lOMoAR cPSD| 45148588
ÔN TẬP EPIDATA & STATA
1. MÃ HÓA PHIẾU ĐIỀU TRA
1.1. Một số lưu ý:
- Đọc câu hỏi trên phiếu iều tra.
+ Xác ịnh câu hỏi 1 lựa chọn/ nhiều lựa chọn.
+ Xác ịnh câu hỏi mở/ óng (Nếu câu hỏi mở thì cộng thêm biến, kiểu dữ liệu) Ví
dụ: Câu P4, Bài TH số 1:
P4. Ngày hôm qua, cháu có ăn các loại thức ăn sau ây không? 1. Thịt 2. Cá
3. Trứng 4. Quả chín 5. Khác(ghi rõ)
-> Thêm biến: P45 khác #
P45gr ghi rõ _____________________
- Tên biến bắt ầu bằng 1 chữ cái, không chứa dấu cách, không chứa ký tự ặc biệt, không dài
quá 10 ký tự, không ặt trùng với tên biến khác trong cùng 1 tập tin.
1.2. Kiểu dữ liệu: Có 6 kiểu: + Số tự ộng tăng
+ Số: Định dạng: #. Độ rộng tối a: 14 ký tự kể cả dấu chấm thập phân.
Có thể thêm ịnh dạng dấu chấm thập phân:
Ví dụ: Cân nặng ###.# (kg). Nhiệt ộ sốt: ##.# ( ộ C). Chiều cao: #.## (m) + Ký tự ________________ + Logic + Ngày tháng năm -
Một số Ví dụ về mã hóa: Câu hỏi Cách mã hóa H3. Nơi iều tra: H3. Nơi iều tra:
Xã .................................. H31 Xa: ____________________ H32
Huyện ................................ Huyen: ____________________
C12. Đến hôm nay trên ịa bàn tỉnh ta ã có bao C12 Den hom …. ịnh #
nhiêu trường hợp tả ược xác ịnh? 1. Co 2. Khong biet 1. Có. Số lượng …. 2. Không biết C12sl So luong ###
A7. Chị có dự ịnh thay ổi BPTT ang sử dụng A7 Chi co … khong? # không? 1. Co 2. Khong
1 Có. Lý do...............................
A7LD Ly do ______________________
2 Không: Lý do..........................
2. TẠO TẬP TIN CHỨA DỮ LIỆU
Sử dụng tool Make data file
3. KIỂM SOÁT DỮ LIỆU NHẬP
- Kiểm soát theo loại câu hỏi và bước nhảy (thiết lập miền giá trị nhập cho các câu hỏi 1 lựa
chọn, nhiều lựa chọn, tạo bước nhảy theo phiếu)
- Giới hạn miền, tạo bước nhảy, bắt buộc nhập, lặp, gán nhãn theo yêu cầu 1 lOMoAR cPSD| 45148588 + Range, legal: min-max
+ Jumps: giá trị nhảy> trường nhảy ến
+ Must enter: Yes: Bắt buộc phải nhập, No: Không bắt buộc phải nhập
+ Repeat: Yes: Lặp lại; No: Không lặp lại.
+ Value label (+): Giátrị1 “Nhãn1” Giátrị2 “Nhãn 2” - Check nâng cao + Trường khóa: Key unique
+ Tính tuổi =Int ((NPV-NS)/365.25)
BMI=(can nang*10000)/(chieu cao*chieu
cao) + Giới hạn ngày sinh sao cho tuổi từ 15-45 + Thành lập mã bệnh nhân. + Biết -> không biết
+ Từ mã xã hoặc mã tỉnh xác ịnh xã hoặc tỉnh.
+ Tạo bước nhảy với iều kiện phức với and, or (lưu ý các dấu óng mở ngoặc ơn bao
quanh các iều kiện con) - Chú ý:
+ Kết thúc phỏng vấn: Thay trường nhảy tới bắng: WRITE.
+ Gán giá trị Rỗng là “.” (dấu chấm)
4. NHẬP DỮ LIỆU (Nhập 3 phiếu theo phiếu iều tra)
5. PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
5.1. Lưu kết quả phân tích (Tạo biên bản làm việc)
Vào File\Log\Begin\ặt tên tentaptin.log (.log phải chọn)
5.2. Đếm bản ghi thỏa mãn iều kiện count if iều kiện
5.3. Liệt kê list danh_sách_biến
If iều kiện 5.4. Tạo biến mới
gen Kiểu dữ liệu tenbienmoi=bieu_thuc/giá_trị Kiểu dữ liệu
+ int, byte, long: Số nguyên
+ float: Số thực (Float) 5.5.
