luanck11

library(AER)

## Loading required package: car

## Loading required package: carData

## Loading required package: lmtest

## Loading required package: zoo

## 
## Attaching package: 'zoo'

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     as.Date, as.Date.numeric

## Loading required package: sandwich

## Loading required package: survival

library(DT)
library(dplyr)

## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.3.3

## 
## Attaching package: 'dplyr'

## The following object is masked from 'package:car':
## 
##     recode

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

library(DescTools)

## Warning: package 'DescTools' was built under R version 4.3.3

## 
## Attaching package: 'DescTools'

## The following object is masked from 'package:car':
## 
##     Recode

library(epitools)

## 
## Attaching package: 'epitools'

## The following object is masked from 'package:survival':
## 
##     ratetable

library(scales)
library(ggplot2)

data("NMES1988")
t <- NMES1988

3 Thống kê mô tả các cặp biến

3.1 Phân tích biến insurance (sở hữu bảo hiểm tư nhân) và thu nhập (income)

3.1.1 Bảng tần số

t$incomed <-  cut(t$income, breaks=c(-1.1,2.5,55),labels=c('thap','cao'))
table(t$incomed)

## 
## thap  cao 
## 2932 1474

table(t$incomed, t$insurance)

##       
##          no  yes
##   thap  795 2137
##   cao   190 1284

round((table(t$incomed,t$insurance)/sum(table(t$incomed,t$insurance)))*100, 2)

##       
##           no   yes
##   thap 18.04 48.50
##   cao   4.31 29.14

addmargins(table(t$incomed,t$insurance))

##       
##          no  yes  Sum
##   thap  795 2137 2932
##   cao   190 1284 1474
##   Sum   985 3421 4406

df <- data.frame(t$income)


t %>% ggplot(aes(x = incomed, y = after_stat(count), fill = insurance)) +
  geom_bar(position = "dodge", color = "black") +
  geom_text(aes(label = after_stat(count)), stat = 'count', color = 'black', vjust = -0.25, position = position_dodge(width = 0.9)) +
  theme_classic() +
  labs(x = "Thu nhập",
       y = "Số lượng",
       title = "Thu nhập và bảo hiểm") +
  scale_fill_manual(values = c("no" = "dodgerblue", "yes" = "blue")) 

  facet_grid(. ~ insurance)

## <ggproto object: Class FacetGrid, Facet, gg>
##     compute_layout: function
##     draw_back: function
##     draw_front: function
##     draw_labels: function
##     draw_panels: function
##     finish_data: function
##     init_scales: function
##     map_data: function
##     params: list
##     setup_data: function
##     setup_params: function
##     shrink: TRUE
##     train_scales: function
##     vars: function
##     super:  <ggproto object: Class FacetGrid, Facet, gg>

Nhận xét:

Bảng tần số và biểu đồ về việc sở hữu bảo hiểm và thu nhập cho thấy:

Nhóm có thu nhập cao

Có 190 người không có bảo hiểm tư nhân chiếm tỷ lệ là 4.31% tổng số người trong bộ dữ liệu

Có 1284 người có bảo hiểm tư nhân chiếm 29.14% tổng số người trong bộ dữ liệu

Nhóm có thu nhập thấp

có 795 người không có bảo hiểm tư nhân chiếm 18.04% tổng số người trong bộ dữ liệu

có 2137 người có bảo hiểm tư nhân chiếm 48.50% tổng số người trong dữ liệu

Có thể thấy những người có thu nhập thường có xu hướng mua bảo hiểm y tế nhiều hơn những người có thu nhập cao

3.1.2 Relative Risk

th8 <- table(t$incomed,t$insurance)
RelRisk(th8)

## [1] 2.103522

riskratio(th8, rev = 'b')

## $data
##        
##          yes  no Total
##   cao   1284 190  1474
##   thap  2137 795  2932
##   Total 3421 985  4406
## 
## $measure
##       risk ratio with 95% C.I.
##        estimate    lower    upper
##   cao  1.000000       NA       NA
##   thap 2.103522 1.818911 2.432667
## 
## $p.value
##       two-sided
##        midp.exact fisher.exact   chi.square
##   cao          NA           NA           NA
##   thap          0 2.315307e-28 1.098834e-26
## 
## $correction
## [1] FALSE
## 
## attr(,"method")
## [1] "Unconditional MLE & normal approximation (Wald) CI"

epitab(th8, method = 'riskratio',rev = 'c')

## $tab
##       
##         yes        p0  no        p1 riskratio     lower     upper      p.value
##   thap 2137 0.7288540 795 0.2711460 1.0000000        NA        NA           NA
##   cao  1284 0.8710991 190 0.1289009 0.4753932 0.4110715 0.5497795 2.315307e-28
## 
## $measure
## [1] "wald"
## 
## $conf.level
## [1] 0.95
## 
## $pvalue
## [1] "fisher.exact"

