Download
1 / 96

หลักการวิเคราะห์ข้อมูลทางระบาดวิทยาเชิงพรรณนา - PowerPoint PPT Presentation


  • 149 Views
  • Uploaded on

หลักการวิเคราะห์ข้อมูลทางระบาดวิทยาเชิงพรรณนา. อาจารย์มธุรส ทิพยมงคลกุล ภาควิชาระบาดวิทยา คณะสาธารณสุขศาสตร์. ตัวแปรคืออะไร.

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about ' หลักการวิเคราะห์ข้อมูลทางระบาดวิทยาเชิงพรรณนา' - minh


An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript

หลักการวิเคราะห์ข้อมูลทางระบาดวิทยาเชิงพรรณนาหลักการวิเคราะห์ข้อมูลทางระบาดวิทยาเชิงพรรณนา

อาจารย์มธุรส ทิพยมงคลกุล

ภาควิชาระบาดวิทยา

คณะสาธารณสุขศาสตร์


ตัวแปรคืออะไรหลักการวิเคราะห์ข้อมูลทางระบาดวิทยาเชิงพรรณนา

  • คุณลักษณะหรือคุณสมบัติของสิ่งต่างๆ ที่มีชีวิตหรือไม่มีชีวิต สามารถนำมาศึกษาวัดได้ นับได้ หรือแจกแจงได้ คุณลักษณะและคุณสมบัติเหล่านี้เปลี่ยนแปลงได้ หรือเปลี่ยนค่าได้ อาทิ ความคิดเห็น ความพึงพอใจ ฐานะทางการเงิน ฐานะทางสังคม จำนวนสมาชิกในครอบครัว

  • ตัวแปรในงานวิจัย คือตัวชี้วัดในการประเมิน

X

Y


การจำแนกตัวแปรหลักการวิเคราะห์ข้อมูลทางระบาดวิทยาเชิงพรรณนา

จำแนกตามลักษณะการเก็บข้อมูล

ตัวแปรเชิงเดี่ยว หมายถึงตัวแปรที่มีความหมายในตนเอง เช่น เพศ

ตัวแปรเชิงประกอบ หมายถึงตัวแปรที่เกิดจากตัวแปรเชิงเดี่ยวหลายตัว เช่น บรรยากาศองค์กร คุณภาพชีวิต

จำแนกตามคุณลักษณะของตัวแปร

ตัวแปรเชิงปริมาณ เช่นอายุ น้ำหนัก ส่วนสูง ความดันโลหิต ระดับคลอเลสเตอรอล

ตัวแปรเชิงคุณภาพ เพศ อาชีพ ทัศนคติ ความรู้ การรับรู้ ความสามารถ

จำแนกตามความสัมพันธ์ของตัวแปร

ตัวแปรต้น หรือตัวแปรอิสระ และตัวแปรตาม


รูปแบบการวัดของตัวแปรรูปแบบการวัดของตัวแปร

หมายถึง รูปแบบการวัดความละเอียด ความหยาบในการบอกความแตกต่างระหว่างคุณสมบัติของตัวแปรที่อยู่ในหน่วยเดียวกัน แบ่งเป็น 4 รูปแบบดังนี้

  • นามมาตรา (Nominal scale) เช่น เพศ การศึกษา

  • อันดับมาตรา (Ordinal scale) เช่น ความรุนแรงของโรค

  • ช่วงมาตรา (Interval scale) เช่น อุณหภูมิ

  • อัตราส่วนมาตรา (Ratio scale) เช่น คะแนน รายได้ น้ำหนัก

ข้อมูลเชิงคุณภาพ

ข้อมูลเชิงปริมาณ (ต่อเนื่อง)


การพรรณนาข้อมูลรูปแบบการวัดของตัวแปร

จุดมุ่งหมาย เพื่อให้เกิดความเข้าใจ โดยการพรรณนา หรืออรรถาธิบายลักษณะการเกิดเหตุการณ์/โรค/ผลลัพธ์ที่สนใจศึกษา ตามปัจจัยต่างๆที่เกี่ยวข้อง

เช่น การพรรณนาการเกิดภาวะซึมเศร้าในผู้ประสบภัยน้ำท่วม ใน 6 จังหวัดของภาคกลาง พบภาวะซึมเศร้าของผู้ประสบภัยในจังหวัดปทุมธานีร้อยละ...สูงกว่าจังหวัดอื่นๆ


