TKUDYH

Thống kê mô tả

Công cụ tóm tắt dữ liệu sức khỏe

Trung vị

Giá trị ở giữa khi sắp xếp

Mode/mốt

Giá trị xuất hiện nhiều nhất

Độ lệch chuẩn

Độ dao động quanh trung bình

Biểu đồ cột

Tỷ lệ mắc theo nhóm tuổi

Thống kê mô tả

Tính trung bình – trung vị

Mẫu nghiên cứu

Tập con của quần thể

Boxplot

Biểu đồ thể hiện ngoại lai

Nhiều kiểm định yêu cầu chuẩn

Lý do cần phân bố chuẩn

Ước lượng khoảng

Khoảng tin cậy 95% dùng để

Trung vịi

Dữ liệu không chuẩn

Mean = Median = Mode

Phân bố chuẩn có đặc điểm

Biến định tính

Tình trạng hôn nhân

Định lượng liên tục

Nhiệt độ 0,1°C

Định lượng rời rạc

Số trẻ nhập viện

Biến thứ bậc

Mức độ đau 1–5

Vì cách mô tả & kiểm định khác nhau

Vì sao cần phân loại biến

Không có bản chất số học

Giới tính không tính trung bình

Mô tả phân bố rõ hơn

Chia đường huyết thành lớp

Tỷ lệ phần trăm

Tần suất tương đối

Nhóm hóa biến định lượng

Nhóm tuổi 0–20…

Có thể chuyển được

. Định lượng → định tính

Tuổi kết hôn, lương

Chỉ có thể định lượng

Biến phụ thuộc

Hậu quả tác động phơi nhiễm

Rời rạc & liên tục

Biến định lượng gồm loại

Tiêu thức được quan sát/đo lường

Khái niệm biến số

Quan sát quan hệ 2 biến định lượng

Scatter plot dùng để

Toàn bộ đối tượng suy luận

Quần thể đích

Danh sách đầy đủ đơn vị

Khung chọn mẫu

Cơ hội chọn như nhau

Mẫu ngẫu nhiên đơn

Không xác suất

Mẫu thuận tiện

Đại diện – ngẫu nhiên – khả thi

Thiết kế mẫu tốt

Mẫu không đại diện

Khảo sát tại bệnh viện

Tính k = N/n

Bước đầu chọn mẫu hệ thống

Xác suất chọn bằng nhau

Điều kiện đảm bảo ngẫu nhiên

Giảm chi phí, thuận tiện

Ưu điểm mẫu cụm

Giới thiệu người tương đồng → sai lệch

Nhược điểm snowball

Mẫu phân tầng

Chọn theo nhóm tuổi

Giảm chính xác, tăng sai số ngẫu nhiên

Mẫu quá nhỏ

Nhanh, rẻ

Ưu điểm số liệu thứ cấp

Không nhất quán, thiếu

Nhược điểm hồ sơ bệnh án

Dữ liệu có sẵn

Sổ khám thai là thứ cấp

Kỹ năng điều tra viên

Yếu tố ảnh hưởng phỏng vấn

Khách quan

Cân–đo trực tiếp

Phù hợp mục tiêu nghiên cứu

Lựa chọn dữ liệu

Tăng khách quan

Quan sát thực địa

Sai lệch xã hội mong muốn

Phỏng vấn hành vi

Thiếu thông tin

Hạn chế sổ khám thai

Hồ sơ chính thức

Sổ tiêm chủng

Thiếu nhất quán

Khác biệt ghi chép BS

Khuynh hướng báo cáo tốt hơn thực tế

Tuân thủ thuốc tự báo cáo

Sai lệch đại diện

Chọn nhóm chứng sai

Sai lệch thông tin

Điều tra viên ghi sai

Kiểm soát nhiều nhiễu cùng lúc

Ưu điểm hồi quy đa biến

Không sửa bằng tăng mẫu

Sai số hệ thống

Giảm sai số ngẫu nhiênv

Tăng cỡ mẫu

Tăng đại diện

Kiểm soát sai số chọn mẫu

Sai số hệ thống

Trung bình luôn lệch

Sai lệch chọn mẫu

Nhóm chứng quá khỏe

Sai lệch phản hồi

Nhóm nguy cơ trả lời thấp

Variables

Biến liên tục đưa vào

Y-axis

Scatter plot: biến phụ thuộc

Explore

Kiểm tra dữ liệu

Descriptives

Hiển thị Mean, SD

Frequencies → Statistics → Mean

Tính trung bình

Column(s)

2 biến phân loại

Variables

1 liên tục + 1 phân loại

Gauss

Tên khác phân bố chuẩn

Đồ thị dịch trái

Kỳ vọng giảm

Đỉnh thấp xuống

Phương sai tăng

±4 SD

99,99% diện tích

SE lớn

Cỡ mẫu nhỏ

Ước lượng ± Z×SE

CT khoảng tin cậy

Quần thể

Tất cả SV năm 1

Mẫu

100 SV được chọn

Tham sốo

Tỷ lệ toàn dân

Thống kê mẫuu

18% thiếu máu

Ước lượng điểm

Kết luận 167 cm

SE giảm

Tăng mẫu

Tăng cỡ mẫu

Tăng độ tin cậy

95/100 lần chứa tham số thật

Ý nghĩa CI 95%

mẫu không đại diện

Chênh lệch lớn

Có cận dưới – cận trên

Ước lượng khoảng

Tham số

Hb trung bình toàn khoa

Thống kê mẫu

Kết quả từ 20 trạm

Chính xác thấp

CI rộng

Xây dựng H0 & H1

Bước đầu tiên

Bác bỏ H0 khi H0 đúng

Sai lầm loại I

1 – β

Power =

Phân phối gần chuẩn

Giả định ANOVA

Mean = df

Đặc điểm χ²

Wilcoxon

Không chuẩn, so sánh trước–sau

nπ >5 & n(1−π)>5

Nhị thức xấp xỉ chuẩn

↔ Pearson

Spearman

0,05

Ngưỡng ý nghĩa

Nghiên cứu định tính

Xác định nguyên nhân – hậu quả

Ảnh hưởng cả phơi nhiễm & kết cục

Biến gây nhiễu

Rõ ràng, dễ hiểu

Biểu đồ tốt

Chi-square

Kiến thức THA vs giới tính

Kiểm định giả thuyết

So sánh 2 quần thể