Link tải luận văn miễn phí cho ae Kết nối
Thân chào các bạn, lần này chúng ta sẽ bàn về phân tích tương quan bằng hệ số rho của Spearman.
Đây cũng là phần đầu tiên trong bộ tài liệu hướng dẫn về các phương pháp phi tham số trong SPSS.
Tuy nhiên trước hết tui muốn chia sẻ với các bạn 1 câu chuyện về bản thân …
Thời học sinh, môn ngoại ngữ thực sự là một cơn ác mộng với tôi. Bắt đầu học tiếng Anh năm lớp 6,
cho đến lớp 10 điểm số của tui vẫn chỉ ở mức trung bình, tui không nói, nghe được và thường quên
hết từ vựng sau khi học xong. Mỗi lần biết một thần đồng nào đó đạt điểm TOEFL cao, tui luôn tự
hỏi liệu có vấn đề gì với cái đầu của mình ? Vì thế khi vào cấp 3 tui dành thời gian rất nhiều để học
bài, với mục tiêu đạt điểm cao trong mỗi bài kiểm tra tiếng Anh. Sự cần cù có vẻ là chìa khóa cho
vấn đề vì điểm kiểm tra của tui tỉ lệ thuận với thời gian tự học. Tuy nhiên khi vào đại học, tui nhận
ra tất cả những gì mình làm đều vô dụng : mở Textbook y học ra tui không hiểu gì hết và gặp một
người nước ngoài tui chỉ có thể chào hỏi vài câu rồi tắt đài luôn.
tui chán tới mức bỏ luôn không học tiếng anh nữa suốt nhiều năm. Tuy nhiên trong suốt thời gian
đó, tui buộc phải xem phim với English audio và English subs. 7 năm trôi qua và vào một ngày nọ khi
đang theo dõi series “Damages”, dù không có English sub nhưng tui dứt điểm Season 1 một cách dễ
dàng. Như vậy sau khoảng 5000 giờ xem phim tui đã nghe được tiếng anh, và sau đó không lâu tôi
phát hiện mình có thể nói thoải mái mà không cần bận tâm về ngữ pháp gì cả. Tuy chưa bao giờ
trải qua bất cứ kì thi nào để đo lường năng lực của mình, nhưng bây giờ tui có thể giao tiếp dễ dàng
với những người Anh và Mỹ. Nếu tui nhận ra luyện nghe mới chính là chìa khóa thì tui đã không phí
10 năm học không xong.
Trong hành trình nghiên cứu, đôi khi việc quá tập trung vào một yếu tố nào đó và đi theo lối mòn so
sánh lặp lại, chúng ta có nguy cơ bỏ sót những điều quan trọng, mới lạ khác, và chọn sai giải pháp cũng như tui từng sai lầm khi nghĩ điểm số là thước đo năng lực ngoại ngữ và thời gian học ngữ
pháp, từ vựng trong sách vở là điều thiết yếu để học giỏi tiếng Anh.
Nghiên cứu về sự tương quan sẽ giúp bạn thoát ra khỏi lối mòn tư duy theo cách bạn không ngờ.
Những nghiên cứu tương quan giúp bạn không ngừng thay thế những kiến thức lỗi thời, tìm ra
những ý tưởng mới lạ, mà giới hạn duy nhất là trí tưởng tượng của bạn. Nếu so sánh chỉ cho phép
bạn khảo sát từng yếu tố, sự vật riêng lẻ thì tương quan cho bạn con mắt thứ 3, nhìn thấy sợi dây
nối kết giữa bất kỳ hiện tượng, đại lượng nào.
Nghe có vẻ to tát, nhưng phân tích tương quan lại là quy trình dễ dàng nhất trong SPSS. Cũng vì nó
quá dễ nên nhiều sinh viên vẫn chưa phân biệt được giữa Spearman và Pearson, và ít người dành
thời gian để đi hết con đường ngắn này, thường chúng ta hay dừng chân khi đã tìm thấy thứ mình
muốn (giá trị p).
