Mục đích:
Ví dụ minh họa: ta có 100 học sinh, trong đó có học thêm 56 em, không học thêm 44 em. Đồng thời ta cũng thống kê được kết quả thi đậu hoặc thi rớt đại học của 100 em này, có 49 em thi rớt và 51 em thi đậu, như trong bảng sau:
Bài này sẽ làm các việc sau:
-Định nghĩa Odd, Odds Ratio,95% CI Confidence Interval. Và tính toán bằng tay để ra được các chỉ số:
-Tính chỉ số Odd thi rớt của nhóm có học thêm
-Tính chỉ số Odd thi rớt của nhóm không học thêm
-Tính Odds Ratio, và so với số 1 để biết được có cần đi học thêm để không thi rớt hay không? Thi rớt đại học có liên quan đến việc học thêm hay không học thêm hay không?
-Tính 95% CI, gồm: khoảng dưới L95 và khoảng trên H95 để biết được khi lặp lại các lần đo lường thì 95% các trường hợp OR sẽ nằm trong giới hạn nào.
-Và cuối cùng là dùng phần mềm SPSS để tính toán các giá trị vừa tính thủ công ở trên để kiểm ra lại cho chắc nhé.
Vậy Odd là gì?
Odd của một biến cố là tỉ số giữa số lần biến cố đó xảy ra và số lần biến cố đó không xảy ra.
Gọi:
O1: là Odd thi rớt của nhóm có học thêm
O2: là Odd thi rớt của nhóm không học thêm
Ta có O1=a/b=4/40=0.1
O2=c/d=45/11=4.09
Odds Ratio là gì?
Chỉ số Odds Ratio OR, chính là tỉ số hai Odd, được biểu diễn là OR =O1/O2 =0.1/4.09=0.024
Ý nghĩa của chỉ số OR:
OR=1: đi học thêm và không đi học thêm có khả năng đậu như nhau
OR>1: nghĩa là Odd thi rớt của nhóm có học thêm CAO HƠN Odd thi rớt của nhóm không học thêm. Có nghĩa là học thêm có hại
OR<1: Học thêm có lợi. Nghĩa là Odd thi rớt của nhóm có học thêm THẤP HƠN Odd thi rớt của nhóm không học thêm.
Như trong trường hợp này, OR=0.024<1 , chứ tỏ học thêm có lợi, làm cho việc thi đậu dễ dàng hơn. Đã trả lời được cho câu hỏi nghiên cứu:Học thêm có giảm nguy cơ thi rớt?
Vậy khoảng tin cậy 95% CI Confidence Interval là gì?
Vấn đề đặt ra: OR có thể khác khi lặp lại nghiên cứu cho những đối tượng khác, giả sử ta lặp lại 100 lần, và trong đó có 97 lần OR<1 thì đây là một bằng chứng chứng cứ khoa học cho thấy học thêm có lợi. Vậy làm sao ta ước lượng được khoảng tin cậy 95% OR?
Công thức: 95% CI =KHOẢNG TIN CẬY 95% OR= TRUNGBÌNH +- 1.96* ĐỘ LỆCH CHUẨN
Với ĐỘ LỆCH CHUẨN= CĂN BẬC 2 CỦA PHƯƠNG SAI
VẤN ĐỀ: rất khó ước lượng Phương Sai của OR vì đây là 1 tỉ số.
Giải pháp, sẽ ước lượng gián tiếp qua 4 bước như sau:
1.Tính Ln(OR)
2.Tính phương sai và độ lệch chuẩn của ln(OR)
3.Tính khoảng tin cậy 95% của ln(OR)
4.Hoán chuyển khoảng tin cậy 95% của ln(OR) thành khoảng tin cậy 95% của OR bằng cách sửa dụng hàm exp()
Cụ thể ví dụ này:
1. Tính Ln(OR) = ln(0.024)=-3.711
2. Tính phương sai và độ lệch chuẩn của ln(OR)
Do OR=O1/O2 , nên đặt: L=ln(OR)=ln(O1/O2)=ln(O1)-ln(O2)=ln(a/b)-ln(c/d)
Công thức toán học về phương sai của L chính là = 1/a+1/b+1/c+1/d = 1/4+1/40+1/45+1/11=0.388
Độ lệch chuẩn của L = căn bậc 2 của(0.388)=0.623
3.Tính khoảng tin cậy 95% của ln(OR)
Khoảng dưới:L-1.96*ĐỘ LỆCH CHUẨN=-3.711 -1.96*0.623=-4.932
Khoảng trên :L+1.96*ĐỘ LỆCH CHUẨN=-3.711 +1.96*0.623=-2.490
4.Hoán chuyển khoảng tin cậy 95% của ln(OR) thành khoảng tin cậy 95% của OR bằng cách sửa dụng hàm exp()
Khoảng dưới L95:=exp(-4.932)=0.007
Khoảng trên H95 :=exp(-2.490)=0.083
Ý nghĩa của OR và khoảng tin cậy 95% CI Confidence Interval:
Ví dụ chỉ số OR = 0.0244: nghĩa là Odd thi rớt của nhóm có học thêm bằng 2.44% Odd thi rớt của nhóm không học thêm
Và nếu lặp lại nghiên cứu này 100 lần thì 95% các số OR sẽ dao động từ L95 đến H95, nghĩa là dao động từ 0.007 đến 0.083
File dữ liệu thực hành để tính OR
Ngoài OR Odds Ratio và khoảng tin cậy 95% CI cũng có thể được tính bằng phần mềm SPSS
Cách tính chỉ số OR Odds Ratio bằng phần mềm SPSS
Khi chạy ra kết quả y hệt phần tính bằng tay như hình sau: Các bạn vào menu Analyze -> Descriptive Statistics -> Crosstabs.
Sau đó đưa biến vào ô Row(s) và Column(2) như hình. Sau đó nhấn vào Statistics, chọn ô Risk như trong hình. Sau đó nhấn ok.
Kết quả hiển thị như sau:
Phần màu xanh là chỉ số OR Odds Ratio, còn 2 giá trị màu đỏ là mức dưới và trên của 95% Confidence Interval