Update
This commit is contained in:
3
docker.service.d/docker.conf
Normal file
3
docker.service.d/docker.conf
Normal file
@@ -0,0 +1,3 @@
|
||||
[Service]
|
||||
ExecStart=
|
||||
ExecStart=/usr/bin/dockerd -H tcp://0.0.0.0:2375 -H unix:///var/run/docker.sock
|
||||
11
sample_size_site_full/adj_sample.html
Normal file
11
sample_size_site_full/adj_sample.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>adj_sample.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>adj_sample.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder page for Adj Sample module.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
11
sample_size_site_full/adj_sample_guide.html
Normal file
11
sample_size_site_full/adj_sample_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>adj_sample_guide.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>adj_sample_guide.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder guide page for Adj Sample Guide.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
11
sample_size_site_full/adv_crossover.html
Normal file
11
sample_size_site_full/adv_crossover.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>adv_crossover.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>adv_crossover.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder page for Adv Crossover module.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
11
sample_size_site_full/adv_crossover_guide.html
Normal file
11
sample_size_site_full/adv_crossover_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>adv_crossover_guide.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>adv_crossover_guide.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder guide page for Adv Crossover Guide.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
BIN
sample_size_site_full/adv_equivalence.html
Normal file
BIN
sample_size_site_full/adv_equivalence.html
Normal file
Binary file not shown.
BIN
sample_size_site_full/adv_equivalence_guide.html
Normal file
BIN
sample_size_site_full/adv_equivalence_guide.html
Normal file
Binary file not shown.
11
sample_size_site_full/adv_multilevel.html
Normal file
11
sample_size_site_full/adv_multilevel.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>adv_multilevel.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>adv_multilevel.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder page for Adv Multilevel module.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
11
sample_size_site_full/adv_multilevel_guide.html
Normal file
11
sample_size_site_full/adv_multilevel_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>adv_multilevel_guide.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>adv_multilevel_guide.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder guide page for Adv Multilevel Guide.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
BIN
sample_size_site_full/adv_noninferiority.html
Normal file
BIN
sample_size_site_full/adv_noninferiority.html
Normal file
Binary file not shown.
BIN
sample_size_site_full/adv_noninferiority_guide.html
Normal file
BIN
sample_size_site_full/adv_noninferiority_guide.html
Normal file
Binary file not shown.
1
sample_size_site_full/adv_repeated_anova.html
Normal file
1
sample_size_site_full/adv_repeated_anova.html
Normal file
@@ -0,0 +1 @@
|
||||
<iframe src="https://shiny.huph.edu.vn/sample-apps/samplesize/RepeatAnova/" style="width:100%;height:100vh;border:none;"></iframe>
|
||||
154
sample_size_site_full/adv_repeated_anova_guide.html
Normal file
154
sample_size_site_full/adv_repeated_anova_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,154 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="vi">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>Hướng dẫn tính cỡ mẫu Repeated Measures ANOVA</title>
|
||||
<script src="https://polyfill.io/v3/polyfill.min.js?features=es6"></script>
|
||||
<script type="text/javascript" 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;
|
||||
margin: 40px;
|
||||
line-height: 1.6;
|
||||
}
|
||||
h3, h4 {
|
||||
color: #2c3e50;
|
||||
}
|
||||
hr {
|
||||
border: 1px solid #ccc;
|
||||
margin: 2em 0;
|
||||
}
|
||||
code {
|
||||
background-color: #f9f9f9;
|
||||
padding: 2px 4px;
|
||||
font-family: Consolas, monospace;
|
||||
}
|
||||
pre {
|
||||
background: #f4f4f4;
|
||||
padding: 10px;
|
||||
overflow-x: auto;
|
||||
border-radius: 5px;
|
||||
}
|
||||
</style>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
|
||||
<!-- Nội dung được đưa vào đây -->
|
||||
<h3> </h3>
|
||||
<h3><strong>Hướng dẫn tính toán cỡ mẫu cho kiểm định Repeated Measures ANOVA</strong></h3>
|
||||
<hr>
|
||||
<h3><strong>1. Repeated Measures ANOVA là gì?</strong></h3>
|
||||
<p><strong>Repeated Measures ANOVA</strong> (Phân tích phương sai với số đo lặp lại) là một phương pháp thống kê được sử dụng khi cùng một nhóm đối tượng được đo nhiều lần trên cùng một biến phụ thuộc trong các điều kiện hoặc thời điểm khác nhau.</p>
|
||||
<h4><strong>Phạm vi ứng dụng:</strong></h4>
|
||||
<p>Repeated Measures ANOVA được áp dụng rộng rãi trong các nghiên cứu y sinh và y tế công cộng, khi cần so sánh sự thay đổi của một biến qua thời gian hoặc qua các điều kiện khác nhau:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Theo dõi hiệu quả điều trị tại nhiều thời điểm.</li>
|
||||
<li>So sánh đáp ứng sinh học trong các điều kiện hoặc liều lượng khác nhau.</li>
|
||||
<li>Đánh giá thay đổi hành vi hoặc thái độ qua các giai đoạn can thiệp.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<hr>
|
||||
<h4><strong>Ví dụ trong nghiên cứu:</strong></h4>
|
||||
<ol>
|
||||
<li><strong>Nghiên cứu lâm sàng:</strong>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Theo dõi huyết áp của bệnh nhân tại 3 thời điểm: trước điều trị, sau 1 tháng, và sau 3 tháng.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</li>
|
||||
<li><strong>Nghiên cứu dinh dưỡng:</strong>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>So sánh mức đường huyết của một nhóm bệnh nhân sau khi sử dụng 3 chế độ ăn khác nhau.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</li>
|
||||
<li><strong>Y tế công cộng:</strong>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Đánh giá tác động của chiến dịch truyền thông sức khỏe đối với kiến thức người dân qua các thời điểm khảo sát khác nhau.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</li>
|
||||
</ol>
|
||||
<hr>
|
||||
<h3><strong>2. Công thức tính cỡ mẫu cho Repeated Measures ANOVA</strong></h3>
|
||||
<p>Cỡ mẫu cho kiểm định Repeated Measures ANOVA được tính toán dựa trên các tham số chính:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li><strong>Số lần đo lặp lại (\(p\))</strong>: Số thời điểm hoặc điều kiện trong nghiên cứu.</li>
|
||||
<li><strong>Kích thước hiệu ứng chuẩn hóa (\(f\))</strong>: Đo lường mức độ thay đổi của biến phụ thuộc qua các lần đo.</li>
|
||||
<li><strong>Hệ số tương quan giữa các lần đo (\(\rho\))</strong>: Đo mức độ tương quan giữa các lần đo trên cùng một đối tượng.</li>
|
||||
<li><strong>Mức ý nghĩa (\(\alpha\))</strong>: Xác suất chấp nhận sai lầm loại I.</li>
|
||||
<li><strong>Độ mạnh kiểm định (\(1 - \beta\))</strong>: Xác suất phát hiện khác biệt có ý nghĩa khi khác biệt tồn tại.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<h4><strong>Công thức tổng quát:</strong></h4>
|
||||
<p>
|
||||
\[
|
||||
n = \frac{(\eta + 1)(Z_{1-\alpha} + Z_{1-\beta})^2}{f^2 (1 - \rho)}
|
||||
\]
|
||||
</p>
|
||||
<h4><strong>Trong đó:</strong></h4>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\(n\): Số mẫu cần thiết cho mỗi nhóm.</li>
|
||||
<li>\(\eta = p - 1\): Bậc tự do của số lần đo lặp lại.</li>
|
||||
<li>\(f\): Kích thước hiệu ứng chuẩn hóa (nhỏ = 0.1, trung bình = 0.25, lớn = 0.4).</li>
|
||||
<li>\(\rho\): Hệ số tương quan giữa các lần đo.</li>
|
||||
<li>\(Z_{1-\alpha}\): Giá trị tới hạn của phân phối chuẩn tương ứng mức ý nghĩa.</li>
|
||||
<li>\(Z_{1-\beta}\): Giá trị tới hạn tương ứng với độ mạnh kiểm định.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<h4><strong>Tổng cỡ mẫu cho toàn bộ nghiên cứu:</strong></h4>
|
||||
<p>
|
||||
\[
|
||||
n_{\text{total}} = n \times \text{số nhóm}
|
||||
\]
|
||||
</p>
|
||||
<hr>
|
||||
<h3><strong>3. Ví dụ minh họa</strong></h3>
|
||||
<h4><strong>Bài toán:</strong></h4>
|
||||
<p>Bạn muốn đánh giá sự thay đổi điểm huyết áp của một nhóm bệnh nhân tại 3 thời điểm:</p>
|
||||
<ol>
|
||||
<li>Trước khi điều trị.</li>
|
||||
<li>Sau 1 tháng điều trị.</li>
|
||||
<li>Sau 3 tháng điều trị.</li>
|
||||
</ol>
|
||||
<p>Các tham số:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\(p = 3\)</li>
|
||||
<li>\(f = 0.25\)</li>
|
||||
<li>\(\rho = 0.5\)</li>
|
||||
<li>\(\alpha = 0.05\)</li>
|
||||
<li>\(1 - \beta = 0.8\)</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<p>Tính toán từng bước sẽ cho kết quả \(n \approx 753\)</p>
|
||||
<hr>
|
||||
<h3><strong>4. Hướng dẫn tính toán cỡ mẫu bằng R</strong></h3>
|
||||
<h4><strong>Mã R mẫu:</strong></h4>
|
||||
<pre><code>library(pwr)
|
||||
|
||||
# Hiệu ứng điều chỉnh với hệ số tương quan
|
||||
adjusted_effect_size <- 0.25 * sqrt(1 - 0.5)
|
||||
|
||||
# Tính cỡ mẫu
|
||||
result <- pwr.anova.test(
|
||||
k = 3, # Số thời điểm
|
||||
f = adjusted_effect_size,
|
||||
sig.level = 0.05,
|
||||
power = 0.8
|
||||
)
|
||||
|
||||
print(result)</code></pre>
|
||||
<h4><strong>Kết quả trả về:</strong></h4>
|
||||
<pre><code>Balanced one-way analysis of variance power calculation
|
||||
|
||||
k = 3
|
||||
n = 752.64
|
||||
f = 0.1767767
|
||||
sig.level = 0.05
|
||||
power = 0.8</code></pre>
|
||||
<h4><strong>Kết luận:</strong></h4>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Cỡ mẫu cần thiết cho mỗi nhóm: \(n = 753\)</li>
|
||||
<li>Tổng cỡ mẫu (với 1 nhóm): \(n_{\text{total}} = 753\)</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<hr>
|
||||
<h3><strong>5. Kết luận</strong></h3>
|
||||
<p>Repeated Measures ANOVA là một công cụ mạnh mẽ để phân tích dữ liệu lặp lại trên cùng một đối tượng, giúp kiểm tra hiệu quả của các can thiệp qua thời gian hoặc trong các điều kiện khác nhau. Việc tính toán cỡ mẫu đúng cách giúp đảm bảo nghiên cứu có đủ sức mạnh thống kê để phát hiện sự khác biệt thực sự.</p>
|
||||
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
1
sample_size_site_full/anova_oneway.html
Normal file
1
sample_size_site_full/anova_oneway.html
Normal file
@@ -0,0 +1 @@
|
||||
<iframe src="https://shiny.huph.edu.vn/sample-apps/samplesize/anova/" style="width:100%;height:100vh;border:none;"></iframe>
|
||||
711
sample_size_site_full/anova_oneway_guide.html
Normal file
711
sample_size_site_full/anova_oneway_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,711 @@
|
||||
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="vi">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8" />
|
||||
<title>Hướng dẫn One Way ANOVA</title>
|
||||
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3/es5/tex-mml-chtml.js"></script>
|
||||
<style>
|
||||
body { font-family: Arial, sans-serif; padding: 20px; max-width: 800px; margin: auto; }
|
||||
h1 { color: #0074D9; }
|
||||
hr { margin: 20px 0; }
|
||||
</style>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h3><strong>Hướng dẫn tính toán cỡ mẫu cho kiểm định ANOVA (Phân tích phương
|
||||
sai)</strong></h3>
|
||||
<hr>
|
||||
<h3><strong>1. Kiểm định ANOVA là gì?</strong></h3>
|
||||
<p>Kiểm định ANOVA (Analysis of Variance) là một phương pháp thống kê dùng để
|
||||
kiểm tra xem có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa trung bình của nhiều
|
||||
nhóm độc lập hay không.</p>
|
||||
<hr>
|
||||
<h4><strong>Phạm vi ứng dụng:</strong></h4>
|
||||
<p>Kiểm định ANOVA được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu y tế, khoa học xã
|
||||
hội và giáo dục, đặc biệt khi cần so sánh trung bình của hơn 2 nhóm độc
|
||||
lập.<br>Ví dụ:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>So sánh trung bình cân nặng giữa 3 nhóm trẻ em được bổ sung dinh dưỡng ở
|
||||
các mức độ khác nhau.</li>
|
||||
<li>So sánh điểm trung bình của sinh viên giữa 4 phương pháp giảng dạy.</li>
|
||||
<li>So sánh thời gian sống sót trung bình giữa 3 loại thuốc.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<hr>
|
||||
<h3><strong>2. Công thức tính cỡ mẫu cho kiểm định ANOVA</strong></h3>
|
||||
<p>Công thức tổng quát để tính cỡ mẫu cho kiểm định ANOVA dựa trên kích thước
|
||||
hiệu ứng chuẩn hóa (</p>
|
||||
<math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>f</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">f</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math>
|
||||
<p><span aria-hidden="true">f</span>), mức ý nghĩa (</p>
|
||||
<math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>α</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">\alpha</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math>
|
||||
<p><span aria-hidden="true">α</span>), và độ mạnh kiểm định (</p>
|
||||
<math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mn>1</mn>
|
||||
<mo>−</mo>
|
||||
<mi>β</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">1-\beta</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math>
|
||||
<p><span aria-hidden="true">1−β</span>):</p>
|
||||
<math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>n</mi>
|
||||
<mo>=</mo>
|
||||
<mfrac>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mo stretchy="false">(</mo>
|
||||
<mi>η</mi>
|
||||
<mo>+</mo>
|
||||
<mn>1</mn>
|
||||
<mo stretchy="false">)</mo>
|
||||
<mo stretchy="false">(</mo>
|
||||
<msub>
|
||||
<mi>Z</mi>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mn>1</mn>
|
||||
<mo>−</mo>
|
||||
<mi>α</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
</msub>
|
||||
<mo>+</mo>
|
||||
<msub>
|
||||
<mi>Z</mi>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mn>1</mn>
|
||||
<mo>−</mo>
|
||||
<mi>β</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
</msub>
|
||||
<msup>
|
||||
<mo stretchy="false">)</mo>
|
||||
<mn>2</mn>
|
||||
</msup>
|
||||
</mrow>
|
||||
<msup>
|
||||
<mi>f</mi>
|
||||
<mn>2</mn>
|
||||
</msup>
|
||||
</mfrac>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">n =
|
||||
\frac{{(\eta + 1)(Z_{1-\alpha} + Z_{1-\beta})^2}}{{f^2}}</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math>
|
||||
<p><span aria-hidden="true">n=f2(η+1)(Z1−α+Z1−β)2</span></p>
|
||||
<p><strong>Trong đó:</strong></p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li><math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>n</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">n</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math><span aria-hidden="true">n</span>: Số mẫu cần thiết cho mỗi nhóm.
