PHƯƠNG PHÁP LUẬN TRONG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC Y HỌCdspace.elib.ntt.edu.vn/dspace/bitstream/123456789/7528/1/phuong... · XÂY DỰNG ĐỀ CƯƠNG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC.....20

NTTULIB

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN

TRƯỜNG ĐẠI HỌC Y KHOA

PHƯƠNG PHÁP LUẬN TRONG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC Y HỌC

(Giáo trình sau đại học)

NHÀ XUẤT BẢN Y HỌC HÀ NỘI, 2007

http://elib.ntt.edu.vn/

NTTULIB

Chủ biên:

PGS.TS ĐỖ HÀM

Tham gia biên soạn:

PGS.TS ĐỖ HÀM

PGS.TS NGUYỄN THÀNH TRUNG

PGS.TS NGUYÊN VĂN SƠN

Thư ký biên soạn:

PGS.TS NGUYỄN VĂN SƠN


NTTULIB

1

LỜI NÓI ĐẦU

Nghiên cứu khoa học luôn là vấn đề không thể thiếu ở mọi ngành, mọi nghề, đặc biệt trong giai đoạn công nghiệp hoá, hiện đại hoá đất nước. Trong Y học, nghiên cứu khoa học vừa mang tính chất khai phá, đúc kết các vấn đề vừa có tính lý thuyết vừa mang tính chất thực tiễn cao. Ngoài những vấn đề chung, cơ bản về phương pháp luận ngày nay toán học đã xâm nhập vào hầu hết các ngành kinh tế xã hội. Toán thống kê ứng dụng trong Y học là một minh chứng rõ rệt. Thông qua ứng dụng toán thống kê các vấn đề Y học đã được lượng giá hoặc khái quát hoá một cách chuẩn xác. Các kết quả nghiên cứu khoa học của các nhà chuyên môn nhờ đó mà đáng tin cậy hơn, giá trị khoa học được nâng lên cả về mặt lý thuyết cũng như thực tiễn. Đối với mỗi một cán bộ thực hiện công tác nghiên cứu và phục vụ trong lĩnh vực Y học đều cần thiết phải có những kiến thức cơ bản về phươngpháp luận nói chung trong nghiên cứu khoa học đồng thời cũng phải biết xử lý, kiểm định được các kết quả nghiên cứu và phục vụ của mình. Trải qua nhiều năm giảng dạy và nghiên cứu khoa học, phục vụ sự nghiệp bảo vệ sức khoẻ nhân dân, đặc biệt là qua nhiều khoá đào tạo sau đại học từ năm 1997 đến nay, chúng tôi đã từng bước rút kinh nghiệm để hoàn chỉnh cuốn “Phương pháp luận trong nghiên cứu khoa học Y học” Cuốn sách bao gồm hai phần:

Phần I: Là những vấn đề chung về phương pháp luận trong nghiên cứu Y học

Phần II: Gồm các thuật toán thống kê cơ bản ứng dụng trong nghiên cứu và kiểm định các kết quả nghiên cứu Y học ở các mức độ khác nhau.

Trong tương lai, cùng với sự phát triển về mọi mặt của nền kinh tế nước nhà, công tác nghiên cứu khoa học sẽ ngày càng phát triển, trong đó có nghiên cứu Y học. Cuốn “Phương pháp luận trong nghiên cứu Y học” cùng với các tư liệu được minh chứng có thể hỗ trợ ít nhiều cho các bạn đồng nghiệp những kiến thức cơ bản ứng dụng trong thực tiễn nghiên cứu khoa học. Do đặc điểm của các vấn đề khoa học là rộng lớn, với kinh nghiệm của nhóm tác giả ít nhiều còn nhiều hạn chế nên cuốn sách chắc chắn sẽ còn nhiều khiếm khuyết và chưa đầy đủ. Kính mong các quý vị độc giả, các bạn đồng nghiệp đóng góp ý kiến để lần biên soạn sau cuốn sách sẽ được hoàn chỉnh hơn.

Xin chân thành cảm ơn!

THAY MẶT NHÓM TÁC GIẢ

PGS.TS ĐỖ HÀM


NTTULIB

2

MỤC LỤC Trang

LỜI NÓI ĐẦU............................................................................................................................1

Phần I: ĐẠI CƯƠNG VỀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC..............................4

KHÁI NIỆM CƠ BẢN VỀ PHƯƠNG PHÁP LUẬN ................................................5

1. Khoa học, kỹ thuật và công nghệ trong quá trình phát triển ...............................5

2. Các lĩnh vực, phương pháp nghiên cứu...............................................................7

3. Đặc thù của nghiên cứu y học ...........................................................................10

CÁC PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU THÔNG DỤNG ........................................12

1. Nghiên cứu mô tả ..............................................................................................12

2. Nghiên cứu phân tích.........................................................................................15

XÂY DỰNG ĐỀ CƯƠNG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC........................................20

1. Đặt vấn đề ..........................................................................................................20

2. Nội dung của đề cương nghiên cứu...................................................................20

3. Một số điểm cần lưu ý .......................................................................................21

CÁC BIẾN TRONG NGHIÊN CỨU........................................................................22

1. Phân loại các biến số .........................................................................................22

2. Các yếu tố nhiễu ................................................................................................23

3. Ý nghĩa của việc phân loại biến số ....................................................................23

CHỌN MẪU TRONG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC...............................................26

1. Các loại mẫu trong nghiên cứu..........................................................................26

2. Ước lượng mẫu nghiên cứu mô tả thông qua tỷ lệ ............................................32

3. Ứớc lượng mẫu nghiên cứu mô tả thông qua số trung bình và độ lệch chuẩn..33

4. Ước lượng cỡ mẫu cho nghiên cứu bệnh chứng ...............................................35

5. Tính cỡ mẫu cho nghiên cứa thuần tập (Cohort study) .....................................35

6. Chọn mẫu cho nghiên cứu can thiệp .................................................................36

CÁCH THU THẬP VÀ TRÌNH BÀY SỐ LIỆU NGHIÊN CỨU ...........................37

1. Thu thập số liệu .................................................................................................37

2. Điều tra bằng phiếu hỏi .....................................................................................37

3. Trình bày các số liệu nghiên cứu.......................................................................45 Phần II: THỐNG KÊ ỨNG DỤNG TRONG NGHIÊN CỨU Y HỌC....................................49

VAI TRÒ CỦA TOÁN THỐNG KÊ TRONG NGHIÊN CỨU Y HỌC..................50

CÁC KHÁI NIỆM THỐNG KÊ CƠ BẢN ...............................................................52


NTTULIB

3

1. Tập hợp..............................................................................................................52

2. Xác suất .............................................................................................................53

3. Quần thể và mẫu................................................................................................54

CÁC ĐẠI LƯỢNG VÀ CHỈ SỐ THỐNG KÊ .........................................................55

1. Số trung bình và các giá trị trung tâm khác.......................................................55

2. Các tham số, số đo chỉ sự phân tán ...................................................................58

KIỂM ĐỊNH CÁC GIẢ THIẾT THỐNG KÊ VÀ CÁC QUY LUẬT PHÂN PHỐI TRONG NGHIÊN CỨU ...........................................................................................64

1. Kiểm định bằng test “t” .....................................................................................64

2. Kiểm định bằng test “χ2”...................................................................................66

3. Số đo kết hợp nhân quả .....................................................................................68

PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN VÀ HỒI QUY .........................................................72

1. Một số khái niệm...............................................................................................72

2. Phân tích tương quan và hồi quy cặp ................................................................73

KHOẢNG TIN CẬY.................................................................................................83

SAI SỐ QUAN TRẮC ..............................................................................................84

1. Ba loại sai số......................................................................................................84

2. Phân phối của sai số ngẫu nhiên trong các quan trắc ........................................84

3. Phương pháp khử sai số thô...............................................................................85 PHẦN PHỤ LỤC .....................................................................................................................87

TÀI LIỆU THAM KHẢO.........................................................................................90


NTTULIB

4

Phần I

ĐẠI CƯƠNG VỀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU KHOA HỌC


NTTULIB

5

KHÁI NIỆM CƠ BẢN VỀ PHƯƠNG PHÁP LUẬN

1. Khoa học, kỹ thuật và công nghệ trong quá trình phát triển

Trong quá trình phát triển xã hội, đặc biệt là trong thời đại ngày nay nghiên cứu khoa học luôn là một vấn đề rất phổ biến và cần thiết. Nghiên cứu khoa học là việc mà con người tìm cách để hiểu rõ bản chất sự việc, hiện tượng hoặc phương pháp giải quyết vấn đề nào đó sao cho hiệu quả đạt được ở mức cao nhất theo mong muốn hoặc ý tưởng của nhà nghiên cứu. Qua đó, hệ thống tri thức của loài người về các sự vật, hiện tượng và các quy luật phát triển, tồn tại của tự nhiên, xã hội cũng như tư duy được nâng lên một tầm cao mới theo quan điểm chung của ý thức hệ cộng đồng.

Vấn đề khoa học là những vấn đề trong hiện thực của vũ trụ, đời sống đã được khái quát hoá, tuy nhiên về mặt này hay mặt khác nó đã và đang đòi hỏi chúng ta có những quan tâm nhất định. Lúc này nhà nghiên cứu cần xem xét để giải quyết những vấn đề này sao cho thoả mãn được các yêu cầu về khoa học và thực tiễn nhằm phục vụ tốt cho cá nhân hoặc cộng đồng. Thông thường thì vấn đề khoa học không phải lúc nào cũng có thể bộc lộ một cách dễ dàng, do vậy những người hiểu thấu đáo các sự vật, hiện tượng hoặc là tự nhiên hay xã hội mới có thể nhìn nhận được những vấn đề khoa học chắc chắn đặc biệt là những vấn đề ưu tiên, cần thiết phải giải quyết một cách cấp bách.

Khoa học, kỹ thuật và công nghệ luôn là vấn đề mang tính thời đại và phù hợp với quy luật phát triển tự nhiên cũng như xã hội loài người. Quy luật phát triển tự nhiên thường diễn biến khách quan, không phụ thuộc vào ý muốn chủ quan của con người. Thông thường, con người nên lợi dụng tính khách quan này để có thể tận dụng nó theo hướng có lợi cho mình. Nếu hiểu thấu đáo tự nhiên thì con người mới tìm ra được những quy luật của tự nhiên và sử dụng những quy luật đó vào trong đời sống khoa học... Trong nghiên cứu khoa học đặc biệt là khoa học cơ bản, nếu làm tốt ta có thể có những cơ sở vững chắc cho những thành công sau này. Về logic mà nói thì quốc gia nào có nền khoa học cơ bản vững mạnh thì ở đó các vấn đề khoa học khác mới mong vượt lên và phát triển được ở trình độ cao. Qui luật tự nhiên có những đặc điểm riêng của nó do vậy trong nghiên cứu chúng ta nên tìm cách bắt chước tự nhiên, tuân theo quy luật của tự nhiên hơn là cải tạo tự nhiên theo hướng duy ý trí hoặc gò ép theo một hướng nào đó.

Các vấn đề xã hội, đặc biệt là môi trường xã hội nhiều khi quyết định mạnh mẽ hơn các quy luật tự nhiên ở một số trường hợp. Với chế độ xã hội khác nhau việc thanh toán nhiều bệnh dịch có hiệu quả rất khác nhau. Nếu tổng kết cả quá trình phát triển xã hội loài người thì con người phá huỷ tự nhiên còn ít hơn và yếu hơn rất nhiều so với thiên nhiên tự phá huỷ và tự thay đổi. Nền y học thảm hoạ có thể chứng minh


NTTULIB

6

điều này. Tuy nhiên, trong những phạm vi hẹp, tầm khu vực hoặc cộng đồng thì các vận động mang tính chất xã hội các quy luật vận động xã hội thường có vai trò quan trọng mà ta dễ dàng nhận thấy hiệu quả cũng như những khả năng tác động của nó. Con người cũng không nên ỷ lại hoặc không dám tác động vào tự nhiên để nhằm mục đích tìm ra những khía cạnh có lợi cho mình. Trong chừng mực nào đó con người vẫn có thể cải tạo tự nhiên bằng những tiến bộ khoa học.

Ngày nay các nghiên cứu về công nghệ đang đặt ra cho các nhà khoa học cũng như các nhà quản lý những nhiệm vụ rất cụ thể và cấp thiết. Công nghệ là tất cả những phương pháp, quy trình kỹ thuật, công cụ thực hiện, kỹ năng thực hành của con người làm sao cho ra những sản phẩm mới và tốt hơn để có thể đáp ứng được thực tiễn hoặc ý tưởng của nhà nghiên cứu hoặc cộng đồng. Ở những nước đang phát triển như chúng ta thì cả việc nghiên cứu cơ bản hay ứng dụng công nghệ tiến bộ đều luôn là cấp thiết. Những hoạt động nghiên cứu và phát triển công nghệ, phát huy những sáng kiến, cải tiến kỹ thuật, hợp lý hoá các quy trình kỹ thuật và đặc biệt là áp dụng những tiến bộ về khoa học - công nghệ vào thực tiễn ở các nước chậm phát triển luôn là cần thiết. Chúng ta không nên coi những hoạt động này chỉ là công việc độc quyền chỉ dành riêng cho những nhà bác học ở trình độ cao và chỉ họ mới làm được. Ví dụ về các phát minh của nhà bác học thiên tài Edison là một ví dụ. Edison đã phát minh ra nhiều vấn đề vĩ đại khi còn là một học sinh kém, một người thợ...

Nhiệm vụ của hoạt động nghiên cứu khoa học và công nghệ hiện nay tập trung chủ yếu vào những vấn đề sau đây:

- Hoạch định được chính sách, chiến lược cho các hoạt động khoa học và công nghệ phù hợp với từng khu vực hoặc đơn vị sao cho phù hợp với sự phát triển chung của quốc gia và quốc tế song vẫn có những vấn đè đặc thù của đơn vị mình, tỉnh, khu vực mình...Vấn đề khoa học và công nghệ phục vụ cho sự nghiệp phát triển kinh tế xã hội khu vực, quốc gia luôn là định hướng mang tính thực tiễn cao. Hiện nay mỗi tỉnh, mỗi huyện đều phải có chương trình, mục tiêu phát triển kinh tế xã hội riêng của mình song phải phù hợp, theo kịp với tình hình chung của đất nước và quốc tế.

- Tăng cường nhân lực và các phương tiện cho hoạt động khoa học công nghệ nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của sự phát triển và hoà nhập quốc tế luôn là vấn đề sống còn của đất nước. Nếu không giải quyết tốt vấn đề này thì không thể nói đến phát triển khoa học và công nghệ. Việc đào tạo con người, đào tạo nguồn nhân lực luôn luôn được các quốc gia đặt lên trên hết.

- Kế thừa và phát huy những thành tựu khoa học và công nghệ tiến bộ của các nước tiên tiến trên thế giới là con đường tiết kiệm và hiệu quả nhất đối với các nước chậm phát triển, đang phát triển như chúng ta vì qua đó chúng ta sẽ rút ngắn được nhiều quãng đường cam go mà những quốc gia đi trước đã trải qua.

Về nguyên tắc trong hoạt động khoa học và công nghệ chúng ta cần lưu ý những


NTTULIB

7

điểm sau đây:

- Hoạt động khoa học và công nghệ phải phục vụ cho lợi ích quốc gia trong quá trình xây dựng và phát triển kinh tế xã hội. Đối với địa phương cũng theo đó mà ứng dụng sao cho phù hợp.

- Hoạt động khoa học và công nghệ có tính đặc thù, chuyên ngành nên mỗi khu vực, mỗi ngành phải có khả năng đáp ứng cao nhất đối với xu thế tiến bộ của thế giới bao gồm cả về nhân lực và các vấn đề khác.

- Hoạt động khoa học và công nghệ phải luôn cập nhật để không bị tụt hậu so với khu vực và quốc tế quá nhiều.

Ngoài ra các hoạt động khoa học và công nghệ cũng luôn phải tuân theo pháp luật và vì sự nghiệp của quần chúng lao động, vì lợi ích của cộng đồng. Trong hoạt động khoa học và công nghệ vấn đề bản quyền, chuyển giao công nghệ cũng luôn là những vấn đề nóng mà chúng ta cần lưu tâm.

2. Các lĩnh vực, phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu khoa học là công việc của các nhà khoa học nhằm tìm hiểu bản chất của các sự vật, hiện tượng cùng với những liên quan tới chúng trong quá trình hoạt động và tồn tại, phát triển theo những quy luật hoặc không theo quy luật nào đó, đồng thời cũng tìm tòi, phát hiện qua tư duy để tìm ra những vấn đề mới có thể ứng dụng trong thực tiễn phục vụ cộng đồng. Trên thực tế có 3 loại hình nghiên cứu thường được ứng dụng là các nghiên cứu khoa học cơ bản và nghiên cứu ứng dụng hoặc triển khai. Tuỳ thuộc vào nhu cầu thực tiễn mà lúc này hoặc lúc khác có loại hình nghiên cứu hoạt động khoa học và công nghệ nào đó được ưu tiên.

Tuỳ theo các lĩnh vực khoa học khác nhau mà có các phương pháp nghiên cứu hoặc hoạt động khoa học và công nghệ có những đặc trưng sao cho phù hợp. Trên thực tế người ta phân chia các lĩnh vực nghiên cứu khoa học ra ít nhất 7 nhóm sau đây:

- Khoa học tự nhiên

- Khoa học xã hội và nhân văn

- Khoa học giáo dục

- Khoa học kỹ thuật

- Khoa học nông - lâm - ngư nghiệp

- Khoa học y dược

- Khoa học môi trường

Về ý nghĩa thực tiễn thì ở nước ta cả 3 loại hình nghiên cứu: Cơ bản, ứng dụng và Triển khai vẫn thường được áp dụng cho tất cả các lĩnh vực. Do điều kiện chậm phát triển và nghèo nàn cả về nguồn nhân lực và vật lực nên các nghiên cứu cơ bản của


NTTULIB

8

chúng ta chưa thể phát triển tốt, song những vấn đề đời thường, trực tiếp lại là thứ dễ nhìn thấy nên việc ứng dụng khoa học, kỹ thuật tạo ra của cải vật chất thường được coi trọng hơn. Ở các địa phương nếu đặt vấn đề nghiên cứu lý thuyết sẽ không được ủng hộ nhiều vì vấn đề họ cần ngay là làm sao cho tỉnh, khu vực có sự tăng trưởng kinh tế nhanh và mau giàu lên.

Nghiên cứu y học thường bắt đầu bằng các nghiên cứu mô tả. Trên cơ sở các nghiên cứu mô tả chúng ta có thể xác định được bản chất, thực trạng những vấn đề sức khoẻ cơ bản cũng như các vấn đề liên quan. Đây là loại nghiên cứu dễ thực hiện hơn các phương pháp khác vì công việc chính là mô tả thực trạng thông qua những số liệu cơ bản mà người làm công tác nghiên cứu đã thu thập được qua khảo sát tìm hiểu bằng các phương pháp khác nhau. Ví dụ: mô tả sự phân bố quần thể theo các yếu tố Con người - Không gian - Thời gian. Khi đi sâu vào tìm hiểu căn nguyên, phân tích các giả thuyết nghĩa là công việc của nhà nghiên cứu đã chuyển sang giai đoạn nghiên cứu phân tích.

Quá trình nghiên cứu phân tích là cách xem xét các vấn đề theo nhiều chiều khác nhau, nhiều bình diện khác nhau cùng với sự tác động của ít hoặc nhiều yếu tố đối với vấn đề và sự kiện đó để rồi có thể đưa ra những giả thuyết, những vấn đề mang tính quy luật hơn, qua đó xác định được mối liên quan có tính nhân quả hoặc sự logic trong bản thân các sự kiện. Kết quả nghiên cứu do vậy mà có khả năng ứng dụng rộng rãi hơn, hiệu quả đích hơn. Như vậy trong y học, các hoạt động khoa học và công nghệ thường hướng theo hai phương pháp nghiên cứu chính mà chúng ta thường dùng là:

- Phương pháp nghiên cứu mô tả với các loại hình khác nhau

- Phương pháp nghiên cứu phân tích với các loại hình và mức độ khác nhau

Ngoài ra còn có các phương pháp nghiên cứu đặc thù, có cơ sở dựa trên nền tảng của các nghiên cứu mô tả kết hợp với phân tích : nghiên cứu can thiệp, thực nghiệm cũng được sử dụng nhiều trong nghiên cứu y học hiện nay. Trên thực tế nghiên cứu theo phương pháp nào cũng đều quan trọng và có ý nghĩa nên tuỳ vào mục đích nghiên cứu mà chúng ta chọn phương pháp nào cho phù hợp. Một số nghiên cứu đòi hỏi sự phối hợp nhiều phương pháp, ví dụ kết hợp giữa mô tả và phân tích hoặc kết hợp giữa mô tả và thực nghiệm... để rồi sau đó dựa trên một kết quả tổng hợp, toàn diện đã thu được người ta mới có thể giải quyết được vấn đề đã đặt ra một cách trọn vẹn.

