|
|
|
Quản lý, phân tích số liệu |
|
|
|
|
Trang chủ
>
Main menu
>
Phương pháp luận
>
Quản lý, phân tích số liệu | Hướng dẫn sử dụng lệnh relate trong Epidata để kết nối các file dữ liệu có cùng một mã ID | Hướng dẫn
sử dụng lệnh relate trong Epidata để kết nối các file dữ liệu có cùng
một mã ID (ứng dụng trong điều tra nhân khẩu hộ gia đình).
Phần trước thongke.info đã giới thiệu tới các
bạn cách tạo form nhập liệu, cách viết lệnh consistency check trong Epidata. Phần
này thongke.info xin được giới thiệu tới các bạn lệnh relate trong Epidata.
Chúng ta sử dụng lệnh relate khi các bạn có
các rec file riêng biệt và muốn link các rec file đó lại với nhau với cùng một
mã ID.
Ví dụ: Khi
các bạn có một điều tra nhân khẩu hộ gia đình với mục tiêu là điều tra thông
tin chung của hộ gia đình, thông tin về từng thành viên trong gia đình.
Khi đó, thông tin chung của hộ gia đình đó sẽ
được thiết kế riêng một bộ câu hỏi, có nghĩa là khi nhập liệu các bạn sẽ xây dựng
1 rec file với ID của hộ gia đình (HouseID)
Với thông tin của từng thành viên hộ gia
đình cũng được thiết kế một bộ câu hỏi riêng, tuy nhiên thành viên này phải có
ID chung của hộ gia đình và có ID riêng của thành viên đó (PersonID)
2 file ques trong epidata được hiển thị như
sau:
Trước tiên là file ques về hộ gia đình
(household)
File ques về thông tin thành
viên (Person)
Rec file sẽ
được hiển thị như sau:
Rec file hộ
gia đình
Ở Rec file thành viên hộ gia đình trên, Các
bạn để ý đến Filter:
housed= “1”, nghĩa là các bạn đang nhập thông tin của thành viên
trong hộ gia đình (household rec file) có ID =1, ID này chính là houseid.
Khi các bạn nhập xong rec file của hộ gia
đình, sẽ tự động chuyển sang rec file của thành viên hộ gia đình (person rec
file) với houseid giống nhau và sẽ tự động nhập cho houseid ở phần thông tin
thành viên. Các bạn sẽ không có quyền sửa thông tin này, điều đó đảm bảo rằng
houseid sẽ giống nhau ở các thành viên cùng một hộ gia đình.
Khi các bạn chưa nhập xong thông tin của hộ
gia đình (household rec file) mà các bạn sử dụng chuột để nhảy sang để nhập
thông tin thành viên (person rec file) thì chương trình sẽ chuyển sang chế độ “Read only”,
điều đó có nghĩa là bạn chỉ có thể đọc các thông tin chứ không thể nào nhập
được thông tin vào. Do vậy, các bạn cần đảm bảo nhập thông tin từ rec file hộ
gia đình đầy đủ sau đó chương trình sẽ tự động chuyển sang rec file thông tin
thành viên. Sau khi nhập
xong thông tin về thành viên (person rec file) thì chương trình sẽ hỏi bạn có
muốn lưu
không. Bạn bấm
yes.
Bấm F10 để tiếp tục nhập từ đầu.
Phần dưới đây là check file cho lệnh relate.
Ở trường
houseid các bạn viết lệnh sau:
houseid
KEY UNIQUE 1
END
Sau đó ở trường
a5 “Ho gia dinh co su dung dien” các bạn viết lệnh sau:
a5
COMMENT LEGAL USE label_a5
AFTER ENTRY
houseID=houseID
RELATE houseid person
END
END
Chúc các bạn
thành công. Ở phần sau thongke.info sẽ giới thiệu
tới các bạn cách lấy lại rec file epidata khi gặp sự cố “Corrupted”.
Số lượt đọc:
3392
-
Cập nhật lần cuối:
23/08/2012 05:01:58 PM Hướng dẫn khôi phục dữ liệu sau khi gặp sự cố "corrupted"27/01/2013 11:11' PMKhi các bạn đang nhập liệu, nguồn của máy tính đột ngột bị mất (do lỏng đường dây, do mất điện đột ngột) mà bạn vẫn chưa kip lưu thì sau khi bạn khởi động lại máy tính và mở form epidata đang nhập liệu, máy tính sẽ báo lỗi như sau “One or more records are corrupted”.
