PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH VÀ TRÌNH BÀY KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Bước 1: Hình thành giả thuyết Bước 2: Đề xuất mức ý nghĩa thống kê Bước 3: chọn test thích hợp cho kiểm định Bước 4: tính kết quả Bước 5: Xác định vùng chấp nhận và vùng suy xét Bước 6: Quyết định Bước 7: Kết luận. Tần số Tần số cộng dồn Tần số tuyệt đối Tỷ suất Tỷ số Tỷ lệ phần trăm Tỷ lệ

PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH

VÀ TRÌNH BÀY KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

TRƯỜNG ĐẠI HỌC Y HẢI PHÒNG

BỘ MÔN Y TẾ CÔNG CỘNG

Trước khi phân tích cần phải:

1 Làm tốt công tác chuẩn bị thu thập số liệu

2 Thu thập đủ, đúng, chính xác các số liệu

cần thu thập

3 Làm sạch và mã hóa số liệu trước khi nhập

số liệu vào máy tính

Phõn loại biến số:

Biến định l ợng

Biến liên tục Biến rời rạc Biến tỷ suất Biến khoảng chia

Biến danh mục

Biến thứ hạng Biến định tính

B n ch t c a ản chất của ất của ủa giá tr đo l ị đo lường ường ng

B n ch t c a ản chất của ất của ủa giá tr 0 ị đo lường

PHÂN TÍCH SỐ LIỆU VỚI CÁC BIẾN

ĐỊNH TÍNH VÀ ĐỊNH LƯỢNG

Tần sốTần số cộng dồnTần số tuyệt đối

PHÂN TÍCH SỐ LIỆU VỚI CÁC BIẾN ĐỊNH TÍNH

Trình bày theo tần số và tỷ lệ

Tần số (frequency):

biểu thị số lần xuất hiện của một quan sát nào đó.VD: số người có huyết áp tối đa từ 140-160mm Hg.Tần số cộng dồn (Cumulative frequency): thường sử dụng trong bảng, t/số cộng dồn của một ô nào đó

bằng t/số của ô đó cộng với t/số của các ô trước nó

T/số tuyệt đối (absolute frequency) & t/số tương đối (relative frequency)

Ts tuyệt đối là tần số thực của một quan sát, không phụ thuộc vào cỡ mẫu lớn hay bé

Ts tương đối (tần suất) là biểu thị của tần số trong mối tương quan với cỡ mẫu, thường dưới dạng %.VD:

Trong đó:

a là tần số tuyệt đối

n là cỡ mẫu quan sát

Tỷ suất (ratio):

phân số giữa 2 giá trị mà mẫu số không bao hàm tử số

tử và mẫu có thể khác đơn vị đo lường

Hệ số k có thể bằng 1, 10, 100, 1000

Tỷ số (proportion):

Phân số mà mẫu số bao hàm tử số

tử và mẫu phải cùng một đơn vị đo lường

Hệ số k có thể bằng 1, 10, 100, 1000

Tỷ lệ phần trăm (percentage):

Dạng đặc biệt của tỷ số, hệ số k= 100

Tần số tương đối là một dạng của tỷ lệ %

Tỷ lệ (rate): dạng đặc biệt của tỷ số khi nó được cân nhắc trong một khoảng thời gian nhất định (tỷ lệ mới mắc, tỷ lệ hiện mắc, tỷ lệ sinh thô )

TRÌNH BÀY SỐ LIỆU THEO BẢNG

Bảng một chiềuBảng hai chiều

Tỷ lệ của một hiện tượng sức khỏe của một quần thể n/cứu có thể được ngoại suy từ một mẫu nghiên cứu nếu mẫu đó được lựa chọn một cách đại diện với cỡ mẫu đủ lớn

Có 2 cách ước lượng cho một tỷ lệ:

Ước lượng điểm: P=pƯớc lượng khoảng:

ƯỚC LƯỢNG MỘT TỶ LỆ TỪ MẪU SANG QUẦN THỂ

Bài tập: Một điều tra được tiến hành tại một trường học nhằm đánh giá việc thực hành khám răng miệng của trẻ

em tuổi học đường 300 trẻ được lựa chọn vào nghiên cứu một cách ngẫu nhiên trong số 3000 trẻ của

trường.Trong đó, 123 em trả lời là thường xuyên khám răng miệng tối thiếu 2 lần/năm

Ước lượng tỷ lệ trẻ em đi khám răng trên 2 lần/năm trong trường học đó

Tính toán và giải thích ước lượng khoảng trong trường hợp này với độ tin cậy 95%

Mục đích: xác định xem kết quả thu được từ mẫu có phù hợp với đặc trưng của quần thể nghiên cứu không (các cuộc điều tra trước đây/ các chỉ tiêu đặt ra cho quần thể đó/ do quy luật)

Các bước:

Bước 1: Hình thành giả thuyếtBước 2: Đề xuất mức ý nghĩa thống kêBước 3: chọn test thích hợp cho kiểm địnhBước 4: tính kết quả

Bước 5: Xác định vùng chấp nhận và vùng suy xétBước 6: Quyết định

KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT CHO MỘT TỶ LỆ

Ví dụ: Một cuộc điều tra sau tiêm phòng lao được tiến hành trên 200 trẻ Những trẻ này được chọn ngẫu nhiên

từ quần thể A Kết quả cho thấy 176 trẻ có sẹo lao

Hỏi: tỷ lệ tiêm phòng lao trong quần thể có đạt với chỉ tiêu đặt ra là 80% trẻ được tiêm phòng lao hay không?

Bước 1: Hình thành giả thuyết:

H0: P=0,8 Tỷ lệ tiêm phòng lao cho trẻ trong quần thể là 80%

Ha: P0,8 Tỷ lệ tiêm phòng lao cho trẻ trong quần thể không phải là 80%

Bước 2: Đề xuất mức ý nghĩa thống kê: nếu  =0,05 khoảng tin cậy là 95%

Bước 3: chọn test thích hợp cho kiểm định: trong

trường hợp này test thích hợp là Z test

Diện tích vùng chấp nhận sẽ chiếm 95%.

Vùng chấp nhận

/2 =0,025 /2 =0,025

Bước 6: Quyết định: vì Z = 2,828, Z nằm ngoài vùng

chấp nhận (trong vùng suy xét) theo sơ đồ Vậy giả

Bước 7: Kết luận: chúng ta có thể kết luận rằng tỷ lệ

tiêm phòng lao từ mẫu thu được là khác với chỉ tiêu đề ra

Lưu ý: Nêu giả thuyết của người nghiên cứu là tỷ lệ

tiêm phòng lao thu được từ mẫu cao hơn so với chỉ tiêu thì giả thuyết Ha phải viết là P>0,8 Khi đó test lựa chọn

là test 1 đuôi Nếu =0,05 ta có Z = 1,645 và vùng suy xét nằm về phía bên phải như hình vẽ sau

Vùng chấp nhận

Vùng suy xét 1,645

 =0,05

ƯỚC LƯỢNG CHO HAI TỶ LỆ

Hai mẫu được chọn ngẫu nhiên từ hai quần thể khác nhau

(Random selected)

(Random selected)

Hai mẫu được phân bổ một cách ngẫu nhiên từ một quần thể

Quần thể 1

Mẫu 1

Phân bổ ngẫu nhiên

(Randomization hoặc randomly alocated)

Mẫu 2

Can thiệp 1

Can thiệp 2

Câu hỏi đặt ra: sự khác biệt giữa hai mẫu nghiên cứu có thể ngoại suy ra sự khác biệt giữa hai quần thể hay

Bước 1: Hình thành giả thuyết.

