THỐNG KÊ PHÂN TÍCH BIẾN SỐ ĐỊNH TÍNH

Chọn lựa kiểm định phù hợpBiến phụ thuộc Biến độc lập Nhị giá Danh định Thứ tự -Định lượng Đa biến Định lượng có Sống còn Wilcoxon tổng quát Logrank Wilcoxon tổng quát Logrank Hồi quy

THỐNG KÊ PHÂN TÍCH BIẾN

SỐ ĐỊNH TÍNH

lúc

Các bước phân tích số liệu

Chọn lựa kiểm định phù hợp

Biến phụ thuộc Biến độc lập

Nhị giá Danh định Thứ tự -Định lượng

Đa biến Định lượng có

Sống còn Wilcoxon

tổng quát Logrank

Wilcoxon tổng quát

Logrank

Hồi quy Cox

Phân loại biến số

Liên hệ giữa hai biến số

 t-test (biến định tính là nhị giá)

 Cỡ mẫu lớn: z-test (biến số định tính là nhị giá)

 định lượng - định lượng

 Tương quan và hồi quy

Phân tích biến số định tính

 Tìm sự liên quan giữa 2 biến số định tính

 So sánh tỉ lệ giữa 2 (hay nhiều) nhóm

 Biến số phụ thuộc: 1- biến cố quan tâm (tử vong); 0- không phải biến cố quan tâm

 Biến số độc lập: 1- phơi nhiễm (hút thuốc lá); 0-

không phơi nhiễm (không hút thuốc lá)

 Biến số gây nhiễu

 Nếu biến định tính: không thay đổi

 Nếu biến định lượng: phân thành 3 hay 4 nhóm

Mục tiêu nghiên cứu

định mối liên quan giữa tình trạng béo phì, béo bụng và cao huyết áp

Câu hỏi

1. Mô tả các đặc tính của đối tượng nghiên cứu

2. Mô tả các đặc tính ở nhóm có cao huyết áp và

không cao huyết áp

3. Có bao nhiêu người tăng huyết áp bị béo phì,

 list stt chieucao if chieucao>190

6.Ở từng nhóm tuổi khác nhau tình trạng tăng huyết

áp có khác biệt gì hay không? Tuổi chia 3 nhóm

9 Số đo dịch tễ nào xác định mối liên quan giữa béo phì và cao huyết áp? Xác định số đo dựa vào số liệu

10 Số đo dịch tễ nào xác định mối liên quan giữa béo bụng và cao huyết áp? ? Xác định số đo dựa vào số liệu

11 Tuổi có phải là yếu tố gây nhiễu hay tương tác?

12 So sánh chỉ số eo/ hông giữa nhóm có và không cao huyết áp

13 So sánh BMI giữa nhóm có và không cao huyết áp

Thống kê mô tả cho biến định tính

Thống kê mô tả cho biến định lượng

Tạo biến số tăng huyết áp, bmi và chỉ số eo/hông

Tình trạng tăng huyết áp ở nam và nữ

Tạo biến béo phì, béo bụng

Biến phụ thuộc Biến độc lậpKiểm định

% theo hàng

Lí giải giá trị của nguy cơ tương

Greenberg RS , Ibrahim MA The case-control study In: Oxford

Textbook of Public Health Oxford, Oxford University Press, 1990, p131.

Không nhiễu, không

tương tác, báo cáo

%

23294

.0

225

0294

OR

OR OR

RR từng tầng

Kiểm định tính đồng nhất của RR

Giới có phải là yếu tố gây nhiễu hay không?

Vậy làm thế nào để khử 2 yếu

tố gây nhiễu cùng lúc?

 Xác định mối liên quan giữa tuổi phân thành nhiều nhóm và tha

Tuổi có tính chất phân loại  tách mỗi nhóm tuổi là 1 biến

Thực hành

nghiên cứu bệnh tim ở quận Evans (the Evans

County heart disease study) ở những người đàn ông

da trắng sau 7 năm theo dõi nhằm xem xét sự liên quan giữa Catecholamine, cholesterol, hút thuốc lá

và bệnh mạch vành

qti Khoang QT QT interval

 Hãy dán nhãn cho các biến số của nghiên cứu

 Hãy mô tả số liệu nghiên cứu:

Statistics :: Summaries, tables, & tests :: Tables :: way Tables with measures of association.

