. Phân tích số liệu

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).



64

- Khi số liệu đợc thu thập dới dạng biến định lợng thì sau này có thể dễ dàng chuyển

sang biến định tính, còn nếu số liệu khi thu thập đã là 1 biến định tính thì không thể chuyển

sang dạng 1 biến định lợng đợc nữa.

Ví dụ: Nếu 1 ngời có huyết áp tối đa là 150mmHg (biến định lợng), thì ta có thể xếp

ngời đó vào nhóm cao huyết áp (biến định tính), nhng nếu trong hồ sơ của họ chỉ ghi thuộc

nhóm cao huyết áp (biến định tính) thì ta không thể chuyển sang biến định lợng đợc vì chỉ

biết họ có huyết áp tối đa > 140mmHg, mà không thể biết cụ thể là bao nhiêu.

- Khi phân tích số liệu thì 1 biến số ở dạng biến định lợng sẽ có tính giá trị cao hơn

khi nó ở dạng định tính. Vì vậy ngời ta khuyên rằng khi thu thập số liệu, cố gắng thu thập dới dạng định lợng.

- Ví dụ: Câu hỏi thu thập tuổi nghề của công nhân:

+ Dạng biến định lợng (nên):

Anh/Chị đã làm bao nhiêu năm trong nghề này...... (năm)

+ Dạng biến định tính (không nên):

Anh/Chị đã làm bao nhiêu năm trong nghề này (đánh dấu vào ô thích hợp)

[ ] < 5 năm

[ ] 5 - 10 năm

[ ] 11 - 15 năm [ ] > 15 năm

4.3. Phân tích số liệu với các biến định tính

Việc phân tích đơn giản nhất có thể làm với biến định tính là biểu thị các quan sát d ới

dạng tỷ lệ. Dới đây là một vài cách đo lờng thờng gặp:

* Tần số (frequency): Biểu thị số lần xuất hiện của một quan sát nào đó

Ví dụ: Số ngời có huyết áp tối đa từ 140 - 160 mmHg.

Tần số cộng dồn: (cumulative frequency) thờng đợc sử dụng khi trình bày trong bảng.

Tần số cộng dồn của một ô nào đó bằng tần số của chính ô đó cộng với tần số của các ô

trớc nó.

Tần số tuyệt đối (absolute frequency) và tần số tơng đối (relative frequency):

Tần số tuyệt đối chính là tần số thực của một quan sát. Nó không phụ thuộc vào cỡ mẫu

lớn hay bé.

Tần số tơng đối hay còn gọi là tần suất là biểu thị của tần số trong một mối tơng quan

với cỡ mẫu. Nó thờng biểu thị dới dạng %.

Ví dụ:



a

x100

n





Trong đó:

a là tần số tuyệt đối

n là cỡ mẫu của quan sát



Tỷ số (ratio):

Chỉ đơn thuần là 1 phân số giữa 2 giá trị mà mẫu số không bao hàm

tử số. Tử và mẫu có thể có cùng hoặc khác đơn vị đo lờng. Hệ số k có

thể = 1, 10, 100, 1000...







Tỷ lệ (proportion):



a

x( k )

b



65

Là một phân số mà mẫu bao hàm tử số, vì vậy cả tử và mẫu

phải cùng đơn vị đo lờng

Hệ số k có thể = 1, 10, 100, 1000



a

x( k )

a+b



. Thông thờng tỷ lệ đợc tính dới dạng phần trăm.





Tỷ suất (rate): Là một dạng đặc biệt của tỷ lệ, nhng số đo tử số có liên quan chặt chẽ với

số đo của mẫu số về mặt thời gian. Tỷ suất có thể đợc tính dới dạng phần trăm , phần

nghìn,....tuỳ theo mật độ của sự kiện nghiên cứu.

Tỷ suất (rate) =



a

x( k )

a+b



Ví dụ: Tỷ suất mới mắc (incidence rate), tỷ suất hiện mắc (prevalence rate), tỷ suất sinh thô

(crude birth rate)...

* Phân tích bảng chéo (cross - tabulation)

Khi tiến hành đếm tần số, chúng ta cũng có thể phối hợp các thông tin của hai hay

nhiều biến để mô tả vấn đề hoặc đa ra những giải thích cho đúng.

Để làm đợc việc này chúng ta tiến hành lập bảng chéo.