Các bạn sẽ cố gắng tìm mọi cách để mở file đó ra, nhưng sẽ không thể mở được trực tiếp bằng phần mềm Epidata. Như vậy các bạn sẽ phải nhập lại toàn bộ số phiếu mình đã nhập trong form đó nếu bạn không có file backup.
Thongke.info xin giới thiệu với các bạn một cách rất đơn giản để khắc phục sự cố này. Thống kê và phương pháp phân tích số liệu - Sử dụng Stata12/01/2013 10:09' AMXin chào các bạn,
- Khái niệm về thống kê cơ bản
- Lựa chọn trắc nghiệm thống kê
- Thực hành thống kê với Stata
Bảng thuật ngữ Dịch tễ học và Thống kê14/11/2012 11:49' AMXin chào các bạn, Trong quá trình học tập và làm việc liên quan tới Dịch tễ học và Thống kê chắc hẳn các bạn đã từng được nghe hoặc biết đến các thuật ngữ như: Case-control Study, Cohort Study, Cross-sectional Study, Chi Square, Crude odds ratio, vv. Hay các thuật ngữ đươc viết tắt: OR, RR, EFp, EFe, vv. Hiện nay có nhiều thuật ngữ được dịch khác nhau dựa trên những quan điểm nhìn nhận khác nhau của các nhà Dịch tế và Thống kê học. Thongke.info xin giới thiệu bảng thuật ngữ Dịch tễ học và Thống kê trên quan điểm của thongke.info. Những vấn đề cơ bản của thống kê thực hành30/10/2012 09:58' AMThống kê thực hành không nhằm mục đích vào giải quyết những vấn đề lý thuyết của thống kê và thống kê toán. Thống kê thực hành bao gồm các nội dung của quá trình nghiên cứu thống kê cụ thể. Các nội dung này được tiếp cận nhất quán trên tư tưởng của thống kê toán, đặc biệt là phương pháp mẫu ngẫu nhiên trong nghiên cứu thống kê cũng như các công cụ cần thiết trong thực hành, nghiên cứu thống kê. Với mục đích nói trên, thống kê thực hành đề cập đến những nội dung cụ thể sau: Thống kê mô tả26/10/2012 09:46' PMThống kê mô tả luôn là cách thức mở đầu cho các phân tích thống kê nói chung và phân tích kinh tế xã hội nói riêng. Có nhiều cách hiểu và đánh giá vai trò của thống kê mô tả, với quan niệm thống kê mô tả là bước khai phá số liệu, các nội dung trong chương này trình bày thống kê mô tả với hai mục đích chính: một là, thống kê mô tả như một cách thức tổng hợp số liệu và mô tả các đặc trưng quan trọng của các biến; hai là, dùng thống kê mô tả phát hiện các đặc trưng và quan hệ tiềm ẩn trong tổng thể, đặc biệt là các quan hệ nhiều biến.
Thongke.info xin giới thiệu với các bạn bài viết: thống kê mô tả, các bạn có thể download bài viết tại đây.
Thongke.info xin cám ơn PGS.TS Ngô Văn Thứ đã chia sẻ bài viết.
Phương pháp kiểm định tương tác trong phân tích số liệu nghiên cứu khoa học - Assessment of Interaction02/08/2012 09:36' AMGiới
thiệu
Đôi
khi, mối liên quan giữa hai biến bị thay đổi bởi một biến Bài đã đăng: Phương pháp xử lý giá trị missing trong Stata05/07/2012 03:45' PMTrong quá trình thu thập số liệu, nhập liệu có những biến sẽ có giá trị missing. Nguyên nhân có thể do phỏng vấn viên quên hỏi, do nhập liệu viên nhập sót hoặc do thiết kế bộ câu hỏi có những câu hỏi chỉ dành riêng cho nhóm đối tượng nào đó. Ví dụ như hỏi về việc chăm sóc thai nghén sẽ chỉ hỏi ở những người phụ nữ đã từng mang thai, hay hỏi về sử dụng dịch vụ y tế trong 1 tháng qua thì sẽ chỉ hỏi với những đối tượng đã đến cơ sở y tế 1 tháng qua… Chúng ta cần phát hiện và xử lý các giá trị missing này để đảm bảo tính chính xác của các kết quả phân tích. a. Phát hiện các giá trị missing Quản lý số liệu17/06/2012 10:46' AMThongke.info xin giới thiệu với các bạn bài viết về quản lý số liệu, trong bài viết sẽ cung cấp nhưng phương pháp: thiết kế bộ câu hỏi thu thập số liệu, thử nghiệm bộ câu hỏi trước khi nhập liệu, tạo bộ câu hỏi (.Ques, .Rec, .Chk), nhập số liệu (nhập hai lần), kiểm tra số liệu, kiểm tra logic và tính nhất quán của bộ số liệu, làm sạch số liệu (frequency, cross-tabs, bảng phân bố), và lưu trữ.