Như thường lệ, tui sẽ sử dụng cách trình bày hoàn toàn khác với những bài học chính thống mà các
thầy cô khác thường dạy. Ngay cả khi bạn chưa biết gì, tài liệu này sẽ giúp bạn thực hiện thành công
từ A đến Z phân tích tương quan. Hy vọng tài liệu sẽ cho bạn thấy môn học thống kê dễ hiểu và thú
vị hơn.
2
Quy ước trình bày
Trong tài liệu này chúng ta sẽ làm quen với 3 nhân vật
Bác sĩ Nguyễn Văn Thái
Bác sĩ Thái là một cao thủ thống kê y học trên giang hồ. Anh ta sẽ xuất
hiện trước mọi vấn đề khó khăn, nhằm đưa ra câu trả lời chính xác và
ôn lại cho bạn những kiến thức cơ bản cũng như chuyên sâu về lý
thuyết thống kê. Tuy nhiên BS Thái lại rất bận rộn nên không đủ thời
gian đi vào cách thực hiện chi tiết. Anh ta cũng hay trình bày lý thuyết
thuần túy và sử dụng nhiều công thức toán học nên không mấy gần gũi
với sinh viên và gây không ít trở ngại cho các bạn vốn dị ứng với thống
kê …
Bác sĩ Lê Ngọc Khả Nhi
Khả Nhi là một nữ bác sĩ trẻ dễ thương và sử dụng thành
thạo SPSS. Như tên gọi của mình, BS Nhi có tính cách rất hồn
nhiên và sống ngây thơ như trẻ con, vì vậy cô luôn có khuynh
hướng đơn giản hóa tối đa mọi vấn đề. Cô ấy sẽ hướng dẫn
các bạn sử dụng SPSS từng bước cụ thể, chia sẻ những mẹo
vặt, thủ thuật để giúp các bạn đi đến kết quả nhanh và dễ
dàng nhất.
Sinh viên Trần Quốc Bảo
Bảo là sinh viên y khoa năm thứ sáu và bắt đầu làm quen với nghiên
cứu khoa học. Đây là một cậu sinh viên rất tò mò và luôn đặt ra
nhiều câu hỏi liên quan đến thống kê. Mặc dù những đế tài do Bảo
thực hiện rất đơn giản, nhưng đồng hành với cậu ta, các bạn có cơ
hội tích lũy cho mình nhiều kinh nghiệm trong công việc phân tích
số liệu và thiết kế nghiên cứu.
3
1
1.1 Tình huống thí dụ
Kỹ thuật cộng hưởng từ khuếch tán (DW-MRI) đang được ứng dụng trong
việc chẩn đoán và đánh giá bệnh ung thư tại nhiều cơ quan.
Một bác sĩ nội trú muốn khảo sát quan hệ giữa hệ số khuếch tán biểu kiến
(ADC) và mức độ tế bào trong bệnh thư tế bào tuyến ở phổi.
Tuy nhiên khi xử lý, anh ta phát hiện ra số liệu của mình phân phối không
chuẩn, vì vậy vi phạm giả định để có thể tính hệ số tương quan theo
Pearson. Chuyên viên thống kê ở trường sẽ làm gì để giúp anh bạn này ?
Hình ảnh cộng hưởng từ thông thường (A) và ở chế độ khuếch tán (B)
Giải pháp thay thế cho hệ số tương quan r của Pearson là hệ số tương quan
rho (ρ) của Spearman. Đây là một phương pháp phi tham số, do Charles E.
Spearman thiết lập vào năm 1910 với mục đích thay thế cho phương pháp
quy ước trong trường hợp vi phạm giả định phân phối chuẩn và/hay có ảnh
hưởng của điểm ngoại lai.
Lý thuyết về tương quan dựa trên giả định là: khi 2 đại lượng có quan hệ với
nhau, sự biến thiên giá trị của một đại lượng này sẽ dẫn đến một thay đổi tương
ứng ở đại lượng kia. Ví dụ nếu A và B có quan hệ tỉ lệ thuận, giá trị của A tăng thì
giá trị B cũng tăng theo.
Thực ra hai phương pháp tương quan Pearson (r) và Spearman (rho) có cùng
nguyên tắc, cùng cách diễn giải, chỉ khác là Pearson dựa trực tiếp trên giá trị thực
còn Spearman dựa trên việc xếp thứ hạng của những giá trị này.
