Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
18.0 45.0 54.0 52.9 61.0 91.0 | Tổ tuổi | Tần số | Tần suất (%) | Tần số tích lũy | Tần suất tích lũy (%) |
|---|---|---|---|---|
| 20- | 2 | 1.74 | 2 | 1.74 |
| 30- | 16 | 13.91 | 18 | 15.65 |
| 40- | 22 | 19.13 | 40 | 34.78 |
| 50- | 41 | 35.65 | 81 | 70.43 |
| 60- | 25 | 21.74 | 106 | 92.17 |
| 70- | 8 | 6.96 | 114 | 99.13 |
| 80- | 0 | 0.00 | 114 | 99.13 |
| 90-100 | 1 | 0.87 | 115 | 100.00 |
| Tổng | 115 | 100.00 | 115 | 100.00 |
Nhóm tuổi có tần số cao nhất là nhóm 50- với 41 người.68.7 % người bệnh dưới 60 tuổi.| Nhóm HOMA2-IR | Tần số | Tần suất (%) | Tần số tích lũy | Tần suất tích lũy (%) |
|---|---|---|---|---|
| 0.0-<0.5 | 2 | 1.72 | 2 | 1.72 |
| 0.5-<1.0 | 15 | 12.93 | 17 | 14.66 |
| 1.0-<1.5 | 41 | 35.34 | 58 | 50.00 |
| 1.5-<2.0 | 31 | 26.72 | 89 | 76.72 |
| 2.0-<2.5 | 17 | 14.66 | 106 | 91.38 |
| 2.5-<3.0 | 4 | 3.45 | 110 | 94.83 |
| 3.0-<3.5 | 4 | 3.45 | 114 | 98.28 |
| 3.5-<4.0 | 2 | 1.72 | 116 | 100.00 |
| Tổng | 116 | 100.00 | 116 | 100.00 |
Khoảng HOMA2-IR có tần số cao nhất là 1.0-<1.5 với 41 người.| Bien | Mean | TB hình học | Median | R | IQR | Variance | SD | CV (%) | Nhận xét phân bố |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Triglycerid | 1.98 | 1.68 | 1.65 | 6.05 | 1.23 | 1.53 | 1.24 | 62.42 | Lệch phải |
| HOMA2-IR | 1.63 | 1.49 | 1.50 | 3.67 | 0.78 | 0.45 | 0.67 | 41.19 | Lệch phải |
Triglycerid lệch phải rõ hơn. Thứ nhất, với Triglycerid, Mean = 1,98 lớn hơn Median = 1,65 khá rõ, trong khi HOMA2-IR có Mean = 1,63 và Median = 1,50, mức chênh lệch nhỏ hơn. Thứ hai, trên Histogram, Triglycerid có đuôi phân bố kéo dài rõ về phía bên phải, xuất hiện một số giá trị lớn khoảng trên 4 đến 6, trong khi phần lớn quan sát tập trung ở vùng thấp hơn. HOMA2-IR cũng có đuôi phải nhưng mức độ kéo dài ít hơn. Do đó, dựa trên sự chênh lệch Mean–Median và hình dạng Histogram, có thể kết luận Triglycerid là biến lệch phải rõ hơn HOMA2-IR.
| Kháng insulin = 0 | Kháng insulin = 1 | Tổng hàng | |
|---|---|---|---|
| Không | 57 | 8 | 65 |
| Có | 32 | 19 | 51 |
| Tổng cộng | 89 | 27 | 116 |
p-value Chi-square: 0.0016
Kết luận: Có mối liên quan giữa TG tăng và kháng insulin.Có thể sử dụng Odds Ratio (OR) để lượng hóa mức độ liên quan giữa TG tăng và kháng insulin. OR cho biết odds kháng insulin ở nhóm TG tăng cao gấp bao nhiêu lần so với nhóm không TG tăng.
Odds Ratio = 4.23
Nhận xét: HOMA2-IR có phân bố lệch phải. Phần lớn đối tượng có HOMA2-IR tập trung khoảng từ 1 đến 2, trong khi một số giá trị cao kéo dài đến khoảng 4, tạo thành đuôi phân bố về phía bên phải.
Nhận xét: HOMA2-IR có một số giá trị ngoại lệ ở phía trên. Trung vị khoảng 1,5 và các giá trị ngoại lệ tập trung ở mức trên 3, cho thấy một số đối tượng có HOMA2-IR cao hơn đáng kể so với phần lớn mẫu.
