Bài giảng thông kê y tế

Xác định mối liên quan giữa các biến Bộ số liệu... THỰC HÀNHTìm mối tương quan giữa các biến • Mối liên quan giữa biến liên tục với biến liên tục... Mối liên quan giữa biến phân loại với

THỐNG KÊ Y TẾ

ĐỂ PHÂN TÍCH ĐƯỢC MỘT BỘ SỐ LIỆU

BẠN PHẢI HIỂU ĐƯỢC THIẾT KẾ

NGHIÊN CỨU ĐÓ

PHẦN MỀM THỐNG KÊ

GIỚI THIỆU

Số liệu & Dữ liệu

KIỂU DỮ LIỆU TRONG EPIDATA

Kiểu ID number

Là kiểu dữ liệu số tự động, có các đặc điểm:

􀂃 Chuỗi định dạng là <IDNUM>

􀂃 Giá trị số liệu của trường sẽ được tự động nhập

􀂃 Sử dụng để khai báo cho trường khóa.

Khai báo trường mã số phỏng vấn có tên trường là IDX, kiểu số tự động, có nhãn là

“So thu tu phong van”

Viết như sau:

IDX So thu tu phong van <IDNUM>

V1 “Tong thu nhap” ########

V1 Tong thu nhap ########.##

Kiểu Text

􀂃 Chuỗi định dạng là sử dụng ký tự “_” hoặc <E >

􀂃 Chuỗi văn bản nhập vào có thể gồm các ký tự a, b, c,

V3 “Mat khau” <E > (7ký tự = “<E >”)

V2’ Ho ten <A> hay<A >

Kiểu Boolean

Ví dụ:

Khai báo biến giới tính có tên là V4, trong đó, giá trị Y thể hiện giới tính là nữ và N thể hiện giới tính là nam,

ta viết như sau:

V4 Gioi tinh <Y>

Kiểu Date

􀂃 Chuỗi định dạng là <dd/mm/yyyy>, hoặc

<mm/dd/yyyy>, hoặc <yyyy/mm/dd>

Ví dụ:

Khai báo biến ngày sinh tên là V5 viết như sau:

V5 Ngay sinh <dd/mm/yyyy>

Kiểu soundex

􀂃 Chuỗi định dạng là <S >

􀂃 Trường số liệu kiểu Soundex chấp nhận tất cả các kí

tự Trừ kí tự đầu tiên, các kí tự còn lại sẽ được tự động mã hóa.

􀂃 Khuôn dạng của chuỗi mã hóa là A-999, tức là chuỗi

mã hóa gồm một kí tự đầu và tiếp theo là dấu “-“ và

ba chữ số Khi chuỗi nhập vào là HOLMES, chữ H

được giữ lại và chuỗi “OLMES” được mã hóa thành

452 và ta có chuỗi sau mã hóa là H-452.

Ví dụ:

Khai báo biến tên tỉnh có tên biến là V7, viết như sau:

V7 Ten tinh <S >

KHAI BÁO BỘ CÂU HỎI VÀ HẠN CHẾ

LỖI SỐ LIỆU

KHAI BÁO SỐ LIỆU

THIẾT LẬP RÀNG BUỘC

KHAI BÁO SỐ LIỆU

THIẾT LẬP RÀNG BUỘC

NHẬP DỮ LIỆU

GHÉP VÀ CHUYỂN ĐỊNH DẠNG TỆP

Làm thế nào để chuyển định dạng tệp

Thực hành

file 1 file 2 file 3 file 4

file 6 file Lớp

PHÂN TÍCH TK

MÔ TẢ

PHÂN TÍCH SỐ LIỆU

LÀM SẠCH SỐ LIỆU NHẬP SỐ LIỆU

PHÂN TÍCH TK SUY LUẬN

LÀM SẠCH SỐ LIỆU

CÓ 3 LỖI CHÍNH

LỖI VỀ MÃ

SỐ LIỆU LỖI NHẬP SỐ LIỆU

LỖI VỀ TÍNH NHẤT QUÁN CỦA

SỐ LIỆU

PHÂN TÍCH TK

MÔ TẢ

PHÂN TÍCH SỐ LIỆU

PHÂN TÍCH TK SUY LUẬN

PHÂN TÍCH SỐ LIỆU

 Trả lời câu hỏi nghiên cứu

 Giải quyết mục tiêu nghiên cứu

ĐỂ PHÂN TÍCH ĐƯỢC MỘT BỘ SỐ LIỆU BẠN PHẢI HIỂU ĐƯỢC THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU ĐÓ

PHÂN TÍCH THỐNG KÊ

MÔ TẢ

KẾ HOẠCH PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MÔ TẢ

1 Xác định từng loại biến

2 Hình thành câu hỏi dùng để phân tích TK mô tả

3 Tính tần số, tỷ lệ và biểu đồ cột cho các biến định tính

4 Kiểm tra tính phân PHỐI chuẩn của biến liên tục

5 Nếu biến phân phối chuẩn thì tính Mean, SD và biểu đồ

Box- and- Whisker

6 Nếu biến không là phân phối chuẩn thì tính Median,

Max, Min, Range và biểu đồ Box- and- Whisker

7 Xác định mối liên quan giữa các biến

Bộ số liệu

Phân phối chuẩn (Normal Distribution)

• Tính Median và Độ phân tán thống kê

• Vẽ biểu đồ BOX- AND- WHISKER

Biểu đồ BOX- AND- WHISKER

• Hình ảnh rõ ràng về phân bố biến định lượng

• Mức độ tập trung của mẫu

• Xác định được vị trí của trung vị (50%), 2 tứ phân vị (25% và 75%), 2 tứ bát vị (12,5% và 87,5%)

• So sánh phân bố của nhiều biến hoặc nhiều biến trên nhiều nhóm quan sát.

238 544

N =

nu nam

782 782

THCS THPT THCS THCS

782 782

N =

c3a so thanh vien tr NHOM TUOI

8 7 6 5 4 3 2 1 0

33 109

576 61 354

2 22 472 107

23 130 142

434 441 585

14 471 436

8 578 586 455

78 347 1 616

320 2

82 43

103

33 123

329 354

400

575 61

759

THỰC HÀNH

Tìm mối tương quan giữa các biến

• Mối liên quan giữa biến liên tục với biến liên tục

Mối liên quan giữa biến phân loại với biến phân loại

Giá trị p Giá trị

X 2

Mối liên quan giữa biến liên tục với biến phân loại

Mối liên quan giữa biến liên tục với biến phân loại

74 110

109 489

N =

c2 nghe nghiep:

khac cong nhan

CB,CC nong dan

142

Mối liên quan giữa biến liên tục với biến liên tục

• Mối liên quan giữa 2 biến liên tục biễu diễn dưới dạng số hay biểu đồ chấm

• Nếu 2 biến đều là phân phối chuẩn thì dùng hệ số tương quan Pearson

• Nếu không phải phân phối chuẩn thì dùng hệ số tương quan Spearman hoặc dùng cho biến định tính có thứ tự

Mối liên quan giữa biến liên tục với biến liên tục

Mối liên quan giữa biến liên tục với biến liên tục

Mối liên quan giữa biến liên tục với biến liên tục

Mối liên quan giữa biến liên tục với biến liên tục

Mối liên quan giữa biến liên tục với biến liên tục

PHÂN TÍCH THỐNG KÊ SUY LUẬN

 So sánh giữa các biến

 Kiểm định giả thuyết thống kê (test t, test X2 )

