thống kê II phân tích số liệu định lượng phần 8

kế hoạch phân tích cho kiểm định giả thuyết thống kê này có dạng như sau: Mô tả các biến • Biến phụ thuộc là điểm chất lượng cuộc sống, biến liên tục. • Biến độc lập là số ngày nằm viện, biến liên tục. Mô tả mối quan hệ Dùng biểu đồ chấm điểm để mô tả mối quan hệ giữa hai biến để xác định hướng. Xác định các kiểm định thống kê Các kiểm định trong bảng 3.1 có thể dùng là • • Tương quan ...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
thống kê II phân tích số liệu định lượng phần 8kế hoạch phân tích cho kiểm định giả thuyết thống kê này có dạng như sau:Mô tả các biến • Biến phụ thuộc là điểm chất lượng cuộc sống, biến liên tục. • Biến độc lập là số ngày nằm viện, biến liên tục.Mô tả mối quan hệ Dùng biểu đồ chấm điểm để mô tả mối quan hệ giữa hai biến để xác định hướng.Xác định các kiểm định thống kêCác kiểm định trong bảng 3.1 có thể dùng là • Tương quan Pearson; các giả định là các quan sát độc lập, mối quan hệ giữa hai biến là tuyến tính và phân bố của hai biến là phân bố chuẩn. • Tương quan hạng Spearman; các giả định là các quan sát độc lập, mối quan hệ giữa hai biến là quan hệ tuyến tính; một hoặc cả hai biến không có phân bố chuẩn)Chọn loại kiểm định thống kê cuối cùng • các giả định được kiểm tra theo từng phần 4.8. • mặc dù điểm chất lượng cuộc sống có phân bố chuẩn nhưng số ngày nằm viện của nạn nhân lại không có phân bố chuẩn; mối quan hệ giữa hai biến là quan hệ tuyến tính. • Thực hiện kiểm định tương quan hạng Spearman.Viết báo cáo phương pháp Phần các phương pháp của bạn sẽ được viết dạng như sau: Do số ngày nằm viện của nạn nhân không có phân bố chuẩn nên chúng ta sửdụng hệ số tương quan hạng Spearman để tóm tắt mối quan hệ giữa điểm chất lượngcuộc sống và số ngày nằm viện .SỬ DỤNG SPSS ĐỂ KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT– TƯƠNG QUAN SPEARMANS1. Dùng biểu đồ chấm điểm để mô tả mối quan hệ giữ hai biến, trong ví dụ này là qol_aft (Quality of Life score after injury điểm chất lượg cuộc sống sau khi chấn thương) và q9 (số ngày nằm viện). Bạn nên tham khảo bài 3 phần 3.6.3.2 để biết cách dùng SPSS để vẽ biểu đồ.2. Để tính giá trị tương quan Spearmans, chọn thực đơn Analyse - Correlate - Bivariate. Bạn sẽ thấy một hộp thoại dạng sau:3. Từ danh sách các biến, đánh dấu vào mỗi biến mà bạn muốn phân tích, trong ví dụ này là qol_aft và q9 sau đó chuyển đồng thời hai biến này sang ô Test Variable List bằng cách kích vào dấu mũi tên4. Kiểm tra lại là bạn đã chọn kiểm định Spearman trong ô Correlation Coefficients. 119http://www.ebook.edu.vn5. Bây giờ kích vào OK. Kết qủa của bạn sẽ xuất hiện ở một cửa sổ riêng biệt - cửa sổ kết qủa và sẽ códạng như sau:KÉT QUẢ GraphScatterplot of length of hospital stay and quality of life after injury 300 200 100 0 hospital_day -100 10 20 30 40 50 60 70 80 90 general quality of life after injury 120http://www.ebook.edu.vnPHIÊN GIẢI Tương quan Spearman sẽ giống với các phép tính như tương quan Pearson ngoàitrừ việc chúng ta sử dụng thứ hạng của số liệu thay vì bản thân số liệu. Kết quả đượcphiên giải tương tự như phiên giải kết quả của tương quan Pearson. Hệ số tương quannằm trong khoảng từ –1 đến +1, với +1 có nghĩa là mối quan hệ tương quan thuận vàchặt (tuổi thấp nhất thì có điểm thấp nhất, tuổi thấp thứ 2 nếu điểm thấp thứ 2, …, tuổicao nhất thì có điểm cao nhất), và –1 có nghĩa là mối quan hệ nghịch và chặt (nhóm cótuổi thấp nhất có điểm cao nhất, …, tuổi cao nhất có điểm thấp nhất). r = 0 có nghĩa“không có một liên quan gì” hoặc “một mối quan hệ gì đó phức tạp hơn tuyến tính”. Cho nên kết quả phân tích trên có thể được phiên giải dạng như sau: Số ngày nằm viện quan hệ nghịch với điểm chất lượng cuộc sống sau khi chấnthương (Spearman’s r = 0,09, n = 802, p = 0,010). Mặc dù, giá trị p chỉ ra có một mối liên quan có ý nghĩa thống kê giữa số ngàynằm viện và điểm chất lượng cuộc sống sau khi bị chấn thương nhưng do hệ số tươngquan chỉ là 0,09 nên mối quan hệ này có thể bỏ qua được. Các tính toán bao gồm trongcả hệ số tương quan Pearson và Spearman có độ nhạy cao khi mẫu lớn nên đôi khi mốiquan hệ rất yếu (r rất gần 0) nhưng vẫn có ý nghĩa thống kê. Đây là một ví dụ điển hìnhcho việc việc có ý nghĩa thống kê nhưng không thoả mãn có ý nghĩa trong thực tế .4.6.12. So sánh một tỷ lệ mẫu với một tỷ lệ quần thể hay tỷ lệ lý thuyếtLẬP KẾ HOẠCH PHÂN TÍCH – MỘT TỶ LỆXét giả thuyết thống kê sau.H0: tỷ lệ chấn thường ở xương sống cột sống và ở đầu là 37%. Kế hoạch phân tích của bạn bao gồm những bước sau:Mô tả các biến • Biến phụ thuộc là chấn thương ở đầu và xương sống cột sống, nhị thức 121http://www.ebook.edu.vn • Không có biến độc lập chỉ là một giá trị quần thểMô tả mối tương quan • nếu biến phụ thuộc là danh mục, số đếm và thể hiện phần trăm • không cần bảng tóm tắt.Xác định các kiểm định thống kê • sử dụng các kiểm định trong bảng 3.2 là kiểm định Khi bình phương một mẫuChọn kiểm định thống kê cuối cùng • các giả định được kiểm tra theo từng phần 4.8. • các đơn vị quan sát độc lập. • thực hiện kiểm định khi bình phương một mẫuViết báo cáo phương pháp phần các phương pháp của bạn cho kiểm định thống kê này có dạng sau: Chúng ta sử dụng kiểm định khi bình phương một mẫu để so sánh tỷ lệ chấnthương ở đầu/xương sống, cột sống trong năm 2001 và tỷ lệ chấn thương năm 1997.SỬ DỤNG SPSS ĐỂ KIỂM ĐỊNH THỐNG KÊ – KIỂM ĐỊNH KHI BÌNH PHƯƠNG MỘT MẪU1. Từ thanh thực đơn chọn: Analyse - Nonparametric Tests - Chi-Square. Bạn sẽ có một hộp thoại giống sau:2. Từ danh sách các biến, đánh dấu biến mà bạn muốn phân tích, trong ví dụ này là headspin (chấn thương xương sống/cột sống hoặc ở đầu) và chuyển biến đó sang ô ...