Thongke.info xin giới thiệu ví dụ
trình bày phiên giải kết quả mô hình phân tích Hồi quy đa biến (Multiple Regression) Mô hình ví dụ
Biến phụ thuộc: Số lần đi khám thai trong
lần có thai gần nhất
Biến độc lập: tuổi + dân tộc+ học vấn +
tình trạng hôn nhân + nghề nghiệp Chuẩn bị
các biến cho mô hình – Sử dụng SPSS
Chuyển các
biến độc lập (rời rạc) về dạng dummy
*********biến
độc lập*******
***dân
tộc***
Recode
Q3 (1=1) (2 thr 8 =0) into ethnicre.
var label
ethnicre "Ethnicity-Kinh and other".
value label
ethnicre 1"Kinh" 0"Other".
missing
value ethnicre(9).
***học vấn*** RECODE q7
(SYSMIS=SYSMIS) (0 thru 5 = 1) (6 thru 9
= 2) (10 thru 12= 3) (13 thru 15=4)
(99=SYSMIS) INTO educat.
VARIABLE
LABEL educat 'educat - Education completed, categorized'.
VALUE LABEL
educat
1
'Primary/Under primary School'
2 'Secondary
School'
3
'High/vocational school'
4
'College/University and above'.
EXECUTE.
FREQUENCIES
educat. ****Tạo các
biến dummy
compute
edu2=9.
if
(educat=2) edu2=1.
if (educat=1
or educat=3 or educat=4) edu2=0.
VARIABLE
LABELS edu2 "Edu2-Secondary school".
value labels
edu2 1"Secondary school" 0 "Other".
missing
values edu2 (9).
Compute
edu3=9..
if
(educat=3) edu3=1.
if (educat=1
or educat=2 or educat=4) edu3=0.
VARIABLE
LABELS edu3 "Edu3-High school".
value labels
edu3 1"High school" 0 "Other".
missing
values edu3 (9).
Compute
edu4=9.
if
(educat=4) edu4=1.
if (educat=1
or educat=2 or educat=3) edu4=0.
VARIABLE
LABELS edu4 "Edu4-College/higher".
value labels
edu4 1"college/higher" 0 "Other".
missing
values edu4 (9). ***************Tình
trạng hôn nhân.
RECODE q5
(1=1) (2=2) (3=1) (4=2) (5=3) INTO q5recode.
VARIABLE
LABEL Q5RECODE 'Q5recode-Marital status re-categorized'.
VALUE LABELs
Q5recode
1 'Married
or lives with partner'
2
'Divorced/widowed/separated/not living with spouse'
3 'Single
(never married)'.
execute. ******Tạo
các biến dummy.
compute
mar1=9.
if
(q5recode=1) mar1=1.
if
(q5recode=2 or q5recode=3) mar1=0.
VARIABLE
LABELS mar1 "Mar1-Married or lives with a partner".
value labels
mar1 1"Married/live with a partner" 0"Other".
missing
values mar1(9).
execute.
compute
mar2=9.
if
(q5recode=2) mar2=1.
if
(q5recode=1 or q5recode=3) mar2=0.
VARIABLE
LABELS mar2 "Mar2-divorced/widowed".
value labels
mar2 1"widowed/divorced" 0"Other".
missing
values mar2(9).
execute. *********Nghề
nghiệp.
Recode
Q8 (1=0) (2 thr 8 =1) into occunew.
var label
occunew "Occupation-Famer and other".
value label
occunew 0"Famer"
1"Other".
missing
value occunew(9).
Công thức
cho mô hình
SỐ LẦN KHÁM THAI = a + b1(tuổi) + b2(dân tộc) + b3(học vấn cấp 2) + b4
(học vấn cấp 3) + b5(học vấn trên cấp 3) + b6 (tt hôn nhân)+ b7 (nghề nghiệp)
Chạy mô hình trong SPSS
REGRESSION
/MISSING
LISTWISE
/STATISTICS
COEFF OUTS R ANOVA
/CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
/NOORIGIN
/DEPENDENT Q83_Re
/METHOD=ENTER Q2 ethnicre edu2 edu3 edu4 mar1
mar2 occunew.