Ngày nay vấn đề tác động đa chiều được nhiều tác giả quan tâm nên không thể có phương pháp nghiên cứu nào thoả mãn được đầy đủ các yêu cầu thực tiễn thì việc kết hợp nhiều phương pháp trong hoạt động khoa học và công nghệ khi tiến hành một nghiên cứu là rất thường gặp, do vậy mô hình nghiên cứu cũng phong phú để phù hợp theo.

Sự kết hợp trong các hoạt động khoa học và công nghệ đang là xu hướng tất yếu trong thời đại ngày nay vì không mấy khi có một sản phẩm nào lại giản đơn, quá ít sự


NTTULIB

9

tham gia của các ngành khoa học, kỹ thuật. Hàm lượng khoa học càng nhiều càng chứng tỏ giá trị của sản phẩm đó. Bằng sự kết hợp, hợp tác và giúp đỡ lẫn nhau chúng ta có thể kế thừa các thành quả khoa học của nhau và rút ngắn được thời gian, công sức và kinh phí cho quá trình nghiên cứu mà như vậy các hoạt động khoa học và công nghệ vẫn thực hiện tốt song vẫn có hiệu quả kinh tế cao.

Các đề tài nghiên cứu khoa học hay nhiệm vụ nghiên cứu thường có quy mô khác nhau phụ thuộc vào mục tiêu nghiên cứu và năng lực của nhà nghiên cứu. Do vậy khi đặt vấn đề cho các hoạt động khoa học và công nghệ nhà nghiên cứu cần lưu ý vấn đề này để xây dựng lộ trình cũng như mô hình nghiên cứu sao cho phù hợp và có tính khả thi.

Trong quá trình hoạt động khoa học và công nghệ, các nhà nghiên cứu cũng nên lưu ý một số vấn đề sau để nghiên cứu của mình đảm bảo thành công

- Hoạt động khoa học và công nghệ phải nhằm tìm kiếm hoặc phát minh ra những vấn đề mới, có tác động tốt hơn đối với sự phát triển kinh tế xã hội của đất nước, có giá trị về khoa học hoặc thực tiễn.

- Hoạt động khoa học và công nghệ đòi hỏi tính chính xác cao và cần được kiểm chứng nghiêm túc ở trình độ cao để có đủ độ tin cậy.

- Hoạt động khoa học và công nghệ phải được truyền bá, thông tin để trở thành sản phẩm chung của nhân loại. Dù ở dạng này hay dạng khác thì thông tin cũng phải được mang đến tới mọi người để được ứng dụng và qua đó sẽ được kiểm chứng thêm.

- Hoạt động khoa học và công nghệ luôn phải mang tính khách quan. Các áp đặt chủ quan sẽ bóp chết nền khoa học chân chính, không thúc đẩy được sự tiến bộ đi vào cuộc sống. Nhà nghiên cứu cần xem xét kỹ lưỡng những vấn đề đã đặt ra theo trình tự vẫn có của sự vật tự nhiên hoặc xã hội với những quy luật riêng và trong sự vận động, tác động nhiều chiều.

- Hoạt động khoa học và công nghệ vẫn thường có tính rủi ro xen lẫn vào làm cho nhà nghiên cứu bị thất bại. Nhà nghiên cứu nên kiên trì xem xét để rút ra bài học cần thiết nhằm đáp ứng tốt hơn nữa trong những nghiên cứu tiếp theo để có được những thành công mới.

- Hoạt động khoa học và công nghệ cần có tính kế thừa. Có như vậy ta mới có nền tảng vững chắc khi xây dựng một lộ trình nghiên cứu mới mà không gặp nhiều sai lầm hoặc rủi ro không đáng có. Kế thừa là cách tiết kiệm nhất để đạt được hiệu quả mong muốn của nhiều lĩnh vực trong đó có khoa học và công nghệ.

- Hoạt động khoa học và công nghệ có thể mang đặc tính cá nhân tuy đa số là thành tựu của tập thể. Vai trò của cá nhân thể hiện rất rõ trong khoa học vì các cá nhân thường nảy sinh ra các ý tưởng và cách làm phù hợp sau khi đã đầu tư nhiều tri thức vào vấn đề đó. Ngày nay khoa học rộng lớn hơn bao giờ hết do vậy không có nhiều


NTTULIB

10

người biết quá nhiều lĩnh vực nên cá nhân càng đóng vai trò quan trọng. Tập thể thường tham gia góp ý kiến để cho vấn đề được hoàn thiện hơn và mang tính tích cực hơn.

- Hoạt động khoa học và công nghệ phải đem lại hiệu quả kinh tế. Đây chính là thể hiện tính thực tiễn, đáp ứng nhu cầu phát triển kinh tế, xã hội, phục vụ nhân dân, phục vụ tổ quốc...

Trong quá trình nghiên cứu, đặc biệt là những người còn ít kinh nghiệm nên đi từ những vấn đề giản đơn đến những vấn đề phức tạp. Mỗi giai đoạn nghiên cứu cần có một lộ trình phù hợp tuỳ thuộc vào các lĩnh vực khác nhau.

Quá trình nghiên cứu có thể mô tả theo một quy trình sau đây:

3. Đặc thù của nghiên cứu y học

Nghiên cứu Y học có đặc điểm riêng là gắn liền với sự sống của con người. Bất cứ nghiên cứu nào trong y học đều phải quan tâm đến mục đích tạo ra một hiệu ứng kinh tế - xã hội, đặc biệt là sự sống tốt đẹp hơn do đó các nhà nghiên cứu Y học cần hết sức thận trọng trong quá trình tác nghiệp.

Nghiên cứu Y học thường mang tính đa dạng và phức tạp do vậy các nhà nghiên cứu thường chỉ có thể đi sâu vào lĩnh vực hoạt động nào mà mình có kinh nghiệm mới có thể đạt được hiệu quả mong muốn và có thể hữu ích nhiều.

Nghiên cứu Y học thường phải quan tâm đến một sự tồn tại hiển nhiên của sự sống là các quy luật tồn tại, phát sinh, phát triển trong một liên quan và sự tác động của rất nhiều yếu tố bên ngoài trong đó có sự tác động qua lại của cả môi trường tự nhiên và xã hội.

Nghiên cứu Y học bao gồm cả hai lĩnh vực lâm sàng và cộng đồng. Mỗi loại hình có đặc thù riêng tuy nhiên chúng lại thường có những kết hợp, đan xen lẫn nhau và nhiều khi ảnh hưởng đến nhau rất mạnh mẽ. Cả hai lĩnh vực này đều cần có sự hợp tác


NTTULIB

11

ở tầm quốc gia hoặc quốc tế.

Nghiên cứu Y học cần có sự tham gia, phối hợp của nhiều ngành khoa học mới có thể đạt được hiệu quả cao. Khoa học Y học có sự đan xen, tác động của rất nhiều ngành khoa học do vậy trong quá trình hoạt động các nhà nghiên cứu cần lưu ý để giải quyết những vấn đề có liên quan.

Nghiên cứu Y học cần đặt vấn đề đạo đức trong nghiên cứu ở một vị trí quan trọng vì nó có mối liên hệ đến con người và những vấn đề xã hội có thể không theo một quy luật nào.


NTTULIB

12

CÁC PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU THÔNG DỤNG

1. Nghiên cứu mô tả

Nghiên cứu mô tả là loại hình nghiên cứu mà nhà nghiên cứu tiến hành, thực hiện nhằm xác định rõ bản chất các sự vật và hiện tượng trong những điều kiện đặc thù về không gian cũng như thời gian. Nghiên cứu mô tả thông thường bao gồm việc thu thập và trình bày số liệu một cách có hệ thống nhằm đưa ra một bức tranh rõ nét, đầy đủ về một tình hình, vấn đề sức khoẻ cụ thể. Nghiên cứu mô tả giống như người hoạ sỹ vẽ một bức tranh ký hoạ hoặc ta chụp nhanh một bức ảnh tại một thời điểm có không gian cố định. Đây là một trong những phương pháp quan trọng và thường là khởi đầu của các nghiên cứu dịch tễ học. Mô tả một hiện tượng sức khoẻ chính xác mới hình thành được giả thuyết nhân - quả đúng, mới đề xuất được các biện pháp phòng ngừa có hiệu quả.

1.1 Mục tiêu của các nghiên cứu mô tả

Nghiên cứu mô tả cần phải đáp ứng ít nhất 2 mục tiêu sau đây:

- Mô tả được một hiện tượng sức khoẻ và các yếu tố nguy cơ có liên quan đến tình trạng sức khoẻ đó.

- Phác thảo được giả thuyết nhân quả giữa các yếu tố nguy cơ và hiện tượng sức khoẻ nghiên cứu.

1.2. Những nội dung chính của các nghiên cứu mô tả

Nội dung cơ bản của nghiên cứu mô tả là xác định được thực trạng các yếu tố con người và các yếu tố không gian, thời gian cụ thể ở một thời điểm nhất định.

1.2.1. Yếu tố nguy cơ, căn nguyên

Yếu tố nguy cơ ở đây được hiểu một cách rộng rãi đó là tất cả những yếu tố nào thuộc về bản chất như: yếu tố vật lý, hoá học, sinh lý, tâm lý, di truyền, khí tượng, các yếu tố kinh tế văn hoá xã hội... mà sự tác động của chúng có thể tạo nên cho cơ thể con người những thay đổi có lợi hoặc đặc biệt là không có lợi về sức khoẻ con người.

1.2.2. Hậu quả

Hầu hết các vấn đề sức khoẻ đều có liên quan đến mối quan hệ nhân quả. Để tìm hiểu ta phải nghiên cứu thật đầy đủ về nguyên nhân mới mong xác định được hậu quả có thể của tình trạng phơi nhiễm. Trong mối quan hệ nhân quả, thì hậu quả là tất cả mọi bệnh trạng mà ta quan tâm nghiên cứu, bao gồm các bệnh, khuyết tật và những trạng thái không bình thường của sức khoẻ. Nếu ta tiến hành nghiên cứu với 2 mục tiêu trên thì mối quan hệ nhân quả mới có thể xác lập được.

1.2.3. Xác định quần thể nghiên cứu


NTTULIB

13

Quần thể nghiên cứu được xác định như sau:

- Quần thể định danh

- Quần thể phơi nhiễm

- Quần thể có nguy cơ

- Quần thể có nguy cơ cao.

Chọn quần thể nào để nghiên cứu, phụ thuộc mục đích và khả năng nghiên cứu. Thông thường người ta chỉ tiến hành nghiên cứu trên một mẫu nghiên cứu mà mẫu đó được xác định dựa trên một quần thể nhỏ nhất song vẫn đáp ứng được mục tiêu nghiên cứu. Các quần thể được chọn thường là quần thể phơi nhiễm, quắn thể có nguy cơ, quần thể có nguy cơ cao.

1.2.4. Định nghĩa bệnh trạng nghiên cứu

Đây là vấn đề xác định, làm rõ hơn những vấn đề cần và sẽ nghiên cứu. Một bệnh trạng hay một hiện tượng sức khoẻ nào đó, sẽ mô tả đều phải được định nghĩa chính xác và cụ thể nhất, dễ hiểu nhất trên cơ sở các tiêu chuẩn, tiêu chí rõ rệt. Trong lâm sàng người ta vẫn gọi là tiêu chuẩn vàng. Người làm nghiên cứu sẽ dựa trên những định nghĩa, những tiêu chí này để xác định chính xác vấn đề nhằm tránh sai sót hệ thống không đáng có. Trong nghiên cứu mô tả thì định nghĩa vấn đề sẽ giúp ta giảm bớt các yếu ố nhiễu và chuẩn hoá các chỉ tiêu nghiên cứu.

1.2.5. Mô tả yếu tố nguy cơ

Yếu tố có nguy cơ là yếu tố có liên quan hay làm tăng khả năng mắc một bệnh nào đó, có thể là hành vi, lối sống, các yếu tố môi trường, các tác nhân lý, hoá, sinh học gây bệnh... Mô tả rõ ràng các yếu tố nguy cơ của hiện tượng sức khoẻ, mới có cơ sở để phân tích rõ ràng và đầy đủ các yếu tố liên quan với chúng, không bỏ sót và như vậy mới đạt được mục tiêu của công việc mô tả đặc biệt là mô tả tương quan. Nếu thấy mô tả tương quan không chắc chắn thì có thể phải thay đổi bằng các phương pháp khác như mô tả so sánh nhiều nhóm hoặc nghiên cứu bệnh chứng... ta sẽ xác định được các yếu tố nguy cơ.

1.3. Thiết kế nghiên cứu mô tả

1.3.1. Mô tả bệnh từ một trường hợp bệnh

Nghiên cứu mô tả trường hợp bệnh là mô tả rất sâu sắc đặc tính của một số giới hạn các “trường hợp”. Một trường hợp cụ thể là một bệnh nhân, một trung tâm y tế hay một làng... Những nghiên cứu dạng này cho ta thấy rõ được bản chất vấn đề mà ta cần nghiên cứu. Nghiên cứu trường hợp phổ biến nhất là trong các lĩnh vực khoa học xã hội, quản lý và y học lâm sàng. Ví dụ, trong y học lâm sàng các đặc tính của một loại bệnh mà cho đến nay vẫn chưa nhận biết rõ cũng có thể được ghi nhận như là nghiên cứu một trường hợp.


NTTULIB

14

1.3.2. Điều tra cắt ngang nhằm định hướng sự phân bố của một số biến số trong quần thể nghiên cứu tại một thời điểm như

- Các đặc tính về mặt thể chất của con người, hay môi trường như:

- Các cuộc điều tra về tỷ lệ hiện mắc (của bệnh phong, bệnh giun...).

- Đánh giá mức độ bao phủ của vấn đề (tiêm chủng, hố xí...)

- Các đặc điểm về mặt kinh tế - xã hội của con người như: tuổi, trình độ học vấn, tình trạng hôn nhân, số con và thu nhập...

- Hành vi của con người và sự hiểu biết, thái độ, niềm tin và các quan niệm, có thể giải thích hành vi đó (các nghiên cứu KAP).

- Các sự kiện xuất hiện trong quần thể xác định

Một cuộc điều tra cắt ngang có thể được tiến hành nhắc đi nhắc lại nhiều lần liên tiếp nhằm đo lường các thay đổi diễn ra theo thời gian của các đặc tính được nghiên cứu.

Song song với việc mô tả các hiện tượng sức khoẻ theo ba góc độ là: Con người không gian - thời gian, trong các nghiên cứu dịch tễ mô tả, người ta bao giờ cũng nên mô tả về các yếu tố nguy cơ có liên quan đến hiện tượng sức khoẻ đó. Mô tả về nguy cơ, cũng giống như mô tả về bệnh, có thể mô tả theo định tính và định lượng. Yếu tố nguy cơ cũng phải được định nghĩa rõ ràng, sáng sủa, dễ hiểu, có định mức lương hoá.

Trong những đợt nghiên cứu ngang, việc mô tả các yếu tố nguy cơ dễ có thể được thu thập chính xác, nhưng lại cũng có nhiều hạn chế, nhất là đối với các bệnh có khoảng cách từ thời điểm phơi nhiễm đến thời điểm phát bệnh dài.

1.3.3. Mô tả tương quan

Mô tả tương quan hay được sử dụng để bước đầu nêu giả thuyết về mối quan hệ nhân quả giữa một hiện tượng sức khoẻ và các yếu tố nguy cơ. Đây là một nghiên cứu mà nhà nghiên cứu phải xem xét vấn đề trong mối quan hệ với nhiều yếu tố khác mà ta có thể thấy được hoặc xem xét được. Có thể nghiên cứu với sự tương quan một yếu tố hoặc tương quan đa yếu tố vì trong thực tế có nhiều yếu tố nguy cơ cùng tác động đồng thời hoặc trong từng khoảng thời gian.

1.4. Mối quan hệ nhân quả

Người ta coi mối quan hệ này chính là sự tương tác qua lại giữa hai thành phần: yếu tố nguy cơ - bệnh. Đây là điều không thể thiếu được trong giả thuyết nhân - quả. Đôi khi các nghiên cứu thường đi xa hơn bằng cách kết hợp việc mô tả một quần thể nghiên cứu với việc so sánh một số nhóm trong quần thể đó. Việc làm này rất phổ biến, chính vì vậy đôi khi khó phân biệt được danh giới rõ ràng giữa nghiên cứu mô tả và các nghiên cứu so sánh mà người ta thường gọi là nghiên cứu mô tả tìm nguyên nhân.


NTTULIB

15

2. Nghiên cứu phân tích

Đây là phương pháp tìm cách xác định tương đối chắc chắn các nguyên nhân hay các yếu tố nguy cơ của vấn đề nào đó. Việc này được tiến hành bằng cách so sánh hai hay nhiều nhóm, trong đó có một số nhóm gặp phải vấn đề đó và một số nhóm khác thì không. Thông thường có hai loại nghiên cứu phân tích là nghiên cứu bệnh chứng và nghiên cứu thuần tập.

2.1. Nghiên cứu bệnh chứng

Nghiên cứu bệnh chứng là nghiên cứu xuất phát từ tình trạng bệnh, vấn đề đã biết. Mục đích của nghiên cứu này là làm sao khai thác được các vấn đề có liên quan đến tình trạng bệnh lý đã thấy qua nghiên cứu mô tả. Trên cơ sở kinh nghiệm nhà nghiên cứu sẽ lập một lộ trình để khai thác, hồi cứu những yếu tố liên quan đến bệnh trạng đã biết. Sau đó khẳng định được những yếu tố nguy cơ đối với hiện tượng bệnh lý đó. Nhà nghiên cứu cần thiết lập các nhóm để nghiên cứu, so sánh và đối chứng. Ví dụ một nhóm đối tượng hiện đang có vấn đề (ví dụ trẻ em đang bị suy dinh dưỡng) so sánh với một nhóm khác được gọi là nhóm đối chứng không có vấn đề đó (trẻ em phát triển bình thường) nhằm phát hiện các yếu tố nguy cơ nào đó đã góp phần tạo nên vấn đề đó.

2.1.1. Mô hình, thiết kế nghiên cứu

2.1.2. Lựa chọn nhóm bệnh

- Nghiên cứu bệnh chứng dựa trên cơ sở bệnh viện:

Nhóm bệnh được chọn từ những bệnh nhân đang điều trị ở một bệnh viện hay một cơ sở chăm sóc y tế. Phương pháp chọn nhóm bệnh này được áp dụng phổ biến vì tương đối dễ và không tốn kém.

- Nghiên cứu bệnh chứng dựa trên quần thể:

Nhóm bệnh được chọn từ tất cả các bệnh nhân trong một mẫu ngẫu nhiên hay từ quần thể tại một thời điểm hay một khoảng thời gian xác định.

2.1.3. Lựa chọn nhóm chứng


NTTULIB

16

Lựa chọn nhóm chứng thích hợp là vấn đề khó khăn nhất trong thiết kế nghiên cứu bệnh chứng. Không có một nhóm chứng nào tối ưu cho tất cả các tình huống, đặc biệt là sự tương đồng giữa các nhóm bệnh và nhóm chứng.

- Nguồn chọn nhóm chứng từ bệnh viện là những bệnh nhân ở cùng một bệnh viện do mắc một bệnh khác chứ không phải là bệnh mà ta nghiên cứu.

- Nguồn chọn nhóm chứng từ quẩn thể tổng quát: nhóm chứng từ quần thể đảm bảo sự so sánh tết nhất vì họ xuất phát từ cùng một nguồn mà từ đó ta chọn ra cả nhóm chứng và nhóm bệnh.

- Nguồn chọn nhóm chứng là bạn bè, họ hàng, vợ chồng, hàng xóm của nhóm bệnh, ở đây có sự đồng nhất về môi trường sống và tập quán sinh hoạt cũng như sở thích. Tuy nhiên sẽ vẫn nẩy sinh những vấn đề cá biệt mà ta dễ bỏ qua hoặc bỏ sót do chủ quan.

- Số nhóm chứng: Lý tưởng là có một nhóm chứng thích hợp và tương ứng với một nhóm bệnh, người bệnh. Nhưng thực tế khó có thể chọn được một nhóm so sánh thích hợp đặc biệt khi nhóm chứng chọn ở bệnh viện. Cần thiết phải sử dụng nhiều nhóm chứng chọn từ các bệnh nhân có chẩn đoán khác nhau.

- Số các cá thể của nhóm chứng: Tỷ số giữa các cá thể ở nhóm chứng với các cá thể ở nhóm bệnh tốt nhất là 1/1. Khi tỷ số này tăng lên, sức mạnh thống kê của nghiên cứu cũng tăng lên, nhưng không nên quá tỷ lệ 4/1.