Nhận xét:HOMA2-IR giữa nam và nữ có sự khác biệt nhưng không quá lớn. Trung vị của nữ khoảng 1,6, cao hơn nhẹ so với nam khoảng 1,5. Nhóm nam xuất hiện nhiều giá trị ngoại lệ cao, trong đó có giá trị khoảng 4, cho thấy HOMA2-IR ở nam có một số quan sát cao bất thường.
Nhận xét: Trong 116 đối tượng, có 65 người (56%) không tăng Triglycerid và 51 người (44%) tăng Triglycerid. Như vậy, nhóm không tăng Triglycerid chiếm tỷ lệ cao hơn nhóm tăng Triglycerid, tuy nhiên chênh lệch giữa hai nhóm không quá lớn.
Nếu lựa chọn: Nên chọn Boxplot để so sánh phân bố HOMA2-IR giữa ba mức hoạt động thể lực. Boxplot thể hiện được trung vị, độ phân tán, khoảng tứ phân vị và các giá trị ngoại lệ của từng nhóm, nên phù hợp hơn biểu đồ chỉ so sánh Mean, đặc biệt khi dữ liệu HOMA2-IR có xu hướng lệch phải và có giá trị ngoại lệ.
| Biến | Beta | p | Diễn giải ngắn gọn |
|---|---|---|---|
| HbA1c | 0.361 | 0.0222 | Beta dương, có ý nghĩa |
| Triglycerid | 0.123 | 0.0167 | Beta dương, có ý nghĩa |
Khi giữ các biến khác không đổi, nếu Beta của HbA1c hoặc Triglycerid dương thì khi HbA1c hoặc Triglycerid tăng, HOMA2-IR có xu hướng tăng. Cụ thể, khi biến độc lập tăng 1 đơn vị, HOMA2-IR trung bình tăng một lượng bằng Beta, trong điều kiện các biến khác không đổi.
Không mâu thuẫn. p-value < 0,05 của TG cho thấy TG có mối liên hệ có ý nghĩa thống kê với HOMA2-IR khi đã kiểm soát các biến khác. Trong khi đó, R² thấp cho thấy toàn bộ mô hình chỉ giải thích được một phần nhỏ sự biến thiên của HOMA2-IR. Vì vậy, một biến riêng lẻ có thể có ý nghĩa thống kê nhưng mô hình tổng thể vẫn có khả năng giải thích chưa cao.
| Biến | OR | KTC 95% | p | Diễn giải ngắn gọn | |
|---|---|---|---|---|---|
| tg_tang | TG tăng | 4.05 | 1.57 – 10.49 | 0.0039 | OR > 1: tăng odds kháng insulin |
| hba1c_tang | HbA1c tăng | 3.23 | 1.07 – 9.75 | 0.0372 | OR > 1: tăng odds kháng insulin |
| tang_vong_bung | Tăng vòng bụng | 3.05 | 0.81 – 11.48 | 0.0993 | OR > 1: tăng odds kháng insulin |
Với biến phụ thuộc là kháng insulin (1 = Có), OR > 1 cho thấy nhóm có yếu tố đó có odds kháng insulin cao hơn nhóm tham chiếu. Ngược lại, OR < 1 cho thấy odds kháng insulin thấp hơn nhóm tham chiếu. OR = 1 cho thấy không có sự khác biệt về odds giữa hai nhóm.
Không thể chỉ dựa vào OR > 1 để kết luận yếu tố nguy cơ có ý nghĩa thống kê. Cần xem thêm KTC 95% và p-value. Nếu KTC 95% của OR không chứa 1 (tương đương p < 0,05), mối liên quan mới có ý nghĩa thống kê. Nếu KTC 95% chứa 1 hoặc p ≥ 0,05 thì chưa đủ bằng chứng để kết luận có mối liên quan có ý nghĩa thống kê.