Kết quả trên
SPSS.
Chú ý: Trong mô hình, biến hôn nhân được chia thành 2 biến nhị phân Ma1 và Ma2. Biến còn lại là single (độc thân) được mặc định là biến tham chiếu. Tương tự như vậy biến education được tạo ra 3 biến nhị phân edu2, edu3, và edu4. Biến nhị phân cấp 1 (Primary/Under primary school) là biến tham chiếu. Bảng trình
bày kết quả.
Phiên giải
kết quả - Tuổi có liên quan đến số lần khám thai. Trung
bình khi tăng lên 1 tuổi thì số lần khám thai giảm đi 0.06 lần (6%)
- Học vấn cũng có liên quan đến số lần khám
thai. Số lần khám thai ở nhóm học vấn trên cấp 3 cao hơn 0.69 lần so với nhóm
có học vấn cấp 1
- Tương tự, nghề nghiệp có liên quan đến số lần
khám thai. Trung bình số lần khám thai ở những người làm nghề nông nghiệp có xu
hướng thấp hơn 0.55 lần so với những nghề nghiệp khác.
Chú ý:
- Đây là mô hình chạy với mục đích thực hành. Mô hình chưa phải là
mô hình tốt: giá trị R2 thấp (0.16)
- Chỉ phiên
giải các biến có mối tương quan có ý nghĩa thống kê trong mô hình hồi quy với
p<0.05
Số lượt đọc:
15630
-
Cập nhật lần cuối:
25/08/2012 11:59:00 AM PHƯƠNG PHÁP VIẾT BÀI BÁO KHOA HỌC12/01/2013 09:46' AMTrong phần Phương pháp luận, Thongke.info đã giới thiệu tới các bạn nhiều bài viết về: thiết kế nghiên cứu, thiết kế công cụ thu thập số liệu, phương pháp thu thập số liệu, quản lý, phân tích số liệu. Trong một nghiên cứu, kết hợp tất cả các phương pháp trên, đầu ra cuối cùng chính là các báo cáo trình bày hay bài báo khoa học được xuất bản trong nước hay quốc tế. Thongke.info xin giới thiệu với các bạn bài viết phương pháp viết bài báo khoa học trong các lĩnh vực khác nhau, nội dung bài viết bao gồm:
- Các thành phần và hướng dẫn viết báo cáo nghiên cứu khảo sát
- Các thành phần và hướng dẫn viết báo cáo nghiên cứu thử nghiệm lâm sàng
- Xuất bản bài báo khoa học
- Các kỹ năng cần thiết
Mô tả thống kê nhờ các biểu đồ và biểu thị27/10/2012 11:30' AMBên cạnh việc sử dụng mô tả thống kê nhờ bảng tần suất, tần số, và thống kê hai chiều, biều đồ và đồ thị là những công cụ khá mạnh có tính trực quan trong mô tả thông kê. Với các biểu đồ chúng ta có thể mô tả cho nhiều đối tượng khác nhau, với tính trực giác cao biểu đồ cho phép những người ít kiến thức về thống kê và thống kê toán có thể hiểu được đại cương về đối tượng mà mình quan tâm.
Các bạn có thể download bài giảng "mô tả thống kê nhờ các biểu đồ và đồ thị"tại đây.
Thongke.info xin cám ơn PGS.TS Ngô Văn Thứ đã chia sẻ bài viết. Mô tả thống kê nhờ bảng tần suất, tần số, thống kê hai chiều26/10/2012 11:10' PMXin chào các bạn,
Thongke.info xin tiếp tục giới thiệu bài viết: mô tả thống kê nhờ bảng tần suất, tần số, và thống kê hai chiều trong mục "trình bày kết quả phân tích xuất bản".