Nhận xét:

Xác suất không sở hữu sở hữu bảo hiểm tư nhân của người thu nhập cao là 0.1289009 và xác suất để không sở hữu bảo hiểm tư nhân của người có thu nhập thấp là 0.2711460. Tỷ lệ Relative Risk được tính là 2.103522 cho biết rằng khả năng những người thu nhập thấp không có bảo hiểm tư nhân có mức cao hơn gấp 2.103522 đối với những người thu nhập cao. Khoảng ước lượng Relative Risk có kết quả là 1.29205 và 1.344893 đối với độ tin cậy 95%. Giá trị p.value khoảng 2.315307e-28 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% vì vậy kết quả này có ý nghĩa thống kê cho thấy có sự khác biệt ở nhóm có thu nhập thấp và cao.

3.1.3 Tỷ lệ chênh - Oddratio

OddsRatio(th8)

## [1] 2.514051

oddsratio(th8)

## $data
##        
##          no  yes Total
##   thap  795 2137  2932
##   cao   190 1284  1474
##   Total 985 3421  4406
## 
## $measure
##       odds ratio with 95% C.I.
##        estimate    lower    upper
##   thap 1.000000       NA       NA
##   cao  2.512185 2.117813 2.992734
## 
## $p.value
##       two-sided
##        midp.exact fisher.exact   chi.square
##   thap         NA           NA           NA
##   cao           0 2.315307e-28 1.098834e-26
## 
## $correction
## [1] FALSE
## 
## attr(,"method")
## [1] "median-unbiased estimate & mid-p exact CI"

epitab(th8, method = 'oddsratio')

## $tab
##       
##         no        p0  yes        p1 oddsratio    lower    upper      p.value
##   thap 795 0.8071066 2137 0.6246711  1.000000       NA       NA           NA
##   cao  190 0.1928934 1284 0.3753289  2.514051 2.115209 2.988097 2.315307e-28
## 
## $measure
## [1] "wald"
## 
## $conf.level
## [1] 0.95
## 
## $pvalue
## [1] "fisher.exact"

epitab(th8, method = 'oddsratio', rev = 'c' )

## $tab
##       
##         yes        p0  no        p1 oddsratio     lower     upper      p.value
##   thap 2137 0.6246711 795 0.8071066 1.0000000        NA        NA           NA
##   cao  1284 0.3753289 190 0.1928934 0.3977645 0.3346612 0.4727664 2.315307e-28
## 
## $measure
## [1] "wald"
## 
## $conf.level
## [1] 0.95
## 
## $pvalue
## [1] "fisher.exact"

Nhận xét

Kết quả Odd Ratio của thu nhập cao so với thu nhập thấp khoảng 0.3753289 điều này có nghĩa là odd của những người sở hữu bảo hiểm có thu nhập cao chỉ bằng khoảng 0.375 so với odd người có sở hữu bảo hiểm, thu nhập thấp.

Khoảng tin cậy của OR đối với độ tin cậy 95% là từ 2.512185 đến 2.992734 và giá trị p là 2.315307e-28, nhỏ hơn 0.05 cho thấy có sự khác biệt giữa odd thu nhập cao và thu nhập thấp.

Trái ngược lại với phần trên chúng ta có thể sử dụng tham số rev = ‘c’ thay đổi giữa người sở hữu bảo hiểm và không sở hữu bảo hiểm tư nhân để tính odd ratio của thu nhập cao và thu nhập thấp.

Kết quả Odd Ratio của thu nhập cao so với thu nhập thấp khoảng 0.3977645 điều này có nghĩa là odd của những người không sở hữu bảo hiểm ,có thu nhập cao chỉ bằng khoảng 0.39776456 so với odd người thấp không sở hữu bảo hiểm, có thu nhập thấp.

Giá trị p là 2.315307e-28, nhỏ hơn 0.05 cho thấy có sự khác biệt giữa odd thu nhập cao và thu nhập thấp.

3.2 Phân tích biến insurance (sở hữu bảo hiểm tư nhân) và biến employed (có việc làm)

3.2.1 Bảng tần số

library(ggplot2)
t$employed <- factor(t$employed, levels = c('yes','no'), labels = c('covieclam','khongvieclam'))
table(t$employed,t$insurance)

##               
##                  no  yes
##   covieclam      64  391
##   khongvieclam  921 3030

round((table(t$employed,t$insurance)/sum(table(t$employed,t$insurance)))*100, 2)

##               
##                   no   yes
##   covieclam     1.45  8.87
##   khongvieclam 20.90 68.77

addmargins(table(t$employed,t$insurance))