|
||||
</li>
|
||||
<li><math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>η</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">\eta</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math><span aria-hidden="true">η</span>: Bậc tự do giữa các nhóm (<math
|
||||
style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>η</mi>
|
||||
<mo>=</mo>
|
||||
<mi>k</mi>
|
||||
<mo>−</mo>
|
||||
<mn>1</mn>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">\eta = k - 1</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math><span aria-hidden="true">η=k−1</span>, với<math
|
||||
style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>k</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">k</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math><span aria-hidden="true">k</span> là số nhóm).</li>
|
||||
<li><math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>f</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">f</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math><span aria-hidden="true">f</span>: Kích thước hiệu ứng chuẩn hóa:
|
||||
<ul>
|
||||
<li><math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>f</mi>
|
||||
<mo>=</mo>
|
||||
<mn>0.1</mn>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">f = 0.1</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math><span aria-hidden="true">f=0.1</span>: Hiệu ứng nhỏ.</li>
|
||||
<li><math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>f</mi>
|
||||
<mo>=</mo>
|
||||
<mn>0.25</mn>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">f = 0.25</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math><span aria-hidden="true">f=0.25</span>: Hiệu ứng trung bình.</li>
|
||||
<li><math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>f</mi>
|
||||
<mo>=</mo>
|
||||
<mn>0.4</mn>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">f = 0.4</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math><span aria-hidden="true">f=0.4</span>: Hiệu ứng lớn.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</li>
|
||||
<li><math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<msub>
|
||||
<mi>Z</mi>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mn>1</mn>
|
||||
<mo>−</mo>
|
||||
<mi>α</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
</msub>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">Z_{1-\alpha}</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math><span aria-hidden="true">Z1−α</span>: Điểm tới hạn từ phân phối
|
||||
chuẩn theo mức ý nghĩa<math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>α</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">\alpha</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math><span aria-hidden="true">α</span>.</li>
|
||||
<li><math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<msub>
|
||||
<mi>Z</mi>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mn>1</mn>
|
||||
<mo>−</mo>
|
||||
<mi>β</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
</msub>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">Z_{1-\beta}</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math><span aria-hidden="true">Z1−β</span>: Điểm tới hạn từ phân phối
|
||||
chuẩn tương ứng với độ mạnh kiểm định.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<hr>
|
||||
<h3><strong>3. Đặc biệt khi chỉ có 2 nhóm</strong></h3>
|
||||
<p>Khi số nhóm</p>
|
||||
<math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>k</mi>
|
||||
<mo>=</mo>
|
||||
<mn>2</mn>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">k = 2</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math>
|
||||
<p><span aria-hidden="true">k=2</span>, kiểm định ANOVA trở thành <strong>kiểm
|
||||
định t-test hai mẫu độc lập</strong>.<br>Trong trường hợp này, công thức
|
||||
trên được đơn giản hóa thành:</p>
|
||||
<math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>n</mi>
|
||||
<mo>=</mo>
|
||||
<mfrac>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mn>2</mn>
|
||||
<mo stretchy="false">(</mo>
|
||||
<msub>
|
||||
<mi>Z</mi>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mn>1</mn>
|
||||
<mo>−</mo>
|
||||
<mi>α</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
</msub>
|
||||
<mo>+</mo>
|
||||
<msub>
|
||||
<mi>Z</mi>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mn>1</mn>
|
||||
<mo>−</mo>
|
||||
<mi>β</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
</msub>
|
||||
<msup>
|
||||
<mo stretchy="false">)</mo>
|
||||
<mn>2</mn>
|
||||
</msup>
|
||||
</mrow>
|
||||
<msup>
|
||||
<mi>f</mi>
|
||||
<mn>2</mn>
|
||||
</msup>
|
||||
</mfrac>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">n =
|
||||
\frac{{2(Z_{1-\alpha} + Z_{1-\beta})^2}}{{f^2}}</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math>
|
||||
<p><span aria-hidden="true">n=f22(Z1−α+Z1−β)2</span></p>
|
||||
<p><strong>Nhận xét:</strong></p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Nếu nghiên cứu của bạn luôn chỉ so sánh 2 nhóm, bạn nên sử dụng
|
||||
<strong>kiểm định t-test hai mẫu độc lập</strong> để đơn giản hóa.</li>
|
||||
<li>Tuy nhiên, nếu có khả năng mở rộng số lượng nhóm (nhiều hơn 2), kiểm định
|
||||
ANOVA sẽ là phương pháp tổng quát hơn.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<hr>
|
||||
<h3><strong>4. Hướng dẫn tính toán</strong></h3>
|
||||
<h4><strong>Cách tính cỡ mẫu</strong></h4>
|
||||
<p>Để tính cỡ mẫu cho kiểm định ANOVA, bạn cần cung cấp:</p>
|
||||
<ol>
|
||||
<li><strong>Kích thước hiệu ứng (</strong><math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>f</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">f</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math><strong><span aria-hidden="true">f</span>)</strong>:
|
||||
<ul>
|
||||
<li><math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>f</mi>
|
||||
<mo>=</mo>
|
||||
<mn>0.1</mn>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">f = 0.1</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math><span aria-hidden="true">f=0.1</span>: Hiệu ứng nhỏ.</li>
|
||||
<li><math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>f</mi>
|
||||
<mo>=</mo>
|
||||
<mn>0.25</mn>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">f = 0.25</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math><span aria-hidden="true">f=0.25</span>: Hiệu ứng trung bình.</li>
|
||||
<li><math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>f</mi>
|
||||
<mo>=</mo>
|
||||
<mn>0.4</mn>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">f = 0.4</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math><span aria-hidden="true">f=0.4</span>: Hiệu ứng lớn.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</li>
|
||||
<li><strong>Mức ý nghĩa (</strong><math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>α</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">\alpha</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math><strong><span aria-hidden="true">α</span>)</strong>: Thường là 0.05.
|
||||
</li>
|
||||
<li><strong>Độ mạnh kiểm định (</strong><math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mn>1</mn>
|
||||
<mo>−</mo>
|
||||
<mi>β</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">1-\beta</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math><strong><span aria-hidden="true">1−β</span>)</strong>: Thường là 0.8
|
||||
hoặc 0.9.</li>
|
||||
<li><strong>Số nhóm (</strong><math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>k</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">k</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math><strong><span aria-hidden="true">k</span>)</strong>: Nhập số nhóm cần
|
||||
so sánh.</li>
|
||||
</ol>
|
||||
<h4><strong>Tổng cỡ mẫu</strong></h4>
|
||||
<p>Tổng cỡ mẫu cho toàn bộ nghiên cứu được tính bằng:</p>
|
||||
<math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<msub>
|
||||
<mi>n</mi>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>t</mi>
|
||||
<mi>o</mi>
|
||||
<mi>t</mi>
|
||||
<mi>a</mi>
|
||||
<mi>l</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
</msub>
|
||||
<mo>=</mo>
|
||||
<mi>n</mi>
|
||||
<mo>×</mo>
|
||||
<mi>k</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">n_{total} = n \times k</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math>
|
||||
<p><span aria-hidden="true">ntotal=n×k</span></p>
|
||||
<p>Với</p>
|
||||
<math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>n</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">n</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math>
|
||||
<p><span aria-hidden="true">n</span> là số mẫu cần thiết cho mỗi nhóm, và</p>
|
||||
<math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>k</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">k</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math>
|
||||
<p><span aria-hidden="true">k</span> là số nhóm.</p>
|
||||
<hr>
|
||||
<h3><strong>5. Ví dụ minh họa</strong></h3>
|
||||
<h4><strong>Bài toán:</strong></h4>
|
||||
<p>Bạn muốn kiểm tra sự khác biệt trung bình cân nặng giữa 3 nhóm trẻ em được bổ
|
||||
sung dinh dưỡng ở mức độ khác nhau với:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Kích thước hiệu ứng (<math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>f</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">f</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math><span aria-hidden="true">f</span>) = 0.25 (hiệu ứng trung bình).</li>
|
||||
<li>Mức ý nghĩa (<math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>α</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">\alpha</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math><span aria-hidden="true">α</span>) = 0.05.</li>
|
||||
<li>Độ mạnh kiểm định (<math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mn>1</mn>
|
||||
<mo>−</mo>
|
||||
<mi>β</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">1-\beta</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math><span aria-hidden="true">1−β</span>) = 0.8.</li>
|
||||
<li>Số nhóm (<math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>k</mi>
|
||||
<mo>=</mo>
|
||||
<mn>3</mn>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">k = 3</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math><span aria-hidden="true">k=3</span>).</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<h4><strong>Áp dụng công thức:</strong></h4>
|
||||
<ol>
|
||||
<li>
|
||||
<p>Bậc tự do giữa các nhóm:</p>
|
||||
<math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>η</mi>
|
||||
<mo>=</mo>
|
||||
<mi>k</mi>
|
||||
<mo>−</mo>
|
||||
<mn>1</mn>
|
||||
<mo>=</mo>
|
||||
<mn>3</mn>
|
||||
<mo>−</mo>
|
||||
<mn>1</mn>
|
||||
<mo>=</mo>
|
||||
<mn>2</mn>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">\eta = k - 1 = 3 - 1 = 2
|
||||
</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math><span aria-hidden="true">η=k−1=3−1=2</span>
|
||||
</li>
|
||||
<li>
|
||||
<p>Tra bảng phân phối chuẩn:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li><math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<msub>
|
||||
<mi>Z</mi>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mn>1</mn>
|
||||
<mo>−</mo>
|
||||
<mi>α</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
</msub>
|
||||
<mo>=</mo>
|
||||
<msub>
|
||||
<mi>Z</mi>
|
||||
<mn>0.95</mn>
|
||||
</msub>
|
||||
<mo>=</mo>
|
||||
<mn>1.96</mn>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">Z_{1-\alpha} = Z_{0.95} =
|
||||
1.96</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math><span aria-hidden="true">Z1−α=Z0.95=1.96</span>.</li>
|
||||
<li><math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<msub>
|
||||
<mi>Z</mi>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mn>1</mn>
|
||||
<mo>−</mo>
|
||||
<mi>β</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
</msub>
|
||||
<mo>=</mo>
|
||||
<msub>
|
||||
<mi>Z</mi>
|
||||
<mn>0.8</mn>
|
||||
</msub>
|
||||
<mo>=</mo>
|
||||
<mn>0.84</mn>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">Z_{1-\beta} = Z_{0.8} =
|
||||
0.84</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math><span aria-hidden="true">Z1−β=Z0.8=0.84</span>.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</li>
|
||||
<li>
|
||||
<p>Tính cỡ mẫu cho mỗi nhóm:</p>
|
||||
<math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>n</mi>
|
||||
<mo>=</mo>
|
||||
<mfrac>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mo stretchy="false">(</mo>
|
||||
<mi>η</mi>
|
||||
<mo>+</mo>
|
||||
<mn>1</mn>
|
||||
<mo stretchy="false">)</mo>
|
||||
<mo stretchy="false">(</mo>
|
||||
<msub>
|
||||
<mi>Z</mi>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mn>1</mn>
|
||||
<mo>−</mo>
|
||||
<mi>α</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
</msub>
|
||||
<mo>+</mo>
|
||||
<msub>
|
||||
<mi>Z</mi>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mn>1</mn>
|
||||
<mo>−</mo>
|
||||
<mi>β</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
</msub>
|
||||
<msup>
|
||||
<mo stretchy="false">)</mo>
|
||||
<mn>2</mn>
|
||||
</msup>
|
||||
</mrow>
|
||||
<msup>
|
||||
<mi>f</mi>
|
||||
<mn>2</mn>
|
||||
</msup>
|
||||
</mfrac>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">n =
|
||||
\frac{{(\eta + 1)(Z_{1-\alpha} + Z_{1-\beta})^2}}{{f^2}}</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math><span aria-hidden="true">n=f2(η+1)(Z1−α+Z1−β)2</span><math
|
||||
style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>n</mi>
|
||||
<mo>=</mo>
|
||||
<mfrac>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mo stretchy="false">(</mo>
|
||||
<mn>2</mn>
|
||||
<mo>+</mo>
|
||||
<mn>1</mn>
|
||||
<mo stretchy="false">)</mo>
|
||||
<mo stretchy="false">(</mo>
|
||||
<mn>1.96</mn>
|
||||
<mo>+</mo>
|
||||
<mn>0.84</mn>
|
||||
<msup>
|
||||
<mo stretchy="false">)</mo>
|
||||
<mn>2</mn>
|
||||
</msup>
|
||||
</mrow>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mn>0.2</mn>
|
||||
<msup>
|
||||
<mn>5</mn>
|
||||
<mn>2</mn>
|
||||
</msup>
|
||||
</mrow>
|
||||
</mfrac>
|
||||
<mo>=</mo>
|
||||
<mfrac>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mn>3</mn>
|
||||
<mo>×</mo>
|
||||
<mn>7.84</mn>
|
||||
</mrow>
|
||||
<mn>0.0625</mn>
|
||||
</mfrac>
|
||||
<mo>=</mo>
|
||||
<mfrac>
|
||||
<mn>23.52</mn>
|
||||
<mn>0.0625</mn>
|
||||
</mfrac>
|
||||
<mo>=</mo>
|
||||
<mn>376.32</mn>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">n =
|
||||
\frac{{(2 + 1)(1.96 + 0.84)^2}}{{0.25^2}} =
|
||||
\frac{{3 \times 7.84}}{{0.0625}} = \frac{{23.52}}{{0.0625}} = 376.32
|
||||
</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math><span
|
||||
aria-hidden="true">n=0.252(2+1)(1.96+0.84)2=0.06253×7.84=0.062523.52=376.32</span>
|
||||
</li>
|
||||
<li>
|
||||
<p>Tổng cỡ mẫu:</p>
|
||||
<math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<msub>
|
||||
<mi>n</mi>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>t</mi>
|
||||
<mi>o</mi>
|
||||
<mi>t</mi>
|
||||
<mi>a</mi>
|
||||
<mi>l</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
</msub>
|
||||
<mo>=</mo>
|
||||
<mi>n</mi>
|
||||
<mo>×</mo>
|
||||
<mi>k</mi>
|
||||
<mo>=</mo>
|
||||
<mn>376.32</mn>
|
||||
<mo>×</mo>
|
||||
<mn>3</mn>
|
||||
<mo>=</mo>
|
||||
<mn>1129</mn>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">n_{total} = n \times k = 376.32
|
||||
\times 3 = 1129</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math><span aria-hidden="true">ntotal=n×k=376.32×3=1129</span>
|
||||
</li>
|
||||
</ol>
|
||||
<h4><strong>Kết luận:</strong></h4>
|
||||
<p>Cần ít nhất <strong>376 mẫu cho mỗi nhóm</strong> và tổng cộng <strong>1129
|
||||
mẫu</strong> cho cả nghiên cứu.</p>
|
||||
<hr>
|
||||
<h3><strong>6. Công cụ tính toán bằng R</strong></h3>
|
||||
<p>Bạn có thể tính cỡ mẫu cho kiểm định ANOVA bằng hàm
|
||||
<code>pwr.anova.test</code> trong R:</p>
|
||||
<div>
|
||||
<div>R</div>
|
||||
<div>
|
||||
<div>
|
||||
<div><svg>
|
||||
<path fill-rule="evenodd" clip-rule="evenodd"
|
||||
d="M7 5C7 3.34315 8.34315 2 10 2H19C20.6569 2 22 3.34315 22 5V14C22 15.6569 20.6569 17 19 17H17V19C17 20.6569 15.6569 22 14 22H5C3.34315 22 2 20.6569 2 19V10C2 8.34315 3.34315 7 5 7H7V5ZM9 7H14C15.6569 7 17 8.34315 17 10V15H19C19.5523 15 20 14.5523 20 14V5C20 4.44772 19.5523 4 19 4H10C9.44772 4 9 4.44772 9 5V7ZM5 9C4.44772 9 4 9.44772 4 10V19C4 19.5523 4.44772 20 5 20H14C14.5523 20 15 19.5523 15 19V10C15 9.44772 14.5523 9 14 9H5Z"
|
||||
fill="currentColor"></path>
|
||||
</svg><span data-state="closed"><button>Sao chép mã</button></span>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
<div dir="ltr"><code>library(pwr)
|
||||
pwr.anova.test(k = 3, f = 0.25, sig.level = 0.05, power = 0.8)
