XSTK

1. THỰC HÀNH SPSS VÀ ỨNG DỤNG TRONG Y SINH
(30 tiết TH)
 Bài thực hành 5
SO SÁNH CÁC TỶ LỆ VÀ KIỂM ĐỊNH
TÍNH ĐỘC LẬP
(04 tiết TH)

2. A. MỤC TIÊU
1. So sánh tỷ lệ 1 mẫu với 1 tỷ lệ lý thuyết P0 cho trước
(so sánh 2 tỷ lệ) và đọc được kết quả:
 Chi- Square Test (test Khi bình phương)
 Binomial Test (test Nhị thức)
2. So sánh được các tỷ lệ (≥ 3 tỷ lệ) (trên cùng 1 mẫu)
với 1 phân phối cho trước và đọc được kết quả:
 Chi- Square Test (test Khi bình phương)
Sau khi học xong sinh viên có khả năng:

3. Tỷ lệ nam có bằng 50% không?
Nói cách khác, tỷ lệ nam, nữ có như nhau không?
Với mức tin cậy 95%
Tên biến n Tỷ lệ (%)
GIOI
Nam
Nữ
Tên test
Giá trị p
 Kết luận
 Bài 5.1 – Giáo trình trang 107
Mở file Daithaoduong.sav

4.  Bài 5.1 – Giáo trình trang 107
Hướng dẫn đọc kết quả
 Tính tỷ lệ nam và nữ ?
 Dùng lệnh Frequencies cho biến định tính (GIOI)
Tên biến n
Tỷ lệ (%)
(cột Valid Percent)
GIOI
Nam 34 21.3
Nữ 126 78.8

5.  Chi- Square Test
(test khi bình phương)
* Dùng cho 1 biến định tính
có ≥ 2 trạng thái : so sánh
≥ 2 tỷ lệ
So sánh
tỷ lệ 1 mẫu
(1 biến định tính)
với
1 tỷ lệ lý thuyết
(So sánh P với P0
cho trước)
(có 2 cách)
 Binomial test
(test Nhị thức)
* Dùng cho 1 biến định tính
chỉ có 2 trạng thái: so sánh
2 tỷ lệ có như nhau không?

6. - B1: Analyze  Nonparametric Test  Legacy Dialogs
 Chi-Square, xuất hiện hộp thoại Chi-Square Test
- B2: Chọn tên biến (định tính) , nhấn  chuyển sang mục
Test Variable List
- B3: Trong mục Expected Values: (giá trị mong đợi)
o All categories: So sánh tất cả các nhóm bằng nhau
o Values: Nhập các tỷ lệ cần so sánh, nhấn Add
- B4: Nhấn OK
 1.1. So sánh tỷ lệ 1 mẫu với 1 tỷ lệ lý thuyết P0
o Chi- Square Test (test Khi bình phương)

7. 1 biến định tính
So sánh
tất cả các nhóm
như nhau

8. Tần số mong đợi
Mi = npi
Tần số ni
Giá trị quan sát Q= 52.9
* Mức ý nghĩa của kiểm định
p = 0.000
Độ tự do
df = (hàng – 1)= 1
 Chi- Square Test (test Khi bình phương)
o All categories: So sánh tất cả các nhóm bằng nhau

9. Tỷ lệ nam có bằng 50% không?
Nói cách khác, tỷ lệ nam, nữ có như nhau không?
Với mức tin cậy 95% (1- α = 0.95)
Tên test
Giá trị p (Sig.)
 Kết luận:
Chi- Square Test
p = 0.000
Vì p = 0.000 < α = 0.05 nên tỷ lệ nam, nữ không như nhau,
sự khác biệt có ý nghĩa thống kê với mức tin cậy 95%