##               
##                  no  yes  Sum
##   covieclam      64  391  455
##   khongvieclam  921 3030 3951
##   Sum           985 3421 4406

t %>% ggplot(aes(x = employed, y = after_stat(count), fill = insurance)) +
  geom_bar(position = "dodge", color = "black") +
  geom_text(aes(label = after_stat(count)), stat = 'count', color = 'black', vjust = -0.25, position = position_dodge(width = 0.9)) +
  theme_classic() +
  labs(x = "Việc làm",
       y = "Số lượng",
       title = "Việc làm và bảo hiểm") +
  scale_fill_manual(values = c("no" = "darkorange", "yes" = "red")) 

  facet_grid(. ~ insurance)

## <ggproto object: Class FacetGrid, Facet, gg>
##     compute_layout: function
##     draw_back: function
##     draw_front: function
##     draw_labels: function
##     draw_panels: function
##     finish_data: function
##     init_scales: function
##     map_data: function
##     params: list
##     setup_data: function
##     setup_params: function
##     shrink: TRUE
##     train_scales: function
##     vars: function
##     super:  <ggproto object: Class FacetGrid, Facet, gg>

Nhận xét:

Bảng tần số và biểu đồ về việc sở hữu bảo hiểm và việc làm cho thấy:

Nhóm không có việc làm là:

Có 921 người không có bảo hiểm tư nhân chiếm tỷ lệ là 20.9% tổng số người trong bộ dữ liệu

Có 3030 người có bảo hiểm tư nhân chiếm tỷ lệ là 68.77% tổng số người trong bộ dữ liệu.

Nhóm có việc làm

Có 64 người không có bảo hiểm tư nhân chiếm tỷ lệ là 1.45% tổng số người trong bộ dữ liệu

Có 331 người có bảo hiểm tư nhân chiếm 8.87% tổng số người trong bộ dữ liệu

Tổng cộng:

Tổng cộng có 985 người không có bảo hiểm y tế tư nhân, chiếm 22.35% tổng số người trong tập dữ liệu.

Tổng cộng có 3421 người có bảo hiểm y tế tư nhân, chiếm 77.65% tổng số người trong tập dữ liệu.

Tỷ lệ người không có việc làm có bảo hiểm tư nhân chiếm số lượng lớn hơn những người có việc làm. Cho thấy những người không có việc làm có xu hướng mua bảo hiểm nhiều hơn

3.2.2 Relative Risk

t3 <- table(t$employed,t$insurance)
RelRisk(t3)

## [1] 0.6034148

riskratio(t3, rev = 'b')

## $data
##               
##                 yes  no Total
##   khongvieclam 3030 921  3951
##   covieclam     391  64   455
##   Total        3421 985  4406
## 
## $measure
##               risk ratio with 95% C.I.
##                 estimate     lower     upper
##   khongvieclam 1.0000000        NA        NA
##   covieclam    0.6034148 0.4774963 0.7625388
## 
## $p.value
##               two-sided
##                  midp.exact fisher.exact   chi.square
##   khongvieclam           NA           NA           NA
##   covieclam    2.888423e-06  3.29812e-06 7.393233e-06
## 
## $correction
## [1] FALSE
## 
## attr(,"method")
## [1] "Unconditional MLE & normal approximation (Wald) CI"

epitab(t3, method = 'riskratio',rev = 'c')

## $tab
##               
##                 yes        p0  no        p1 riskratio    lower    upper
##   covieclam     391 0.8593407  64 0.1406593  1.000000       NA       NA
##   khongvieclam 3030 0.7668945 921 0.2331055  1.657235 1.311409 2.094257
##               
##                    p.value
##   covieclam             NA
##   khongvieclam 3.29812e-06
## 
## $measure
## [1] "wald"
## 
## $conf.level
## [1] 0.95
## 
## $pvalue
## [1] "fisher.exact"

Nhận xét:

Xác suất để người không sở hữu bảo hiểm tư nhân và có việc làm là 0.1406593 và xác suất để người không sở hữu bảo hiểm tư nhân và không có việc làm là 0.2331055. Tỷ lệ Relative Risk được tính là 1.657235 cho biết rằng khả năng của những người có việc làm và không sở hữu bảo hiểm tư nhân cao hơn gấp 1.657235 đối với những người không có việc làm. Khoảng ước lượng Relative Risk có kết quả là 1.055684 và 1.077434 đối với độ tin cậy 95%. Giá trị p.value khoảng 3.29812e-06 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% vì vậy kết quả này có ý nghĩa thống kê cho thấy có sự khác biệt ở nhóm không có việc làm và có việc làm .

