Em chào cô ạ! Em kính chúc cô thật nhiều sức khoẻ. Bài giảng của cô rất hay và hữu ích. Hồi em học thạc sỹ bên Thái đã được cô giúp đỡ về bộ công cụ nghiên cứu.
Dạ cô ơi cho em hỏi thăm 1 chút được ko ạ, cỡ mẫu từ bao nhiêu trở lên thì mình mới phân tích hồi quy logistic đa biến được ạ. Em xin cảm ơn cô nhiều ạ
Thưa cô. Khi có quá nhiều biến thì làm sao để mình bắt cặp các biến để kiểm định xem nó là nhiễu hay tương tác với nhau ạ. Ví dụ ở đây cô mới kiếm tra được biến học vấn với 2 biến còn lại, vậy những biến khác thì sao ạ
Chào em, thực ra đó là kết quả của một quá trình khá dài, từ lúc tổng quan tài liệu đến khi phân tích. Trong tổng quan, em có thể tìm thấy các biến độc lập quan trọng và các biến gây nhiễu/tương tác của nó từ các nghiên cứu trước. Các hiểu biết về vấn đề nghiên cứu cũng giúp em dự kiến được các mối liên quan giữa các biến này. Từ đó giúp em có thể hình thành khung lý thuyết/khung phân tích cho NC với các biến độc lập và các biến nhiễu/tương tác tiềm tàng. Ngoài ra, khi phân tích đơn biến/phân tích mô tả em có thể nhận ra - dựa trên kinh nghiệm - mối liên quan tương tác giữa các biến để có thể đưa vào phân tích đa biến về sau. Quá trình đó cần kinh nghiệm, không có công thức chung nào để kiểm tra em ạ. Với việc ý thức được rằng có thể có các gây nhiễu hay tương tác tiềm tàng thì nhà nghiên cứu chúng ta sẽ tổng quan chi tiết hơn và phân tích cẩn thận hơn em ạ
@@lethikimanh4162 Dạ khó hình dung quá ạ. Chắc cần phải trải nghiệm thêm nhiều ví dụ ạ. Em hy vọng cô có thêm 1 clip giảng về các biến tương tác/ nhiễu để lựa chọn vào mô hình logistic. Chúc cô luôn mạnh khỏe ạ.
Thưa cô, em thấy biến nhóm tuổi được mã hóa là 1 và 2. Em thắc mắc có nhất thiết phải dùng số 1 và 2 không ạ? Vì em thử tính nếu mã hóa là 0 và 1 thì kết quả khi kiểm tra tương tác không ra OR như mã hóa 1 và 2 ạ.
Cảm ơn cô vì bài giảng hữu ích. Thưa cô, trong phần phân tích đơn biến khi biến độc lập là biến danh mục, ở phần Categorical chúng ta phải chọn ra 01 chỉ số đầu hoặc cuối để làm mốc so sánh. Vậy khi phân tích đa biến mà có nhiều biến độc lập là biến danh mục thì chúng ta làm thế nào ạ? (Ví dụ như học vấn có 3 mức (cấp 1, cấp 2, cấp 3) là biến danh mục, tuổi cũng được phân làm 3 nhóm ). Và kết quả đọc sẽ phiên giải như thế nào thưa cô. Bên cạnh đó, vì là biến danh mục nên mỗi biến độc lập sẽ có từ 2 chỉ số OR trở lên khi so sánh với reference, như vậy thì sẽ đánh giá nhiễu như thế nào ạ. Trong bài này em thấy các biến độc lập đa số là nhị phân, chỉ có biến tôn giáo là biến danh mục, nhưng em không thấy thao tác đưa nó vào mục Categorical. Cô có thể gỡ giúp em những vướng mắc này được không ạ. Em cảm ơn cô ạ.