Bảng tần số thường dùng cho các biến có ít các giá trị quan sát khác nhau. Một trong những ưu điểm của cách mô tả này là không nhất thiết phải số hóa các dấu hiệu của các biến định tính. Ngoài ra với các biến định lượng chúng ta có thể trực tiếp suy ra một số đặc trưng quan trọng như: các điểm phân vị, mốt, hạng, và miền biến thiên. Cách đọc output trong SPSS và trình bày bảng cho phân tích đôi biến10/07/2012 11:24' AMKhi
chúng ta sử dụng lệnh phân tích đôi biến, các bạn thường gặp khó khăn trong việc
lựa chọn đọc kết quả theo hàng hay theo cột. Phần trước thongke.info đã giới
thiệu các bạn lệnh phân tích đôi biến bằng phần mềm SPSS và Stata. Phần này
thongke.info xin giới thiệu với các bạn cách đọc output và cách đưa kết quả vào
bảng trong phân tích đôi biến.
(chú
ý: phần này thongke.info không chạy test kiểm định chi-square)
Để lựa
chọn việc đọc theo hàng hay cột thì phải dựa trên mục tiêu phân tích (trình
bày) của các bạn.
Ví dụ: Output trong SPSS như sau:
Bài đã đăng: Phiên giải khoảng tin cậy và mối tương quan - Confidence Interval của tỷ suất chênh trong hồi quy logic (Confidence Interval of Odds ratio - OR)02/07/2012 05:32' PMThongke.info xin giới thiệu ví dụ trình bày phiên giải kết quả và mối tương quan - Confidence Interval của tỷ suất chênh trong hồi quy logic (Confidence Interval of Odds ratio - OR).
Xin mời xem chi tiết ...
Trình bày bảng và phiên giải kết quả cho phân tích đa biến: Hồi quy logic01/07/2012 11:19' AMThongke.info xin giới thiệu ví dụ trình bày kết quả phân tích đa biến hồi quy logic vào bảng và phiên giải kết quả. Mô hình hồi quy logic áp dụng với biến kết quả “kiến thức toàn diện về HIV” được kiểm soát bới biến tuổi, trình độ học vấn và các biến quan trọng khác cho thấy thanh thiếu niên đường phố tiếp cận với dự án NAM có kiến thức đúng toàn diện cao ít nhất gấp 3 lần so với nhóm không tiếp cận dự án (bảng 1). Trình bày bảng và phiên giải kết quả cho phân tích so sánh 2 trị số trung bình01/07/2012 11:07' AMThongke.info xin giới thiệu ví dụ trình bày kết quả phân tích so sánh 2 trị số trung bình vào bảng và phiên giải kết quả. Kiến thức đúng toàn diện về phòng chống HIV giữa nhóm thanh thiếu niên đường phố có tiếp cận và không tiếp cận dự án NAM. Dự án NAM tác động lớn đến kiến thức về phòng chống HIV của các thanh niên đường phố mà dự án tiếp cận. Điểm số trung bình kiến thức của nhóm tiếp cận là 7,5 cao hơn điểm trung bình kiến thức của nhóm không tiếp cận dự án (5,9). Sự khác biệt rất có ý nghĩa thống kê (P<0,001). Trình bày bảng và phiên giải kết quả cho phân tích đơn biến và đôi biến30/06/2012 11:47' PMThongke.info xin giới thiệu ví dụ trình bày kết quả phân tích đôi biến vào bảng và phiên giải kết quả Uống rượu và các hoạt động vui chơi giải trí Tỷ lệ nhóm tài xế xe ôm có tham gia vào các hoạt động vui chơi giải trí cao hơn nhiều so với những nhóm khác (P<0.001): 71.8% người trả lời cho biết có uống rượu bia trong tháng qua,19.6% đi hát karaok, 13% đi đến sòng bạc, 9% đi đến quán mát xa, và 18% đi chơi gái trong tháng vừa qua. Không có tài xế xe ôm nữ nào tham gia các hoạt động trên. (Bảng 4). Ngoài khoảng 20% số người trả lời có uống rượu bia trong tháng qua, có một số ít trong nhóm cộng đồng dân cư và công nhân nhà máy có tham gia các hoạt động vui chơi giải trí. |