Tùy thuộc vào mục tiêu và kiểu nghiên cứu, ba dạng bảng sau có thể đợc sử dụng:

1. Bảng chéo mô tả, nhằm mục đích mô tả vấn đề đang nghiên cứu

2. Bảng phân tích nhằm xác định sự khác biệt giữa các nhóm đợc so sánh và

3. Bảng phân tích nhằm tìm kiếm mối quan hệ giữa các biến

Khi kế hoạch phân tích số liệu đang đợc phát triển, thì các số liệu của chúng ta vẫn

cha có đầy đủ. Tuy nhiên để hình dung các số liệu của chúng ta sẽ đợc tổ chức và tóm tắt

nh thế nào, chúng ta có thể phải tạo ra các bằng giả cho việc phân tích bảng chéo.

Một bảng giả chứa tất cả các thành phần của một bảng số liệu thực sự ngoại trừ một

điều là tất cả các ô số liệu của bảng đều còn trống

Ví dụ:

Biểu hiện ho ở ngời hút thuốc và không hút thuốc.

Ho trong 2 ngày gần

đây



Không ho trong 2

ngày gần đây



Tổng



Hút thuốc

Không hút thuốc

Tổng

Trong đề cơng nghiên cứu, các bảng giả cần đợc chuẩn bị để thể hiện mối liên quan

chính giữa các biến.

Chú ý:



66

Một điều rất quan trọng trớc khi bạn tiến hành thu thập số liệu là bạn cần xác định đợc mình cần những bảng nào để tìm cách giải quyết cho vấn đề nghiên cứu. Điều này sẽ

giúp bạn tránh việc thu thập quá ít hoặc quá nhiều số liệu tại thực địa. Nó cũng giúp bạn tiết

kiệm thời gian trong giai đoạn xử lý số liệu. Bạn nên tiến hành một cách cẩn thận, không

nên bắt tay vào việc so sánh không có tổ chức tất cả các biến có thể. Các bảng giả đ ợc

chuẩn bị theo các mục tiêu cụ thể của nghiên cứu.

Nếu chúng ta tiến hành phân tích các số liệu bằng tay, chúng ta sẽ phải đếm đánh dấu

xem các tổ hợp biến cố của hai biến số xuất hiện bao nhiêu lần.

Ví dụ: nếu bạn hỏi bao nhiêu ngời hút thuốc và bị ho trong 2 ngày gần đây, bao nhiêu

ngời không hút thuốc và bị ho, bao nhiêu ngời hút thuốc và không bị ho, bao nhiêu ngời

không hút thuốc và không bị ho, bạn có thể thu đợc kết quả nh sau:

Biểu hiện ho ở ngời hút thuốc và không hút thuốc.

Ho trong 2 ngày gần

đây



Không ho trong 2

ngày gần đây



Tổng



11



52



63



3

14



71

123



74

137



Hút thuốc



Không hút thuốc



Tổng

Chú ý:

Bạn có thể đếm theo 2 kiểu hoặc



Kiểu đếm thứ hai rất hay đợc các nhân viên y tế tuyến cơ sở sử dụng.

Chúng ta có hai cách khác nhau để tiến hành quản lý số liệu

khi đếm kiểm. Chúng ta có thể sắp xếp và quản lý bằng tổng hợp số liệu hoặc là các bộ

phiếu câu hỏi gốc.

Trong trờng hợp sử dụng luôn bộ phiếu hỏi gốc, bạn có thể tiến hành theo các biến

sau đối với ví dụ trên:

- Chia các phiếu câu hỏi ra làm 2 nhóm khác nhau: nhóm hút thuốc và nhóm không

hút thuốc.

- Chia từng nhóm phiếu trên ra thành các nhóm ho và không ho (lúc này chúng ta sẽ

có 4 nhóm phiếu khác nhau) và

- Đếm số lợng các nhóm đó và điền vào bảng.

Một số ý khi tiến hành xây dựng các bảng:

- Nếu chúng ta lập một bảng chéo giữa một biến độc lập và một biến phụ thuộc thì

biến độc lập luôn đợc đặt theo chiều dọc (đặt tại cột bên trái của bảng) và biến phụ thuộc đợc đặt theo hàng ngang phía trên đầu của bảng).

- Tất cả các bảng đều phải có một tiêu đề rõ ràng và phải có tiêu đề cho tất cả các cột

và hàng.

- Tất cả các bảng đều cần có một cột và một hàng riêng cho tổng số, nó sẽ cho phép

bạn kiểm tra sự đồng nhất của kết quả và làm cho các phân tích sau này đợc dễ dàng hơn.



