Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Y Tế - Sức Khoẻ
Y khoa - Dược
Lâm sàng thống kê: Bài 23. Phân tích các biến không thể hoán chuyển - Nguyễn Văn Tuấn
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Lâm sàng thống kê: Bài 23. Phân tích các biến không thể hoán chuyển - Nguyễn Văn Tuấn
Thanh Vân
91
12
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Nếu chúng ta muốn kiểm định số liệu từ hai nhóm độc lập, thay vì sử dụng kiểm định t, phương pháp phi tham số tương đương là phương pháp Wilcoxon (còn gọi là Wilcoxon’s rank sum test, hay có khi còn gọi là Wilcoxon-Mann-Whitney test). | Lâm sàng thống kê Phân tích các biến không thể hoán chuyển Nguyễn Văn Tuấn Trong hai bài trước tôi có mô tả cách hoán chuyển số liệu sao cho tuân theo luật phân phối chuẩn Normal distribution để tiện cho việc ứng dụng các phương pháp phân tích như kiểm định t phân tích phương sai analysis of variance . Tuy nhiên cũng có trường hợp chúng ta không thể hoán chuyển số liệu bằng các hàm thông dụng như logarít hay hàm mũ. Trong trường hợp này chúng ta có hai phương án để phân tích Phương án thứ nhất là sử dụng các phương pháp phân tích phi thông số nonparametric methods . Như tên gọi các phương pháp phi tham số không đòi hỏi các biến số phải tuân theo luật phân phối chuẩn và cách tính cũng tương đối đơn giản hơn các phương pháp có tham số. Phần lớn các phương pháp này hoán chuyển các biến liên tục contonuous measurement thành các biến thứ hạng rank và phân tích trên các biến thứ hạng này. Chẳng hạn như biến 79 23 5 7 56 trước khi phân tích sẽ được hoán chuyển thành số thứ hạng như 5 3 1 2 4 . Như thấy qua ví dụ đơn giản trên phương cách hoán chuyển từ số liên tục sang số thứ hạng trên có thể gây nên tình trạng mất thông tin loss of information . Nhưng may mắn thay trong nhiều trường hợp vấn đề mất thông tin không gây ảnh hưởng lớn đến việc kiểm định các giả thiết khoa học. Nếu chúng ta muốn kiểm định số liệu từ hai nhóm độc lập thay vì sử dụng kiểm định t phương pháp phi tham số tương đương là phương pháp Wilcoxon còn gọi là Wilcoxon s rank sum test hay có khi còn gọi là Wilcoxon-Mann-Whitney test . Nếu có hơn hai nhóm thay vì sử dụng phân tích phương sai phương pháp phi tham số tương đương là kiểm định Kruskal-Wallis còn gọi là Kruskal-Wallis test . Phương án thứ hai là ứng dụng phương pháp bootstrap mà tôi đã giải thích trong bài trả lời về cách ước tính khoảng tin cậy 95 cho số trung vị trước đây . 1. Kiểm định Wilcoxon Phương pháp kiểm định Wilcoxon có thể minh hoạ bằng một ví dụ đơn giản như sau giả dụ chúng ta có số liệu từ 2 nhóm A và B như sau Nhóm A 2 đối tượng
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Lâm sàng thống kê: Chương 2,3 - Nguyễn Văn Tuấn
Lâm sàng thống kê: Bài 8. Chọn biến trong phân tích hồi quy logistic : một sai lầm phổ biến - Nguyễn Văn Tuấn
Lâm sàng thống kê: Bài 3. Khoảng tin cậy 95% của trung vị - Nguyễn Văn Tuấn
Lâm sàng thống kê: Bài 4. Làm cách nào để chọn ngẫu nhiên - Nguyễn Văn Tuấn
Lâm sàng thống kê: Bài 5. Kiểm định t và hoán chuyển số liệu - Nguyễn Văn Tuấn
Lâm sàng thống kê: Bài 23. Kiểm định khác biệt giữa hai tỷ lệ - Nguyễn Văn Tuấn
Lâm sàng thống kê: Bài 1. Độ lệch chuẩn hay sai số chuẩn - Nguyễn Văn Tuấn
Lâm sàng thống kê: Bài 23. Phân tích các biến không thể hoán chuyển - Nguyễn Văn Tuấn
Lâm sàng thống kê: Bài 10. Đánh giá độ tin cậy của đo lường - Nguyễn Văn Tuấn
Lâm sàng thống kê: Bài 22. Đo lường ảnh hưởng: Odds ratio, relative risk, risk ratio, hazard ratio - Nguyễn Văn Tuấn
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.