KẾ HOẠCH PHÂN TÍCH THỐNG KÊ SUY LUẬN

giữa các biến

kê hiệu quả cho nghiên cứu

Bộ số liệu

THỰC HÀNH

1 So sánh 1 giá trị trung bình với một giá trị lý

thuyết hay quần thể

2 So sánh giá trị trung bình của 2 nhóm

3 So sánh giá trị trung bình nhiều hơn 2 nhóm

4 So sánh đo lường lặp lại trên cung một đơn vị-

3 Không nhóm- 2 biến là biến liên tục nhưng

không phân phối chuẩn

Suy luận thống kê

1

Là một quá trình rút ra kết

luận về một quần thể dựa

trên những thông tin của

điểm và khoảng

2

Bản chất của suy luận thống kê là việc ước tính các tham số quần thể (parameters)

Quần thể

Mẫu

Xác suất

Toàn bộ những cá nhân cần nghiên

Mục đích của thống kê suy

luận

Thống kê suy luận có thể

cho biết kết quả nghiên cứu thu được chỉ là do ngẫu nhiên hay không

Sự khác biệt chỉ là ngẫu nhiên?

Thống kê suy luận

Kết quả quan sát chỉ là do ngẫu nhiên?

Những nguyên nhân ngẫu nhiên:

Những giao động của sự ngẫu nhiênNhững nguyên nhân không ngẫu nhiên:

Những khác biệt thực sự trong quần thể Sai lệch trong thiết kế nghiên cứu

Thống kê

suy luận

phân biệt

Một kết quả có ý nghĩa thống kê không có nghĩa là kết quả đó phải

là “thật”, mà chỉ nói rằng kết quả đó không phải là ngẫu nhiên.

Kiểm định giả thuyết

• Là một phương pháp thống kê suy luận

• Để xác định yếu tố ngẫu nhiên có giải thích cho kết quả quan sát hay không

• Là quy trình ra quyết định có cơ sở về tính xác thực của sự khác biệt (ảnh hưởng)

trước khi phân tích

Tôi giả định điểm dịch tễ trung bình của sinh viên YTCC là 8,0! 

Giả thuyết nghiên cứu, H1

• Đối lập với giả thuyết gốc (đối thuyết)

– Ví dụ: Số con trung bình trong một gia đình người Việt Nam khác 3

• Mâu thuẫn với hiện trạng

• Không bao giờ có dấu“=”

• Có thể hoặc không thể chấp nhận

• Là giả thuyết mà nhà nghiên cứu tin là đúng và muốn chứng minh.

Mức ý nghĩa 

• Là xác suất thu được kết quả lớn bằng hoặc lớn hơn kết quả quan sát nếu giả thuyết Ho đúng

• Không phải là xác suất của giả thuyết Ho

• Ví dụ: p=0,05 là xác suất thu được sự khác biệt giữa đại lượng thống kê và tham số quần thể được xác định bởi giả thuyết Ho bằng hoặc lớn hơn so với kết quả quan sát

Mức ý nghĩa 

• Là giá trị ngưỡng của kiểm định

• Xác định những giá trị không thể (hiếm) của một đại lượng thống kê nếu giả thuyết Ho đúng – còn gọi là miền bác bỏ của phân bố mẫu

– Những giá trị phổ biến là 0.01, 0.05, 0.10

• Được nhà nghiên cứu chọn khi bắt đầu cuộc điều tra

Miền bác bỏ

Các loại sai lầm của kiểm định

Xuất hiện khi ra quyết định dựa trên xác suất

• Sai lầm loại I

– Bác bỏ giả thuyết Ho đúng

– Có hậu quả rất nghiêm trọng

– Xác suất của sai lầm loại I là 

• Còn gọi là mức ý nghĩa

• Được xác định bởi nhà nghiên cứu

• Sai lầm loại II

– Không bác bỏ giả thuyết Ho sai

– Xác suất của sai lầm loại II là , phụ thuộc vào mức độ khác biệt thực sự trong quần thể

• Xác suất không mắc sai lầm loại I:

– (1-)

– gọi là mức tin cậy

• Xác suất không mắc sai lầm loại II:

Sai lầm loại I & loại II có mối quan hệ nghịch





Nếu bạn giảm xác suất của một sai số, thì xác suất của sai số kia sẽ tăng lên để mọi thứ không thay đổi.