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
Thân chào các bạn, lần này chúng ta sẽ bàn về phân tích tương quan bằng hệ số rho của Spearman.
Đây cũng là phần đầu tiên trong bộ tài liệu hướng dẫn về các phương pháp phi tham số trong SPSS.
Tuy nhiên trước hết tui muốn chia sẻ với các bạn 1 câu chuyện về bản thân …
Thời học sinh, môn ngoại ngữ thực sự là một cơn ác mộng với tôi. Bắt đầu học tiếng Anh năm lớp 6,
cho đến lớp 10 điểm số của tui vẫn chỉ ở mức trung bình, tui không nói, nghe được và thường quên
hết từ vựng sau khi học xong. Mỗi lần biết một thần đồng nào đó đạt điểm TOEFL cao, tui luôn tự
hỏi liệu có vấn đề gì với cái đầu của mình ? Vì thế khi vào cấp 3 tui dành thời gian rất nhiều để học
bài, với mục tiêu đạt điểm cao trong mỗi bài kiểm tra tiếng Anh. Sự cần cù có vẻ là chìa khóa cho
vấn đề vì điểm kiểm tra của tui tỉ lệ thuận với thời gian tự học. Tuy nhiên khi vào đại học, tui nhận
ra tất cả những gì mình làm đều vô dụng : mở Textbook y học ra tui không hiểu gì hết và gặp một
người nước ngoài tui chỉ có thể chào hỏi vài câu rồi tắt đài luôn.
tui chán tới mức bỏ luôn không học tiếng anh nữa suốt nhiều năm. Tuy nhiên trong suốt thời gian
đó, tui buộc phải xem phim với English audio và English subs. 7 năm trôi qua và vào một ngày nọ khi
đang theo dõi series “Damages”, dù không có English sub nhưng tui dứt điểm Season 1 một cách dễ
dàng. Như vậy sau khoảng 5000 giờ xem phim tui đã nghe được tiếng anh, và sau đó không lâu tôi
phát hiện mình có thể nói thoải mái mà không cần bận tâm về ngữ pháp gì cả. Tuy chưa bao giờ
trải qua bất cứ kì thi nào để đo lường năng lực của mình, nhưng bây giờ tui có thể giao tiếp dễ dàng
với những người Anh và Mỹ. Nếu tui nhận ra luyện nghe mới chính là chìa khóa thì tui đã không phí
10 năm học không xong.
Trong hành trình nghiên cứu, đôi khi việc quá tập trung vào một yếu tố nào đó và đi theo lối mòn so
sánh lặp lại, chúng ta có nguy cơ bỏ sót những điều quan trọng, mới lạ khác, và chọn sai giải pháp cũng như tui từng sai lầm khi nghĩ điểm số là thước đo năng lực ngoại ngữ và thời gian học ngữ
pháp, từ vựng trong sách vở là điều thiết yếu để học giỏi tiếng Anh.
Nghiên cứu về sự tương quan sẽ giúp bạn thoát ra khỏi lối mòn tư duy theo cách bạn không ngờ.
Những nghiên cứu tương quan giúp bạn không ngừng thay thế những kiến thức lỗi thời, tìm ra
những ý tưởng mới lạ, mà giới hạn duy nhất là trí tưởng tượng của bạn. Nếu so sánh chỉ cho phép
bạn khảo sát từng yếu tố, sự vật riêng lẻ thì tương quan cho bạn con mắt thứ 3, nhìn thấy sợi dây
nối kết giữa bất kỳ hiện tượng, đại lượng nào.
Nghe có vẻ to tát, nhưng phân tích tương quan lại là quy trình dễ dàng nhất trong SPSS. Cũng vì nó
quá dễ nên nhiều sinh viên vẫn chưa phân biệt được giữa Spearman và Pearson, và ít người dành
thời gian để đi hết con đường ngắn này, thường chúng ta hay dừng chân khi đã tìm thấy thứ mình
muốn (giá trị p).
Như thường lệ, tui sẽ sử dụng cách trình bày hoàn toàn khác với những bài học chính thống mà các
thầy cô khác thường dạy. Ngay cả khi bạn chưa biết gì, tài liệu này sẽ giúp bạn thực hiện thành công
từ A đến Z phân tích tương quan. Hy vọng tài liệu sẽ cho bạn thấy môn học thống kê dễ hiểu và thú
vị hơn.
