Thống Kê Phân Tích Biến Số định Lượng Với Stata - Tài Liệu Text

Có thể bạn quan tâm

Tải bản đầy đủ (.doc) (27 trang)

Trang chủ

Thạc sĩ - Cao học

Khoa học tự nhiên

Thống kê phân tích biến số định lượng với Stata

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (429.8 KB, 27 trang )

Thống kê phân tích biến số định lượng với StataSơ lược lí thuyết về so sánh 2 trung bìnhKiểm định t dùng để so sánh 2 trung bình của của biến số định lương có phân phối bìnhthường. Kiểm định t gồm có (a) Kiểm định t bắt cặp để so sánh trung bình trước và saukhi can thiệp trên một nhóm và (b) kiểm định t không bắt cặp để so sánh trung bình của 2nhóm độc lập.Có hai loại kiểm định t không bắt cặp (khi so sánh trung bình của 2 nhóm độc lập). Kiểmđịnh t có giả định 2 phương sai bằng nhau và kiểm định t không có giả định phương saibằng nhau. Hai loại kiểm định này có chung nguyên lí nhưng khác nhau trong cách tínhtoán độ tự do (của kiểm định t) và cách tính sai số chuẩn.Kiểm định t không bắt cặp giả định 2 phương sai bằng nhauKiểm định t không bắt cặp giả định 2 phương sai bằng nhau dùng để so sánh trung bìnhcủa 2 nhóm độc lập và đòi hỏi 2 giả định.- Các giá trị của biến số của cả 2 dân số có phân phối bình thường- Ðộ lệch chuẩn ở 2 nhóm dân số là bằng nhau.Nếu chúng ta kí hiệu:x1: giá trị trung bình ở nhóm 1x2: giá trị trung bình ở nhóm 2n1: cỡ mẫu của nhóm 1n2: cỡ mẫu của nhóm 22s1: phương sai ở nhóm 12s2: phương sai ở nhóm 2Chúng ta có thể xác định độ tự do, sai số chuẩn và giá trị của thống kê t theo công thứcsau:- Độ tự do của kiểm định t: df = n1 + n2 - 2- Sai số chuẩn:sp =se = s p 1 / n1 + 1 / n2với(n1 − 1) s12 + (n2 − 1) s22(n1 − 1) + (n2 − 1)t=x1 − x2x1 − x2=ses p 1 / n1 + 1 / n2- Giá trị thống kê t:Sau khi tính được giá trị thống kê t, người ta tra bảng phân phối t với (n1 +n1 - 2) độ tựdo và tính được xác suất p. Thông thường nếu p t =0.9994Trả lời: Trẻ trai có trọng lượng sơ sinh trung bình là 3211.28 gram, của trẻ gái là3044.13 gram. Với giá trị t = 3,2654 và mức ý nghĩa (p-value) là 0.0012 chúng ta kết luậncó sự khác biệt về trọng lượng sơ sinh giữa trẻ trai và trẻ gái (p=0.0012).6. Hãy so sánh trọng lượng sơ sinh của con bà mẹ tăng huyết áp và bà mẹ không tănghuyết áp.Hướng dẫn: Theo giải thuật được trình bày ở đầu chương, để so sánh trọng lượng (biếnphụ thuộc có phân phối bình thường) ở 2 nhóm trước tiên chúng ta cần phải xem phươngsai của 2 nhóm mẹ tăng huyết áp và mẹ không tăng huyết áp có bằng nhau hay không.Nếu phương sai 2 nhóm tương đương chúng ta có thể sử dụng t-test thông thường (t-testphương sai đồng nhất). Nếu phương sai 2 nhóm không tương đương, chúng ta phải sửdụng t-test phương sai không đồng nhất hay kiểm định phi tham số.Kiểm định 1: So sánh 2 phương saiĐể so sánh trung bình của một biến định lượng ở hai hay nhiều nhóm, chúng ta sử dụngmenu Statistics :: Summaries, tables, & tests :: Classical tests of hypothesis :: Groupvariance comparison test.Sau khi cửa sổ sdtest - Group variance comparison test chúng ta đưa biến tlsosinh vàohộp văn bản Variable name và biến tang_ha vào hộp văn bản Group name variable rồinhấp vào nút lệnh OK.Kết quả được trình bày như sau:. sdtest tlsosinh, by( tang_ha )Variance ratio test----------------------------------------------------------------------------Group |ObsMeanStd. Err.Std. Dev.