YTCCer - Chia sẻ

  Dưới đây là các bài viết chia sẽ kinh nghiệm làm việc của SV với SV. Những sai sót hay nhầm lẫn rất mong bỏ qua. Hy vọng có nhiều đóng góp ý kiến. I. CHÚ Ý Mã hóa trong SPSS về giá trị đo lường: Phân biệt Nominal; Ordinal; Scale II. Kiểm định chi2 (Trước khi làm kiểm định này các bạn nhớ xem điều kiện kiểm định chi2). 1. Bài tham khảo TS Rạng: Kiểm định 2 biến danh mục (Nominal).   (click để dowmload) Trong trường hợp hiệu chỉnh các bạn nhớ lấy p như hình trên. Khi kiểm định bạn cần xem độ mạnh của Test Chọn thêm mục như hình ảnh dưới 2. Danh mục và Thứ hạng (Bạn làm tương tự như trên) 3. Thứ hạng và thứ hạng: Sau khi mô tả các biến theo (Row; column) Trong phần statistics Chú ý theo hình ảnh sau: Kết quả sau đây. Chú ý cách đọc Các bài viết liên quan đến chi2: Bảng 2 x 2 và vài vấn đề liên quan Bảng 2 x 2 : lưu ý về chi-square test  

tất cả các tài liệu này rất hay và có ích nên copy nguyên từ Nguyenvantuan.com LÂM SÀNG THỐNG KÊ Bài 23 - Kiểm định khác biệt giữa hai tỉ lệ - Nguyễn Văn Tuấn 03/18/2009 Bài 22 - Đo lường ảnh hưởng: Odds ratio, relative risk, risk ratio, hazard ratio - Nguyễn Văn Tuấn 03/18/2009 Bài 01 - Độ lệch chuẩn hay số sai chuẩn? - Nguyễn Văn Tuấn 03/18/2009 Bài 06 - Cẩn thận với “confounder” - Nguyễn Văn Tuấn 03/18/2009 Bài 21 - “Đo lường” bệnh tật: Tỉ số, tỉ lệ, tỉ suất, v.v… 05/05/2008 Bài 20 - Mô hình ảnh hưởng hỗn hợp (mixed-effects model) - Nguyễn Văn Tuấn 12/18/2007 Bài 19 - Phương pháp kiểm định outlier - Nguyễn Văn Tuấn 12/12/2007 Bài 18 - Hiểu đúng AR, RR, và NNT - Nguyễn Văn Tuấn 12/04/2007 Bài 17 - Không nên nhầm lẫn giữa P(R | D) và P(D | R)! - Nguyễn Văn Tuấn 11/25/2007 Bài 16 - Phương pháp ước tính tỉ lệ qui hưởng quần thể - Nguyễn Văn Tuấn 1...

PHÂN TÍCH HỒI QUI TUYẾN TÍNH ĐƠN GIẢN ( Simple L inear R egression A nalysis) Phân tích hồi qui tuyến tích đơn giản là tìm sự liên hệ giữa 1 biến số độc lập (biến dự đ oán ) trên trục h oành x với 1 biến số phụ thuộc (biến kết cục) trên trục tung y . Sau đó vẻ 1 đường thẳng hồi qui và từ phương trình đường thẳng này ta có thể dự đoán được biến y (ví dụ: cân nặng)  khi đã có x (ví dụ: tuổi) Ví dụ 1: T a có 1 mẫu gồm 6 trẻ từ 1-6 tuổi, có cân nặng như bảng sau: Tuổ i Cân nặng (kg) 1 10 2 12 3 14 4 16 5 18 6 20 Nối các cặp (x,y) này ta thấy có dạng 1 phương trình bậc nhất: y=2x+8 (trong đó 2 là độ dốc và 8 là điểm cắt trên trục tung y khi x=0). Trong thống kê phương trình đường thẳng (bậc nhất) này được viết dưới d ạng : y= b x + a    [1] Đâ y là phương trình hối qui tuyến tính, trong đó b gọi là slope (độ dốc) và a là intercept (điểm cắt trên trục tung) Thực ra phương trình hồi qui tuyến tính này c...

Đây là nội dung sinh hoạt: (12 buổi) Hướng dẫn  “Tóm tắt thống kê y tế” – Dựa vào giáo trình Y HN + YTCC Huế Hướng dẫn Epi data. 3.1   Phân tích mô tả cho một biến Một biến danh mục Một biến liên tục.       3.2 Tóm tắt các mối liên quan Liên quan giữa biến danh mục với biến danh mục Mối liên quan giữa một biến liên tục và một biến danh mục Mối liên quan giữa một biến liên tục với một biến liên tục Phần thống kê suy luận (Kiểm định) 4.1. So sánh một giá trị trung bình với một giá trị lý thuyết hoặc giá trị quần thể 4.2. So sánh trung bình của hai nhóm 4.3. So sánh giá trị  trung bình nhiều hơn hai nhóm 4.4. So sánh đo lường lặp lại trên cùng một đơn vị - so sánh các trung bình 4.5. So sánh các đo lường lặp lại trên cùng một đơn vị - so sánh trung vị 4.6. So sánh các đo lường lặp lại trên cùng một đơn vị - các tỷ lệ 4.7.  So sánh trung vị của hai nhóm 4.8.  So sánh trung vị của ba hay nhiều h...