Tài liệu Tin học ứng dụng trong nghiên cứu khoa2016

TIN HỌC ỨNG DỤNG TRONG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC DÀNH CHO ĐỐI TƯỢNG HỌC VIÊN CK2 CÁC CHUYÊN NGÀNH LÂM SÀNG GIẢNG VIÊN KHOA Y TẾ CÔNG CỘNG VIỆN NGHIÊN CỨU SỨC KHỎE CỘNG ĐỒNG ĐẠI HỌC Y DƯỢC HUẾ PGS.TS. VÕ VĂN THẮNG, TH.S HOÀNG ĐÌNH HUỀ 11/2016 1. Thông tin chung  Tên học phần: Tin học ứng dụng trong nghiên cứu Y học  Thời gian: 5 ngày  Các yêu cầu đối với học phần: HV cần có kiến thức và kỹ năng cơ bản về sử dụng phần mềm thống kê SPSS và các thuật toán thống kê y học 2. Mục tiêu khóa học  Nhận rõ vai trò và tầm quan trọng của nội dung trong nghiên cứu y học - YTCC.  Thực hiện được việc tổng hợp, xử lý và phân tích số liệu thống kê bằng phần mềm với mức độ cơ bản - nâng cao  Đọc và phiên giải kết quả đã phân tích được qua việc áp dụng phần mềm thống kê SPSS.  Chuyển đổi số liệu áp dụng các phần mềm đang sử dụng 3. Tóm tắt nội dung học phần  Nội dung của học phần giới thiệu về phần mềm thống kê chuyên dụng trong lĩnh vực Y học. HV được nhấn mạnh về cách thu thập, tổng hợp, quản lý và phân tích dữ liệu theo yêu cầu của công tác nghiên cứu khoa học trong lĩnh vực y tế.  HV được quan tâm trang bị kỹ năng thực hành để có thể độc lập tiến hành kiểm định các giả thuyết thống kê và biết kết luận dựa trên kết quả phân tích được sau khi xử lý phần mềm. 4. Nội dung chi tiết Số tiết Stt Tên bài học Lý thuyết Thực hành Tổng cọng 1 Biến số trong nghiên cứu Quy trình nghiên cứu – xử lý thông tin 2 0 2 2 Chọn test thống kê trong nghiên cứu YTCC 5 5 10 3 1.Cửa số làm việc và các thanh công cụ của SPSS - Data View và Variable View 2.Biến và khai báo biến 3.Nhập dữ liệu 4.Sửa đổi dữ liệu - Kiểm tra lỗi 5.Mã hóa lại các biến 6.Tính toán trên biến mới 2 13 15 4 1.Ma trận dữ liệu 2.Bảng phân bố tần số 3.Tính toán các đại lượng đặc trưng của thống kê 4.Vẽ biểu đồ tần số 2 6 8 4. Nội dung chi tiết 5 1. Bảng chéo (crosstabulation) 2.Kiểm định χ2 (Chi-Square) 3.Đo lường mối tương quan dựa trên χ2 của các biến định danh 2 8 10 6 1.Kiểm định T-test một mẫu 2.Kiểm định T-test hai mẫu 3.Kiểm định T - ghép cặp 4.Kiểm định ANOVA 2 18 20 7 Tương quan và hồi qui Thực hiện một số lệnh phân tích nâng cao 0 5 5 8 Ôn tập chung và đánh giá sau khóa học 0 5 5 15 60 75 Tổng cọng II. HÌNH THỨC TỔ CHỨC ĐÀO TẠO  Trình bày lý thuyết và hướng dẫn thực hành trên máy tính tại phòng máy của cơ sở đào tạo tại tỉnh  HV được khuyến khích sử dụng máy laptop cá nhân để thực hành riêng  HV được khuyến khích sử dụng bộ số liệu nghiên cứu của cá nhân, đơn vị để thực hành theo mục tiêu nghiên cứu III. PHƯƠNG PHÁP, HÌNH THỨC KIỂM TRA, ĐÁNH GIÁ  Kiếm tra - đánh giá: bài tập thực hành kiểm tra cuối đợt, là điều kiện bắt buộc để kết thúc khóa đào tạo  Đánh giá kết thúc khóa đào tạo: thực hành trên máy tính với bộ số liệu giả định Một số vấn đề quan tâm khi sử dụng phần mềm thống kê trong nghiên cứu Qui trình của một nghiên cứu (8 bước)  Bước 1: Xác định vấn đề cần nghiên cứu  Bước 2: Xác định loại thông tin cần thu thập và nguồn cung cấp thông tin  Bước 3: Chọn mẫu nghiên cứu  Bước 4: Thiết kế nghiên cứu và xác định phương pháp thu thập thông tin.  