Cách tính khoảng tin cậy trung bình trong spss năm 2024

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?

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

Cách tính chỉ số OR Odds Ratio bằng phần mềm SPSS

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, file dữ liệu của bài này các bạn tải ở đây https://phantichspss.com/filefordownload/Odds-Ratio-95-CI.sav

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.

Để phân tích độ tin cậy của thang đo trong SPSS, bạn có thể sử dụng phân tích Cronbach’s alpha. Đây là một chỉ số đo độ tin cậy nội của một bộ câu hỏi trong khảo sát hoặc một thang đo trong nghiên cứu. Chỉ số này đo độ đồng nhất giữa các câu hỏi hoặc mục trên thang đo và chỉ ra mức độ mà chúng đo lường cùng một khía cạnh của đặc tính được nghiên cứu.

Để tính toán Cronbach’s alpha trong SPSS, bạn có thể làm theo các bước sau:

1. Mở tập tin dữ liệu của bạn trong SPSS và chọn “Analyze” từ menu chính.
2. Chọn “Scale” và sau đó chọn “Reliability Analysis”.
3. Kéo và thả các biến mà bạn muốn tính alpha vào ô “Items”.
4. Chọn phương pháp tính toán alpha. SPSS cung cấp 2 phương pháp, bao gồm “Cronbach’s alpha” và “Standardized alpha”. Cronbach’s alpha là phương pháp thường được sử dụng hơn.
5. Chọn các tùy chọn phân tích khác, bao gồm kiểm tra giả định phân phối chuẩn và tính toán các giá trị tóm tắt.
6. Nhấn “OK” để thực hiện phân tích. Kết quả sẽ hiển thị trong cửa sổ “Reliability Analysis”.
7. Kiểm tra giá trị Cronbach’s alpha. Giá trị này nằm trong khoảng từ 0 đến 1 và giá trị cao hơn 0,7 được coi là đáng tin cậy. Nếu giá trị alpha thấp hơn 0,7, bạn có thể cần kiểm tra lại các câu hỏi hoặc mục trên thang đo của mình để đảm bảo tính đồng nhất và độ tin cậy của chúng.

Ngoài giá trị Cronbach’s alpha, phân tích độ tin cậy của thang đo còn có một số chỉ số khác bạn có thể quan tâm đến. Dưới đây là một số chỉ số đó:

1. Giá trị trung bình của các mục trong thang đo: Giá trị trung bình của các mục trong thang đo nên ở mức trung bình hoặc cao hơn, đặc biệt đối với các mục đo lường cùng một khía cạnh của đặc tính.
2. Hệ số tương quan giữa các mục: Hệ số tương quan giữa các mục trong thang đo nên ở mức trung bình hoặc cao hơn. Nếu các mục không tương quan với nhau, thì độ tin cậy của thang đo sẽ thấp.
3. Hệ số tương quan giữa các mục và giá trị alpha: Hệ số tương quan giữa các mục và giá trị alpha nên ở mức thấp. Nếu hệ số tương quan giữa các mục quá cao, giá trị alpha sẽ bị giảm.
4. Số lượng mục: Số lượng mục trong thang đo nên đủ để đo lường toàn bộ khía cạnh của đặc tính, nhưng không quá nhiều để tránh tình trạng mệt mỏi của người tham gia khảo sát.
5. Độ tin cậy ngoại: Độ tin cậy ngoại (inter-rater reliability) là độ tin cậy giữa các nhà nghiên cứu khác nhau khi sử dụng cùng một thang đo để đo lường một đặc tính. Nếu độ tin cậy ngoại thấp, thì độ tin cậy của thang đo sẽ bị giảm.

Tuy nhiên, việc phân tích độ tin cậy của thang đo chỉ là một phần trong quá trình đảm bảo tính tin cậy và hiệu quả của nghiên cứu. Bạn cũng cần kiểm tra tính hợp lệ của thang đo và tính phân phối của các biến để đảm bảo tính khả thi và độ chính xác của kết quả.

Một số vấn đề khi phân tích độ tin cậy thang đo

Nếu hệ số Cronbach’s alpha bé hơn 0,7, có thể đặt câu hỏi về tính đồng nhất và độ tin cậy của thang đo. Trong trường hợp này, bạn có thể thực hiện một số thao tác để cải thiện độ tin cậy của thang đo, bao gồm:

1. Xóa các mục hoặc câu hỏi không cần thiết hoặc không phù hợp với đặc tính được nghiên cứu.
2. Kiểm tra lại tính đồng nhất của thang đo bằng cách kiểm tra tương quan giữa các mục trong thang đo. Nếu tương quan giữa các mục quá thấp, bạn có thể cân nhắc thay đổi hoặc bổ sung các mục mới.
3. Kiểm tra lại tính chính xác của việc đo lường bằng cách sử dụng các phương pháp đo lường khác nhau, hoặc thực hiện kiểm tra lại với một mẫu khác.
4. Tăng số lượng mục trong thang đo để đảm bảo đo lường đầy đủ các khía cạnh của đặc tính được nghiên cứu.
5. Kiểm tra lại tính hợp lệ của thang đo và tính phân phối của các biến để đảm bảo tính khả thi và độ chính xác của kết quả.

Sau khi thực hiện các thao tác trên, bạn nên tính toán lại Cronbach’s alpha để kiểm tra độ tin cậy của thang đo đã được cải thiện hay chưa. Nếu giá trị alpha vẫn thấp hơn 0,7, bạn có thể cần phải sửa đổi thang đo hoặc bổ sung các mục mới để đảm bảo tính đồng nhất và độ tin cậy của nó.