Đang tải... (xem toàn văn)
... Suy luận thông kê (Chỉ áp dụng cho mẫu xác suất với cỡ mẫu đủ lớn) Ước lợng điểm khoảng Kiểm định giả thuyết Giá trị p Biến số Thống kê mô tả Thống kê suy luận Tham số mẫu ( X , s, p ) Các test... số mẫu: ớc lợng hay kiểm định? Trẻ sơ sinh huyện A 5000 trẻ Tỷ lệ trẻ (P) có cân nặng < 2500 gram = ? Mẫu 500 trẻ Tỷ lệ trẻ (p) có cân nặng < 2500 gram = 20% ớc lợng hay kiểm định? Trẻ sơ sinh... trẻ ? Mẫu 500 trẻ 2954 1280 Trẻ sơ sinh huyện B 6000 trẻ Mẫu B 500 trẻ > 2785 886 ớc lợng hay kiểm định? T cõu hi nghiờn cu t gi thuyt nghiờn cu xut mc ý ngha thng kờ thớch hp Chn test thng kờ
Hoàng Thị Hải Vân Bộ môn Thống kê Tin học Y học Viện Đào tạo YHDP&YTCC Tel: 0912693335 Email: hoangthihaivan@hmu.edu.vn Phân biệt được ước lượng và kiểm định giả thuyết Giả thuyết nghiên cứu Giá trị của p và mức ý nghĩa thống kê Phân biệt được sai lầm loại I và sai lầm loại II Liệt kê được các bước tiến hành kiểm định giả thuyết Có khả năng lựa chọn được trắc nghiệm thống kê thích hợp cho một bộ số liệu cụ thể 1 Thống kê mô tả: là mô tả kết quả thu được từ mẫu nghiên cứu biểu thị độ lớn, sự phân bố của các tham số của mẫu nghiên cứu như giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, các tỷ lệ, bảng, biểu, đồ thị sự phân bố theo các biến số khác nhau như tuổi, giới, địa dư... Thống kê suy luận: là quá trình ngoại suy kết quả nghiên cứu từ mẫu ra quần thể nghiên cứu. bao gồm 2 phương pháp: ước lượng và kiểm định QuÇn thÓ ®Ých Lùa chän MÉu x¸c suÊt - NgÉu nhiªn ®¬n - NgÉu nhiªn hÖ thèng - MÉu ph©n tÇng - MÉu chïm - MÉu nhiÒu bËc MÉu kh«ng x¸c suÊt - MÉu kinh nghiÖm - MÉu thuËn tiÖn - MÉu chØ tiªu - MÉu cã môc ®Ých. KÕt luËn ngo¹i suy QuÇn thÓ nghiªn cøu Chän mÉu MÉu Tham sè quÇn thÓ (µ, σ, P...) Suy luËn th«ng kª (ChØ ¸p dông cho mÉu x¸c suÊt víi cì mÉu ®ñ lín) ¦íc l−îng • ®iÓm • kho¶ng KiÓm ®Þnh gi¶ thuyÕt Gi¸ trÞ p BiÕn sè Thèng kª m« t¶ Thèng kª suy luËn Tham sè mÉu ( X , s, p...) C¸c test thèng kª M« t¶ c¸c tham sè mÉu (tr×nh bµy kÕt qu¶ nghiªn c−ó) 2 Ước lượng: ngoại suy từ tham số mẫu ra tham số quần thể: từ trung bình của mẫu ( X ) sang TB quần thể (µ) từ tỷ lệ của mẫu (p) sang tỷ lệ của quần thể (P) từ OR, RR, r của mẫu ra quần thể. Kiểm định giả thuyết: so sánh 2 hoặc nhiều quần thể NC từ sự khác biệt của 2 hoặc nhiều mẫu rút ra từ chính quần thể đó. kiểm định mối tương quan của quần thể dựa theo mối tương quan thu được từ mẫu TrÎ s¬ sinh t¹i huyÖn A 5000 trÎ Tham sè QT: µ ± σ = ?