Thiết kế nghiên cứU & thống kê y họC
tải về 0.72 Mb.
|
*Các số trong ngoặc là số mong đợi, chỉ áp dụng phép kiểm khi tri số mong đợi 5. ** N là tổng số ca Cách tính khi bình phương: 2= (số quan sát-số mong đợi)2 [1] số mong đợi
N Cách tính bậc tự do: Bậc tự do df = (hàng-1) x (cột-1) Bảng trên có 2 hàng và 2 cột vậy: df =(2-1) x (2-1)=1 Thế vào công thức [1] ta có  :
Với df=1; giá trị tới hạn với =0,05 (2 đuôi) là 3,84 2= 22,5 >3,84 bác bỏ Ho: HPV là yếu tố nguy cơ gây ung thư cổ tử cung
Nhập số liệu vào SPSS như sau: Có 3 cột: benh (0,1); phoinhiem (0,1), soluong (10,20,50,10) benh= 1 (ung thư cổ TC +); benh=0 (ung thư cổ TC -) phoinhiem=1 ( HPV +); phoinhiem=0 (HPV-)
Chon soluong, nhắp mũi tên, chuyển vào ô Frequency Variable, nhắp OK 
Chuyển qua menu Analyze, chọn Descriptive statistics, chọn Crosstabs 
Vào Crosstabs, nhắp phoinhiem chuyển vào ô Row(s) và benh vào ô Columnn(s). Nhắp Statistics, đánh dấu vào ô Chi-square và Risk 
Nhắp Continue, nhắp OK, kết quả cuối cùng như sau: 
Pearson Chi-Square = 22.500; Ý nghĩa TK (2-đuôi)=0.000 Odds Ratio=10 (KTC 95%:3.6-27.6) Kết luận: Nguy cơ nhiễm HPV bị ung thư cổ tử cung gấp 10 lần (KTC 95%: 3.612- 27.688; p=0.000) so với người không bị nhiễm HPV. TS Nguyễn ngọc Rạng, bsrang.blogspot.com Phụ lục. Bảng đối chiếu xem giá trị tới hạn với 10 bậc tự do (DF) của phân phối 2. Cột in đậm (p=0.05) thường dùng nhất là giá trị tới hạn để bác bỏ giả thuyết H0 
PHÂN PHỐI F VÀ ỨNG DỤNG TRONG PHÂN TÍCH PHƯƠNG SAI 1. Phân phối F: Nếu gọi U1 là phân phối khi bình phương với bậc tự do d1 Và U2 là phân phối khi bình phương với bậc tự do d2 Thì phân phối F là tỉ số giữa 2 phân phối khi bình phương U1 và U2  .
Như vậy phân phối F cũng là phân phối khi bình phương có trị trung bình và phương sai 2 Trị trung bình của phân phối F: (Với d2>2) 
và phương sai là: (với d2 >4) 
2. Ứng dụng trong phân tích phương sai (ANOVA) Ví dụ: Số lượng tiểu cầu giảm nhiều trong bệnh Sốt xuất huyết (SXH), giảm trung bình trong Sốt dengue (SD) và giảm ít trong Nhiễm siêu vi khác (NSV). Xét nghiệm tiểu cầu 10 bệnh nhân cho mỗi nhóm. Kết quả được ghi nhận trong bảng 1. Hỏi có sự khác biệt trị số TC giữa 3 nhóm bệnh? Bảng 1. Trị số tiểu cầu (x1000/mm3) ở bệnh nhân mắc SD, SXH và NSV
Giả thuyết Ho : 1 = 2 = 3 Giả thuyết Ha : 1 2 3
Gọi 1,2,3 là trị trung bình của mỗi nhóm tương ứng Gọi s12, s22, s32 là phương sai của mỗi nhóm tương ứng Ta có:
1= 150+140+….+90 = 140 10
2= 100+130+….+80 = 80 10
3= 140+200+….+170 = 170 10