หลักการพรรณนาข้อมูลรูปแบบการวัดของตัวแปร

ข้อมูลเชิงปริมาณ

  • ค่าเฉลี่ย (SD)ข้อมูลมีการแบบแจกแจงแบบปกติ

    ข) ค่ามัธยฐาน (IQR)ข้อมูลมีการแจกแจงแบบอื่นๆ

    ค) ค่าฐานนิยม

    ง) กราฟ

ข้อมูลเชิงคุณภาพ

จำนวน

สัดส่วน เช่น ร้อยละ ความชุก (ต่อประชากรแสนคน) อุบัติการ (ต่อประชากรแสนคน)

กราฟ


การพรรณนาข้อมูลเชิงปริมาณการพรรณนาข้อมูลเชิงปริมาณ

ค่าเฉลี่ย และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ค่ามัธยฐาน และค่าพิสัยควอไทล์ (Interquartile range, IQR)

ค่าฐานนิยม หมายถึงค่าของจำนวนที่มีความถี่สูงสุด


การพรรณนาข้อมูลเชิงปริมาณการพรรณนาข้อมูลเชิงปริมาณ

ข้อมูล(x): 12, 24, 24, 36, 54, 72, 145, 145, 62, 24, 1

เรียงใหม่: 1, 12, 24, 24, 24, 36, 54, 62, 72, 145, 145

Mean = (12+24+24+36+54+72+145+145+62+24+1)/11

= 54.45 (49.54)

Median = 36 ตรงกับลำดับที่ 6 ได้มาจาก (11+1)/2

IQR = (0.75*11+1)-(0.25*11+1) =

Mode = 24


การกระจายตัวของข้อมูลเชิงปริมาณการกระจายตัวของข้อมูลเชิงปริมาณ

ปกติ

เบ้ซ้าย


การพรรณนาข้อมูลเชิงปริมาณด้วยการพรรณนาข้อมูลเชิงปริมาณด้วย Histogram


การพรรณนาข้อมูลเชิงปริมาณด้วย Boxplot

*

0

Outliers

Max

75 percentile

IQR

Median

25 percentile

Min


การพรรณนาข้อมูลเชิงปริมาณด้วย Stem and Leaf

score Stem-and-Leaf Plot

Frequency Stem & Leaf

3.00 3 . 002

10.00 3 . 6677888999

14.00 4 . 01122233333344

25.00 4 . 5555666777778888888899999

29.00 5 . 00000000111111222333333344444

42.00 5 . 555555566666666777777777888888899999999999

46.00 6 . 0000000000011111111111112222222233333334444444

39.00 6 . 555555666677777777778888888888889999999

28.00 7 . 0000000111111112222223333344

9.00 7 . 666788999

4.00 8 . 0001

Stem width: 10.00

Each leaf: 1 case(s)


การพรรณนาข้อมูลเชิงคุณภาพการพรรณนาข้อมูลเชิงคุณภาพ

ข้อมูลเชิงคุณภาพสามารถพรรณนาได้ด้วยจำนวน และสัดส่วน ซึ่งอาจคิดเป็นต่อร้อย ต่อพัน ต่อหมื่น ต่อแสน แล้วแต่ขนาดของตัวหาร

  • นามมาตรา (Nominal scale) เช่น เพศ การศึกษา หรือการจัดกลุ่มข้อมูลเชิงปริมาณ เช่น กลุ่มรายได้

  • อันดับมาตรา (Ordinal scale) เช่น ความรุนแรงของโรค หรือการจัดกลุ่มข้อมูลเชิงปริมาณ เช่น ระดับผลการเรียน


การพรรณนาข้อมูลเชิงคุณภาพการพรรณนาข้อมูลเชิงคุณภาพ


การพรรณนาข้อมูลเชิงคุณภาพการพรรณนาข้อมูลเชิงคุณภาพ


การพรรณนาข้อมูลด้วย การพรรณนาข้อมูลเชิงคุณภาพSPSS


การเปิดไฟล์ข้อมูล และการนำเข้าข้อมูลจากโปรแกรมอื่นๆ

จัดเก็บในไฟล์สกุล *.sav

การวิเคราะห์จะถูกเก็บในไฟล์สกุล (*.spo)


Compute และการนำเข้าข้อมูลจากโปรแกรมอื่นๆเป็นการสร้างตัวแปรใหม่ โดยใช้การคำนวณทางคณิตศาสตร์


