setwd("H:/My Drive/03 WORKING/CAC DE TAI/01a TK su tro giup chuyen mon/05 Data [Help-seeking]")
dat2 <- read.csv("dat2.csv")
# KẾT QUẢ CHÍNH ####
# Bảng 3.1 Đđ nền ####
library(summarytools)
## Warning: package 'summarytools' was built under R version 4.4.3
lapply(dat2[c("gioi","ton_giao","school_year",
"xep_loai","tai_chinh")], freq)
## Frequencies
## dat2$gioi
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ------------------------ ------ --------- -------------- --------- --------------
## Không muốn trả lời 3 1.33 1.33 1.33 1.33
## Nam 100 44.44 45.78 44.44 45.78
## Nữ 122 54.22 100.00 54.22 100.00
## <NA> 0 0.00 100.00
## Total 225 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## dat2$ton_giao
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ------------------------ ------ --------- -------------- --------- --------------
## Cao Đài 2 0.89 0.89 0.89 0.89
## Công giáo 21 9.33 10.22 9.33 10.22
## Không có 164 72.89 83.11 72.89 83.11
## Không muốn trả lời 1 0.44 83.56 0.44 83.56
## Phật giáo 36 16.00 99.56 16.00 99.56
## Tin Lành 1 0.44 100.00 0.44 100.00
## <NA> 0 0.00 100.00
## Total 225 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## dat2$school_year
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ------------------------ ------ --------- -------------- --------- --------------
## Không muốn trả lời 1 0.44 0.44 0.44 0.44
## Năm 1 60 26.67 27.11 26.67 27.11
## Năm 2 44 19.56 46.67 19.56 46.67
## Năm 3 22 9.78 56.44 9.78 56.44
## Năm 4 21 9.33 65.78 9.33 65.78
## Năm 5 36 16.00 81.78 16.00 81.78
## Năm 6 41 18.22 100.00 18.22 100.00
## <NA> 0 0.00 100.00
## Total 225 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## dat2$xep_loai
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------------------------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## Giỏi (8,0 - <9,0) 34 15.11 15.11 15.11 15.11
## Khá (7,0 - <8,0) 117 52.00 67.11 52.00 67.11
## Không muốn trả lời 28 12.44 79.56 12.44 79.56
## Trung bình (5,0 - <7,0) 43 19.11 98.67 19.11 98.67
## Xuất sắc (9,0 - 10đ) 2 0.89 99.56 0.89 99.56
## Yếu (4,0 - <5,0) 1 0.44 100.00 0.44 100.00
## <NA> 0 0.00 100.00
## Total 225 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## dat2$tai_chinh
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ------------------------ ------ --------- -------------- --------- --------------
## Khá giả 11 4.89 4.89 4.89 4.89
## Không muốn trả lời 12 5.33 10.22 5.33 10.22
## Thiếu 31 13.78 24.00 13.78 24.00
## Vừa đủ 171 76.00 100.00 76.00 100.00
## <NA> 0 0.00 100.00
## Total 225 100.00 100.00 100.00 100.00
# Bảng 3.2: tỉ lệ D,A,S, tiền căn ####
lapply(dat2[c("dass_d_level_2", "dass_a_level_2", "dass_s_level_2", "sktt_tiencan", "sktt_2ws")], freq)
## Frequencies
## dat2$dass_d_level_2
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## Có 78 34.67 34.67 34.67 34.67
## Không 147 65.33 100.00 65.33 100.00
## <NA> 0 0.00 100.00
## Total 225 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## dat2$dass_a_level_2
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## Có 110 48.89 48.89 48.89 48.89
## Không 115 51.11 100.00 51.11 100.00
## <NA> 0 0.00 100.00
## Total 225 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## dat2$dass_s_level_2
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## Có 77 34.22 34.22 34.22 34.22
## Không 148 65.78 100.00 65.78 100.00
## <NA> 0 0.00 100.00
## Total 225 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## dat2$sktt_tiencan
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## Có 8 3.56 3.56 3.56 3.56
## Không 217 96.44 100.00 96.44 100.00
## <NA> 0 0.00 100.00
## Total 225 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## dat2$sktt_2ws
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## --------------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## Chưa từng 150 66.67 66.67 66.67 66.67
## Đã từng 75 33.33 100.00 33.33 100.00
## <NA> 0 0.00 100.00
## Total 225 100.00 100.00 100.00 100.00
# Bảng 3.3 % chung cho 2 cái ####
for (i in c("AHSQ", "GHSQ")) {
print(paste("Tần số của", i, "là:"));
print(table(dat2[[i]])) ;
print(paste("% của", i, "là:"));
print(round(prop.table(table(dat2[[i]]))*100,1))
}
