Hồi quy logistic

Bài viết này chỉ trình bày phương pháp hồi quy logistic (Logistic Regression) đơn giản nhất; không đề cập đến các phương pháp mô hình hoá (đã trình bày trong bài modelling). Các phân tích về nhiễu (confounding) và tương tác (effect modification) cũng không được trình bày trong bài viết này. Bài viết thiên về mục đích thực hành, dễ hiểu, giúp độc giả có ý niệm cơ bản về phương pháp này và có thể thực hành được ngay.

SPSS và STATA là hai phần mềm được minh họa trong bài viết.

Mô hình tuyến tính tổng quát hóa (Generalized Linear Models)

Bài viết này giúp độc giả có những khái niệm cơ bản về mô hình tuyến tính tổng quát hoá trước khi tìm hiểu về hồi quy logistic và hồi quy Poisson là hai "thành viên" hay gặp nhất của mô hình này.

Bài viết không đi sâu và các công thức toán học phức tạp nhằm tạo nền tảng để tiếp cận những bài viết tiếp theo có liên quan đến chủ đề này.

Phân tích sống còn (Survival Analysis)

Phân tích sống còn (Survival Analysis) rất hay gặp trong nghiên cứu lâm sàng. Tìm hiểu tác dụng điều trị của một phương pháp, một loại thuốc mới... qua theo dõi quá trình lành bệnh, tái phát, biến chứng v.v... đều có liên quan đến phương pháp thống kê này.

Bài viết này chỉ đề cập những vấn đề cơ bản nhất của phân tích sống còn, giúp độc giả có được những khái niệm cơ bản trước khi tìm hiểu những tài liệu chi tiết hơn. Bài viết còn giúp độc giả làm quen với phân tích sống còn qua 2 phần mềm thống kê phổ biến là SPSS và Stata.

Phân tích yếu tố khám phá (Exploratory Factor Analysis)

Phân tích yếu tố khám phá (Exploratory Factor Analysis: EFA) là một trong những phương pháp nghiên cứu hay sử dụng trong y xã hội học nhằm tìm ra những thành tố cấu tạo nên một bộ công cụ. EFA được xem như bước khởi đầu cho những cách tiếp cận tiếp theo như phân tích yếu tố xác định (Confirmatory Factor Analysis: CFA) hoặc các phương pháp khác thuộc Structural Equation Modelling.

Tóm tắt EFA qua sơ đồ sẽ giúp độc giả một cách tiếp cận phương pháp này một cách dễ hiểu và dễ áp dụng. Bảng tiếng Việt sẽ được cập nhật trong bài viết sau.