3.2.3 Tỷ lệ chênh - Oddratio

OddsRatio(t3)

## [1] 0.5385006

oddsratio(t3)

## $data
##               
##                 no  yes Total
##   covieclam     64  391   455
##   khongvieclam 921 3030  3951
##   Total        985 3421  4406
## 
## $measure
##               odds ratio with 95% C.I.
##                 estimate    lower     upper
##   covieclam    1.0000000       NA        NA
##   khongvieclam 0.5396497 0.406721 0.7049935
## 
## $p.value
##               two-sided
##                  midp.exact fisher.exact   chi.square
##   covieclam              NA           NA           NA
##   khongvieclam 2.888423e-06  3.29812e-06 7.393233e-06
## 
## $correction
## [1] FALSE
## 
## attr(,"method")
## [1] "median-unbiased estimate & mid-p exact CI"

epitab(t3, method = 'oddsratio')

## $tab
##               
##                 no         p0  yes        p1 oddsratio     lower     upper
##   covieclam     64 0.06497462  391 0.1142941 1.0000000        NA        NA
##   khongvieclam 921 0.93502538 3030 0.8857059 0.5385006 0.4092823 0.7085156
##               
##                    p.value
##   covieclam             NA
##   khongvieclam 3.29812e-06
## 
## $measure
## [1] "wald"
## 
## $conf.level
## [1] 0.95
## 
## $pvalue
## [1] "fisher.exact"

epitab(t3, method = 'oddsratio', rev = 'c' )

## $tab
##               
##                 yes        p0  no         p1 oddsratio    lower    upper
##   covieclam     391 0.1142941  64 0.06497462  1.000000       NA       NA
##   khongvieclam 3030 0.8857059 921 0.93502538  1.857008 1.411401 2.443301
##               
##                    p.value
##   covieclam             NA
##   khongvieclam 3.29812e-06
## 
## $measure
## [1] "wald"
## 
## $conf.level
## [1] 0.95
## 
## $pvalue
## [1] "fisher.exact"

Nhận xét:

Kết quả Odd Ratio của người có việc làm và không có việc làm khoảng 0.1142941 điều này có nghĩa là odd của nhóm người sở hữu bảo hiểm, có việc làm chỉ bằng khoảng 0.1142941 so với odd người sở hữu bảo hiểm, không có việc làm.

Khoảng tin cậy của OR đối với độ tin cậy 95% là từ 1.853085 đến 2.458688 và giá trị p là 7.393233e-06, nhỏ hơn 0.05 cho thấy có sự khác biệt giữa odd ở những người có việc làm và không có việc làm.

Trái ngược lại với phần trên chúng ta có thể sử dụng tham số rev = ‘c’ thay đổi giữa người có việc làm và không có việc làm và mức lương thấp để tính odd ratio của những người sở hữu bảo hiểm so với nhóm không sở hữu bảo hiểm ở những người không có việc làm.

Kết quả Odd Ratio của những người có việc làm so với người không có việc làm khoảng 0.5385006 điều này có nghĩa là odd của những người không sở hữu bảo hiểm ,có việc làm chỉ bằng khoảng 0.5385006 so với odd người thấp không sở hữu bảo hiểm, không có việc làm.

Giá trị p là 3.29812e-06, nhỏ hơn 0.05 cho thấy có sự khác biệt giữa odd người có việc làm và không có việc làm.

3.3 Phân tích biến insurance (sở hữu bảo hiểm tư nhân) và biến medicaid

3.3.1 Bảng tần số

t$medicaid <- factor(t$medicaid, levels = c('yes','no'), labels = c('coBHMedi','khongBHMedi'))
table(t$medicaid,t$insurance)

##              
##                 no  yes
##   coBHMedi     341   61
##   khongBHMedi  644 3360

round((table(t$medicaid,t$insurance)/sum(table(t$medicaid,t$insurance)))*100, 2)

##              
##                  no   yes
##   coBHMedi     7.74  1.38
##   khongBHMedi 14.62 76.26

addmargins(table(t$insurance,t$medicaid))

##      
##       coBHMedi khongBHMedi  Sum
##   no       341         644  985
##   yes       61        3360 3421
##   Sum      402        4004 4406

t %>% ggplot(aes(x = medicaid, y = after_stat(count), fill = insurance)) +
  geom_bar(position = "dodge", color = "black") +
  geom_text(aes(label = after_stat(count)), stat = 'count', color = 'black', vjust = -0.25, position = position_dodge(width = 0.9)) +
  theme_classic() +
  labs(x = "Bảo hiểm medicaid",
       y = "Số lượng",
       title = "Bảo hiểm medicaid và bảo hiểm tư nhân") +
  scale_fill_manual(values = c("no" = "tomato", "yes" = "orange")) 

  facet_grid(. ~ insurance)

## <ggproto object: Class FacetGrid, Facet, gg>
##     compute_layout: function
##     draw_back: function
##     draw_front: function
##     draw_labels: function
##     draw_panels: function
##     finish_data: function
##     init_scales: function
##     map_data: function
##     params: list
##     setup_data: function
##     setup_params: function
##     shrink: TRUE
##     train_scales: function
##     vars: function
##     super:  <ggproto object: Class FacetGrid, Facet, gg>

Nhận xét:

Bảng tần số và biểu đồ về việc sở hữu bảo hiểm và bảo hiểm medicaid cho thấy:

Nhóm không có bảo hiểm medicaid là:

Có 644 người không có bảo hiểm tư nhân chiếm tỷ lệ là 14.62% tổng số người trong bộ dữ liệu

Có 3360 người có bảo hiểm tư nhân chiếm tỷ lệ là 76.26% tổng số người trong bộ dữ liệu.