## [1] "Tần số của AHSQ là:"
##
## Có AHSQ Không AHSQ
## 1 74
## [1] "% của AHSQ là:"
##
## Có AHSQ Không AHSQ
## 1.3 98.7
## [1] "Tần số của GHSQ là:"
##
## Có GHSQ Không GHSQ
## 38 187
## [1] "% của GHSQ là:"
##
## Có GHSQ Không GHSQ
## 16.9 83.1
# Bảng 3.4: Đặc điểm GHSQ ####
## Mô tả tần số ####
lapply(dat2[c("c1_tongdai", "c2_BSTT", "c3_CGTL",
"c4_bv", "c5_nguoithan", "c6_banbe",
"c7_giaovien", "c8_banhoc", "c9_partner",
"c10_banthan")], freq)
## Frequencies
## dat2$c1_tongdai
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------------------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## 1 = Không bao giờ 161 71.56 71.56 71.56 71.56
## 2 = Hiếm khi 48 21.33 92.89 21.33 92.89
## 3 = Thỉnh thoảng 14 6.22 99.11 6.22 99.11
## 4 = Thường xuyên 2 0.89 100.00 0.89 100.00
## <NA> 0 0.00 100.00
## Total 225 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## dat2$c2_BSTT
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------------------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## 1 = Không bao giờ 112 49.78 49.78 49.78 49.78
## 2 = Hiếm khi 53 23.56 73.33 23.56 73.33
## 3 = Thỉnh thoảng 37 16.44 89.78 16.44 89.78
## 4 = Thường xuyên 10 4.44 94.22 4.44 94.22
## 5 = Luôn luôn 13 5.78 100.00 5.78 100.00
## <NA> 0 0.00 100.00
## Total 225 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## dat2$c3_CGTL
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------------------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## 1 = Không bao giờ 101 44.89 44.89 44.89 44.89
## 2 = Hiếm khi 48 21.33 66.22 21.33 66.22
## 3 = Thỉnh thoảng 49 21.78 88.00 21.78 88.00
## 4 = Thường xuyên 16 7.11 95.11 7.11 95.11
## 5 = Luôn luôn 11 4.89 100.00 4.89 100.00
## <NA> 0 0.00 100.00
## Total 225 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## dat2$c4_bv
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------------------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## 1 = Không bao giờ 102 45.33 45.33 45.33 45.33
## 2 = Hiếm khi 52 23.11 68.44 23.11 68.44
## 3 = Thỉnh thoảng 47 20.89 89.33 20.89 89.33
## 4 = Thường xuyên 16 7.11 96.44 7.11 96.44
## 5 = Luôn luôn 8 3.56 100.00 3.56 100.00
## <NA> 0 0.00 100.00
## Total 225 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## dat2$c5_nguoithan
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------------------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## 1 = Không bao giờ 42 18.67 18.67 18.67 18.67
## 2 = Hiếm khi 51 22.67 41.33 22.67 41.33
## 3 = Thỉnh thoảng 68 30.22 71.56 30.22 71.56
## 4 = Thường xuyên 42 18.67 90.22 18.67 90.22
## 5 = Luôn luôn 22 9.78 100.00 9.78 100.00
## <NA> 0 0.00 100.00
## Total 225 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## dat2$c6_banbe
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------------------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## 1 = Không bao giờ 84 37.33 37.33 37.33 37.33
## 2 = Hiếm khi 54 24.00 61.33 24.00 61.33
## 3 = Thỉnh thoảng 55 24.44 85.78 24.44 85.78
## 4 = Thường xuyên 24 10.67 96.44 10.67 96.44
## 5 = Luôn luôn 8 3.56 100.00 3.56 100.00
## <NA> 0 0.00 100.00
## Total 225 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## dat2$c7_giaovien
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------------------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## 1 = Không bao giờ 123 54.67 54.67 54.67 54.67
## 2 = Hiếm khi 62 27.56 82.22 27.56 82.22
## 3 = Thỉnh thoảng 30 13.33 95.56 13.33 95.56
## 4 = Thường xuyên 9 4.00 99.56 4.00 99.56
## 5 = Luôn luôn 1 0.44 100.00 0.44 100.00
## <NA> 0 0.00 100.00
## Total 225 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## dat2$c8_banhoc
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------------------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## 1 = Không bao giờ 65 28.89 28.89 28.89 28.89
## 2 = Hiếm khi 69 30.67 59.56 30.67 59.56
## 3 = Thỉnh thoảng 65 28.89 88.44 28.89 88.44
## 4 = Thường xuyên 24 10.67 99.11 10.67 99.11
## 5 = Luôn luôn 2 0.89 100.00 0.89 100.00
## <NA> 0 0.00 100.00
## Total 225 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## dat2$c9_partner
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------------------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## 1 = Không bao giờ 68 30.22 30.22 30.22 30.22