|
||||
</code></div>
|
||||
</div>
|
||||
<p>Kết quả trả về:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Số mẫu cần thiết cho mỗi nhóm (<math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>n</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">n</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math><span aria-hidden="true">n</span>).</li>
|
||||
<li>Tổng số mẫu nếu bạn nhân với số nhóm (<math style="display: block">
|
||||
<semantics>
|
||||
<mrow>
|
||||
<mi>k</mi>
|
||||
</mrow>
|
||||
<annotation encoding="application/x-tex">k</annotation>
|
||||
</semantics>
|
||||
</math><span aria-hidden="true">k</span>).</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<p dir="ltr" style="text-align: left;"></p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
1
sample_size_site_full/anova_twoway.html
Normal file
1
sample_size_site_full/anova_twoway.html
Normal file
@@ -0,0 +1 @@
|
||||
<iframe src="https://shiny.huph.edu.vn/sample-apps/samplesize/TwowayANOVA/" style="width:100%;height:100vh;border:none;"></iframe>
|
||||
125
sample_size_site_full/anova_twoway_guide.html
Normal file
125
sample_size_site_full/anova_twoway_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,125 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="vi">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8" />
|
||||
<title>Hướng dẫn tính cỡ mẫu Two-way ANOVA</title>
|
||||
<style>
|
||||
body {
|
||||
font-family: Arial, sans-serif;
|
||||
line-height: 1.6;
|
||||
margin: 40px auto;
|
||||
max-width: 900px;
|
||||
}
|
||||
h1, h2, h3, h4 {
|
||||
color: #2c3e50;
|
||||
}
|
||||
hr {
|
||||
margin: 30px 0;
|
||||
}
|
||||
code {
|
||||
background-color: #f3f3f3;
|
||||
padding: 2px 4px;
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
}
|
||||
</style>
|
||||
<script id="MathJax-script" async src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3/es5/tex-mml-chtml.js"></script>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h3><strong>Hướng dẫn tính toán cỡ mẫu cho kiểm định Two-way ANOVA</strong></h3>
|
||||
<hr>
|
||||
<h3><strong>1. Two-way ANOVA là gì?</strong></h3>
|
||||
<p><strong>Two-way ANOVA</strong> (Phân tích phương sai hai chiều) là một phương pháp thống kê dùng để kiểm tra:</p>
|
||||
<ol>
|
||||
<li><strong>Hiệu ứng chính (Main effects):</strong>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Xem liệu từng yếu tố độc lập (factor) có ảnh hưởng có ý nghĩa đến biến phụ thuộc hay không.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</li>
|
||||
<li><strong>Hiệu ứng tương tác (Interaction effects):</strong>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Xem liệu hai yếu tố độc lập có ảnh hưởng tương tác đến biến phụ thuộc hay không.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</li>
|
||||
</ol>
|
||||
<h4><strong>Phạm vi ứng dụng:</strong></h4>
|
||||
<p>Two-way ANOVA được sử dụng khi bạn cần phân tích tác động của hai yếu tố độc lập (có nhiều mức) đến biến phụ thuộc. Phương pháp này phổ biến trong nghiên cứu y học, khoa học xã hội, và kỹ thuật.</p>
|
||||
<h4><strong>Ví dụ:</strong></h4>
|
||||
<ul>
|
||||
<li><strong>Nghiên cứu y tế</strong>: Loại thuốc và giới tính ảnh hưởng đến huyết áp.</li>
|
||||
<li><strong>Nghiên cứu giáo dục</strong>: Phương pháp giảng dạy và trình độ học sinh ảnh hưởng đến điểm thi.</li>
|
||||
<li><strong>Nghiên cứu kỹ thuật</strong>: Nhiệt độ và áp suất ảnh hưởng đến độ bền vật liệu.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<hr>
|
||||
<h3><strong>2. Công thức tính cỡ mẫu</strong></h3>
|
||||
<p>Cỡ mẫu trong Two-way ANOVA phụ thuộc vào:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Hiệu ứng chính hoặc hiệu ứng tương tác.</li>
|
||||
<li>Kích thước hiệu ứng chuẩn hóa \( f \).</li>
|
||||
<li>Mức ý nghĩa \( \alpha \), power \( 1 - \beta \).</li>
|
||||
<li>Số mức của hai yếu tố: \( \eta_1, \eta_2 \).</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<h4><strong>Công thức tổng quát:</strong></h4>
|
||||
<p>
|
||||
\[
|
||||
n = \frac{(\eta_1 \times \eta_2)(Z_{1-\alpha} + Z_{1-\beta})^2}{f^2}
|
||||
\]
|
||||
</p>
|
||||
<p>Trong đó:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( n \): cỡ mẫu cần thiết cho mỗi tổ hợp.</li>
|
||||
<li>\( \eta_1, \eta_2 \): số mức của hai yếu tố.</li>
|
||||
<li>\( f \): kích thước hiệu ứng (0.1 nhỏ, 0.25 trung bình, 0.4 lớn).</li>
|
||||
<li>\( Z_{1-\alpha}, Z_{1-\beta} \): điểm tới hạn từ phân phối chuẩn.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<h4><strong>Tổng số mẫu:</strong></h4>
|
||||
<p>
|
||||
\[
|
||||
n_{total} = n \times (\eta_1 \times \eta_2)
|
||||
\]
|
||||
</p>
|
||||
<hr>
|
||||
<h3><strong>3. Ví dụ minh họa</strong></h3>
|
||||
<p>Bài toán: Kiểm tra ảnh hưởng của 3 loại thuốc (\( \eta_1 = 3 \)) và 2 giới tính (\( \eta_2 = 2 \)) đến huyết áp.</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( f = 0.25 \), \( \alpha = 0.05 \), \( 1 - \beta = 0.8 \)</li>
|
||||
<li>\( Z_{1-\alpha} = 1.96 \), \( Z_{1-\beta} = 0.84 \)</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<p>
|
||||
\[
|
||||
n = \frac{6 \times (1.96 + 0.84)^2}{0.25^2} = \frac{6 \times 7.84}{0.0625} = \frac{47.04}{0.0625} = 752.64
|
||||
\]
|
||||
</p>
|
||||
<p>
|
||||
\[
|
||||
n_{total} = 752.64 \times 6 = 4515.84
|
||||
\]
|
||||
</p>
|
||||
<p><strong>Kết luận:</strong> Cỡ mẫu mỗi tổ hợp: 753, tổng toàn nghiên cứu: 4516 (làm tròn).</p>
|
||||
<hr>
|
||||
<h3><strong>4. Tính toán trong R</strong></h3>
|
||||
<pre><code>library(pwr)
|
||||
|
||||
# Tổng số tổ hợp (3 x 2 = 6)
|
||||
total_groups <- 3 * 2
|
||||
|
||||
result <- pwr.anova.test(
|
||||
k = total_groups,
|
||||
f = 0.25,
|
||||
sig.level = 0.05,
|
||||
power = 0.8
|
||||
)
|
||||
|
||||
print(result)</code></pre>
|
||||
<p>Kết quả:</p>
|
||||
<pre><code>Balanced one-way analysis of variance power calculation
|
||||
|
||||
k = 6
|
||||
n = 753.64
|
||||
f = 0.25
|
||||
sig.level = 0.05
|
||||
power = 0.8</code></pre>
|
||||
<hr>
|
||||
<h3><strong>5. Kết luận</strong></h3>
|
||||
<p>Two-way ANOVA giúp kiểm tra đồng thời ảnh hưởng của hai yếu tố và tương tác giữa chúng đến biến phụ thuộc. Việc tính đúng cỡ mẫu là điều kiện then chốt đảm bảo độ tin cậy cho kết quả phân tích.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
1
sample_size_site_full/chi_gof.html
Normal file
1
sample_size_site_full/chi_gof.html
Normal file
@@ -0,0 +1 @@
|
||||
<iframe src="https://shiny.huph.edu.vn/sample-apps/samplesize/chisquaregoodfit/" style="width:100%;height:100vh;border:none;"></iframe>
|
||||
71
sample_size_site_full/chi_gof_guide.html
Normal file
71
sample_size_site_full/chi_gof_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,71 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="vi">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8" />
|
||||
<title>Tính Cỡ Mẫu Kiểm định Chi-squared Goodness-of-Fit</title>
|
||||
<style>
|
||||
body {
|
||||
font-family: Arial, sans-serif;
|
||||
line-height: 1.6;
|
||||
margin: 40px auto;
|
||||
max-width: 900px;
|
||||
}
|
||||
h1, h2 {
|
||||
color: #2c3e50;
|
||||
}
|
||||
.formula {
|
||||
background: #f9f9f9;
|
||||
padding: 10px;
|
||||
margin: 10px 0;
|
||||
border-left: 4px solid #8e44ad;
|
||||
}
|
||||
</style>
|
||||
|
||||
<!-- MathJax -->
|
||||
<script id="MathJax-script" async
|
||||
src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3/es5/tex-mml-chtml.js"></script>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
|
||||
<h1>Tính Cỡ Mẫu Kiểm định Chi-squared Goodness-of-Fit</h1>
|
||||
|
||||
<h2>Mục đích sử dụng</h2>
|
||||
<p>Kiểm định Chi-squared Goodness-of-Fit dùng để đánh giá xem dữ liệu quan sát có phù hợp với phân phối lý thuyết hay không.</p>
|
||||
|
||||
<h2>Công thức tính cỡ mẫu</h2>
|
||||
<p>Cỡ mẫu được tính dựa trên kích thước hiệu ứng Cohen's \( w \) và giá trị tới hạn Chi-squared:</p>
|
||||
|
||||
<div class="formula">
|
||||
\[
|
||||
n = \frac{\chi^2_{1-\alpha, df} + \chi^2_{1-\beta, df}}{w^2}
|
||||
\]
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<p>Trong đó:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( w \): kích thước hiệu ứng (Cohen's w), đo mức độ khác biệt kỳ vọng giữa phân phối quan sát và phân phối lý thuyết.</li>
|
||||
<li>\( \chi^2_{1-\alpha, df} \), \( \chi^2_{1-\beta, df} \): giá trị tới hạn của phân phối Chi-squared với bậc tự do \( df \) tương ứng mức ý nghĩa và sức mạnh kiểm định.</li>
|
||||
<li>\( df \): bậc tự do bằng số nhóm phân loại trừ đi 1, tức \( df = k - 1 \).</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<h2>Ví dụ</h2>
|
||||
<p>Giả sử bạn muốn kiểm định goodness-of-fit với 4 nhóm phân loại, mức ý nghĩa \( \alpha = 0.05 \), power 0.80, và Cohen's \( w = 0.25 \) (hiệu ứng trung bình):</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( df = 4 - 1 = 3 \)</li>
|
||||
<li>\( \chi^2_{0.95, 3} = 7.81 \)</li>
|
||||
<li>\( \chi^2_{0.80, 3} = 4.11 \) (tra bảng hoặc phần mềm)</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<div class="formula">
|
||||
\[
|
||||
n = \frac{7.81 + 4.11}{0.25^2} = \frac{11.92}{0.0625} = 190.72
|
||||
\]
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<p>Nên cần khoảng <strong>191 quan sát</strong> để kiểm định hiệu quả với các tham số này.</p>
|
||||
|
||||
<h2>Ứng dụng</h2>
|
||||
<p>Bạn có thể nhập các thông số vào app để tính nhanh cỡ mẫu phù hợp với nghiên cứu của mình.</p>
|
||||
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
1
sample_size_site_full/chi_independence.html
Normal file
1
sample_size_site_full/chi_independence.html
Normal file
@@ -0,0 +1 @@
|
||||
<iframe src="https://shiny.huph.edu.vn/sample-apps/samplesize/chisquare/" style="width:100%;height:100vh;border:none;"></iframe>
|
||||
66
sample_size_site_full/chi_independence_guide.html
Normal file
66
sample_size_site_full/chi_independence_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,66 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="vi">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8" />
|
||||
<title>Hướng dẫn Tính Cỡ Mẫu Kiểm định Chi-squared Độc lập</title>
|
||||
<style>
|
||||
body {
|
||||
font-family: Arial, sans-serif;
|
||||
line-height: 1.6;
|
||||
margin: 40px auto;
|
||||
max-width: 900px;
|
||||
}
|
||||
h1, h2 {
|
||||
color: #2c3e50;
|
||||
}
|
||||
.formula {
|
||||
background: #f9f9f9;
|
||||
padding: 10px;
|
||||
margin: 10px 0;
|
||||
border-left: 4px solid #c0392b;
|
||||
}
|
||||
</style>
|
||||
|
||||
<!-- MathJax -->
|
||||
<script id="MathJax-script" async
|
||||
src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3/es5/tex-mml-chtml.js"></script>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
|
||||
<h1>Tính Cỡ Mẫu Kiểm định Chi-squared Độc lập</h1>
|
||||
|
||||
<h2>Mục đích sử dụng</h2>
|
||||
<p>Tính cỡ mẫu giúp xác định số quan sát cần thiết để kiểm định sự độc lập giữa hai biến danh mục bằng kiểm định Chi-squared với mức ý nghĩa và sức mạnh kiểm định mong muốn.</p>
|
||||
|
||||
<h2>Công thức tính cỡ mẫu</h2>
|
||||
<p>Cỡ mẫu được tính theo công thức:</p>
|
||||
<div class="formula">
|
||||
\[
|
||||
n = \frac{\chi^2_{1-\alpha, df} + \chi^2_{1-\beta, df}}{w^2}
|
||||
\]
|
||||
</div>
|
||||
<p>Trong đó:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( w \): kích thước hiệu ứng (Cohen's w), đo mức độ khác biệt kỳ vọng giữa các tần số thực tế và tần số dự kiến dưới giả thuyết độc lập.</li>
|
||||
<li>\( \chi^2_{1-\alpha, df} \), \( \chi^2_{1-\beta, df} \): giá trị tới hạn của phân phối Chi-squared với bậc tự do \( df \) tương ứng mức ý nghĩa và sức mạnh kiểm định.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<h2>Ví dụ</h2>
|
||||
<p>Giả sử kiểm định độc lập bảng 2x2, với mức ý nghĩa \( \alpha = 0.05 \), sức mạnh kiểm định (power) \( 1-\beta = 0.80 \), và kích thước hiệu ứng Cohen's \( w = 0.3 \) (mức trung bình).</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Bậc tự do: \( df = (2-1)(2-1) = 1 \)</li>
|
||||
<li>Giá trị tới hạn: \( \chi^2_{0.95,1} = 3.84 \)</li>
|
||||
<li>Giá trị power: \( \chi^2_{0.80,1} = 1.64 \) (tra bảng hoặc phần mềm)</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<div class="formula">
|
||||
\[
|
||||
n = \frac{3.84 + 1.64}{0.3^2} = \frac{5.48}{0.09} \approx 61
|
||||
\]
|
||||
</div>
|
||||
<p>Vậy bạn cần khoảng 61 quan sát để phát hiện hiệu ứng với độ tin cậy và sức mạnh này.</p>
|
||||
|
||||
<h2>Ứng dụng</h2>
|
||||
<p>Trong ứng dụng, bạn nhập kích thước hiệu ứng và các tham số để tính cỡ mẫu tự động.</p>
|
||||
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
1
sample_size_site_full/cor_pearson.html
Normal file
1
sample_size_site_full/cor_pearson.html
Normal file
@@ -0,0 +1 @@
|
||||
<iframe src="https://shiny.huph.edu.vn/sample-apps/samplesize/PearsonCorrelationTest/" style="width:100%;height:100vh;border:none;"></iframe>
|
||||
103
sample_size_site_full/cor_pearson_guide.html
Normal file
103
sample_size_site_full/cor_pearson_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,103 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="vi">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
|
||||
<title>Kiểm định Tương quan Pearson</title>
|
||||
<!-- Tải script MathJax -->
|
||||
<script id="MathJax-script" async
|
||||
src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3/es5/tex-mml-chtml.js">
|
||||
</script>
|
||||
<style>
|
||||
body {
|
||||
font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", Roboto, "Helvetica Neue", Arial, sans-serif;
|
||||
line-height: 1.8;
|
||||
max-width: 800px;
|
||||
margin: auto;
|
||||
padding: 20px;
|
||||
color: #333;
|
||||
}
|
||||
h1, h2 {
|
||||
color: #0056b3;
|
||||
border-bottom: 2px solid #f0f0f0;
|
||||
padding-bottom: 10px;
|
||||
}
|
||||
.formula {
|
||||
background: #f8f9fa;
|
||||
padding: 15px;
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
margin: 20px 0;
|
||||
text-align: center;
|
||||
font-size: 1.1em;
|
||||
overflow-x: auto;
|
||||
}
|
||||
ul {
|
||||
padding-left: 20px;
|
||||
}
|
||||
</style>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
|
||||
<h1>Kiểm định Tương quan Pearson</h1>
|
||||
|
||||
<p>
|
||||
Kiểm định tương quan Pearson được sử dụng để đo mức độ và hướng của mối quan hệ <strong>tuyến tính</strong> giữa hai biến định lượng liên tục.
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<h2>1. Hệ số tương quan Pearson (\( r \))</h2>
|
||||
|
||||
<p>Hệ số tương quan Pearson có giá trị trong khoảng từ -1 đến 1:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li><strong>\( r \approx 1 \)</strong>: Tương quan dương mạnh</li>
|
||||
<li><strong>\( r \approx -1 \)</strong>: Tương quan âm mạnh</li>
|
||||
<li><strong>\( r \approx 0 \)</strong>: Không có tương quan tuyến tính</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<div class="formula">
|
||||
\[
|
||||
r = \frac{\sum (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sqrt{\sum (x_i - \bar{x})^2 \sum (y_i - \bar{y})^2}}
|
||||
\]
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<p>Trong đó:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( x_i, y_i \): các giá trị quan sát của hai biến</li>
|
||||
<li>\( \bar{x}, \bar{y} \): trung bình của các biến tương ứng</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<h2>2. Công thức tính cỡ mẫu cần thiết</h2>
|
||||
|
||||
<p>
|
||||
Để xác định cỡ mẫu đủ lớn nhằm phát hiện một hệ số tương quan \( r \) với mức ý nghĩa \( \alpha \) và công suất \( 1 - \beta \), công thức gần đúng là:
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<div class="formula">
|
||||
\[
|
||||
n = \left( \frac{Z_{1-\alpha/2} + Z_{1-\beta}}{0.5 \cdot \ln\left(\frac{1 + r}{1 - r}\right)} \right)^2 + 3
|
||||
\]
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<p>Trong đó:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( r \): hệ số tương quan mong muốn phát hiện</li>
|
||||
<li>\( Z_{1-\alpha/2} \): giá trị tới hạn của phân phối chuẩn (≈ 1.96 nếu \( \alpha = 0.05 \))</li>
|
||||
<li>\( Z_{1-\beta} \): điểm tới hạn tương ứng với công suất mong muốn (≈ 0.84 nếu power = 80%)</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<h2>3. Ứng dụng trong y tế công cộng</h2>
|
||||
|
||||
<p>
|
||||
Tương quan Pearson được ứng dụng rộng rãi để:
|
||||
</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Đánh giá tương quan giữa nồng độ PM2.5 và tỷ lệ bệnh phổi.</li>
|
||||
<li>Phân tích mối quan hệ giữa BMI và huyết áp.</li>
|
||||
<li>Khám phá liên hệ giữa hoạt động thể chất và mức cholesterol máu.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<p>
|
||||
Những phân tích này giúp định hướng các chiến lược can thiệp và dự phòng bệnh trong cộng đồng.