[95% Conf.Interval]--------+-------------------------------------------------------------------Ha bt |5523191.53125.58435601.09623141.2763241.786Ha tang |892742.15786.17222812.94712570.9082913.406--------+-------------------------------------------------------------------combined |6413129.13725.78336652.78273078.5073179.767----------------------------------------------------------------------------Ho: sd(huyet ap) = sd(huyet ap)F(551,88) observed= F_obs=F(551,88) lower tail = F_L= F_obs=F(551,88) upper tail = F_U= 1/F_obs =Ha: sd(1) < sd(2)P < F_obs = 0.0000Ha: sd(1) != sd(2)P < F_L + P > F_U = 0.00030.5470.5471.829Ha: sd(1) > sd(2)P > F_obs = 1.0000Kết quả cho thấy giá trị p = 0,0003 có nghĩa là phương sai của trọng lượng lúc sinh của 2nhóm không đồng nhất. Vì vậy chúng ta không thể dùng t-test phương sai đồng nhất màphải sử dụng t-test phương sai không đồng nhất (kiểm định 2A) hay kiểm định phi thamsố (kiểm định 2B).Kiểm định 2A: so sánh 2 trung bình t-test phương sai không đồng nhấtĐể so sánh trung bình của một biến định lượng ở hai hay nhiều nhóm, chúng ta sử dụngmenu Statistics :: Summaries, tables, & tests :: Classical tests of hypothesis :: Groupmean comparison test (xem lại câu 4) và biến tlsosinh vào hộp văn bản Variable name;biến tang_ha vào hộp văn bản Group name variable của cửa sổ ttest- group meancomparison. Cần lưu ý đánh dấu vào hộp kiểm Unequal variances rồi nhấp vào nút OK.Kết quả trình bày như sau:. ttest tlsosinh, by(tang_ha) unequalTwo-sample t test with unequal variances----------------------------------------------------------------------------Group |ObsMeanStd. Err.Std. Dev.[95% Conf.Interval]--------+-------------------------------------------------------------------ha bt |5523191.53125.58435601.09623141.2763241.786ha tang |892742.15786.17222812.94712570.9082913.406--------+-------------------------------------------------------------------combined |6413129.13725.78336652.78273078.5073179.767--------+-------------------------------------------------------------------diff |449.373589.88999271.1197627.6273----------------------------------------------------------------------------Satterthwaite's degrees of freedom: 104.069Ho: mean(ha bt) - mean(ha tang) = diff = 0Ha: diff < 0t =4.9991P < t =1.0000Ha: diff != 0t =4.9991P > |t| =0.0000Ha: diff > 0t =4.9991P > t =0.0000Trả lời: Con bà mẹ bị tăng huyết áp có trọng lượng sơ sinh trung bình là 2742 gram, ởcon của bà mẹ không tăng huyết áp là 3192 gram. Sự khác biệt này có ý nghĩa thống kêvới p |z| =0.00007. Hãy so sánh trọng lượng sơ sinh của trẻ sinh ra từ con của các nhóm nghề nghiệp khácnhau của người mẹ.Hướng dẫn: Để so sánh trung bình của một biến định lượng ở nhiều nhóm, chúng ta phảisử dụng phương pháp phân tích ANOVA một chiều. Sử dụng menu Statistics ::ANOVA/MANOVA :: oneway analysis of varianceDo chúng ta muốn phân tích tác động của yếu tố nghề nghiệp mẹ (nghenghiep) lên trọnglượng sinh của trẻ (tlsosinh) khi cửa sổ oneway hiện lên, ta tiến hành các bước sau:Bước 1: đặt con trỏ vào hộp văn bản Response variableBước 2: đưa con trỏ vào cửa sổ Variables và nhấp vào biến tlsosinh để đưa biến này vàohộp văn bản Response Variable.Bước 3: đặt con trỏ vào hộp văn bản FactorBước 4: đưa con trỏ vào cửa sổ Variables và nhấp vào biến nghenghiep để đưa biến nàyvào hộp văn bản Factor.Bước 5: Đánh dấu vào hộp kiểm Produce summary table để thể hiện thống kê mô tả trọnglượng sơ sinh trung bình ở các nhóm nghề nghiệpBước 6: Đánh dấu vào hộp kiểm Scheffe để có kiểm định so sánh trọng lượng trung bìnhở từng cặp đôi nghề nghiệp khác nhauBước 7: Nhấp vào nút lệnh OKTrên cửa sổ Output, trên cùng thống kê mô tả của số liệu về trọng lượng sơ sinh theonhóm tuổi của mẹ:nghe nghiep |me - 1=tu |do, 2=cong |Summary of trong luong so sinhnhan, |(gram)3=vien chuc |MeanStd. Dev.Freq.------------+-----------------------------------tu do |2981.4135643.76283104cong nhan |3118.084646.69338238vien chuc |3189.3177654.19649299------------+-----------------------------------Total |3129.1373652.78265641Con bà mẹ nghề nghiệp tự do có trọng lượng trung bình là 2981 gram, của bà mẹ vớinghề nghiệp là 3118 gram, của bà mẹ với nghề nghiệp viên chức là là 3190 gram. Chúngta biết kiểm định ANOVA có thể sử dụng để kiểm định sự khác biệt về trung bình củanhiều nhóm, nhưng trước tiên chúng ta hãy kiểm tra các điều kiện của phân tích ANOVAlà (a) biến số phụ thuộc có phân phối bình thường - điều này đã được xác nhận từ đồ thịcủa trọng lượng sơ sinh và (b) phương sai của biến phụ thuộc ở các nhóm bằng nhau điều này cũng được xác nhận qua thống kê Bartlett với p-value là 0,973.Analysis of VarianceSourceSSdfMSFProb > F-----------------------------------------------------------------------Between groups3381483.5621690741.784.000.0187Within groups269338638638422160.875-----------------------------------------------------------------------Total272720122640426125.19Bartlett's test for equal variances:chi2(2) =0.0558Prob>chi2 = 0.973Vì vậy trong trường hợp này kiểm định ANOVA là có giá trị. Ta đọc kết quả của bảngANOVA. Chúng ta có được giá trị F = 0.0187 và mức ý nghĩa (p-value) là 0.9723 chúngta kết luận không có sự khác biệt về trọng lượng sơ sinh ở con của những bà mẹ có nghềnghiệp khác nhau. Với kết luận này chúng ta có thể kết luận là có ít nhất có 1 cặp đôi (2nhóm) nghề nghiệp của mẹ có sự khác biệt về trọng lượng con nhưng chúng ta không biếtlà sự khác biệt này ở cặp đôi nghề nghiệp nào. Để biết cặp đôi nào có sự khác biệt ta xemkết xuất của so sánh sau kiểm định (post-hoc test) của Scheffe:Comparison of trong luong so sinh (gram)by nghe nghiep me - 1=tu do, 2=cong nhan, 3=vien chuc(Scheffe)Row Mean-|Col Mean |tu docong nha---------+---------------------cong nha |136.671|0.202|vien chu |207.90471.2337|0.0200.451Kết quả của kiểm định Scheffe được trình bày theo bảng và ở mỗi ô của bảng có 2 consố: con số