Các yếu tố ảnh hưởng tới sai lầm loại II

• Giá trị thực của tham số quần thể

  tăng khi sự khác biệt giữa tham số giả

thuyết và giá trị thực của nó giảm

Lựa chọn giữa sai lầm loại I và loại II

• Phụ thuộc vào hậu quả của các sai lầm

• Chọn sai lầm loại I nhỏ hơn khi hậu quả của việc bác bỏ giả thuyết Ho lớn

• Chọn sai lầm loại I lớn hơn khi bạn

mong muốn thay đổi hiện trạng

Hai phía

Miền

Phía trái

Miền bác bỏ

Phía phải

Miền bác bỏ

So sánh giá trị ngưỡng với giá trị thống kê kiểm định

Phía phải Phía trái

Hai phía

Các bước kiểm định giả thuyết

• Bước 1: Mô tả bộ số liệu

– phương pháp thống kê mô tả: loại biến, đại

lượng thống kê tóm tắt – để xác định loại kiểm định thích hợp

• Bước 2: Đặt giả định

– tuỳ theo từng loại kiểm định

– tuỳ theo câu hỏi nghiên cứu

Ba cách đặt giả thuyết

0 là giá trị giả định của trung bình quần thể

Các bước kiểm định giả thuyết

• Bước 4: Phân bố xác suất của giá trị thống kê kiểm định

– Mỗi loại kiểm định tương ứng với một loại phân bố xác suất (phân bố mẫu)

– Chọn kiểm định thống kê tuỳ thuộc bản

• Bước 6: Tính toán cụ thể

– Giá trị kiểm định = (đại lượng thống kê - tham số giả

thuyết) / sai số của đại lượng thống kê

– Tìm giá trị P bằng cách tra bảng hoặc phần mềm TK

Kiểm định giả thuyết cho một trung bình

• Khi muốn so sánh trung bình mẫu với một trung bình giả thuyết

– từ số liệu thống kê quốc gia

– từ một nghiên cứu khác

• Hai trường hợp kiểm định:

– biết độ lệch chuẩn của quần thể

– không biết độ lệch chuẩn của quần thể

Kiểm định giả thuyết cho một trung bình,

đã biết 

• Ví dụ: điểm trung bình về mức độ lo âu của trẻ em 10 tuổi là 7, độ lệch chuẩn là 2 Một nhà nghiên cứu muốn tìm hiểu những trẻ em cùng độ tuổi, có cha/mẹ nghiện rượu có điểm trung bình lo âu khác với 7 không.

Nhà nghiên cứu chọn ngẫu nhiên một nhóm 16 trẻ 10 tuổi

có cha/mẹ nghiện rượu và tính được điểm lo âu trung bình là 8,1

• Bước 6: Tính toán cụ thể

– Giá trị p (tra bảng) = 0,028

– Vì p < , bác bỏ Ho, chấp nhận H1

2 ,

2 16

2

1 , 8 7

n

x

x z

• Bước 7: Kết luận về kiểm định

– vì giá trị p (0,028) nhỏ hơn  (0,05), nên sự khác biệt giữa điểm trung bình lo âu giữa trẻ em 10 tuổi có cha/mẹ nghiện rượu và trẻ em bình thường cùng độ tuổi là có ý nghĩa thống kê

– điểm trung bình lo âu của trẻ em 10 tuổi có cha mẹ nghiện rượu (8,1) cao hơn có ý nghĩa so với trung bình quần thể

(7), z = 2,2, p=0,028

Đã biết , dùng kiểm định Z

Kiểm định giả thuyết cho một trung

x s

x t

• n tăng lên, phân bố t

tiến tới phân bố chuẩn tắc

• Một chuyên gia dinh dưỡng đưa ra một mô hình dinh dưỡng mới cho trẻ nhỏ giúp tăng cường trí tuệ.