đuôi)

nhau và bằng P (tỷ lệ của quần thể)

=0,05; 0,01 hoặc 0,1

KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT VỀ SỰ KHÁC NHAU

GiỮA HAI TỶ LỆ

Theo gt P1-P2=0 nên ta có thể viết ct như sau

Bước 3: Chọn test thích hợp cho kiểm định, trong trường hợp này ta chọn test Z

Do P1, P2 và Q1, Q2 (tham số của qt) đều không biết nên trong trường hợp này p chung được sẻ dụng và được

Thay p chung vào ct Z ta có:

Bước 4 :Tính kết quả: tính p chung sau đó thay vào tính Z

Bước 5: Xác định vùng chấp nhận và vùng suy xét (tùy theo  và test là 1 đuôi hay 2 đuôi.

Bước 6: Quyết định: từ kết quả của Z tính được từ công thức, so với gtrị Z tương ứng với  đã chọn, ta có thể loại kết luận Ho bị loại hay chấp nhận

Bước 7: Kết luận

Chỉ định dùng test: khi muốn so sánh sự khác nhau giữa hai tỷ lệ nào đó, ta nhìn vào tỷ lệ thực của nó (50%>45%)

Trong nghiên cứu phải thêm câu hỏi: sự khác biệt giữa

các tỷ lệ này có ý nghĩa thống kê hay không  test 2

VD:

Có sự khác nhau về TL trẻ SS cân nặng <2500g có ý nghĩa

TK hay không giữa các nhóm ng.nghiệp của mẹ

TL khỏi bệnh của các BN dùng thuốc A là 68%, trong khi

TL này BN dùng thuốc là 56% Hỏi sự khác biệt giữa hai

TL này có ý nghĩa thống kê hay không.

Khoảng cách có thực sự là yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ phụ

nữ khám thai hay không ( )

SO SÁNH 2 TỶ LỆ BẰNG TEST  2

Các bước kiểm định với test Khi bình phương

VD: Bảng 1: Cân nặng trẻ sơ sinh dưới 2500 gram trong sự lquan đến tình trạng hút thuốc lá của mẹ

Tính toán 2: theo các bước sau:

Tính tần số mong đợi (E) cho mỗi ô của bảng theo công thức

Tính hiệu O-E trong mỗi ô của bảng (O là tsố qsát)

-Đối với bảng 2 x 2, ta sẽ có 4 ô, khi đó gtrị 2 sẽ là

(O 1 -E 1 ) 2 (O 2 -E 2 ) 2 (O 3 -E 3 ) 2 (O 4 -E 4 ) 2

2 = + - + +

-E 1 E 2 E 2 E 2

Tra bảng tìm giá trị 2:cho phép kết luận về giả thuyết

Xác định được giá trị tin cậy , thường là 0,05; 0,01 hoặc 0,1

Điều kiện để áp dụng test Khi bình phương: chỉ áp dụng khi cỡ mẫu đủ lớn và:

Các số liệu trình bày theo bảng 2x2

Cỡ mẫu tối thiểu trình bày trong bảng phải là 40Giá trị mong đợi ở mỗi ô của bảng không nhỏ hơn 5

Với các số liệu trình bày trong bảng 2x2, chỉ cho phép dưới 20% số ô có gtrị mong đợi <5 nhưng không được bằng 0

Công thức tính nhanh 2 với bảng 2x2

Công thức tính 2 hiệu chỉnh của Yates

Trong trường hợp số liệu không đáp ứng đk sử dụng test 2 có thể làm như sau:

Sử dụng test chính xác của Fisher (Fisher’s exact test) để tính

Với các bảng có trên 2 dòng và cột có thể gộp chúng lại với nhau (nếu có thể) để tăng giá trị mong đợi của ô cho phù hợp với đk của test Khi bình

phương

Công thức tính test chính xác của Fisher:

Thực hành với test Khi bình phương:

PHÂN TÍCH SỐ LIỆU VỚI CÁC BIẾN

ĐỊNH LƯỢNG

VD: Bảng dưới đây trình bày phân bố huyết áp tối đa của các cá thể trong mẫu nghiên cứu, loại bđồ nào là thích hợp để trình bày sliệu này

Khi một biến định lượng của một quần thể nghiên cứu

được đo lường và phân nhóm, nó có thể biểu thị dưới

dạng biểu đồ cột liên tục Nếu số lượng các đối tượng

nghiên cứu tăng lên và khoảng cách các nhóm giảm đi thì biểu đồ sẽ chuyển dần thành đường cong

Sự phân bố của hầu hết các biến liên tục là đường cong, hình dáng đường cong phụ thuộc vào loại số liệu và thuộc một trong 3 loại

Đường cong lệch phải: Thu nhập của dân các nước đang phát triển

Đường cong lệch trái: Phân bố bệnh đái đường, tăng

HA theo tuổiĐường cong đối xứng: Đa số các biến về lượng trong

KHÁI NIỆM VỀ PHÂN BỐ CHUẨN

Trong phân bố chuẩn, giá trị trung bình số học (mean), trung vị (median), mốt (mode) là bằng nhau và ở điểm cao nhất của đường cong

Có ý nghĩa trong việc lựa chọn các test thống kê thích hợp

Ước lượng điểm:  =X

Ước lượng khoảng:

ƯỚC LƯỢNG MỘT GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH

TỪ MẪU SANG QUẦN THỂ

Nếu không biết độ lệch chuẩn của qthể có thể sdụng độ lệch chuẩn của mẫu không thể áp dụng pbố chuẩn Z mà phải á/dụng phân bố t

(bậc tự do là n-1)

KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT CHO MỘT

TRUNG BÌNH QUẦN THỂ

Các bước giống như các bước

kiểm định cho một tỷ lệ quần thể

Sử dụng test Z

Nếu không biết , ta dùng độ

lệch chuẩn của mẫu thay thế và

t được dùng thay thế

CHỌN CÁC TEST THỐNG KÊ TRONG

PHÂN TÍCH SỐ LIỆU NGHIÊN CỨU

NGUYÊN TẮC CHỌN TEST THỐNG KÊ

Cân nhắc một số các yếu tố sau

PHÂN TÍCH SỰ KHÁC NHAU

Với các biến nhị phân:

Tổng hợp số liệu nghiên cứu (mô tả biến số): tỷ lệ (p).Ước lượng từ mẫu ra quần thể nghiên cứu: P

Kiểm định giả thuyết

Cho tỷ lệ 1 nhóm: test Z Cho tỷ lệ 2 nhóm độc lập

 Test Z

 Test  2 cho bảng 2x2.

PHÂN TÍCH SỰ KHÁC NHAU

Với các biến liên tục:

Tổng hợp số liệu nghiên cứu (mô tả biến số): giá trị trung bình: X, độ lệch chuẩn (s)

Kiểm định giả thuyết

So s ánh giá trị trung bình của hai nhóm

PHÂN TÍCH SỰ TƯƠNG QUAN GIỮA HAI BIẾN SỐ

Với các biến nhị phân:

Nghiên cứu ngang: tỷ suất chên của tỷ lệ hiện mắc (POR)Nghiên cứu bệnh chứng không ghép cặp: tỷ suất chênh (OR)

Nghiên cứu bệnh chứng có ghép cặp:

Độ lớn của mối liên quan: OR Test ý nghĩa thống kê của mối tương quan:  2 của Mc NemarNghiên cứu thuần tập:

Độ lớn của mối quan hệ nhân quả:nguy cơ tương đối (RR).