## 2 = Hiếm khi 35 15.56 45.78 15.56 45.78
## 3 = Thỉnh thoảng 43 19.11 64.89 19.11 64.89
## 4 = Thường xuyên 60 26.67 91.56 26.67 91.56
## 5 = Luôn luôn 19 8.44 100.00 8.44 100.00
## <NA> 0 0.00 100.00
## Total 225 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## dat2$c10_banthan
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------------------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## 1 = Không bao giờ 30 13.33 13.33 13.33 13.33
## 2 = Hiếm khi 25 11.11 24.44 11.11 24.44
## 3 = Thỉnh thoảng 79 35.11 59.56 35.11 59.56
## 4 = Thường xuyên 57 25.33 84.89 25.33 84.89
## 5 = Luôn luôn 34 15.11 100.00 15.11 100.00
## <NA> 0 0.00 100.00
## Total 225 100.00 100.00 100.00 100.00
## Vẽ hình ####
# Danh sách tên biến
nguon_GHSQ <- c("c1_tongdai", "c2_BSTT", "c3_CGTL", "c4_bv", "c5_nguoithan",
"c6_banbe", "c7_giaovien", "c8_banhoc", "c9_partner", "c10_banthan")
# Tính số lượng trả lời 4 hoặc 5 cho mỗi biến
nguon_GHSQ_yes <- sapply(dat2[nguon_GHSQ], function(x) {
sum(x %in% c("4 = Thường xuyên", "5 = Luôn luôn"), na.rm = TRUE)
})
# Tổng số dòng hợp lệ cho mỗi biến (dùng để tính tỷ lệ %)
valid_n_GHSQ <- sapply(dat2[nguon_GHSQ], function(x) sum(!is.na(x)))
# Quy ra %
nguon_GHSQ_yes_percent <- round(nguon_GHSQ_yes / valid_n_GHSQ * 100, 1) # làm tròn 1 chữ số thập phân
# Vẽ biểu đồ cột ngang
bar_GHSQ <- barplot(nguon_GHSQ_yes_percent,
horiz = TRUE,
las = 1, # Để nhãn biến nằm ngang
col = "coral", # Màu cột
xlab = "Tỉ lệ tìm đến nguồn hỗ trợ (GHSQ)",
xlim = c(0, 50)) # ← chỉnh trục x từ 0 đến 50
# Thêm số vào cuối mỗi cột (phía bên phải)
bar_GHSQ <- text(x = nguon_GHSQ_yes_percent + 1, # cộng thêm một chút để số không đè lên cột
y = bar_GHSQ, # vị trí y tương ứng với từng cột
labels = paste0(nguon_GHSQ_yes_percent, "%"), # hiển thị %
cex = 0.8, # kích thước chữ
adj = 0) # căn trái (sát bên phải của cột)
# Bảng 3.5: Đặc điểm AHSQ ####
## Mô tả tần số ####
lapply(dat2[c("b1_tongdai", "b2_BSTT", "b3_CGTL",
"b4_bv", "b5_nguoithan", "b6_banbe",
"b7_giaovien", "b8_banhoc", "b9_partner",
"b10_banthan")], freq)
## Frequencies
## dat2$b1_tongdai
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## Không 75 100.00 100.00 33.33 33.33
## <NA> 150 66.67 100.00
## Total 225 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## dat2$b2_BSTT
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## Có 1 1.33 1.33 0.44 0.44
## Không 74 98.67 100.00 32.89 33.33
## <NA> 150 66.67 100.00
## Total 225 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## dat2$b3_CGTL
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## Không 75 100.00 100.00 33.33 33.33
## <NA> 150 66.67 100.00
## Total 225 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## dat2$b4_bv
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## Có 1 1.33 1.33 0.44 0.44
## Không 74 98.67 100.00 32.89 33.33
## <NA> 150 66.67 100.00
## Total 225 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## dat2$b5_nguoithan
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## Có 19 25.33 25.33 8.44 8.44
## Không 56 74.67 100.00 24.89 33.33
## <NA> 150 66.67 100.00
## Total 225 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## dat2$b6_banbe
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## Có 18 24.00 24.00 8.00 8.00
## Không 57 76.00 100.00 25.33 33.33
## <NA> 150 66.67 100.00
## Total 225 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## dat2$b7_giaovien
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## Có 1 1.33 1.33 0.44 0.44
## Không 74 98.67 100.00 32.89 33.33
## <NA> 150 66.67 100.00
## Total 225 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## dat2$b8_banhoc
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## Có 19 25.33 25.33 8.44 8.44
## Không 56 74.67 100.00 24.89 33.33
## <NA> 150 66.67 100.00
## Total 225 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## dat2$b9_partner
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## Có 21 28.00 28.00 9.33 9.33
## Không 54 72.00 100.00 24.00 33.33
## <NA> 150 66.67 100.00
## Total 225 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## dat2$b10_banthan
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## Có 27 36.00 36.00 12.00 12.00
## Không 48 64.00 100.00 21.33 33.33
## <NA> 150 66.67 100.00
## Total 225 100.00 100.00 100.00 100.00
## Vẽ hình ####
# Danh sách tên biến
nguon_AHSQ <- c("b1_tongdai", "b2_BSTT", "b3_CGTL", "b4_bv", "b5_nguoithan",
"b6_banbe", "b7_giaovien", "b8_banhoc", "b9_partner", "b10_banthan")
# Tính số lượng "Yes" cho mỗi biến
nguon_AHSQ_yes <- sapply(dat2[nguon_AHSQ],
function(x)
sum(x == "Có", na.rm = TRUE))
# Quy ra %
valid_n_AHSQ <- as.data.frame(table(dat2$sktt_2ws))[2,2]
nguon_AHSQ_yes_percent <- round(nguon_AHSQ_yes / valid_n_AHSQ * 100, 1) # làm tròn 1 chữ số thập phân
# Vẽ biểu đồ cột ngang
bar_AHSQ <- barplot(nguon_AHSQ_yes_percent,
horiz = TRUE,
las = 1, # Để nhãn biến nằm ngang
col = "steelblue", # Màu cột
xlab = "Số người tìm đến nguồn hỗ trợ (AHSQ)",
xlim = c(0, 50)) # ← chỉnh trục x từ 0 đến 50
# Thêm số vào cuối mỗi cột (phía bên phải)
bar_AHSQ <- text(x = nguon_AHSQ_yes_percent + 1, # cộng thêm một chút để số không đè lên cột
y = bar_AHSQ, # vị trí y tương ứng với từng cột
labels = paste0(nguon_AHSQ_yes_percent, "%"), # hiển thị %
cex = 0.8, # kích thước chữ
adj = 0) # căn trái (sát bên phải của cột)
# Bảng 3.6: rào cản GHSQ ####
barrier_choices <- c("Sợ bị kì thị",
"Sợ thông tin cá nhân không được bảo mật",
"Khó khăn trong việc nhận diện các triệu chứng của các vấn đề sức khoẻ tâm thần",
"Không tin tưởng vào chuyên gia",
"Cảm thấy bản thân tự giải quyết được",
"Lo ngại về việc sắp xếp lịch trình",
"Lo ngại về chi phí dịch vụ",
"Other")
barrier_names <- c("barrier1_kithi", "barrier2_baomat", "barrier3_nhandien", "barrier4_tintuong",
"barrier5_tugiaiquyet", "barrier6_xeplich", "barrier7_chiphi", "barrier8_khac")
for (i in barrier_names) {
print(paste("Tần số của", i, "là:"));
print(table(dat2[[i]])) ;
print(paste("% của", i, "là:"));
print(round(prop.table(table(dat2[[i]]))*100,1))
}
## [1] "Tần số của barrier1_kithi là:"
##
## 0 1
## 178 47
## [1] "% của barrier1_kithi là:"
##
## 0 1
## 79.1 20.9
## [1] "Tần số của barrier2_baomat là:"
##
## 0 1
## 146 79
## [1] "% của barrier2_baomat là:"
##
## 0 1
## 64.9 35.1
## [1] "Tần số của barrier3_nhandien là:"
##
## 0 1
## 118 107
## [1] "% của barrier3_nhandien là:"
##
## 0 1
## 52.4 47.6
## [1] "Tần số của barrier4_tintuong là:"
##
## 0 1
## 209 16
## [1] "% của barrier4_tintuong là:"
##
## 0 1
## 92.9 7.1
## [1] "Tần số của barrier5_tugiaiquyet là:"
##
## 0 1
## 51 174
## [1] "% của barrier5_tugiaiquyet là:"
##
## 0 1
## 22.7 77.3
## [1] "Tần số của barrier6_xeplich là:"
##
## 0 1
## 150 75
## [1] "% của barrier6_xeplich là:"
##
## 0 1
## 66.7 33.3
## [1] "Tần số của barrier7_chiphi là:"
##
## 0 1
## 99 126
## [1] "% của barrier7_chiphi là:"
##
## 0 1
## 44 56
## [1] "Tần số của barrier8_khac là:"
##
## 0
## 225
## [1] "% của barrier8_khac là:"
##
## 0
## 100
dat2$barrier_num <- dat2$barrier1_kithi + dat2$barrier2_baomat +
dat2$barrier3_nhandien + dat2$barrier4_tintuong +
dat2$barrier5_tugiaiquyet + dat2$barrier6_xeplich +
dat2$barrier7_chiphi + dat2$barrier8_khac
table(dat2$barrier_num)
##
## 0 1 2 3 4 5 6 7
## 4 35 49 76 46 12 2 1
## Vẽ hình ####
# Danh sách tên biến: barrier_names (có rồi)
# Tính số lượng "Yes" cho mỗi biến
barrier_names_yes <- sapply(dat2[barrier_names], function(x) {
sum(x == 1, na.rm = TRUE)
})
# Quy ra %
valid_n_barrier_names_yes <- dim(dat2)[1]
barrier_names_yes_percent <- round(barrier_names_yes / valid_n_barrier_names_yes* 100, 1) # làm tròn 1 chữ số thập phân
# Vẽ biểu đồ cột ngang
bar_barrier <- barplot(barrier_names_yes_percent,
horiz = TRUE,
las = 1, # Để nhãn biến nằm ngang
col = "pink", # Màu cột
xlab = "Tỉ lệ gặp rào cản",
xlim = c(0, 100)) # ← chỉnh trục x từ 0 đến 50
# Thêm số vào cuối mỗi cột (phía bên phải)
bar_barrier <- text(x = barrier_names_yes_percent + 1, # cộng thêm một chút để số không đè lên cột
y = bar_barrier, # vị trí y tương ứng với từng cột
labels = paste0(barrier_names_yes_percent, "%"), # hiển thị %
cex = 0.8, # kích thước chữ
adj = 0) # căn trái (sát bên phải của cột)
# Bảng 3.7: MLQ yếu tố cá nhân vs GHSQ ####
## GHSQ với giới, (Nam > Nữ) ####
# Lọc dữ liệu
dat_filtered_gioi <- subset(dat2, gioi %in% c("Nam", "Nữ"))