10.  Giá trị p (Asymp. Sig.): mức ý nghĩa của kiểm định
 Kết luận
Độ tin cậy
1 - α
Chấp nhận H0
(Như nhau)
Bác bỏ H0
(Không như nhau)
95% • p ≥ α = 0.05
→ không có sự khác biệt
với mức tin cậy 95%
• p < α = 0.05
→ có sự khác biệt có ý
nghĩa thống kê với mức tin
cậy 95%
90% • p ≥ α = 0.1
→ không có sự khác biệt
với mức tin cậy 90%
• p < α = 0.1
→ có sự khác biệt có ý
nghĩa thống kê với mức tin
cậy 90%
99% • p ≥ α = 0.01
→ không có sự khác biệt
với mức tin cậy 99%
• p < α = 0.01
→ có sự khác biệt có ý
nghĩa thống kê với mức tin
cậy 99%

11. - B1: Analyze  Nonparametric Test  Legacy Dialogs
 Binomial test, xuất hiện hộp thoại Binomial Test
- B2: Chọn tên biến (định tính hoặc định lượng),
nhấn  mục Test Variable List
 1.2. So sánh tỷ lệ 1 mẫu với 1 tỷ lệ lý thuyết P0
o Binomial test (test nhị thức)
- B3: Mục Define Dichotomy: Xác định điểm chia số liệu
thành 2 nhóm
o Get from data: điểm chia được xác định từ số liệu
(biến định tính)
o Cutpoint: Nhập điểm chia số liệu định lượng thành 2
nhóm (biến định lượng)
- B4: Nhấn OK

12. Giá trị kiếm định P0= 0.5
* So sánh 2 tỷ lệ như nhau
1 biến định tính
Chỉ có 2 trạng thái
 1.2. So sánh tỷ lệ 1 mẫu với 1 tỷ lệ lý thuyết P0
o Binomial test (test nhị thức)

13.  1.2. So sánh tỷ lệ 1 mẫu với 1 tỷ lệ lý thuyết P0
o Binomial test (test nhị thức)- biến định tính
Tần số n
Tỷ lệ %
Tổng tỷ lệ = 1
Giá trị kiếm định P0= 0.5
* So sánh 2 tỷ lệ như nhau
* Mức ý nghĩa
của kiểm định
p = 0.000

14. Tỷ lệ nam có bằng 50% không?
Nói cách khác, tỷ lệ nam, nữ có như nhau không?
Với mức tin cậy 95% (1- α = 0.95)
Tên test
Giá trị p (Sig.)
 Kết luận:
Binomial test
p = 0.000
Vì p = 0.000 < α = 0.05 nên tỷ lệ nam, nữ không như nhau,
sự khác biệt có ý nghĩa thống kê với mức tin cậy 95%
Tên biến n
Tỷ lệ (%)
(cột Observed Prop.)
GIOI
Nam 34 0.21
Nữ 126 0.79

15. Tỷ lệ người điều trị đái tháo đường không thường xuyên
(DTDTD) là bao nhiêu và có bằng 70% không?
Với độ tin cậy 95%
 Bài 5.2 – Giáo trình trang 107
Mở file Daithaoduong.sav
Tên biến n Tỷ lệ
(%)
Tần số
mong đợi
DTDTD Không thường xuyên
Có thường xuyên
Tổng
- Tên test:
- Giá trị p p =
- Kết luận:

16. * Hướng dẫn:
- Tính tỷ lệ người điều trị đái tháo đường không thường
xuyên
→ Dùng Frequencies cho biến định tính : DTDTD
- So sánh tỷ lệ người điều trị đái tháo đường không thường
xuyên với 70%
→ Dùng Chi- Square với thứ tự values tùy nhập: 70 - 30
 Bài 5.2 – Giáo trình trang 107
Mở file Daithaoduong.sav
Tỷ lệ người điều trị đái tháo đường không thường xuyên
(DTDTD) là bao nhiêu và có bằng 70% không? Mức tin cậy
95%

