Please enable JavaScript.

Coggle requires JavaScript to display documents.

CHƯƠNG 9: TƯƠNG QUAN VÀ HỒI QUY, kiến thức cần nhớ - Coggle Diagram

- - - - khảo sát mối liên hệ giữa yếu tố "hút thuốc" và "viêm phế quản"
        
        cần trả lời 2 câu hỏi
        
        có mối liên hệ giữa yếu tố bệnh và yếu tố phơi nhiễm không?
        
        nếu có, độ mạnh của mối liên hệ này như thế nào?
        
        có thể sử dụng
        
        nguy cơ tương đối RR - Relative Risk (nghiên cứu Cohort)
        
        giữa nguy cơ mắc bệnh ở nhóm tiếp xúc phơi nhiễm so với nguy cơ mắc bệnh ở nhóm chưa phơi nhiễm
        
        chỉ sử dụng với nghiên cứu đoàn hệ
        
        1 more item...
        
        chỉ là ước số của RR trong trường hợp tỷ lệ bệnh (kết cục) trong quần thể thấp hơn 10%; nhưng sự diễn dịch của OR không dễ hiểu
        
        tỉ số chênh: OR - Odds Ratio (nghiên cứu Bệnh chứng)
        
        tỷ số số chênh có bệnh trên không bệnh ở nhóm phơi nhiễm so với số chênh có bệnh trên không bệnh ở nhóm không phơi nhiễm
        
        sử dụng trong nghiên cứu thiết kế bệnh chứng (case control studies)
        
        1 more item...
        
        nói lên nguy cơ mắc bệnh tăng hay giảm hoặc không tăng không giảm
  - - - điểm chất lượng cuộc sống sau chấn thương có liên quan đến tuổi không?
        
        biểu đồ chấm điểm (scatter)
        
        graphs/scatter
        
        simple
        
        mô tả bằng biểu đồ
        
        quan sát: hình dạng, chiều và độ mạnh của mối liên hệ
        
        hình dạng
        
        mối liên hệ có thể mô tả bằng đường thẳng? hay đường cong?
        
        chiều
        
        thuận, nghịch, nằm ngang
        
        độ mạnh tương quan
        
        mức độ mà các điểm tuân theo hình dạng được giả định
        
        quan sát có outliers không?
        
        hệ số tương quan
        
        hệ số tương quan Pearson: r (cho biết mức độ tương quan giữa 2 biến định lượng)
        
        tính chất
        
        hệ số tương quan luôn luôn nằm trong đoạn từ -1 đến 1
        
        cho biết độ mạnh của tương quan
        
        hệ số tương quan r dương chứng tỏ 2 biến số là đồng biến
        
        hệ số tương quan là r âm chứng tỏ 2 biến số là nghịch biến
        
        nếu r = 0, không có mối liên hệ tuyến tính giữa 2 biến số
        
        lưu ý
        
        hệ số tương quan chỉ áp dụng cho mối quan hệ tuyến tính
        
        bị ảnh hưởng nhiều bởi outliers
        
        biện luận độ mạnh của tương quan giữa x và y theo r:
        
        0.00 - .19: tương quan "rất yếu"
        
        0.20 - .39: tương quan "yếu"
        
        0.40 - .59: tương quan "trung bình"
        
        0.60 - .79: tương quan "mạnh"
        
        0.80 - 1.0: tương quan "rất mạnh"
        
        hệ số xác định
        
        r^2: đo lường tỉ lệ biến thiên của y được lý giải bằng sự biến thiên của x
        
        có giá trị từ 0 đến 1
        
        r^2 = 1: lý tưởng, đường hồi quy trừng với các điểm số liệu
        
        r^2 = 0: không có mối liên hệ giữa x và y
- - - - chọn ra mô hình (phương trình) phù hợp cho 1 biến phụ thuộc và 1 hay nhiều biến độc lập
    - - ước lượng các giá trị của biến phụ thuộc dựa vào các giá trị biết trước của biến độc lập
  - - - y: biến phụ thuộc
      - x: biến độc lập
      - a: điểm chặn
        
        a = y(tb) - b*x(tb)
      - b: hệ số hồi quy
        
        độ dốc của đường thẳng hồi quy
        
        cùng dấu với r
        
        ý nghĩa: nếu biến x tăng 1 đơn vị thì:
        
        biến y sẽ tăng b đơn vị nếu b > 0
        
        biến y sẽ giảm b đơn vị nếu b < 0
        
        b = r * Sy/Sx
        
        Sy: độ lệch chuẩn của y
        
        Sx: độ lệch chuẩn của x
    - - phương pháp bình phương tối thiểu sẽ cho chúng ta đường hồi quy kể cả khi không có mối quan hệ tuyến tính giữa x và y
      - chúng ta cần phải đánh giá xem có thật sự có mối tương quan tuyến tính giữa 2 biến định lượng không?
    - - t = r * căn((n - 2)/(1 -r^2))
        
        đối chiếu t tính được với bảng t, ở độ tự do = n - 2 nếu n < 30
        
        Ví dụ
        
        Điểm chất lượng cuộc sống sau chấn thương có liên quan đến tuổi hay không?
        
        analyze/ regression/ linear
    - - nếu mô hình hồi quy là mô tả tốt cho mối quan hệ giữa 2 biến chúng ta có thể dùng mô hình đó để dự đoán giá trị của y
        
        ước lượng khoảng giá trị của y với 1 giá trị của x
        
        ước lượng trung bình y với mỗi giá trị của x
- - - - p = 10/100 = 0.1
- - - - odds = 0.1/0.9 = 0.11