intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Bài giảng Tin học ứng dụng: Kiểm định trung bình - Trường ĐH Y dược Huế

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:25

Thêm vào BST
Báo xấu
9
lượt xem 6
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Tin học ứng dụng: Kiểm định trung bình được biên soạn với mục tiêu nhằm giúp sinh viên chọn lựa được kiểm định thống kê phù hợp cho các yêu cầu phân tích; Hiểu được các lý do và các giả định liên quan đến các kiểm định thống kê; Sử dụng được SPSS để thực hiện các kiểm định thống kê. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Tin học ứng dụng: Kiểm định trung bình - Trường ĐH Y dược Huế

  1. TIN HỌC ỨNG DỤNG KIỂM ĐỊNH TRUNG BÌNH TRƯỜNG ĐẠI HỌC Y DƯỢC HUẾ BỘ MÔN THỐNG KÊ – DÂN SỐ - SỨC KHỎE SINH SẢN 1
  2. 2
  3. • Có khác biệt giữa nam và nữ ? 3
  4. 4
  5. Mục tiêu 1. Chọn lựa được kiểm định thống kê phù hợp cho các yêu cầu phân tích. 2. Hiểu được các lý do và các giả định liên quan đến các kiểm định thống kê. 3. Sử dụng được SPSS để thực hiện các kiểm định thống kê. 4. Phiên giải được các kết quả phân tích số liệu. 5
  6. Phân loại So sánh TB mẫu và TB quần thể: T-test 1 mẫu (One-sample T test) So sánh TB ở hai nhóm độc lập: T-test 2 mẫu độc lập (Independent-Samples T Test) So sánh TB ở hai thời điểm khác nhau trên cùng một nhóm: T-test ghép cặp (Paired-Samples T Test) So sánh TB ở nhiều nhóm độc lập: ANOVA một chiều (One-way ANOVA) 6
  7. Các bước tiến hành  Đặt giả thuyết phân tích  Giả thuyết Ho  Đối thuyết H1  Chọn lựa kiểm định  Thực hiện kiểm định  Kiểm tra các giả định  Xem xét kết quả  Phiên giải kết quả và kết luận 7
  8. So sánh TB mẫu và TB quần thể Ví dụ: Sử dụng bộ số liệu SXH.sav, so sánh sự khác biệt giữa TB cân nặng ở nghiên cứu này (cannang) với TB cân nặng trên quần thể là 50kg, độ tin cậy 95%. Giả thuyết: Ho: TB cân nặng nghiên cứu = TB cân nặng quần thể. H1: TB cân nặng nghiên cứu ≠ TB cân nặng quần thể. Lựa chọn kiểm định: So sánh TB mẫu và TB quần thể  Kiểm định T một mẫu. Kiểm tra giả định: Cân nặng có phân phối chuẩn? 8
  9. So sánh TB mẫu và TB quần thể Thực hành trên SPSS: Analyze  Compare means  One-sample T Test  Đưa biến cân nặng (cannang) vào Test Variable.  Nhập cân nặng của quần thể (50kg) vào Test Value.  Ở mục Options ta có thể chỉnh khoảng tin cậy của hiệu số giữa 2 giá trị trung bình này (95%, 99%...), nhấn Continue.  Nhấn OK. 9
  10. So sánh TB mẫu và TB quần thể This image cannot currently be displayed. Phiên giải:  Mô tả đặc tính của biến số định lượng trong nghiên cứu: Nghiên cứu này được thực hiện trên 210 người, TB cân nặng: 51,49Kg, độ lệch chuẩn: 9,894Kg.  Đọc kết quả so sánh: So với TB cân nặng của quần thể (50Kg), TB câng nặng trong nghiên cứu này cao hơn 1,49Kg (KTC 95%: 0,14 - 2,84Kg). Sự khác biệt có ý nghĩa thống kê (p=0,03 < 0,05) với độ tin cậy 95%. 10
  11. So sánh TB ở hai nhóm độc lập Ví dụ: Từ bộ số liệu SXH.sav, so sánh sự khác biệt giữa TB cân nặng ở nghiên cứu này (cannang) theo giới tính, độ tin cậy 95%. Giả thuyết: Ho: TB cân nặng của nam = TB cân nặng của nữ H1: TB cân nặng của nam ≠ TB cân nặng củg nữ Lựa chọn kiểm định: So sánh TB của biến định lượng quan sát trên 2 nhóm độc lập  Kiểm định T cho 2 mẫu độc lập. Kiểm tra giả định: GĐ1: Biến số định lượng ở 2 nhóm có phân phối chuẩn? GĐ2: Phương sai 2 nhóm có bằng nhau? 11