Nhóm có bảo hiểm medicaid

Có 341 người không có bảo hiểm tư nhân chiếm tỷ lệ là 7.74% tổng số người trong bộ dữ liệu

Có 61 người có bảo hiểm tư nhân chiếm 1.38% tổng số người trong bộ dữ liệu

Tổng cộng:

Tổng cộng có 985 người không có bảo hiểm y tế tư nhân, chiếm 22.35% tổng số người trong tập dữ liệu.

Tổng cộng có 3421 người có bảo hiểm y tế tư nhân, chiếm 77.65% tổng số người trong tập dữ liệu.

Điều này phản ánh rằng những người có bảo hiểm tư nhân ít khi có bảo hiểm Medicaid, trong khi ngược lại, những người không có bảo hiểm tư nhân có xu hướng có bảo hiểm Medicaid nhiều hơn. . ### 3.3.2 Relative Risk

t4 <- table(t$medicaid,t$insurance)
RelRisk(t4)

## [1] 5.273956

riskratio(t4, rev = 'b')

## $data
##              
##                yes  no Total
##   khongBHMedi 3360 644  4004
##   coBHMedi      61 341   402
##   Total       3421 985  4406
## 
## $measure
##              risk ratio with 95% C.I.
##               estimate    lower    upper
##   khongBHMedi 1.000000       NA       NA
##   coBHMedi    5.273956 4.859015 5.724332
## 
## $p.value
##              two-sided
##               midp.exact fisher.exact    chi.square
##   khongBHMedi         NA           NA            NA
##   coBHMedi             0 2.16003e-177 2.771183e-218
## 
## $correction
## [1] FALSE
## 
## attr(,"method")
## [1] "Unconditional MLE & normal approximation (Wald) CI"

epitab(t4, method = 'riskratio',rev = 'c')

## $tab
##              
##                yes        p0  no        p1 riskratio     lower    upper
##   coBHMedi      61 0.1517413 341 0.8482587  1.000000        NA       NA
##   khongBHMedi 3360 0.8391608 644 0.1608392  0.189611 0.1746929 0.205803
##              
##                    p.value
##   coBHMedi              NA
##   khongBHMedi 2.16003e-177
## 
## $measure
## [1] "wald"
## 
## $conf.level
## [1] 0.95
## 
## $pvalue
## [1] "fisher.exact"

Nhận xét:

Xác suất để người không sở hữu bảo hiểm tư nhân và bảo hiểm medicaid là 0.8857059 và xác suất để người không sở hữu bảo hiểm tư nhân và không có bảo hiểm medicaid là 0.1608392. Tỷ lệ Relative Risk được tính là 1.055684 cho biết rằng khả năng của những người không có bảo hiểm tư nhân và có bảo hiểm medicaid hơn gấp 1.29205 đối với những người không có bảo hiểm medicaid. Khoảng ước lượng Relative Risk có kết quả là 0.189611 và 0.205803 đối với độ tin cậy 95%. Giá trị p.value khoảng 2.16003e-177 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% vì vậy kết quả này có ý nghĩa thống kê cho thấy có sự khác biệt ở nhóm người có không có bảo hiểm medicaid và có bảo hiểm medicaid .

3.3.3 Tỷ lệ chênh - Oddratio

OddsRatio(t4)

## [1] 29.16607

oddsratio(t4)

## $data
##              
##                no  yes Total
##   coBHMedi    341   61   402
##   khongBHMedi 644 3360  4004
##   Total       985 3421  4406
## 
## $measure
##              odds ratio with 95% C.I.
##               estimate    lower    upper
##   coBHMedi     1.00000       NA       NA
##   khongBHMedi 29.07239 22.01784 38.99977
## 
## $p.value
##              two-sided
##               midp.exact fisher.exact    chi.square
##   coBHMedi            NA           NA            NA
##   khongBHMedi          0 2.16003e-177 2.771183e-218
## 
## $correction
## [1] FALSE
## 
## attr(,"method")
## [1] "median-unbiased estimate & mid-p exact CI"

riskratio(t4, rev = 'b')

