Bài giảng Kiểm định giả thuyết - Hoàng Thị Hải Vân

Chia sẻ: Sung Sung | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:23

Thêm vào BST

Báo xấu

116
lượt xem 12
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Kiểm định giả thuyết được biên soạn nhằm giúp cho các bạn 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.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Kiểm định giả thuyết - Hoàng Thị Hải Vân

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 Thèng kª suy luËn Lùa chän KÕt luËn ngo¹i suy QuÇn thÓ Tham sè quÇn thÓ MÉu x¸c suÊt nghiªn cøu (µ, σ, P...) ¦íc l−îng - NgÉu nhiªn ®¬n • ®iÓm - NgÉu nhiªn hÖ thèng Suy luËn • kho¶ng - MÉu ph©n tÇng th«ng kª - MÉu chïm Chän (ChØ ¸p - MÉu nhiÒu bËc mÉu dông cho MÉu kh«ng x¸c suÊt mÉu x¸c KiÓm ®Þnh - MÉu kinh nghiÖm suÊt víi gi¶ thuyÕt - MÉu thuËn tiÖn cì mÉu - MÉu chØ tiªu MÉu ®ñ lín) - MÉu cã môc ®Ých. Gi¸ trÞ p Tham sè mÉu BiÕn sè ( X , s, p...) C¸c test Thèng kª thèng kª m« t¶ 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 Tham sè QT: µ ± σ = ?± ? 5000 trÎ X ± s = 2954 ± 1280 MÉu Tham sè mÉu: 500 trÎ −íc l−îng hay kiÓm ®Þnh? 3
TrÎ s¬ sinh Tû lÖ trÎ (P) cã c©n nÆng t¹i huyÖn A < 2500 gram = ? 5000 trÎ MÉu Tû lÖ trÎ (p) cã c©n nÆng 500 trÎ < 2500 gram = 20% −íc l−îng hay kiÓm ®Þnh? TrÎ s¬ sinh TrÎ s¬ sinh t¹i huyÖn A ? t¹i huyÖn B 5000 trÎ 6000 trÎ MÉu MÉu B 500 trÎ 500 trÎ 2954 ± 1280 > 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
Khi giá trị P – có ý nghĩa thống kê ở mức 0,05 – (100-5) 95% khoảng tin cậy sẽ không đi qua giá trị “không” (null) Giá trị “không” (null) là gì? ◦ Khi so sánh sự khác biệt (giá trị TB và tỷ lệ) giá trị “không” chính là 0 (zero) ◦ Khi so sánh các đo lường về tỷ suất (OR, RR) giá trị “không” là 1 Ví dụ: Giá trị trung bình của sự khác biệt giữa 2 nhóm là 12 kg, 95% CI (-2 kg đến 23kg) OR của mối liên quan giữa cà phê và và ung thư phổi là 1,6, 95%CI (0,5-2,3) 7
Ở mức ý nghĩa thống kê 5%, giá trị giới hạn (cut-off) của p là 0,05 Ở mức ý nghĩa thống kê 1%, giá trị giới hạn (cut-off) của p là 0,01 Giá trị của p ñược tính toán dựa trên ñộ mạnh của bằng chứng chống lại giả thuyết Ho P Độ mạnh của bằng chứng 0,05 Rất yếu hoặc không có bằng chứng Giả thuyết Ho đã bị loại bỏ với nguy cơ sai lầm
Chỉ giá trị của P chưa ñủ cơ sở ñể kết luận Cần phải biết giá trị thực tế của ñộ lớn: OR, RR, trung bình của sự khác biệt giữa 2 nhóm 1. Nếu p=0,05, giả thuyết Ho chỉ có 5% cơ hội xảy ra 2. Sự khác biệt không có ý nghĩa thống kê (p>=0,05) có nghĩa là không có sự khác biệt giữa các nhóm 3. Kết quả có ý nghĩa thống kê có nghĩa là cũng rất quan trọng về mặt lâm sàng 4. Các nghiên cứu có giá trị p ở về 2 phía của giá trị 0,05 là mâu thuẫn nhau 5. Các nghiên cứu có giá trị p như nhau cung cấp các bằng chứng như nhau chống lại giả thuyết Ho 6. P=0,05 có nghĩa là khi chúng ta quan sát thì chỉ 5% sự kiện xảy ra tuân theo giả thuyết Ho 9
7. P=0,05 và p