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
1
sample_size_site_full/cor_spearman.html
Normal file
1
sample_size_site_full/cor_spearman.html
Normal file
@@ -0,0 +1 @@
|
||||
<iframe src="https://shiny.huph.edu.vn/sample-apps/samplesize/SpearmanCorrelationTest/" style="width:100%;height:100vh;border:none;"></iframe>
|
||||
99
sample_size_site_full/cor_spearman_guide.html
Normal file
99
sample_size_site_full/cor_spearman_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,99 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="vi">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
|
||||
<title>Kiểm định Tương quan hạng Spearman</title>
|
||||
<!-- Tải script MathJax -->
|
||||
<script id="MathJax-script" async
|
||||
src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3/es5/tex-mml-chtml.js">
|
||||
</script>
|
||||
<style>
|
||||
body {
|
||||
font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", Roboto, "Helvetica Neue", Arial, sans-serif;
|
||||
line-height: 1.8;
|
||||
max-width: 800px;
|
||||
margin: auto;
|
||||
padding: 20px;
|
||||
color: #333;
|
||||
}
|
||||
h1, h2 {
|
||||
color: #0056b3;
|
||||
border-bottom: 2px solid #f0f0f0;
|
||||
padding-bottom: 10px;
|
||||
}
|
||||
.formula {
|
||||
background: #f8f9fa;
|
||||
padding: 15px;
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
margin: 20px 0;
|
||||
text-align: center;
|
||||
font-size: 1.1em;
|
||||
overflow-x: auto;
|
||||
}
|
||||
ul {
|
||||
padding-left: 20px;
|
||||
}
|
||||
.alert {
|
||||
padding: 15px;
|
||||
margin-bottom: 20px;
|
||||
border: 1px solid transparent;
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
background-color: #e7f3fe;
|
||||
border-color: #d0eaff;
|
||||
color: #0c5460;
|
||||
}
|
||||
</style>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
|
||||
<h1>Kiểm định Tương quan hạng Spearman (\(\rho_s\))</h1>
|
||||
|
||||
<p>
|
||||
Kiểm định tương quan hạng Spearman là một phương pháp phi tham số được sử dụng để đo lường mức độ và hướng của mối quan hệ <strong>đơn điệu (monotonic)</strong> giữa hai biến.
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<h2>1. Hệ số tương quan hạng Spearman (\(r_s\))</h2>
|
||||
|
||||
<p>
|
||||
Không giống như Pearson, Spearman không đo lường mối quan hệ tuyến tính. Thay vào đó, nó đánh giá xem khi giá trị của một biến tăng lên, giá trị của biến kia có xu hướng tăng (hoặc giảm) một cách nhất quán hay không, ngay cả khi mối quan hệ đó không phải là một đường thẳng.
|
||||
</p>
|
||||
<p>Hệ số \(r_s\) được tính bằng cách áp dụng công thức Pearson trên dữ liệu đã được xếp hạng (rank). Công thức tính toán phổ biến là:</p>
|
||||
|
||||
<div class="formula">
|
||||
\[
|
||||
r_s = 1 - \frac{6 \sum d_i^2}{n(n^2 - 1)}
|
||||
\]
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<p>Trong đó:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( d_i \): là sự khác biệt giữa hạng của hai biến tương ứng cho quan sát thứ \(i\).</li>
|
||||
<li>\( n \): là số lượng quan sát.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<h2>2. Khi nào nên sử dụng Tương quan Spearman?</h2>
|
||||
<div class="alert">
|
||||
<p>Spearman là một lựa chọn thay thế mạnh mẽ cho Pearson trong các trường hợp sau:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li><strong>Mối quan hệ không tuyến tính:</strong> Khi mối quan hệ giữa hai biến có tính đơn điệu nhưng không phải là một đường thẳng.</li>
|
||||
<li><strong>Dữ liệu thứ hạng (Ordinal Data):</strong> Khi một hoặc cả hai biến là dữ liệu thứ hạng (ví dụ: thang điểm Likert, mức độ hài lòng).</li>
|
||||
<li><strong>Dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn:</strong> Spearman không yêu cầu giả định về phân phối chuẩn của dữ liệu.</li>
|
||||
<li><strong>Có các giá trị ngoại lai (Outliers):</strong> Vì Spearman sử dụng hạng thay vì giá trị gốc, nó ít bị ảnh hưởng bởi các giá trị ngoại lai.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
|
||||
<h2>3. Ứng dụng trong y tế công cộng</h2>
|
||||
|
||||
<p>
|
||||
Tương quan Spearman rất hữu ích trong các nghiên cứu y tế công cộng, đặc biệt khi làm việc với các thang đo hoặc các biến không tuân theo phân phối chuẩn:
|
||||
</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Phân tích mối liên hệ giữa thứ hạng kinh tế-xã hội của một khu vực và thứ hạng về tỷ lệ mắc bệnh mãn tính.</li>
|
||||
<li>Đánh giá mối quan hệ giữa mức độ giáo dục (ví dụ: tiểu học, trung học, đại học) và mức độ nhận thức về một vấn đề sức khỏe.</li>
|
||||
<li>Khám phá xem liệu thứ hạng về mức độ ô nhiễm không khí ở các thành phố có tương quan với thứ hạng về tỷ lệ nhập viện do bệnh hô hấp hay không.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
11
sample_size_site_full/effect_converter.html
Normal file
11
sample_size_site_full/effect_converter.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>effect_converter.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>effect_converter.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder page for Effect Converter module.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
11
sample_size_site_full/effect_converter_guide.html
Normal file
11
sample_size_site_full/effect_converter_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>effect_converter_guide.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>effect_converter_guide.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder guide page for Effect Converter Guide.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
11
sample_size_site_full/epi_casecontrol.html
Normal file
11
sample_size_site_full/epi_casecontrol.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>epi_casecontrol.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>epi_casecontrol.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder page for Epi Casecontrol module.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
11
sample_size_site_full/epi_casecontrol_guide.html
Normal file
11
sample_size_site_full/epi_casecontrol_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>epi_casecontrol_guide.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>epi_casecontrol_guide.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder guide page for Epi Casecontrol Guide.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
11
sample_size_site_full/epi_clinical_trial.html
Normal file
11
sample_size_site_full/epi_clinical_trial.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>epi_clinical_trial.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>epi_clinical_trial.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder page for Epi Clinical Trial module.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
11
sample_size_site_full/epi_clinical_trial_guide.html
Normal file
11
sample_size_site_full/epi_clinical_trial_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>epi_clinical_trial_guide.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>epi_clinical_trial_guide.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder guide page for Epi Clinical Trial Guide.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
11
sample_size_site_full/epi_cluster.html
Normal file
11
sample_size_site_full/epi_cluster.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>epi_cluster.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>epi_cluster.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder page for Epi Cluster module.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
11
sample_size_site_full/epi_cluster_guide.html
Normal file
11
sample_size_site_full/epi_cluster_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>epi_cluster_guide.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>epi_cluster_guide.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder guide page for Epi Cluster Guide.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
11
sample_size_site_full/epi_cohort.html
Normal file
11
sample_size_site_full/epi_cohort.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>epi_cohort.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>epi_cohort.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder page for Epi Cohort module.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
11
sample_size_site_full/epi_cohort_guide.html
Normal file
11
sample_size_site_full/epi_cohort_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>epi_cohort_guide.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>epi_cohort_guide.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder guide page for Epi Cohort Guide.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
BIN
sample_size_site_full/epi_diagnostic.html
Normal file
BIN
sample_size_site_full/epi_diagnostic.html
Normal file
Binary file not shown.
BIN
sample_size_site_full/epi_diagnostic_guide.html
Normal file
BIN
sample_size_site_full/epi_diagnostic_guide.html
Normal file
Binary file not shown.
11
sample_size_site_full/epi_precision.html
Normal file
11
sample_size_site_full/epi_precision.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>epi_precision.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>epi_precision.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder page for Epi Precision module.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
11
sample_size_site_full/epi_precision_guide.html
Normal file
11
sample_size_site_full/epi_precision_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>epi_precision_guide.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>epi_precision_guide.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder guide page for Epi Precision Guide.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
1
sample_size_site_full/epi_prevalence.html
Normal file
1
sample_size_site_full/epi_prevalence.html
Normal file
@@ -0,0 +1 @@
|
||||
<iframe src="https://shiny.huph.edu.vn/sample-apps/samplesize/1ProportionTest/" style="width:100%;height:100vh;border:none;"></iframe>
|
||||
33
sample_size_site_full/epi_prevalence_guide.html
Normal file
33
sample_size_site_full/epi_prevalence_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,33 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="vi">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>Hướng dẫn Proportion Test một mẫu</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; line-height: 1.6; padding: 20px; max-width: 800px; margin: auto; }}
|
||||
h1 {{ color: #0074D9; }}
|
||||
code {{ background-color: #f4f4f4; padding: 2px 4px; border-radius: 3px; }}
|
||||
</style>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>Hướng dẫn Proportion Test một mẫu</h1>
|
||||
<p>Đây là hướng dẫn ngắn gọn cho việc tính toán cỡ mẫu trong kiểm định <strong>Proportion Test một mẫu</strong>.</p>
|
||||
|
||||
<h2>Giả thuyết kiểm định</h2>
|
||||
<p>\( H_0: p = p_0 \quad \text{{vs}} \quad H_1: p \ne p_0 \)</p>
|
||||
|
||||
<h2>Công thức tính cỡ mẫu</h2>
|
||||
<p>Cỡ mẫu \( n \) có thể được ước lượng bằng công thức:</p>
|
||||
<p>\[ n = \frac{{Z_{{1 - \alpha/2}}^2 \cdot p_0(1 - p_0)}}{{(p - p_0)^2}} \]</p>
|
||||
|
||||
<h2>Tham số</h2>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( p_0 \): tỷ lệ giả định trong giả thuyết không</li>
|
||||
<li>\( p \): tỷ lệ kỳ vọng</li>
|
||||
<li>\( \alpha \): mức ý nghĩa</li>
|
||||
<li>\( Z \): giá trị tới hạn của phân phối chuẩn</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
1
sample_size_site_full/epi_two_proportions.html
Normal file
1
sample_size_site_full/epi_two_proportions.html
Normal file
@@ -0,0 +1 @@
|
||||
<iframe src="https://shiny.huph.edu.vn/sample-apps/samplesize/2ProportionTest/" style="width:100%;height:100vh;border:none;"></iframe>
|
||||
33
sample_size_site_full/epi_two_proportions_guide.html
Normal file
33
sample_size_site_full/epi_two_proportions_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,33 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="vi">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>Hướng dẫn Proportion Test hai mẫu</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; line-height: 1.6; padding: 20px; max-width: 800px; margin: auto; }}
|
||||
h1 {{ color: #0074D9; }}
|
||||
code {{ background-color: #f4f4f4; padding: 2px 4px; border-radius: 3px; }}
|
||||
</style>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>Hướng dẫn Proportion Test hai mẫu</h1>
|
||||
<p>Đây là hướng dẫn ngắn gọn cho việc tính toán cỡ mẫu trong kiểm định <strong>Proportion Test hai mẫu</strong>.</p>
|
||||
|
||||
<h2>Giả thuyết kiểm định</h2>
|
||||
<p>\( H_0: p = p_0 \quad \text{{vs}} \quad H_1: p \ne p_0 \)</p>
|
||||
|
||||
<h2>Công thức tính cỡ mẫu</h2>
|
||||
<p>Cỡ mẫu \( n \) có thể được ước lượng bằng công thức:</p>
|
||||
<p>\[ n = \frac{{Z_{{1 - \alpha/2}}^2 \cdot p_0(1 - p_0)}}{{(p - p_0)^2}} \]</p>
|
||||
|
||||
<h2>Tham số</h2>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( p_0 \): tỷ lệ giả định trong giả thuyết không</li>
|
||||
<li>\( p \): tỷ lệ kỳ vọng</li>
|
||||
<li>\( \alpha \): mức ý nghĩa</li>
|
||||
<li>\( Z \): giá trị tới hạn của phân phối chuẩn</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
1
sample_size_site_full/f_test.html
Normal file
1
sample_size_site_full/f_test.html
Normal file
@@ -0,0 +1 @@
|
||||
<iframe src="https://shiny.huph.edu.vn/sample-apps/samplesize/F-test/" style="width:100%;height:100vh;border:none;"></iframe>
|
||||
126
sample_size_site_full/f_test_guide.html
Normal file
126
sample_size_site_full/f_test_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,126 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="vi">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
|
||||
<title>Kiểm định F về Phương sai (F-test for Variance)</title>
|
||||
<!-- Tải script MathJax -->
|
||||
<script id="MathJax-script" async
|
||||
src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3/es5/tex-mml-chtml.js">
|
||||
</script>
|
||||
<style>
|
||||
body {
|
||||
font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", Roboto, "Helvetica Neue", Arial, sans-serif;
|
||||
line-height: 1.8;
|
||||
max-width: 800px;
|
||||
margin: auto;
|
||||
padding: 20px;
|
||||
color: #333;
|
||||
}
|
||||
h1, h2 {
|
||||
color: #0056b3;
|
||||
border-bottom: 2px solid #f0f0f0;
|
||||
padding-bottom: 10px;
|
||||
}
|
||||
.formula {
|
||||
background: #f8f9fa;
|
||||
padding: 15px;
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
margin: 20px 0;
|
||||
text-align: center;
|
||||
font-size: 1.1em;
|
||||
overflow-x: auto;
|
||||
}
|
||||
ul {
|
||||
padding-left: 20px;
|
||||
}
|
||||
.alert {
|
||||
padding: 15px;
|
||||
margin-bottom: 20px;
|
||||
border: 1px solid transparent;
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
background-color: #fff3cd;
|
||||
border-color: #ffeeba;
|
||||
color: #856404;
|
||||
}
|
||||
</style>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
|
||||
<h1>Kiểm định F để so sánh phương sai (F-test for Variance)</h1>
|
||||
|
||||
<p>
|
||||
Kiểm định F (F-test) được sử dụng để so sánh phương sai của hai quần thể, thường là để kiểm tra giả thuyết rằng hai biến có độ biến thiên bằng nhau. Đây là nền tảng cho các kiểm định như ANOVA, hoặc kiểm tra giả định về tính đồng nhất phương sai trước khi thực hiện các phân tích khác.
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<h2>1. Giả thuyết kiểm định</h2>
|
||||
|
||||
<p>
|
||||
Giả sử có hai mẫu độc lập với phương sai lần lượt là \( \sigma_1^2 \) và \( \sigma_2^2 \), ta muốn kiểm tra:
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( H_0: \sigma_1^2 = \sigma_2^2 \)</li>
|
||||
<li>\( H_1: \sigma_1^2 \ne \sigma_2^2 \) (hai phía) hoặc \( \sigma_1^2 > \sigma_2^2 \), v.v.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<h2>2. Công thức tính thống kê kiểm định F</h2>
|
||||
|
||||
<div class="formula">
|
||||
\[
|
||||
F = \frac{S_1^2}{S_2^2}
|
||||
\]
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<p>Trong đó:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( S_1^2 \): phương sai mẫu của nhóm 1</li>
|
||||
<li>\( S_2^2 \): phương sai mẫu của nhóm 2</li>
|
||||
<li>Theo quy ước, ta thường đặt phương sai lớn hơn ở tử số để F luôn ≥ 1.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<p>
|
||||
Giá trị \( F \) tuân theo phân phối F với \( (n_1 - 1, n_2 - 1) \) bậc tự do.
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<h2>3. Công thức xấp xỉ tính cỡ mẫu</h2>
|
||||
|
||||
<p>
|
||||
Mặc dù không phổ biến như trong t-test hay chi-square, cỡ mẫu để phát hiện sự khác biệt về phương sai có thể ước tính bằng:
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<div class="formula">
|
||||
\[
|
||||
n = \left( \frac{Z_{1-\alpha/2} + Z_{1-\beta}}{\ln(\sigma_1 / \sigma_2) \cdot \sqrt{2}} \right)^2 + 2
|
||||
\]
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<p>Trong đó:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( \sigma_1 / \sigma_2 \): tỉ lệ giữa hai độ lệch chuẩn mong muốn phân biệt</li>
|
||||
<li>\( Z_{1-\alpha/2} \): điểm tới hạn phân phối chuẩn (≈ 1.96 nếu \( \alpha = 0.05 \))</li>
|
||||
<li>\( Z_{1-\beta} \): điểm tới hạn công suất (≈ 0.84 nếu power = 80%)</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<div class="alert">
|
||||
<strong>Lưu ý:</strong> Công thức trên chỉ là xấp xỉ. Để có kết quả chính xác, bạn nên dùng phần mềm chuyên dụng như G*Power, R (gói `pwr`), hoặc các công cụ tính toán trực tuyến dựa trên phân phối F chính xác.
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<h2>4. Ứng dụng trong y tế công cộng</h2>
|
||||
|
||||
<p>
|
||||
Kiểm định F được sử dụng để đánh giá sự khác biệt về độ biến thiên của một biến định lượng giữa hai nhóm, ví dụ:
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<ul>
|
||||
<li>So sánh độ dao động huyết áp giữa nam và nữ.</li>
|
||||
<li>Kiểm tra tính đồng nhất của biến cholesterol trong hai khu dân cư khác nhau.</li>
|
||||
<li>Xác định xem thuốc mới có làm giảm sự dao động của đường huyết hơn thuốc cũ không.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<p>
|
||||
Trong phân tích ANOVA, kiểm định F còn giúp đánh giá sự khác biệt trung bình giữa nhiều nhóm — một bước quan trọng trong phân tích y tế cộng đồng có nhiều can thiệp.
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
BIN
sample_size_site_full/index.html
Normal file
BIN
sample_size_site_full/index.html
Normal file
Binary file not shown.