gmodels::CrossTable(dat_filtered_gioi$gioi, dat_filtered_gioi$GHSQ,
prop.r = T, prop.c = F,
prop.t = F, prop.chisq = F,
expected = T, chisq = T, fisher = T)
##
##
## Cell Contents
## |-------------------------|
## | N |
## | Expected N |
## | N / Row Total |
## |-------------------------|
##
##
## Total Observations in Table: 222
##
##
## | dat_filtered_gioi$GHSQ
## dat_filtered_gioi$gioi | Có GHSQ | Không GHSQ | Row Total |
## -----------------------|------------|------------|------------|
## Nam | 26 | 74 | 100 |
## | 17.117 | 82.883 | |
## | 0.260 | 0.740 | 0.450 |
## -----------------------|------------|------------|------------|
## Nữ | 12 | 110 | 122 |
## | 20.883 | 101.117 | |
## | 0.098 | 0.902 | 0.550 |
## -----------------------|------------|------------|------------|
## Column Total | 38 | 184 | 222 |
## -----------------------|------------|------------|------------|
##
##
## Statistics for All Table Factors
##
##
## Pearson's Chi-squared test
## ------------------------------------------------------------
## Chi^2 = 10.12058 d.f. = 1 p = 0.001466226
##
## Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
## ------------------------------------------------------------
## Chi^2 = 9.013313 d.f. = 1 p = 0.002680201
##
##
## Fisher's Exact Test for Count Data
## ------------------------------------------------------------
## Sample estimate odds ratio: 3.203458
##
## Alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
## p = 0.002080027
## 95% confidence interval: 1.45295 7.436325
##
## Alternative hypothesis: true odds ratio is less than 1
## p = 0.9996293
## 95% confidence interval: 0 6.529057
##
## Alternative hypothesis: true odds ratio is greater than 1
## p = 0.001315264
## 95% confidence interval: 1.626772 Inf
##
##
##
## GHSQ với tôn giáo, (Không) ####
# Tạo biến mới gộp nhóm
dat2$ton_giao_nhom <- ifelse(dat2$ton_giao %in% c("Không có"),
"Không",
"Có")
gmodels::CrossTable(dat2$ton_giao_nhom, dat2$GHSQ,
prop.r = T, prop.c = F,
prop.t = F, prop.chisq = F,
expected = T, chisq = T, fisher = T)
##
##
## Cell Contents
## |-------------------------|
## | N |
## | Expected N |
## | N / Row Total |
## |-------------------------|
##
##
## Total Observations in Table: 225
##
##
## | dat2$GHSQ
## dat2$ton_giao_nhom | Có GHSQ | Không GHSQ | Row Total |
## -------------------|------------|------------|------------|
## Có | 9 | 52 | 61 |
## | 10.302 | 50.698 | |
## | 0.148 | 0.852 | 0.271 |
## -------------------|------------|------------|------------|
## Không | 29 | 135 | 164 |
## | 27.698 | 136.302 | |
## | 0.177 | 0.823 | 0.729 |
## -------------------|------------|------------|------------|
## Column Total | 38 | 187 | 225 |
## -------------------|------------|------------|------------|
##
##
## Statistics for All Table Factors
##
##
## Pearson's Chi-squared test
## ------------------------------------------------------------
## Chi^2 = 0.2717183 d.f. = 1 p = 0.6021815
##
## Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
## ------------------------------------------------------------
## Chi^2 = 0.1031188 d.f. = 1 p = 0.7481185
##
##
## Fisher's Exact Test for Count Data
## ------------------------------------------------------------
## Sample estimate odds ratio: 0.8064207
##
## Alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
## p = 0.6918242
## 95% confidence interval: 0.3138559 1.900426
##
## Alternative hypothesis: true odds ratio is less than 1
## p = 0.38136
## 95% confidence interval: 0 1.686146
##
## Alternative hypothesis: true odds ratio is greater than 1
## p = 0.7613457
## 95% confidence interval: 0.3638497 Inf
##
##
##
## GHSQ với school_year, (Không) ####
dat_filtered_school_year <- subset(dat2, school_year != "Không muốn trả lời")
gmodels::CrossTable(dat_filtered_school_year$school_year, dat_filtered_school_year$GHSQ,
prop.r = T, prop.c = F,
prop.t = F, prop.chisq = F,
expected = T, chisq = T, fisher = T)