67

- Tất cả các bảng liên quan với mỗi một mục tiêu nên đợc đánh số và đặt cùng nhau, nh vậy

bạn sẽ dễ dàng tổ chức công việc và chuẩn bị cho việc viết báo cáo.

Để tiến hành các phân tích và phiên giải số liệu sâu hơn, chúng ta cần thiết phải tiến hành

một số tính toán nhất định hoặc cần tiến hành các phân tích thống kê. Đặc biệt là trong các

điều tra cắt ngang quy mô lớn và các nghiên cứu so sánh, các phân tích thống kê rất cần

thiết nếu nh các số liệu của chúng ta đầy đủ để tổng hợp và phiên giải. Do vậy, khi tiến

hành một nghiên cứu kiểu nh thế, bạn cần có sự tham vấn cuả những ngời có trình độ về

thống kê để:

- Khẳng định rằng các phơng pháp chọn mẫu là đúng, một cỡ mẫu phù hợp đã đợc chọn.

- Quyết định về các phơng pháp mã hoá để giúp cho quá trình xử lý và phân tích số liệu sau

này đợc dễ dàng.

- Có một kế hoạch rõ ràng về xử lý, phân tích và phiên giải số liệu, đạt sự thống nhất về các

biến chỉ cần tính tần số đơn thuần và biến nào cần so sánh theo bảng chéo.

Các kiến thức thống kê cơ bản sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn toàn bộ quá trình xử lý, phân tích và

phiên giải số liệu.

4.4. Phân tích số liệu với các biến định lợng

4.4.1. Đo lờng độ tập trung và phân tán của số liệu

Các chỉ số thờng dùng:

Đo lờng độ tập trung

- Trung bình số học (mean)

- Trung vị (median)

- Mốt (mode)



Đo lờng độ phân tán

- Khoảng phân tán (range)

- Phơng sai (variance)

- Độ lệch chuẩn (standard deviation)

- Hệ số biến thiên (coefficient of variation)



4.4.1.1. Đo lờng độ tập trung:

Trung bình số học: là tổng giá trị của các

quan sát chia cho tổng số quan sát



X =



X 1 + X 2 + ... + X n X i

=

n

n



Trung vị: tùy theo số quan sát là chẵn hay lẻ:

- Nếu số lẻ: trung vị là số hạng thứ



n +1

2



- Nếu số chẵn: trung vị là giá trị trung bình của 2 quan sát đặt ở hai vị trí



n

2



và



n

+1

2



Mốt: là giá trị quan sát đợc với tần số cao nhất trong toàn bộ các quan sát. Một bộ số liệu

có thể không có mốt hoặc có thể có nhiều mốt.

4.4.1.2. Đo lờng độ phân tán của số liệu:

* Khoảng phân tán:



68

Là hiệu giữa giá trị cao nhất và thấp nhất của trong một bộ số liệu thu đợc.

* Phơng sai:

- Vì (Xi - X ) luôn luôn = 0 nên ta phải tính (Xi khai căn để tích độ lệch chuẩn.

2



- Công thức: s



X )2, từ đó tính phơng sai (s2), sau đó



X 2 ( X i )2 / n

i

=

n 1



* Độ lệch chuẩn:



Xi 2 ( Xi) 2 / n

n 1

s

Hệ số biến thiên: CV =

* 100

X



- Công thức: s =





4.5. Lựa chọn test thống kê

4.5.1. Một số nguyên tắc chọn test thống kê:

Khi chọn một test thống kê cần phải cân nhắc các yếu tố sau:

- Mục tiêu nghiên cứu: đo lờng sự khác nhau hay mối tơng quan giữa các biến số

- Số nhóm nghiên cứu: một nhóm, hai nhóm hoặc trên hai nhóm

- Cỡ mẫu nghiên cứu: mẫu nhỏ hay lớn

- Bản chất số liệu, loại biến số: biến định tính hay định lợng

- Phân bố mẫu : chuẩn hay không chuẩn

- Loại quan sát: mẫu độc lập hay ghép cặp

Ngoài các tiêu chuẩn trên, cần phải cân nhắc xem nên chọn test tham số hay test phi

tham số

Test tham số là những test quan tâm đến tham số quần thể, trong khi test phi tham số

không quan tâm đến sự phân bố của quần thể nghiên cứu.