= 140+80+170 = 130 3 Phương sai của nhóm 1 (Sốt dengue) s12 = (150-140)2+(140-140)2+….+ (90-140)2 = 18400 Phương sai của nhóm 2 (SXH) s22 = (100-80)2+(130-80)2+….+ (80-80)2 = 14800 Phương sai của nhóm 3 (NSV) s32 = (140-170)2+(200-170)2+….+ (170-170)2 = 17400 Tổng bình phương phản ánh độ dao động trong nội bộ nhóm (Within-groups sum of squares): SSW= s12 + s12 + s32 = 50600 Tổng bình phương phản ánh độ khác nhau giữa các nhóm (Between-groups sum of squares): SSB= n1(1-)2 + n2(2-)2 + n3(3-)2 SSB= 10(140-130)2+ 10(80-130)2+ 10(170-130)2=42000 Bậc tự do giữa các nhóm= k-1=2 Bậc tự do toàn bộ mẫu= n-k=27 Trung bình bình phương giữa các nhóm (between-groups mean squares)
Trung bình bình phương trong nội bộ nhóm (within-groups mean squares) MSW= SSW = 50660 = 1874 n-k (30-3) Phép kiểm F= MSB = 21000 = 11.2 MSW 1874 Đọc bảng phân phối F với bậc tự do của tử số là 2 và mẫu số là 27 ta có 0.05 = 3.35. Như vậy F=11,2> 3.45 Kết luận: bác bỏ Ho Có sự khác biệt trị tiểu cầu giữa 3 nhóm bệnh (SD, SXH, NSV) Như vậy ta thấy rằng nếu sự chênh lệch trung bình giữa (Between) 3 nhóm càng cao so với chênh lệch trong nội bộ (Within) của từng nhóm thì F càng lớn và sự khác biệt càng rõ ràng. 3. Phân tích phương sai một chiều (one-way analysis of variance-ANOVA) trong SPSS: Phân tích phương sai 1 chiều (chỉ có 1 yếu tố là nhóm bệnh trong ví dụ này) Nhập số liệu vào SPSS: gồm 2 cột: Nhombenh (1=SD); (2=SXH); (3=NSV) và tieucau x1000/mm3. 
Vào menu Analyze> Compare means > One-way ANOVA Chon tieucau trong ô bên trái, nhắp mũi tên, chuyển vào ô Dependent List Chon Nhombenh, chuyển vào ô Factor Nhấn Options: Nhắp dấu nháy vào ô Descriptive và ô Homogeneity of variance test Nhắp continue Nhấn OK (như hình sau) 
Kết quả được cho trong 3 bảng: 
Trị số trung bình tiểu cầu (mean) và độ lệch chuẩn (Std. Deviation) của từng nhóm: SD (1): N=10, trung bình= 140 (ĐLC 45); SXH (2): N=10, trung bình= 80 (ĐLC 40)và NSV (3): N=10, trung bình= 170 (ĐLC 56) Levene Statistic=0,084, và Sig.= 0,920 cho biết không có sự sai biệt nhiều về phương sai giữa 3 nhóm hoặc có tính đồng nhất (homogeneity) nên có thể dùng kiểm định ANOVA. Tổng bình phương giữa các nhóm (Sum of squares- Between groups)=42000 df=2 (3 nhóm -1), bình phương trung bình (mean Square)=SSB/2= 21000 Tổng bình phương trong nội bộ các nhóm (Sum of squares- Within groups)=506000, df=30-3=27, bình phưong trung bình (mean Square)=50600/27=1874 F= 21000/1874=11,206, Ý nghĩa TK (Sig.) với p=0,000 Làm tiếp thủ tục Post Hoc để xác định sự khác nhau về trung bình của từng cặp nhóm, thông thường dùng kiểm định Bonferroni trong Post Hoc Nhắp Post Hoc Nhắp dấu nháy vào ô Bonfferoni Nhắp Continue 
Sai biệt trung bình giữa nhóm 1 (SD) và nhóm 2 (SXH); 60.0, có ý nghĩa thống kê với p=0.013 Sai biệt trung bình giữa nhóm 1 (SD) và nhóm 3 (NSV); -30.0, không có ý nghĩa thống kê với p=0.399 Sai biệt trung bình giữa nhóm 2 (SXH) và nhóm 3 (NSV); -90.0, có ý nghĩa thống kê với p=0.000