2
Quy ước trình bày
Trong tài liệu này chúng ta sẽ làm quen với 3 nhân vật
Bác sĩ Nguyễn Văn Thái
Bác sĩ Thái là một cao thủ thống kê y học trên giang hồ. Anh ta sẽ xuất
hiện trước mọi vấn đề khó khăn, nhằm đưa ra câu trả lời chính xác và
ôn lại cho bạn những kiến thức cơ bản cũng như chuyên sâu về lý
thuyết thống kê. Tuy nhiên BS Thái lại rất bận rộn nên không đủ thời
gian đi vào cách thực hiện chi tiết. Anh ta cũng hay trình bày lý thuyết
thuần túy và sử dụng nhiều công thức toán học nên không mấy gần gũi
với sinh viên và gây không ít trở ngại cho các bạn vốn dị ứng với thống
kê …
Bác sĩ Lê Ngọc Khả Nhi
Khả Nhi là một nữ bác sĩ trẻ dễ thương và sử dụng thành
thạo SPSS. Như tên gọi của mình, BS Nhi có tính cách rất hồn
nhiên và sống ngây thơ như trẻ con, vì vậy cô luôn có khuynh
hướng đơn giản hóa tối đa mọi vấn đề. Cô ấy sẽ hướng dẫn
các bạn sử dụng SPSS từng bước cụ thể, chia sẻ những mẹo
vặt, thủ thuật để giúp các bạn đi đến kết quả nhanh và dễ
dàng nhất.
Sinh viên Trần Quốc Bảo
Bảo là sinh viên y khoa năm thứ sáu và bắt đầu làm quen với nghiên
cứu khoa học. Đây là một cậu sinh viên rất tò mò và luôn đặt ra
nhiều câu hỏi liên quan đến thống kê. Mặc dù những đế tài do Bảo
thực hiện rất đơn giản, nhưng đồng hành với cậu ta, các bạn có cơ
hội tích lũy cho mình nhiều kinh nghiệm trong công việc phân tích
số liệu và thiết kế nghiên cứu.
3
1
1.1 Tình huống thí dụ
Kỹ thuật cộng hưởng từ khuếch tán (DW-MRI) đang được ứng dụng trong
việc chẩn đoán và đánh giá bệnh ung thư tại nhiều cơ quan.
Một bác sĩ nội trú muốn khảo sát quan hệ giữa hệ số khuếch tán biểu kiến
(ADC) và mức độ tế bào trong bệnh thư tế bào tuyến ở phổi.
Tuy nhiên khi xử lý, anh ta phát hiện ra số liệu của mình phân phối không
chuẩn, vì vậy vi phạm giả định để có thể tính hệ số tương quan theo
Pearson. Chuyên viên thống kê ở trường sẽ làm gì để giúp anh bạn này ?
Hình ảnh cộng hưởng từ thông thường (A) và ở chế độ khuếch tán (B)
Giải pháp thay thế cho hệ số tương quan r của Pearson là hệ số tương quan
rho (ρ) của Spearman. Đây là một phương pháp phi tham số, do Charles E.
Spearman thiết lập vào năm 1910 với mục đích thay thế cho phương pháp
quy ước trong trường hợp vi phạm giả định phân phối chuẩn và/hay có ảnh
hưởng của điểm ngoại lai.
Lý thuyết về tương quan dựa trên giả định là: khi 2 đại lượng có quan hệ với
nhau, sự biến thiên giá trị của một đại lượng này sẽ dẫn đến một thay đổi tương
ứng ở đại lượng kia. Ví dụ nếu A và B có quan hệ tỉ lệ thuận, giá trị của A tăng thì
giá trị B cũng tăng theo.
Thực ra hai phương pháp tương quan Pearson (r) và Spearman (rho) có cùng
nguyên tắc, cùng cách diễn giải, chỉ khác là Pearson dựa trực tiếp trên giá trị thực
còn Spearman dựa trên việc xếp thứ hạng của những giá trị này.
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
You must be registered for see links