* Phân tích nghiên cứu bệnh chứng:

Nên thành lập bảng tiếp liên để ứng dụng toán thống kê đánh giá cho chuẩn xác (xem ở phần toán thống kê). Trên cơ sở các nhóm bệnh và nhóm chứng, ta tiến hành phân tích mối quan hệ ngược lại về các yếu tố nguy cơ xem khả năng chịu ảnh hưởng trước đó cũng như một liên quan giữa các yếu tố theo quan hệ nhân quả. Do xuất phát điểm là các nhóm bệnh hoặc nhóm chứng, từ đó ta mới thăm dò ngược lại đối với các yếu tố nguy cơ, cho nên sẽ xẩy ra hai trường hợp có thể làm sai lệch kết quả:

Một là: có nhiều yếu tố nguy cơ bị ta bỏ quên hoặc bỏ sót do không tìm hiểu, khai thác kỹ.

Hai là: vì thời gian quá lâu nên các tình tiết có liên quan dễ bị mất thông tin, hoặc quên lãng...

Trên thực tế trên đây là những khó khăn mà nghiên cứu bệnh chứng thường thường gặp và rất khó khắc phục. Ví dụ khi nghiên cứu về các yếu tố nguy cơ dẫn tới bệnh tiêu chảy ở trẻ em, chúng ta muốn tìm hiểu xem các cháu đã được bà mẹ cho ăn sam vào lúc nào hoặc ăn như thế nào...thì đa số các bà mẹ hoặc người nhà chỉ nhớ mang máng rằng hình như cháu được ăn bổ xung vào lúc 3 tháng hoặc 4 tháng gì đó. Các bà mẹ chỉ nhớ được những thức ăn chính chứ không nhớ được những thức ăn mà cháu ít ăn, trong khi có thể thức ăn đó lại có vai trò quan trọng, có thể là nguy cơ thực


NTTULIB

17

sự đối với bệnh tiêu chảy của các cháu.

2.2. Nghiên cứu thuần tập

Xuất phát điểm của nghiên cứu thuần tập là nhà nghiên cứu lập lộ trình nghiên cứu mà điểm khởi đầu là bắt đầu từ yếu tố nguy cơ đã biết để sau đó xem xét có phải đó là nguyên nhân của sự phát sinh, phát triển một bệnh nào đó hay không. Ta tiến hành chọn một nhóm các cá thể có tiếp xúc (còn gọi là “phơi nhiễm” - exposed) và một nhóm các cá thể không tiếp xúc với yếu tố nguy cơ. Nhà nghiên cứu điều tra cả hai nhóm trong một khoảng thời gian nhất định và so sánh sự xuất hiện của vấn đề mà nhà nghiên cứu cho là có liên quan đến yếu tố nguy cơ để xác định xem trong nhóm có tiếp xúc, vấn đề nghiên cứu có thực sự xuất hiện nhiều hơn hay không. Thông thường thì quá trình nghiên cứu kéo dài và người ta cần phải theo dõi chặt chẽ sự tác động qua lại giữa các yếu tố nguy cơ với vấn đề sức khoẻ dự định sẽ có thể xuất hiện.

2.2.1. Mô hình, thiết kế nghiên cứu

2.2.2. Phân tích đánh giá nghiên cứu thuần tập

Việc phân tích, đánh giá cần được tiến hành chặt chẽ, liên tục theo từng giai đoạn để vừa xác minh được tính nhân quả, vừa khắc phục được sự trệch hướng trong nghiên cứu. Mỗi loại nghiên cứu thuần tập cần có cách đánh giá riêng để sao cho mục đích cơ bản của nhà nghiên cứu đạt được hiệu quả. Nghiên cứu thuần tập tương lai và can thiệp thường có cách đánh giá phức tạp hơn cả. Có nhiều lựa chọn để có thể thu được kết quả, song ít nhất ta cũng cần dựa vào bảng tiếp liên để phân tích và được coi như là một biện pháp đơn giản mà vẫn đảm bảo được tính khoa học (xem phần toán thống kê).

2.2.3. Các loại nghiên cứu thuần tập

Dựa vào mô hình nghiên cứu, người ta chia nghiên cứu thuần tập thành hai loại: nghiên cứu thuần tập hồi cứu và nghiên cứu thuần tập tương lai. Tuy nhiên, còn có nhiều dạng khác của nghiên cứu thuần tập tương lai như nghiên cứu can thiệp, thử


NTTULIB

18

nghiệm lâm sàng, cận lâm sàng.

- Nghiên cứu thuần tập hồi cứu: Với nghiên cứu này tất các sự kiện cần nghiên cứu, tình trạng phơi nhiễm của bệnh đã xảy ra trước thời điểm bắt đầu nghiên cứu, nên ta phải điều tra hồi cứu về tình trạng phơi nhiễm (từ các nhóm phơi nhiễm ta điều tra hồi cứu lại xem có sự xuất hiện chứng, bệnh tương ứng trước đó hay không).

- Nghiên cứu thuần tập tương lai: Với nghiên cứu này, tại thời điểm bắt đầu nghiên cứu các cá thể được chọn vào nhóm nghiên cứu mới bắt đầu tiếp xúc với yếu tố nguy cơ và như vậy hiện tại cả hai nhóm đều khoẻ mạnh. Ta tiến hành theo dõi một thời gian dài trong tương lai tuỳ thuộc vào mục đích và khả năng nghiên cứu để xem khả năng xuất hiện chứng, bệnh có liên quan mà ta đang cần tìm hiểu ở cả hai nhóm tiếp xúc và không tiếp xúc với yếu tố nguy cơ.

- Nghiên cứu thuần tập kết hợp giữa hồi cứu và tương lai. Các thông tin thu thập vừa được theo dõi cả tương lai vừa hồi cứu về quá khứ. Nghiên cứu có ích đối với tất cả các loại phơi nhiễm nên có thể bổ sung những thiếu sót của mỗi loại nghiên cứu.

- Một số dạng đặc biệt của nghiên cứu thuần tập tương lai

Nghiên cứu can thiệp: Đối với nghiên cứu dạng này, nhà nghiên cứu đã có một can thiệp trực tiếp vào nhóm chủ cứu theo một kế hoạch đã định sẵn trong khi ở nhóm chứng thì không có tác động gì. Tuy nhiên với nghiên cứu dạng này cần có đánh giá nghiêm túc về hiệu quả của can thiệp, mô hình can thiệp và sự chấp nhận, nhân rộng mô hình. Chỉ số hiệu quả được tính theo công thức sau đây:

Trong đó:

P1 là tỷ lệ có trước can thiệp

P2 là tỷ lệ thu được hoặc dự kiến thu được sau can thiệp

Thông thường nhà nghiên cứu có thể áp dụng nhiều giải pháp can thiệp do vậy cẩn so sánh đánh giá xem giải pháp nào tốt hơn, hiệu quả hơn. Nếu muốn so sánh hiệu quả can thiệp ta chỉ cần tìm hiệu số của các chỉ số hiệu quả của các giải pháp can thiệp đã được xác định. Ví dụ trường hợp trên chỉ số hiệu quả ưu tiên, tối ưu sẽ là: CSHQ(A) - CSHQ(B)…

2.2.4. Lựa chọn nhóm chứng, so sánh (không phơi nhiễm)

Nhóm so sánh phải giống nhóm có phơi nhiễm ở tất cả các yếu tố khác, kể cả có thể liên quan đến bệnh mà người ta gọi là tính tương đồng trừ yếu tố nghiên cứu (yếu tố phơi nhiễm) thì không được giống nhau. Như vậy, nếu không có sự kết hợp thực sự


NTTULIB

19

giữa bệnh và yếu tố phơi nhiễm mà ta nghiên cứu thì tỷ lệ bệnh ở hai nhóm có thể giống nhau…

- So sánh bên trong: Nếu nghiên cứu thuần tập dựa trên một nhóm thuần tập toàn bộ và các cá thể được chia thành nhiều nhóm có mức độ phơi nhiễm khác nhau ta áp dụng các nhóm đó so sánh với nhau gọi là so sánh trong.

- So Bánh bên ngoài: Đối với nhiều nghiên cứu thuần tập mà người ta muốn so sánh yếu tố phơi nhiễm đặc thù như nghề nghiệp, môi trường đặc biệt... ta phải tìm cách so sánh ngoài, đồng thời nhóm này phải hoàn toàn không có phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ mà ta nghiên cứu.

- Nhiều nhóm so sánh: Nhiều khi các nhóm so sánh không đủ đặc trưng nên ta phải lấy thêm nhiều nhóm đối chứng để bổ sung sẽ làm tăng giá trị so sánh.

2.3.Ưu nhược điểm của nghiên cứu phân tích

So với nghiên cứu thuần tập, nghiên cứu bệnh chứng nhanh và ít tốn kém hơn song có cái khó là làm sao chọn được nhóm chứng phù hợp, đặc biệt trong ghép cặp các trường hợp bệnh và chứng.

Nghiên cứu thuần tập là phương pháp chắc chắn nhất để xác định các mối quan hệ nhân quả. Tuy nhiên thời gian và công sức bỏ ra lại nhiều hơn. Đặc biệt trong các bệnh hiếm việc xác định các trường hợp bệnh rất khó khăn do tần suất xuất hiện thấp. Các đối tượng nghiên cứu thay đổi chỗ ở hoặc công việc cũng là một khó khăn cho nghiên cứu. Để nghiên cứu đạt hiệu quả cao và tránh được những thất thoát trong quá trình thực hiện người nghiên cứu cần xem xét kỹ tính ổn định của quần thể nghiên cứu đồng thời cũng lựa chọn mẫu sao cho đủ lớn và dư lực mẫu một chút.

2.4. Các loại nghiên cứu phân tích khác

Một số nghiên cứu khác là các dạng đặc biệt của nghiên cứu phân tích như nghiên cứu can thiệp, nghiên cứu thực nghiệm, nghiên cứu thử nghiệm cận lâm sàng, lâm sàng. Thực chất đây là cách mà nhà nghiên cứu có một tác động nào đó vào cụm các vấn đề cần nghiên cứu để mong muốn có được một kết quả theo ý muốn hoặc đi theo một chiều hướng tích cực hơn.

Ví dụ người ta muốn biết về tác dụng của tỏi đối với bệnh tăng huyết áp là có thực hay không. Một nghiên cứu can thiệp được các tác giả tiến hành bằng cách thiết kế một nghiên cứu thuần tập với việc chọn mẫu và theo dõi 10 năm và sau đó thu được kết quả như sau:

- Nhóm uống tinh dầu tỏi 5ml/ngày (vào bữa sáng và tối) có 45 người tuổi từ 40 đến 50. Sau 10 năm có 2 người bị tăng huyết áp.

- Nhóm không cho uống tinh dầu thậm chí vào bữa ăn cũng chỉ ăn một vài lát tỏi là cùng (có sự tự nguyện tham gia), có 50 người cũng với tuổi từ 40 đến 50 và có tỷ lệ nam nữ như nhóm trên (cả hai nhóm đều sống ở cùng một thành phố). Sau 10 năm có 7 người bị tăng huyết áp.


NTTULIB

20

XÂY DỰNG ĐỀ CƯƠNG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC

1. Đặt vấn đề

Trong nghiên cứu khoa học việc xác lập một đề cương nghiên cứu tốt sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho cả quá trình nghiên cứu. Muốn xây dựng được một đề cương nghiên cứu nhà nghiên cứu cẩn có những bước chuẩn bị tích cực, đầy đủ và chi tiết.

Ví dụ:

- Cần phải chọn ra những vấn đề nghiên cứu trong hàng loạt các vấn đề thực tiễn.

- Cần phải thu thập thông tin đầy đủ về vấn đề nghiên cứu, qua đó định hướng cho nghiên cứu của mình.

- Cần phải xem xét nếu nghiên cứu vấn đề đó thì ta sẽ đạt được kết quả gì và có tác dụng gì cho thực tiễn khoa học cũng như trong đời sống xã hội...

2. Nội dung của đề cương nghiên cứu

Về cơ bản đề cương nghiên cứu bao gồm các nội dung sau:

2.1. Tên đề tài, chương trình hoặc dự án

Tác giả nên tìm một tên vừa đủ để thể hiện được nội dung và mục đích nghiên cứu. Tên đề tài nghiên cứu không quá 35 chữ, tốt nhất là khoảng 20 đến 30 chữ.

2.2. Phần hành chính

Tác giả, địa chỉ cơ quan, người phối hợp nghiên cứu...

2.3. Nội dung

2.3.1. Đặt vấn đề

Phần này phải nêu được tính cấp thiết của vấn đề và đặc biệt là phải nêu được mục tiêu nghiên cứu rõ ràng.

2.3.2. Tổng quan

Thu thập những tài liệu có liên quan đến vấn đề mình cần nghiên cứu. Qua đó hướng người đọc tập trung vào vấn đề của mình dự định nghiên cứu...

2.3.3. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu

Có thể có thêm địa điểm, thời gian, vật liệu nghiên cứu. Phần này mô tả các cách làm, phương pháp làm sao để ta có thể thu được kết quả nghiên cứu.

2.3.4. Dự kiến kết quả nghiên cứu

Phần này là nội dung chính để có thể mô tả được toàn bộ các kết quả nghiên cứu sau này theo những nhóm vấn đề cơ bản để trả lời được mục đích nghiên cứu.


NTTULIB

21

2.3.5. Kế hoạch và kinh phí nghiên cứu

Phần này nên chi tiết cụ thể các bước tiến hành theo từng giai đoạn và mỗi bước, mỗi giai đoạn cần xác định những công việc cụ thể cùng với chi phí cần thiết.

2.3.6. Dự kiến bàn luận kết quả nghiên cứu

Bàn luận kết quả phải dựa vào kết quả nghiên cứu. Trên thực tế ta chưa có kết quả nghiên cứu nên phải dựa vào khả năng có được của các kết quả nghiên cứu để tìm đọc các tài liệu có liên quan. Có làm như vậy sau này ta mới đưa được chính kiến của mình trên cơ sở các kết quả nghiên cứu mà mình sẽ thu được để so sánh với kết quả của các tác giả khác.

2.3.7. Kết luận và kiến nghị

Là phần tổng hợp các kết quả nghiên cứu, nên dựa vào mục tiêu nghiên cứu để kết luận, do vậy khi xây dựng đề cương ta chỉ cần viết là “Kết luận theo mục tiêu nghiên cứu”. Tất nhiên phần kiến nghị cũng phải viết là “Dựa trên kết quả nghiên cứu đã thu được”.

2.4. Tài liệu tham khảo

Viết theo quy định, đây là những tài liệu tham khảo chính dùng để phục vụ cho việc lập đề cương nghiên cứu.

3. Một số điểm cần lưu ý

Trong quá trình hình thành đề cương nghiên cứu cần phải lưu ý một số điểm sau đây:

- Khi đặt vấn đề nghiên cứu phải dựa trên một ý tưởng cụ thể, tuy nhiên nhà nghiên cứu phải trả lời được một số câu hỏi: Tại sao hoặc có cần nghiên cứu vấn đề này không? Đã có ai làm nghiên cứu này chưa?... Có như vậy cấp quản lý đề tài mới biết và ủng hộ cho những thuyết minh của nhà nghiên cứu.

- Phần tổng quan tài liệu là rất phức tạp đòi hỏi người nghiên cứu phải đọc và hiểu nhiều. Khi làm đề cương nghiên cứu ít nhất tác giả cũng phải biết vấn đề mình nghiên cứu có ai đã và đang làm không để mình tìm hướng đi khác không trùng lặp với các nghiên cứu đó.

- Phương pháp nghiên cứu. Đây là vấn đề cơ bản, đảm bảo cho sự thành công của đề tài nghiên cứu do vậy tác giả phải suy nghĩ, tìm tòi mọi phương tiện, phương pháp và tìm ra phương pháp tối ưu nhất để đảm bảo thành công cho nghiên cứu của mình. Ở đây cũng phải xem xét một điều nữa là ai sẽ làm, người đó có khả năng và đủ độ tin cậy hay không.


NTTULIB

22

CÁC BIẾN TRONG NGHIÊN CỨU

Trong nghiên cứu khoa học ta thường phải tìm tòi nghiên cứu để thu thập được

những số liệu cần thiết. Các số liệu này thường tập trung vào các dạng nhóm mà ta có thể gọi là các biến số trong nghiên cứu. Như vậy, biến số là một biểu thức chỉ ra cho ta biết đó là nhóm số liệu gì, ví dụ: Môi trường tự nhiên, môi trường xã hội thì có rất nhiều nhưng ta chọn nhóm số liệu vi khí hậu, nhóm số liệu về tình trạng hôn nhân... mà thông qua việc nghiên cứu các nhóm số liệu này sẽ cho ta những kết quả tương ứng.

1. Phân loại các biến số

Có nhiều cách phân loại các biến số, tuy nhiên ta thường phân loại chung chung một cách đại cương theo bản chất hoặc mối tương quan lẫn nhau của các biến số.

1.1 Phân loại theo bản chất

Theo bản chất ta có thể phân ra hai loại biến số là định tính và định lượng.

1.1.1. Biến định tính

Các biến số này chỉ có tính chất định tính, ví dụ: tuổi, giới, địa chỉ, trình độ.. biến số định tính này cũng phụ thuộc vào tác giả hoặc ở các điều kiện khác nhau.

1.1.2. Biến định lượng

Đây là các giá trị mà ta có thể định lượng được theo tiêu chuẩn quốc tế hoặc Việt Nam. Ví dụ ta có thể cân đo đong đếm được như: nhiệt độ, huyết áp, chỉ số huyết sắc tố... Về mặt khoa học “định lượng” mang tính cụ thể nên vấn đề phương pháp thu thập và phân tích cần hết sức lưu ý, ví dụ: phải dựa trên những kĩ thuật tốt nhất mà khả năng của ta có thể đáp ứng được...

1.2. Phân loại dựa vào mối tương quan

Trong y học đây là phân loại hay gặp nhất và thường là quan hệ nhân quả. Dựa vào quan hệ này người ta phân chia thành hai nhóm:

- Biến số độc lập: thường là yếu tố nguy cơ, trong mối quan hệ nhân qua với hiện tượng sức khoẻ cần nghiên cứu. Nó được xác định bởi người nghiên cứu dựa trên kinh nghiệm và sự tham khảo tài liệu. Nó tồn tại một cách độc lập không chịu sự chi phối của các hậu quả mà nó gây nên. Ví dụ: Nóng gây mất nước, mất muối ở người lao động song nó lại độc lập với hiện tượng mất muối ở người lao động,

- Biến phụ thuộc: Thường là yếu tố mà người nghiên cứu muốn tham khảo. Nó có thể là hậu quả trong mối quan hệ với nhiều yếu tố khác, cho nên giá trị của nó không phụ thuộc hoàn toàn vào một giá trị nào của các biến ảnh hưởng đến nó. Tuy nhiên, các biến số này thường không có giá trị độc lập trong mối quan hệ mà ta đang


NTTULIB

23

nghiên cứu, nó chỉ xẩy ra hoặc tồn tại bởi một hoặc nhiều yếu tố khác. Trong nghiên cứu vẫn tồn tại các yếu tố làm nhiễu biến phụ thuộc. Ví dụ: bệnh Bướu cổ đơn thuần (biến phụ thuộc) do thiếu Iốt, nhưng vẫn có các yếu tố khác làm tăng tỷ lệ bệnh bướu cổ đơn thuần như: độ cứng của nước, hoá chất trừ sâu...

2. Các yếu tố nhiễu

Trong nghiên cứu ta có thể gặp rất nhiều yếu tố gây nhiễu kết quả nghiên cứu. Trên thực tế đa số các hiện tượng sức khoẻ thường bị tác động bởi nhiều yếu tố, trong đó có yếu tố được biết rõ là nguyên nhân chính gây ra bệnh, tuy nhiên có nhiều yếu tố góp phần làm cho bệnh dễ phát sinh hoặc làm thay đổi tình trạng sức khoẻ. Nếu yếu tố này ảnh hưởng đồng thời với các yếu tố nguy cơ thì nó được coi là yếu tố nhiễu trong một tương quan nhân quả đang được khảo sát. Ví dụ: bụi là yếu tố nguy cơ đối với các bệnh đường hô hấp còn vi khí hậu là yếu tố nhiễu.

3. Ý nghĩa của việc phân loại biến số

- Biến số sẽ giúp cho việc xác định các chỉ số nghiên cứu, do vậy việc thu thập và phân tích số liệu chính là làm việc với các chỉ số này.

- Biến số sẽ giúp cho việc chọn cách thu thập số liệu

- Biến số giúp cho viện lựa chọn các test thống kê thích hợp khi phân tích số liệu

- Biến số giúp cho việc chọn cách trình bày số liệu nghiên cứu.

Trong nghiên cứu, việc xác lập các biến số cần thiết để tiến hành nghiên cứu nhà nghiên cứu cần thiết phải định nghĩa các biến số sao cho chính xác nhất và dễ vận dụng nhất trên thực tế.