17. * Dùng Frequencies cho
biến định tính (DTDTD)
để tính tỷ lệ người điều trị
đái tháo đường không
thường xuyên
 Bài 5.2 Tỷ lệ người điều trị đái tháo đường không
thường xuyên (DTDTD) có bằng 70% không?
Với độ tin cậy 95%

18.  Chọn Chi- Square Test (test Khi bình phương)
o Values: nhập các tỷ lệ cần so sánh, nhấn Add
* Thứ tự nhập các tỷ lệ tại mục Values:
1. Không thường xuyên  70
2. Có thường xuyên 30

19.  Chọn Chi- Square Test (test Khi bình phương)
o Values: Thứ tự nhập tỷ lệ 70 - 30
Tần số ni
Tần số mong đợi
Mi = npi
* Mức ý nghĩa của kiểm định
p = 0.863

20. Tên biến n Tỷ lệ
(%)
Tần số
mong đợi
DTDTD Không thường xuyên 113 70.6 112
Có thường xuyên 47 29.4 48
Tổng 160 100
70%
30%
 Bài 5.2 Tỷ lệ người điều trị đái tháo đường không
thường xuyên (DTDTD) có bằng 70% không?
Với độ tin cậy 95%

21.  Bài 5.2: Tỷ lệ người điều trị đái tháo đường không
thường xuyên (DTDTD) có bằng 70% không?
Với độ tin cậy 95% (1- α = 0.95)
Tên test
Giá trị p (Sig.)
 Kết luận: (Cách 1)
Chi- Square Test
p = 0.863
Vì p = 0.863 > α = 0.05 nên tỷ lệ người điều trị đái
tháo đường không thường xuyên bằng 70%, sự khác
biệt không có ý nghĩa với độ tin cậy 95%.
* Kết luận (Cách 2) : Vì p = 0.863 > α = 0.05 nên tỷ lệ
người điều trị đái tháo đường không thường xuyên
không khác biệt giá trị 70% với độ tin cậy 95%.

22. Tỷ lệ người điều trị đái tháo đường có thường xuyên
(DTDTD) là bao nhiêu và có bằng 30% không?
Mức tin cậy 95%

23.  Tích chọn mục:
o Values: nhập các tỷ lệ cần so sánh, nhấn Add
Theo thứ tự các nhóm trong bảng Frequencies
(Hoặc kiểm tra tần số mong đợi: Mi = n.pi
Mục Expected N )
* Lưu ý khi dùng Chi- Square Test
để so sánh P với P0 tùy nhập

24. Tỷ lệ những người hút thuốc lá và không hút thuốc lá
(HUTTHUOCLA) có như nhau không? Độ tin cậy 99%
- Đọc kết quả theo bảng sau:
 Bài 5.3 – Giáo trình trang 107
Mở file Daithaoduong.sav
Tên biến n Tỷ lệ % Giá trị p
HUTTHUOCLA Không hút
Có hút
Tổng
* Kết luận:

25.  Hướng dẫn: 2 cách tính
 Cách 2: Dùng Binomial test (test nhị thức) cho biến
(HUTTHUOCLA) so sánh tỷ lệ 2 nhóm như nhau (= 0.5)
o Get from data: điểm chia được xác định từ số liệu
Test Proportion: 0.5 (giá trị kiếm định P0=0.5)
Tỷ lệ những người hút thuốc lá và không hút thuốc lá
(HUTTHUOCLA) có như nhau không?
 Cách 1:
- Dùng Frequencies cho biến (HUTTHUOCLA) để tính %
- Dùng Chi- Square Test (test Khi bình phương) cho biến
(HUTTHUOCLA), tích chọn mục
o All categories: So sánh tất cả các nhóm bằng nhau

26. Tên biến n Tỷ lệ % Giá trị p
HUTTHUOCLA
Không hút 131 81.9 p = 0.000
Có hút 29 18.1
Tổng 160 100
 Cách 1:
- Dùng Frequencies cho biến h tính (HUTTHUOCLA) để
tính tỷ lệ %
- Dùng Chi- Square Test cho biến (HUTTHUOCLA)
o All categories: So sánh tất cả các nhóm bằng nhau
* Kết luận:
Vì p = 0.000 < 0.01 nên có sự khác biệt có ý nghĩa
thống kê về tỷ lệ người có hút thuốc và không hút thuốc, với
độ tin cậy 99%.