Trong ví dụ trên, giả sử rằng làm xét nghiệm tiểu cầu sớm ( 2 ngày của bệnh) thì mức độ giảm tiểu cầu của nhóm SXH không khác biệt so với nhóm SD hoặc NSV, như vậy ngòai yếu tố nhóm bệnh, ta có thể 1 yếu tố (điều kiện) thứ hai là xét nghiêm máu sớm “1” hoặc trễ “0”. Như vậy ta có 3 nhóm bệnh (SD, SXH, NSV) và 2 điều kiện (xét nghiệm sớm và trễ)
Nhập số liệu vào SPSS, gồm 4 cột: Nhom “1” ( sốt dengue), “2” sốt xuất huyết, “3” Nhiễm siêu vi Tc (số lượng tiểu cầux 1000/mm3) Som; “1” xét nghiệm sớm “0” xét nghiệm trễ
Nhắp OK. Kết qủa phân tích phương sai hai yếu tố trong SPSS như sau: 
Kết quả phân tích trên có thể tóm tắt trong bảng sau:
Kết luận: Có sự khác biệt tiểu cầu giữa 3 nhóm (SD, SXH, NSV) với p=0.000 Có sự khác biệt tiểu cầu giữa 2 điều kiện thử sớm hoặc trễ ( p=0.026) Không có sự tương tác giữa nhóm bệnh và điểu kiện thử sớm hoặc trễ (p=0.370).
Nhắp nhom vào ô Horizontal Axis, som vào ô Separate Lines, nhắp Add sẽ thấy xuất hiện nhom*SOM trong ô bên dưới 
Và cũng tương tự nhắp SOM vào ô Horizontal Axis và nhom vào ô separate Lines, sau đó nhấn nút Add, sẽ thấy xuất hiện SOM*nhom trong ô bên dưới 
Kết quả cho thấy 2 đường gần song song, trị tiểu cầu trung bình thấp nhất trong nhóm SXH và trị tiểu cấu có khuynh hướng giảm đều cả 3 nhóm nếu được làm xét nghiệm trễ, chứng tỏ không có sự tương tác giữa nhóm bệnh và điều kiện thử sớm hoặc trễ. Nếu có tương tác, thường các đường không song song mà bắt chéo nhau (sẽ trình bày trong bài hiệu ứng tương tác) 
TS Nguyễn ngọc Rạng, bvag.com.vn Каталог: wp-content -> uploads -> 2013 2013 -> 1. Most doctors and nurses have to work on a once or twice a week at the hospital 2013 -> ĐỀ CƯƠng ôn tập bài kiểm tra 15 phút môn hóA 9 LẦN 1 vq1: Nêu 2013 -> Mãng cäc thiÕt diÖn nhá Tiªu chuÈn thi c ng vµ nghiÖm thu Minipile foundation Standard for constrution, check and acceptance 2013 -> BỘ XÂy dựng số : 14/ 2003/ QĐ-bxd cộng hoà XÃ HỘi chủ nghĩa việt nam 2013 -> Chương dao đỘng cơ 2013 -> Số Hồ sơ: 101/ /thu cộng hòa xã HỘi chủ nghĩa việt nam độc lập Tự do Hạnh phúc phiếu giao nhận hồ SƠ Loại hồ sơ: Đăng ký bhxh, bhyt bắt buộc 2013 -> Số Hồ sơ: 103/ /thu cộng hòa xã HỘi chủ nghĩa việt nam số Hồ sơ: 103/ /thu-đC Độc lập Tự do Hạnh phúc 2013 -> Số Hồ sơ: 107/ /thu cộng hòa xã HỘi chủ nghĩa việt nam độc lập Tự do Hạnh phúc 2013 -> Niên Lịch Phụ Huynh/Học Sinh 2013 -> 20 tcn 33 – 1985 CẤp nưỚc mạng lưỚi bên ngoài và CÔng trình tiêu chuẩn thiết kế (Trích) tải về 0.72 Mb. Chia sẻ với bạn bè của bạn:
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