Ví dụ về những định nghĩa các biến số

Định nghĩa lý thuyết về các biến số

Định nghĩa thiết lập cho các biến (tức là các chỉ số) Thước đo

Tuổi Tuổi tính theo ngày sinh Liên tục, theo tháng

Lượng Hemoglobin Nồng độ Hemoglobin có trong mạch máu được tính bằng thước đo Hemoglobin

Liên tục tính theo giam trên 100ml, tính gần đúng

Tình trạng dinh dưỡng

Cân nặng/tuổi so với đường cong chuẩn trong biểu đồ

phát triển

Thứ tự: 1. Có tình trạng dinh dưỡng tốt tức là có trên 80% trên mức chuẩn. 2. Tình trạng dinh dưỡng trung bình 60 -80% ở mức chuẩn. 3. Suy dinh dưỡng nặng: 60% dưới mức trung bình.

Sự hài lòng của bệnh nhân

Phản ứng của bệnh nhân với từng câu hỏi đặc trưng

Thứ tự: 1. Rất hài lòng. 2. Nhìn chung là hài lòng. 3. Một vài vấn đề không. 4. Rất không hài lòng.


NTTULIB

24

5. Không biết. 6. Không trả lời.

Tỉ lệ tiêm chủng % trẻ em được tiêm chủng ở lứa tuổi nhất định

Liên tục tức là tỉ lệ cao ≥ 80% Trung bình ≥ 60 - 80%. Thấp ≤ 60%

Carbonhydrate chính trong thức ăn

Dạng thức ăn chính Định danh: ngô, khoai, sắn, gạo

3.1. Những khả năng thay đổi khi định nghĩa các biến thường gặp.

- Nghề nghiệp: Nghề nghiệp được phân loại theo chuyên môn được đào tạo hay theo công việc thực tế? Nếu như đã về hưu hoặc thất nghiệp thì nên cân nhắc theo công việc làm nhiều nhất.

- Giáo dục: Số năm được đào tạo hoặc lớp học có trình độ cao nhất đã qua, trường đào tạo...

- Thu nhập: thu nhập cá nhân hoặc gia đình tính trung bình theo đầu người/năm...

- Mật độ dân số. số người trung bình trong một phòng, trong một căn hộ. Những phòng nào không được tính đến (phòng tắm, bếp, vệ sinh, nhà kho...)

- Tầng lớp xã hội: Dựa theo nghề nghiệp, học vấn, thu nhập, nơi cư trú, tiện nghi của gia đình hoặc những quan điểm của bản thân? Dựa trên một hoặc nhiều chỉ số đó.

- Tình trạng hôn nhân: Theo tình trạng hôn nhân chính thức (độc thân, có gia đình, goá bụa hoặc ly hôn) hoặc theo tình trạng ổn định (gần nhau thường xuyên hoặc không).

- Con cái: Tổng số những lần có thai trước đây hoặc tổng số con đã sinh sống hoặc chết...

- Ngày khởi phát bệnh: ngày phát hiện ra những triệu chứng đầu tiên, hoặc ngày khi có chẩn đoán, hoặc ngày được thông báo...

- Xuất hiện bệnh mạn tính: dựa vào thời gian và tiến triển của bệnh có thể xác định là bệnh mạn tính hay không? Chính vì vấn đề này nên có nhiều quan niệm khác nhau và định nghĩa khác nhau.

- Còn rất nhiều khái niệm, định nghĩa có thể thay đổi do yêu cầu cũng như thực tiễn nghiên cứu mà những người làm nghiên cứu có thể đề xuất hoặc thay đổi.

3.2. Một số điểm cần lưu ý khi xác định các biến trong nghiên cứu

- Trong quá trình nghiên cứu, dù là mô tả hay phân tích thì người làm nghiên cứu cũng nên nghĩ đến quan hệ nhân quả, tức là có cái này xuất hiện hoặc tồn tại thì có thể phát sinh hoặc phát triển cái kia. Khi xác định được mối quan hệ nhân quả thì việc tìm ra đâu là yếu tố nguy cơ, đâu là hậu quả không còn là vấn đề nữa.


NTTULIB

25

- Trên cơ sở xác định các nhóm số liệu, các biến trong nghiên cứu ta cũng hình thành ngay hoặc dần dần các phương pháp xử lý kết quả nghiên cứu sau này.

- Dù ta có chuẩn bị kỹ càng đến đâu đi chăng nữa thì trong quá trình nghiên cứu vẫn xuất hiện các biến nghiên cứu mới. Đây là điều chúng ta luôn phải ghi nhớ để xử lý kịp thời và phù hợp, lô gíc vấn đề đã đặt ra khi xây dựng đề cương nghiên cứu ban đầu.


NTTULIB

26

CHỌN MẪU TRONG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC

Đa số các nghiên cứu đều nhằm phục vụ hay đáp ứng cho từng quần thể rộng lớn, song ta chỉ có thể chọn một số nào đó có thể đại diện cho quần thể đó là mẫu nghiên cứu. Mẫu chọn được như thế nào, và cỡ mẫu là bao nhiêu? để có thể đại diện cho quần thể song ít mắc sai số và kinh tế, hiệu quả.

Cách chọn mẫu dù là mẫu ngẫu nhiên đơn, mẫu phân tầng hay mẫu chùm... đều phải dựa vào quần thể.

Quần thể có quy mô nhỏ dần từ quần thể tổng quát, quần thể định danh, quần thể có nguy cơ, quần thể có nguy cơ cao và cuối cùng là quần thể bị đe doạ.

Việc chọn mẫu nghiên cứu tuỳ thuộc vào mục tiêu nghiên cứu và khả năng nghiên cứu, song người ta thường chọn mẫu trong khu vực quần thể bị đe doạ làm nhóm chủ cứu để so sánh với nhóm chứng.

Thông thường mẫu được chọn dựa trên hai cơ sở quan trọng là kết quả nghiên cứu trước đó hay kết quả ước định, kết quả nghiên cứu thử nghiệm và xác suất cho trước do ta dự định.

Ví dụ: Ta có thể chọn mẫu trong nghiên cứu bệnh sất rét ở trẻ em dưới 5 tuổi khi ta biết tỷ lệ bệnh sốt rét trong trẻ em tại vùng đó khoảng 20% và ước lượng có độ tin cậy ở mức > 95%.

1. Các loại mẫu trong nghiên cứu

1.1 Mẫu không xác suất

- Mẫu mục đích: Là loại mẫu nghiên cứu không xác suất mà dựa vào mục đích của nhà nghiên cứu. Không có các yêu cầu của chọn mẫu và tính cỡ mẫu (Mẫu chủ đích).

- Mẫu kinh nghiệm: Là loại mẫu nghiên cứu không xác suất mà dựa vào kinh nghiệm của nhà nghiên cứu đối với vấn đề nghiên cứu.

- Mẫu tiện lợi: Là mẫu thiết kế để làm sao cho việc lấy đơn giản, tiện lợi.

1.2. Mẫu xác suất

- Mẫu ngẫu nhiên đơn.

- Mẫu ngẫu nhiên hệ thống.

- Mẫu ngẫu nhiên phân tầng.

- Mẫu chùm.

1.3. Mẫu ngẫu nhiên đơn

Định nghĩa: Là loại mẫu nghiên cứu trong đó các cá thể có cơ hội được chọn như


NTTULIB

27

nhau và mẫu nghiên cứu.

Cách tiến hành chọn: Sử dụng bảng số ngẫu nhiên là thông dụng hơn cả.

Giới thiệu cấu trúc bảng số: gồm có các hàng ngang và cột dọc, bảng có cấu trúc rất ngẫu nhiên để cho việc chọn lựa các số theo bất kỳ chiều hướng nào.

Cách sử dụng:

Xác định số ký tự cần thiết: mỗi ký tự là một số, số ký tự được lấy phụ thuộc vào kích thước quần thể nghiên cứu. Ví dụ: Nếu định nghiên cứu 10 cá thể trong số 100 cá thể ta lấy 3 ký tự. Tương tự nêu nghiên cứu 200 cá thể trong quần thể 1000 người ta chọn 4 ký tự.

Xác định chiều hướng chọn. Trước khi chọn số ta cần quy định chiều đi theo hàng hay theo cột để đảm bảo ngẫu nhiên.

Chọn các số ngẫu nhiên: đầu tiên ta chọn cá thể đầu tiên năm trong số các cá thể của quần thể, sau đó theo hướng đã chọn chọn tiếp các cá thể sau nếu chọn được số đã chọn thì bỏ qua.

Có thể dùng cách bốc thăm, rút số đồng tiền, quay cổ chai để chọn.

Ưu nhược điểm:

Là cơ sở cho các kỹ thuật chọn mẫu khác.

Tốn kém và tốn thời gian

Không thuận tiện

Không thích hợp cho các bệnh phân bố theo tuổi, giới...

1.4. Mẫu hệ thống

Định nghĩa: Là loại mẫu nghiên cứu giống như mẫu ngẫu nhiên đơn nhưng các cá thể được chọn cách nhau một khoảng cách nhất định.

Cách tiến hành chọn:

Tính khoảng cách mẫu k = N/n

Chọn số ngẫu nhiên đầu tiên < k (theo bảng số ngẫu nhiên)

Tìm các số sau bằng số trước nó + k

Ví dụ: Chọn 7 cá thể trong số 70 người để nghiên cứu ta làm như sau:

Tính k = N/n = 70/7 = 10

Chọn trên bảng số được một số ngẫu nhiên nhỏ hơn 10, giả sử là 8 đó chính là cá thể đầu tiên, cá thể thứ 2 là 8 + 10 = 18, cá thể thứ 3 là 28... cá thể cuối cùng là 68.


Dễ triển khai hơn mẫu ngẫu nhiên đơn


NTTULIB

28

Không thích hợp cho các đặc trưng nghiên cứu phân bố theo chu kỳ.

1.5. Mẫu tầng

Định nghĩa: Là một mẫu nghiên cứu mà quần thể được chia làm nhiều tầng, riêng biệt, mỗi tầng có số lượng cá thể nhất định được chọn vào mẫu nghiên cứu.

Cách tiến hành chọn:

Định nghĩa tầng: tầng là tập hợp các cá thể tương đối giống nhau về các đặc trưng nghiên cứu.

Phân bổ các cá thể vào các tầng: cân xứng và không cân xứng.

Ví dụ:

Một nghiên cứu về mô hình bệnh tật và sử dụng dịch vụ y tế được tiến hành tại huyện Võ Nhai năm 1995. Mẫu tầng được chọn để nghiên cứu, thủ tục như sau. Người ta chia huyện làm 3 tầng: Vùng núi cao, vùng núi, vùng trung du. Sau đó liệt kê các xã thuộc từng vùng rồi chọn ngẫu nhiên mỗi vùng 2 xã để nghiên cứu. Tất cả các cá thể trong 6 xã đều được nghiên cứu.


Giá thành thấp hơn

Chính xác hơn các mẫu khác nếu các đặc trưng nghiên cứu đồng nhất trong từng tầng.

Có cả thông tin trên từng tầng lẫn thông tin của các tầng.

1.6. Mẫu chùm

Định nghĩa: Là một mẫu ngẫu nhiên đơn trong đó mỗi đơn vị mẫu là một tập hợp các cá thể gọi là chùm.

Cách tiến hành chọn (xem phần bài chọn 30 chùm)

Ưu nhược điểm

Giá thành thấp nhất,

Thuận tiện và dễ tiến hành trên thực địa

Sai số chuẩn cao.

1.7. Các bước tiến hành chọn mẫu 30 chùm ngẫu nhiên

- Liệt kê các xã/ làng

- Điền dân số từng xã / làng

- Tính dân số cộng dồn.

- Tính khoảng cách mẫu k = tổng dân số cộng dồn / 30 chùm.


NTTULIB

29

- Dùng bảng ngẫu nhiên chọn ra chùm đầu tiên có dân số < k

- Chọn tiếp các chùm khác bằng cách lấy chùm trước + k

- Chọn các cá thể trong từng chùm bằng cách chọn nhà đầu tiên rồi theo quy luật nhà gần nhà.

Ví dụ:

Trong cuộc đánh giá tiêm chủng mở rộng tại huyện X năm 1988, mẫu chùm được chọn để đánh giá tỷ lệ tiêm chủng đạt được cho trẻ dưới 10 tuổi. Người ta làm như ví dụ sau:

Tỉnh TN có 113 xã và phường thì các cụm điều tra nằm trong 113 xã đó. Từ số lượng 113 xã, ta chọn một cách ngẫu nhiên 30 cụm mẫu đại diện cho 113 xã của toàn tỉnh TN.

(1) Trước hết ta lập danh sách 113 xã, phường với số dân của từng xã.

Tương ứng với hàng ngang của xã, ta cộng dồn dân số lại cho đến hết.

Danh sách các cụm trong tỉnh TN (cả các trang bên)

TT Tên xã (viết tắt) Dân số Cộng dồn dân số Cụm mẫu 1 2 3 4 5 6 7 8

a b c ơ e f g h

12.888 3.489 6.826 4.339 2.202 4.341 1.544 855

12.888 16.377 23.203 27.542 29.745 34.086 35.630 36.515

Cụm 1

Cụm 2 9 10

i K

12.962 14.234

49.477 63.71 1

Cụm 3

11 12

l m

1 1.520 13.767

75.231 88.998

Cụm 4

13 14

o p

13.053 10.000

92.051 112.051

Cụm 5

15 16 17

q r s

2.207 1.355 833

114.348 115.703 116.536

Cụm 6 18 19 20 21 22 23 24 25

t u v ư w x y Z

4.118 2.782 3.285 4.416 3.168 1.179 621

3.193

120.654 123.436 126.721 131.137 134.325 135.504 136.116 139.309

Cụm 7


NTTULIB

30

26 Q 17.808 157.117 Cụm 8 27 28 29

E E T

3.914 15.006 9.584

161.031 176.037 185.621

Cụm 9 30 31 32

Y U I

4.225 2.625 35.000

189.846 193.498 227.498

Cụm 10 33 34 35 36 37 38 39

Ô P A S D Đ F

3.954 2.115 507

3.516 14.402 2.575 3.105

231.452 233.567 234.074 237.672 251.992 254.567 257.672

Cụm 11

Cụm 12

Cụm 13 40 41 42

G H J

4.176 1.919 3.261

261.848 263.767 267.028

43 44 45

K L

4.270 3.301 3.250

271.298 274.599 277.849

Cụm 14 46 47 48 49

Z X C V

4.670 757

12.037 2. 1 55

282.519 283.276 295.313 297.468

Cụm 15 50 51 52 53 54 55 56

B N M qư qe qr qt

3.702 2.262 791

3.468 4.338 3.930 2.112

301.170 303.432 304.223 307.691 312.209 315.959 318.071

Cụm 16 57 58 59 60

qy qu qi qo

3.953 2.198 9.891 3.154

322.024 324.222 334.113 337.267

Cụm 17 61 62 63 64 65

qp qa qd qs qf

2.548 1.034 2.415 4.325 13.233

339.815 840.849 343.264 347.589 360.822

Cụm 18 66 67 68 69 70

qg qh qj qk ql

511 2.313 3.108 4.162 4.250

361.333 363.646 366.754 370.917 371657


NTTULIB

31

71 72

qz qx

784 3.423

375.951 379.374

Cụm 19

73 74 75 76 77

qc qv qb qn qm

4.0987 4.540 2.322 3.987 4.211

383.472 388.012 390.334 394.321 398.532

Cụm 20 78 79 80 81 82 83 84

eư er et ey eu ei eo

2.541 848

1.281 3.310 4.513 4.762 3.647

401.073 401.921 403.202 406.512 410.825 410.587 419.234

Cụm 21 85 86

ep ea

2.530 16.983

421.764 438.747

Cụm 22

87 88 89 90 91

es ed ef êg eh

2.730 4.869 3.300 4.150 3.760

441.447 446.346 449.646 453.796 457.556

Cụm 23 92 93 94

êh ej ek

1.587 16.699 2.703

459.143 475.842 478.545

Cụm 24 95 96 97 98 99 100 101

el ez ex ec ev eb en

747 4.451 4.425 3.860 2.835 1.725 3.988

479.292 483.743 488.168 492.028 494.863 496.588 500.576

Cụm 25 102 103 104 105 106 107

em zq zw ze zr zt

4.124 4.389 1.126 2.166 3.393 4.787

504.700 509.089 510.215 512.381 51 5.774 520.561

Cụm 26 108 zy 23.447 544.008 Cụm 27 109 zy 13.689 557.697 Cụm 28 110 111

zu zi

14.696 20.000

572.393 592.303

Cụm 29

112 113

zp zx

3.990 4.754

596.383 601.137

Cụm 30

Số cộng dồn dân số 601.137 (2) Tính khoảng cách mẫu theo công thức sau đây:


NTTULIB

32

Số cộng dồn dân số

30 cụm = Khoảng cách mẫu

Ví dụ: Theo bảng trên ta có:

601.137

30 = 20.037

(3) Để xác định cụm từ thứ nhất, ta phải tìm một số ngẫu nhiên theo bảng số ngẫu nhiên. Số này phải bằng hoặc ít hơn khoảng cách mẫu. Số này chỉ cụm từ thứ nhất.

Ví dụ: Theo bảng trên, dọc bảng số ngẫu nhiên ta có 16.225. Số này chấp thuận được vì bé hơn khoảng cách mẫu. Vậy cụm đầu tiên nằm trong xã b có số thứ tự là 2 ở cột thứ tự.

(4) Để xác định cụm thứ 2, ta theo công thức:

Số ngẫu nhiên + Khoảng cách mẫu = cụm 2

Ví dụ: Trong bảng

Cụm 2 = 16.225 + 20.037 = 36.262

Vậy cụm 2 nằm trong xã h, có số TT là 8 ở cột thứ tự.

(5) Để xác định cụm 3, ta theo công thức.

Số đã chỉ cụm trước + Khoảng cách mẫu = cụm 3

Ví dụ: Trong bảng

Cụm 3 = 36.262 + 20.037 = 56.299

Vậy cụm 3 nằm trong xã k, một xã đông dân, có số 10 ở cột thứ tự.

(6) Để xác định các cụm sau, ta vẫn theo công thức (5) và tìm đủ 30 cụm trong danh sách.

2. Ước lượng mẫu nghiên cứu mô tả thông qua tỷ lệ

2.1. Mẫu nghiên cứu cho một tỷ lệ

Theo thường lệ trước hết người ta phải ấn định một ngưỡng chính xác 2 cho tỷ lệ p. Người ta thường lấy ngưỡng 0,05 hoặc 0,01. Với ngưỡng này giá trị “X”, tương ứng Z1 - α/2 sẽ là 1,96 hoặc 2,33.

Công thức tính cỡ mẫu thông thường được ứng dụng như sau:

Trong đó:


NTTULIB

33

P = tỷ lệ ước định

q = 1 - p

e = ngưỡng chính xác (có thể ký hiệu là d)

Số 1 của công thức là số dư

Mẫu nên có:

Số dư là để cho mẫu chắc chắn có xác suất < xác suất ấn định.

Trong công thức có p là tỷ lệ ước định trong quần thể. Ty lệ p có được là từ nghiên cứu trước hoặc nghiên cứu thăm dò (Philot study). Nếu không có nghiên cứu trước thì ta phải lấy cỡ mẫu tối đa bằng cách chọn p = 0,5

Ví dụ: Muốn tìm khả năng gây độc của một chất độc x có trong môi trường người ta đã đem nghiên cứu trên chuột xem tỷ lệ sống sót sau 1 tuần với mức tin cậy là 95%. Một nghiên cứu tương tự đã cho biết là tỷ lệ sống sót là 20%. (P = 0,2). Độ chính xác được ấn định e = 0,03. Vậy cần có n chuột là bao nhiêu con?

Ứng dụng công thức ta có:

0,2(1-0,2)n = 1,962 x

(0,03)2 = 683 chuột, cộng thêm 1, ta có 684 con

Như vậy xác xuất càng lớn hoặc (t) càng lớn thì mẫu càng nhiều.

2.2. Mẫu nghiên cứu cho hai tỷ lệ (hai mẫu)

Thông thường ước lượng mẫu nghiên cứu cho hai tỷ lệ thì nghiên cứu hai mẫu này là có cùng một cỡ nA = nB.

Công thức :

Cách vận dụng tính mẫu n tương tự như với mẫu ước lượng cho một tỷ lệ.

3. Ứớc lượng mẫu nghiên cứu mô tả thông qua số trung bình và độ lệch chuẩn

Nếu như những nghiên cứu sẽ có kết quả là số trung bình cộng và độ lệch chuẩn như chiều cao, cân nặng, đường huyết... khi ước lượng mẫu phải dựa vào kết quả nghiên cứu trước đó người ta đã tiến hành hoặc điều tra thăm dò của ta để có độ lệch chuẩn và độ chính xác.

Ví dụ: Cân nặng là số giam, chiều cao là số cm...


NTTULIB

34

3.1. Mẫu nghiên cứu cho một quần thể

Tương tự việc ước lượng tỷ lệ, ta cần phải ấn định ngưỡng xác suất (Z1 - α/2 là bao nhiêu?) sau đó áp dụng công thức:

Trong đó:

S2: Phương sai ước định

e2: sai số ước định

Ví dụ: Cần n đủ để điều tra chiều cao thanh niên khu vực. Khi ta biết một điều tra thăm dò cho thấy s = 5cm. Ta đặt độ chính xác của pháp đo e = 0,5cm và ngưỡng xác suất là 0,05, ứng dụng trong công thức.