27. Tên biến N Tỷ lệ Giá trị p
HUTTHUOCLA
Không hút 131 0.82 p = 0.000
Có hút 29 0.18
Tổng 160 1.00
* Kết luận:
Vì p = 0.000 < 0.01 nên có sự khác biệt có ý nghĩa
thống kê về tỷ lệ người có hút thuốc và không hút thuốc, với
độ tin cậy 99%.
 Cách 2:
- Dùng Binomial test (test nhị thức) cho biến định tính
(HUTTHUOCLA) để so sánh tỷ lệ 2 nhóm có như nhau
không (P0 = 0.5)? Độ tin cậy 99%

28. Tỷ lệ bệnh nhân có lượng glucose (GLUCOSE) ≤ 6.4 và
bệnh nhân có lượng glucose > 6.4 có như nhau không?
Với độ tin cậy 95%
* Đọc kết quả theo bảng sau:
 Bài 5.4 – Giáo trình trang 107
Mở file Daithaoduong.sav
Tên biến n Tỷ lệ % Giá trị p
GLUCOSE ≤ 6.4
> 6.4
Tổng
* Kết luận:

29.  Hướng dẫn: 3 cách làm
 Cách 1:
- Dùng Recode into Different Variables: Phân loại biến
định lượng (GLUCOSE) biến định tính
(PLGLUCOSE6.4) có 2 nhóm: ≤ 6.4 và > 6.4
- Dùng Frequencies cho biến (PLGLUCOSE6.4) để tính
tần số, tỷ lệ 2 nhóm.
- Dùng Chi- Square Test cho biến (PLGLUCOSE6.4)
o All categories: So sánh tất cả các nhóm bằng nhau
 so sánh 2 tỷ lệ có như nhau không?

30. Tên biến n Tỷ lệ % Giá trị p
PLGLUCOSE6.4
(biến định tính)
≤ 6.4 86 53.8 p = 0.343
> 6.4 74 46.3
Tổng 160 100
* Kết luận:
Vì p = 0.343 > 0.05 nên tỷ lệ bệnh nhân có lượng glucose
≤ 6.4 và bệnh nhân có lượng glucose > 6.4 là như nhau,
sự khác biệt không có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy
95%.
 Cách 1: Chi- Square Test (test Khi bình phương)
o All categories: So sánh tất cả các nhóm bằng nhau

31.  Hướng dẫn: 3 cách làm
 Cách 2:
- Dùng Recode into Different Variables: Phân loại biến
định lượng (GLUCOSE) biến định tính
(PLGLUCOSE6.4) có 2 nhóm: ≤ 6.4 và > 6.4
- Dùng Binomial test (test nhị thức) cho biến định tính
(PLGLUCOSE6.4) so sánh 2 tỷ lệ có như nhau không?

32.  Cách 2: Dùng Binomial test (test nhị thức) cho biến định
tính (PLGLUCOSE6.4)
Tên biến n Tỷ lệ Giá trị p
PLGLUCOSE6.4
(biến định tính)
≤ 6.4 86 0.54 p = 0.385
> 6.4 74 0.46
Tổng 160 1.00
* Kết luận:
Vì p = 0.385 > 0.05 nên tỷ lệ bệnh nhân có lượng glucose
≤ 6.4 và bệnh nhân có lượng glucose > 6.4 là như nhau,
sự khác biệt không có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy
95%.

33.  Cách 3: Dùng test nhị thức cho biến định lượng
o Binomial test  Cutpoint
- B1: Chọn Analyze  Nonparametric Test  Legacy
Dialogs  Binomial test, xuất hiện hộp thoại Binomial Test
- B2: Chọn tên biến (định lượng) , nhấn  để chuyển sang
mục Test Variable List
+ Mục Define Dichotomy: Tích chọn mục Cutpoint
o Cutpoint: Nhập điểm chia số liệu định lượng
thành 2 nhóm (= 6.4), không cần Recode phân loại
- B3: Nhấn OK ≤ 6.4
Dấu “ = ” ở nhóm > 6.4

34.  Cách 3: Dùng Binomial test (test nhị thức)
o Cutpoint: Nhập điểm chia số liệu định lượng
thành 2 nhóm
Giá trị kiểm định
P0 = 0.5
(2 nhóm = nhau)
≤ 6.4
Dấu “ = ” ở nhóm thấp

35. Tên biến n Tỷ lệ Giá trị p
GLUCOSE
(biến định lượng)
≤ 6.4 86 0.54 p = 0.385
> 6.4 74 0.46
Tổng 160 1.00
* Kết luận:
Vì p = 0.385 > 0.05 nên tỷ lệ bệnh nhân có lượng glucose
≤ 6.4 và bệnh nhân có lượng glucose > 6.4 là như nhau,
sự khác biệt không có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy
95%.
 Cách 3: Dùng Binomial test (test nhị thức)
o Cutpoint: Nhập điểm chia số liệu định lượng
thành 2 nhóm

36. Tỷ lệ bệnh nhân có tiền sử gia đình (TIENSUGD)
là bình thường, tăng huyết áp, đái tháo đường
có tuân theo phân bố 8:1:1 không?
Với độ tin cậy 95%
Tên biến n Tỷ lệ (%) Giá trị p
TIENSUGD Bình thường
Tăng huyết áp
Đái tháo đường
Tổng
* Kết luận:
 Bài 5.5 – Giáo trình trang 107
Mở file Daithaoduong.sav

37. * Hướng dẫn:
- Dùng lệnh Frequencies cho biến định tính (TIENSUGD)
để tính phân bố tần số, tỷ lệ (%)
Tên biến n Tỷ lệ (%) Giá trị p
TIENSUGD Bình thường 136 85.0
Tăng huyết áp 17 10.6
Đái tháo đường 7 4.4
Tổng 160 100.0
 Bài 5.5 – Giáo trình trang 107
Mở file Daithaoduong.sav

38.  2. So sánh các tỷ lệ (trên cùng 1 mẫu) với
1 phân phối cho trước
o Values:
nhập 3 tỷ lệ
tương ứng với
thứ tự các nhóm
trong bảng
Frequencies,
nhấn Add
* Hướng dẫn: Biến (TIENSUGD) có 3 trạng thái (3 nhóm)
 So sánh ≥ 3 tỷ lệ với 1 phân phối cho trước (8: 1: 1)
Dùng Chi- Square Test (test Khi bình phương)
-Nhấn OK
Có thể nhập
3 tỷ lệ theo
thứ tự:
80: 10: 10

39.  Bài 5.5 : Tỷ lệ bệnh nhân có tiền sử gia đình (TIENSUGD)
là bình thường, tăng huyết áp, đái tháo đường
có tuân theo phân bố 8:1:1 không? Với mức tin cậy 95%
Tên biến n Tỷ lệ (%) Giá trị p
TIENSUGD Bình thường 136 85.0 p = 0.060
Tăng huyết áp 17 10.6
Đái tháo đường 7 4.4
Tổng 160 100.0
* Kết luận:
Vì p = 0.060 > 0.05 nên tỷ lệ bệnh nhân có tiền sử gia
đình là bình thường, tăng huyết áp, đái tháo đường có tuân
theo phân bố 8:1:1 với mức tin cậy 95%