Recode และการนำเข้าข้อมูลจากโปรแกรมอื่นๆเป็นการปรับเปลี่ยนค่าของตัวแปร


Select Case และการนำเข้าข้อมูลจากโปรแกรมอื่นๆ


Split file และการนำเข้าข้อมูลจากโปรแกรมอื่นๆ


การพรรณนาข้อมูลเชิงปริมาณการพรรณนาข้อมูลเชิงปริมาณ


การพรรณนาข้อมูลเชิงปริมาณการพรรณนาข้อมูลเชิงปริมาณ


การพรรณนาข้อมูลเชิงปริมาณการพรรณนาข้อมูลเชิงปริมาณ


การพรรณนาข้อมูลเชิงปริมาณการพรรณนาข้อมูลเชิงปริมาณ


การพรรณนาข้อมูลเชิงคุณภาพการพรรณนาข้อมูลเชิงคุณภาพ


การพรรณนาข้อมูลเชิงคุณภาพการพรรณนาข้อมูลเชิงคุณภาพ


การพรรณนาข้อมูลเชิงคุณภาพการพรรณนาข้อมูลเชิงคุณภาพ


ผลการวิเคราะห์การพรรณนาข้อมูลเชิงคุณภาพ


การพรรณนาข้อมูลเชิงคุณภาพการพรรณนาข้อมูลเชิงคุณภาพ


สถิติเพื่อการเปรียบเทียบสัดส่วนสถิติเพื่อการเปรียบเทียบสัดส่วน

Independent sample

  • Fisher’s exact test

  • Chi-square test

Dependent sample

McNemar’s test

Cochran Q test


Chi square test
Chi-square testสถิติเพื่อการเปรียบเทียบสัดส่วน

หลักการของ Chi-square

  • ตัวแปรวัดด้วยนามมาตรา

  • ใช้เพื่อการเปรียบเทียบ

    3. จำนวนคาดหวังในตารางที่มีค่าน้อยกว่า 5 ต้องไม่เกิน 20%

    หากเกิน 20% ให้ใช้ Fisher’s Exact test แทน

    4. กำหนดค่า alpha (โดยทั่วไปกำหนดที่ 5%)


สถิติเพื่อการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสถิติเพื่อการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ย

Dependent sample

Pair t-test

Two-way ANOVA

Wilcoxon sign rank test

Friedman test

ก และ ข เมื่อข้อมูลแจกแจงแบบปกติ

ค และ ง เมื่อข้อมูลแจกแจงแบบอื่น

Independent sample

  • Student t-test

  • F-test (ANOVA)

  • Mann-Whitney U test

  • Kruskal wallis

    ก และ ข เมื่อข้อมูลแจกแจงแบบปกติ

    ค และ ง เมื่อข้อมูลแจกแจงแบบอื่น


ลักษณะการแจกแจงของตัวแปรเชิงปริมาณลักษณะการแจกแจงของตัวแปรเชิงปริมาณ

ลักษณะต้องประสงค์

ปกติ

เบ้ขวา

เบ้ซ้าย

J shape


การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยหนึ่งกลุ่มตัวอย่างการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยหนึ่งกลุ่มตัวอย่าง

  • วัตถุประสงค์

    • เพื่อต้องการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยที่ได้จากกลุ่มศึกษากับทฤษฎี หรือความคาดหวัง

  • ขั้นตอนการวิเคราะห์

    • ตรวจสอบการกระจายตัวของข้อมูล

    • วิเคราะห์โดยสถิติที่เหมาะสมกับลักษณะของข้อมูล

    • การอ่านผล


การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยหนึ่งกลุ่มตัวอย่างการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยหนึ่งกลุ่มตัวอย่าง

1. One-sample t-test


การทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยประชากรการทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยประชากร

  • ตั้งสมมติฐาน

    • X = μ = ค่าที่เรากำหนด

  • กำหนดระดับความมีนัยสำคัญ

    • α = 0.05

    • t< หรือ > α

α/2

α/2


ทดสอบการกระจายตัวของข้อมูลทดสอบการกระจายตัวของข้อมูล


ใช้สถิติทดสอบการกระจายตัวของข้อมูลใช้สถิติทดสอบการกระจายตัวของข้อมูล


ใช้กราฟในการทดสอบการกระจายตัวของข้อมูลใช้กราฟในการทดสอบการกระจายตัวของข้อมูล


ใช้กราฟในการทดสอบการกระจายตัวของข้อมูลใช้กราฟในการทดสอบการกระจายตัวของข้อมูล


การทดสอบค่าเฉลี่ยหนึ่งกลุ่มตัวอย่างการทดสอบค่าเฉลี่ยหนึ่งกลุ่มตัวอย่าง


การทดสอบค่าเฉลี่ยหนึ่งกลุ่มตัวอย่างการทดสอบค่าเฉลี่ยหนึ่งกลุ่มตัวอย่าง


การทดสอบค่าเฉลี่ยหนึ่งกลุ่มตัวอย่างการทดสอบค่าเฉลี่ยหนึ่งกลุ่มตัวอย่าง

Ho: Mean = 70

Ha: Mean ≠ 70


การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่าง

  • วัตถุประสงค์

    • เพื่อต้องการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของสองกลุ่มศึกษา เช่น

