kiểm định t ghép cặp: Luôn xét đến thời điểm nghiên cứu

trên cùng mẫu NC.

 Kiểm định trung bình nhiều nhóm độc lập: Biến độc lập

thường có 3 phân nhóm trở lên.

Bài tập

Câu 1: Khoảng tin cậy 95% trong các ví dụ trên có ý nghĩa gì?

Dựa vào bộ số liệu Sốt xuất huyết (SXH.sav) trả lời câu 2 đến câu 4.

Câu 2: Trung bình chiều cao (chieucao) của đối tượng nghiên

cứu là nam có khác so với chiều cao trên lý thuyết là 165cm với

độ tin cậy 99%?

Câu 3: Tính chỉ số BMI của đối tượng nghiên cứu là nữ dựa vào

cân nặng (cannang) và chiều cao (chieucao).

 Cho biết chỉ số BMI trung bình, độ lệch chuẩn, sai số chuẩn của giá trị BMI theo nơi ở (noio).

 Hỏi trung bình BMI của 2 nhóm tuổi (tuoi) < 40 và nhóm tuổi ≥

40 có khác biệt với độ tin cậy 95%?

Câu 4: Chia trình độ học vấn (trinhdo) thành 3 nhóm:

• Nhom1: Từ cấp 2 trở xuống

• Nhom2: Cấp 3

• Nhom3: CĐ, ĐH, SĐH

So sánh trung bình độ tuổi (tuoi) theo 3 nhóm học vấn trên

với độ tin cậy 95%.

Câu 5: Dựa vào bộ số liệu tăng huyết áp (THA.sav) so sánh sự khác biệt giữa TB huyết áp tâm trương vào viện

(hattr1) và khi ra viện (hattr2) của bệnh nhân nam từ 65

tuổi trở lên với độ tin cậy 99%.