Chào em, biến độc lập là biến danh mục thì em có 2 lựa chọn như trong bài cô đã giới thiệu: (1) có tính khuynh hướng (nghĩa là mối liên quan của nhóm 2 với nhóm 1 cũng giống mối liên quan giữa nhóm 3 và nhóm 2 - chỉ có 1 OR mà thôi) hoặc (2) không có tính khuynh hướng (categorical - chọn 1 nhóm nền làm nhóm so sánh, có nhiều OR, lần lượt là nhóm 2 so với nhóm nền, nhóm 3 so với nhóm nề....) Nếu trong mô hình có nhiều biến danh mục thì em cũng làm như thế, tùy vào đặc điểm biến đó để em chọn là theo cách nào như 2 lựa chọn nêu ở trên nhé. Phiên giải - ví dụ học vấn và nhiễm HIV chẳng hạn: lựa chọn 1: người học vấn cấp 2 có nguy cơ bị nhiễm HIV bằng "OR" lần so với người có học vấn cấp 1, tương tự, người có học vấn cấp 3 có nguy cơ bị nhiễm HIV bằng "OR" lần so với người có học vấn cấp 2... Lựa chọn 2: so với người có học vấn cấp 1, người có học vấn cấp 2 có nguy cơ nhiễm HIV bằng OR1 lần, người có học vấn cấp 3 có nguy cơ nhiễm HIV bằng OR2 lần..... Việc đánh giá nhiễu: để đơn giản em có thể thực hiện như lựa chọn 1 - nghĩa là chỉ có 1 OR - khi đánh giá có biến thứ 3 nào nhiễu không nhé. Hy vọng em có thể rõ hơn sau các trao đổi này nhé
Xem các bài giảng của cô về phần hồi quy mà em vỡ vạc ra nhiều lắm cô ạ. Trong bài này cô có nhắc đến phân tích phân tầng trong SPSS nên em cũng muốn hỏi thêm cô về loại phân tích này ạ. Khi nào mình sử dụng và mình sẽ tiến hành trên SPSS thế nào ạ? Em cảm ơn cô nhiều!
Cảm ơn cô nhiều ạ. Bài giảng rất dễ hiểu và dễ áp dụng
Em chào cô ạ! Em kính chúc cô thật nhiều sức khoẻ. Bài giảng của cô rất hay và hữu ích. Hồi em học thạc sỹ bên Thái đã được cô giúp đỡ về bộ công cụ nghiên cứu.
Cảm ơn video rất dễ hiểu của cô, cô ơi em muốn hỏi một chút, nếu kết quả (or hiệu chỉnh-or thô)/or hiệu chỉnh
Dạ cô ơi cho em hỏi thăm 1 chút được ko ạ, cỡ mẫu từ bao nhiêu trở lên thì mình mới phân tích hồi quy logistic đa biến được ạ. Em xin cảm ơn cô nhiều ạ
Thưa cô. Khi có quá nhiều biến thì làm sao để mình bắt cặp các biến để kiểm định xem nó là nhiễu hay tương tác với nhau ạ. Ví dụ ở đây cô mới kiếm tra được biến học vấn với 2 biến còn lại, vậy những biến khác thì sao ạ
Chào em, thực ra đó là kết quả của một quá trình khá dài, từ lúc tổng quan tài liệu đến khi phân tích. Trong tổng quan, em có thể tìm thấy các biến độc lập quan trọng và các biến gây nhiễu/tương tác của nó từ các nghiên cứu trước. Các hiểu biết về vấn đề nghiên cứu cũng giúp em dự kiến được các mối liên quan giữa các biến này. Từ đó giúp em có thể hình thành khung lý thuyết/khung phân tích cho NC với các biến độc lập và các biến nhiễu/tương tác tiềm tàng. Ngoài ra, khi phân tích đơn biến/phân tích mô tả em có thể nhận ra - dựa trên kinh nghiệm - mối liên quan tương tác giữa các biến để có thể đưa vào phân tích đa biến về sau. Quá trình đó cần kinh nghiệm, không có công thức chung nào để kiểm tra em ạ. Với việc ý thức được rằng có thể có các gây nhiễu hay tương tác tiềm tàng thì nhà nghiên cứu chúng ta sẽ tổng quan chi tiết hơn và phân tích cẩn thận hơn em ạ
@@lethikimanh4162 Dạ khó hình dung quá ạ. Chắc cần phải trải nghiệm thêm nhiều ví dụ ạ. Em hy vọng cô có thêm 1 clip giảng về các biến tương tác/ nhiễu để lựa chọn vào mô hình logistic. Chúc cô luôn mạnh khỏe ạ.