| Câu hỏi | Biến phụ thuộc | Biến độc lập chính | Loại biến | Mô tả/biểu đồ | Kiểm định hoặc mô hình |
|---|---|---|---|---|---|
| TG tăng có liên quan với tình trạng kháng insulin không? | Kháng insulin | TG tăng | Nhị phân – nhị phân | Biểu đồ cột | Chi-square |
| Vòng eo lớn hơn có liên quan với HOMA2-IR cao hơn không? | HOMA2-IR | Vòng eo | Định lượng – định lượng | Scatter plot + đường hồi quy | Hồi quy tuyến tính |
| HOMA2-IR có khác nhau giữa 3 mức hoạt động thể lực không? | HOMA2-IR | Mức hoạt động thể lực | Định lượng – định tính | Boxplot | ANOVA một yếu tố |
| HbA1c có liên quan tuyến tính với HOMA2-IR không? | HOMA2-IR | HbA1c | Định lượng – định lượng | Scatter plot + đường hồi quy | Hồi quy tuyến tính |
| Tình huống | Điều cần kiểm tra trước | Phương pháp em chọn | Lý do |
|---|---|---|---|
| So sánh TG giữa nhóm có và không kháng insulin. | Phân phối chuẩn và phương sai | t-test độc lập / Mann–Whitney | So sánh biến định lượng giữa 2 nhóm độc lập. |
| So sánh HOMA2-IR giữa nam và nữ. | Phân phối chuẩn và phương sai | t-test độc lập / Mann–Whitney | So sánh biến định lượng giữa 2 nhóm giới. |
| So sánh HOMA2-IR giữa 3 mức hoạt động thể lực. | Phân phối chuẩn và phương sai | ANOVA / Kruskal–Wallis | So sánh biến định lượng giữa 3 nhóm độc lập. |
| Đánh giá mối liên quan giữa TG tăng và kháng insulin. | Tần số kỳ vọng | Chi-square | Hai biến đều là biến phân loại. |
| Đánh giá tương quan giữa TG liên tục và HOMA2-IR. | Tính tuyến tính và phân phối dữ liệu | Pearson / Spearman | Hai biến đều là biến định lượng. |
| Mô hình | OR TG tăng | KTC 95% | p | Nhận xét thay đổi OR |
|---|---|---|---|---|
| Mô hình thô | 3.85 | 1.61 – 9.23 | 0.0025 | OR thô, chưa hiệu chỉnh |
| Mô hình hiệu chỉnh | 4.39 | 1.68 – 11.49 | 0.0026 | OR thay đổi đáng kể sau hiệu chỉnh (14%) |
Nếu OR thay đổi đáng kể sau khi hiệu chỉnh, điều đó cho thấy các biến được thêm vào có thể là yếu tố gây nhiễu, làm thay đổi mối liên quan giữa TG tăng và kháng insulin. Vì vậy, OR hiệu chỉnh phản ánh mối liên quan của TG tăng sau khi đã kiểm soát các yếu tố khác.
Hiệu chỉnh nhiều biến hơn không phải lúc nào cũng tốt hơn. Nếu đưa vào những biến không cần thiết, mô hình có thể phức tạp hơn, làm giảm độ chính xác của ước lượng hoặc gây quá khớp. Chỉ nên đưa các biến có cơ sở lý thuyết hoặc có khả năng gây nhiễu vào mô hình.
| Biến kết cục | Số ca có kháng insulin | Tỷ lệ (%) | Nhận xét |
|---|---|---|---|
| ir_homa19 | 31 | 26.72 | Tiêu chí phân loại ban đầu |
| ir_homa20 | 27 | 23.28 | Tỷ lệ kháng insulin giảm |
Nếu ngưỡng để gọi “có bệnh” cao hơn, số người được phân loại là có kháng insulin sẽ giảm, vì cần mức chỉ số cao hơn mới được xếp vào nhóm bệnh.
Nhà nghiên cứu phải nêu rõ tiêu chí hoặc điểm cắt trước khi phân tích để tránh việc thay đổi ngưỡng dựa trên kết quả thu được, từ đó làm giảm tính khách quan và có thể dẫn đến sai lệch kết quả nghiên cứu.
| Biến | Số missing | Tỷ lệ missing (%) | |
|---|---|---|---|
| ma_bn | ma_bn | 3 | 2.59 |
| hdtl_cao_phut | hdtl_cao_phut | 64 | 55.17 |
| hdtl_tb_phut | hdtl_tb_phut | 107 | 92.24 |
| hdtl_thap_phut | hdtl_thap_phut | 107 | 92.24 |
| nhom_tuoi | nhom_tuoi | 1 | 0.86 |
Nhận xét:
Không phải mọi giá trị missing đều cần xóa. Cần xem xét tỷ lệ missing và nguyên nhân thiếu dữ liệu trước khi quyết định cách xử lý.