## Warning in chisq.test(t, correct = FALSE, ...): Chi-squared approximation may
## be incorrect
##
##
## Cell Contents
## |-------------------------|
## | N |
## | Expected N |
## | N / Row Total |
## |-------------------------|
##
##
## Total Observations in Table: 224
##
##
## | dat_filtered_school_year$GHSQ
## dat_filtered_school_year$school_year | Có GHSQ | Không GHSQ | Row Total |
## -------------------------------------|------------|------------|------------|
## Năm 1 | 7 | 53 | 60 |
## | 10.179 | 49.821 | |
## | 0.117 | 0.883 | 0.268 |
## -------------------------------------|------------|------------|------------|
## Năm 2 | 10 | 34 | 44 |
## | 7.464 | 36.536 | |
## | 0.227 | 0.773 | 0.196 |
## -------------------------------------|------------|------------|------------|
## Năm 3 | 2 | 20 | 22 |
## | 3.732 | 18.268 | |
## | 0.091 | 0.909 | 0.098 |
## -------------------------------------|------------|------------|------------|
## Năm 4 | 1 | 20 | 21 |
## | 3.562 | 17.438 | |
## | 0.048 | 0.952 | 0.094 |
## -------------------------------------|------------|------------|------------|
## Năm 5 | 9 | 27 | 36 |
## | 6.107 | 29.893 | |
## | 0.250 | 0.750 | 0.161 |
## -------------------------------------|------------|------------|------------|
## Năm 6 | 9 | 32 | 41 |
## | 6.955 | 34.045 | |
## | 0.220 | 0.780 | 0.183 |
## -------------------------------------|------------|------------|------------|
## Column Total | 38 | 186 | 224 |
## -------------------------------------|------------|------------|------------|
##
##
## Statistics for All Table Factors
##
##
## Pearson's Chi-squared test
## ------------------------------------------------------------
## Chi^2 = 7.794831 d.f. = 5 p = 0.1679113
##
##
##
## Fisher's Exact Test for Count Data
## ------------------------------------------------------------
## Alternative hypothesis: two.sided
## p = 0.1737961
##
##
## GHSQ với xếp_loại, (Không) ####
dat_filtered_xep_loai <- subset(dat2, xep_loai != "Không muốn trả lời")
gmodels::CrossTable(dat_filtered_xep_loai$xep_loai, dat_filtered_xep_loai$GHSQ,
prop.r = T, prop.c = F,
prop.t = F, prop.chisq = F,
expected = T, chisq = T, fisher = T)
## Warning in chisq.test(t, correct = FALSE, ...): Chi-squared approximation may
## be incorrect
##
##
## Cell Contents
## |-------------------------|
## | N |
## | Expected N |
## | N / Row Total |
## |-------------------------|
##
##
## Total Observations in Table: 197
##
##
## | dat_filtered_xep_loai$GHSQ
## dat_filtered_xep_loai$xep_loai | Có GHSQ | Không GHSQ | Row Total |
## -------------------------------|------------|------------|------------|
## Giỏi (8,0 - <9,0) | 6 | 28 | 34 |
## | 6.386 | 27.614 | |
## | 0.176 | 0.824 | 0.173 |
## -------------------------------|------------|------------|------------|
## Khá (7,0 - <8,0) | 28 | 89 | 117 |
## | 21.975 | 95.025 | |
## | 0.239 | 0.761 | 0.594 |
## -------------------------------|------------|------------|------------|
## Trung bình (5,0 - <7,0) | 3 | 40 | 43 |
## | 8.076 | 34.924 | |
## | 0.070 | 0.930 | 0.218 |
## -------------------------------|------------|------------|------------|
## Xuất sắc (9,0 - 10đ) | 0 | 2 | 2 |
## | 0.376 | 1.624 | |
## | 0.000 | 1.000 | 0.010 |
## -------------------------------|------------|------------|------------|
## Yếu (4,0 - <5,0) | 0 | 1 | 1 |
## | 0.188 | 0.812 | |
## | 0.000 | 1.000 | 0.005 |
## -------------------------------|------------|------------|------------|
## Column Total | 37 | 160 | 197 |
## -------------------------------|------------|------------|------------|
##
##
## Statistics for All Table Factors
##
##
## Pearson's Chi-squared test
## ------------------------------------------------------------
## Chi^2 = 6.684994 d.f. = 4 p = 0.1535011
##
##
##
## Fisher's Exact Test for Count Data
## ------------------------------------------------------------
## Alternative hypothesis: two.sided
## p = 0.1261532
##
##
## GHSQ với tài chính, (Không) ####
dat_filtered_tai_chinh <- subset(dat2, tai_chinh != "Không muốn trả lời")
gmodels::CrossTable(dat_filtered_tai_chinh$tai_chinh, dat_filtered_tai_chinh$GHSQ,
prop.r = T, prop.c = F,
prop.t = F, prop.chisq = F,
expected = T, chisq = T, fisher = T)