Sơ đồ tổng hợp



69

Chọn test trong phân tích sự khác nhau giữa các nhóm nghiên cứu:

Loại

câu hỏi

nghiên cứu



Loại thiết

kế nghiên

cứu



Test

thống kê

thích hợp



Ghép cặp

Biến danh

mục



Loại số

liệu



McNemar's

test (2)



Với tất cả

các loại

nghiên cứu

Không ghép

cặp



2 hoặc

Fisher test



PHân tích

sự

khác nhau



Ghép cặp



t test

cho cặp



Không ghép

cặp



test t-student

hoặc Z test



Ghép cặp



t test

cho cặp



Khi so sánh 2

nhóm



Biến liên tục



Khi so sánh

trên 2 nhóm



Không

ghép cặp



ANOVA

(F test)



70

Chọn test trong phân tích sự tơng quan:

Loại câu

hỏi

nghiên



Loại số

liệu



cứu



Loại

thiết kế

nghiên

cứu ngang/NC

NC

bệnh chứng



Test

thống

kê thích

hợp chênh

Tỷ suất

(OR)



Biến nhị

phân

NC thuần

tập/NC thử

nghiệm



Đo lường độ

lớn của mối

tương quan



Nguy cơ tư

ơng đối (RR)

và OR



Biến liên tục



Với tất cả các

loại nghiên cứu



Phân tích tư

ơng quan và

hồi quy



Biến nhị

phân



Với tất cả các

loại nghiên cứu



2 hoặc 2 của

Mc. Nemar



Biến liên tục



Với tất cả các

loại nghiên cứu



Phân tích tư

ơng quan và

hồi quy



PHân tích

Sự

tương quan



Test ý nghĩa thống

kê của mối tương

quan



71

4.6. Trình bày kết quả nghiên cứu

Các kết quả của một nghiên cứu, cần phải phải đợc trình bày sao cho bản thân những

ngời tiến hành nghiên cứu và những ngời khác đều có thể hiểu và từ đó rút ra những nhận

định thích hợp.

4.6.1. Trình bày bằng bảng tần số

Bảng là một tập hợp số liệu đợc trình bày theo các hàng và các cột. Tác dụng của một

bảng là biểu thị tần số xuất hiện các sự kiện ở các nhóm hay các thứ nhóm khác nhau đối

với một biến số đang xét, và đây là phơng pháp thống kê tần số phổ biến nhất. Chính từ các

bảng số liệu này ta mới có thể tiến hành vẽ đồ thị và các biểu đồ.

Các bảng phải càng đơn giản càng tốt. Thờng thì hai hay ba bảng nhỏ thích hợp hơn

một bảng lớn chứa đựng tất cả các chi tiết cho các bảng trên.

Nói chung, trong một bảng số liệu số tối đa có thể dễ dàng đọc và phân tích đ ợc là 3

biểu số.

Tất cả các bảng phải có:

- Tên của bảng phải rõ, chính xác, đầy đủ, nó phải trả lời đợc các câu hỏi: cái gì, khi

nào và ở đâu.

- Trình bày tổng đối với từng hàng hay cột.

- Các thuật ngữ viết tắt, mã hóa phải đợc giải thích ở phần ghi chú bên dới.

- Nguồn gốc của số liệu cũng phải đợc ghi dới bảng

4.6.1.1. Bảng một chiều:

Trình bày số liệu của một biến với tổng của cột (không có tổng dòng)

Ví dụ: Bảng 1. Tỷ lệ mắc giang mai tiên phát và thứ phát theo tuổi ở Mỹ năm 1989

Nhóm tuổi (năm)

Số bệnh nhân

Tỷ lệ %

< 15



230



0,5



15-19



4.378



10,0



20-24



10.405



23,6



25-29



9.610



21,8



30-34



8.648



19,6



35-44



6.901



15,7



45-54



2.631



6,0



> 54



1.278



2,9



Tổng



44.081



100,0



4.6.1.2. Bảng hai chiều:

Khi có 2 hoặc trên hai biến số đợc trình bày trong một bảng. Ta có thể biểu thị tổng

của các số liệu theo biến ở cả cột và dòng

Ví dụ: Bảng 2. Báo cáo số mới mắc giang mai tiên phát và thứ phát theo tuổi và giới ở Mỹ

năm 1989

Nhóm tuổi (năm)

Nam

Nữ

Tổng cộng

< 15



40



190



230



15-19



1.710



2.668



4.378



20-24



5.120



5.285



10.405



72



25-29



5.304



4.306



9.610



30-34



5.537



3.111



8.648



35-44



5.004



1.897



6.901



45-54



2.144



487



2.631



> 54



1.147



131



1.278



Tổng



26.006



18.075



44.081



Các bảng hai hay nhiều chiều bao gồm sự trình bày ít nhất là hai biến trở lên. Dạng

đơn giản nhất là bảng 2x2, bao gồm 2 hàng và 2 cột (không kể cột tổng hàng và tổng cột).