1
sample_size_site_full/kruskal_wallis.html
Normal file
1
sample_size_site_full/kruskal_wallis.html
Normal file
@@ -0,0 +1 @@
|
||||
<iframe src="https://shiny.huph.edu.vn/sample-apps/samplesize/Kruskal-Wallis-Test/" style="width:100%;height:100vh;border:none;"></iframe>
|
||||
114
sample_size_site_full/kruskal_wallis_guide.html
Normal file
114
sample_size_site_full/kruskal_wallis_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,114 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="vi">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
|
||||
<title>Kiểm định Kruskal-Wallis</title>
|
||||
<!-- Tải script MathJax -->
|
||||
<script id="MathJax-script" async
|
||||
src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3/es5/tex-mml-chtml.js">
|
||||
</script>
|
||||
<style>
|
||||
body {
|
||||
font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", Roboto, "Helvetica Neue", Arial, sans-serif;
|
||||
line-height: 1.8;
|
||||
max-width: 800px;
|
||||
margin: auto;
|
||||
padding: 20px;
|
||||
color: #333;
|
||||
}
|
||||
h1, h2 {
|
||||
color: #0056b3;
|
||||
border-bottom: 2px solid #f0f0f0;
|
||||
padding-bottom: 10px;
|
||||
}
|
||||
.formula {
|
||||
background: #f8f9fa;
|
||||
padding: 15px;
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
margin: 20px 0;
|
||||
text-align: center;
|
||||
font-size: 1.1em;
|
||||
overflow-x: auto;
|
||||
}
|
||||
ul {
|
||||
padding-left: 20px;
|
||||
}
|
||||
.alert {
|
||||
padding: 15px;
|
||||
margin-bottom: 20px;
|
||||
border: 1px solid transparent;
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
background-color: #e7f3fe;
|
||||
border-color: #d0eaff;
|
||||
color: #0c5460;
|
||||
}
|
||||
</style>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
|
||||
<h1>Kiểm định Kruskal-Wallis (Kruskal-Wallis Test)</h1>
|
||||
|
||||
<p>
|
||||
Kiểm định Kruskal-Wallis là một phương pháp phi tham số được sử dụng để xác định xem liệu có sự khác biệt đáng kể về mặt thống kê giữa hai hoặc nhiều nhóm độc lập hay không. Nó được coi là phiên bản thay thế cho <strong>Phân tích phương sai một yếu tố (One-Way ANOVA)</strong> khi các giả định của ANOVA không được đáp ứng.
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<h2>1. Giả thuyết kiểm định</h2>
|
||||
<p>
|
||||
Kiểm định này so sánh phân phối của các nhóm dựa trên thứ hạng của dữ liệu.
|
||||
</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( H_0 \): Phân phối của tất cả các nhóm là như nhau.</li>
|
||||
<li>\( H_1 \): Phân phối của ít nhất một nhóm khác biệt so với các nhóm còn lại.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<h2>2. Khi nào nên sử dụng Kruskal-Wallis?</h2>
|
||||
<div class="alert">
|
||||
<p>Sử dụng kiểm định này thay cho One-Way ANOVA khi:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li><strong>Dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn:</strong> Đây là lý do phổ biến nhất.</li>
|
||||
<li><strong>Phương sai không đồng nhất:</strong> Khi giả định về tính đồng nhất của phương sai bị vi phạm.</li>
|
||||
<li><strong>Dữ liệu ở dạng thứ hạng (Ordinal Data):</strong> Khi biến phụ thuộc của bạn là dữ liệu thứ hạng (ví dụ: mức độ hài lòng, thang điểm Likert).</li>
|
||||
<li><strong>Cỡ mẫu nhỏ và dữ liệu không chuẩn.</strong></li>
|
||||
</ul>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<h2>3. Thống kê kiểm định (H-statistic)</h2>
|
||||
|
||||
<p>
|
||||
Thống kê kiểm định H được tính toán dựa trên tổng hạng của mỗi nhóm.
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<div class="formula">
|
||||
\[
|
||||
H = \frac{12}{N(N+1)} \sum_{i=1}^{k} \frac{R_i^2}{n_i} - 3(N+1)
|
||||
\]
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<p>
|
||||
Trong đó:
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( N \): là tổng số quan sát trong tất cả các nhóm.</li>
|
||||
<li>\( k \): là số lượng nhóm.</li>
|
||||
<li>\( R_i \): là tổng hạng của các quan sát trong nhóm \(i\).</li>
|
||||
<li>\( n_i \): là số lượng quan sát trong nhóm \(i\).</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</p>
|
||||
<p>
|
||||
Khi cỡ mẫu đủ lớn, thống kê H xấp xỉ tuân theo phân phối Chi-bình phương với \(k-1\) bậc tự do.
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<h2>4. Tính toán cỡ mẫu</h2>
|
||||
<p>
|
||||
Không giống như các kiểm định tham số, không có công thức giải tích đơn giản để tính toán cỡ mẫu cho kiểm định Kruskal-Wallis. Việc này thường đòi hỏi phải sử dụng các phần mềm thống kê chuyên dụng (như R, SAS) để chạy <strong>mô phỏng Monte Carlo</strong>, dựa trên các giả định về hình dạng phân phối và độ lớn của hiệu ứng mong muốn.
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<h2>5. Ứng dụng trong y tế công cộng</h2>
|
||||
<ul>
|
||||
<li><strong>So sánh mức độ hài lòng:</strong> So sánh mức độ hài lòng của bệnh nhân (đo bằng thang điểm từ 1-5) đối với ba chương trình can thiệp sức khỏe cộng đồng khác nhau.</li>
|
||||
<li><strong>Đánh giá nhận thức:</strong> So sánh mức độ nhận thức về nguy cơ bệnh tật (thấp, trung bình, cao) giữa các nhóm có trình độ học vấn khác nhau.</li>
|
||||
<li><strong>Phân tích dữ liệu lâm sàng không chuẩn:</strong> So sánh thời gian nằm viện (thường bị lệch phải) giữa các nhóm bệnh nhân được điều trị bằng các phác đồ khác nhau.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
1
sample_size_site_full/levene_test.html
Normal file
1
sample_size_site_full/levene_test.html
Normal file
@@ -0,0 +1 @@
|
||||
<iframe src="https://shiny.huph.edu.vn/sample-apps/samplesize/LevenesTest/" style="width:100%;height:100vh;border:none;"></iframe>
|
||||
126
sample_size_site_full/levene_test_guide.html
Normal file
126
sample_size_site_full/levene_test_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,126 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="vi">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
|
||||
<title>Kiểm định Levene về phương sai</title>
|
||||
<!-- Tải script MathJax -->
|
||||
<script id="MathJax-script" async
|
||||
src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3/es5/tex-mml-chtml.js">
|
||||
</script>
|
||||
<style>
|
||||
body {
|
||||
font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", Roboto, "Helvetica Neue", Arial, sans-serif;
|
||||
line-height: 1.8;
|
||||
max-width: 800px;
|
||||
margin: auto;
|
||||
padding: 20px;
|
||||
color: #333;
|
||||
}
|
||||
h1, h2 {
|
||||
color: #0056b3;
|
||||
border-bottom: 2px solid #f0f0f0;
|
||||
padding-bottom: 10px;
|
||||
}
|
||||
.formula {
|
||||
background: #f8f9fa;
|
||||
padding: 15px;
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
margin: 20px 0;
|
||||
text-align: center;
|
||||
font-size: 1.1em;
|
||||
overflow-x: auto;
|
||||
}
|
||||
ul {
|
||||
padding-left: 20px;
|
||||
}
|
||||
.alert {
|
||||
padding: 15px;
|
||||
margin-bottom: 20px;
|
||||
border: 1px solid transparent;
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
background-color: #e7f3fe;
|
||||
border-color: #d0eaff;
|
||||
color: #0c5460;
|
||||
}
|
||||
</style>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
|
||||
<h1>Kiểm định Levene (Levene’s Test)</h1>
|
||||
|
||||
<p>
|
||||
Kiểm định Levene được sử dụng để đánh giá <strong>sự bằng nhau của phương sai</strong> (homogeneity of variance) giữa hai hay nhiều nhóm. Đây là kiểm định phổ biến hơn F-test khi dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn, vì nó <strong>ít nhạy cảm với sự vi phạm giả định chuẩn</strong>.
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<h2>1. Giả thuyết kiểm định</h2>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( H_0: \sigma_1^2 = \sigma_2^2 = \dots = \sigma_k^2 \) (phương sai của các nhóm là bằng nhau)</li>
|
||||
<li>\( H_1: \) Có ít nhất một cặp nhóm có phương sai khác nhau</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<h2>2. Ý tưởng phương pháp</h2>
|
||||
|
||||
<p>
|
||||
Thay vì dùng giá trị gốc \( Y_{ij} \), Levene’s Test hoạt động trên <strong>độ lệch tuyệt đối</strong> giữa mỗi quan sát và trung vị hoặc trung bình của nhóm đó:
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<div class="formula">
|
||||
\[
|
||||
Z_{ij} = | Y_{ij} - \tilde{Y}_{\cdot j} |
|
||||
\]
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<p>
|
||||
Trong đó:
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( Y_{ij} \): giá trị của quan sát thứ \( i \) trong nhóm \( j \)</li>
|
||||
<li>\( \tilde{Y}_{\cdot j} \): trung vị (hoặc trung bình) của nhóm \( j \)</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<p>
|
||||
Sau đó, một <strong>kiểm định ANOVA một yếu tố</strong> được thực hiện trên biến mới \( Z_{ij} \). Nếu có sự khác biệt đáng kể về trung bình của \(Z_{ij}\) giữa các nhóm, điều đó ngụ ý rằng phương sai của các giá trị gốc không đồng nhất.
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<h2>3. Thống kê kiểm định (W-statistic)</h2>
|
||||
|
||||
<p>
|
||||
Thống kê Levene (W) có công thức tương tự như thống kê F trong ANOVA:
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<div class="formula">
|
||||
\[
|
||||
W = \frac{(N - k)}{(k - 1)} \cdot \frac{\sum_{j=1}^k n_j (\bar{Z}_{\cdot j} - \bar{Z}_{\cdot\cdot})^2}{\sum_{j=1}^k \sum_{i=1}^{n_j} (Z_{ij} - \bar{Z}_{\cdot j})^2}
|
||||
\]
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<p>Trong đó:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( N \): tổng số quan sát, \( k \): số nhóm</li>
|
||||
<li>\( \bar{Z}_{\cdot j} \): trung bình của \( Z_{ij} \) trong nhóm \( j \)</li>
|
||||
<li>\( \bar{Z}_{\cdot\cdot} \): trung bình của tất cả các giá trị \( Z_{ij} \)</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<p>
|
||||
Giá trị \( W \) được so sánh với phân phối \( F_{k-1, N-k} \). Nếu p-value nhỏ hơn mức ý nghĩa (thường là 0.05), chúng ta bác bỏ \( H_0 \).
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<h2>4. Ứng dụng trong y tế công cộng</h2>
|
||||
|
||||
<ul>
|
||||
<li>So sánh sự biến động của huyết áp giữa ba khu vực dân cư khác nhau.</li>
|
||||
<li>Kiểm tra độ ổn định của chỉ số đường huyết giữa các nhóm bệnh nhân dùng các loại thuốc khác nhau.</li>
|
||||
<li>Đánh giá tính đồng nhất phương sai trước khi thực hiện phân tích ANOVA, đặc biệt khi nghiên cứu hiệu quả của nhiều can thiệp.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<h2>5. Ghi chú</h2>
|
||||
<div class="alert">
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Levene’s Test có thể dùng trung vị hoặc trung bình trong công thức. Phiên bản dùng trung vị (thường được gọi là <strong>Brown–Forsythe test</strong>) được khuyến nghị khi dữ liệu có các giá trị ngoại lai (outliers).</li>
|
||||
<li>Đây là một kiểm định giả định <strong>rất quan trọng</strong> trước khi thực hiện ANOVA hoặc các mô hình hồi quy có biến phân loại.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
1
sample_size_site_full/mann_whitney.html
Normal file
1
sample_size_site_full/mann_whitney.html
Normal file
@@ -0,0 +1 @@
|
||||
<iframe src="https://shiny.huph.edu.vn/sample-apps/samplesize/MannWhitneyUtest/" style="width:100%;height:100vh;border:none;"></iframe>
|
||||
101
sample_size_site_full/mann_whitney_guide.html
Normal file
101
sample_size_site_full/mann_whitney_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,101 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="vi">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>Giới thiệu về Mann-Whitney U Test</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: 900px; margin: 40px auto; line-height: 1.6; }
|
||||
h2, h3, h4 { color: #003366; }
|
||||
code { background: #eee; padding: 2px 4px; border-radius: 4px; }
|
||||
hr { margin: 2em 0; }
|
||||
</style>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
|
||||
<h2><strong>Giới thiệu về Mann-Whitney U Test</strong></h2>
|
||||
|
||||
<h3><strong>1. Mann-Whitney U Test là gì?</strong></h3>
|
||||
<p>Kiểm định Mann-Whitney U là một kiểm định phi tham số được sử dụng để so sánh trung vị giữa hai nhóm độc lập, thay thế cho t-test hai mẫu độc lập khi:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Dữ liệu không tuân theo phân phối chuẩn.</li>
|
||||
<li>Dữ liệu dạng thứ tự hoặc liên tục nhưng không chuẩn.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<hr>
|
||||
|
||||
<h3><strong>2. Vai trò và Ứng dụng</strong></h3>
|
||||
<ul>
|
||||
<li><strong>Y sinh:</strong> So sánh sự thay đổi giữa hai nhóm bệnh nhân dùng hai thuốc.</li>
|
||||
<li><strong>Thử nghiệm lâm sàng:</strong> Đánh giá hiệu quả thuốc qua trung vị chỉ số sinh học.</li>
|
||||
<li><strong>Y tế công cộng:</strong> So sánh trung vị mức độ hài lòng giữa hai cộng đồng.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<h4><strong>Ví dụ</strong></h4>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>So sánh trung vị BMI giữa nam và nữ.</li>
|
||||
<li>So sánh mức độ đau (1–10) giữa hai nhóm thuốc.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<hr>
|
||||
|
||||
<h2><strong>Hướng dẫn Tính Cỡ Mẫu</strong></h2>
|
||||
|
||||
<h3><strong>1. Công thức cỡ mẫu</strong></h3>
|
||||
<p>Cỡ mẫu mỗi nhóm được tính theo:</p>
|
||||
|
||||
<p style="text-align:center;">
|
||||
$$ n = \frac{(Z_{1-\alpha/2} + Z_{1-\beta})^2}{r^2} $$
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<p>Trong đó:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( Z_{1-\alpha/2} \): Giá trị Z theo mức ý nghĩa \( \alpha \)</li>
|
||||
<li>\( Z_{1-\beta} \): Giá trị Z theo độ mạnh kiểm định (power)</li>
|
||||
<li>\( r \): Kích thước hiệu ứng (effect size), tính theo:
|
||||
$$ r = \frac{\mu_1 - \mu_2}{\sigma} $$
|
||||
với \( \mu_1, \mu_2 \): trung vị hai nhóm, và \( \sigma \): độ lệch chuẩn tổng hợp.
|
||||
</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<hr>
|
||||
|
||||
<h3><strong>2. Các bước tính toán</strong></h3>
|
||||
<ol>
|
||||
<li>Xác định tham số: \( \alpha, 1 - \beta, r \)</li>
|
||||
<li>Tính:
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( Z_{1-\alpha/2} = qnorm(1 - \alpha/2) \)</li>
|
||||
<li>\( Z_{1-\beta} = qnorm(1 - \beta) \)</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</li>
|
||||
<li>Thay vào công thức để tính \( n \)</li>
|
||||
</ol>
|
||||
|
||||
<hr>
|
||||
|
||||
<h3><strong>3. Ví dụ minh họa</strong></h3>
|
||||
|
||||
<p><strong>Giả sử:</strong></p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( \mu_1 = 5 \), \( \mu_2 = 7 \), \( \sigma = 2 \)</li>
|
||||
<li>\( \alpha = 0.05 \Rightarrow Z_{1-\alpha/2} = 1.96 \)</li>
|
||||
<li>\( 1 - \beta = 0.8 \Rightarrow Z_{1-\beta} = 0.84 \)</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<p><strong>Bước 1:</strong> Tính effect size:</p>
|
||||
<p style="text-align:center;">
|
||||
$$ r = \frac{5 - 7}{2} = -1 \Rightarrow |r| = 1 $$
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<p><strong>Bước 2:</strong> Thay vào công thức:</p>
|
||||
<p style="text-align:center;">
|
||||
$$ n = \frac{(1.96 + 0.84)^2}{1^2} = \frac{7.84}{1} = 7.84 $$
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<p><strong>Kết luận:</strong> Cỡ mẫu cần thiết mỗi nhóm: <strong>8</strong> đối tượng.</p>
|
||||
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
BIN
sample_size_site_full/med_survival.html
Normal file
BIN
sample_size_site_full/med_survival.html
Normal file
Binary file not shown.
BIN
sample_size_site_full/med_survival_guide.html
Normal file
BIN
sample_size_site_full/med_survival_guide.html
Normal file
Binary file not shown.