ở trên thể hiện sự khác biệt về trọng lượng của nghề nghiệp của hàng so vớinghề nghiệp của cột và giá trị ở dưới thể hiện giá trịi p (mức ý nghĩa) của sự khác biệtnày. Dựa vào giá trị p, có thể kết luận có sự khác biệt về trọng lượng sơ sinh của con 2nhóm nghề nghiệp viên chức và tự do (giá trị p=0,020) và nhóm nghề nghiệp viên chứccó trọng lượng trung bình cao hơn nhóm nghề nghiệp tự do là 207,9 gram.Nhắc lại lí thuyết về Tương quan và ước lượngTương quan là số đo mức độ hai biến số định lượng cùng thay đổi với nhau. Có nhiềuloại hệ số tương quan, nhưng chúng đều có giá trị từ -1 đến 1. Nếu chúng có giá trị dươngcó nghĩa là hai biến số đồng biến với nhau, nếu chúng có giá trị âm nghĩa là hai biến sốnghịch biến. Giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan càng gần một nghĩa là hai biến số cóliên hệ chặt với nhau và vai trò của sai số ngẫu nhiên sẽ ít hơn. Nếu hệ số tương quan cógiá trị bằng zero có nghĩa là hai biến số độc lập và không quan hệ gì với nhau. Khi trịtuyệt đối của hệ số tương quan bằng một có nghĩa là hoàn toàn không có sai số ngẫunhiên. Bình phương của hệ số tương quan (r 2) thể hiện tỉ lệ các biến thiên của biến số phụthuộc có thể được giải thích bằng biến số độc lập.Loại hệ số tương quan được sử dụng phổ biến nhất là hệ số tương quan Pearson r:r=∑ ( x − x )( y − y )∑ ( x − x) ∑ ( y − y)ii2i2iLí giải ý nghĩa của hệ số tương quan:- Hệ số tương quan luôn luôn nằm trong đoạn [-1,1]- Hệ số tương quan r dương chứng tỏ hai biến số là đồng biến; hệ số tương quan r âmchứng tỏ hai biến số là nghịch biến; hệ số tương quan bằng zero nếu hai biến không liênhệ.- Trị số tuyệt đối của hệ số tương quan r nói lên mức độ liên quan giữa hai biến số. Nếutrị tuyệt đối của r bằng 1 (r=1 hay r=-1), quan hệ hoàn toàn tuyến tính nghĩa là tất cả cácđiểm nằm trên đường hồi quy (Hình 9.2 d và 9.2f). Nếu trị tuyệt đối của r nhỏ hơn 1 sẽ cócác điểm số liệu phân tán chung quanh đường hồi quy.- Bình phương của hệ số tương quan (r 2) thể hiện tỉ lệ biến thiên của biến số phụ thuộcđược giải thích bằng sự biến thiên của biến số độc lập (nếu mối liên hệ này là nhân quả)- Nếu r=0, không có mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến số. Ðiều này có nghĩa là (1)không có mối liên hệ gì giữa hai biến số hoặc (2) mối liên hệ giữa hai biến số không phảilà tuyến tính.- Theo quy ước, quan hệ với r từ 0,1 đến 0,3 là quan hệ yếu, từ 0,3 đến 0,5 quan hệ trungbình và trên 0,5 là quan hệ mạnh. Ðiều quan trọng là sự tương quan giữa hai biến số chothấy sự liên hệ nhưng không nhất thiết có nghĩa là cá quan hệ 'nhân quả'.Để kiểm định hệ số tương quan Pearson có thực sự khác 0 hay không, kiểm định t có thểđược sử dụngt=rn−21 − r 2 có phân phối student với n-2 độ tự do.Hồi quyHồi quy là một mô hình toán học mô tả sự biến đổi của một biến số này theo những biếnsố khác.Một phương trình hồi quy có thể có dạng như sau:cân nặng (kg) = 6,85 + 0,18 x tháng tuổi(phương trình hồi quy tính cân nặng của trẻ từ 9 đến 40 tháng tuổi theo tháng tuổi)theo phương trình này người ta gọi:cân nặng: biến số phụ thuộctháng