Test ý nghĩa thống kê của mối tương quan: 

Tương quan giữa hai biến liên tục:

PHÂN TÍCH SỐ LIỆU VỚI CÁC BIẾN ĐỊNH TÍNH

Phân biệt giữa nghiên cứu định tính và định lượng

Nghiên cứu định lượng

Nghiên cứu định tính

Định

hợp của một số biến số

Xác định thăm dò một số biến số giúp ta hiểu sâu về bản chất, nguyên nhân,

các yếu tố ảnh hưởng của vấn đề

Câu

Nghiên cứu định lượng

Nghiên cứu định tính

cho NC định lượng, hoặc

sự kết hợp với NC định lượng

Nhược

cỡ mẫu đại diện

Chọn mẫu và cỡ mẫu không quan trọng lắm nếu là NC thăm dò

Nghiên cứu định lượng

Nghiên cứu định tính

Phỏng vấn sâu, thảo luận nhóm, vẽ bản đồ, quan sát

Phiếu hỏi, bảng hướng dẫn thảo luận, phiếu ghi chép

TRÌNH BÀY CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

MỘT SỐ LƯU Ý CHÍNH KHI PHÂN TÍCH VÀ TRÌNH BÀY SỐ LIỆU TRONG NGHIÊN CỨU ĐỊNH TÍNH

Mô tả quần thể nghiên cứu:

Ai là đối tượng phỏng vấn sâu

Ai là những người tham gia trong các cuộc thảo luận nhóm

Những người này/nhóm người thảo luận này đại diện cho những đối tượng nào, tiến hành phỏng vấn sâu hoặc quan sát trong hoàn cảnh như thế nào

Thái độ của người phỏng vấn, quan sát

Số lượng của các cuộc phỏng vấn và thảo luận nhóm

Sắp xếp dữ liệu hợp lý tùy theo dliệu ít hay nhiều

Ít: đánh dấu chủ đề chính bên lề của bản pvấn, qsátNhiều: mã hóa (VD: “LoạiTA” = loại thức ăn mà trẻ được ăn; “SL Ăn” = Số lần trẻ ăn trong ngày )

Tóm tắt và trình bày số liệu của NC ĐT:

Liệt kê các số liệu có cùng mã hóa, chủ đề với nhau (phải xđịnh nguồn từ đâu (pvấn nào, trang nào ) 

dễ dàng xem lại ttin

Nếu có thể thì tóm tắt bằng các bảng biểu (ma trận) hoặc hình vẽ, sơ đồ, biểu đồ  nhìn tổng thể được

về số liệu thu thập được

Bảng: Ma trận thức ăn sam của trẻ trong số các nhóm bà mẹ ở các

TB: 6 tháng

- Bột

- Bột với đậu đỗ

- Bột với khoai tây và rau

Qua đó đưa ra được các kết luận VD:

Các bà mẹ trẻ bắt đầu cho con ăn sam sớm hơn 2,5 tháng so với nhóm bà mẹ cao tuổi

Bà mẹ trẻ cho con ăn thêm nhiều loại thức ăn hơn các bà mẹ nhiều tuổi

Cả hai bà mẹ dường như không có sự khác biệt về

số lần cho trẻ ăn trong một ngày

Sơ đồ: là một hình vẽ bao gồm các ô hay các hình tròn biểu thị cho các biến số nối với nhau nhằm chỉ ra mối liên quan giữa các biến số:

Sơ đồ: Lý do cho trẻ ăn sam sớm của các bà mẹ

Vụ mùa

ĂN SAM SỚM

Mẹ gầy Sinh đôi

Trẻ bị

ỉa chảy

Chất lượng sữa tồi

Do chồng, mẹ Không

đủ sữa

Sơ đồ tiến triển (flow chart): Biểu diễn trình tự hậu quả của một hành động hoặc một quyết định nào đó.