Two-B iến số độc lập nằm theo cột

Biến số phụ thuộc theo hàng

Tính % cột: NC đoàn

hệ hay cắt ngang

Thực hành

KAP của HIV thu thập số liệu cho

nghiên cứu của mình (mỗi nhóm phải

có số liệu ít nhất của 40 đối tượng)

 Mở tập tin- log

cần thiết nếu số liệu nhập từ EpiData), tạo biến mới (có kiến thức hay không kiến thức)

Viết báo cáo

đặt vấn đề, mục tiêu, tổng quan y văn, phương pháp nghiên cứu

nghiên cứu

 Mô tả dân số nghiên cứu

 Trình bày kết quả theo mục tiêu nghiên cứu

Bàn luận

 Nhấn mạnh các khía cạnh mới và quan trọng của nghiên cứu cũng như tính giá trị của kết quả

 Các kết luận là hệ quả của những kiến thức mới này

 Không lập lại chi tiết những số liệu hay thông tin đã có trong phần giới thiệu hay phàn kết quả

 Có thể bắt dầu bằng tóm tắt những kết quả chính, khảo sát các cơ chế và giải thích cho những phát hiện này, so sánh và đối chiếu với các kết quả khác (có nếu rõ những điểm yếu (và mạnh) của các nghiên cứu) và đưa ra ý

nghĩa của các kết quả này cho các thực hành y khoa và nghiên cứu trong tương lai.

 Tránh các khẳng định không có căn cứ và kết luận chưa được số liệu khẳng định (đặc biệt là kết luận về chi phí lợi ích)

Statistics :: Summaries, tables, & tests :: Tables :: way Tables with measures of association.

Two-B iến số độc lập nằm theo cột

Biến số phụ thuộc theo hàng

Tính % hàng: NC

bệnh chứng

1=case, | 0=no, 1=yes

0=control | khong co | Total

Mục tiêu nghiên cứu

Tìm hiểu việc chủng ngừa BCG có bảo vệ với bệnh phong hay không?

gây nhiễu,biến định tính, định lượng

Phân tích biến số định tính

 Tìm sự liên quan giữa 2 biến số định tính

 So sánh tỉ lệ giữa 2 (hay nhiều) nhóm

 Biến số phụ thuộc: 1- biến cố quan tâm (tử vong); 0- không phải biến cố quan tâm

 Biến số độc lập: 1- phơi nhiễm (hút thuốc lá); 0-

không phơi nhiễm (không hút thuốc lá)

 Biến số gây nhiễu

 Nếu biến định tính: không thay đổi

 Nếu biến định lượng: phân thành 3 hay 4 nhóm

Lí giải giá trị của nguy cơ tương

Greenberg RS , Ibrahim MA The case-control study In: Oxford

Textbook of Public Health Oxford, Oxford University Press, 1990, p131.

Không nhiễu, không

tương tác, báo cáo

%

23294

.0

225

0294

OR

OR OR

cc caco bcgscar, by( agegrp )

Age group | OR [95% Conf Interval] M-H Weight

1/14 | .468 2004388 1.054927 10.03344 (exact) 15/24 | .4457382 1821365 1.049273 9.334783 (exact) 25/34 | .2826511 0942287 .8728589 6.333333 (exact) 35-44 | .1784882 0677976 .425671 15.72251 (exact) 45+ | .095122 0022768 .6113332 6.507937 (exact) -+ -

Crude | .2253165 1543594 .3234627 (exact) M-H combined | .293582 1968806 .4377801

-Test of homogeneity (M-H) chi2(4) = 5.12 Pr>chi2 = 0.2756

Test that combined OR = 1:

Có ảnh hưởng BCG lên bệnh phong hay không (sau khi đã loại trừ các yếu tố gây nhiễu)

Trọng số Mantel-Haenzel

OR từng tầng

OR tổng hợp