Vậy cần nghiên cứu với mẫu từ 385 thanh niên trở lên sẽ có kết quả có xác suất

p < 0,05. Như vậy muốn tăng độ chính xác lên 0,25 cm ta phải khám gấp 4 lần nhiều hơn (trên 1537 người).

3.2. Mẫu nghiên cứu cho 2 quần thể hoặc 2 mẫu trong một quần thể

Tương tự với một mẫu ở một quần thể khi tính cỡ mẫu người ta cũng cần các thông tin như vậy ở hai khu vực. Thường thì hai mẫu có cỡ mẫu tương tự: nA = nB.

Công thức cỡ mẫu:

Trong đó:

S2A : Phương sai đối với quần thể A

S2B : Phương sai đối với quần thể B

Ví dụ: Cần tìm mẫu đủ để nghiên cứu thời gian phản ứng ở hai nhóm thanh niên, nhà tâm lý học ước lượng độ lệch chuẩn ở hai nhóm. Nhóm A có s = 0,05 giây; nhóm B có s = 0,04 giấy, ở ngưỡng p = 0,01.

Ứng dụng công thức trên cơ sở mẫu nA = nB chúng ta có:

Vậy mỗi mẫu nghiên cứu cần 274 người thì mới đáp ứng được yêu cầu mẫu


NTTULIB

35

chuẩn xác.

4. Ước lượng cỡ mẫu cho nghiên cứu bệnh chứng

Công thức được áp dụng như sau:

Trong đó:

p1: Tỷ lệ các cá thể phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ được ước lượng cho nhóm bệnh.

po: Tỷ lệ các cá thể phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ được ước lượng cho nhóm chứng (Giá trị p1 và po có thể được lấy từ kết quả từ các nghiên cứu trước đó hoặc nghiên cứu thử).

ε: Mức độ chính xác mong đợi [chênh lệch cho phép giữa tỷ suất chênh (OR) thực của quần thể và OR thu được từ mẫu].

Chú ý: Trong trường hợp chỉ biết một trong hai giá trị p1 và po hoặc OR ta có thể tính giá trị chưa biết thông qua công thức sau:

5. Tính cỡ mẫu cho nghiên cứa thuần tập (Cohort study)

Công thức được áp dụng như sau:

Trong đó:

p1: Tỷ lệ các cá thể phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ được ước lượng cho nhóm bệnh.

po: Tỷ lệ các cá thể phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ được ước lượng cho nhóm chứng (Giá trị pl và tro có thể được lấy từ kết quả từ các nghiên cứu trước đó hoặc nghiên cứu thử).

ε: Mức độ chính xác mong đợi [chênh lệch cho phép giữa tỷ suất chênh (OR) thực của quần thể và OR thu được từ mẫu ].

Chú ý: Trong trường hợp chỉ biết một trong hai giá trị p1 và po hoặc OR ta có thể tính giá trị chưa biết thông qua công thức sau:

p1 = (RR) po


NTTULIB

36

6. Chọn mẫu cho nghiên cứu can thiệp

Có nhiều cách song người ta thường sử dụng công thức sau:

Trong đó:

Lấy Z1 - α/2 = 1,96

Z1-β : 0,84 (lực mẫu thường được lựa chọn là 80%)

p1: Tỷ lệ gặp trước can thiệp

p2: Ước lượng sau can thiệp

Đánh giá sau can thiệp ta lại phải thông qua các chỉ số hiệu quả như công thức đã được giới thiệu trong phần các phương pháp nghiên cứu:

Trong đó:

pl: Tỷ lệ gặp trước can thiệp

p2: Tỷ lệ thu được sau can thiệp

Tuy nhiên cần phải tính các CSHQ% (A) ở nhóm nghiên cứu, can thiệp và các CSHQ%(B) ở nhóm đối chứng, không can thiệp, sau đó tính các hiệu số CSHQ% (Ai) CSHQ% (Bi) để xác định hiệu quả thực sự cho từng giải pháp can thiệp đã áp dụng.


NTTULIB

37

CÁCH THU THẬP VÀ TRÌNH BÀY SỐ LIỆU NGHIÊN CỨU

1. Thu thập số liệu

Những số liệu nghiên cứu và minh chứng có thể thu được từ nhiều nguồn, cách khác nhau với các phương pháp nghiên cứu hồi cứu hoặc nghiên cứu hiện tại thông qua điều tra ở thời điểm nào đó, đồng thời cũng có thể qua các loại xét nghiệm hoặc thực nghiệm như: xét nghiệm máu, nước tiểu... phỏng vấn đối tượng nghiên cứu, khám đối tượng nghiên cứu, các,thông tin từ sổ sách, tạp chí, báo cáo bệnh án... Tuy nhiên phương pháp thường áp dụng ở cộng đồng với chi phí thấp là phương pháp “Điều tra bằng phiếu hỏi”.

2. Điều tra bằng phiếu hỏi

Mỗi cuộc điều tra đều có mục tiêu riêng. Dựa vào mục tiêu nghiên cứu mà người nghiên cứu sẽ soạn thảo những bộ câu hỏi để làm sao thu thập được đủ thông tin đáp ứng được mục tiêu nghiên cứu. Câu trả lời cho các câu hỏi này chính là các chỉ số, các biến số nghiên cứu.

Thông tin có thể thu thập theo cách trực tiếp (phỏng vấn) hoặc gián tiếp (qua thư, điện thoại...). Thông thường có hai cách lập câu hỏi:

Câu hỏi có trả lời tự do tuỳ theo người được hỏi và câu hỏi có trả lời theo định hướng của người nghiên cứu muốn biết. Bất kỳ loại nào thì câu hỏi cũng cần đạt các yêu cầu sau:

- Rõ ràng và đơn giản

- Tránh dùng các thuật ngữ quá sâu về chuyên môn

- Tránh “gợi ý” người trả lời

- Có tính liên tục

- Bảo vệ người được phỏng vấn

- Đã qua thử nghiệm trước khi triển khai rộng.

Để xây dựng công cụ thu thập thông tin được đầy đủ và chính xác, người nghiên cứu cần phải đặt ra những câu hỏi sau đây:

- Điều cần biết cụ thể là gì?

- Điều đó có phù hợp với mục tiêu và nội dung nghiên cứu không?

- Công cụ thu thập các thông tin đã phù hợp với thiết kế nghiên cứu chưa?

- Cần bổ xung loại công cụ nào khác không”

- Đối tượng điều tra là ai? Bộ công cụ đã thích hợp với đối tượng nghiên cứu


NTTULIB

38

không? Các phần, các chủ đề, mục có phù hợp với thiết kế nghiên cứu không? Liệu đối tượng nghiên cứu có thể trả lời được những câu hỏi đặt ra không? Nguồn số liệu hiện có đã đáp ứng đủ về lượng thông tin?

- Cỡ mẫu nghiên cứu (điều tra) có lớn không?...

2.1. Các loại bảng câu hỏi và câu hỏi

Bảng câu hỏi là công cụ sử dụng để hỏi trực tiếp hoặc gián tiếp đối tượng nghiên cứu. Trong bảng câu hỏi, các câu hỏi cũng được sắp xếp theo các chương, mục khác nhau.

Bảng câu hỏi: Có thể dùng bảng câu hỏi để phỏng vấn trực tiếp hoặc gián tiếp đối tượng nghiên cứu. Phỏng vấn trực tiếp có ưu điểm hơn là phỏng vấn gián tiếp, nhưng vẫn có những hạn chế nhất định. Bởi lẽ, kết quả nghiên cứu sẽ khác nhau nếu trình độ của điều tra viên khác nhau, cách đặt câu hỏi khác nhau, tính trung thực trong nghiên cứu khác nhau...Sai số của phỏng vấn trực tiếp tùy thuộc vào nghiên cứu viên nhiều hơn, còn sai số của phỏng vấn gián tiếp lại tùy thuộc vào người trả lời nhiều hơn.

Câu hỏi: Có 3 loại câu hỏi: Câu hỏi đóng, câu hỏi mở và câu hỏi nửa đóng (câu hỏi bán cấu trúc)

Câu hỏi đóng: Câu hỏi kiểu này vừa đặt câu hỏi, vừa có câu trả lời sẵn để đối tượng nghiên cứu trả lời. Loại câu hỏi này dùng cho điều tra hộ gia đình ở những nơi dân trí thấp. Mục đích là để tìm kiếm “những điều ta cần biết” và những thông tin có giới hạn, có tính chất phân loại, đo lường. Dạng câu hỏi này dễ xử lý và thường dùng trong nghiên cứu y học.

Ví dụ: Chị có đủ sữa cho cháu bú không? có không

Câu hỏi mở: Câu hỏi không có câu trả lời sẵn. Dùng cho trường hợp điều tra các cộng đồng có trình độ văn hóa cao, trong các điều tra về nhân chủng và xã hội. Câu hỏi này dùng để tìm “những điều ta cần biết” và “những điều đối tượng nghiên cứu muốn nói cho ta biết”. Tuy nhiên, đối tượng nghiên cứu có thể đi chệch hướng nghiên cứu của đề tài.

Ví dụ: Hãy cho biết lợi ích của việc nuôi con bằng sữa mẹ?

Câu hỏi nửa đóng: là câu hỏi đóng, nhưng ở cuối câu đặt câu hỏi mở.

Loại câu hỏi này thường dùng khi người nghiên cứu chưa thực sự biết hết liệu những câu trả lời có thể sẽ là gì. Câu hỏi này dùng để thu thập các ý kiến, tìm hiểu thái độ, thu lượm những ý kiến của đối tượng nghiên cứu hoặc được sử dụng khi tình huống cần linh hoạt, ứng biến, thăm dò cho việc đặt câu hỏi đóng cho nghiên cứu diện rộng của những nghiên cứu sau đó.

Ví dụ: Lý do chị không đến trạm y tế khám khi chị bị ốm là gì?


NTTULIB

39

- Trạm y tế ở xa

- Chất lượng chuyên môn kém

- Phải chờ đợi lâu

- Khác, là gì ?...............

Các dạng câu hỏi có cấu trúc: các dạng câu hỏi có cấu trúc có thể đưa ra: Sự lựa chọn lấy một trong hai khả năng, ví dụ như có hoặc không, đồng ý hoặc không đồng ý, phù hợp hay không phù hợp... Đối với các câu hỏi loại này nên thêm câu trả lời “không biết”.

- Một sự lựa chọn trong nhiều khả năng

Ví dụ: Bạn sẽ chọn loại kháng sinh nào trước tiên để điều trị viêm phổi cho trẻ em tại cộng đồng?

+ Erythromyxin

+ Ampixilin

+ Cotrimoxazol

+ Tetraxyclin

+ Khác (ghi rõ)

- Một thang điểm giống như thang nhiều bậc giữa hai cực

Ví dụ: Khi còn là sinh viên, phương pháp giảng dạy nào đã được sử dụng?

Phương pháp giảng dạy Tần số sử dụng

Thảo luận nhóm 12345

Đóng vai 12345

Nghiên cứu trường hợp 12345

1: Tất cả thời gian 4: Hiếm khi

2: Hầu hết thời gian 5: Không bao giờ

3: Đôi khi

- Câu trả lời bằng số. Ví dụ: Chị có mấy con? Chị bao nhiêu tuổi?

- Cơ hội thăm dò để gợi ý nhiều câu trả lời đặc biệt hơn

Ngôn ngữ và phong cách diễn tả: Ngôn ngữ các câu hỏi phải phù hợp với trình độ người trả lời. Nên sử dụng tiếng bản xứ, địa phương hay cách nói thông dụng hàng ngày. Tránh dùng các thuật ngữ chuyên môn hoặc chữ viết tắt.

Một số lưu ý khi xây dựng bảng câu hỏi:

Tránh đặt những câu hỏi khó hiểu hoặc dễ bị hiểu sai ý: Cần thiết phải đặt câu hỏi đó cho chính mình, cho một số người khác xem cách hiểu của họ có giống nhau


NTTULIB

40

không, có thể trả lời được đúng vào câu hỏi như ý đồ thiết kế không. Không nên đặt câu hỏi quá dài, vòng vo, không đi ngay vào vấn đề cần hỏi. Không nên dùng ngôn ngữ khoa học trong giao tiếp. Cần thiết phải làm việc theo nhóm và thử lại nhiều lần trước khi sử dụng bộ công cụ.

Ví dụ: Anh chị dự định bao lâu nữa thì sinh con?

Tránh đặt câu hỏi có tính chất gợi ý trả lời: Ví dụ: Nên tránh dùng câu hỏi “ Chị có cho rằng uống nước lã sẽ bị tiêu chảy không?”. Câu này nên hỏi lại là “uống nước lã có thể gây bệnh gì?”

- Cần có một số câu hỏi kiểm tra lại những câu hỏi trước nếu thấy cần thiết.

- Cần sắp xếp các phần, mục, chủ đề theo những thứ tự nhất định: Thông thường, bảng câu hỏi thường được cấu trúc theo thứ tự sau:

- Phần hành chính: các đặc điểm về nhân khẩu học như tuổi, giới, nghề nghiệp, trình độ văn hóa, tình trạng hôn nhân, nơi ở, tình trạng kinh tế...

- Phần các câu hỏi có tính chất mô tả: Cần lần lượt từ khái quát đến cụ thể, từ kiến thức, thái độ đến thực hành.

- Phần các câu hỏi khai thác các thông tin có tính chất tìm nguyên nhân và các câu hỏi có tính chất tế nhị cần để ở cuối bảng hỏi. Ví dụ như các câu hỏi về thu nhập, thái độ chính trị, nguyện vọng, lòng tin, hành vi trong sức khỏe sinh sản, bệnh lây truyền qua đường tình dục...

- Độ dài của bộ câu hỏi: Nhìn chung bộ câu hỏi có độ dài hợp lý là mất khoảng nửa giờ hoặc ít hơn để thực hiện trong một cuộc phỏng vấn có cấu trúc. Không nên thiết kế bộ câu hỏi mà nếu phỏng vấn phải mất khoảng một giờ mới kết thúc. Những bộ câu hỏi như vậy nên được chia ra để phỏng vấn tại hai thời điểm khác nhau thì hiệu quả sẽ tốt hơn.

- Tính tin cậy và tính giá trị của bộ câu hỏi: Câu hỏi và câu trả lời cẩn có sự nhất quán, minh bạch. Có thể có nhiều cách tiếp cận câu trả lời, nhưng nội hàm của các câu hỏi phải giống nhau. Đôi khi phải làm lại các cuộc phỏng vấn để so sánh kết quả hoặc kiểm tra, đối chiếu các câu trả lời với các minh chứng sẵn có khác. Tuy nhiên, những câu hỏi về quan điểm thường không cung cấp một sự đo lường trực tiếp tính tin cậy vì người ta có thể thay đổi ý kiến.

- Cách sắp xếp bộ câu hỏi phải đảm bảo tính khả thi, tính liên tục. Việc chuyển tiếp từ phần này sang phần khác phải đảm bảo tính logic, nhẹ nhàng, uyển chuyển. Trong phần chính của bộ câu hỏi, nên thiết kế những bước nhảy hợp lý trong một số câu hỏi.

- Phải có phần chỉ dẫn điền câu trả lời, có thể đưa vào ngay các câu hỏi hoặc có bản hướng dẫn riêng.


NTTULIB

41

- Cần kiểm tra lại lần cuối xem các câu hỏi đặt ra đã đủ để trả lời cho những điều mình cần biết chưa. Nếu thiếu phải bổ sung, nếu thừa thì cắt bỏ. Các câu hỏi quá dài nên chia nhỏ thành các câu hỏi phụ có tính chất dẫn dắt và một câu hỏi chính ngắn gọn.

- Phải đủ chỗ trống để điền cho các câu hỏi mở

- Để dễ vào số liệu, các đề mục nên ký hiệu bằng các chữ cái A, B, C...ngay ở đầu, sau đó đánh số cho các câu hỏi trong đề mục.

Ví dụ: A. Các thông tin chung

+ Tuổi.....

+ Giới (nam=1, nữ =2)

…

Sau này vào máy tính chỉ cần viết A1 có nghĩa là tuổi, A2 có nghĩa là giới.

2.2. Biểu mẫu thu thập thông tin (Check - list)

Có nhiều loại thông tin, mỗi loại thông tin sau này sẽ được thể hiện bằng các chỉ số hoặc biến số. Ngay cả một loại thông tin cũng có thể thu được từ nhiều nguồn khác nhau. Cần có nhiều nguồn thông tin để so sánh.

Không có biểu mẫu sẵn, số liệu không thống nhất sẽ không tính toán, xử lý được số liệu

Xuất phát từ mục tiêu nghiên cứu mà đưa ra các biểu mẫu khác nhau. Trình tự xây dựng biểu mẫu cũng như xây dựng bảng câu hỏi. Chỉ khác là thông tin không phải thu thập được bằng cách hỏi đối tượng mà bằng các số liệu có sẵn từ sổ sách hoặc quan sát trực tiếp.

Một số lưu ý khi dùng biểu mẫu để thu thập thông tin:

Đối với các số liệu thống kê, do ít được chú ý nên việc ghi chép rất khác nhau hoặc rất tản mạn, độ tin cậy thấp, nhiều số liệu bị giấu đi hoặc thổi phồng, nhiều số liệu mâu thuẫn với nhau...cách khắc phục tốt nhất là cùng người điền số liệu vào mẫu xem xét từng con số, kiểm tra nguồn, ghi lại nguồn số liệu nên làm nhiều lần, nếu số liệu mâu thuẫn nhau phải hỏi lại từ đầu.

2.3. Bệnh án nghiên cứu

Bệnh án nghiên cứu là những hình thức phối hợp của hai dạng công cụ: bảng câu hỏi và check-list. Bệnh án nghiên cứu có thể làm ngay từ đầu, trước khi thu thập số liệu nhưng cũng có thể thiết kế để phân tích lại số liệu sẵn có. Tuy nhiên, vẫn phải dựa vào mục tiêu nghiên cứu để thiết kế bệnh án nghiên cứu.

Phần câu hỏi và phần check - list có thể xen kẽ nhau. Tuy nhiên, những câu hỏi có tính chất hành chính thường đặt ở phần đầu, các câu hỏi này rất giống với bệnh án


NTTULIB

42

thông thường, nhưng phải thêm những câu hỏi đặc trưng khác cho nghiên cứu, mà trong bệnh án thông thường không có. Sau đó, các câu hỏi được dùng vừa để xác định các triệu chứng cơ năng, vừa mô tả các triệu chứng thực thể. Điều lưu ý là mọi triệu chứng đều phải có tiêu chuẩn rõ ràng.

Khi sử dụng số liệu của bệnh án cũ, rất nhiều số liệu sẽ không có. Đây là một trong những nhược điểm của hồi cứu số liệu.

2.4. Một số hoạt động trợ giúp

2.4.1. Thử bộ câu hỏi

Bộ câu hỏi cần được tiến hành trên một số nhỏ các đối tượng nghiên cứu trước khi tiến hành điều tra

2.4.2. Đào tạo điều tra viên

Các điều tra viên cần được lựa chọn và huấn luyện kỹ trước khi tiến hành điều tra. Phải luôn giám sát các hoạt động của các điều tra viên (1 giám sát viên cho 4-6 điều tra viên)

2.4.3. Kiểm tra và mã hóa

Cuối mỗi ngày điều tra, giám sát viên cần kiểm tra lại các phiếu điều tra để tìm những câu hỏi bị bỏ sót, chưa trả lời hoàn chỉnh, câu trả lời chưa rõ ràng... Điều tra viên có thể phải quay lại để thu thập thông tin còn thiếu hoặc chưa rõ ràng. Sau đó là công việc mã hóa một cách cẩn thận các câu hỏi.

Ví dụ bộ câu hỏi lượng giá nhu cầu đào tạo dự phòng phơi nhiễm nghề nghiệp với HIV/AIDS (trích một phần)

(Dùng cho cán bộ giảng dạy các trường đại học Y)

01.Trường đại học: Y Thái Nguyên 1 Y Hà Nội 2 Y Hải Phòng 3 Y Thái Bình 4 Y Huế 5 Y Tây Nguyên 6 Y Dược TP Hồ Chí Minh 7 Y Dược Cần Thơ 8 02. Mã số người được phỏng vấn: 03. Tên cán bộ phỏng vấn: 04. Bộ môn/khoa phòng của cán bộ phỏng vấn: 05. Ngày phỏng vấn: Điều tra viên khoanh tròn một hay nhiều tình huống trả lời mà người trả lời cho

là đúng


NTTULIB

43

A. Những thông tin chung STT Nội dung Trả lời A1 Anh/chị bao nhiêu tuổi? Tuổi:........................

A2 Giới Nam

Nữ 1 2

A3 chuyên ngành đào tạo chính bậc đại học của anh/chị là gì?