  12. So sánh TB ở hai nhóm độc lập Thực hành trên SPSS: Analyze  Compare means  Independent-samples T Test  Đưa biến cân nặng (cannang) vào Test Variable.  Đưa biến giới tính (gioi) vào Grouping Variable.  Nhấn Define Groups, Group 1 nhập 1 mã hóa cho nam, Group 2 nhập 2 mã hóa cho nữ, nhấn Continue.  Ở mục Options ta có thể chỉnh khoảng tin cậy của hiệu số giữa 2 giá trị trung bình này (95%, 99%...)  Nhấn OK. 12
  13. So sánh TB ở hai nhóm độc lập Phiên giải:  Mô tả đặc tính của biến số định lượng theo 2 nhóm: Trong nghiên cứu này có tổng số nam là 113 người với TB cân nặng: 51,73Kg, độ lệch chuẩn: 10,667Kg. Tổng số nữ là 97 người với TB cân nặng: 51,21Kg, độ lệch chuẩn: 8,957Kg. 13
  14. So sánh TB ở hai nhóm độc lập Phiên giải (tt):  Đọc kết quả kiểm định Levene’ test So sánh phương sai giữa 2 nhóm (giả định 2): phương sai 2 nhóm không bằng nhau (p=0,032 0,05) với độ tin cậy 95%. 14
  15. So sánh TB ở hai thời điểm khác nhau trên cùng một nhóm Ví dụ: Từ bộ số liệu THA.sav, so sánh sự khác biệt giữa TB huyết áp tâm thu vào viện (hatthu1) và khi ra viện (hatthu2) của bệnh nhân từ 60 tuổi trở lên với độ tin cậy 99%. Giả thuyết: Ho: TB HATT vào viện = TB HATT ra viện H1: TB HATT vào viện ≠ TB HATT ra viện Lựa chọn kiểm định: HATT được đo lường lặp lại trên cùng đối tượng tại 2 thời điểm khác nhau (khi vào viện và khi ra viện)  Kiểm định T ghép cặp. Kiểm tra giả định: Sự khác biệt giữa HATT vào viện và HATT ra viện có phân bố chuẩn? 15
  16. So sánh TB ở hai thời điểm khác nhau trên cùng một nhóm Thực hành trên SPSS: Analyze  Compare means  Paired-Samples T Test Đưa lần lượt biến HATT vào viện và HATT ra viện vào Paired Variables Ở mục Options ta có thể chỉnh khoảng tin cậy của hiệu số giữa 2 giá trị trung bình này (95%, 99%...), nhấn Continue. Nhấn OK. 16
  17. So sánh TB ở hai thời điểm khác nhau trên cùng một nhóm Phiên giải:  Mô tả đặc tính của biến số HATT theo 2 thời điểm: Nghiên cứu này được thực hiện trên 220 người. TB HATT vào viện là 113,64mmHg, độ lệch chuẩn: 27,636mmHg. TB HATT ra viện là 110,38mmHg, độ lệch chuẩn: 28,459mmHg.  Đọc kết quả so sánh: TB HATT vào viện cao hơn TB HATT ra viện là 3,255 mmHg. (KTC99%: 1,417 – 5,092 mmHg). Sự khác biệt có ý nghĩa thống kê với p=0,0001 < 0,01, độ tin cậy 99%.17
  18. So sánh TB ở nhiều nhóm độc lập Ví dụ: Dựa vào bộ số liệu SXH.sav, so sánh sự khác biệt giữa TB chiều cao ở nghiên cứu này (chieucao) theo nơi ở (noio), độ tin cậy 95%. Giả thuyết:  Ho: TB chiều cao ở các nhóm nơi ở là như nhau.  H1: Có ít nhất TB chiều cao ở một nhóm nơi ở khác với TB chiều cao các nhóm còn lại. Lựa chọn kiểm định: So sánh TB biến định lượng liên tục (chiều cao) theo biến định danh (nơi ở) có 4 nhóm  Phân tích phương sai ANOVA. Kiểm tra giả định: GĐ1: Biến số định lượng trong các nhóm có phân phối chuẩn? GĐ2: Phương sai giữa các nhóm có bằng nhau? 18
  19. So sánh TB ở nhiều nhóm độc lập Thực hành trên SPSS: Analyze  Compare means  One-way ANOVA  Đưa biến chiều cao (chieucao) vào Dependent List.  Đưa biến nơi ở (noio) vào Factor.  Nhấn Post Hoc, tích chọn LSD và Dunnett’s T3, nhấn Continue.  Nhấn Options, tích chọn Desciptive và Homogeneity of Variance test, nhấn Continue.  Nhấn OK. 19
  20. So sánh TB ở nhiều nhóm độc lập 20
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2