NGHIÊN CỨU KHOA HỌC NGÀNH Y - Bài 8

Tham khảo tài liệu nghiên cứu khoa học ngành y - bài 8, y tế - sức khoẻ, y dược phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
NGHIÊN CỨU KHOA HỌC NGÀNH Y - Bài 8 PHÂN PHỐI 2 & PHÂN TÍCH TẦN SỐ (Chi-Square Distribution & Analysis of Frequencies)I. GIỚI THIỆU PP. 2 là một kỹ thuật thống kê thường đ ược sử dụng nhất để phân tích số liệudạng số đếm hoặc tần số.Trong KĐGT, PP. 2 được sử dụng cho số liệu dưới dạng tần số trong 3 trường hợp: + Phép kiểm tính PP. Bình thường (Test of goodness-of-fit ) + Phép kiểm tính độc lập (Test of independence) + Phép kiểm tính đồng nhất (test of homogeneity)Ph ần này đ ặc biệt chỉ xem xét phép kiểm tính độc lập. 6Tần số quan sát (Observed frequencies) và Tần số mong đợi (Expected frequencies)Số thống kê 2 thích hợp nhất với các biến số nhóm loại (categorical variables). Cóhai tập hợp tần số đ ược quan tâm:1 Tần số quan sát: là số đối tượng hoặc vật thể thuộc mẫu nằm trong các nhóm loạikhác nhau của biến số. Thí dụ: n = 100, trong đó thấy có 50 có gia đình, 30 người độcthân, 15 người góa, và 5 người đã li dị.2 Tần số mong đợi: là số đối tượng hoặc vật thể thuộc mẫu mà chúng ta mong đợi sẽ quan sát thấy nếu (một số) giả thuyết trống (về biến số) đúng. Thí dụ:H0 có thể làtrong dân số mà ta rút mẫu bốn nhóm tình trạng gia đình đều có tỉ lệ bằng nhau, nghĩa là chúng ta mong đ ợi sẽ thấy (mẫu n = 100) có 25 người có gia đình, 25 người độcthân, 25 người góa, và 25 người đã li d ị. 7Số TKKĐ 2: Số TKKĐ cho các phép kiểm 2 là: Oi: tần số quan sát thuộc nhóm loại thứ i  (O  E i ) 2  X 2   i  Ei   Ei: tần số mong đợi (với điều kiện H0 đúng) của nhóm loại thứ iKhi H0 đúng, X2 có PP. 2 với (r – 1)(c – 1 ) độ tự do. c: số cột r: số h àngĐại lượng X2 là số đo mức độ, trong điều kiện cho trước, tương đồng giữa các cặp tầnsố quan sát và mong đợi. Khi Oi và Ei càng tương đồng với nhau thì X2 càng nhỏ, vàkhi chúng càng ít tương đồng với nhau thì X2 càng lớn. 0,05 x2 0 8  ( Oi  E i ) 2 Qui tắc quyết định: Đại lượng    sẽ nhỏ nếu các tần số quan sát và mong Ei  đợi gần bằng nhau, và sẽ lớn nếu hiệu của chúng lớn. Từ chối H0 nếu X2 lớn hơn hoặcbằng giá trị của X2 ở giá trị  đã chọn.II. PHÉP KIỂM TÍNH ĐỘC LẬP (Tests of Independence) Hai tiêu chu ẩn phân loại đư ợc xem là độc lập nhau nếu phân phối của 1 tiêu chuẩnvẫn không đổi cho dù phân phối của tiêu chuẩn kia có là gì đi nữa. Thí dụ: nếu chorằng tình trạng kinh tế-xã hội và nơi cư trú (trong một thành ph ố) độc lập với nhau, tasẽ mong đợi tìm thấy tỉ lệ bằng nhau của các gia đình thuộc các nhóm tình trạng kinhtế-xã hội thấp, trung b ình, và cao ở tất cả các khu vực của thành phố.Cách tính tần số mong đợi: tần số mong đợi, dưới giả thuyết trống cho rằng 2 tiêuchuẩn phân loại độc lập với nhau, được tính cho từng ô (cell) bằng cách nhân tổng củahàng (có chứa cell) với tổng của cột (có chứa cell) rồi chia tích này cho đại tổng số n.Thí dụ chứng minh: Mục đích nghiên cứu của 1 nhóm tác giả là nhằm khảo sát giảthuyết cho rằng phụ nữ nhiễm HIV đồng thời với nhiễm Papilomavirus (HPV) sẽ cónhiều khả năng có các bất thư ờng về mặt tế bào ở cổ tử cung hơn phụ nữ chỉ nhiễm 1ho ặc không nhiễm loại virus nào. Số liệu sau đây do nhà nghiên cứu cung cấp, 9 HIV HT+, TCLS+ HT+, TCLS– HT– HPV Tổng Dương tính 23 04 10 37 Âm tính 10 14 35 59 Tổng 33 18 45 96Nhà nghiên cứu muốn biết liệu họ có thể kết luận là có mối liên h ệ giữa tình trạngnhiễm HPV và các giai đo ạn nhiễm HIV không?1. Số liệu: (xem đề bài) 102. Giả ...