Đa khoa Chuyên khoa truyền nhiễm Chuyên khoa Da liễu Chuyên khoa Nội Chuyên khoa Ngoại Chuyên khoa Sản Chuyên khoa Nhi Chuyên khoa Y tế công cộng và Y học Dự phòng Chuyên khoa Lao Chuyên khoa khác (ghi rõ.........)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A4 Anh/chị tốt nghiệp đại học năm nào?

Năm:..............

A5 Chuyên ngành đào tạo chính bậc sau đại học của anh/chị là gì?

Đa khoa Chuyên khoa truyền nhiễm Chuyên khoa Da liễu Chuyên khoa Nội Chuyên khoa Ngoại Chuyên khoa Sản Chuyên khoa Nhi Chuyên khoa Y tế công cộng và Y học Dự phòng Chuyên khoa Lao Chuyên khoa khác (ghi rõ......)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A6 Anh/chị tốt nghiệp sau đại học(bằng cao nhất) năm nào?

Năm:............

A7 Anh/chị hiện đang công tác ở bộ môn/khoa/phòng nào?

Dịch tễ học Sức khoẻ nghề nghiệp Miễn dịch-sinh lý bệnh Vi sinh Truyền nhiễm Huyết học Sản Điều dưỡng Da liễu Nội Nhi Ngoại Lao Khác(ghi rõ....................)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

A8 Anh/chị tham gia công tác giảng dạy ở bộ môn này được bao nhiêu năm rồi?

số năm:


NTTULIB

44

B. Đào tạo và kinh nghiệm về HIV/AIDS

STT Nội dung Trả lời B1 Trong những nguồn thông tin dưới đây anh/chị dùng loại

nào nhiêu nhất để tìm hiểu về HIV/AIDS (chỉ chọn một) Tài liệu chuyên môn Bạn bè, đồng nghiệp Sách giáo khoa Các tạp chí văn học Các thông tin trên mạng Khác (ghi rõ.................................................)

1 2 3 4 5 6

B2 Từ khi tham gia giảng dạy đến nay, anh/chị có tham gia giảng dạy về HIV/AIDS không? Có Không

1 2

=>B4

B3 Nếu có, anh/chị giảng về vấn đề gì (chọn nhiều tình huống) Dịch tễ học HIV/AIDS Virus học HIV Miễn dịch học HIV Chẩn đoán nhiễm HIV/AIDS Diễn tiến lâm sàng của nhiễm HIV Phòng chống HIV/AIDS Dự phòng phổ cập Dự phòng và điều trị phơi nhiễm HIV nghề nghiệp Khác (ghi rõ...................................................)

Có 1 1 1 1 1 1 1 1

Không 2 2 2 2 2 2 2 2

B4 Từ khi tốt nghiệp đại học đến nay, anh/chị có được tập huấn thêm về HIV/AIDS không? Có Không

1 2

=>C1 B5 Nếu có, anh chị được tập huấn về vấn đề gì? (chọn nhiều

tình huống) Dịch tễ học HIV/AIDS Virus học HIV Miễn dịch học HIV Chẩn đoán nhiệm HIV/AIDS Diễn tiến lâm sàng của nhiễm HIV Phòng chống HIV/AIDS Dự phòng phổ cập Dự phòng và điều trị phơi nhiễm HIV nghề nghiệp Khác (ghi rõ...................................................)

Có 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Không 2 2 2 2 2 2 2 2 2

B6 Trong năm vừa qua, anh/chị có tham dự lớp tập huấn về HIV/AIDS không? Có Không

1 2

=>C1


NTTULIB

45

STT Nội dung Trả lời B7 Nếu có, những lớp tập huấn về các chủ đề gì?

Xét nghiệm Giám sát Tư vấn Truyền thông GDSK Dự phòng phơi nhiễm nghề nghiệp vớt HIV/AIDS Chăm sóc/điều trị HIV/AIDS Quản lý, lập kế hoạch Sàng lọc máu Khác (ghi rõ................................)

Số lần …. …. …. …. …. …. …. …. ….

Số ngày …. …. …. …. …. …. …. …. ….

Đơn vị tập huấn

…. …. …. …. …. …. …. ….

3. Trình bày các số liệu nghiên cứu

Các số liệu nghiên cứu mang cả hai đặc tính định tính và định lượng.

Phân phối mang đặc tính định tính giúp ta phân nhóm các số liệu và phân loại các số liệu nghiên cứu như mầu sắc, tình trạng có bệnh và khoẻ mạnh...

Đặc tính định lượng được đo đạc cụ thể theo các số đo đặc trưng và có thể lượng giá được một cách chính xác.

Các số liệu nghiên cứu có thể trình bày dưới hai dạng bảng và hình. Sau đây là một số dạng, phương pháp trình bày:

3.1. Phương pháp trình bày bằng bảng

Phương pháp trình bày bằng bảng rất thông dụng trong nghiên cứu, các bảng thường được cấu tạo bởi các hàng và các cột có một liên quan với nhau.

- Có loại bảng hai hàng, hai cột biểu hiện một dữ liệu nghiên cứu được viết theo danh sách có số thứ tự và số liệu tương ứng ở cột bên.

- Có loại bảng nhiều hàng nhiều cột, bao gồm nhiều dữ liệu và về số liệu tương ứng với mỗi hàng.

Phân phối chiều cao của 40 thanh niên

Danh giới nhóm Trị số trung tâm các nhóm Tần số 150,5 - 153,5cm 152 1

153,6 - 156,5 155 3 156,6 - 159,5 158 7 159,6 - 162,5 161 9 162,6 - 165,5 164 8 165,6 - 168,5 167 6 168,6 - 171,5 170 4 171,6 - 174,5 173 2

Cộng 40


NTTULIB

46

3.2. Phương pháp trình bày bằng hình

Đây là phương pháp trình bày số liệu rất phong phú, song vẫn tạo ra cảm giác trực quan đặc trưng dễ quan Bát Và làm nổi bật vấn đề cần xem xét. Các loại hình bao gồm các biểu đồ, đồ thị, tranh ảnh...

+ Biểu đồ hình chữ nhật tương ứng với bảng phân phối một chiều. Mỗi số liệu được đại diện bằng hình chữ nhật. Chiều dài hình chữ nhật tỷ lệ thuận với số liệu Chiều rộng của các hình chữ nhật phải bằng nhau. Chỉ dẫn về số liệu ghi trên trục tung hoặc diện tích hình chữ nhật (hình l.1).

A: Chuột 3 tháng tuổi

B: Chuột 6 tháng tuổi

C: Chuột ở tuổi sinh đẻ

Hình 1.1: Trọng lượng chuột nhắt thí nghiệm

+ Biểu đồ hình quạt.

Biểu đồ hình quạt cũng tương ứng với bảng phân phối một chiều, song tổng các dữ kiện được phủ kín 100% của một vấn đề nên mỗi phần cánh quạt là số phần trăm tương ứng (hình l.2)

Hình 1.2: Tỷ lệ trọng lượng các cơ quan ở trẻ sơ sinh

+ Biểu đồ gấp khúc: biểu thị những đặc tính định lượng rời rạc từ các điểm M (xi; yi), các điểm này nối với nhau được một đường gấp khúc (hình 1.3)


NTTULIB

47

Hình 1.3: Phân bố chim hoang dại có khả năng mang Virus H5N1 ở

vùng đồi trung du Phú Thọ (theo tháng trong năm)

+ Biểu đồ đa giác tần số:

Biểu đồ này chứa đựng những số liệu định lượng đông đặc đan xen liên tục với nhau như số liệu bệnh dịch hiện mắc, mới mắc trong một vụ dịch.

Số ca bệnh

Hình 1.4. Tình hình bệnh dịch tiêu chảy tháng 5 - 2006 tại phường X

+ Đồ thị: Có nhiều loại đồ thị biểu hiện các số tương quan lẫn nhau:

Ví dụ: Đồ thị hình chuông biểu hiện những hàm phân phối chuẩn có các nhánh đối xứng nhau. Có loại đồ thị biểu hiện sự tương quan tuyến tính của một hàm số y = ax + b. Có đồ thị hình Parabol, có đồ thị nhiều đỉnh.

+ Bản đồ:


NTTULIB

48

Trong Y học thường có bản đồ dịch tễ cho ta biết tình hình bệnh dịch định tính hoặc bán định lượng tại khu vực nào đó (hình l.5).

Hình 1.5. Bản đồ dịch tễ học sốt rét ở huyện A

Ngoài các loại biểu thị trên người ta còn có thể biểu diễn số liệu nghiên cứu dưới dạng giản đồ, đồ thị dồn, đồ thị hình gậy...


NTTULIB

49

Phần II

THỐNG KÊ ỨNG DỤNG TRONG NGHIÊN CỨU Y HỌC


NTTULIB

50

VAI TRÒ CỦA TOÁN THỐNG KÊ TRONG NGHIÊN CỨU Y HỌC

Cơ thể Con người là một thực thể sinh học cũng như các sinh vật khác, luôn chịu sự tác động qua lại của các yếu tố môi trường, vũ trụ xung quanh. Sự khoẻ mạnh của một con người, của một quần thể dân cư nằm trong mối liên quan tổng hợp với các yếu tố môi trường và sinh thái. Các quá trình sinh lý, sinh hoá diễn ra trong cơ thể cũng tuân theo một quy luật toán học về mặt sinh học.

Việc sử dụng toán thống kê trong nghiện cứu Y học nói riêng, Y sinh học nói chung sẽ góp phần đánh giá một cách chuẩn xác các vấn đề sức khoẻ và bệnh tật, đồng thời cũng xác định được mối tương quan, quan hệ nhân quả của các yếu tố tác động sinh ra trong môi trường lên sức khoẻ và bệnh tật của cộng đồng.

Ngày nay các nghiên cứu điều tra cơ bản, nghiên cứu can thiệp hoặc các giải pháp công nghệ cũng được toán học hoá để tìm ra những quy luật trong sức khoẻ cộng đồng. Các giải pháp ưu tiên và những can thiệp sẽ hữu hiệu hơn nếu như vấn đề được bao quát đủ cả hai mặt định tính và định lượng. Như vậy sự cần thiết phải tập hợp, phân tích và so sánh nhiều số liệu quan trắc, đúc kết thành quy tắc, quy luật định lượng hoá có thể ứng dụng được là điều đương nhiên.

Thống kê Y sinh học (Biostatistics): là môn toán ứng dụng, sử dụng toán học để nghiên cứu, phân tích các vấn đề Y học và sinh học, đó chính là sự toán học hoá các vấn đề sinh học và sức khoẻ con người, làm cho nó phổ biến và đặc trưng cũng như sự trừu tượng hoặc cụ thể về nội dung và hình thức được nâng lên một bước rõ rệt và sâu sắc hơn để cho sự hiểu biết cũng tiến dần đến bản chất.

Từ một môn học mô tả và định tính, trong quá trình phát triển, thống kê đã trở thành môn khoa học ứng dụng, chính xác hoá với nhiều phương tiện hiện đại trợ giúp con người trong quá trình tính toán, xử lý các số liệu nghiên cứu đã thu được trên thực tế như các thế hệ máy vi tính mới, ngôn ngữ lập trình sâu và rộng có thể giải đáp được nhiều vấn đề nhanh chóng và phức tạp, như các phần mềm EPI- INFO, SPSS...

Toán thống kê trong y sinh học được trình bày trong khuôn khổ cuốn tài liệu này bao gồm một số vấn đề cơ bản sau đây:

1. Thu thập số liệu: phần này được trình bày một cách sơ lược và sẽ bổ xung trong quá trình thực hiện các nhiệm vụ nghiên cứu. Đây là giai đoạn quan trọng nhất mà mỗi nhà nghiên cứu cần phải lưu tâm. Các số liệu nghiên cứu cần được thu thập đầy đủ và chính xác, sau đó được kiểm tra một cách khoa học sẽ là cơ sở chắc chắn và đáng tin cậy cho tất cả những giai đoạn kế tiếp.

2. Sắp xếp và trình bày số liệu thu được, tìm ra những tham số đặc trưng. Thông thường việc sắp xếp phải theo những ý tưởng và kỹ thuật phù hợp với mục tiêu nghiên


NTTULIB

51

cứu thì mới có được cách giải quyết vấn đề phù hợp, đồng thời cũng nổi rõ.được kết quả.

3. Nghiên cứu các quy luật biến thiên của các trị số quan trắc thực tế, xây dựng thành mô hình lý thuyết, toán học hoá. Đây là yêu cầu bắt buộc đối với những người làm nghiên cứu ở trình độ cao vì qua đó những vấn đề nghiên cứu sẽ được khẳng định một cách khoa học nhất.

4. So sánh các tập hợp số liệu với nhau về bản chất cũng như các vấn đề có liên quan giữa các chùm số liệu được quan trắc.


NTTULIB

52

CÁC KHÁI NIỆM THỐNG KÊ CƠ BẢN

1. Tập hợp

1.1 Khái niệm

Trong nghiên cứu, quan sát một nhóm các số liệu hoặc một nhóm các cá thể ta nới tầng có một tập hợp mà mỗi cá thể trong đó gọi là một phần tử của tập hợp.

Ví dụ: Một lớp học 50 người được xem là một tập hợp trong đó mỗi người là một phần tử của tập hợp.

1.2. Sắp xếp các số liệu trong tập hợp

Khi nghiên cứu với số lượng càng nhiều các số liệu, việc sắp xếp chúng càng trở nên cần thiết. Cách sắp xếp số liệu cần dựa trên cơ sở định tính và định lượng và phân nhóm cụ thể. Về nguyên tắc ta nên xếp các nhóm dựa vào định tính với thuộc tính đồng khả năng sau đó mới tính đến thuộc tính về lượng và theo thứ bậc từ thấp đến cao hoặc ngược lại. Tuỳ loại hình nghiên cứu mà có cách sắp xếp phù hợp tạo thành chuỗi thống kê.

Ví dụ:

+ Phân nhóm theo lứa tuổi:

0 - 4 tuổi

5 - 9 tuổi

10 - 14 tuổi

15 - 19 tuổi

20 - 29 tuổi

30 - 39 tuổi

…………

60 - 69 tuổi

≥ 70 tuổi

Ngay cách phân nhóm này cũng có thể chi tiết hơn hoặc tổng hợp hơn.

+ Phân nhóm theo thời gian:

Trong nghiên cứu bệnh lý lâm sàng ngoại khoa có thể chia ra các nhóm, các trường hợp viêm ruột thừa đến trước 24 giờ, (24 - 28 giờ, 48 - 72 giờ, sau 72 giờ).

+ Sắp xếp theo khoảng cách: khi đo chiều cao, cân nặng... Ta xếp các nhóm có khoảng cách gần nhau vào các nhóm để số lần ghi chép, tính toán sẽ giảm đi.


NTTULIB

53

Ví dụ:

Nhóm 141 - 145 cm

Nhóm 146 - 150 cm

Nhóm 151 - 155 cm

Nhóm 156 - 160 cm

Nhóm 161 - 165 cm

Nhóm 1 66 - 170 cm

……………………

2. Xác suất

2.1. Sự kiện

Sự kiện là một vấn đề hoặc kết quả của phép thử. Mỗi sự kiện tương ứng với một tập hợp. Có sự kiện là tất yếu song có sự kiện là ngẫu nhiên thậm chí có sự kiện lại là sự kiện không thể nhưng vẫn được đặt ra để tiến hành phép thử trong quá trình nghiên cứu.

2.2. Xác suất

Nếu gọi K là số lần xuất hiện sự kiện A trong n phép thử ta có tần suất của A là

tỷ số: nK

Khi n tiến dần đến vô hạn (n → ∞) thì tần suất này dao động quanh hằng số p nào đó, hằng số “p” được gọi là xác xuất của A. Ví dụ: Tỷ lệ trẻ em trai được sinh ra ở bệnh viện X

Bảng: Tỷ lệ trẻ em trai được sinh ra ở bệnh viện X năm 2004

Quý Số trẻ sinh Số trẻ trai Tần suất

I 100 45 0,45

II 500 219 0,438

III 1000 432 0,432

IV 2000 861 0,4305

Số sản phụ đến đẻ ở bệnh viện nhiều lên, tần suất trẻ trai được sinh ra dao động quanh giá trị 0,43. Do đó nếu A là sự kiện trẻ sơ sinh trai, gọi F (A) là số lần sinh trẻ trai trong n lần sinh của các sản phụ của bệnh viện X năm 2006. Ta sẽ có: 1

Vậy xác suất P (A) bằng xác suất cả một sự kiện ngẫu nhiên A, là giới hạn của

tần suất xảy ra sự kiện A khi n tăng đến vô hạn.


NTTULIB

54

Ta có: 0 ≤ P (A) ≤ 1

Nếu A là sự kiện tất yếu, P (A) = 1

Nếu A là sự kiện không thể, P(A) = 0

Vậy xác suất P(A) của sự kiện ngẫu nhiên A càng gần 1 thì sự kiện A càng chắc chắn xảy ra và ngược lại.

Kết luận với P = 0,999999 xem như chính xác hoàn toàn

Kết luận với P = 0,999 coi như chắc chắn

Kết luận với P = 0,99 thì kết luận là chắc chắn

Kết luận với P = 0,9 thì kết luận này có chiều hướng chắc chắn

3. Quần thể và mẫu

3.1. Quần thể

Quần thể bao gồm các loại: Quần thể tổng quát (quần thể toàn bộ), quần thể định danh, quần thể có nguy cơ, quần thể bị đe doạ. Các quần thể này có xu hướng đặc hiệu dần và nhỏ dần. Khi chọn mẫu nghiên cứu (n) cho nhóm chủ cứu trong quần thể N ta có thể chọn trong quần thể nào là tuỳ vào điều kiện và mục đích nghiên cứu.

3.2. Mẫu nghiên cứu

Không thể chọn mẫu nghiên cứu là tổng số cá thể trong quần thể toàn bộ N, ví dụ: Toàn thể các cá thể của loài muỗi Aedes aegyty ở Thái Nguyên.

Mẫu nghiên cứu n là một tập thể được rút ra từ quần thể N số phần tử nằm trong mẫu (n) gọi là kích thước mẫu.


NTTULIB

55

CÁC ĐẠI LƯỢNG VÀ CHỈ SỐ THỐNG KÊ

1. Số trung bình và các giá trị trung tâm khác

Khi kết quả nghiên cứu được thu thập và sắp xếp thành các chuỗi thống kê hoặc các phân phối tần số ta cần nhìn nhận một cách chung nhất, có thể tóm gọn lại bằng một số con số để so sánh, đối chứng với nhau hoặc với hằng số hay nghiên cứu tương tự. Đây là sự thể hiện bằng các tham số đặc trưng.

Có hai loại tham số đặc trưng thường gặp là:

- Các giá trị trung tâm (giá trị điển hình).

- Các tham số hoặc chỉ số phân tán.

1.1. Số trung bình (mean)

Đây là trung bình số học, là giá trị trung tâm thường dùng để làm nên giá trị điển hình hoặc đặc trưng cho chuỗi thống kê.

Thí dụ: Đo hàm lượng glucose huyết lúc đói cg/lít ở 17 người (n = 17) ta thu được các số liệu sau:

Bảng: Hàm lượng glucose huyết lúc đói cg/1ít

75 80 85 85 90 95 95 95 100

100 100 100 100 105 105 110 120

Số trung bình ký hiệu bằng ( X ) của chuỗi thống kê được tính như sau:

Có thể viết một cách tổng quát nếu đại lượng Xi có n trị số X1, X2, X3,…Xn thì

Số trung bình X sẽ được tính như sau:

Σ là chữ cái Hy Lạp viết hoa chỉ một tổng gồm nhiều trị số. Muốn thể hiện đầy

đủ ta phải viết Σ dưới dạng ∑=

=

ni

1i mà ta phải đọc như sau: “Tổng (hoặc xích ma) các trị

số của đại lượng X từ i = 1 đến i = n”.

Ở thí dụ trên ta gặp trị số 85, 95, 100 nhiều lần nên khi tính toán ta có thể nhóm lại cho gọn. Các tần xuất này ta gọi là ni


NTTULIB

56

Vậy công thức tổng quát là:

Để tính các giá trị mà ni và xi đều lớn người ta có thể đơn giản bằng cách đổi gốc

nếu ta chọn được một giá trị xi có tần số n cao nhất gọi là xo như vậy ta sẽ có công thức:

Ví dụ: Cách tính cân nặng trung bình của 815 em bé trai 10 tuổi với các số liệu

như bảng sau:

X1 n1 x1-x0, n1 (x1- x0) 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26

4 9 31 75 183 204 157 97 40 12 3

-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5

-20 -36 -93 -150 -183

0 157 194 120 48 15

n = 815 Σ = 52 Áp dụng công thức ta sẽ có:

Nếu giữa các nhóm có khoảng cách K (hằng số) thì công thức sẽ có dạng:

Nếu đặt 'i

0i xK

xx=

− ta sẽ có công thức:

Ví dụ: Tính huyết áp tối thiểu (mmHg) của 2750 nam giới được phân bố vào 12

nhóm với khoảng cách K = 5.