## Warning in chisq.test(t, correct = FALSE, ...): Chi-squared approximation may
## be incorrect
##
##
## Cell Contents
## |-------------------------|
## | N |
## | Expected N |
## | N / Row Total |
## |-------------------------|
##
##
## Total Observations in Table: 213
##
##
## | dat_filtered_tai_chinh$GHSQ
## dat_filtered_tai_chinh$tai_chinh | Có GHSQ | Không GHSQ | Row Total |
## ---------------------------------|------------|------------|------------|
## Khá giả | 1 | 10 | 11 |
## | 1.962 | 9.038 | |
## | 0.091 | 0.909 | 0.052 |
## ---------------------------------|------------|------------|------------|
## Thiếu | 5 | 26 | 31 |
## | 5.531 | 25.469 | |
## | 0.161 | 0.839 | 0.146 |
## ---------------------------------|------------|------------|------------|
## Vừa đủ | 32 | 139 | 171 |
## | 30.507 | 140.493 | |
## | 0.187 | 0.813 | 0.803 |
## ---------------------------------|------------|------------|------------|
## Column Total | 38 | 175 | 213 |
## ---------------------------------|------------|------------|------------|
##
##
## Statistics for All Table Factors
##
##
## Pearson's Chi-squared test
## ------------------------------------------------------------
## Chi^2 = 0.7253724 d.f. = 2 p = 0.6958048
##
##
##
## Fisher's Exact Test for Count Data
## ------------------------------------------------------------
## Alternative hypothesis: two.sided
## p = 0.8806699
##
##
# Bảng 3.8: MLQ tt SKTT vs GHSQ ####
## GHSQ với d_2, (Không > Có) ####
gmodels::CrossTable(dat2$dass_d_level_2, dat2$GHSQ,
prop.r = T, prop.c = F,
prop.t = F, prop.chisq = F,
expected = T, chisq = T, fisher = T)
##
##
## Cell Contents
## |-------------------------|
## | N |
## | Expected N |
## | N / Row Total |
## |-------------------------|
##
##
## Total Observations in Table: 225
##
##
## | dat2$GHSQ
## dat2$dass_d_level_2 | Có GHSQ | Không GHSQ | Row Total |
## --------------------|------------|------------|------------|
## Có | 7 | 71 | 78 |
## | 13.173 | 64.827 | |
## | 0.090 | 0.910 | 0.347 |
## --------------------|------------|------------|------------|
## Không | 31 | 116 | 147 |
## | 24.827 | 122.173 | |
## | 0.211 | 0.789 | 0.653 |
## --------------------|------------|------------|------------|
## Column Total | 38 | 187 | 225 |
## --------------------|------------|------------|------------|
##
##
## Statistics for All Table Factors
##
##
## Pearson's Chi-squared test
## ------------------------------------------------------------
## Chi^2 = 5.327824 d.f. = 1 p = 0.02098757
##
## Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
## ------------------------------------------------------------
## Chi^2 = 4.499736 d.f. = 1 p = 0.03390009
##
##
## Fisher's Exact Test for Count Data
## ------------------------------------------------------------
## Sample estimate odds ratio: 0.3703861
##
## Alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
## p = 0.02440763
## 95% confidence interval: 0.1305817 0.9166194
##
## Alternative hypothesis: true odds ratio is less than 1
## p = 0.01442138
## 95% confidence interval: 0 0.810658
##
## Alternative hypothesis: true odds ratio is greater than 1
## p = 0.9953182
## 95% confidence interval: 0.1542944 Inf
##
##
##
## GHSQ với a_2, (Không) ####
gmodels::CrossTable(dat2$dass_a_level_2, dat2$GHSQ,
prop.r = T, prop.c = F,
prop.t = F, prop.chisq = F,
expected = T, chisq = T, fisher = T)
##
##
## Cell Contents
## |-------------------------|
## | N |
## | Expected N |
## | N / Row Total |
## |-------------------------|
##
##
## Total Observations in Table: 225
##
##
## | dat2$GHSQ
## dat2$dass_a_level_2 | Có GHSQ | Không GHSQ | Row Total |
## --------------------|------------|------------|------------|
## Có | 18 | 92 | 110 |
## | 18.578 | 91.422 | |
## | 0.164 | 0.836 | 0.489 |
## --------------------|------------|------------|------------|
## Không | 20 | 95 | 115 |
## | 19.422 | 95.578 | |
## | 0.174 | 0.826 | 0.511 |
## --------------------|------------|------------|------------|
## Column Total | 38 | 187 | 225 |
## --------------------|------------|------------|------------|
##
##
## Statistics for All Table Factors
##
##
## Pearson's Chi-squared test
## ------------------------------------------------------------
## Chi^2 = 0.04230128 d.f. = 1 p = 0.8370465
##
## Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