40. Chi- Square Test
(test khi bình phương)
* dùng cho 1 biến định tính
có ≥ 2 trạng thái
Binomial test
(test Nhị thức)
* dùng cho 1 biến định tính chỉ có 2
trạng thái
Hoặc 1 biến định lượng có cutpoint
So sánh tỷ lệ
2 nhóm của
1 biến định tính
có như nhau
không?
(P0 = 0.5)
So sánh tỷ lệ 2 nhóm
của 1 biến định
lượng có cutpoint
(Dấu “=” ở nhóm giá
trị thấp, không cần
Recode phân loại)
So sánh với
P0 tùy nhập
(theo thứ tự
trong bảng
Frequency)
So sánh
Tỷ lệ
các nhóm
như nhau
 So sánh các tỷ lệ (trên cùng 1 mẫu) với 1 phân
phối cho trước (có 2 test thống kê)

41.  Phân biệt: Chi- Square Test và Binomial test
Chi- Square Test Binomial test
• Chỉ dùng cho
1 biến định tính có >= 2
trạng thái
• Dùng cho 1 biến định tính chỉ có 2
trạng thái
• Dùng cho 1 biến định lượng có Cut
point (dấu “=” ở nhóm giá trị thấp)
• So sánh các tỷ lệ
có như nhau không?
• So sánh với
P0 tùy nhập
• Chỉ so sánh 2 tỷ lệ có như nhau không?
(50%- 50%)
P0 = 0.5
• Không tính được tỷ lệ %
(phải dùng Frequency
để tính tỷ lệ % các nhóm)
• Tính được tỷ lệ % các nhóm
(Không cần dùng Frequency)

42.  BÀI TẬP LƯỢNG GIÁ
Mở file dữ liệu viemgan.sav
1. So sánh tỷ lệ bệnh nhân của nhóm hôn mê gan mạn
tính và nhóm hôn mê gan cấp tính của biến (NHOM) với
độ tin cậy 95%
- Điền kết quả vào bảng sau:
Tên test
Giá trị p
Kết luận:

43.  Hướng dẫn đọc và điền kết quả
1. So sánh tỷ lệ bệnh nhân của nhóm hôn mê gan mạn
tính và nhóm hôn mê gan cấp tính (NHOM) với độ tin cậy
95%
Tên test
Giá trị p
Chi- Square Test hoặc
Biominal Test
p = 0.000
 Kết luận:
Vì p = 0.000 < 0.05 nên tỷ lệ bệnh nhân của nhóm hôn mê
gan mạn tính và nhóm hôn mê gan cấp tính không như
nhau, sự khác biệt có ý nghĩa thống kê với mức tin cậy 95%

44.  BÀI TẬP LƯỢNG GIÁ
Mở file dữ liệu viemgan.sav
2. So sánh tỷ lệ bệnh nhân có lượng BCTT trên 47
(BCTT) với giá trị 52% , với độ tin cậy 95%
- Điền kết quả vào bảng sau:
Tên test
Giá trị p
Kết luận:

45.  BÀI TẬP LƯỢNG GIÁ
Mở file dữ liệu viemgan.sav
2. So sánh tỷ lệ bệnh nhân có lượng BCTT trên 47
(BCTT) với giá trị 52% , với độ tin cậy 95%
* Hướng dẫn: Phân loại biến BCTT  PLBCTT47
Transform  Recode into Different Variables
(BCTT)
là biến
định
lượng
BCTT ≤ 47  1 : so sánh với 48%
BCTT > 47  2 : so sánh với 52%
Dùng Chi- Square Thứ tự nhập Values: 48% - 52%

46.  2. So sánh tỷ lệ bệnh nhân có lượng BCTT trên 47
(BCTT) với giá trị 52% , với độ tin cậy 95%