Lập trình giá trị cho biến mới:
recode biengoc (min/x1=1 “nhan 1”) (x2/x3=2 “nhan 2”) (x3/max=3 “nhan 3”), gen(bienmoi)
Trong trường hợp sử dụng khoảng (ví dụ từ 21 ến 40) ta sử dụng dấu “/” ể mô tả (21/40)
Ví dụ: Giả sử ã có biến tuoi (tuổi), lập trình tạo biến nhóm tuổi (nhomtuoi), xây dựng giá trị cho
trường nhóm tuổi như sau: Nếu tuổi <=35 thì nhóm tuổi =1, nếu tuổi từ trên 36 ến 50 thì nhóm
tuổi =2 và trên 50 thì nhóm tuổi =3. Khi ó ta sử dụng câu lệnh sau:
recode tuoi (min/35=1 "nhom 1") (36/50=2 "nhom 2") (51/max=3 "nhom 3"), gen(nhomtuoi)
Ghi chú: Trong một số trường hợp dùng lệnh replace ể lập trình giá trị cho biến mới thì
cần tạo nhãn cho biến và giá trị như sau:
gen byte csct=1 replace csct=2 if
d4>=2.5 & d4<=3.5 replace csct=3 if 2 lOMoAR cPSD| 45148588
d4>3.5 label variable csct “Chi so co
the” label define nhan_csct 1 “Nhe
can” 2 “Binh thuong” 3 “Nang can” label value csct nhan_csct
5.6. Thống kê mô tả:
5.6.1. Thống kê mô tả cho biến ịnh tính
- Lệnh tab1: Bảng phân phối tần suất 1 chiều: tab1 if iều kiện
- Lệnh tab2: Bảng phân phối tần suất 2 chiều:
+ Ý nghĩa: Bảng phân phối tần suất 2 chiều: + Cú pháp:
tab2 bien1 bien2 ,ce co ro if iều kiện Các tùy chọn:
+ Tần suất xuất hiện của từng giá trị trên biến 1 kết hợp với từng giá trị của biến 2
+ Tỷ lệ phần trăm theo dòng (ro), theo cột (co)
+ Tỷ lệ phần trăm theo tổng (ce)
5.6.2. Tạo bảng thống kê tổng hợp
5.6.2.1. Tạo bảng thống kê tổng hợp bằng lệnh tab, sum Cú pháp:
tab [ iều kiện], sum(tên biến 3)
Lệnh này thống kê mô tả các giá trị: Trung bình, ộ lệch chuẩn và tần suất Ví
dụ: Thống kê mô tả biến cân nặng trẻ theo nhóm tuổi và giới (sinh nhe can.dta)
tab gioi nhomtuoi, sum(cannangtre)
5.6.2.2. Tạo bảng thống kê tổng hợp bằng lệnh table table
[biến cột] [ iều kiện] (nội dung)
<biến dòng> [biến cột] là 2 biến ịnh tính
Nội dung: liệt kê các giá trị cần thống kê theo biến ịnh lượng
Ví dụ: Thống kê mô tả biến cân nặng trẻ theo nhóm tuổi mẹ và giới tính con table
gioi nhomtuoi, c(mean cannangtre sd cannangtre median cannangtre)
5.6.2.3. Tạo bảng thống kê tổng hợp bằng lệnh tabstat tabstat
lượng> [ iều kiện] [stat(cú pháp tkê [...]) by(biến ịnh tính) Ví dụ: Thống kê mô tả biến
cân nặng trẻ và tuổi thai của trẻ theo giới:
tabstat cannangtre tuoithai , stat(n mean sd median) by ( gioi)
5.6.3. Thống kê mô tả cho biến ịnh lượng
Cách 1: Dùng lệnh sum
Ví dụ: Thống kê mô tả biến tuoi (tuổi) và cannang (cân nặng) sum tuoi cannang 3 lOMoAR cPSD| 45148588
Lệnh sum có thể thống kê biến ịnh lượng theo biến ịnh tính:
Ví dụ: thống kê mô tả biến tuổi và cân nặng theo giới tính by
gioi, sort: sum cannang Cách 2: dùng lệnh table
Thống kê mô tả biến cannang theo gioi
table gioi, c(mean cannang sd cannang median cannang) col format(%9.1f) Cách
3: Dùng lệnh tabstat
Ví dụ: Thống kê mô tả biến cannang theo gioi
tabstat cannang, stat(count mean sd median) by (gioi)
5.7. Thống kê suy luận
5.7.1. Thống kê suy luận cho biến ịnh tính
- Kiểm ịnh sự khác biệt về tỷ lệ giữa các nhóm khảo sát có ý nghĩa thống kê hay không?