11
sample_size_site_full/meta_forest.html
Normal file
11
sample_size_site_full/meta_forest.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>meta_forest.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>meta_forest.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder page for Meta Forest module.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
11
sample_size_site_full/meta_forest_guide.html
Normal file
11
sample_size_site_full/meta_forest_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>meta_forest_guide.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>meta_forest_guide.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder guide page for Meta Forest Guide.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
11
sample_size_site_full/meta_funnel.html
Normal file
11
sample_size_site_full/meta_funnel.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>meta_funnel.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>meta_funnel.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder page for Meta Funnel module.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
11
sample_size_site_full/meta_funnel_guide.html
Normal file
11
sample_size_site_full/meta_funnel_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>meta_funnel_guide.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>meta_funnel_guide.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder guide page for Meta Funnel Guide.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
11
sample_size_site_full/meta_or.html
Normal file
11
sample_size_site_full/meta_or.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>meta_or.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>meta_or.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder page for Meta Or module.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
11
sample_size_site_full/meta_or_guide.html
Normal file
11
sample_size_site_full/meta_or_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>meta_or_guide.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>meta_or_guide.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder guide page for Meta Or Guide.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
11
sample_size_site_full/meta_prop.html
Normal file
11
sample_size_site_full/meta_prop.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>meta_prop.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>meta_prop.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder page for Meta Prop module.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
11
sample_size_site_full/meta_prop_guide.html
Normal file
11
sample_size_site_full/meta_prop_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>meta_prop_guide.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>meta_prop_guide.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder guide page for Meta Prop Guide.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
113
sample_size_site_full/overview.html
Normal file
113
sample_size_site_full/overview.html
Normal file
@@ -0,0 +1,113 @@
|
||||
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="vi">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
|
||||
<title>Phương pháp luận Xác định Cỡ mẫu Nghiên cứu</title>
|
||||
<style>
|
||||
body {
|
||||
font-family: 'Segoe UI', 'Helvetica Neue', Arial, sans-serif;
|
||||
line-height: 1.7;
|
||||
color: #333;
|
||||
background-color: #f9f9f9;
|
||||
margin: 0;
|
||||
padding: 20px;
|
||||
}
|
||||
.container {
|
||||
max-width: 800px;
|
||||
margin: 20px auto;
|
||||
background-color: #ffffff;
|
||||
padding: 30px 40px;
|
||||
border-radius: 10px;
|
||||
box-shadow: 0 4px 12px rgba(0,0,0,0.08);
|
||||
border: 1px solid #e0e0e0;
|
||||
}
|
||||
h1 {
|
||||
color: #2c3e50;
|
||||
text-align: center;
|
||||
font-size: 2em;
|
||||
margin-bottom: 20px;
|
||||
border-bottom: 2px solid #3498db;
|
||||
padding-bottom: 10px;
|
||||
}
|
||||
h2 {
|
||||
color: #34495e;
|
||||
font-size: 1.5em;
|
||||
margin-top: 40px;
|
||||
margin-bottom: 15px;
|
||||
border-bottom: 1px solid #ccc;
|
||||
padding-bottom: 8px;
|
||||
}
|
||||
p {
|
||||
font-size: 1em;
|
||||
text-align: justify;
|
||||
margin-bottom: 15px;
|
||||
}
|
||||
strong {
|
||||
color: #c0392b;
|
||||
}
|
||||
code {
|
||||
font-family: 'Courier New', Courier, monospace;
|
||||
background-color: #ecf0f1;
|
||||
padding: 2px 5px;
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
font-size: 0.95em;
|
||||
}
|
||||
ol {
|
||||
padding-left: 20px;
|
||||
}
|
||||
li {
|
||||
margin-bottom: 10px;
|
||||
}
|
||||
.reason {
|
||||
background-color: #e8f6f3;
|
||||
border-left: 4px solid #1abc9c;
|
||||
padding: 15px;
|
||||
margin-top: 15px;
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
}
|
||||
</style>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
|
||||
<div class="container">
|
||||
<h1>PHƯƠNG PHÁP LUẬN XÁC ĐỊNH CỠ MẪU NGHIÊN CỨU</h1>
|
||||
|
||||
<p>Xác định cỡ mẫu là một bước thiết yếu và mang tính nền tảng trong đề cương nghiên cứu khoa học. Một cỡ mẫu được tính toán hợp lý không chỉ đảm bảo tính đại diện của mẫu cho quần thể nghiên cứu mà còn giúp tối ưu hóa việc sử dụng nguồn lực, thời gian và chi phí. Quan trọng hơn, nó đảm bảo nghiên cứu có đủ <strong>công suất thống kê (statistical power)</strong> để phát hiện ra các mối liên hệ hoặc sự khác biệt có ý nghĩa, từ đó gia tăng độ tin cậy và giá trị khoa học của kết quả nghiên cứu.</p>
|
||||
|
||||
<p>Công cụ tính toán cỡ mẫu được sử dụng trong nghiên cứu này được phát triển trên nền tảng ngôn ngữ lập trình R, một công cụ chuẩn mực và mạnh mẽ trong phân tích thống kê, kết hợp với Shiny framework để xây dựng giao diện người dùng tương tác và trực quan.</p>
|
||||
|
||||
<hr>
|
||||
|
||||
<h2>Mối quan hệ giữa Cỡ mẫu Nghiên cứu và Cỡ mẫu cho Kiểm định Giả thuyết</h2>
|
||||
|
||||
<p>Về bản chất, <strong>việc tính toán cỡ mẫu cho một nghiên cứu chính là quá trình xác định số lượng quan sát tối thiểu cần thiết để thực hiện các kiểm định giả thuyết thống kê (statistical hypothesis testing) đã đề ra trong mục tiêu nghiên cứu.</strong></p>
|
||||
|
||||
<p>Mỗi nghiên cứu khoa học đều nhằm trả lời một hoặc nhiều câu hỏi nghiên cứu, và các câu hỏi này được cụ thể hóa thành các giả thuyết thống kê (ví dụ: giả thuyết H₀ và giả thuyết Hₐ). Để có thể đưa ra kết luận bác bỏ hay không bác bỏ một giả thuyết, chúng ta cần sử dụng các phép kiểm định thống kê tương ứng (ví dụ: kiểm định t, khi bình phương, ANOVA).</p>
|
||||
|
||||
<p>Do đó, cỡ mẫu của nghiên cứu phải đủ lớn để phép kiểm định thống kê có đủ "năng lực" hay <strong>công suất thống kê <code>(1-β)</code></strong> để phát hiện ra một ảnh hưởng (effect size) thực sự tồn tại trong quần thể ở một <strong>mức ý nghĩa <code>(α)</code></strong> đã định trước. Nói cách khác, không có sự tách biệt giữa "cỡ mẫu nghiên cứu" và "cỡ mẫu cho kiểm định", chúng là một. Cỡ mẫu nghiên cứu được quyết định bởi yêu cầu của các kiểm định giả thuyết chính.</p>
|
||||
|
||||
<hr>
|
||||
|
||||
<h2>Xử lý trường hợp Nghiên cứu sử dụng nhiều Kiểm định Giả thuyết</h2>
|
||||
|
||||
<p>Trong thực tế, một nghiên cứu thường có nhiều hơn một mục tiêu và do đó cần thực hiện nhiều phép kiểm định giả thuyết khác nhau. Ví dụ, một nghiên cứu có thể vừa so sánh tỷ lệ giữa hai nhóm, vừa so sánh giá trị trung bình giữa ba nhóm, và vừa xem xét một mối tương quan. Mỗi phép kiểm định này, với các tham số khác nhau (mức ý nghĩa α, công suất 1-β, độ lớn ảnh hưởng dự kiến), sẽ yêu cầu một cỡ mẫu tối thiểu khác nhau.</p>
|
||||
|
||||
<p>Trong trường hợp này, quy trình chuẩn mực cần thực hiện như sau:</p>
|
||||
|
||||
<ol>
|
||||
<li><strong>Xác định các mục tiêu chính:</strong> Liệt kê tất cả các giả thuyết thống kê chính yếu mà nghiên cứu cần phải trả lời. Đây là những mục tiêu quan trọng nhất, quyết định sự thành công của nghiên cứu.</li>
|
||||
<li><strong>Tính toán cỡ mẫu riêng lẻ:</strong> Thực hiện tính toán cỡ mẫu cho <strong>từng giả thuyết chính một cách độc lập</strong>.</li>
|
||||
<li><strong>Lựa chọn cỡ mẫu cuối cùng:</strong> Cỡ mẫu cuối cùng cho toàn bộ nghiên cứu sẽ là cỡ mẫu <strong>lớn nhất</strong> trong số các cỡ mẫu đã tính toán ở bước 2.</li>
|
||||
</ol>
|
||||
|
||||
<div class="reason">
|
||||
<p><strong>Lý do:</strong> Việc lựa chọn cỡ mẫu lớn nhất đảm bảo rằng nghiên cứu có đủ công suất thống kê cho tất cả các phân tích quan trọng. Nếu chọn một cỡ mẫu nhỏ hơn, nghiên cứu có thể có đủ năng lực để trả lời một số câu hỏi, nhưng sẽ không đủ năng lực (underpowered) để đưa ra kết luận đáng tin cậy cho các câu hỏi nghiên cứu khác yêu cầu cỡ mẫu lớn hơn. Điều này giúp tránh được sai lầm loại II (type II error) – không phát hiện được sự khác biệt trong khi nó thực sự tồn tại.</p>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
<div class='tableauPlaceholder' id='viz1753192925819' style='position: relative'><noscript><a href='#'><img alt=' Prevalence of HIV, total (% of population ages 15-49) ' src='https://public.tableau.com/static/images/HI/HIVinWorld/PrevalenceofHIVtotalofpopulationages15-49/1_rss.png' style='border: none' /></a></noscript><object class='tableauViz' style='display:none;'><param name='host_url' value='https%3A%2F%2Fpublic.tableau.com%2F' /> <param name='embed_code_version' value='3' /> <param name='path' value='views/HIVinWorld/PrevalenceofHIVtotalofpopulationages15-49?:language=en-US&:embed=true&:sid=&:redirect=auth' /> <param name='toolbar' value='yes' /><param name='static_image' value='https://public.tableau.com/static/images/HI/HIVinWorld/PrevalenceofHIVtotalofpopulationages15-49/1.png' /> <param name='animate_transition' value='yes' /><param name='display_static_image' value='yes' /><param name='display_spinner' value='yes' /><param name='display_overlay' value='yes' /><param name='display_count' value='yes' /><param name='language' value='en-US' /></object></div> <script type='text/javascript'> var divElement = document.getElementById('viz1753192925819'); var vizElement = divElement.getElementsByTagName('object')[0]; vizElement.style.width='100%';vizElement.style.height=(divElement.offsetWidth*0.75)+'px'; var scriptElement = document.createElement('script'); scriptElement.src = 'https://public.tableau.com/javascripts/api/viz_v1.js'; vizElement.parentNode.insertBefore(scriptElement, vizElement); </script>
|
||||
<div class='tableauPlaceholder' id='viz1753193177428' style='position: relative'><noscript><a href='#'><img alt='BIẾN ĐỘNG DÂN SỐ VIỆT NAM TRONG CÁC THỜI KỲ ' src='https://public.tableau.com/static/images/HT/HT885SK6Z/1_rss.png' style='border: none' /></a></noscript><object class='tableauViz' style='display:none;'><param name='host_url' value='https%3A%2F%2Fpublic.tableau.com%2F' /> <param name='embed_code_version' value='3' /> <param name='path' value='shared/HT885SK6Z' /> <param name='toolbar' value='yes' /><param name='static_image' value='https://public.tableau.com/static/images/HT/HT885SK6Z/1.png' /> <param name='animate_transition' value='yes' /><param name='display_static_image' value='yes' /><param name='display_spinner' value='yes' /><param name='display_overlay' value='yes' /><param name='display_count' value='yes' /><param name='language' value='en-US' /></object></div> <script type='text/javascript'> var divElement = document.getElementById('viz1753193177428'); var vizElement = divElement.getElementsByTagName('object')[0]; vizElement.style.width='1016px';vizElement.style.height='991px'; var scriptElement = document.createElement('script'); scriptElement.src = 'https://public.tableau.com/javascripts/api/viz_v1.js'; vizElement.parentNode.insertBefore(scriptElement, vizElement); </script>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
```
|
||||
11
sample_size_site_full/power_calc.html
Normal file
11
sample_size_site_full/power_calc.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>power_calc.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>power_calc.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder page for Power Calc module.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
11
sample_size_site_full/power_calc_guide.html
Normal file
11
sample_size_site_full/power_calc_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>power_calc_guide.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>power_calc_guide.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder guide page for Power Calc Guide.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
11
sample_size_site_full/reg_cox.html
Normal file
11
sample_size_site_full/reg_cox.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>reg_cox.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>reg_cox.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder page for Reg Cox module.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
11
sample_size_site_full/reg_cox_guide.html
Normal file
11
sample_size_site_full/reg_cox_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>reg_cox_guide.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>reg_cox_guide.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder guide page for Reg Cox Guide.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
BIN
sample_size_site_full/reg_linear.html
Normal file
BIN
sample_size_site_full/reg_linear.html
Normal file
Binary file not shown.
BIN
sample_size_site_full/reg_linear_guide.html
Normal file
BIN
sample_size_site_full/reg_linear_guide.html
Normal file
Binary file not shown.
11
sample_size_site_full/reg_linear_multi.html
Normal file
11
sample_size_site_full/reg_linear_multi.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>reg_linear_multi.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>reg_linear_multi.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder page for Reg Linear Multi module.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
11
sample_size_site_full/reg_linear_multi_guide.html
Normal file
11
sample_size_site_full/reg_linear_multi_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>reg_linear_multi_guide.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>reg_linear_multi_guide.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder guide page for Reg Linear Multi Guide.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
BIN
sample_size_site_full/reg_logistic.html
Normal file
BIN
sample_size_site_full/reg_logistic.html
Normal file
Binary file not shown.
BIN
sample_size_site_full/reg_logistic_guide.html
Normal file
BIN
sample_size_site_full/reg_logistic_guide.html
Normal file
Binary file not shown.
11
sample_size_site_full/reg_logistic_multi.html
Normal file
11
sample_size_site_full/reg_logistic_multi.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>reg_logistic_multi.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>reg_logistic_multi.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder page for Reg Logistic Multi module.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
11
sample_size_site_full/reg_logistic_multi_guide.html
Normal file
11
sample_size_site_full/reg_logistic_multi_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>reg_logistic_multi_guide.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>reg_logistic_multi_guide.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder guide page for Reg Logistic Multi Guide.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
11
sample_size_site_full/reg_poisson.html
Normal file
11
sample_size_site_full/reg_poisson.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>reg_poisson.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>reg_poisson.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder page for Reg Poisson module.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
11
sample_size_site_full/reg_poisson_guide.html
Normal file
11
sample_size_site_full/reg_poisson_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="en">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>reg_poisson_guide.html</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h1>reg_poisson_guide.html</h1>
|
||||
<p>This is a placeholder guide page for Reg Poisson Guide.</p>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
1
sample_size_site_full/shapiro_wilk.html
Normal file
1
sample_size_site_full/shapiro_wilk.html
Normal file
@@ -0,0 +1 @@
|
||||
<iframe src="https://shiny.huph.edu.vn/sample-apps/samplesize/Shapiro-Wilk/" style="width:100%;height:100vh;border:none;"></iframe>
|
||||
102
sample_size_site_full/shapiro_wilk_guide.html
Normal file
102
sample_size_site_full/shapiro_wilk_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,102 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="vi">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
|
||||
<title>Kiểm định Shapiro-Wilk</title>
|
||||
<!-- Tải script MathJax -->
|
||||
<script id="MathJax-script" async
|
||||
src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3/es5/tex-mml-chtml.js">
|
||||
</script>
|
||||
<style>
|
||||
body {
|
||||
font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", Roboto, "Helvetica Neue", Arial, sans-serif;
|
||||
line-height: 1.8;
|
||||
max-width: 800px;
|
||||
margin: auto;
|
||||
padding: 20px;
|
||||
color: #333;
|
||||
}
|
||||
h1, h2 {
|
||||
color: #0056b3;
|
||||
border-bottom: 2px solid #f0f0f0;
|
||||
padding-bottom: 10px;
|
||||
}
|
||||
.formula {
|
||||
background: #f8f9fa;
|
||||
padding: 15px;
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
margin: 20px 0;
|
||||
text-align: center;
|
||||
font-size: 1.1em;
|
||||
overflow-x: auto;
|
||||
}
|
||||
ul {
|
||||
padding-left: 20px;
|
||||
}
|
||||
.alert {
|
||||
padding: 15px;
|
||||
margin-bottom: 20px;
|
||||
border: 1px solid transparent;
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
background-color: #e7f3fe;
|
||||
border-color: #d0eaff;
|
||||
color: #0c5460;
|
||||
}
|
||||
</style>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
|
||||
<h1>Kiểm định Shapiro-Wilk (Shapiro-Wilk Test)</h1>
|
||||
|
||||
<p>
|
||||
Kiểm định Shapiro-Wilk là một trong những kiểm định thống kê mạnh mẽ và phổ biến nhất được sử dụng để kiểm tra xem một mẫu dữ liệu có tuân theo <strong>phân phối chuẩn (normal distribution)</strong> hay không.
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<h2>1. Giả thuyết kiểm định</h2>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( H_0 \): Dữ liệu của mẫu tuân theo phân phối chuẩn.</li>
|
||||
<li>\( H_1 \): Dữ liệu của mẫu không tuân theo phân phối chuẩn.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<div class="alert">
|
||||
<strong>Lưu ý quan trọng:</strong> Trong kiểm định này, chúng ta thường mong muốn có một p-value lớn (p > 0.05) để không bác bỏ giả thuyết \(H_0\), từ đó có thể kết luận rằng dữ liệu tuân theo phân phối chuẩn và đủ điều kiện để sử dụng các kiểm định tham số.