Các nhà lãnh đạo ngành y tế rất quan tâm Trước

khi đầu tư ngân sách hàng tỷ đồng để triển khai

mô hình, họ đề nghị các nhà khoa học phải chứng minh là chương trình này thực sự có hiệu quả

Kiểm định giả thuyết cho một trung

bình, không biết 

• Nhà thống kê muốn loại bỏ yếu tố ngâu nhiên

ra khỏi kết quả quan sát

• Kiểm định t một mẫu

– gồm 7 bước tương tự kiểm định z

– Tra bảng tìm giá trị ngưỡng t/2 với 35 bậc tự là 2,03

Kiểm định giả thuyết cho một trung

bình, không biết 

• Vì giá trị kiểm định t (2,4) lớn hơn giá trị t tra bảng (2,03)

• Bác bỏ Ho, chấp nhận H1

• Kết luận trung bình IQ của trẻ em được dùng mô hình

dinh dưỡng mới (110) lớn hơn có ý nghĩa thống kê so với trung bình IQ của trẻ em bình thường (100), t(35) = 2,4 p<0.05

Kiểm định giả thuyết cho một trung

bình, không biết 

Quần thể

_

Hai trường hợp kiểm định 

Tóm tắt

• Kiểm định giả thuyết gồm 7 bước

• Kiểm định giả thuyết cho trung bình một mẫu gồm hai trường hợp

• Kiểm định t đòi hỏi bằng chứng mạnh hơn

kiểm định z

• Kiểm định hai phía đòi hỏi bằng chứng mạnh hơn kiểm định một phía

So sánh phân bố t (9 bậc tự do)

với phân bố chuẩn tắc

Tóm tắt

• Kiểm định giả thuyết gồm 7 bước

• Kiểm định giả thuyết cho trung bình một mẫu gồm hai trường hợp

• Kiểm định t đòi hỏi bằng chứng mạnh hơn kiểm định z

• Kiểm định hai phía đòi hỏi bằng chứng mạnh hơn kiểm định một phía

• Có ý nghĩa thống kê không nhất thiết là có ý nghĩa thực tiễn và

ngược lại

Bước 1

XÁC ĐỊNH GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU

Giả thuyết khoa học

• Giả thuyết không:

– Thể hiện bằng đẳng thức để có thể tiến hành suy luận thống kê

– Là mệnh đề phủ định với giả thuyết nghiên cứu muốn chứng minh (do việc chứng minh được thực hiện bằng phản chứng)

– Việc kiểm định chỉ có thể chứng minh được

sự khác biệt

– Ví dụ: CNSS nam = CNSS nữ

Nhắc lại cơ sở lý luận của kiểm

Nhắc lại cơ sở lý luận của kiểm

Bước 2

Các biến số

• Biến số phụ thuộc: mô tả hay đo lường vấn

đề nghiên cứu

– Ví dụ:

• Biến số độc lập: mô tả hay đo lường các yếu

tố gây nên (hay ảnh hưởng) đến vấn đề

nghiên cứu

– Ví dụ:

• Biến số gây nhiễu: làm sai lệch mối quan hệ giữa biến số độc lập và phụ thuộc

Bước 3:

CHỌN LỰA KIỂM ĐỊNH

VÀ PHIÊN GIẢI KẾT QUẢ

Nguyên lý lựa chọn thống kê

Thang đo của

biến số phụ

thuộc

Loại thiết kế nghiên cứu (loại biến độc lập)

