การนำข้อมูลจากฐานข้อมูลมาทำการวิเคราะห์ ส่วนใหญ่เป็นการดึงข้อมูลมาทำการแจงนับความถี่ จากนั้นทำการสร้างกราฟ แท่งหรือกราฟวงกลม เพื่อให้เข้าใจได้ง่ายขึ้น
การวิเคราะห์ทางสถิติที่มากกว่าการแจงนับความถี่ เช่น การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของตัวแปรต่าง (Compare Mean) ด้วย t Test,Paired t Test ,ANOVA การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร Correlation , Covariance ,Chi square การวิเคราะห์ Linear Regression หรือการวิเคราะห์ความเสี่ยง (Risk) เพื่อหา odds ratio(OR) หรือ Relative Risk (RR) นั้นต้องเสียเวลาในการ Export ข้อมูลออกมาเพื่อใช้โปรแกรมสถิติ เช่น SPSS มาทำการวิเคราะห์อีกทอดหนึ่ง
การพัฒนา Function ทางสถิติ เพื่อนำข้อมูลจาก Database มาทำการวิเคราะห์ทางสถิติ จึงเป็นวัตถุประสงค์ของการพัฒนา Stat From Database
ตัวแปรมี 3 ประเภท ได้แก่ Norminal , Ordinal หรือ Scale และประเภทของตัวแปร จะเป็นตัวกำหนดชนิดของสถิติที่จะทำการวิเคราะห์ เช่น
การหาความถี่ (Frequency) ในกรณีที่เป็นตัวแปรประเภท Norminal หรือ Ordinal
การหา Mean , SD ,SE ในกรณีที่เป็นตัวแปรประเภท Scale
การ Compare Mean นั้นตัวแปรตาม (Dependent Variable) ต้องเป็น Scale หรืออาจจะใข้ Dummy Variable โดยอนุโลม
การทดสอบ Chi Square จะใช้ในตัวแปรประเภท Norminal
ตัวแปร Ordinal จะใช้การสถิติประเภท ordinal เช่น Mann Whitney U Test เพื่อหา Mean Rank เนื่องจากโดยหลักการแล้วตัวแปร Ordinal มักจะ Mean และ SD ไม่ได้ จึงควรใช้สถิติที่วิเคราห์ ordinal หรือไปใช้ Chi Square แทน
การหา Risk เช่น Odds Ratio (OR) หรือ Relative Risk (R) ต้องเป็นตารางข้อมูลแบบ 2x2 Table มาตรฐาน โดยปัจจัยจะอยู่ที่ Row ส่วน Outcome จะวางที่ Column
App ได้ทำการโครงสร้างของตัวแปรทั้งหมดในฐานข้อมูล โดยวิเคราะห์ประเภทของตัวแปร ว่าเป็น Norminal ,Ordinal หรือ Scale ถ้าเป็น Norminal หรือ ordinal มีจำนวนค่าของตัวแปรกี่ค่า เช่น เพศ จะมี 2 ค่า คือ 1.ชาย 2.หญิง ถ้าเป็นสถานภาพสมรวจะมี 3 ค่า คือ 1.โสด 2.คู่ 3.หม้าย/หย่า,แยก รวมถึงการวิเคราะห์ว่าตัวแปรใดควรเป็นตัวแปรอิสระ (Independent variable) ตัวแปรใดควรเป็นตัวแปรตาม เพื่อที่จะสามารถเลือกสถิติให้สอดคล้องกับประเภทของข้อมูล
Function ที่ไม่ซับซ้อนที่ App นี้ได้พัฒนาสำเร็จได้แก่
Frequency
Descriptive Stat ในการหา Mean ,SD ,Median ,Mode, Min ,Max
Compare Mean ได้แก่ t Test ,Paired T-Test,ANOVA
การหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร Correlation และ Covariance,Pearson R2 ,R2 ,Adjusted R2
Chi Square Test
Linear Regression
Risk เพื่อหา Odds Ration (OR) และ Relative Risk (RR) ทั้งแบบที่มี Covariate และไม่มี Covariate
การตรวจค่าที่จาก Function ที่พัฒนาขึ้นเมื่อเทียบกับการใช้โปรแกรม SPSS เมื่อใช้ข้อมูลชุดเดียวกัน
Independent t Test
Dependent t Test (Paired t Test)
Compare Mean (ANOVA)
Pearson Correlation
Chi Square
Risk 2x2 Table
Risk 2x2 Table with Covariate (ค่าอื่นๆเท่ากันหมดยกเว้น Lower & upper ของ Adjusted OR เท่านั้นที่แตกต่างกันเล็กน้อย)
Linear Regression
Document
โครงการสืบสานพระราชปณิธานสมเด็จย่าต้านภัยมะเร็งเต้านม มูลนิธิถันยรักษ์ ในพระราชูปถัมภ์สมเด็จพระศรีนครินทราบรมราชชนนี ร่วมกับ กรมอนามัย
(Counter = 531,376)