Mục tiêu So sánh sự Đo lường mối khác biệt liên quan Biến định Biến định Biến định Biến định lượng (1) tính (2) lượng (3) tính (4) Mục tiêu So sánh sự Đo lường mối khác biệt liên quan Biến định Biến định Biến định Biến định lượng (1) tính (2) lượng (3) tính (4) 11
X-Axis X-Axis X-Axis 12
Nội dung kiểm tra Các chỉ số thể hiện phân bố chuẩn Kiểm tra biểu đồ cột Có hình chuông và đối xứng liên tục (histogram) So sánh giá trị trung Các giá trị này tương đối bằng bình và giá trị trung vị nhau Tính toán skewness và Nằm trong khoảng -1 đến +1 (có kurtosis thể chấp nhận -3 đến +3) Kiểm tra bằng box plot Không có các giá trị ngoại lai (biểu đồ hộp) Test kiểm tra phân bố Skewness-kurtosis test chuẩn (sktest, p>0,05) 1. So sánh huyết áp tối đa của mẫu nghiên cứu với hằng số sinh học của người Việt Nam (120mmHg) 2. So sánh huyết áp tối đa của nam và nữ trong mẫu nghiên cứu 3. So sánh huyết áp tối đa của mẫu nghiên cứu trước và sau điều trị thuốc hạ huyết áp 4. So sánh huyết áp tối đa của các nhóm có BMI khác nhau (=25) 13
Mục tiêu So sánh sự Đo lường mối khác biệt liên quan Biến định Biến định Biến định Biến định lượng (1) tính (2) lượng (3) tính (4) 2. Xác định sự khác biệt biến định tính 1 2 >2 nhóm nhóm nhóm Z Độc Ghép Độc Ghép test lập cặp lập cặp Khi bình Khi bình Khi bình Cochran phương phương phương Q test test của Mc test Fisher Nemar exact test nếu tần số mong đợi
1. So sánh tỷ lệ suy dinh dưỡng của mẫu nghiên cứu với tỷ lệ chung của cả nước 2. So sánh tỷ lệ suy dinh dưỡng của nông thôn và thành thị 3. So sánh tỷ lệ suy dinh dưỡng của một xã trước và sau can thiệp 4. So sánh tỷ lệ suy dinh dưỡng của trẻ dưới 5 tuổi là con của các bà mẹ có trình độ văn hóa khác nhau (
3. Đo lường mối liên quan biến định lượng 2 biến >2 biến Hệ số Hệ số Hồi tương tương quy quan r quan r của tuyến của spearman tính pearson nếu phân nếu bố không phân bố chuẩn chuẩn Có giá trị từ -1 đến +1 Khi HSTQ = 0 ⇒ 2 biến không có tương quan tuyến tính Khi HSTQ > 0 ⇒ tương quan đồng biến Khi HSTQ < 0 ⇒ tương quan nghịch biến Càng gần 1 ⇒ tương quan càng chặt HSTQ = 1 ⇒ không có sai số ngẫu nhiên Bình phương của HSTQ (r2) thể hiện tỷ lệ biến thiên của biến phụ thuộc được quy là do sự thay đổi của biến độc lập (nếu giữa hai biến có quan hệ nhân quả) Quy ước: ◦ 0,7: tương quan rất chặt chẽ 16
y • • • • • • • • • • • • • x x y y • • • • • • • • • • • • r=0 • r=0 • • • • x x Pham Ngan Giang 17
y y • • • • r = -1 • • • • • • • r = +1 • x x Phương trình mô tả sự biến thiên của một biến định lượng theo sự biến đổi của các biến khác Y = a + bx1+bx2+bx3…. Y: biến phụ thuộc X: biến độc lập a: hằng số b,c,d: hệ số 18
Biến phụ thuộc là biến ñịnh lượng có phân bố chuẩn Biến ñộc lập (giải thích) có thể là ñịnh tính hoặc ñịnh lượng Xác định mối tương quan giữa cân nặng và chiều cao Xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính thể hiện mối liên quan giữa cân nặng với chiều cao và nhóm tuổi 19
Mục tiêu So sánh sự Đo lường mối khác biệt liên quan Biến định Biến định Biến định Biến định lượng (1) tính (2) lượng (3) tính (4) 4. Đo lường mối liên quan giữa các biến định tính 2 biến >2 biến OR RR Hồi quy logistic 20