47. 2. So sánh tỷ lệ bệnh nhân có lượng BCTT trên 47 với
giá trị 52% , với độ tin cậy 95%
 Hướng dẫn đọc và điền kết quả
Tên test
Giá trị p
Chi- Square Test
p = 0.110
 Kết luận:
Vì p = 0.110 > 0.05 nên tỷ lệ bệnh nhân có lượng
BCTT trên 47 bằng 52%, sự khác biệt không có ý nghĩa
thống kê với mức tin cậy 95%

48.  BÀI TẬP LƯỢNG GIÁ
Mở file dữ liệu viemgan.sav
3. So sánh tỷ lệ bệnh nhân có lượng SGPT máu (SGPT)
dưới 38 với giá trị 55% , với độ tin cậy 95%
- Điền kết quả vào bảng sau:
Tên test
Giá trị p
Kết luận:

49.  BÀI TẬP LƯỢNG GIÁ
Mở file dữ liệu viemgan.sav
* Hướng dẫn: Phân loại biến SGPT  PLSGPT38
Transform  Recode into Different Variables
(SGPT)
là biến
định
lượng
SGPT ≥ 38  1 : so sánh với 45%
SGPT < 38  2 : so sánh với 55%
3. So sánh tỷ lệ bệnh nhân có lượng SGPT máu (SGPT)
dưới 38 với giá trị 55% , với độ tin cậy 95%
Dùng Chi- Square Thứ tự nhập Values: 45% - 55%

50. 3. So sánh tỷ lệ bệnh nhân có lượng SGPT máu (SGPT)
dưới 38 với giá trị 55% , với độ tin cậy 95%
- Điền kết quả vào bảng sau:
Tên test
Giá trị p
 Hướng dẫn đọc và điền kết quả
Chi- Square Test
p = 0.017
 Kết luận:
Vì p = 0.017 < 0.05 nên tỷ lệ bệnh nhân có lượng
SGPT dưới 38 không bằng 55%, sự khác biệt có ý nghĩa
thống kê với mức tin cậy 95%

51.  BÀI TẬP LƯỢNG GIÁ
Mở file dữ liệu viemgan.sav
* Hướng dẫn: Phân loại biến SGPT  PLSGPT38
Transform  Recode into Different Variables
(SGPT)
là biến
định
lượng
SGPT ≥ 38  2 : so sánh với 45%
SGPT < 38  1 : so sánh với 55%
3. So sánh tỷ lệ bệnh nhân có lượng SGPT máu (SGPT)
dưới 38 với giá trị 55% , với độ tin cậy 95%
Dùng Chi- Square  Thứ tự nhập Values: 55% - 45%

52.  3. So sánh tỷ lệ bệnh nhân có lượng SGPT máu (SGPT)
dưới 38 với giá trị 55% , với độ tin cậy 95%

53.  BÀI TẬP LƯỢNG GIÁ
Mở file dữ liệu viemgan.sav
4. So sánh tỷ lệ bệnh nhân của nhóm có lượng HB ≤ 8.2
và nhóm HB > 8.2 của biến (HB), với độ tin cậy 95%
- Điền kết quả vào bảng sau:
Tên test
Giá trị p
Kết luận:

54.  Cách 1: Dùng Binomial test (test nhị thức) cho biến
định lượng (HB)
o Cut point: = 8.2
 Hướng dẫn: 3 Cách
 Cách 2:
- Dùng Recode → Phân loại biến HB thành 2 nhóm:
HB <= 8.2 và HB > 8.2 (Biến định tính PLHB8.2)
- Dùng Chi- Square Test → so sánh 2 tỷ lệ của 2
nhóm (Biến định tính PLHB8.2) có như nhau không?
 Cách 3:
- Dùng Recode → Phân loại biến HB thành 2 nhóm:
HB <= 8.2 và HB > 8.2 (Biến định tính PLHB8.2)
- Dùng Binomial test → so sánh 2 tỷ lệ của 2 nhóm
(Biến định tính PLHB8.2) có như nhau không?