Các bạn có thể download bài giảng quản lý số liệu tại đây. Ứng dụng phân tích hồi quy (Regression)20/05/2012 01:22' PMTrong quá trình học tập, nghiên cứu, và làm việc trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học các bạn đã từng nghe đến phân tích hồi quy. Vậy hồi quy là gì? Và tại sao chúng ta cần phân tích hồi quy? Bài giảng ứng dụng phân tích hồi quy sẽ trả lời cho các bạn câu hỏi đó và đồng thời giới thiệu với các bạn các bước xây dựng mô hình hồi quy, hồi quy tuyến tính đa biến và hồi quy logic.
Tạo bảng trống/bảng giả cho phân tích số liệu (Dummy tables)20/05/2012 12:12' PMXin chào các bạn,
Dummy tables là các bảng giả (mock tables) tạo ra trước khi phân tích số liệu, được tạo dựa trên câu hỏi nghiên cứu và kế hoạch phân tích, và giúp định hướng cụ thể các phân tích để trả lời câu hỏi nghiên cứu. Bảng dummy chính là kế hoạch phân tích chi tiết và cũng là công cụ để giúp thảo luận và thống nhất phân tích trong nhóm các nghiên cứu viên, vv. Nội dung bài viết: - Lý do tạo bảng trống - Dummy tables
- Các loại bảng trống
- Tạo bảng trống
- Giới thiệu các loại bảng trống
- Ví dụ tạo các loại bảng trống
Làm sạch số liệu và tạo biến trong SPSS20/05/2012 10:54' AMLàm sạch số liệu là một bước quan trọng để sử dụng số liệu trước khi phân tích. Làm sạch số liệu ban đầu có thể thực hiện ngay trong quá trình thực địa, nghĩa là khâu quản lý và giám sát chất lượng tại thực địa tốt. Điều này sẽ làm hạn chế các lỗi, sai sót trong bộ số liệu và việc sử dụng các phần mềm (SPSS, Stata) để làm sạch số liệu sau này sẽ tiết kiệm thời gian và đỡ phức tạp hơn. Các bạn có thể thao khảo bài viết "Giám sát chất lượng". Trong bài viết này, thongke.info sẽ giới thiệu với các bạn: - Cách làm sạch số liệu sử dụng phần mềm SPSS
- Tạo biến mới sử dụng phần mềm SPSS
- Kiểm tra phân bố chuẩn sử dụng phần mềm SPSS
Phân tích nhân tố khám phá (Factor analysis)18/05/2012 10:27' PMThongke.info xin giới thiệu với các bạn bài trình bày về phân tích nhân tố khám phá (factor analysis). Bài viết sẽ trình bày 5 phần chính: Giới thiệu factor analysis, các bước trong factor analysis, thao tác thực hiện, đọc kết quả, và các phân tích khác sau khi thực hiện factor analysis.
Phân tích đơn biến và đa biến11/05/2012 09:39' PMThongke.info xin giới thiệu với các bạn bài viết về phân tích đơn biến và đa biến để giúp các bạn hiểu được các cách tiếp cận khác nhau của phân tích đơn biến và đa biến và tự tin khi sử dụng SPSS để phân tích số liệu, bên cạnh đó bài viết cũng cung cấp một số lệnh phân tích cơ bản trong SPSS. Nội dung bài viết: - Phân tích mô tả đơn biến
- Phân tích đôi biến
- Phân tích tương quan
- Đọc output, trình bày bảng
| |
|
|
|
|
|
|
|