Bước 5: Thiết kế bảng câu hỏi  Bước 6: Thu thập dữ liệu  Bước 7: Xử lý, phân tích và giải thích số liệu đã được xử lý  Bước 8: Trình bày và báo cáo kết quả 2. Xử lý thông tin trong nghiên cứu thực địa Có hai dạng thông tin nghiên cứu là thông tin thứ cấp và và sơ cấp.  Thông tin thứ cấp là những thông tin đã hiện hữu trên các nguồn tài liệu đã được đăng tải, thông tin này đã được tổ chức thành bảng biểu, đồ thị. Loại thông tin này không cần xử lý phức tạp đòi hỏi sự hỗ trợ của các phần mềm thống kê  Thông tin sơ cấp là thông tin chưa hiện hữu. Thông tin sơ cấp tồn tại hai dạng nghiên cứu chủ yếu: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng.  Thông tin trong nghiên cứu định tính không có ý nghĩa về mặt thống kê, quá trình phân tích và xử lý chỉ dừng ở chổ tập hợp, phân nhóm những ý kiến quan điểm khác biệt và không đòi hỏi nhiều sự hỗ trợ của các công cụ và kiến thức thống kê.  Thông tin nghiên cứu định lượng lại đòi hỏi nhiều kỹ năng và kiến thức phân tích thống kê để tổ chức và phân tích. Phần mềm SPSS là một công cụ hữu hiệu cho việc xử lý và phân tích những thông tin nghiên cứu định lượng này. 2. Xử lý thông tin trong nghiên cứu thực địa  Trong nghiên cứu định lượng, dữ liệu ban đầu được thu thập từ hiện trường là dữ liệu thô, đòi hỏi phải tiến hành các bước xử lý và phân tích cần thiết từ mã hóa, kiểm tra, hiệu đính, nhập liệu đến tạo bảng biểu cho dữ liệu và thực hiện các phân tích thống kê tương thích.BỆNH ÁN NGHIÊN CỨUSkhoa.doc  Nhiệm vụ tổng quát của việc xử lý – phân tích dữ liệu là chuyển những mẫu dữ liệu quan sát thô mà ta đã tiến hành mã hóa và kiểm tra thành những con số thống kê có ý nghĩa cho việc diễn giải kết quả nghiên cứu.CÁC PHÉP BIẾN ĐỔI VÀ THAO TÁC TRÊN.pdf  Toàn bộ công việc xử lý – phân tích phức tạp này đòi hỏi cần phải có máy tính và các phần mềm chuyên dụng hỗ trợ. Sơ đồ hóa quy trình nghiên cứu 3. 5 bước xử lý số liệu  Việc xử lý số liệu bắt đầu từ khi ta nhận được bảng câu hỏi đã được phỏng vấn. Qui trình xử lý số liệu bao gồm các bước sau: Chuẩn bị cho việc phân tích bằng máy tính:  Bước 1: Kiểm tra, hiệu chỉnh các trả lời trên bảng câu hỏi  Bước 2: Mã hóa các câu trả lời trên bảng câu hỏi Nhập các dữ liệu đã được mã hóa vào máy tính:  Bước 3: Nhập dữ liệu đã được mã hóa vào máy tính  Bước 4: Xác định các lỗi trong cơ sở dữ liệu và làm sạch dữ liệu  Tiến hành phân tích dữ liệu:  Bước 5: Tạo bảng cho dữ liệu và tiến hành các phân tích thống kê ỨNG DỤNG SPSS THẾ NÀO TRONG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC? 1. Thu thập xử lý thông tin trong nghiên cứu khoa học  NCKH cần thu thập và xử lý thông tin qua 4 giai đoạn:  Xây dựng đề cương nghiên cứu  Thu thập số liệu  Xử lý và phân tích số liệu  Viết báo cáo ỨNG DỤNG SPSS THẾ NÀO TRONG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC?  Giai đoạn xử lý và phân tích số liệu có ba bước:  Chuẩn bị cho việc xử lý số liệu  Xử lý số liệu và kết thúc  Sử dụng kết quả xử lý số liệu và chuyển đổi số liệu sang thông tin hữu ích theo mục tiêu nghiên cứu Ứng dụng SPSS cần tiến hành trong các giai đoạn: