Xử lý số liệu

58

Trong một cuộc điều tra, các kết quả trả lời cho dạng câu hỏi mở (ví dụ: tại sao bạn lại

hút thuốc) có thể đợc phân loại từ trớc theo một phạm vi nào đó, phụ thuộc vào một số khả

năng trả lời. Tuy nhiên, chúng ta luôn luôn phải có một số các dạng trả lời khác nh "loại

khác, xin chỉ rõ...", dạng trả lời này chỉ có thể đợc phân loại sau khi đã điều tra. Các dạng

trả lời này cần đợc liệt kê vào một bảng các dạng trả lời khác nhau. Một số câu trả lời không

thể đa vào một dạng nhất định nào đó thì ta có thể đa vào một dạng trả lời riêng biệt "khác".

Tuy nhiên dạng này không nên vuợt quá 5% số câu trả lời thu đợc.

Đối với các biến dạng số, số liệu thờng đợc thu thập mà không cần bất cứ một sự phân

loại nào trớc. Bởi vì chúng ta sẽ luôn luôn tìm thấy đợc khoảng và sự phân tán của các giá

trị khác nhau của biến dạng số khi chúng ta thu thập số liệu (ví dụ: khoảng cách từ nhà đến

trạm y tế), việc phân loại các biến dạng số luôn luôn đợc thực hiện sau khi chúng ta đã thu

thập số liệu.

3.2. Mã hóa số liệu

Khi xử lý và phân tích số liệu, một việc làm mang lại rất nhiều thuận lợi đó là việc mã

hóa các số liệu thu đợc.Việc làm này càng mang lại hiệu quả cao hơn nếu chúng ta xử lý và

phân tích số liệu trên máy tính.

Mã hóa số liệu là một phơng pháp dùng để chuyển đổi số liệu thu đợc từ cuộc điều tra

sang một dạng ký hiệu phù hợp cho việc phân tích

Đối với việc phân tích số liệu trên máy tính, mỗi một loại của một biến thờng đợc gán

cho một con số, ví dụ: câu trả lời là "có" có thể mã là 1, "không" mã là 2, "không trả lời" là

9.

Các mã cần đợc đa vào phiếu điều tra (hoặc bảng kiểm). Khi chúng ta hoàn thành mã

hóa cho phiếu điều tra, đối với mỗi câu hỏi, nên chèn các ô trống vào phía bên phải của

trang. Các ô này sẽ không dành cho ngời đi phỏng vấn. Chúng chỉ đợc điền vào sau đó

trong quá trình xử lý số liệu. Nhớ rằng cần có đủ các ô trống cho số lợng các chữ số.

Chú ý:

Nếu bạn có ý định xử lý số liệu bằng máy tính, bạn phải tham vấn những ngời có kinh

nghiệm trớc khi hoàn tất bộ câu hỏi.

Đồng thời, nếu việc xử lý số liệu đợc tiến hành bằng tay với bảng tổng hợp số liệu, thì

việc mã hóa số liệu cũng là rất cần thiết.

Các qui ớc mã hóa:

Các câu trả lời giống nhau cần thiết phải có cùng một mã số, việc làm này sẽ làm giảm

thiểu các sai sót khi mã hóa.

Ví dụ:

Có (hoặc dơng tính)

Không (âm tính)

Không biết



mã là 1

mã là 2

mã là 9



59

Mã đối với các câu hỏi mở

Việc mã hóa đối với các câu hỏi mở chỉ có thể thực hiện đợc sau khi chúng ta đã có đủ số

liệu điều tra. Các câu hỏi trả lời có số lợng trùng lặp lớn cần đợc mã hóa. Các câu hỏi này

cũng có thể đợc mã hóa theo kiểu các câu hỏi gần giống nhau sẽ đợc đa vào cùng một loại,

do đó nó sẽ giới hạn đợc số lợng các loại. Nếu có quá nhiều loại khác nhau thì rất khó khăn

khi tiến hành phân tích các số liệu đó có ý nghĩa.

Cuối cùng bạn cần thiết phải ghi nhớ rằng, ngời chịu trách nhiệm sẽ tiến hành các công việc

trên máy tính cần phải đợc tham gia vào nghiên cứu ngay từ lúc đầu, ví dụ ngay sau khi bộ

câu hỏi và những bảng giả đợc hoàn tất.

3.3. Bảng tổng hợp số liệu.

Nếu số liệu đợc xử lý bằng tay: một việc làm rất thông thờng và hiệu quả là tồng hợp

các số liệu thô vào một bảng đợc gọi là Bảng tổng hợp số liệu để cho việc phân tích đợc dễ

dàng hơn. Trong bảng số liệu đó, tất cả các câu trả lời của mọi đối tợng nghiên cứu riêng rẽ

đều tổng hợp bằng tay.

Ví dụ:

Đối tợng

số



một bảng tổng hợp số liệu



Q1: Tuổi

(năm)



Q2: Giới

Nam



1

2

3

...

Tổng

cộng



30

41

23







Nữ







Q4: Hút thuốc

Có







Không





Q5: Số

điếu thuốc

Không

trả lời

10

15-20



Số liệu sẽ dễ dàng đếm kiểm hơn từ bảng tổng hợp số liệu so với từ câu hỏi điều tra.

Các số liệu sẽ đợc tính toán từ các số liệu cơ bản (nh giới, chỗ ở) và cho tất cả các biến độc

lập nh (hút thuốc/không hút thuốc trong ví dụ).

Khi chúng ta nhận thấy việc tổng hợp các số liệu vào bảng gặp nhiều khó khăn, chúng

ta có thể phân tích mà không cần đến bảng này. Việc tổng hợp số liệu bằng tay cũng là một

điều cần thiết nếu nh bạn muốn quay trở lại với các số liệu thô để tạo ra một số bảng phân

tích số liệu của các biến khác nhau nhng lại có liên quan với nhau.

Chú ý:

Trong nghiên cứu so sánh (phân tích), bạn cần phải có các bảng tổng hợp số liệu khác

nhau cho 2 hoặc 3 nhóm mà bạn đang so sánh (ví dụ: nhóm sử dụng và không sử dụng dịch

vụ KHHGĐ).



60

Trong điều tra cắt ngang, việc sử dụng nhiều bảng tổng hợp số liệu phụ thuộc vào

hoàn cảnh và các mục tiêu nghiên cứu và bạn có muốn so sánh hai hoặc nhiều nhóm với

nhau không.

Quá trình điền vào bảng tổng hợp phải đợc tiến hành một cách rất cẩn thận để tránh

những sai sót không đáng có. Bạn cần thiết phải kiểm tra lại tất cả những số liệu liên quan

đến các đơn vị nghiên cứu. Nếu điều này không đợc tiến hành, những sai sót trong quá trình

nghiên cứu sẽ xuất hiện dựa trên các số bị sai đó. Trong bảng tổng hợp số liệu của chúng ta,

nên đặt đủ những mục "không trả lời" hay "mất số liệu" để có thể ớc lợng luôn đợc tổng số.

Trong trờng hợp mẫu nghiên cứu nhỏ, chúng ta có thể phân tích số liệu bằng tay. Các

bớc thực hiện sau có thể giúp ta đảm bảo đợc sự chính xác và tốc độ:

a. Nếu chỉ có một ngời duy nhất tiến hành phân tích số liệu, hãy sử dụng sắp xếp bằng tay.

Nếu có hai ngời cùng làm, hãy sử dụng một trong hai cách sắp xếp bằng tay hoặc đếm đánh

dấu tay (tally counting).

b. Sắp xếp bằng tay chỉ có thể sử dụng nếu số liệu của mỗi một vấn đề đợc ghi trên các

trang, bảng riêng biệt.

c. Để tiến hành việc sắp xếp bằng tay, các bớc cơ bản nh sau:

- làm từng câu hỏi một

- chia các phiếu hỏi vào các chồng khác nhau theo từng khả năng trả lời cho câu hỏi

đó (ví dụ: Nam/nữ, đến khám bệnh viện /TTYT/thày lang)

- đếm số lợng các phiếu hỏi trong các chồng đó.

d. Các đếm đánh dấu đợc thực hiện theo các bớc sau:

- một thành viên đọc các thông tin trong khi đó ngời kia ghi lại theo dạng đánh dấu (ví

dụ: "III" thể hiện 3 đối tợng hoặc IIII thể hiện 5 đối tợng mang một biến nào đó).

- việcđếm đánh dấu không nên tiến hành cho trên 2 biến cùng một lúc (ví dụ: giới và

sử dụng các loại dịch vụ y tế là đủ).

Nếu cần thiết phải thu thông tin về ba biến (ví dụ: giới, thời gian đến TTYT và chẩn

đoán), hãy tiến hành sắp xếp bằng tay cho câu hỏi đầu tiên sau đó đếm đánh dấu cho hai

câu còn lại.

e. Sau khi tiến hành việc sắp xếp bằng tay hoặc đếm đánh dấu, kiểm tra tổng số các đối tợng/ câu trả lời của mỗi một câu hỏi để đảm bảo rằng chúng ta không bỏ sót câu nào hoặc

làm trùng.

Chú ý:

Những nhà nghiên cứu thờng cho rằng việc xử lý số liệu bằng tay là một công việc rất

dễ dàng và do đó không hớng dẫn nhân viên của họ làm theo một quy trình đúng dắn. Và

hậu quả là rất nhiều thời gian lao động đã bị lãng phí cho việc tìm kiếm lỗi do việc đếm hai

lần, phân lớp sai hoặc bỏ sót.

3.4. Phân tích số liệu bằng máy tính

Trớc khi bạn quyết định sử dụng máy tính để phân tích số liệu, bạn cần phải chắc

chắn rằng điều đó sẽ giúp bạn tiết kiệm đợc thời gian hoặc giúp bạn nâng cao chất lợng của

việc phân tích số liệu. Lu ý rằng việc nhập số liệu vào áy tính cũng tốn thời gian và tiền bạc.

Chúng ta không nên sử dụng máy tính để phân tích số liệu nếu nh cỡ mẫu của chúng ta là



61

nhỏ và số lợng biến rất lớn. Cỡ mẫu càng lớn thì sử dụng máy tính phân tích càng có lợi.

Bạn cũng cần phải để ý chuẩn bị trang thiết bị và chuyên môn cần thiết cho việc phân tích

số liệu bằng máy tính.

Việc phân tích số liệu bằng máy tính bao gồm một số bớc nh sau:

- Chọn chơng trình máy tính phù hợp.

- Nhập số liệu

- Kiểm tra chất lợng số liệu

- Lập chơng trình tính toán (nếu cần)

- Đa ra các kết quả

3.4.1. Chọn một chơng trình máy tính cần thiết.

Hiện nay chúng ta có rất nhiều các chơng trình máy tính có thể sử dụng trong việc xử

lý và phân tích số liệu. Một số chơng trình đợc nhiều ngời sử dụng nhất hiện nay là:

- Epi info (phiên bản 6), một chơng trình rất thông dụng cho việc nhập và phân tích số

liệu, nó cũng có cả chức năng soạn thảo văn bản rất thuận tiện trong việc soạn bộ câu hỏi

(sản phẩm hợp tác của Trung tâm kiểm soát và Khống chế Bệnh tật -CDC Atlanta, Mỹ và

Tổ chức Y tế thế giới).

- SPSS, một phần mềm thống kê dùng cho các khoa học xã hội (của hãng SPSS Inc)....

Nếu bạn dự định sử dụng máy tính, bạn nên tham khảo ý kiến của những ngời có kinh

nghiệm trong vấn đề này để chọn lựa một phần mềm thích hợp nhất đối với số liệu của bạn.

Lu ý rằng Epi info là một phần mềm công cộng, không thu tiền bản quyền còn đối với các

chơng trình khác bạn đều phải trả tiền cho việc sử dụng.

3.4.2. Nhập số liệu.

Để nhập số liệu vào máy tính bạn cần phải lập một khuôn dạng cho việc nhập số liệu

máy tính, phụ thuộc vào chơng trình mà bạn đang sử dụng.

Sau khi hoàn thành khung nhập số liệu, chúng ta tiến hành mã hóa các thông tin thu

thập đợc (vídụ: nam: 1, nữ: 2). Trong quá trình nhập số liệu, các thông tin có thể sẽ đợc

nhập vào máy tính dới dạng các mã tơng ứng (ví dụ: nếu đối tợng đầu tiên (đợc xác định là

0001) - là nam giới (mã là 1) tuổi 25, số liệu sẽ đợc nhập vào là 001 125).

Chú ý là chúng ta có thể thuê nhập số liệu, việc này có thể sẽ khá nhanh và không đắt.

Các nhân viên y tế, những ngời không làm quen với công việc này có thể sẽ làm tiến độ

chậm đi hoặc sẽ có những sai sót khi nhập số liệu.

3.4.3. Kiểm tra

Trong quá trình nhập số liệu, các sai sót có thể xảy ra. Máy tính có thể đa in ra các số

liệu hệt nh những gì đợc nhập vào máy, do đó chúng ta cần kiểm tra để phát hiện ra những

sai sót có thể (ví dụ: những dòng dài quá hoặc quá ngắn, các khoảng trống không cần thiết,

những ký tự chữ có trong phần mã kiểu số, sai mã).

Ví dụ:

- Mã 3-8 trong phần giới tính

- Xuất hiện mã số đối tợng lớn hơn 250 trong khi đó chúng ta chỉ có 250 đối tợng.



62

Nếu có thể, nên tiến hành việc kiểm tra bằng máy tính bằng cách thêm một số lệnh

điều kiện để xác định các sai sót.

Ví dụ: Chúng ta có thể sử dụng các lệnh của máy tính để in ra các đối tợng có giá trị

giới mã là 3- 8.

3.4.4. Lập chơng trình

Nếu bạn có ngời chuyên về máy tính giúp bạn trong việc xử lý số liệu thì bạn cần phải

có sự trao đổi rất cụ thể với họ. Không nên giao hoàn toàn việc phân tích số liệu cho một

chuyên gia máy tính. Bạn, với t cách là một nghiên cứu viên cần phải nói với nhân viên máy

tính các vấn đề sau:

- Tên của các biến trong bộ câu hỏi.

- Vị trí của các biến đó trong mối quan hệ với các chủ đề (ví dụ: khuôn dạng số liệu).

- Cần phân tích bao nhiêu đối tợng và sẽ so sánh những nhóm nào.

- Liệu có biến nào cần thiết phải mã hóa lại hoặc tính toán hay không; và

- Cần phải lập bảng tần số biến nào và bảng chéo so sánh những biến nào.

Để có thể sử dụng đợc một số các chơng trình máy tính đã đề cập ở trên và đa ra đợc

một số các lệnh thích hợp, bạn cần phải đợc trang bị một số đào tạo cơ bản.

3.4.5. Đa ra kết quả

Máy tính có thể làm đợc rất nhiều kiểu phân tích khác nhau và in các kết quả ra giấy.

Tuy nhiên chính bạn phải là ngời quyết định sẽ dùng các bảng biểu, đồ thị hay các kiểm

định thống kê nh thế nào cho thích hợp đối với bản báo cáo của mình.

4.. Phân tích số liệu

4.1. Biến số

Biến số là một đặc tính của ngời, vật, sự việc, hiện tợng có thể nhận các giá trị khác

nhau. Khi nó đợc ngời nghiên cứu lựa chọn để quan sát, đo lờng trong quá trình nghiên cứu

thì nó là các biến số nghiên cứu. Biến số có thể là tiêu thức của đối tợng nghiên cứu, có thể

là các yếu tố bên ngoài nh môi trờng tự nhiên, xã hội ảnh hởng đến đối tợng nghiên cứu.

Giá trị của biến số thờng khác nhau giữa các cá thể trong cùng một quần thể, giữa các lần

quan sát. Thông qua việc quan sát, đo lờng các biến số này, ngời nghiên cứu mới có đợc các

số liệu để phân tích, báo cáo. Đối lập với biến số là các hằng số. Các hằng số không thay

đổi trong mọi điều kiện, ví dụ nh vận tốc ánh sáng là 1 hằng số.

4.2. Phân loại biến số

Biến số có thể đợc phân ra theo 2 nhóm chính:

4.2.1. Các biến định lợng (quantitative variable):

Khi giá trị của 1 biến đợc biểu thị bằng các con số:

Ví dụ:

+ Cân nặng: biểu thị bằng kilogram, gram...

+ Chiều cao: biểu thị bằng centimet, mét...

Tùy theo bản chất của các số đo, biến định lợng có thể đợc chia ra 2 nhóm:

- Biến liên tục (continuous): Khi các số đo có thể mang giá trị thập phân (giá trị của nó

có thể là liên tục trên một trục số).



63

Ví dụ: Cân nặng, hàm lợng đờng huyết, tuổi

- Biến rời rạc (discrete): Khi các số đo chỉ mang các giá trị là các số nguyên, không có

giá trị thập phân.

Ví dụ: Số giờng bệnh trong 1 bệnh viện, số ngời trong 1 nhóm.

4.2.2. Các biến định tính (qualitative variable):

Khi giá trị của biến đợc biểu thị bằng các chữ hoặc ký hiệu đợc xếp vào các nhóm

khác nhau (category).

Ví dụ:

+ Trình độ văn hóa: biểu thị bằng cấp học, lớp học hoặc mức độ mù chữ, biết chữ...

+ Mức độ kiến thức: tốt, khá, trung bình, kém

+ Biến về ho: có ho, không ho; ho khan, ho có đờm, ho ra máu...

Cũng nh với biến định lợng, tùy theo bản chất cách sắp xếp các giá trị trong 1 biến

định tính mà ngời ta chia ra 2 loại:

- Biến danh mục (nominal): Khi các loại, nhóm của biến không cần sắp xếp theo một

trật tự nhất định.

Ví dụ: Nơi ở hiện tại của các đối tợng nghiên cứu là 1 biến địa d. Nó có thể là Hà Nội,

Hải Phòng, Nghệ An, Nam Định, Thái Bình... Việc sắp xếp tên các địa d này không cần

phải theo một trật tự nào và cách sắp xếp đó không ảnh hởng đến việc phân tích và trình bày

số liệu sau này.

- Biến nhị phân (binominal): là 1 loại biến định tính đặc biệt rất hay gặp trong y học.

Biến này chỉ có 2 loại.

Ví dụ: Biến cao huyết áp: có hay không; biến hút thuốc lá: có hút, không hút; biến giới

tính: nam, nữ.

- Khi biến có nhiều hơn 2 loại, biến nhiều loại.

Ví dụ: Màu da ( trắng, đen , vàng )

Tình trạng hôn nhân ( độc thân, có vợ có chồng, ly thân , ly dị, goá ).

* Biến thứ hạng (ordinal): Khi các loại, nhóm của biến đợc sắp xếp theo một trật tự

nhất định.

Ví dụ: Biến trình độ văn hóa của các bệnh nhân lao mới nhập viện có thể có các loại:

mù chữ, văn hóa cấp I, cấp II, cấp III, đại học, sau đại học. Các loại của biến này khi sắp

xếp phải theo thứ tự tăng dần hoặc giảm dần chứ không tùy tiện nh với biến danh mục.

* Chú ý:

- Trong 1 số trờng hợp, các loại, nhóm trong 1 biến định tính đợc ký hiệu bởi các con

số nhng nó vẫn không phải là 1 biến định lợng vì bản chất nó không có giá trị đo lờng mà

chỉ có ý nghĩa nh các ký hiệu.

Ví dụ: biến về mức độ suy dinh dỡng có thể ký hiệu là thể nhẹ, vừa, nặng hoặc biểu

thị dới dạng độ 1, độ 2, độ 3.

- Một biến có thể là định lợng nhng cũng có thể là định tính tùy theo cách ký hiệu:

Ví dụ: Khi biến huyết áp tối đa của đối tợng nghiên cứu biểu thị bằng số đo mmHg,

thì nó là một biến định lợng, nhng khi nó biểu thị dới dạng mức độ cao huyết áp (không

cao, cao, rất cao) thì nó lại là một biến định tính.

- Các biến định lợng và định tính cuối cùng đều có thể chuyển sang dạng biến nhị

phân nếu nh chúng ta có đợc 1 mốc để chuyển dạng (cut off point).

Ví dụ: Huyết áp tối đa (mmHg) là 1 biến định lợng, có thể chuyển sang 1 biến thứ

hạng (gồm các nhóm: < 90mmHg; 90 - 140mmHg; 141 - 180 mmHg; > 180 mmHg) và sau

đó có thể chuyển sang 1 biến nhị phân: có cao huyết áp (khi > 140 mmHg) và không cao

huyết áp (khi < 140mmHg).