Tin tức

Trang chủ

Giới thiệu

Phương pháp luận

Quản lý, phân tích số liệu

Cơ sở dữ liệu, xuất bản phẩm

Đào tạo và tư vấn

Diễn đàn

	Thiết kế nghiên cứu
	Thiết kế công cụ thu nhập số liệu
	Phương pháp thu nhập số liệu
	Quản lý, phân tích số liệu
	Trình bày kết quả phân tích xuất bản
	Nghiên cứu định tính

	Quản lý số liệu (Data management)
	Phân tích số liệu (Data analysis)
	Bộ số liệu mẫu (dùng cho thực hành)

	Cơ sở dữ liệu địa lý, nhân khẩu
	Cơ sở dữ liệu chuyên ngành
	Xuất bản phẩm

	Đào tạo trực tuyến etraining
	Đào tạo tập trung
	Đào tạo
	Tư vấn
	Các bài giảng theo chủ đề
	Dịch vụ ISMS

Nhập liệu

Xử lý số liệu

Phân tích đơn biến

Phân tích đôi biến (Bivariate analysis)

Kiểm định khi bình phương (chi Square test)

So sánh giá trị trung bình (mean test)

Kiểm định t (t-test)

ANOVA

Phân tích nhân tố khám phá (factor analysis)

Hồi quy logic (logistic regression)

Hồi quy tuyến tính (linear regression)

Phương pháp luận

	Thiết kế nghiên cứu
	Thiết kế công cụ thu nhập số liệu
	Phương pháp thu nhập số liệu
	Quản lý, phân tích số liệu
	Trình bày kết quả phân tích xuất bản
	Nghiên cứu định tính

Quản lý, phân tích số liệu

Trang chủ > Main menu > Phương pháp luận > Quản lý, phân tích số liệu
Thống kê và phương pháp phân tích số liệu - Sử dụng Stata
Xin chào các bạn, Trong mục phương pháp luận/Quản lý, phân tích số liệu, Thongke.info đã giới thiệu bài viết sử dụng SPSS trong thống kê mô tả và bên cạnh các bài viết sử dụng phần mềm Stata như: Xử lý missing data sử dụng phương pháp MI - Multiple Inputation, kiểm tra mối tương quan giữa các biến, xử lý giá trị missing, vv. Hôm nay Thongke.info tiếp tục giới thiệu bài viết: Thống kê và phân tích số liệu - Sử dụng phần mềm Stata. Nội dung bài viết: Khái niệm về thống kê cơ bản Lựa chọn trắc nghiệm thống kê Thực hành thống kê với Stata Các bạn có thể download bộ số liệu mẫu trong mục quản lý, phân tích số liệu để thực hành với các lệnh trong bài viết. Các bạn có thể download bài giảng tại đây. Cám ơn PGS. Hoàng Văn Minh đã chia sẻ bài viết. Số lượt đọc: 9342 - Cập nhật lần cuối: 12/01/2013 10:16:23 AM Về trang trước Bản in Gửi email Về đầu trang Bài mới: Hướng dẫn khôi phục dữ liệu sau khi gặp sự cố "corrupted" 27/01/2013 11:11' PM Hướng dẫn khôi phục dữ liệu sau khi gặp sự cố "corrupted" 27/01/2013 11:11' PM Khi 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. Bài đã đăng: Bảng thuật ngữ Dịch tễ học và Thống kê 14/11/2012 Bảng thuật ngữ Dịch tễ học và Thống kê 14/11/2012 11:49' AM Xin 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 hành 30/10/2012 Những vấn đề cơ bản của thống kê thực hành 30/10/2012 09:58' AM Thống 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: Sử dụng SPSS trong thống kê mô tả 30/10/2012 Sử dụng SPSS trong thống kê mô tả 30/10/2012 09:28' AM Ở trong mục quản lý, phân tích số liệu/phân tích số liệu, thongke.info đã giới thiệu với các bạn một số bài viết thực hành phân tích số liệu sử dụng phần mềm SPSS như: phân tích đơn biến,phân tích đôi biến, kiểm định khi bình phương, hồi quy logic, hồi quy tuyến tính, vv. Ở bài viết này ... Thống kê mô tả 26/10/2012 Thống kê mô tả 26/10/2012 09:46' PM Thống 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 Interaction 02/08/2012 Phương pháp kiểm định tương tác trong phân tích số liệu nghiên cứu khoa học - Assessment of Interaction 02/08/2012 09:36' AM Giới thiệu Đôi khi, mối liên quan giữa hai biến bị thay đổi bởi một biến Cách gộp các biến biến rời rạc (ngày), (tháng), (năm) thành biến thời gian đầy đủ - date (ngày/tháng/năm) – Sử dụng Stata 26/07/2012 Cách gộp các biến biến rời rạc (ngày), (tháng), (năm) thành biến thời gian đầy đủ - date (ngày/tháng/năm) – Sử dụng Stata 26/07/2012 08:58' PM Ở phần trước thongke.info đã giới thiệu tới các bạn cách chuyển biến dạng chữ (String variable) có chứa ngày tháng năm sang dạng ngày tháng năm chuẩn (date) trong Stata. Trong bài này, thongke.info xin giới thiệu cách các bạn cách gộp các biến biến rời rạc ea1(ngày), eb1(tháng), ec1(năm) thành biến date(ngày/tháng/năm) và cách tách biến ngày tháng năm chuẩn thành các biến rời rạc (ngày, tháng và năm) Trường hợp 1: Cách gộp các biến biến rời rạc ea1(ngày), eb1(tháng), ec1(năm) thành biến date(ngày/tháng/năm) Xử lý missing data sử dụng phương pháp MI – Multiple Imputation trong Stata 26/07/2012 Xử lý missing data sử dụng phương pháp MI – Multiple Imputation trong Stata 26/07/2012 08:44' PM Trong bài “phương pháp xử lý giá trị missing trong stata” kì trước được trình bày trong mục “Phương pháp luận/quản lý, xử lý số liệu”, thongke.info đã giới thiệu 2 phương pháp xử lý giá trị missing: kiểm tra giá trị thực và thay thế giá trị missing và thay thế giá trị missing bằng các giá trị trung bình, trung vị. Trong bài này, thongke.info giới thiệu với các bạn phương pháp dự đoán/ước tính giá trị missing – IMPUTATION dựa trên mô hình phân tích hồi quy đa biến, sử dụng phương pháp Multiple Imputation – MI trong Stata. Chúng ta sẽ xem xét ví dụ: một chương trình can thiệp có mục tiêu nâng cao kiến thức phòng tránh HIV cho thanh thiếu niên đường phố. Chương trình thực hiện nghiên cứu tìm hiểu các yếu tố tác động đến kiến thức về HIV của thanh thiếu niên đường phố.