- Tính tần số lý thuyết <5:
tab2 bien1 bien2 ,expected Chú ý :
- Sử dụng kiểm ịnh chi2 khi bảng 2x2 không có ô nào có tần số lý thuyết <5 hoặc bảng nxm
(n,m>=2) có dưới 20% số ô có tần số lý thuyết <5. tab2 biến1 biến2, chi2
- Sử dụng kiểm ịnh exact khi bảng 2x2 có tần số lý thuyết <5 hoặc bảng nxm (n,m>=2) có
trên 20% số ô có tần số lý thuyết <5.
tab2 bien1 bien2 ,exact
p<0.05 kết luận: Sự khác biệt có ý nghĩa thống kê
p>=0.05 kết luận: Sự khác biệt không có ý nghĩa thống kê
5.7.2. Thống kê suy luận cho biến ịnh lượng:
Để lựa chọn kiểm ịnh phù hợp cần xác ịnh phân bố chuẩn cho biến ịnh lượng bằng cách sử dụng test kiểm ịnh: sktest biendinhluong
Giả thuyết Ho của Skewness-Kurtosis test là biến ịnh lượng có phân bố chuẩn.
Giá trị p <0.05 thì bác bỏ giả thuyết Ho và chấp nhận giả thuyết Ha (Có nghĩa là biến phân bố không chuẩn)
Ngược lại p>=0.05 chấp nhận giả thuyết Ha (Có nghĩa là biến phân bố chuẩn)
5.7.2.1. So sánh giá trị trung bình trong 1 nhóm với 1 hằng số sinh học
B1: Xác ịnh xem biến khảo sát có phân bố chuẩn không?
B2: Lựa chọn test phù hợp TH1: Biến phân bố chuẩn:
ttest tênbiến = # [ iềukiện]
TH2: Biến không phân bố chuẩn: Dùng 1 trong 2 test
signtest tênbiến = # [ iều kiện] signrank
tên biến = # [ iều kiện]
p<0.05 thì Kết luận có sự khác biệt với hằng số
p>=0.05 thì Kết luận không có sự khác biệt với hằng số 4 lOMoAR cPSD| 45148588
5.7.2.2. So sánh giá trị trung bình giữa hai nhóm ghép cặp
B1: Xác ịnh xem số liệu có phân bố chuẩn không?
B2: Lựa chọn test phù hợp TH1: Biến phân bố
chuẩn ttest =lượng 2> TH2: Biến không phân bố chuẩn: signtest = Hoặc signrank =
p<0.05 thì Kết luận có sự khác biệt giữa hai nhóm giá trị
p>=0.05 thì Kết luận không có sự khác biệt giữa hai nhóm giá trị
5.7.2.3. So sánh giá trị trung bình giữa 2 nhóm ộc lập
B1: Xác ịnh xem số liệu có phân bố chuẩn không?
B2: Lựa chọn test phù hợp TH1: Biến phân bố
chuẩn: ttest , by(biến ịnh tính)
TH2: Biến không phân bố chuẩn:
ranksum , by(biến ịnh tính) p<0.05 thì
Kết luận có sự khác biệt giữa các nhóm p>=0.05 thì Kết
luận không có sự khác biệt giữa các nhóm
5.8. Cập nhật dữ liệu
Sử dụng chức năng Data Editor (Edit) ->Nhập hoặc sửa dữ liệu sau ó lưu è lên file cũ (save)
hoặc lưu với tên khác (save as)
5.9. Hệ số tương quan
Nếu các biến phân bố chuẩn thì sử dụng Pearson corr
if iều kiện Nếu các
biến phân bố không chuẩn thì sử dụng Spearman spearman
if iều kiện Hệ số
tương quan r có giá trị từ -1 ến +1.
Khi hệ số tương quan > 0: tương quan ồng biến;
Khi hệ số tương quan < 0: tương quan nghịch biến.
Hệ số tương quan |r| càng gần 1 thì tương quan càng chặt. |r| > 0.8 : tương quan mạnh |r|=0.4 – 0.8 : tương quan trung bình |r| < 0.4 : tương quan yếu
5.10. Lưu tập câu lệnh
Bước 1: Chọn những lệnh sai (bằng cách giữ Crtl và dùng chuột trái ể chọn) ->Xóa những
lệnh sai (lệnh có chữ màu ỏ)
Bước 2: Chọn tất cả các lệnh bằng tổ hợp phím Ctrl + A Bước
3: Ấn phải chuột -> Send selected to Do-file Editor Bước 4: Đặt tên file
5.11. Đóng file .log
Vào File\Log\Close 6. Biểu ồ: 5 lOMoAR cPSD| 45148588
Sử dụng Tool Graphics, chọn loại biểu ồ cần vẽ. (Nếu có iều kiện thì load lại lệnh và bổ sung thêm iều kiện)
Chúc các em ôn và thi tốt!
Cô giáo: Khánh Hòa 6