Hai nhóm đối tượng gồm các

cá nhân khác nhau

Ba hay nhiều nhóm đối tượng gồm các

cá nhân khác nhau

Trước và sau nghiên cứu trên cùng các đối tượng

 3 can thiệp trên cùng các đối tượng

Liên hệ giữa hai biến số

bảng n x m (OR, RR…)

hạng – tổng Mann-Whitney

Kruskal-Wallis Kiểm định sắp

hạng có dấu Wilcoxon

quan Spearman

So sánh trung bình

không ghép cặp

• So sánh tb ở hai thời điểm khác nhau trên

• So sánh nhiều trung bình ở các thời điểm

Các giả định liên quan đến các

kiểm đinh thống kê

• Khi lựa chọn và thực hiện kiểm định thống

kê, cần lưu ý các giả định (các yêu cầu

của kiểm định)

• Thông thường:

– Phân phối của biến số liên tục

– Các giả định về phương sai

Phần 1: Kiểm định giả thuyết cho

giá trị trung bình

• Câu hỏi 1: Cân nặng sơ sinh trong NC có bằng CNSS trung bình trong quần thể (là 3000gr) không?

• Giả thuyết:

– Ho: μ CNSS trong NC = μ CNSS quần thể

– Ha: μ CNSS trong NC ≠ μ CNSS quần thể

Kiểm định gt cho trung bình mẫu và

Analyze  Compare means 

One-sample t test

One-Sample Statistics

641 3123.2496 664.57546 26.24915 birth weight in gms

N Mean Std Deviation

Std Error Mean

One-Sample Test

4.695 640 000 123.2496 71.7047 174.7945 birth weight in gms

t df Sig (2-tailed)

Mean Difference Lower Upper

95% Confidence Interval of the Difference Test Value = 3000

Phần 2: Kiểm định giả thuyết cho

AnalyzeCompare means

Independent t-test

Phần 3: Kiểm định giả thuyết cho

• Câu hỏi 3: Cân nặng sơ sinh trung bình

con các bà mẹ ở các nhóm tuổi có khác

nhau không?

• Giả thuyết:

– Ho: CNSS trung bình con các bà mẹ ở các

nhóm tuổi là như nhau

– Ha: Có ít nhất 1 CNSS trung bình trong 1 nhóm tuổi mẹ khác với các nhóm còn lại

So sánh trung bình ở nhiều nhóm

độc lập

• Mô tả biến

– Phụ thuộc: cân nặng, liên tục, chuẩn

– Độc lập : nhóm tuổi mẹ (≤ 30 tuổi, 31 đến 35 tuổi, ≥

Analyze  Compare Means  One-way

(J) TUOIME 31-35

tu 36 tro len

tu 30 tro xuong

tu 36 tro len

tu 30 tro xuong 31-35

95% Confidence Interval

Kiểm định giá trị tỷ

lệ

Mục tiêu

1 Thực hiện được kiểm định thống kê cho giá trị một

tỷ lệ và hai tỷ lệ cho mẫu ghép cặp bằng phần

mềm SPSS.

2 Phiên giải được kết quả đầu ra của máy tính

140

Nhắc lại thống kê mô tả cho biến

- Có thể dùng % tích luỹ

- Bảng phân phối tần suất (sắp xếp theo thứ tự)

- Có thể dùng % tích luỹ

- Bảng phân phối tần suất (sắp xếp theo tần suất)

- Không dùng % tích luỹ

Bảng phân phối tần suất

142

Phần 2

KIỂM ĐỊNH THỐNG KÊ CHO

BIẾN PHÂN LOẠI

Nguyên lý lựa chọn thống kê

Thang đo của

Hai nhóm đối tượng gồm các

cá nhân khác nhau

Ba hay nhiều nhóm đối tượng gồm các cá nhân khác nhau

Trước và sau nghiên cứu trên cùng các đối tượng

 3 can thiệp trên cùng các đối tượng

Liên hệ giữa hai biến số

Định danh 2 bảng 2 x n 2 bảng 3 x n test McNemar Cochrance Q Hệ số của bảng

n x m (OR, RR…)

Thứ tự Kiểm định sắp

hạng – tổng Mann-Whitney

Kruskal-Wallis Kiểm định sắp

hạng có dấu Wilcoxon

Friedman Hệ số tương

quan Spearman

144