55. 4. So sánh tỷ lệ bệnh nhân của nhóm có lượng HB ≤ 8.2
và nhóm có lượng HB > 8.2 , với độ tin cậy 95%
 Dùng Binomial test (test nhị thức)
o Cut point: = 8.2
Tên test
Giá trị p
 Hướng dẫn đọc và điền kết quả
Binomial test
p = 0.093
 Kết luận:
Vì p = 0.093 > 0.05 nên tỷ lệ bệnh nhân của nhóm có
lượng HB ≤ 8.2 và nhóm có lượng HB > 8.2 là như nhau, sự
khác biệt không có ý nghĩa thống kê với mức tin cậy 95%

56.  BÀI TẬP LƯỢNG GIÁ
Mở file dữ liệu viemgan.sav
5. So sánh tỷ lệ bệnh nhân của nhóm có lượng HB < 8.2
và nhóm có lượng HB ≥ 8.2 , với độ tin cậy 95%
- Điền kết quả vào bảng sau:
Tên test
Giá trị p
Kết luận:

57.  Dùng Recode → Phân loại biến HB thành 2 nhóm:
HB < 8.2 và HB ≥ 8.2
 Dùng Chi- Square Test → so sánh 2 tỷ lệ của 2 nhóm có
như nhau không?
Tên test
Giá trị p
 Hướng dẫn: Cách 1
p = 0.075
 Kết luận:
Vì p = 0.075 > 0.05 nên tỷ lệ bệnh nhân của nhóm có
lượng HB < 8.2 và nhóm có lượng HB ≥ 8.2 là như nhau, sự
khác biệt không có ý nghĩa thống kê với mức tin cậy 95%
Chi- Square Test

58.  Dùng Recode → Phân loại biến HB thành 2 nhóm:
HB < 8.2 và HB ≥ 8.2
 Dùng Binomial test → so sánh 2 tỷ lệ của 2 nhóm có như
nhau không?
Tên test
Giá trị p p = 0.093
Biominal Test
 Kết luận:
Vì p = 0.093 > 0.05 nên tỷ lệ bệnh nhân của nhóm có
lượng HB < 8.2 và nhóm có lượng HB ≥ 8.2 là như nhau, sự
khác biệt không có ý nghĩa thống kê với mức tin cậy 95%
 Hướng dẫn: Cách 2

59.  BÀI TẬP LƯỢNG GIÁ
Mở file dữ liệu viemgan.sav
6. So sánh tỷ lệ bệnh nhân có lượng SGPT máu ≤ 38 (SGPT)
với giá trị 49% , với độ tin cậy 95%
- Điền kết quả vào bảng sau:
Tên test
Giá trị p
Kết luận:

60.  BÀI TẬP LƯỢNG GIÁ
Mở file dữ liệu viemgan.sav
* Hướng dẫn: Phân loại biến SGPT  PLSGPT38
Transform  Recode into Different Variables
(SGPT)
là biến
định
lượng
SGPT ≤ 38  1 : so sánh với 49%
SGPT > 38  2 : so sánh với 51%
6. So sánh tỷ lệ bệnh nhân có lượng SGPT máu ≤ 38 (SGPT)
với giá trị 49% , với độ tin cậy 95%
Dùng Chi- Square  Thứ tự nhập Values: 49% - 51%

61. Tên test
Giá trị p
 Hướng dẫn đọc và điền kết quả
Chi- Square Test
p = 0.377
 Kết luận:
Vì p = 0.377 > 0.05 nên tỷ lệ bệnh nhân có lượng
SGPT ≤ 38 bằng 49%, sự khác biệt không có ý nghĩa
thống kê với mức tin cậy 95%
6. So sánh tỷ lệ bệnh nhân có lượng SGPT máu ≤ 38 (SGPT)
với giá trị 49% , với độ tin cậy 95%