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<h2>2. Thống kê kiểm định (W-statistic)</h2>
|
||||
|
||||
<p>
|
||||
Thống kê kiểm định W được tính toán dựa trên sự so sánh giữa các giá trị đã được sắp xếp của mẫu với các giá trị kỳ vọng tương ứng từ một phân phối chuẩn.
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<div class="formula">
|
||||
\[
|
||||
W = \frac{(\sum_{i=1}^n a_i x_{(i)})^2}{\sum_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^2}
|
||||
\]
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<p>
|
||||
Trong đó:
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( x_{(i)} \): là giá trị thống kê thứ tự thứ \(i\) (dữ liệu đã được sắp xếp từ nhỏ đến lớn).</li>
|
||||
<li>\( \bar{x} \): là trung bình mẫu.</li>
|
||||
<li>\( a_i \): là các hằng số được tính toán từ trung bình, phương sai và hiệp phương sai của các thống kê thứ tự từ một mẫu có phân phối chuẩn.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</p>
|
||||
<p>
|
||||
Giá trị W nằm trong khoảng từ 0 đến 1. Giá trị W càng gần 1 thì dữ liệu càng gần với phân phối chuẩn.
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<h2>3. Ứng dụng trong y tế công cộng</h2>
|
||||
|
||||
<p>
|
||||
Kiểm tra giả định về tính chuẩn của dữ liệu là một bước cực kỳ quan trọng trước khi thực hiện nhiều phân tích thống kê tham số.
|
||||
</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li><strong>Trước khi thực hiện T-test hoặc ANOVA:</strong> Các kiểm định này đều yêu cầu dữ liệu (hoặc phần dư) phải tuân theo phân phối chuẩn. Kiểm định Shapiro-Wilk giúp xác nhận giả định này.</li>
|
||||
<li><strong>Đánh giá dữ liệu lâm sàng:</strong> Kiểm tra xem các chỉ số sinh học như huyết áp, cholesterol, BMI trong một mẫu dân số có tuân theo phân phối chuẩn hay không. Nếu không, các phương pháp phi tham số hoặc phép biến đổi dữ liệu có thể cần được xem xét.</li>
|
||||
<li><strong>Kiểm tra phần dư của mô hình hồi quy:</strong> Trong hồi quy tuyến tính, một giả định quan trọng là phần dư (residuals) của mô hình phải tuân theo phân phối chuẩn. Shapiro-Wilk là một công cụ hiệu quả để kiểm tra giả định này.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
1
sample_size_site_full/t_one_sample.html
Normal file
1
sample_size_site_full/t_one_sample.html
Normal file
@@ -0,0 +1 @@
|
||||
<iframe src="https://shiny.huph.edu.vn/sample-apps/samplesize/onesamplettest/" style="width:100%;height:100vh;border:none;"></iframe>
|
||||
81
sample_size_site_full/t_one_sample_guide.html
Normal file
81
sample_size_site_full/t_one_sample_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,81 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="vi">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>Hướng dẫn tính cỡ mẫu kiểm định t một mẫu</title>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<h3><strong>Hướng dẫn tính toán cỡ mẫu cho kiểm định t một mẫu</strong></h3>
|
||||
<hr>
|
||||
<h3><strong>1. Kiểm định t một mẫu là gì?</strong></h3>
|
||||
<p>Kiểm định t một mẫu (One-sample t-test) là một phương pháp thống kê dùng để kiểm tra xem giá trị trung bình của một mẫu có khác biệt so với một giá trị đã biết hoặc giả thuyết hay không.</p>
|
||||
<p>Ví dụ: kiểm tra xem chiều cao trung bình của một nhóm học sinh có khác biệt so với chiều cao chuẩn quốc gia (ví dụ 165 cm) không.</p>
|
||||
<p><strong>Công thức kiểm định:</strong></p>
|
||||
<p><code>t = (x̄ - μ₀) / (s / √n)</code></p>
|
||||
<p>Trong đó:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li><code>x̄</code>: Giá trị trung bình mẫu</li>
|
||||
<li><code>μ₀</code>: Giá trị trung bình giả thuyết</li>
|
||||
<li><code>s</code>: Độ lệch chuẩn mẫu</li>
|
||||
<li><code>n</code>: Kích thước mẫu</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<hr>
|
||||
<h3><strong>2. Phạm vi ứng dụng trong y tế công cộng</strong></h3>
|
||||
<p>Trong y tế công cộng, kiểm định t một mẫu thường được dùng để:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>So sánh trung bình của biến sức khỏe (BMI, huyết áp...) với giá trị chuẩn.</li>
|
||||
<li>Kiểm tra sự khác biệt giữa dữ liệu khảo sát và tiêu chuẩn y tế cộng đồng.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<p>Ví dụ:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Kiểm tra cân nặng trung bình của trẻ em so với chuẩn WHO.</li>
|
||||
<li>So sánh mức ô nhiễm trung bình với giới hạn khuyến cáo.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<hr>
|
||||
<h3><strong>3. Công thức tính cỡ mẫu</strong></h3>
|
||||
<p><strong>Công thức:</strong></p>
|
||||
<p><code>n = ((Z₁₋⍺/2 + Z₁₋β)² × s²) / (μ₁ - μ₀)²</code></p>
|
||||
<p>Trong đó:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li><code>Z₁₋⍺/2</code>: Giá trị Z theo mức ý nghĩa <code>⍺</code></li>
|
||||
<li><code>Z₁₋β</code>: Giá trị Z theo độ mạnh kiểm định (power)</li>
|
||||
<li><code>s</code>: Độ lệch chuẩn dự kiến</li>
|
||||
<li><code>μ₁</code>: Giá trị trung bình kỳ vọng</li>
|
||||
<li><code>μ₀</code>: Giá trị trung bình giả thuyết</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<hr>
|
||||
<h3><strong>4. Hướng dẫn tính toán</strong></h3>
|
||||
<p>Bạn cần cung cấp:</p>
|
||||
<ol>
|
||||
<li>Mức ý nghĩa (<code>⍺</code>): thường là 0.05</li>
|
||||
<li>Độ mạnh kiểm định (<code>1 - β</code>): thường là 0.8 hoặc 0.9</li>
|
||||
<li>Độ lệch chuẩn (<code>s</code>): lấy từ nghiên cứu trước</li>
|
||||
<li>Giá trị kỳ vọng (<code>μ₁</code>) và giá trị giả thuyết (<code>μ₀</code>)</li>
|
||||
</ol>
|
||||
<p><strong>Ví dụ:</strong></p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li><code>⍺ = 0.05</code></li>
|
||||
<li><code>1 - β = 0.8</code></li>
|
||||
<li><code>s = 2</code></li>
|
||||
<li><code>μ₁ = 16</code></li>
|
||||
<li><code>μ₀ = 15</code></li>
|
||||
</ul>
|
||||
<p><strong>Tính:</strong></p>
|
||||
<p>Tra bảng Z:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li><code>Z₀.975 = 1.96</code></li>
|
||||
<li><code>Z₀.8 = 0.84</code></li>
|
||||
</ul>
|
||||
<p>Áp dụng công thức:</p>
|
||||
<p><code>n = ((1.96 + 0.84)² × 4) / (1)² = (7.84 × 4) = 31.36</code></p>
|
||||
<p><strong>⇒ Cần ít nhất 32 trẻ em.</strong></p>
|
||||
|
||||
<hr>
|
||||
<h3><strong>5. Công cụ tính bằng R hoặc Shiny</strong></h3>
|
||||
<p>Bạn có thể dùng ứng dụng Shiny để tự động tính cỡ mẫu kiểm định t một mẫu. Ứng dụng này giúp thực hiện các bước tính toán nhanh chóng và trực quan.</p>
|
||||
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
1
sample_size_site_full/t_paired.html
Normal file
1
sample_size_site_full/t_paired.html
Normal file
@@ -0,0 +1 @@
|
||||
<iframe src="https://shiny.huph.edu.vn/sample-apps/samplesize/pairsamplettest/" style="width:100%;height:100vh;border:none;"></iframe>
|
||||
85
sample_size_site_full/t_paired_guide.html
Normal file
85
sample_size_site_full/t_paired_guide.html
Normal file
@@ -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>
|
||||
1
sample_size_site_full/t_two_sample.html
Normal file
1
sample_size_site_full/t_two_sample.html
Normal file
@@ -0,0 +1 @@
|
||||
<iframe src="https://shiny.huph.edu.vn/sample-apps/samplesize/twosamplettest/" style="width:100%;height:100vh;border:none;"></iframe>
|
||||
116
sample_size_site_full/t_two_sample_guide.html
Normal file
116
sample_size_site_full/t_two_sample_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,116 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="vi">
|
||||
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
|
||||
<title>Hướng dẫn tính cỡ mẫu cho kiểm định t hai mẫu</title>
|
||||
<style>
|
||||
body {
|
||||
font-family: Arial, sans-serif;
|
||||
line-height: 1.6;
|
||||
padding: 20px;
|
||||
max-width: 960px;
|
||||
margin: auto;
|
||||
}
|
||||
code {
|
||||
background-color: #f4f4f4;
|
||||
padding: 2px 4px;
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
font-family: monospace;
|
||||
}
|
||||
hr {
|
||||
margin: 2em 0;
|
||||
}
|
||||
</style>
|
||||
</head>
|
||||
|
||||
<body>
|
||||
<h3><strong>Hướng dẫn tính toán cỡ mẫu cho kiểm định t hai mẫu</strong></h3>
|
||||
<hr>
|
||||
<h3><strong>1. Kiểm định t hai mẫu là gì?</strong></h3>
|
||||
<p>Kiểm định t hai mẫu (Two-sample t-test) là một phương pháp thống kê được sử dụng để so sánh giá trị trung bình của hai nhóm độc lập, nhằm kiểm tra xem sự khác biệt giữa hai giá trị trung bình này có ý nghĩa thống kê hay không.</p>
|
||||
<p>Ví dụ: So sánh mức độ hài lòng trung bình giữa hai nhóm bệnh nhân được điều trị bằng hai phương pháp khác nhau.</p>
|
||||
<p><strong>Công thức kiểm định t hai mẫu:</strong></p>
|
||||
<p>
|
||||
<code>
|
||||
t = (x̄₁ − x̄₂) / √[s<sub>p</sub>² (1/n₁ + 1/n₂)]
|
||||
</code>
|
||||
</p>
|
||||
<p>Trong đó:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>x̄₁, x̄₂: Trung bình nhóm 1 và nhóm 2</li>
|
||||
<li>s<sub>p</sub>²: Phương sai tổng hợp, tính theo:
|
||||
<br>
|
||||
<code>
|
||||
s<sub>p</sub>² = [(n₁−1)s₁² + (n₂−1)s₂²] / (n₁ + n₂ − 2)
|
||||
</code>
|
||||
</li>
|
||||
<li>s₁², s₂²: Phương sai từng nhóm</li>
|
||||
<li>n₁, n₂: Kích thước mẫu nhóm 1 và 2</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<hr>
|
||||
<h3><strong>2. Phạm vi ứng dụng trong y tế công cộng</strong></h3>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>So sánh hiệu quả hai phương pháp điều trị</li>
|
||||
<li>Đánh giá sự khác biệt giữa nhóm điều trị và nhóm đối chứng</li>
|
||||
<li>Phân tích chỉ số sức khỏe giữa các nhóm, ví dụ người hút thuốc và không hút thuốc</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<p><strong>Ví dụ:</strong></p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>So sánh cân nặng trung bình trẻ em có và không được bổ sung vi chất</li>
|
||||
<li>So sánh thời gian sống sót trung bình giữa hai nhóm điều trị ung thư</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<hr>
|
||||
<h3><strong>3. Công thức tính cỡ mẫu</strong></h3>
|
||||
<p><code>
|
||||
n = [2(Z<sub>1−α/2</sub> + Z<sub>1−β</sub>)² * s²] / (μ₁ − μ₂)²
|
||||
</code></p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Z<sub>1−α/2</sub>: điểm tới hạn cho mức ý nghĩa α</li>
|
||||
<li>Z<sub>1−β</sub>: điểm tới hạn cho độ mạnh kiểm định</li>
|
||||
<li>s: độ lệch chuẩn tổng hợp</li>
|
||||
<li>μ₁, μ₂: trung bình của hai nhóm</li>
|
||||
<li>n: cỡ mẫu cho mỗi nhóm</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<p><strong>Lưu ý:</strong> Tổng cỡ mẫu hai nhóm là <code>2n</code>.</p>
|
||||
<hr>
|
||||
<h3><strong>4. Hướng dẫn tính toán cỡ mẫu</strong></h3>
|
||||
<p><strong>Thông số cần biết:</strong></p>
|
||||
<ol>
|
||||
<li>Mức ý nghĩa (α), thường là 0.05</li>
|
||||
<li>Độ mạnh kiểm định (1−β), thường là 0.8 hoặc 0.9</li>
|
||||
<li>Độ lệch chuẩn s</li>
|
||||
<li>Sự khác biệt mong muốn μ₁ − μ₂</li>
|
||||
</ol>
|
||||
<p><strong>Ví dụ:</strong></p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>α = 0.05</li>
|
||||
<li>1−β = 0.8</li>
|
||||
<li>s = 3 (kg)</li>
|
||||
<li>μ₁ = 20, μ₂ = 18</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<p><strong>Tính toán:</strong></p>
|
||||
<p>
|
||||
<code>
|
||||
n = [2(1.96 + 0.84)² * 9] / 4 = (2 × 7.84 × 9) / 4 = 141.12 / 4 = 35.28
|
||||
</code><br>
|
||||
→ Cần ít nhất <strong>36 đối tượng</strong> mỗi nhóm
|
||||
</p>
|
||||
<hr>
|
||||
<h3><strong>5. Tính bằng R hoặc Shiny</strong></h3>
|
||||
<p>Sử dụng hàm <code>pwr.t.test</code> từ package <code>pwr</code> trong R:</p>
|
||||
<pre><code>library(pwr)
|
||||
pwr.t.test(d = 0.5, sig.level = 0.05, power = 0.8, type = "two.sample")
|
||||
</code></pre>
|
||||
<p>Trong đó:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li><code>d = (μ₁ − μ₂)/s</code>: hiệu ứng chuẩn hóa</li>
|
||||
<li><code>sig.level</code>: mức ý nghĩa α</li>
|
||||
<li><code>power</code>: độ mạnh kiểm định (1−β)</li>
|
||||
<li><code>type = "two.sample"</code>: kiểm định t hai mẫu</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<p>Kết quả trả về là cỡ mẫu cần thiết mỗi nhóm.</p>
|
||||
</body>
|
||||
|
||||
</html>
|
||||
1
sample_size_site_full/wilcoxon_signed.html
Normal file
1
sample_size_site_full/wilcoxon_signed.html
Normal file
@@ -0,0 +1 @@
|
||||
<iframe src="https://shiny.huph.edu.vn/sample-apps/samplesize/Wilcoxon-Signed-Rank/" style="width:100%;height:100vh;border:none;"></iframe>
|
||||
124
sample_size_site_full/wilcoxon_signed_guide.html
Normal file
124
sample_size_site_full/wilcoxon_signed_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,124 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="vi">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
|
||||
<title>Kiểm định Wilcoxon Signed-Rank</title>
|
||||
<!-- Tải script MathJax -->
|
||||
<script id="MathJax-script" async
|
||||
src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3/es5/tex-mml-chtml.js">
|
||||
</script>
|
||||
<style>
|
||||
body {
|
||||
font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", Roboto, "Helvetica Neue", Arial, sans-serif;
|
||||
line-height: 1.8;
|
||||
max-width: 800px;
|
||||
margin: auto;
|
||||
padding: 20px;
|
||||
color: #333;
|
||||
}
|
||||
h1, h2 {
|
||||
color: #0056b3;
|
||||
border-bottom: 2px solid #f0f0f0;
|
||||
padding-bottom: 10px;
|
||||
}
|
||||
.formula {
|
||||
background: #f8f9fa;
|
||||
padding: 15px;
|
||||
border-radius: 8px;
|
||||
margin: 20px 0;
|
||||
text-align: center;
|
||||
font-size: 1.1em;
|
||||
overflow-x: auto;
|
||||
}
|
||||
ul {
|
||||
padding-left: 20px;
|
||||
}
|
||||
.alert {
|
||||
padding: 15px;
|
||||
margin-bottom: 20px;
|
||||
border: 1px solid transparent;
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
background-color: #e7f3fe;
|
||||
border-color: #d0eaff;
|
||||
color: #0c5460;
|
||||
}
|
||||
</style>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
|
||||
<h1>Kiểm định Dấu-Hạng Wilcoxon (Wilcoxon Signed-Rank Test)</h1>
|
||||
|
||||
<p>
|
||||
Kiểm định Dấu-Hạng Wilcoxon là một kiểm định phi tham số được sử dụng để so sánh trung vị của hai mẫu có liên quan — ví dụ như dữ liệu trước và sau điều trị trên cùng một nhóm đối tượng. Nó là phương án thay thế cho <strong>kiểm định t ghép cặp</strong> khi giả định về phân phối chuẩn không được đáp ứng.