Bảng: bao gồm các cột và dòng tạo nên các hình chữ nhật hoặc vuông trong có chứa các số liệu khác nhau

Tường thuật và mô tả một trường hợp cụ thể: nhằm

minh họa những thái độ hoặc hành vi thường gặp, đặc biệt nào đó của người dân liên quan tới chủ đề cần minh họa

VD: mô tả một trường hợp về ý kiến và thái độ của người dân trong sử dụng nguồn nước mưa như sau: Phỏng vấn 1 cặp

vợ chồng đều là nông dân tại xã Kim Thái, Vụ Bản, Nam Định

Tôi rất thích dùng nước mưa cho nấu nước uống và nấu ăn bởi vì nước mưa rất sạch, trong Ở đây hầu hết mọi nhà đều thích dùng nước mưa như vậy Dùng nước mưa như là tập quá từ lâu đời

rồi Hai mươi năm trước đây, chồng tôi xây một bể khoảng một

khối nước, nhưng bể quá bé không đủ dùng, mười năm sau

chúng tôi lại xây thêm một bể khác to hơn Hiện nay gia đình tôi

có hai bể đủ dùng cho ăn uống quanh năm Chúng tôi thường

uống nước mưa trực tiếp không cần phải đun sôi vì nó rất ngọt và mát nữa

Rút ra kết luận và kiểm tra các kết luận từ số liệu định tính:

Không phải là quá trình độc lập, luôn đi cùng với quá trình phân tích và trình bày số liệu của NC ĐT

Các kết luận sẽ dần được làm sáng tỏ hoặc bác bỏ trong quá trình phân tích thêm số liệu

1. Sắp xếp các số liệu có liên quan theo từng mục tiêu

hoặc theo từng câu nghiên cứu

tóm tắt các số liệu có chung một đặc tính hoặc hình thái nào đó

trận để có thể nhìn nhận rõ ràng hơn số liệu, đặc biệt mối quan hệ giữa các biến khác nhau trong nghiên cứu cũng như các kết luận

can thiệp được

như có thể được

Cách thức kiểm tra các kết quả tìm được để chứng minh tính giá trị của chúng:

Kiểm tra tính đại diện của số liệu: chọn đối tượng

phải tuân theo một tiêu chuẩn chọn một cách hệ

thống

Kiểm tra sai số hệ thống: sai số do ả/hưởng của các nhà ng/cứu trong những tình huống n.cứu khác nhauKiểm tra chéo ttin, các sự kiện từ nhiều nguồn khác nhau: số liệu, ttin chỉ khẳng định khi đã kiểm tra từ các nguồn khác nhau mà không có sự khác biệt hay mâu thuẫn nhau

So sánh và đối chiếu số liệu

x/ định mối liên hệ giữa các b/số và hquả

khi thiết kế n/cứu cần đảm bảo có được các cuộc PV bao gồm các nhóm người có thể cung cấp ttin khác nhau

VD: n/cứu về TĐVH có ảnh hưởng tới sử dụng các

Làm thêm các n/cứu bổ sung/ so sánh với các n/cứu khác

để ktra kq tìm được, đặc biệt kq có lq tới các ytố can thiệp.Thu thập những ý kiến phản hồi: có thể có được khi kquả n/cứu phản hồi lại cho các nhà lãnh đạo CĐ hay các cơ quan có lquan  chất lượng n/cứu gia tăng

MÉu nhá Test chÝnh x¸c cña

Fisher Test dÊu hiÖu (Sign) MÉu lín 2 test hoÆc Z test 2 test cña McNemar

Wilcoxon rank test

signed-Trªn 2 nhãm

way ANOVA

Kruskal-Wallis1-Friedman2-way ANOVA

TRÌNH BÀY CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

TRÌNH BÀY CÁC BẢNG, BIỂU ĐỒ, ĐỒ THỊ

Bảng hai chiều: khi có hai hoặc trên hai biến số được trình bày trong một bảng Ta có thể biểu thị tổng của các số liệu theo biến ở cả cột và dòng

Bảng giả: Là một loại bảng có đầy đủ tên bảng, các tiêu đề cho cột và dòng nhưng chưa có số liệu Nó

thường được thiết kế trong giai đoạn lập đề cương

nghiên cứu để cho nhà nghiên cứu có sẵn ý tưởng

thiết kế thu thập số liệu