@@crabedoctor6176 Đúng là nói lý thuyết khó hình dung thật :). Cô sẽ cân nhắc có 1 bài hoàn toàn phân tích làm ví dụ nhé
Thưa cô, em thấy biến nhóm tuổi được mã hóa là 1 và 2. Em thắc mắc có nhất thiết phải dùng số 1 và 2 không ạ? Vì em thử tính nếu mã hóa là 0 và 1 thì kết quả khi kiểm tra tương tác không ra OR như mã hóa 1 và 2 ạ.
Cảm ơn cô vì bài giảng hữu ích.
Thưa cô, trong phần phân tích đơn biến khi biến độc lập là biến danh mục, ở phần Categorical chúng ta phải chọn ra 01 chỉ số đầu hoặc cuối để làm mốc so sánh. Vậy khi phân tích đa biến mà có nhiều biến độc lập là biến danh mục thì chúng ta làm thế nào ạ? (Ví dụ như học vấn có 3 mức (cấp 1, cấp 2, cấp 3) là biến danh mục, tuổi cũng được phân làm 3 nhóm ). Và kết quả đọc sẽ phiên giải như thế nào thưa cô. Bên cạnh đó, vì là biến danh mục nên mỗi biến độc lập sẽ có từ 2 chỉ số OR trở lên khi so sánh với reference, như vậy thì sẽ đánh giá nhiễu như thế nào ạ. Trong bài này em thấy các biến độc lập đa số là nhị phân, chỉ có biến tôn giáo là biến danh mục, nhưng em không thấy thao tác đưa nó vào mục Categorical. Cô có thể gỡ giúp em những vướng mắc này được không ạ. Em cảm ơn cô ạ.
Chào em, biến độc lập là biến danh mục thì em có 2 lựa chọn như trong bài cô đã giới thiệu: (1) có tính khuynh hướng (nghĩa là mối liên quan của nhóm 2 với nhóm 1 cũng giống mối liên quan giữa nhóm 3 và nhóm 2 - chỉ có 1 OR mà thôi) hoặc (2) không có tính khuynh hướng (categorical - chọn 1 nhóm nền làm nhóm so sánh, có nhiều OR, lần lượt là nhóm 2 so với nhóm nền, nhóm 3 so với nhóm nề....)
Nếu trong mô hình có nhiều biến danh mục thì em cũng làm như thế, tùy vào đặc điểm biến đó để em chọn là theo cách nào như 2 lựa chọn nêu ở trên nhé.
Phiên giải - ví dụ học vấn và nhiễm HIV chẳng hạn: lựa chọn 1: người học vấn cấp 2 có nguy cơ bị nhiễm HIV bằng "OR" lần so với người có học vấn cấp 1, tương tự, người có học vấn cấp 3 có nguy cơ bị nhiễm HIV bằng "OR" lần so với người có học vấn cấp 2... Lựa chọn 2: so với người có học vấn cấp 1, người có học vấn cấp 2 có nguy cơ nhiễm HIV bằng OR1 lần, người có học vấn cấp 3 có nguy cơ nhiễm HIV bằng OR2 lần.....
Việc đánh giá nhiễu: để đơn giản em có thể thực hiện như lựa chọn 1 - nghĩa là chỉ có 1 OR - khi đánh giá có biến thứ 3 nào nhiễu không nhé.
Hy vọng em có thể rõ hơn sau các trao đổi này nhé
Bài giảng hay và tâm huyết ạ
Xem các bài giảng của cô về phần hồi quy mà em vỡ vạc ra nhiều lắm cô ạ. Trong bài này cô có nhắc đến phân tích phân tầng trong SPSS nên em cũng muốn hỏi thêm cô về loại phân tích này ạ. Khi nào mình sử dụng và mình sẽ tiến hành trên SPSS thế nào ạ? Em cảm ơn cô nhiều!