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<h2>1. Giả thuyết kiểm định</h2>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( H_0: \) Trung vị của sự khác biệt giữa các cặp bằng 0.</li>
|
||||
<li>\( H_1: \) Trung vị của sự khác biệt khác 0 (hai phía), hoặc lớn hơn/nhỏ hơn 0 (một phía).</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<h2>2. Cách tính thống kê kiểm định</h2>
|
||||
|
||||
<p>
|
||||
Với \( n \) cặp quan sát \( (X_i, Y_i) \), ta xét hiệu số:
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<div class="formula">
|
||||
\[
|
||||
D_i = X_i - Y_i
|
||||
\]
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<p>Bỏ qua các \( D_i = 0 \), sắp xếp các giá trị còn lại theo thứ tự tăng dần của \( |D_i| \) và gán hạng \( R_i \). Khi đó, thống kê kiểm định \( W \) là tổng hạng của các hiệu số dương:</p>
|
||||
|
||||
<div class="formula">
|
||||
\[
|
||||
W = \sum_{i: D_i > 0} R_i
|
||||
\]
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<p>
|
||||
Giá trị \( W \) được so sánh với bảng phân phối Wilcoxon hoặc dùng xấp xỉ phân phối chuẩn khi \( n \) đủ lớn.
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<h2>3. Công thức ước lượng cỡ mẫu</h2>
|
||||
|
||||
<p>
|
||||
Cỡ mẫu cần thiết để phát hiện một hiệu ứng khác biệt với mức ý nghĩa \( \alpha \) và công suất \( 1 - \beta \) có thể được ước tính xấp xỉ bằng:
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<div class="formula">
|
||||
\[
|
||||
n \approx \left( \frac{Z_{1 - \alpha/2} + Z_{1 - \beta}}{ES \cdot \sqrt{3}/\pi} \right)^2
|
||||
\]
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<p>Trong đó:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( ES \): effect size (hiệu ứng chuẩn hoá, ví dụ: \( \delta / \sigma_D \))</li>
|
||||
<li>\( Z_{1 - \alpha/2} \): điểm tới hạn cho mức ý nghĩa (≈ 1.96 nếu \( \alpha = 0.05 \))</li>
|
||||
<li>\( Z_{1 - \beta} \): điểm tới hạn cho công suất mong muốn (≈ 0.84 nếu power = 80%)</li>
|
||||
</ul>
|
||||
<p>
|
||||
Lưu ý rằng đây là công thức xấp xỉ và việc tính toán chính xác hơn thường đòi hỏi mô phỏng.
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
<h2>4. Ứng dụng trong y tế công cộng</h2>
|
||||
|
||||
<div class="alert">
|
||||
<p>Kiểm định Wilcoxon Signed-Rank được sử dụng khi:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>So sánh huyết áp trước và sau một can thiệp trên cùng một nhóm bệnh nhân, đặc biệt khi sự thay đổi không tuân theo phân phối chuẩn.</li>
|
||||
<li>Đánh giá hiệu quả của một chương trình giáo dục sức khỏe bằng cách so sánh điểm kiến thức trước và sau chương trình.</li>
|
||||
<li>So sánh mức độ lo âu của cùng một nhóm người trước và sau một chương trình tư vấn tâm lý.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<p>
|
||||
Ưu điểm lớn nhất của kiểm định này là không yêu cầu giả định về phân phối chuẩn của dữ liệu, điều này rất hữu ích trong thực tế thu thập dữ liệu y tế, nơi dữ liệu thường bị lệch hoặc có các giá trị ngoại lai.
|
||||
</p>
|
||||
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
1
sample_size_site_full/z_one_sample.html
Normal file
1
sample_size_site_full/z_one_sample.html
Normal file
@@ -0,0 +1 @@
|
||||
<iframe src="https://shiny.huph.edu.vn/sample-apps/samplesize/Onesampleztest/" style="width:100%;height:100vh;border:none;"></iframe>
|
||||
101
sample_size_site_full/z_one_sample_guide.html
Normal file
101
sample_size_site_full/z_one_sample_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,101 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="vi">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>Hướng dẫn Kiểm định z Một Mẫu</title>
|
||||
<style>
|
||||
body {
|
||||
font-family: Arial, sans-serif;
|
||||
line-height: 1.6;
|
||||
margin: 40px auto;
|
||||
max-width: 900px;
|
||||
}
|
||||
h1, h2, h3 {
|
||||
color: #2c3e50;
|
||||
}
|
||||
.formula {
|
||||
background: #f9f9f9;
|
||||
padding: 10px;
|
||||
margin: 10px 0;
|
||||
border-left: 4px solid #e67e22;
|
||||
}
|
||||
code {
|
||||
background-color: #f2f2f2;
|
||||
padding: 2px 4px;
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
font-family: monospace;
|
||||
}
|
||||
</style>
|
||||
|
||||
<!-- MathJax để hiển thị công thức toán học -->
|
||||
<script id="MathJax-script" async
|
||||
src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3/es5/tex-mml-chtml.js">
|
||||
</script>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
|
||||
<h1>Kiểm định z Một Mẫu (One-sample z-test)</h1>
|
||||
|
||||
<h2>Mục đích sử dụng</h2>
|
||||
<p>Kiểm định z một mẫu được sử dụng để so sánh trung bình mẫu với một giá trị trung bình giả định trong tổng thể, khi **độ lệch chuẩn của tổng thể đã biết**.</p>
|
||||
|
||||
<h2>Giả định</h2>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Mẫu ngẫu nhiên và độc lập.</li>
|
||||
<li>Tổng thể có phân phối chuẩn, hoặc cỡ mẫu đủ lớn (\( n \ge 30 \)).</li>
|
||||
<li>Đã biết độ lệch chuẩn tổng thể \( \sigma \).</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<h2>Công thức kiểm định</h2>
|
||||
<p>Với mẫu có kích thước \( n \), trung bình \( \bar{X} \), kiểm định giả thuyết:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( H_0: \mu = \mu_0 \)</li>
|
||||
<li>\( H_1: \mu \ne \mu_0 \) (hoặc \( <, > \) tuỳ mục tiêu)</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<div class="formula">
|
||||
\[
|
||||
z = \frac{\bar{X} - \mu_0}{\sigma / \sqrt{n}}
|
||||
\]
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<p>Giá trị z được so sánh với z tới hạn từ bảng phân phối chuẩn.</p>
|
||||
|
||||
<h2>Cách tính cỡ mẫu</h2>
|
||||
<p>Để xác định cỡ mẫu cần thiết nhằm phát hiện một độ chênh trung bình kỳ vọng \( \Delta = |\mu - \mu_0| \), dùng công thức:</p>
|
||||
|
||||
<div class="formula">
|
||||
\[
|
||||
n = \left( \frac{(Z_{1-\alpha/2} + Z_{1-\beta}) \cdot \sigma}{\Delta} \right)^2
|
||||
\]
|
||||
Trong đó:
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( Z_{1-\alpha/2} \): z-score ứng với mức ý nghĩa (ví dụ: 1.96 nếu \( \alpha = 0.05 \))</li>
|
||||
<li>\( Z_{1-\beta} \): z-score ứng với sức mạnh kiểm định (power), ví dụ: 0.84 nếu power = 0.80</li>
|
||||
<li>\( \sigma \): độ lệch chuẩn đã biết</li>
|
||||
<li>\( \Delta \): mức sai khác trung bình muốn phát hiện</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<h2>Ví dụ</h2>
|
||||
<p>Giả sử chiều cao trung bình chuẩn là 165 cm. Bạn muốn kiểm định xem một nhóm sinh viên có chiều cao trung bình khác biệt không, với:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( \sigma = 6 \) cm</li>
|
||||
<li>\( \Delta = 2 \) cm</li>
|
||||
<li>\( \alpha = 0.05 \) → \( Z_{1-\alpha/2} = 1.96 \)</li>
|
||||
<li>Power = 0.80 → \( Z_{1-\beta} = 0.84 \)</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<div class="formula">
|
||||
\[
|
||||
n = \left( \frac{(1.96 + 0.84) \cdot 6}{2} \right)^2 = (8.4)^2 = 70.56
|
||||
\]
|
||||
⇒ Cần ít nhất <strong>71 người</strong>.
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<h2>Thực hành</h2>
|
||||
<p>Bạn có thể sử dụng Shiny hoặc phần mềm R để nhập giá trị và tính toán tự động.</p>
|
||||
|
||||
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
1
sample_size_site_full/z_paired.html
Normal file
1
sample_size_site_full/z_paired.html
Normal file
@@ -0,0 +1 @@
|
||||
<iframe src="https://shiny.huph.edu.vn/sample-apps/samplesize/pairedztest/" style="width:100%;height:100vh;border:none;"></iframe>
|
||||
89
sample_size_site_full/z_paired_guide.html
Normal file
89
sample_size_site_full/z_paired_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,89 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="vi">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8" />
|
||||
<title>Hướng dẫn Kiểm định z Ghép Cặp (Paired z-test)</title>
|
||||
<style>
|
||||
body {
|
||||
font-family: Arial, sans-serif;
|
||||
line-height: 1.6;
|
||||
margin: 40px auto;
|
||||
max-width: 900px;
|
||||
}
|
||||
h1, h2, h3 {
|
||||
color: #2c3e50;
|
||||
}
|
||||
.formula {
|
||||
background: #f9f9f9;
|
||||
padding: 10px;
|
||||
margin: 10px 0;
|
||||
border-left: 4px solid #2980b9;
|
||||
}
|
||||
code {
|
||||
background-color: #f2f2f2;
|
||||
padding: 2px 4px;
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
font-family: monospace;
|
||||
}
|
||||
</style>
|
||||
|
||||
<!-- MathJax -->
|
||||
<script id="MathJax-script" async
|
||||
src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3/es5/tex-mml-chtml.js"></script>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
|
||||
<h1>Kiểm định z Ghép Cặp (Paired z-test)</h1>
|
||||
|
||||
<h2>Mục đích sử dụng</h2>
|
||||
<p>Kiểm định z ghép cặp dùng để so sánh trung bình hiệu (chênh lệch) giữa hai phép đo lặp trên cùng một đối tượng khi biết độ lệch chuẩn của hiệu số tổng thể.</p>
|
||||
|
||||
<h2>Giả định</h2>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Dữ liệu ghép cặp độc lập.</li>
|
||||
<li>Độ lệch chuẩn của hiệu \( \sigma_D \) đã biết.</li>
|
||||
<li>Hiệu số giữa các cặp tuân theo phân phối chuẩn.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<h2>Công thức kiểm định</h2>
|
||||
<p>Với \( n \) cặp, hiệu số trung bình \( \bar{D} \), kiểm định giả thuyết:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( H_0: \mu_D = 0 \) (không có sự khác biệt trung bình)</li>
|
||||
<li>\( H_1: \mu_D \neq 0 \)</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<div class="formula">
|
||||
\[
|
||||
z = \frac{\bar{D} - 0}{\sigma_D / \sqrt{n}} = \frac{\bar{D}}{\sigma_D / \sqrt{n}}
|
||||
\]
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<h2>Cách tính cỡ mẫu</h2>
|
||||
<p>Để xác định cỡ mẫu cần thiết phát hiện một sai khác trung bình kỳ vọng \( \Delta \) với mức ý nghĩa \( \alpha \) và power \( 1-\beta \):</p>
|
||||
|
||||
<div class="formula">
|
||||
\[
|
||||
n = \left( \frac{(Z_{1-\alpha/2} + Z_{1-\beta}) \cdot \sigma_D}{\Delta} \right)^2
|
||||
\]
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<h2>Ví dụ</h2>
|
||||
<p>Giả sử bạn muốn phát hiện sự thay đổi trung bình \( \Delta = 3 \) điểm, với:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Độ lệch chuẩn hiệu \( \sigma_D = 6 \)</li>
|
||||
<li>\( \alpha = 0.05 \) → \( Z_{1-\alpha/2} = 1.96 \)</li>
|
||||
<li>Power = 0.80 → \( Z_{1-\beta} = 0.84 \)</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<div class="formula">
|
||||
\[
|
||||
n = \left( \frac{(1.96 + 0.84) \times 6}{3} \right)^2 = (5.6)^2 = 31.36
|
||||
\]
|
||||
⇒ Cần ít nhất <strong>32 cặp quan sát</strong>.
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<h2>Thực hành</h2>
|
||||
<p>Bạn có thể áp dụng kiểm định này trong các phân tích dữ liệu ghép cặp khi biết độ lệch chuẩn tổng thể của hiệu số.</p>
|
||||
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
1
sample_size_site_full/z_two_sample.html
Normal file
1
sample_size_site_full/z_two_sample.html
Normal file
@@ -0,0 +1 @@
|
||||
<iframe src="https://shiny.huph.edu.vn/sample-apps/samplesize/twosampleztest/" style="width:100%;height:100vh;border:none;"></iframe>
|
||||
103
sample_size_site_full/z_two_sample_guide.html
Normal file
103
sample_size_site_full/z_two_sample_guide.html
Normal file
@@ -0,0 +1,103 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="vi">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<title>Hướng dẫn Kiểm định z Hai Mẫu</title>
|
||||
<style>
|
||||
body {
|
||||
font-family: Arial, sans-serif;
|
||||
line-height: 1.6;
|
||||
margin: 40px auto;
|
||||
max-width: 900px;
|
||||
}
|
||||
h1, h2, h3 {
|
||||
color: #2c3e50;
|
||||
}
|
||||
.formula {
|
||||
background: #f9f9f9;
|
||||
padding: 10px;
|
||||
margin: 10px 0;
|
||||
border-left: 4px solid #27ae60;
|
||||
}
|
||||
code {
|
||||
background-color: #f2f2f2;
|
||||
padding: 2px 4px;
|
||||
border-radius: 4px;
|
||||
font-family: monospace;
|
||||
}
|
||||
</style>
|
||||
|
||||
<!-- MathJax để hiển thị công thức -->
|
||||
<script id="MathJax-script" async
|
||||
src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3/es5/tex-mml-chtml.js">
|
||||
</script>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
|
||||
<h1>Kiểm định z Hai Mẫu (Two-sample z-test)</h1>
|
||||
|
||||
<h2>Mục đích sử dụng</h2>
|
||||
<p>Dùng để so sánh trung bình của hai tổng thể độc lập khi **biết trước độ lệch chuẩn tổng thể**. Ví dụ:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>So sánh điểm trung bình giữa nam và nữ khi biết trước phương sai.</li>
|
||||
<li>So sánh hai quy trình sản xuất khác nhau về năng suất.</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<h2>Giả định</h2>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>Hai mẫu độc lập.</li>
|
||||
<li>Phân phối tổng thể chuẩn hoặc cỡ mẫu đủ lớn (\( n_1, n_2 \ge 30 \)).</li>
|
||||
<li>Đã biết trước độ lệch chuẩn của hai tổng thể: \( \sigma_1, \sigma_2 \).</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<h2>Công thức kiểm định</h2>
|
||||
<p>Với hai mẫu có kích thước \( n_1 \), \( n_2 \), trung bình mẫu \( \bar{X}_1 \), \( \bar{X}_2 \), độ lệch chuẩn tổng thể \( \sigma_1, \sigma_2 \), kiểm định giả thuyết:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( H_0: \mu_1 = \mu_2 \)</li>
|
||||
<li>\( H_1: \mu_1 \ne \mu_2 \)</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<div class="formula">
|
||||
\[
|
||||
z = \frac{\bar{X}_1 - \bar{X}_2}{\sqrt{ \frac{\sigma_1^2}{n_1} + \frac{\sigma_2^2}{n_2} }}
|
||||
\]
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<h2>Cách tính cỡ mẫu</h2>
|
||||
<p>Giả sử \( \sigma_1 = \sigma_2 = \sigma \) (phương sai hai nhóm bằng nhau), cỡ mẫu mỗi nhóm cần để phát hiện sai khác trung bình \( \Delta = |\mu_1 - \mu_2| \) với mức ý nghĩa và power cho trước:</p>
|
||||
|
||||
<div class="formula">
|
||||
\[
|
||||
n = 2 \times \left( \frac{(Z_{1-\alpha/2} + Z_{1-\beta}) \cdot \sigma}{\Delta} \right)^2
|
||||
\]
|
||||
Trong đó:
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( Z_{1-\alpha/2} \): điểm z cho mức ý nghĩa hai phía (ví dụ: 1.96 nếu \( \alpha = 0.05 \))</li>
|
||||
<li>\( Z_{1-\beta} \): điểm z cho power mong muốn (ví dụ: 0.84 nếu power = 0.80)</li>
|
||||
<li>\( \Delta \): chênh lệch trung bình mong muốn phát hiện</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<h2>Ví dụ</h2>
|
||||
<p>So sánh trung bình điểm thi giữa hai nhóm:</p>
|
||||
<ul>
|
||||
<li>\( \sigma = 10 \)</li>
|
||||
<li>\( \Delta = 5 \)</li>
|
||||
<li>\( \alpha = 0.05 \) → \( Z_{1-\alpha/2} = 1.96 \)</li>
|
||||
<li>Power = 0.80 → \( Z_{1-\beta} = 0.84 \)</li>
|
||||
</ul>
|
||||
|
||||
<div class="formula">
|
||||
\[
|
||||
n = 2 \times \left( \frac{(1.96 + 0.84) \cdot 10}{5} \right)^2
|
||||
= 2 \times \left( \frac{28}{5} \right)^2
|
||||
= 2 \times (5.6)^2 = 2 \times 31.36 = 62.72
|
||||
\]
|
||||
⇒ Mỗi nhóm cần ít nhất <strong>63 người</strong>.
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<h2>Thực hành</h2>
|
||||
<p>Bạn có thể sử dụng form bên trên để nhập dữ liệu và tính toán kiểm định.</p>
|
||||
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
Reference in New Issue
Block a user