| Biến | Giá trị đang có | |
|---|---|---|
| gioi | gioi | 0, 1 |
| tang_vong_bung | tang_vong_bung | 0, 1 |
| tg_tang | tg_tang | 0, 1 |
| hba1c_tang | hba1c_tang | 0, 1 |
| ir_homa19 | ir_homa19 | 0, 1 |
| ir_homa20 | ir_homa20 | 0, 1 |
Nhận xét:
Cần kiểm tra mã hóa trước khi phân tích để đảm bảo giá trị 0/1 được hiểu đúng. Nếu mã hóa sai, việc diễn giải kết quả kiểm định hoặc mô hình có thể bị sai.
Histogram + Boxplot Triglycerid
Histogram + Boxplot Triglycerid HOMA2-IR
Dựa vào histogram và boxplot:
Kết luận: Giá trị cực trị không nhất thiết là giá trị sai và không nên tự động xóa. Cần kiểm tra lại nguồn dữ liệu, đơn vị đo và điều kiện thu thập. Nếu các giá trị này hợp lý về mặt thực tế thì nên giữ lại, vì chúng có thể phản ánh những đối tượng thực sự có TG hoặc HOMA2-IR cao. Chỉ nên loại bỏ khi xác định đó là lỗi nhập liệu hoặc lỗi đo lường.
| Biến | Số missing | Tỷ lệ missing (%) |
|---|---|---|
| hdtl_cao_phut | 64 | 55.17 |
| hdtl_tb_phut | 107 | 92.24 |
| hdtl_thap_phut | 107 | 92.24 |
Missing cao có thể do cấu trúc câu hỏi/phân nhánh, không nhất thiết là dữ liệu lỗi; cần kiểm tra logic bảng hỏi trước khi xử lý.
| Kết quả chọn | Câu báo cáo của em | Có vượt quá dữ liệu cho phép kết luận không? |
|---|---|---|
| Kết quả có ý nghĩa thống kê | Số liệu cho thấy có mối liên quan có ý nghĩa thống kê giữa số thành phần lipid bất thường và kháng insulin. | Không |
| Kết quả không có ý nghĩa thống kê | Kết quả không có ý nghĩa thống kê, do đó chưa đủ bằng chứng để kết luận có mối liên quan. | Không |
| Nội dung | Trả lời |
|---|---|
| Câu hỏi nghiên cứu | Số thành phần lipid bất thường có liên quan với kháng insulin không? |
| Giả thuyết | Số thành phần lipid bất thường càng nhiều thì khả năng kháng insulin càng cao. |
| Biến phụ thuộc | Kháng insulin (ir_homa19) |
| Biến độc lập | Số thành phần lipid bất thường |
| Loại biến | Biến phụ thuộc: nhị phân; biến độc lập: định lượng rời rạc |
| Biểu đồ | Biểu đồ cột hoặc boxplot HOMA2-IR theo số thành phần lipid bất thường |
| Phép kiểm định / mô hình | Hồi quy logistic |
| Cách diễn giải dự kiến | Nếu OR > 1 và p < 0,05, số thành phần lipid bất thường nhiều hơn có liên quan có ý nghĩa thống kê với odds kháng insulin cao hơn. Không kết luận đây là quan hệ nhân quả. |
| Số thành phần lipid bất thường | Không kháng insulin | Có kháng insulin |
|---|---|---|
| 0 thành phần | 48 | 10 |
| 1 thành phần | 28 | 11 |
| 2 thành phần | 9 | 10 |
Call:
glm(formula = ir_homa19 ~ so_lipid_bt, family = binomial(), data = df14)
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -1.6290 0.3263 -4.993 5.94e-07 ***
so_lipid_bt 0.8156 0.2861 2.850 0.00437 **
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 134.68 on 115 degrees of freedom
Residual deviance: 126.21 on 114 degrees of freedom
AIC: 130.21
Number of Fisher Scoring iterations: 4| Biến | OR | KTC.95. | p.value | |
|---|---|---|---|---|
| so_lipid_bt | Số thành phần lipid bất thường | 2.26 | 1.3 – 4.03 | 0.0044 |