      • เปรียบเทียบผลการศึกษาระหว่างนักศึกษาชาย และนักศึกษาหญิง

      • เปรียบเทียบระดับความดันโลหิต ระหว่างนักศึกษาปริญญาตรี และปริญญาโท

  • ขั้นตอนการวิเคราะห์

    • ตรวจสอบการกระจายตัวของข้อมูลทั้งสองกลุ่ม

    • วิเคราะห์โดยสถิติที่เหมาะสมกับลักษณะของข้อมูลทั้งสองกลุ่ม

    • อ่านผล


Independent t test
สถิติ การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่าง independent t-test

ความแปรปรวนเท่ากัน

Student's t-tests

ความแปรปรวนต่างกัน

Welch's t-test


การทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยการทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ย

  • ตั้งสมมติฐาน

  • กำหนดระดับความมีนัยสำคัญ

    • α = 0.05

    • t< หรือ > α

Ho: μ1 = μ2

Ha: μ1≠ μ2

α/2

α/2


Pair t test
สถิติ การทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ย Pair t-test

Normal distribution is assumed.

A

X

A

Heart rate before caffeinated

Heart rate after caffeinated


Pair t test1
สถิติ การทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ย Pair t-test

  • Is score of pretest and posttest different?

    Ho: Mdifi= 0

    Alpha =0.05


การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่าง


การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่าง


การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่าง


การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่าง


การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่าง


การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่าง

1

3

2

Ho: σ21 = σ22

Ha: σ21≠ σ22


การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่าง


การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่าง

1

3

2

4


การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่าง

1

2

3


การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยมากกว่าสองกลุ่มตัวอย่างการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยมากกว่าสองกลุ่มตัวอย่าง

  • วัตถุประสงค์

    • เพื่อต้องการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยมากกว่าสองกลุ่มศึกษา เช่น

      • เปรียบเทียบผลการศึกษาระหว่างชั้นปีที่สี่ ระหว่างคณะ

      • เปรียบเทียบระดับความดันโลหิต ระหว่างนักศึกษาทั้ง สี่ชั้นปี

  • ขั้นตอนการวิเคราะห์

    • ตรวจสอบการกระจายตัวของข้อมูลทั้งหมด

    • วิเคราะห์โดยสถิติที่เหมาะสมกับลักษณะของข้อมูล

    • อ่านผล


การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างขึ้นไปการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างขึ้นไป


Kruskal wallis test
Kruskal – Wallis testการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างขึ้นไป

Normal distribution is not assumed.


การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างขึ้นไปการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างขึ้นไป


การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างขึ้นไปการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างขึ้นไป


การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างขึ้นไปการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างขึ้นไป


การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างขึ้นไปการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างขึ้นไป

1

2

3


P value
ค่า การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างขึ้นไปp-value กับการวัดซ้ำ

α*= familywise error rate


P value1
ค่า การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างขึ้นไปp-value กับการวัดซ้ำ

α*= familywise error rate


การหาคู่ต่างของค่าเฉลี่ยการหาคู่ต่างของค่าเฉลี่ย

  • Multiple t-test

  • Linear contrast

  • Orthogonal contrast

  • Studentized Range Procedures


การหาคู่ต่างของค่าเฉลี่ยการหาคู่ต่างของค่าเฉลี่ย

  • Equal variance assumed

    • Least Significant Different (LSD)

    • Tukey

    • Scheffe` method (Complex comparison)

    • Bonferroni method

  • Equal variance not assumed

    • Dunnett’s –C (large), T2, T3(small), GH,


การหาคู่ต่างของค่าเฉลี่ยการหาคู่ต่างของค่าเฉลี่ย


การหาคู่ต่างของค่าเฉลี่ยการหาคู่ต่างของค่าเฉลี่ย


การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยมากกว่าสองกลุ่มตัวอย่างการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยมากกว่าสองกลุ่มตัวอย่าง


การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างขึ้นไปการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างขึ้นไป


การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างขึ้นไปการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างขึ้นไป


การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างขึ้นไปการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างขึ้นไป


การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างขึ้นไปการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างขึ้นไป

1

2


Thank you for your attention
Thank you for your attentionการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยสองกลุ่มตัวอย่างขึ้นไป

Thank you for your attention


ad