NTTULIB

57

Bảng: Huyết áp trung bình của 2750 nam giới

Xi ni xi = xo Kxxx 0i'

i−

= ni, xi’

40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95

4 8 90 186 397 464 598 431 315 185 46 25

-30 -25 -20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20 25

-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5

-24 -40 -360 -558 -794 -464

0 431 630 555 184 125

N = 2750 Σni,xi’ = -321 Ứng dụng công thức ta có:

Số trung bình là một từ số tổng hợp cô đọng, nhưng có đầy đủ giá trị của tất cả

những cá thể trong tập hợp. Trung bình cộng không chỉ là một trị số đơn thuần giữa các giá trị khác nhau của xi trong tập hợp mà là một trung bình có trọng lượng bởi lẽ nó được tính ra từ tất cả các cá thể.

Số trung bình ( X ) tiêu biểu cho toàn bộ các cá thể của tập hợp, nó đại diện một cách đầy đủ và chặt chẽ nếu tập hợp có độ đồng nhất cao.

Số trung bình tiêu biểu cho một đặc điểm căn bản của tập hợp, đó là xu hướng tập trung trên một cái cốt giống nhau.

1.2. Trung vị (median)- Me

Trung vị (Me) là số đứng giữa một chuỗi thống kê đã được sắp xếp. Ví dụ: 1 2 2 3 4 6 6 7 9 ở đây Me là số 4 vì nó đứng ở vị trí số 5 trong chuỗi thống kê có n = 9.

Vậy: Me = 2

1n + nếu n là số lẻ.

Nếu n là số chẵn thì Me là trị số thứ 2n và

21n +


NTTULIB

58

1.3. Mốt (Mode)

Mốt là trị số của xi ứng với tần suất cao nhất, và nghĩa là trị số của xi này được gặp nhiều lần nhất, tương ứng với giá trị xo mà ta đã nói ở trên (1.1). Mode được ký hiệu là Mo. Ở bảng huyết áp tối thiểu của 2750 nam giới Mo = 70 mmHg. Trên các hình, đặc biệt là biểu đồ đa giác tần số hoặc giản đồ cột ta có thể thấy trực tiếp Mo ở vị trí cao nhất.

Mode có giá trị quan trọng về mặt mô tả vì nó cho biết giá trị xi thường gặp nhất, đây là điều cần thiết trong các thống kê ứng dụng. Cho nên trong các trường hợp phân phối không đối xứng ta cần biết nó cùng với số trung bình.

Bài tập mẫu: Tính giá trị trung bình đối với các số liệu của các bài toán sau:

Chiều cao và cân nặng của sinh viên 2 lớp A và B

Chiều cao lớp A Chiều cao lớp B Cân nặng lớp A Cân nặng lớp B

xi ni x1 n1 x1 n1 x1 n1

158 2 158 4 16 2 16 4

159 3 159 3 17 3 17 6

160 1 160 5 18 4 18 12

161 4 161 6 19 6 19 48

162 6 162 6 20 16 20 71

163 6 163 7 21 37 21 148

164 4 164 7 22 92 22 270

165 3 165 8 23 1 02 23 308

166 3 166 5 24 79 24 280

167 2 167 6 25 73 25 242

168 2 168 6 26 58 26 152

169 1 169 4 27 35 27 80

170 1 170 3 28 20 28 21

171 2 171 2 29 6 29 17

172 1 172 1 30 1 30 4

Ở bài toán trên có 4 giá trị X ta cần phải tính, như vậy việc cần làm trước hết là chọn công thức nào cho phù hợp? Tiếp theo cần phải lập bảng với số cột tương ứng với số thừa số trong công thức để tính kết quả.

2. Các tham số, số đo chỉ sự phân tán

Các tham số đặc trưng cho độ phân tán thường dùng là: Phương sai, độ lệch chuẩn, hệ số biến thiên... Giá trị trung bình chỉ phản ánh được một đặc điểm của chuỗi thống kê, là xu hướng tập trung của số liệu. Trong nhiều trường hợp bản thân hiện tượng hay quá trình đã thay đổi rõ rệt nhưng số trung bình không thay đổi, hoặc thay


NTTULIB

59

đổi rất ít. Do đó việc đánh giá mức độ phân tán của các số liệu so với số trung bình là không thể bỏ qua được.

2.1. Khoảng biến thiên (KBT)

Khoảng biến thiên biểu thị độ phân tán trong một tập hợp một cách đơn giản nhất. KBT được xác định bằng hiệu số giữa giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của chuỗi số liệu, tính bằng công thức:

R = Xmax - Xmin

Ví dụ: Trọng lượng của hai nhóm thanh niên cùng khu vực được chăm sóc theo chế độ khác nhau và được ghi lại như sau:

Nhóm 1: 40 45 50 55 60 65 70 75 80 (kg)

Nhóm 2: 56 57 58 59 60 61 62 63 64 (kg)

Cả hai nhóm đều có trọng lượng trung bình là 60kg nhưng khoảng biến thiên của hai nhóm khác nhau

R1 = 40 kg

R2 = 8 kg

Như vậy cân nặng nhóm hai đồng đều hơn nhóm một, KBT càng nhỏ, tính đồng nhất của chuỗi thống kê càng cao, giá trị trung bình càng đại diện được cho chuỗi thống kê hơn.

2.2. Phương sai (variance) và độ lệch chuẩn

Phương sai của một tập hợp thống kê, là tỷ số giữa tổng bình phương biến sai của các trị số cá thể quanh số trung bình cộng ( X ) với tổng số bậc tự do của tập hợp. Phương sai chỉ có ý nghĩa trong thống kê đơn thuần về mặt toán học. Trong thực tế nhà nghiên cứu chỉ thông qua phương sai để tính độ lệch chuẩn bởi vì không thể tính độ lệch chuẩn trực tiếp bằng toán học. Phương sai của một tập hợp giống như cầu nói cho nhà nghiên cứu xác định độ phân tán của dãy số liệu.

Phương sai có thể ký hiệu như sau: δ2 hay S2

δ là chữ xích ma thường trong chữ cái Hy Lạp.

S là chữ La Tinh, còn có khi viết là SD.

Công thức:

nếu n < 30 thì n ở mẫu số sẽ là (n-1)

Trong trường hợp có nhiều số liệu được phân nhóm, để tính số trung bình ta sẽ tìm được xo và đơn vị mới K, ta sẽ có công thức mới:


NTTULIB

60

Hoặc đơn giản hơn (không phân nhóm K)

Độ lệch chuẩn S là trị số bậc một của phương sai hay nói cách khác chính là căn

bậc hai của phương sai: S = 2S

Độ lệch chuẩn là giá trị được ứng dụng nhiều trong thực hành, nghiên cứu các vấn đề sinh học và y học bởi chính nó mới cho nhà nghiên cứu biết sự phân tán của những số liệu nghiên cứu đã thu thập được xung quanh số trung bình. Khi tính được độ lệch chuẩn của một tập hợp to hay nhỏ người ta biết được sự dao động của các giá trị Xi xung quanh giá trị trung bình nhiều hay ít và từ đó ta dần dần tính được các hằng số. Hiện nay các hằng số sinh học được thiết lập nhờ sự tính toán số mẫu đông và sự kết hợp các giá trị ngoại suy. Ví dụ ở các bảng sau với các số liệu đã cho của hai nhóm A và B ta có thể lập bảng và tính như sau:

Bảng: Số liệu A và B


NTTULIB

61

Bảng: Trị số huyết áp tối thiểu ở 2750 nam giới

2.3. Hệ số biến thiên

Khi so sánh hai mẫu có phương sai khác nhau Pearson đã đưa ra khái niệm: Hệ số biến thiên (Coefflcient ofvariation), ký hiệu là CV

Ví dụ: Chiều cao và cân nặng của 217 sinh viên được nghiên cứu và cho các số

liệu như sau:

+ Chiều cao: X = 160,4cm S = 4,2 cm

+ Cân nặng: X = 51,2kg S = 3,4 kg

Ta tính dược chỉ số CV như sau:

Chiều cao: CV = 2,62%

Cân nặng: CV = 6,64%

Như vậy là số liệu về chiều cao ít phân tán hơn số liệu về cân nặng.

2.4. Hiệu chỉnh Sheppard

Trường hợp các số liệu được phân lớp, giá trị trung tâm của lớp đại diện cho tất cả các trị số cá thể của lớp do đó đã có một sai số hệ thống. Nếu phân phối gần phân


NTTULIB

62

phối chuẩn, việc phân lớp số liệu có chiều hướng làm gia tăng giá trị của S2.Vì vậy để giảm bớt sai số có hệ thống này, Sheppar đưa ra công thức tính như sau:

Trong đó K là khoảng cách nhóm

2.5. Đánh giá hết hợp giữa giá trị trung bình và độ lệch chuẩn

Nhằm ước lượng xác suất hoặc độ chính xác trong các nghiên cứu, thông thường người ta sử dụng chỉ số kết hợp “ X ± nS” để lượng giá, thông qua các diện tích đặc biệt dưới đường cong chuẩn thuộc hàm phân bố của luật Gauss chuẩn tức là:

Đường cong chuẩn thu gọn xác suất dồn có hình dạng như sau:

Hình 1.6. Đường cong Gauss

(l) Diện tích của X ± 1S cho biết đa số gần với chuẩn mực của quần thể (68,27%).

(2) Diện tích X ± 2S cho biết hầu hết các giá trị nằm trong quần thể. Nếu số lượng nghiên cứu với mẫu đủ lớn thì số đo này sẽ là hằng số vì nó đại diện cho 95,45% quần thể.

(3) Diện tích X ± 3S cho biết khi này cần hầu hết các giá trị của quần thể đã lọt vào khung này. Độ đại diện đã rất cao song thông thường nghiên cứu khó đạt được vì đòi hỏi mẫu nghiên cứu rất lớn (99,73%), đây chính là hằng số thu được thông qua các cuộc nghiên cứu quy mô lớn.


NTTULIB

63


NTTULIB

64

KIỂM ĐỊNH CÁC GIẢ THIẾT THỐNG KÊ VÀ CÁC QUY LUẬT PHÂN PHỐI TRONG NGHIÊN CỨU

Trong nghiên cứu dù là mô tả hay phân tích người ta đều cần phải so sánh các kết

quả nghiên cứu với nhau hoặc với hằng số tương ứng xem có sự trùng lặp hoặc khác nhau hay không? Cũng như xem khả năng can thiệp nào sẽ đem lại hiệu quả tất hơn? Trong nghiên cứu kiểm định người ta thường dùng hai loại test là test t và test χ2 (test khi bình phương).

1. Kiểm định bằng test “t”

Thử nghiệm này thường dùng để kiểm định các trị số trung bình, các tỷ lệ quan sát của mẫu nghiên cứu trên cơ sở các số liệu mang tính chất hệ thống hoặc mẫu lớn.

1.1 So sánh hai số trung bình quan sát

Vấn đề này thường gặp trong nghiên cứu y sinh học.

Nếu mẫu nghiên cứu có n nhỏ hơn 30 thì công thức tính t sẽ là:

Sau khi tính được trị số “t” ta cần tìm độ tự do rồi tra bảng “t” để tìm giá trị xác

suất p. Độ tự do được tính bằng tích của từng các dữ liệu so sánh (số cột) trừ 1 nhân với tổng các số liệu so sánh ở mỗi cột (hàng) trừ 1. Tuy vậy, dù độ tự do bằng bao nhiêu (→ ∞) thì xác suất đều đạt được p < 0,05 khi t > 1,96 (ít nhất là khi n > 30).

Khi đặt vấn đề nghiên cứu, ta có thể đặt giả thuyết H0 (null hypothesis) là giả thiết cho rằng hai số trung bình nằm trong sự chi phối của quần thể, nên không khác nhau hoặc tương tự như nhau.

Sau đó nhờ thử nghiệm bằng test “t” hoặc “χ2” ta đi tới phủ nhận hoặc chấp nhận giả thiết H0

Ví dụ: Từ một bài toán đã cho ta tính được các giá trị.


NTTULIB

65

X A = 21,06 X B = 21,33

nA = 815nB = 200

SA = l,61SB = 1,6

Ứng dụng công thức ta có:

Vậy hai số trung bình quan sát A và B khác nhau có ý nghĩa với P < 0,05. Phủ

nhận giả thuyết H0 (tra bảng t).

1.2. So sánh một số trung bình quan sát với một số trung bình lý thuyết

Trường hợp này thường gặp trong so sánh với hằng số sinh học hoặc một nghiên cứu lớn nào trước đó cho ta X lý thuyết và S lý thuyết, công thức tính như sau:

Trong đó:

X qs: X quan sát

X lt: X lý thuyết

X lt = S lý thuyết

Nếu n < 30 ta có công thức sau:

Sau khi tìm được “t” ta cũng tra bảng và xem xét, đánh giá như test “t” ở phần

“ So sánh hai số trung bình quan sát”. Nếu t ≥ 1,96 ⇒ bác bỏ H0 với mức ý nghĩa thống kê P ≤ 0,05. Nếu t < 1,96 ⇒ chấp nhận H0 với mức ý nghĩa thấp, (p > 0,05).

1.3. So sánh hai tỷ lệ quan sát

Khi nghiên cứu bệnh lý có thể cho các tỷ lệ cũng như các nghiên cứu mẫu lớn có tỷ lệ, ta có thể tính “t” theo công thức sau:


NTTULIB

66

* PA và PB là hai tỷ lệ quan sát ở mẫu A và B

Sau khi tính được “t” ta lại tra bảng “t” để tìm P như phần 1.1.

1.4. So sánh một tỷ lệ quan sát với một tỷ lệ lý thuyết

công thức sẽ tính là:

Trong đó:

P0 = Tỷ lệ quan sát

P = Tỷ lệ lý thuyết

n = Tổng cá thể ở mẫu quan sát

2. Kiểm định bằng test “χ2”

Đây cũng là một kiểm định luật xác suất dự đoán ra sao so với một vấn đề thực nghiệm hoặc điều tra nghiên cứu quan hệ nhân quả... Trên cơ sở những số liệu nghiên cứu có mẫu không lớn lắm hoặc không sử dụng được test t.

Để đánh giá sự phù hợp hay khác biệt của các phân số, Pearson đưa ra công thức:

Muốn tìm χ2 người ta phải lập bảng “tiếp liên” với cấu tạo bằng nhiều hàng và cột. Nếu một nghiên cứu có hai loại số liệu tương ứng ta sẽ có bảng “tiếp liên” 4 ô (a, b, c, d).

Bảng tiếp liên

Bệnh Nhóm

Bệnh (+) Bệnh (-) Σ

Tiếp xúc (exp +) a b a + b Không tiếp xúc (exp -) c d c + d Σ a + c b + d a + b + c + d (N)


NTTULIB

67

Trong công thức oi là các trị số quan sát a, b, c, d. Còn ei là các trị số tần số lý thuyết (trị số mong đợi) tương ứng với các ô: a, b, c, d.

Cách tính tần số lý thuyết như sau:

Tổng hàng x tổng cộtei =

Tổng chung (N)

Ví dụ:

(a+c)x(a+b) ei =

N

Công thức cụ thể trong trường hợp bảng 4 ô sẽ là:

Nếu có nhiều hàng cột thì phải tính χ2 theo công thức tổng quát ban đầu: Sau khi tính được giá trị χ2 ta cũng tìm bậc tự do (tổng hàng trừ 1 nhân với tổng cột trừ 1), sau đó tra bảng χ2 để tìm p.

Ví dụ: ở một trại chăn nuôi lợn, người ta đã sử dụng một loại lá cây có giá trị phòng bệnh lở mồm long móng, dựa theo một bài thuốc dân gian cho vào thức ăn cho một lô lợn thí nghiệm (Lô I) và một lô khác(Lô II) thì không cho ăn loại lá đó. Sau 4 tháng vụ dịch thường niên đã xảy ra người ta tổng kết sự lây lan bệnh và khả năng bảo vệ bằng cách kiểm định thống kê như sau: (trang bên)

Số lợn nuôi của 2 lô

Lô Khoẻ mạnh Bị bệnh Cộng (Lô I) a

202 b

23 225

(Lô II) c 340

d 28

368

Σ 542 51 593 Để xem xét khả năng bảo vệ đàn lợn của hai lô có khác nhau không ta phải tính

χ2.

Trước hết ta tính các trị số (tần sô) lý thuyết và sẽ có:


NTTULIB

68

Ở đây bậc tự do bằng 1 nên ta thấy nếu χ2 = 3,841 mới có p = 0,05, do vậy tỷ lệ lợn nuôi khoẻ mạnh và bị bệnh của hai lô giống nhau hoặc là loại lá cây không có giá trị phòng bệnh lở mồm long móng nên tỷ lệ bệnh tương tự như nhau.

Nếu tần số lý thuyết ei nhỏ hơn 5 thì công thức tính χ2 có thể ứng dụng ở dạng sau:

3. Số đo kết hợp nhân quả

Để đánh giá nguy cơ phơi nhiễm (expose) với các yếu tố nguy cơ sẽ gây nên hậu quả bệnh lý hay không, qua bảng tiếp liên (expose và disease) ta có thể xác định được các số đo kết hợp nhân quả sau đây:

3.1. Chỉ số nguy cơ tương đối (Relative Risk = RR)

Chỉ số này kiểm định một giả thiết nhân quả, xem có đúng là có sự kết hợp giữa một yếu tố nguy cơ và một bệnh tương ứng. Chỉ số này được ứng dụng trong nghiên cứu thuần tập và nếu như có kết hợp thì sự kết hợp đó phải được đánh giá mức độ lớn hay nhỏ. Nguy cơ tương đối RR được tính bằng công thức sau:

Tỷ lệ mắc trong nhóm phơi nhiễm Ic RR =

Tỷ lệ mắc trong nhóm không phơi nhiễm=

I0

Nếu RR > 1 thì yếu tố nguy cơ có thể là nguyên nhân gây nên hậu quả bệnh lý

tương ứng.

Chỉ số này không được ứng dụng trong nghiên cứu khác như nghiên cứu mô tả, bệnh chứng. Như vậy, trong nghiên cứu mô tả hoặc nghiên cứu bệnh chứng, đặc biệt khi mà tần suất mắc bệnh trong nhóm chủ cứu thấp hoặc ta không theo dõi được, ta có thể tính xấp xỉ dưới dạng tỷ suất chênh lệch (Odds Radio) viết tắt là OR.

Chỉ số này có nghĩa khi OR > 1. Chỉ số này được dùng trong nghiên cứu mô tả

theo diện cắt ngang là thông dụng nhất, song cần kiểm định lại bằng test χ2

3.2. Chỉ số nguy cơ quy thuộc (attributable risk = AR)

Chỉ số này dùng để đánh giá yếu tố nguy cơ cao hay thấp hay tính phụ thuộc trong quan hệ nhân quả. Chỉ số AR được tính theo công thức sau:


NTTULIB

69

Thông qua chỉ số này ta có thể tính được mức độ nguy cơ cao thấp hay xác định được giải pháp ưu tiên trong phép tối ưu hoá. Đặc biệt trong nghiên cứu ở cộng đồng xác định nguy cơ quy thuộc trong quần thể (Population Attrthutable Ri8k) được ứng dụng bởi tác giả Le vin 1953, là một phép tính hữu ích đem lại nhiều ý nghĩa trong đánh giá và lượng giá quan hệ nhân quả.

Ví dụ: Nguy cơ gây nên bệnh A có thể có rất nhiều yếu tố tiếp xúc X, Y, Z khi tính AR ta được:

ARX = 1,6

ARV = 1,4

ARZ = 0,7

Ta kết luận nguy cơ X là chỉ số cao nhất, tác động mạnh hơn các yếu tố khác còn lại.

Nguy cơ quy thuộc phần trăm (AR%) cũng thường được sử dụng.

Công thức tính như sau:

Trong một số nghiên cứu, nếu gặp sự nghi ngờ với số liệu mà ta cho là chưa chắc

chắn hoặc không theo dõi được, phân biệt được chính xác thì AR% có thể được tính theo công thức sau:

Nguy cơ quy thuộc trong quần thể (Population Attributable Risk) (PAR)

PAR được tính bằng tỷ suất của hiệu số mới mắc ít trong quần thể toàn bộ và số mới mắc ro trong các cá thể không phơi nhiễm và số mới mắc Ii trong quần thể toàn bộ.

Tương tự:

Trong đó ItR là tỷ lệ mới mắc của bệnh trong quẩn thể toàn bộ.

