Update

2025-10-18 11:55:59 +07:00
parent 9690ed5634
commit e46873ed90
93 changed files with 3196 additions and 0 deletions
--- a/sample_size_site_full/t_paired_guide.html
+++ b/sample_size_site_full/t_paired_guide.html
@@ -0,0 +1,85 @@
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="vi">
+<head>
+  <meta charset="UTF-8">
+  <title>Hướng dẫn kiểm định t ghép cặp</title>
+  <script src="https://polyfill.io/v3/polyfill.min.js?features=es6"></script>
+  <script id="MathJax-script" async
+    src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3/es5/tex-mml-chtml.js">
+  </script>
+  <style>
+    body { font-family: Arial, sans-serif; max-width: 800px; margin: 40px auto; line-height: 1.6; }
+    h3 { margin-top: 2em; color: #003366; }
+    code { background-color: #f5f5f5; padding: 2px 4px; border-radius: 4px; }
+  </style>
+</head>
+<body>
+
+<h3><strong>Hướng dẫn tính toán cỡ mẫu cho kiểm định t ghép cặp (Paired t-test)</strong></h3>
+<hr>
+
+<h3><strong>1. Kiểm định t ghép cặp là gì?</strong></h3>
+<p>Kiểm định t ghép cặp (Paired t-test) là phương pháp thống kê dùng để kiểm tra sự khác biệt trung bình giữa hai điều kiện, được đo lặp lại trên cùng đối tượng.</p>
+<p>Khác với t-test hai mẫu độc lập, t ghép cặp tập trung vào sự khác biệt giữa hai giá trị trong mỗi cặp, giúp giảm sai số và cần cỡ mẫu nhỏ hơn.</p>
+
+<h3><strong>2. Phạm vi ứng dụng trong y tế công cộng</strong></h3>
+<ul>
+  <li>So sánh huyết áp trước và sau điều trị.</li>
+  <li>Đo ô nhiễm không khí sáng vs chiều cùng địa điểm.</li>
+  <li>So sánh cân nặng trẻ em trước và sau chương trình dinh dưỡng.</li>
+</ul>
+
+<h3><strong>3. Công thức kiểm định t ghép cặp</strong></h3>
+<p>Giá trị thống kê t được tính như sau:</p>
+<p style="text-align:center">
+  $$ t = \frac{\bar{d} - \mu_d}{s_d / \sqrt{n}} $$
+</p>
+
+<p><strong>Trong đó:</strong></p>
+<ul>
+  <li>\(\bar{d}\): Trung bình của các hiệu số giữa hai điều kiện</li>
+  <li>\(\mu_d\): Giá trị kỳ vọng của hiệu số (thường là 0)</li>
+  <li>\(s_d\): Độ lệch chuẩn của hiệu số</li>
+  <li>\(n\): Số cặp quan sát</li>
+</ul>
+
+<h3><strong>4. Công thức tính cỡ mẫu</strong></h3>
+<p>Cỡ mẫu \(n\) được tính theo công thức:</p>
+<p style="text-align:center">
+  $$ n = \frac{(Z_{1-\alpha/2} + Z_{1-\beta})^2 \cdot s^2}{\mu_d^2} $$
+</p>
+
+<p><strong>Trong đó:</strong></p>
+<ul>
+  <li>\(Z_{1-\alpha/2}\): Giá trị tới hạn theo mức ý nghĩa \(\alpha\)</li>
+  <li>\(Z_{1-\beta}\): Giá trị tới hạn theo độ mạnh kiểm định</li>
+  <li>\(s\): Độ lệch chuẩn của hiệu số</li>
+  <li>\(\mu_d\): Khác biệt mong muốn phát hiện</li>
+</ul>
+
+<h3><strong>5. Ví dụ minh họa</strong></h3>
+<p>Giả sử:</p>
+<ul>
+  <li>\(\alpha = 0.05 \Rightarrow Z_{1-\alpha/2} = 1.96\)</li>
+  <li>\(1-\beta = 0.8 \Rightarrow Z_{1-\beta} = 0.84\)</li>
+  <li>\(s = 5\), \(\mu_d = 3\)</li>
+</ul>
+
+<p>Áp dụng công thức:</p>
+<p style="text-align:center">
+  $$ n = \frac{(1.96 + 0.84)^2 \cdot 5^2}{3^2} = \frac{7.84 \cdot 25}{9} = \frac{196}{9} \approx 21.78 $$
+</p>
+<p><strong>Vậy cần ít nhất 22 cặp quan sát.</strong></p>
+
+<h3><strong>6. Tính bằng R với gói pwr</strong></h3>
+<p>Dùng hàm:</p>
+<pre><code>library(pwr)
+pwr.t.test(d = 3/5, sig.level = 0.05, power = 0.8, type = "paired")</code></pre>
+
+<p>Với \(d = \mu_d / s = 3 / 5 = 0.6\)</p>
+
+<h3><strong>7. Kết luận</strong></h3>
+<p>Kiểm định t ghép cặp hữu ích khi phân tích dữ liệu đo lặp. Tính đúng cỡ mẫu đảm bảo đủ mạnh để phát hiện khác biệt thực sự.</p>
+
+</body>
+</html>