## $data
##              
##                yes  no Total
##   khongBHMedi 3360 644  4004
##   coBHMedi      61 341   402
##   Total       3421 985  4406
## 
## $measure
##              risk ratio with 95% C.I.
##               estimate    lower    upper
##   khongBHMedi 1.000000       NA       NA
##   coBHMedi    5.273956 4.859015 5.724332
## 
## $p.value
##              two-sided
##               midp.exact fisher.exact    chi.square
##   khongBHMedi         NA           NA            NA
##   coBHMedi             0 2.16003e-177 2.771183e-218
## 
## $correction
## [1] FALSE
## 
## attr(,"method")
## [1] "Unconditional MLE & normal approximation (Wald) CI"

epitab(t4, method = 'riskratio',rev = 'c')

## $tab
##              
##                yes        p0  no        p1 riskratio     lower    upper
##   coBHMedi      61 0.1517413 341 0.8482587  1.000000        NA       NA
##   khongBHMedi 3360 0.8391608 644 0.1608392  0.189611 0.1746929 0.205803
##              
##                    p.value
##   coBHMedi              NA
##   khongBHMedi 2.16003e-177
## 
## $measure
## [1] "wald"
## 
## $conf.level
## [1] 0.95
## 
## $pvalue
## [1] "fisher.exact"

Nhận xét:

Kết quả Odd Ratio của người có bảo hiểm medicaid và không có bảo hiểm medicaid khoảng 0.8482587 điều này có nghĩa là odd của nhóm người sở hữu bảo hiểm và bảo hiểm medicaid chỉ bằng khoảng 0.8482587 so với odd người sở hữu bảo hiểm, không có bảo hiểm medicaid.

Khoảng tin cậy của OR đối với độ tin cậy 95% là từ 0.189611 đến 0.205803 và giá trị p là 2.16003e-177, nhỏ hơn 0.05 cho thấy có sự khác biệt giữa odd ở những người có bảo hiểm medicaid và không có bảo hiểm medicaid.

Trái ngược lại với phần trên chúng ta có thể sử dụng tham số rev = ‘c’ thay đổi giữa người có bảo hiểm medicaid và không có bảo hiểm medicaid để tính odd ratio của những người sở hữu bảo hiểm so với nhóm không sở hữu bảo hiểm ở những người không có bảo hiểm medicaid .

Kết quả Odd Ratio của những người có bảo hiểm medicaid so với người không có bảo hiểm medicaid khoảng 5.273956 điều này có nghĩa là odd của những người không sở hữu bảo hiểm ,có bảo hiểm medicaid bằng khoảng 5.273956 so với odd người không sở hữu bảo hiểm medicaid không sở hữu bảo hiểm.

Giá trị p là 2.16003e-177, nhỏ hơn 0.05 cho thấy có sự khác biệt giữa odd có bảo hiểm medicaid và không có bảo hiểm medicaid.

Thống kê suy diễn

Kiểm định tính độc lập cho 2 biến : Giả thuyết \(H_0\) : độc lập. Giả thuyết \(H_1\): không độc lập

Kiểm định tính độc lập của 2 biến

Kiểm tra tính độc lập cho biến insurance (sở hữu bảo hiểm tư nhân) và biến incomed (thu nhập)

Giả thuyết \(H_0\) : biến insurance (sở hữu bảo hiểm tư nhân) và biến incomed (thu nhập) độc lập. Giả thuyết \(H_1\): biến insurance (sở hữu bảo hiểm tư nhân) và biến incomed (thu nhập) không độc lập

chisq.test(th8)

## 
##  Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
## 
## data:  th8
## X-squared = 113.52, df = 1, p-value < 2.2e-16

Nhận xét:

Bác bỏ giả thuyết \(H_0\), chấp nhận giả thuyết \(H_1\), insurance(sở hữu bảo hiểm tư nhân) và thu nhập không độc lập.

Kiểm tra tính độc lập cho hai biến insurance (sở hữu bảo hiểm tư nhân) và biến employed (việc làm)

Giả thuyết \(H_0\) : biến insurance (sở hữu bảo hiểm tư nhân) và biến employed (việc làm) độc lập. Giả thuyết \(H_1\): biến insurance (sở hữu bảo hiểm tư nhân) và biến incomed (thu nhập) không độc lập

chisq.test(t3)

## 
##  Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
## 
## data:  t3
## X-squared = 19.56, df = 1, p-value = 9.751e-06

Nhận xét Bác bỏ giả thuyết \(H_0\), chấp nhận giả thuyết \(H_1\),biến insurance (sở hữu bảo hiểm tư nhân) và biếnemployed (việc làm) không độc lập

Kiểm tra tính độc lập cho hai biến insurance (sở hữu bảo hiểm tư nhân) và biến medicaid

chisq.test(t4)

