Làm việc với biến định lượng

LÀM VIỆC VỚI BIẾN ĐỊNH LƯỢNG Phân tích thống kê mô tảDescriptive Statistics Phân tích thống kê mô tả 1. Mô tả một biến định lượng - Mô tả khuynh hướng tập trung và độ phân tán - Mô tả bằng biểu đồ: biểu đồ cột liền, biểu đồ Box-and-Whisker 2. Mô tả theo các nhóm: (Biến định lượng với biến định tính) . - Mô tả khuynh hướng tập trung và độ phân tán - Mô tả bằng biểu đồ Box-and-Whisker Phân tích mô tả một biến định lượng 1. Khuynh hướng tập trung và độ phân tán: Giá trị trung bình và độ lệch chuẩn (phân bố chuẩn) Biểu đồ cột liền Giá trị trung vị và khoảng (không phân bố chuẩn) Biểu đồ Box-and-Whisker. Phương pháp kiểm định phân bố chuẩn Cách 1: Vẽ đường phân bố chuẩn trên biểu đồ Histogram rồi đánh giá. Analyze\Descriptive Statistics\Frequencies:Charts\histogram Cách 2: Sử dụng phương pháp kiểm định Kolmogorov Smirnov Test. Analyze\Nonparametric Tests\1-Sample K-S… Xấp xỉ có phân phối chuẩn Xấp xỉ chuẩn nếu các câu hỏi dưới đây đều trả lời là CÓ Giá trị trung bình có nằm trong +10% so với trung vị Giá trị trung bình +3sd xấp xỉ cực đại và cực tiểu Hệ số Skewness nằm trong +3? Hệ số Kurtorsis nằm trong +3? Biểu đồ cột liên tục có hình chuông - Giá trị trung bình và độ lệch chuẩn:Analyze\Descriptive Statistics\Frequencies:Statistics\mean, Std. deviation - Biểu đồ cột liền (histogram):Analyze\Descriptive Statistics\Frequencies:Charts\histogram - Giá trị trung vị và khoảng:Analyze\Descriptive Statistics\Frequencies:Statistics\Median, minimum, maximum, range - Biểu đồ Box-and-Whisker: Graphs\Boxplot: Simple\Summaries of separate variables\Define Phân tích mô tả mối liên quan giữa các biến 2. Phân tích thống kê mô tả theo các nhóm Ví dụ: Mô tả sơ lược cân nặng sơ sinh theo nhóm tuổi của thai phụ. a. Mô tả bằng số: Analyze\Report\Case summaries: Statistics\Mean, Std. Deviation Analyze\Reports\Case Summaries: Statistics\Median, minimum, maximum, range b. Mô tả bằng biểu đồ Boxplot: Graphs\Boxplot: Simple\Summaries for groups of cases\Define  Kiểm định giả thuyết cho giá trị trung bình Chọn phương pháp kiểm định (Test thống kê) Việc chọn phương pháp kiểm định phụ thuộc hai yếu tố: 1. Giá trị so sánh có tuân theo phân phối chuẩn (Normal distribution) hay không? 2. Loại kiểm định giá trị trung bình. Các loại kiểm định thống kê giá trị trung bình Kiểm định giả thuyết Một trung bình mẫu Một trung bình mẫu Giả thuyết: trung bình cân nặng sơ sinh của trẻ trong quần thể, điểm là 2900 gram Mô tả biến Phụ thuộc: cnss, định lượng, chuẩn Độc lập: không Mối liên quan: So sánh giá trị trung bình mẫu và trung bình lý thuyết Chọn kiểm định: One sample t-test Analyze\Compare Means\One sample t-test Cân nặng sơ sinh của trẻ là 3021 gram. Cân nặng sơ sinh của nghiên cứu này so với cân nặng sơ sinh quần thể Việt Nam khác biệt có ý nghĩa thống kê (p 0,05)  phương sai như nhau Cân nặng sơ sinh của nam và của nữ khác biệt có ý nghĩa thống kê (t701 = -4,257, p 0,05)  phương sai như nhau Phiên giải Có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa trung bình cnss giữa các nhóm bà mẹ có tuổi khác nhau (F2,702=50,2, p=0,017) Nhóm nào khác? Kiểm định giả thuyết Trung bình lặp lại Trung bình lặp lại Giả thuyết: trung bình cân nặng của trẻ sau 10 ngày không cao hơn cân nặng lúc sinh. Mô tả biến Phụ thuộc: cnss, định lượng, chuẩn Lặp lại theo thời gian Mối liên quan:So sánh, sử dụng giá trị trung bình Chọn kiểm định: t – ghép cặp Analyze\Compare Means\paired samples t-test Kết luận Sự khác biệt về trung bình cân nặng sau 10 ngày và cân nặng sơ sinh là 251 gram với khoảng tin cậy 95% sự khác biệt này là 247 gram đến 254 gram. Sự khác biệt này có ý nghĩa thống kê (t702 = 133,072, p 0 : tương quan ngược chiều (nghịch) 0 -> 1 : tương quan thuận chiều = 0 : không có mối tương quan Xét giá trị tuyệt đối: 0-0,2 : tương quan rất yếu 0,2-0,5 : tương quan yếu 0,5-0,7 : tương quan vừa 0,7-0,9 : tương quan chặt chẽ trên 0,9 : tương quan rất chặt chẽ * Biến có phân bố chuẩn: hệ số Pearson Analyze\Correlate\Bivariate: Pearson Có mối tương quan thuận chiều mức độ yếu giữa tăng cân sản phụ trong quá trình mang thai và cân nặng sơ sinh (Pearson’s r = 0,454, p<0,001). b. Mô tả bằng biểu đồ: biểu đồ chấm điểmGraphs  Lagacy Dialogs  Scatter Dot  Simple Scatter  Define Kiểm định giả thuyết Hồi quy tuyến tính đơn giản Hồi qui tuyến tính đơn giản Giả thuyết: Cân nặng sơ sinh liên quan đến tăng cân của thai phụ trong quá trình mang thai. Mô tả biến Phụ thuộc: cân nặng sơ sinh, liên tục, phân bố chuẩn Độ lập: tăng cân thai phụ, liên tục, phân bố chuẩn Mối liên quan: Sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản Chọn kiểm định:Hồi quy tuyến tính đơn giản Phương trình Y = a + bx y: hàm số (giá trị dự đoán cân nặng sơ sinh theo tăng cân của thai phụ (x) x: Biến số a: hằng số b: hệ số hồi qui (độ dóc của đường thẳng) Analyze\Regression\Linear Kết luận Cân nặng sơ sinh có mối liên quan một cách có ý nghĩa thống kê với tăng cân thai phụ (F702 = 181,752, p < 0.001). Đối với mỗi một kg sản phụ tăng lên trong lúc mang thai, cân nặng sơ sinh sẽ 111,348 gram (khoảng tin cậy 95% là 95,132; 127,564). Tăng cân của sản phụ trong quá trình mang thai lý giải được 20, 6% sự biến thiên của cân nặng sơ sinh.