tuổi: biến số độc lập6,85: hệ số của hằng số (Constant), hay còn gọi là điểm chặn (intercept)0,18: hệ số (Coeficient) của biến số tháng tuổi hay còn gọi là độ dốc (Slope) củađường hồi quy9. Vẽ phân tán đồ (scattergram) giữa của biến số tuổi thai (tuoithai) và trọng lượng thai(tlsosinh).Hướng dẫn: sử dụng menu Graphics :: Overlaid twoway graphđể hiện ra cửa sổ twoway – Twoway graphsTrên cửa sổ twoway – Twoway graphs, nhập tên biến số phụ thuộc vào hộp Y-axisvariable và tên biến số độc lập vào hộp X-axis variable sau đó nhấp OK để xem biểu đồphân tán. Cách làm cụ thể từng bước như sau:Bước 1: Trên hộp combo Type chọn ScatterBước 2: Đặt tên biến số độc lập (tuoithai) vào ô văn bản XBước 3: Đặt tên biến số phụ thuộc (tlsosinh) vào ô văn bản YBước 4: Nhấp nút lệnh OKCó thể cho đồ thị phân tán. Tuy nhiên chúng ta có thể thêm các tùy chọn để thực hiện cácyêu cầu sau:• Bổ sung tiêu đề “trọng lượng trẻ sơ sinh (gam)" cho trục tung• Cho các giá trị trục y từ 500 đến 5000 gram và chia các khoảng 500 gram.• Bổ sung tiêu đề “tuoi thai (tuan tuoi)" cho trục hoành•Cho các giá trị của trục x từ 24 tuần tuổi đến 42 tuần tuổi và chia làm các khoảng 4tuầnBằng cách trong cửa sổ Trên cửa sổ twoway – Twoway graphs thực hiện các bước:Trên thẻ Plot 1:Bước 1: Trên hộp combo Type chọn ScatterBước 2: Đặt tên biến số độc lập (tuoithai) vào ô văn bản XBước 3: Đặt tên biến số phụ thuộc (tlsosinh) vào ô văn bản YTrên thẻ Y-Axis:Bước 4: Trên hộp văn bản Title gõ "Trong luong tre so sinh (gam)"Bước 5: Trên hộp văn bản Rule gõ quy tắc "500(500)5000"Bước 6: Trên hộp combo Angle chọn "Horizontal"Trên thẻ X-Axis:Bước 7: Trên hộp văn bản Title gõ "Tuoi thai (tuan)"Bước 8: Trên hộp văn bản Rule gõ quy tắc "24(2)42"Và nhấp vào nút lệnh OK.Trả lời: Có sự tương quan thuận tuyến tính giữa trọng lượng sơ sinh và tuổi thai. Mốitương quan này khá chặt do đám mây có tính chất đi lên (khi nó đi về phải) và có đườngkính bé nhỏ hơn nhiều so với đường kính lớn.10. Hãy xác định hệ số tương quan giữa trọng lượng sơ sinh (tlsosinh), tuổi thai (tuoithai)và tuổi của mẹ (tuoime)Hướng dẫn: Sử dụng menu Statistics :: Summaries, tables, & tests :: Summary statistics ::Pairwise correlations.Khi đó hộp thoại pwcorr – Pairwise correlations of variables sẽ hiện ra.Tiến hành các bước sau:Bước 1: Nhấp con trỏ chuột vào hộp văn bản VariablesBước 2: Đưa con trỏ chuột vào cửa sổ Variables và nhấp vào các biến tlsosinh, biếntuoithai và biến tuoime để tên 3 biến này xuất hiện ở hộp văn bản Variables.Bước 3: Đánh dấu vào hộp kiểm Print significance level for each entryBước 4: Đánh dấu vào hộp kiểm Significance level for displaying with a star.Bước 5: Nhấp vào nút lệnh OK để xem kết quả.. pwcorr tlsosinh tuoithai tuoime, sig star(5)| tlsosinh tuoithaituoime-------------+--------------------------tlsosinh |1.0000||tuoithai |0.7376* 1.0000|0.0000|tuoime |0.03370.01511.0000|0.39410.7026Trả lời: Chương trình cho kết quả hệ số tương quan của trọng lượng thai với trọng lượngthai là 1, giữa trọng lượng thai và tuổi thai là 0.7376 (giá trị p=0,0000), giữa trọng