## 
##  Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
## 
## data:  t4
## X-squared = 990.58, df = 1, p-value < 2.2e-16

Nhận xét Bác bỏ giả thuyết \(H_0\), chấp nhận giả thuyết \(H_1\), biến insurance (sở hữu bảo hiểm tư nhân) và biến medicaid không độc lập

Kiểm tra tính độc lập cho hai biến insurance (sở hữu bảo hiểm tư nhân) và biến hospital (số lần nhập viện )

Giả thuyết \(H_0\) : biến insurance (sở hữu bảo hiểm tư nhân) và biến hospital (số lần nhập viện ) độc lập. Giả thuyết \(H_1\): biến insurance (sở hữu bảo hiểm tư nhân) và biến hospital (số lần nhập viện ) không độc lập.

t$hospital <- cut(t$hospital, breaks = c(-0.5,2.5,9), labels = c("it","nhieu"))
table(t$hospital, t$insurance)

##        
##           no  yes
##   it     964 3352
##   nhieu   21   69

t5 <- table(t$hospital, t$insurance)
chisq.test(t5)

## 
##  Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
## 
## data:  t5
## X-squared = 0.0094216, df = 1, p-value = 0.9227

Ta có p_value = 0.9227 > \(\alpha\). Bác bỏ giả thuyết \(H_1\), chấp nhận giả thuyết \(H_0\), biến insurance (sở hữu bảo hiểm tư nhân) và biến hospital (số lần nhập viện ) độc lập với nhau

Kiểm tra tính độc lập cho biến insurance (sở hữu bảo hiểm tư nhân) và biến chronic (số bệnh mãn tính mà người được khảo sát mắc phải)

Giả thuyết \(H_0\) : biến insurance (sở hữu bảo hiểm tư nhân) và biến chronic (số bệnh mãn tính mà người được khảo sát mắc phải) độc lập. Giả thuyết \(H_1\): biến insurance (sở hữu bảo hiểm tư nhân) và biến chronic (số bệnh mãn tính mà người được khảo sát mắc phải) không độc lập.

t$chronic1 <- cut(t$chronic, breaks = c(-0.5,1.5,9), labels = c("1benh","nhieubenh"))

th5 <- table(t$chronic1,t$insurance)
chisq.test(th5)

## 
##  Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
## 
## data:  th5
## X-squared = 2.2539, df = 1, p-value = 0.1333

Ta có p_value = 0.1333 > \(\alpha\). Bác bỏ giả thuyết \(H_1\), chấp nhận giả thuyết \(H_0\), biến insurance (sở hữu bảo hiểm tư nhân) và biến chronic (số bệnh mãn tính mà người được khảo sát mắc phải) độc lập với nhau

Khoảng ước lượng tỷ lệ

Ước lượng tỉ lệ người có và không có bảo hiểm tư nhân

t$insurance <- factor(t$insurance, levels = c('yes','no'), labels = c('coBHTN','khongBHTN'))

table(t$insurance)

## 
##    coBHTN khongBHTN 
##      3421       985

p <- t[t$insurance == 'coBHTN',] 
prop.test(length(p$insurance), length(t$insurance)) 

## 
##  1-sample proportions test with continuity correction
## 
## data:  length(p$insurance) out of length(t$insurance), null probability 0.5
## X-squared = 1345.7, df = 1, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true p is not equal to 0.5
## 95 percent confidence interval:
##  0.7637858 0.7886106
## sample estimates:
##         p 
## 0.7764412

t10 <- t[t$insurance == 'khongBHTN',] 
prop.test(length(t10$insurance), length(t$insurance)) 

## 
##  1-sample proportions test with continuity correction
## 
## data:  length(t10$insurance) out of length(t$insurance), null probability 0.5
## X-squared = 1345.7, df = 1, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true p is not equal to 0.5
## 95 percent confidence interval:
##  0.2113894 0.2362142
## sample estimates:
##         p 
## 0.2235588

Với độ tin cậy 95%, ta có tỷ lệ người có bảo hiểm tư nhân so với tổng thể nằm trong khoảng từ 76.38% và 78.86%. Hay nói cách khác, tỉ lệ người không có bảo hiểm tư nhân nhân sẽ chiếm khoảng từ 21.11% đến 23.62%

Ước lượng tỉ lệ người có và không có việc làm

t$employed <- factor(t$employed, levels = c('yes','no'), labels = c('covieclam','khongvieclam'))
table(t$employed)

## 
##    covieclam khongvieclam 
##            0            0

e <- t[t$employed == 'covieclam',] 
prop.test(length(e$employed == 'covieclam'), length(t$employed)) 