Bảng 3 cho ví dụ về một bảng 2x2, ngời ta thờng sử dụng bảng này khi cả 2 biến số đều đợc

phân loại thành "có" hoặc "không", nh khi trình bày các số liệu rời rạc đối với những biến

nhị phân "có bệnh/không có bệnh" và "có phơi nhiễm không phơi nhiễm".

Bảng 3. Hút thuốc lá và ung th phổi

Ung th phổi

Nhóm chứng

Tổng số

Hút thuốc lá

1.350

1.296

2.646

Không hút thuốc lá

7

61

68

Tổng số

1.357

1.357

2.714

Bảng đợc sử dụng để trình bày những biến rời rạc, nh bảng 3. Đồng thời bảng cũng đợc dùng để trình bày những biến định lợng liên tục. Trong thực tế khi số liệu tăng lên cả về

số lợng đối tợng nghiên cứu và cả khối lợng thông tin ghi nhận, thì cần phải phân nhóm các

giá trị và ghi nhận số lợng quan sát đợc vào mỗi nhóm.

Ví dụ: Bảng 4. Cột 1 là số liệu đã đợc phân lớp; cột 2 ghi số lợng trong mỗi lớp. Nh vậy 2

cột đầu của bảng cho ta thấy sự phân bố tần số axit uric trong huyết thanh của 267 nam giới

cho máu. Chia số lợng mỗi lớp cho tổng số (267) ta đợc tần số tơng đối (còn gọi là tần suất),

nh chỉ rả cột 3 của bảng, đợc biểu thị bằng tỷ lệ %.

Bảng 4. Lợng axit uric trong huyết thanh của 267 nam giới trong cộng đồng A năm 2000

Axit uric (mg/100ml)

Tần số tuyệt đối

Tần suất tơng đối

Tần suất cộng dồn

(%)

(%)

3,0-3,4

2

0,8

0,8

3,5-3,9

15

5,6

6,4

4,0-4,4

33

12,4

18,7

4,5-4,9

40

15,0

33,7

5,0-5,4

54

20,2

53,9

5,5-5,9

47

17,6

71,5

6,0-6,4

38

14,2

85,8

6,5-6,9

16

6,0

91,8

7,0-7,4

15

5,6

97,4

7,5-7,9

3

1,1

98,5

8,0-8,4

1

0,4

98,9

8,5-8,9

3

1,1

100,0

Tổng số

267

100,0



73



Cột 4 cho ta tần suất cộng dồn. Cột này cho phép ta xác định tỷ lệ cá thể có l ợng axit

uric trong huyết thanh trên hoặc dới một giới hạn nhất định nào đó. Ví dụ: Chúng ta có thể

nói rằng 92% số ngời trong bảng 4 có lợng axit uric trong huyết thanh dới 7 mg/100ml.

4.6.2. Trình bày theo biểu đồ hoặc đồ thị

4.6.2.1. Một số tiêu chuẩn của một biểu đồ hoặc đồ thị tốt

- Phải có đầy đủ tên biểu đồ, đồ thị, tên và đơn vị đo lờng trên các trục số, các chú thích cần

thiết.

- Thích hợp với loại số liệu muốn trình bày.

- Rõ ràng, dễ xem, dễ hiểu, có khả năng tự giải thích cao nhất.

4.6.2.2. Một số loại biểu đồ, đồ thị và chức năng của chúng

1. Loại biểu đồ cột đứng hoặc nằm ngang

- Có thể biểu thị sự phân bố các tần số, các tỷ lệ giữa các loại, nhóm của một biến không

liên tục (biến danh mục, thứ hạng) với mục đích tiện quan sát và so sánh.



Tỷ lệ %



73,5



80

70

60

50

40



64,3



1. Chỉ tiêu trên giao

2. Tình hình thực tế địa phương

3. Kết quả thực hiện KH năm trước

4. Căn cứ vào cả 3 yếu tố (1, 2, 3)

28,6



30



9,2



20

10

0



1



2



3



4



Những căn cứ



Ví dụ: Biểu đồ Những căn cứ để xây dựng bản KH của các trạm trởng y tế xã