± ? X ± s = 2954 ± 1280 MÉu 500 trÎ Tham sè mÉu: −íc l−îng hay kiÓm ®Þnh? 3 TrÎ s¬ sinh t¹i huyÖn A 5000 trÎ Tû lÖ trÎ (P) cã c©n nÆng < 2500 gram = ? MÉu 500 trÎ Tû lÖ trÎ (p) cã c©n nÆng < 2500 gram = 20% −íc l−îng hay kiÓm ®Þnh? TrÎ s¬ sinh t¹i huyÖn A 5000 trÎ ? MÉu 500 trÎ 2954 ± 1280 TrÎ s¬ sinh t¹i huyÖn B 6000 trÎ MÉu B 500 trÎ > 2785 ± 886 −íc l−îng hay kiÓm ®Þnh? 4 1. Từ câu hỏi nghiên cứu đặt ra giả thuyết nghiên cứu 2. Đề xuất mức ý nghĩa thống kê thích hợp 3. Chọn test thống kê thích hợp 4. Xác định vùng suy xét hoặc vùng loại bỏ 5. Tính toán test thống kê 6. Đề xuất quyết định thống kê 7. Rút ra kết luận Giả thuyết nghiên cứu là một giả định được đặt ra bởi người nghiên cứu và được xuất phát từ câu hỏi nghiên cứu Giả thuyết không (null hypothesis – Ho): không có sự khác biệt/ tất cả đều như nhau Giả thuyết khác biệt (alternative hypothesis – Ha/H1): được chấp nhận khi Ho bị loại bỏ (có sự khác biệt) 5 Sai lầm loại I: xảy ra khi giả thuyết Ho bị loại bỏ khi nó đúng ◦ Xác suất xảy ra sai lầm loại I chính là mức ý nghĩa thống kê (α) thường bằng hoặc nhỏ hơn 0,05. Khi mức ý nghĩa thống kê bằng 0,05, p 1 RR, OR < 1 Không có mối liên quan Yếu tố nguy cơ Yếu tố bảo vệ 22 Để tìm mối liên quan giữa biến phụ thuộc là biến nhị phân và các biến độc lập là định lượng hoặc định tính Ví dụ: Nghiên cứu bệnh - chứng về tình trạng mắc bệnh phong và có tiêm vaccine BCG, với các yếu tố nghi ngờ nhiễu là tuổi, giới, nơi học,... Biến phụ thuộc: Mắc bệnh phong Biến độc lập: có sẹo BCG, tuổi, giới, nơi học,... 23 [...]... sự khác biệt Biến định lượng (1) Biến định tính (2) Biến định lượng (3) Biến định tính (4) Mục tiêu So sánh sự khác biệt Biến định lượng (1) Biến định tính (2) Đo lường mối liên quan Biến định lượng (3) Biến định tính (4) 11 X-Axis X-Axis X-Axis 12 Nội dung kiểm tra Kiểm tra biểu đồ cột liên tục (histogram) So sánh giá trị trung bình và giá trị trung vị Tính toán skewness và kurtosis Kiểm tra bằng box... huyết áp 4 So sánh huyết áp tối đa của các nhóm có BMI khác nhau (=25) 13 Mục tiêu Đo lường mối liên quan So sánh sự khác biệt Biến định lượng (1) Biến định tính (2) Biến định lượng (3) Biến định tính (4) 2 Xác định sự khác biệt biến định tính 1 nhóm Z test 2 nhóm >2 nhóm Độc lập Ghép cặp Độc lập Ghép cặp Khi bình phương test Fisher exact test nếu tần số mong đợi 1 RR, OR < 1 Không có mối liên quan Yếu tố nguy cơ Yếu tố bảo vệ 22 Để tìm mối liên quan giữa biến phụ thuộc là biến nhị phân và các biến độc lập là định lượng hoặc định tính Ví dụ: Nghiên cứu bệnh - chứng về tình trạng mắc bệnh phong và có tiêm vaccine BCG, với các yếu tố nghi ngờ nhiễu là tuổi, giới, nơi học, Biến phụ thuộc: Mắc bệnh phong Biến độc lập:... X-Axis X-Axis X-Axis 12 Nội dung kiểm tra Kiểm tra biểu đồ cột liên tục (histogram) So sánh giá trị trung bình và giá trị trung vị Tính toán skewness và kurtosis Kiểm tra bằng box plot (biểu đồ hộp) Test kiểm tra phân bố chuẩn 1 Các chỉ số thể hiện phân bố chuẩn Có hình chuông và đối xứng Các giá trị này tương đối bằng nhau Nằm trong khoảng -1 đến +1 (có thể chấp nhận -3 đến +3) Không có các giá trị ngoại