lượngthai và tuổi của mẹ là 0,0337 (giá trị p = 0,3941). Như vậy có sự tương quan mạnh có ýnghĩa thống kê giữa trọng lượng thai và tuổi thai trong khi đó sự tương quan giữa trọnglượng thai và tuổi mẹ rất yếu và không có ý nghĩa thống kê. Do có sự liên hệ có ý nghĩathống kê (giá trị p F=R-squared=Adj R-squared =Root MSE=tlsosinh |Coef.Std. Err.tP>|t|[95% Conf.Interval]--------+-------------------------------------------------------------------tuoithai |206.64127.48457227.6090.000191.9439221.3386_cons | -4865.245290.0814-16.7720.000-5434.873-4295.617Trả lời: Hệ số tương quan bình phương R-squared = 0.544 = 54.4% nói lên tuổi thai cóthể giải thích cho 54.4% sự thay đổi về trọng lượng sơ sinh. Bảng ANOVA cho biết cótổng các sai lệch của bình phương trọng lượng sơ sinh 272.720.122 (272.7 triệu) màphương trình hồi quy có thể giải thích cho 148.3 triệu của sự sai lệch này (như vậy còn124.4 triệu tổng bình phương sai lệch chưa được giải thích gọi là Residual Sum ofSquare và giá trị 0.45 chính là giá trị 148.3/272.7). Mức ý nghĩa được trình bày trongbảng ANOVA cho biết mức ý nghĩa của phương trình.Dựa vào bảng các hệ số chúng ta có thể xây dựng phương trình hồi quy như sau:Trọng lượng sơ sinh = -4865.245 + 206.641 x tuổi thai (tính theo tuần).Mức ý nghĩa (P-value) của biến số tuổi thai (Gestational age) là kết quả của kiểm định ýnghĩa của biến số này trong phương trình có thực sự khác không hay không.Hệ số (coefficient) của biến số độc lập nói lên sự thay đổi của biến số phụ thuộc khibiến số độc lập thay đổi một đơn vị. Trong phương trình này (với biến số độc lập làTUOITHAI và biến số phụ thuộc là TLSOSINH) chúng ta có thể lí giải nếu đứa trẻ lớnhơn 1 tuần tuổi trọng lượng lúc sanh của nó sẽ tăng thêm 206.641 gram.12. Hãy xây dựng phương trình hồi quy của trọng lượng thai theo tuổi thai, giới tính củatrẻ và huyết áp cao của mẹ.Hướng dẫn: Sử dụng phương pháp hồi quy đơn bằng cách nhấp vào menu "Statistics ::Linear regression and related :: Linear regression" để hiện ra hộp thoại regress – LinearregressionNhập tên biến số phụ thuộc (tlsosinh) vào hộp Dpendent variable và tên các biến số độclập (tuoithai gioi tang_ha) vào hộp Idependent variables, rồi nhấn OK để tiếp tục. Khi đóhộp thoại chẩn đoán sẽ hiện ra. Tuy nhiên nếu chúng ta không quan tâm đến việc chẩnđoán các vấn đề trong phương trình hồi quy chúng ta hãy nhấp vào nút Cancel.. regress tlsosinh tuoithai gioi tang_haSource |SSdfMS641-------------+-----------------------------275.43Number of obs =F(3,637) =Model |1539985843 51332861.40.0000Residual |118721538637186376.040.5647-------------+-----------------------------0.5626Total |272720122640426125.19431.71Prob > F=R-squared=Adj R-squared =Root MSE=----------------------------------------------------------------------------tlsosinh |Coef.Std. Err.tP>|t|[95% Conf.Interval]------------+---------------------------------------------------------------tuoithai |201.42487.54144126.710.000186.6157216.2339gioi |167.816734.178844.910.000100.6999234.9335tang_ha |-142.1450.8685-2.790.005-242.0302-42.24979_cons | -4729.048294.1447-16.080.000-5306.659-4151.438-----------------------------------------------------------------------------Trả lời: Chúng ta tìm được r2 (R-squared) là 0.5647 cho thấy phương trình hồi quy giảithích được 56.47% sự biến thiên của trọng lượng thai và điều này cho thấy mô hình có cảgiới tính và tăng huyết áp giải thích tốt hơn so với mô hình chỉ có tuổi thai (r2=0.54).Chúng ta cũng có thể viết được phương trình hồi quy theo kết quả ở trên:Trọng lượng thai = -4729.048 + tuổi thai x 201.425 - tăng huyết áp x 142.14 + giới x167.81710. Bạn có gợi ý gì để trình bày phương trình hồi quy một cách dễ hiểu hơn đối với ngườikhông chuyên về thống kê.Hướng dẫn: Bởi vì người không chuyên về thống kê hay người chưa được làm quen vớiphương pháp mã hoá sẽ không biết làm sao để nhân tăng huyết áp với 142.14 hay giớivới 167,817. Chúng ta nhớ lại quy ước của tập tin này:Biến tăng huyết áp (tang_ha) có giá trị =0 nếu mẹ không bị tăng huyết ápBiến giới tính (gioi) có giá trị =0 nếu trẻ là trẻ gáia) Do đó phương trình hồi quy đối với trẻ gái có mẹ không tăng huyết áp là:Trọng lượng thai = -4729.048 + tuổi thai x 201.425(a)b) Ở trẻ trai với mẹ không tăng huyết áp, trọng biến số phụ thuộc của phương trình hồiquy sẽ tăng lên 167,817 gram nên phương trình hồi quy sẽ làTrọng lượng thai = -4561.23 + tuổi thai x 201.425(b)c) Ở trẻ gái với mẹ bị tăng huyết áp, trọng biến số phụ thuộc của phương trình hồi quy sẽsẽ giảm đi 142,14 gram so với phương trình (a) nên phương trình hồi quy cho nhóm nàylàTrọng lượng thai = -4871.19 + tuổi thai x 201.425d) Ở trẻ trai với mẹ bị tăng huyết áp, trọng biến số phụ thuộc của phương trình hồi quy sẽsẽ giảm đi 142,14 gram so với phương trình (b) nên phương trình hồi quy cho nhóm nàylà

Tài liệu liên quan

Vận dụng phương pháp chỉ số thống kê phân tích biến động tổng doanh thu khách sạn Sông Nhuệ 1996 - 2000.doc
- 21
- 1
- 20
Vận dụng Một số phưong pháp thống kê phân tích kết quả sản xuất kinh doanh của công Đầu tư xây dựng nông nghiệp và PTNT Hà Nội.doc
- 72
- 791
- 1
Vận dụng Một số phương pháp thống kê phân tích tình hình lao động & tiền lương ở NM thuốc lá Thăng Long
- 58
- 834
- 17
Vận dụng một số phương pháp thống kê phân tích tình hình sử dụng tài sản cố định của Công ty cổ phần cơ khí Yên Thọ thời kỳ 2004-2007
- 60
- 780
- 5
Vân dụng một số phương pháp thống kê phân tích chi phí sản xuất và giá thành sản phẩm của công ty xây dựng công trình giao thông Việt _ Lào.doc
- 9
- 711
- 1
áp dụng một số phương pháp thống kê phân tích sự biến động trong sản xuất của ngành công nghiệp ở Việt Nam
- 60
- 860
- 4
Vận dụng một số phương pháp thống kê phân tích hiệu quả hoạt động của BIDV
- 51
- 713
- 2
Áp dụng một số phương pháp thống kê phân tích sự biến động trong sản xuất của ngành công nghiệp ở Việt Nam
- 60
- 824
- 0
Phương pháp thống kê phân tích hoạt động tín dụng tại sở giao dịch Agribank
- 68
- 488
- 1
Vận dụng một số phương pháp thống kê phân tích lãi và lãi suất cho vay của Chi nhánh Ngân hàng Thương mại Cổ phần Đông Á Hà Nội giai đoạn 2001 - 2007
- 102
- 1
- 6