## ------------------------------------------------------------
## Chi^2 = 0.0007665542 d.f. = 1 p = 0.977912
##
##
## Fisher's Exact Test for Count Data
## ------------------------------------------------------------
## Sample estimate odds ratio: 0.9296718
##
## Alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
## p = 0.8605536
## 95% confidence interval: 0.4332086 1.983051
##
## Alternative hypothesis: true odds ratio is less than 1
## p = 0.4893262
## 95% confidence interval: 0 1.772187
##
## Alternative hypothesis: true odds ratio is greater than 1
## p = 0.6489076
## 95% confidence interval: 0.4857049 Inf
##
##
##
## GHSQ với s_2, (Không) ####
gmodels::CrossTable(dat2$dass_s_level_2, dat2$GHSQ,
prop.r = T, prop.c = F,
prop.t = F, prop.chisq = F,
expected = T, chisq = T, fisher = T)
##
##
## Cell Contents
## |-------------------------|
## | N |
## | Expected N |
## | N / Row Total |
## |-------------------------|
##
##
## Total Observations in Table: 225
##
##
## | dat2$GHSQ
## dat2$dass_s_level_2 | Có GHSQ | Không GHSQ | Row Total |
## --------------------|------------|------------|------------|
## Có | 11 | 66 | 77 |
## | 13.004 | 63.996 | |
## | 0.143 | 0.857 | 0.342 |
## --------------------|------------|------------|------------|
## Không | 27 | 121 | 148 |
## | 24.996 | 123.004 | |
## | 0.182 | 0.818 | 0.658 |
## --------------------|------------|------------|------------|
## Column Total | 38 | 187 | 225 |
## --------------------|------------|------------|------------|
##
##
## Statistics for All Table Factors
##
##
## Pearson's Chi-squared test
## ------------------------------------------------------------
## Chi^2 = 0.5651425 d.f. = 1 p = 0.4521956
##
## Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
## ------------------------------------------------------------
## Chi^2 = 0.3183627 d.f. = 1 p = 0.5725932
##
##
## Fisher's Exact Test for Count Data
## ------------------------------------------------------------
## Sample estimate odds ratio: 0.7478529
##
## Alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
## p = 0.5742227
## 95% confidence interval: 0.3138929 1.678076
##
## Alternative hypothesis: true odds ratio is less than 1
## p = 0.2896587
## 95% confidence interval: 0 1.49604
##
## Alternative hypothesis: true odds ratio is greater than 1
## p = 0.8257469
## 95% confidence interval: 0.3591206 Inf
##
##
##
## GHSQ với sktt_2ws, (Chưa từng > Đã từng) ####
gmodels::CrossTable(dat2$sktt_2ws, dat2$GHSQ,
prop.r = T, prop.c = F,
prop.t = F, prop.chisq = F,
expected = T, chisq = T, fisher = T)
##
##
## Cell Contents
## |-------------------------|
## | N |
## | Expected N |
## | N / Row Total |
## |-------------------------|
##
##
## Total Observations in Table: 225
##
##
## | dat2$GHSQ
## dat2$sktt_2ws | Có GHSQ | Không GHSQ | Row Total |
## --------------|------------|------------|------------|
## Chưa từng | 32 | 118 | 150 |
## | 25.333 | 124.667 | |
## | 0.213 | 0.787 | 0.667 |
## --------------|------------|------------|------------|
## Đã từng | 6 | 69 | 75 |
## | 12.667 | 62.333 | |
## | 0.080 | 0.920 | 0.333 |
## --------------|------------|------------|------------|
## Column Total | 38 | 187 | 225 |
## --------------|------------|------------|------------|
##
##
## Statistics for All Table Factors
##
##
## Pearson's Chi-squared test
## ------------------------------------------------------------
## Chi^2 = 6.332677 d.f. = 1 p = 0.01185333
##
## Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
## ------------------------------------------------------------
## Chi^2 = 5.418396 d.f. = 1 p = 0.01992565
##
##
## Fisher's Exact Test for Count Data
## ------------------------------------------------------------
## Sample estimate odds ratio: 3.104979
##
## Alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
## p = 0.0135017
## 95% confidence interval: 1.19929 9.546723
##
## Alternative hypothesis: true odds ratio is less than 1
## p = 0.9977969
## 95% confidence interval: 0 7.962894
##
## Alternative hypothesis: true odds ratio is greater than 1
## p = 0.007761101
## 95% confidence interval: 1.361268 Inf
##
##
##
### trong nhóm có VĐSKTT_2ws ####
# Bảng 3.9: MLQ rào cản vs GHSQ ####
# Bảng 3.10: MLQ yếu tố cá nhân vs AHSQ ####
# Bảng 3.11: MLQ tt SKTT vs AHSQ ####
# Bảng 3.12: MLQ rào cản vs AHSQ ####