## 
##  1-sample proportions test with continuity correction
## 
## data:  length(e$employed == "covieclam") out of length(t$employed), null probability 0.5
## X-squared = 4404, df = 1, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true p is not equal to 0.5
## 95 percent confidence interval:
##  0.998914 1.000000
## sample estimates:
## p 
## 1

e1 <- t[t$insurance == 'khongvieclam',] 
prop.test(length(e1$employed == 'khongvieclam'), length(t$employed)) 

## 
##  1-sample proportions test with continuity correction
## 
## data:  length(e1$employed == "khongvieclam") out of length(t$employed), null probability 0.5
## X-squared = 4404, df = 1, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true p is not equal to 0.5
## 95 percent confidence interval:
##  0.000000000 0.001086028
## sample estimates:
## p 
## 0

Với độ tin cậy 95%, ta có tỷ lệ người có việc làm so với tổng thể nằm trong khoảng từ 9.45% đến 11.27%. Hay nói cách khác, tỉ lệ người không có việc làm sẽ chiếm khoảng từ 0% đến 0.1086028%.

Ưóc lượng tỷ lệ người có và không có bảo hiểm medicaid

t$medicaid <- factor(t$medicaid, levels = c('yes','no'), labels = c('coBHMedi','khongBHMedi'))
table(t$medicaid)

## 
##    coBHMedi khongBHMedi 
##           0           0

e3 <- t[t$medicaid == 'coBHMedi',] 
prop.test(length(e3$medicaid == 'coBHMedi'), length(t$medicaid))

## 
##  1-sample proportions test with continuity correction
## 
## data:  length(e3$medicaid == "coBHMedi") out of length(t$medicaid), null probability 0.5
## X-squared = 4404, df = 1, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true p is not equal to 0.5
## 95 percent confidence interval:
##  0.998914 1.000000
## sample estimates:
## p 
## 1

e4 <- t[t$medicaid == 'khongBHMedi',] 
prop.test(length(e4$medicaid == 'khongBHMedi'), length(t$medicaid)) 

## 
##  1-sample proportions test with continuity correction
## 
## data:  length(e4$medicaid == "khongBHMedi") out of length(t$medicaid), null probability 0.5
## X-squared = 4404, df = 1, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true p is not equal to 0.5
## 95 percent confidence interval:
##  0.998914 1.000000
## sample estimates:
## p 
## 1

Với độ tin cậy 95%, ta có tỷ lệ người có bảo hiểm medicaid với tổng thể nằm trong khoảng từ 8.3% và 10.02%. Hay nói cách khác, tỉ lệ người không có bảo hiểm medicaid sẽ chiếm khoảng từ 89.97% đến 91.70%

Ưóc lượng tỷ lệ người có thu nhập dưới 2.5 ngàn đô

i <- t[t$income == 2.5 | t$income < 2.5,]
prop.test(length(i$income == 30 | i$income <30), length(t$income))

## 
##  1-sample proportions test with continuity correction
## 
## data:  length(i$income == 30 | i$income < 30) out of length(t$income), null probability 0.5
## X-squared = 481.81, df = 1, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true p is not equal to 0.5
## 95 percent confidence interval:
##  0.6512709 0.6793509
## sample estimates:
##         p 
## 0.6654562

Với độ tin cậy 95%, ta có tỷ lệ người có thu nhập dưới 2.5 ngàn đô chiếm từ 65.13% đến 67.94%.

Ưóc lượng tỷ lệ người dưới 1 bệnh mãn tính

i3 <- t[t$chronic == 1 | t$chronic < 1,]
prop.test(length(i3$chronic == 1 | i3$chronic <1), length( t$chronic))

## 
##  1-sample proportions test with continuity correction
## 
## data:  length(i3$chronic == 1 | i3$chronic < 1) out of length(t$chronic), null probability 0.5
## X-squared = 92.674, df = 1, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true p is not equal to 0.5
## 95 percent confidence interval:
##  0.5578502 0.5872788
## sample estimates:
##         p 
## 0.5726282

Với độ tin cậy 95%, ta có tỷ lệ người có dưới một bệnh mãn tính là 55.79% đến 58.73%

Ứớc lượng người có dưới 2 lần nhập viện

i8 <- t[t$hospital == 2 | t$hospital < 2,]

## Warning in Ops.factor(t$hospital, 2): '<' not meaningful for factors

prop.test(length(i8$hospital == 2 | i8$hospital <2), length( t$hospital))

## Warning in Ops.factor(i8$hospital, 2): '<' not meaningful for factors

## 
##  1-sample proportions test with continuity correction
## 
## data:  length(i8$hospital == 2 | i8$hospital < 2) out of length(t$hospital), null probability 0.5
## X-squared = 4404, df = 1, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true p is not equal to 0.5
## 95 percent confidence interval:
##  0.998914 1.000000
## sample estimates:
## p 
## 1

Với độ tin cậy 95%, ta có tỷ lệ người có dưới 2 lần nhập viện là 97.48% đến 98.35%