Bài tập 1

Một nghiên cứu cắt ngang về hàm lượng hoá chất bảo vệ thực vật Wofatox trong


NTTULIB

70

mồ hôi (g/m2 da/ 4giờ lao động) ở những người tiếp xúc trực tiếp thuộc hai nhóm nông dân (Trồng rau - Nhóm A và Trồng lúa - Nhóm B), các tác giả thu được kết quả như sau:

Nhóm A Nhóm B xi ni xi ni 0,8 4 0,8 5 1,0 6 1,0 8 1,2 8 1,2 12 1,4 9 1,4 15 1,6 11 1,6 24 1,8 17 1,8 35 2,0 18 2,0 49 2,2 24 2,2 92 2,4 37 2,4 106 2,6 44 2,6 85 2,8 32 2,8 75 3,0 21 3,0 63 3,2 18 3,2 41 3,4 9 3,4 13 2,24 7 2,24 25

Hãy đánh giá xem mức độ độc hại do bị nhiễm hoá chất bảo vệ thực vật Wofatox ở 2 nhóm có nguy hại như nhau không?

Bài tập 2

Một nghiên cứu về ảnh hưởng của hoá chất bảo vệ thực vật đối với các rối loạn thần kinh thực vật được tiến hành theo dõi 2 năm từ những người khoẻ mạnh và chia làm hai nhóm. Nhóm thứ nhất có 368 người trực tiếp phun hóa chất bảo vệ thực vật cho rau màu, sau hai năm xuất hiện 75 người bị bệnh. Nhóm thứ hai có 327 người ở cùng khu vực song tiếp xúc với hóa chất bảo vệ thực vật bất kỳ dạng nào, sau hai năm chỉ xuất hiện 19 người bị bệnh. Phải chăng hóa chất bảo vệ thực vật có phải là nguy cơ và có mối liên quan đối với các rối loạn thần kinh thực vật ở người tiếp xúc?

Với dữ kiện đã cho ở 2 bài toán trên ta cần phải chọn xem phương pháp kiểm định nào sẽ giúp ta đánh giá sự khác biệt hoặc có liên quan hay không giữa các nhóm số liệu nghiên cứu đã thu được? Tuy nhiên dù phương pháp nào ta cũng cần đặt giả thuyết (Ha) hoặc (Ho) sau đó mới chứng minh. Nếu dùng test “t” thì cần thiết phải xác định các giá trị trung bình, độ phân tán của các số liệu nghiên cứu đã thu được sau đó lập bảng tính mà trong đó các cột sẽ tương ứng với các thành phần, tổ hợp nhỏ nhất trong công thức. Nếu dùng test χ2

tq thì việc lập bảng tiếp liên đóng vai trò hết sức quan trọng. Nếu lập bảng tiếp liên đúng thì coi như công việc kiểm định đã hoàn thành 30%. Tuy nhiên ở bài toán 2 ta cần xác định chỉ số nguy cơ tương đối trước để kết luận xem: “Phải chăng hóa chất bảo vệ thực vật có phải là nguy cơ đối với các rối loạn thần kinh


NTTULIB

71

thực vật ở người tiếp xúc?”.

Kết quả thu được ta sẽ tra bảng “t” hoặc “χ2 ” để xác định xác suất P và kết luận. Một điểm cần lưu ý là phải kết luận chính xác song vẫn ở mức an toàn bởi nghiên cứu của chúng ta thường là có cỡ mẫu tối thiểu nên có rất nhiều yếu tố nhiễu xen vào vì thế nên kết luận thận trọng của nhà nghiên cứu trong Y học là điều không bao giờ thừa.


NTTULIB

72

PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN VÀ HỒI QUY

1. Một số khái niệm

1.1. Liên hệ hàm số

Là mối liên hệ giữa hai đại lượng có tính chất sau: ứng với mỗi giá trị xác định bất kỳ của đại lượng này (từ tập hợp có nghĩa của nó) có và chỉ có một giá trị xác định của đại lượng kia. Ví dụ: Mối liên hệ hàm số: chu vi S và bán kính r của đường tròn là: S = 2πr

1.2. Liên hệ ngẫu nhiên

Trong nghiên cứu y sinh học có thể gặp một hình thái liên hệ khác đó là liên hệ ngẫu nhiên. Môi liên hệ ngẫu nhiên giữa hai đại lượng được xác định khi nó thoả mãn tính chất sau:

Nếu ứng với giá trị bất kỳ của đại lượng này thì đại lượng kia vẫn còn là ngẫu nhiên và có thể nhận những giá trị khác nhau với xác suất nhất định. Ví dụ: cùng trong điều kiện môi trường như nhau, năng suất sinh khối của nấm men Sacharomyces cerevisiae là khác nhau ở các ống nghiệm của cùng lô thí nghiệm.

Những mối liên hệ tương quan và hồi quy là những trường hợp riêng của hình thái liên hệ ngẫu nhiên.

1.2.1. Tương quan

Hai đại lượng ngẫu nhiên được gọi là có một liên hệ tương quan nếu kỳ vọng toán học của một trong hai đại lượng này thay đổi tuỳ thuộc vào sự thay đổi của đại lượng kia. Phương pháp thống kê toán học nghiên cứu các mối liên hệ tương quan giữa các hiện tượng gọi là phân tích tương quan.

Điều kiện để phân tích tương quan.

1- Các đại lượng ngẫu nhiên X1, X2,… Xn có thể xem như mẫu của một tập hợp tổng quát 2 (hoặc n) chiều với luật phân bố chuẩn.

2- Giá trị của quan trắc không phụ thuộc vào giá trị những quan trắc trước và sau. Chúng là các giá trị độc lập, ngẫu nhiên.

3- Khi thay đổi định lượng Xi + 1, phương sai của đại lượng ngẫu nhiên Xi không đổi hoặc tỷ lệ với một hàm số đã xét nào đó của Xi + 1.

4- Kỳ vọng toán học nào đó của đại lượng Xi, khi Xi + 1 nhận được một giá trị xác định, có thể biểu diễn dưới dạng hàm Xi = f (xi + 1), tuyến tính đối với những tham số nhất định.

1.2.2. Hồi quy


NTTULIB

73

Liên hệ hồi quy là mối liên hệ giữa hai đại lượng không ngẫu nhiên. Phương pháp toán học phân tích những mối liên hệ ấy gọi là phân tích hồi quy. Điều kiện để phân tích hồi quy đã được mô tả ở các mục 2, 3, 4 của (l.2.l - Điều kiện để phân tích tương quan). Như vậy phân tích tương quan thực chất là trường hợp riêng của phân tích hồi quy. Khi thoả mãn các điều kiện để phân tích tương quan thì cũng thoả mãn mọi điều kiện để phân tích hồi quy.

Lưu ý: Phân tích hồi quy lấy biến ngẫu nhiên làm hàm số (y), còn biến không ngẫu nhiên làm biến số (x).

2. Phân tích tương quan và hồi quy cặp

2.1. Tương quan

Liên hệ thống kê hay liên hệ tương quan được xác định bởi dạng, hướng và mức độ tương quan.

* Dạng: Tương quan tuyến tính hay tương quan phi tuyến.

* Hướng: Tương quan cùng chiều (+) hay tương quan ngược chiều (-)

* Mức độ: Đánh giá bằng giá trị của đại lượng Rxy cho tương quan tuyến tính và đại lượng ηx/y hoặc ηy/x cho tương quan phi tuyến.

2.2. Tương quan tuyến tính

2.2.1. Công thức

Khi xét một liên hệ ngẫu nhiên giữa hai đại lượng, chẳng hạn đường kính rễ và chiều cao của cây cao su, giữa hàm lượng mỡ trong sữa bò, hàm lượng Chì trong máu của công nhân kim loại màu ở các xí nghiệp khác nhau được theo dõi nhiều lần trong năm... cần đánh giá và kiểm tra giả thiết về sự có mặt một mối liên hệ giữa hai đại lượng, hai quá trình nào đó trong sinh học, về mức độ chặt chẽ của sự liên hệ này, người ta dùng hệ số tương quan Rxy. Hệ số này được tính như sau:

Trong đó: n: Kích thước mẫu nghiên cứu

x : Trung bình của đại lượng xi

y : Trung bình của đại lượng yi

Sx, Sy: Độ lệch chuẩn của xi và yi

Công thức viết lại để tính bằng máy tính bỏ túi như sau:


NTTULIB

74

Hệ số Rxy biến thiên trong khoảng (- 1 → + 1)

* Khi Rxy = ± l, lúc này giữa x và y có một liên hệ hàm số tuyến tính, thuận (+), nghịch (-).

* Rxy = 0, giữa x và y không có mối liên hệ nào cả.

* Khi | Rxy | càng gần 1 thì x và y có một liên hệ tương quan tuyến tính càng chặt chẽ hơn.

Khi | Rxy | càng gần 0 thì một tương quan tuyến tính giữa x và y càng lỏng lẻo. Người ta thường lấy các mốc sau đây để tính một liên hệ tương quan tuyến tính càng chặt chẽ hay không: Rxy < 0,3; Rxy = 0,3 - 0,6; Rxy > 0,6.

Giá trị của hệ số tương quan cặp là một đại lượng ngẫu nhiên, phụ thuộc vào kích thước mẫu. Khi kích thước mẫu giảm thì độ tin của hệ thống tương quan sẽ giam.

2.2.2. Bài toán

Nghiên cứu mỗi tương quan giữa liều độc X với độ sống sót Y của chuột nhắt trắng, khi làm thí nghiệm ta thu được kết quả tính theo đơn vị liều độc và đơn vị thời gian sống như sau:

Bảng: Kết quả thí nghiệm của bài toán

X 0 1 2 3 4 5 6

Y 4,25 3 3 1,75 1,5 05 0 25

Hãy đánh giá một tương quan giữa liều độc X và thời gian sống sót Y theo số liệu trên.

Bài giải

Từ công thức trên, ta đặt các biến thiên như sau:

Đối với tử số: * A = n.Σxi.yi

* B1 = Σxi

* B2 = Σyi

* B = B1.B2

* C = A – B

Đối với mẫu số:


NTTULIB

75

Tính cụ thể cho bài toán, được như sau:

Rxy mang giá trị (-), đây là mối tương quan ngược chiều, liều độc càng cao thì

thời gian sống sót của chuột càng giảm.

2.3. Đánh giá mức xác suất tin cậy của hệ số tương quan:

2.3.1. Công thức

Hệ số tương quan mẫu dùng làm ước lượng cho hệ số tương quan tổng thể. Như vậy bản thân Rxy xem như đại lượng ngẫu nhiên. Do đó sẽ có một sai số được xác định như sau:

Trường hợp n ≤ 100, ta tính sai số Sr theo công thức sau:

Người ta dùng tỷ số giữa tương quan mẫu và sai số Sr làm tiêu chuẩn để kiểm

định giả thiết H0 với mức ý nghĩa α nào đó.

Tính được ttn so sánh với ta như sau:

- Nếu ttn > tα Hệ số Rxy được chấp nhận, giữa xi và yi có mối tương quan tuyến tính, kết luận này tin cậy ở mức ý nghĩa α hay p = 1 - α.

- Nếu ttn < tα. Hệ số Rxy không được chấp nhận, không có một tương quan tuyến tính giữa xi và yi, kết luận này tin cậy ở mức ý nghĩa α.

2.3.2. Ví dụ


NTTULIB

76

Lấy lại bài toán trên ta có:

Vậy ttn > tα, với α = 0,001. Hệ số tương quan của xi và yi tin cậy ở mức ý nghĩa α

= 0,001, hay xác suất p = 0,999.

2.4. Đánh giá mức khác biệt giữa hai hệ số tương quan

2.4.1. Công thức

Khi so sánh hệ số tương quan được xác định trên mẫu độc lập, giả thiết H0 cho rằng sự khác nhau của chúng là không có ý nghĩa. Kiểm định giả thiết H0 bằng tiêu chuẩn ttn được tính như sau:

Trong đó:

- ttn: Giá trị dùng kiểm định

- Zl, Z2 đại lượng Fisher của hệ số tương quan thực nghiệm tra trong bảng Z: Bảng biến đổi hệ số tương quan R thành trị số Z.

- n1 và n2 những: Kích thước mẫu 1 và mẫu 2.

Nếu ttn ≥ tα giả thiết H0 bị bác bỏ với mức ý nghĩa đã cho. Tra bảng tα với bậc tự do (n1 - 1) + (n2 - 1), kết luận có sự tương quan khác nhau một cách có ý nghĩa.

2.4.2. Ví dụ

Cho trước n1 = n2 = 50. R1 = 0,560; R2 = 0,69. Hãy đánh giá xem hai hệ số tương quan này có sai khác không?

Bài giải

Từ R1 = 0, 560 ta tra bảng biến đổi hệ số tương quan thành trị số Z và được Z1 = 0,633; tương tự R2 = 0,69 nên Z2 = 0,848.

Tính ttn theo công thức (4.6) ttn = -1,042. Với α = 0,05. BTD = 96,

tα = 1,96. Như vậy ttn < tα hai trị số tương quan R1, R2 không khác biệt nhau một cách có ý nghĩa với mức ý nghĩa α đã cho.

2.5. Tương quan phi tuyến

2.5.1. Khái niệm

Khi sự liên hệ giữa xi và yi không tuân theo quan hệ tuyến tính, thì sự phụ thuộc


NTTULIB

77

Xi và Yi là một quan hệ phi tuyến tính. Hệ số tương quan phi tuyến mô tả sự phụ thuộc hai chiều của các giá trị Xi và Yi, nghĩa là ηX/Y khác với ηY/X

Ví dụ:

Xi 2 4 6 8 4 6 2 6

Yi 4 8 8 7 4 10 6 12

Giả sử từ số liệu trên, sắp xếp tăng dần theo giá trị Xi ta có:

Xi 2 2 4 4 6 6 6 8

Yi 4 6 8 4 8 10 12 7

Ta nhận thấy có một số giá trị của xi lặp lại, nên có thể xếp như sau:

Xi 2 4 6 8

Yx 5 6 10 7

Ta đã có các giá trị trung bình Yi, theo Xi là Y x. Nếu xếp ngược lại theo Y ta sẽ có:

Yi 4 4 6 7 8 8 10 12

Xi 2 4 2 8 6 4 6 6

và

Yi 4 6 7 8 10 12

Xy 3 2 8 5 6 6

Sự phụ thuộc giữa Xi và Yi khác sự phụ thuộc giữa Yi và Xi. Hệ số η luôn luôn dương. ηx/y ≠ ηy/x ; nếu ηx/y = ηy/x thì chúng bằng Rxy.

2.5.2. Công thức tính hệ số tương quan phi tuyến

Trong đó Sx và Sy là độ lệch tiêu chuẩn của mỗi đặc điểm Xi và Yi; Sxy và Syx

là độ lệch tiêu chuẩn của nhóm, được tính như sau:

Ở đây fx và fy là tần suất của xi và yi, n là kích thước của mẫu. Do đó η được tính như sau:

Trình tự tính toán:

- Phân nhóm số liệu vào bảng tương quan, theo mỗi lớp của đặc tính Xi và đặc


NTTULIB

78

tính Yi. Xác định đại lượng trung bình của x và y; trung bình của y theo x và x theo y.

- Tính độ lệch riêng phần ( Y X - Y ) và X Y - X ; Tính bình phương của đại lượng trên, tính tổng.

- Tính tổng bình phương

Thay các giá trị đã tính được vào công thức để tính ηy/x và ηx/y.

Đánh giá độ tin cậy của hệ số tương quan theo tiêu chuẩn tα; BTD = n - 2

Bài toán:

Nghiên cứu sự biến thiên của hai đặc điểm x và y có kết quả như sau:

X1 17 17 18 18 18 18 20 20 23 23

Y1 12 13 13 14 14 15 16 16 13 14

Hãy tính hệ số tương quan phi tuyến của hai đặc tính trên.

Bài giải

Lập bảng tính như sau:

Bảng tính các giá trị trung gian của bài toán

Thay vào công thức được ηy/x = 0,90

2.6. Hệ số hồi quy thực nghiệm

2.6.1. Hệ số hồi quy

Sự phụ thuộc tuyến tính của x và y được biểu diễn bởi hàm y = ax + b. Mặt khác sự phụ thuộc tuyến tính của giá trị trung bình Y và X có thể biểu diễn bằng phương trình:


NTTULIB

79

Trong đó: a = Rxy (Sy/Sx)

a được gọi là hệ số hồi quy thực nghiệm (xem lại phương pháp bình phương tối thiểu).

2.6.2. Phương pháp xây dựng đường hồi quy thực nghiệm

- Bước 1

Dựa vào số liệu thực nghiệm, vẽ trên trục toạ độ XOY các điểm Mi (xi; yi). Nối các điểm lại ta được đường gấp khúc thực nghiệm D1. Từ hình dạng của đường D1 này, ta xác định đường hồi quy lý thuyết D, sao cho đường D đại diện tất nhất cho tất cả các điểm Mi (Xi; Yi) thực nghiệm.

- Bước 2: Từ công thức

Y - Y = a(X- X ) ta khai triển ra xác định a, y (y = ax + b hay b = y - ax). Đây là phương trình biểu diễn crường thẳng D. Đặc điểm của đường thẳng D là cắt trục tung tại b khi x = 0, cắt trục hoành tại x = -b/a khi y = 0. Tính I (0;b); J (-b/a; 0).

2.6.3. Ví dụ

Lấy lại ví dụ bài toán (ở phần 2.2.2.) tính được a = -0,66; b = 4,015

y = 0 66 X + 4,015

I (0; 4,015); J (6,083; 0).

Bảng: Tính giá trị lý thuyết của tương quan giữa X và Y

X 0 1 2 3 4 5 6

Ytn 4,25 3 3 1,75 1,5 0,5 0,25

Yit 4,015 3,355 2,695 2,935 1,375 0,715 0,055

Chú ý:

D chỉ là đoạn thẳng thoả mãn điều kiện của bài toán thực tế. Toàn bộ đường thẳng biểu diễn phương trình tính được có thể không thoả mãn điều kiện của bài toán.

Đồ thị dạng tương quan Y = ax - b


NTTULIB

80

2.6.4. Một số dạng hồi quy khác

+ Hồi quy biểu thị bằng phương trình hàm mũ: Khi sự phụ thuộc tuân theo quy luật cấp số nhân, nó được mô tả bởi phương trình mũ như sau:

y = a.bx hay y = a. cxb

Logarit hoá ta sẽ được Lg y = Lg a + x. Lg b

Hệ chuẩn dùng để xác định các tham số a và b:

Giải hệ này tìm dược a và b:

+ Hồi quy biểu thị bởi phương trình luỹ thừa

Sự mô tả của các biến bằng phương trình luỹ thừa như sau:

Logarit hoá biến thành phương trình đường thẳng sau:

Hệ các phương trình chuẩn để xác định tham số a và b như sau:


NTTULIB

81

Giải các hệ trên tính được a và b như sau:

2.7. Tương quan bội và tương quan riêng phần

2.7.1. Tương quan bội

Đối với các quá trình sinh học. Không chỉ có tương quan cặp hai chiều, nó còn có mối tương quan đa chiều. Khi có 3 yếu tố tác động qua lại x, y, z ta có mối tương tác mới gọi là tương quan bội. Ví dụ tác động của quan hệ pa, to, hoạt động enzym trong miệng bệnh nhân mắc bệnh tai mũi họng. Biểu thức tính tương quan như sau:

Trong đó: Rxy, Rxz, Ryz là tương quan của từng cặp đặc điểm. Hệ số tương quan

bội trong khoảng (0; 1); Chú ý rằng Rx,y,z = 0, các đặc điểm không có tương quan.

2.7.2. Tương quan riêng phần

+ Công thức: Khi mối quan hệ phụ thuộc với các đại lượng khác được loại trừ chỉ còn quan hệ phụ thuộc giữa hai đại lượng, được gọi là quan hệ riêng phần. Chẳng hạn ta cố định yếu tố z, sẽ có:

Trong công thức Rxy (z) là tương quan riêng phần của x và y khi không có mặt

của z. Tương tự ta có hai hệ số còn lại như sau:


NTTULIB

82

+ Khi cố định y:

+ Khi cố định x:

Hệ số tương quan riêng phần có cùng ý nghĩa tính chất như hệ số tương quan

cặp.

+ Tiêu chuẩn kiểm định

Sử dụng tiêu chuẩn t để kiểm định giả thiết về sự biến đổi không phụ thuộc giữa 2 đặc điểm khi loại trừ đặc điểm thứ 3 bằng tỷ số sau:

Trong đó:

n - kích thước mẫu

m - số đặc điểm tính Rrp (tương quan riêng phần).

Nếu ttn > tα mức ý nghĩa α cho trước, BTX = n - 3. Khi đó hai đặc điểm không có mối tương quan.

Bài toán

Lấy ngẫu nhiên 10 bông hoa hoè gốc, đếm số bông nhánh (y) số bông con (z) và chiều dài bông gốc (xm) của mỗi bông. Kết quả được tính trong bảng sau:

x 70 60 70 46 58 69 32 62 46 62

y 18 17 22 10 16 18 9 18 15 22

z 36 29 40 12 31 32 13 35 30 36

Hãy tính hệ số tương quan riêng phần của mỗi đặc điểm

Bài giải:

Dựa vào công thức tính được

Tính tyz(x) = 5,46

Với α = 0,05; BTX = 7; tα = 2,38, ttn > tα ; Mối quan hệ của y và z tin cậy ở mức ý nghĩa α = 0,05


NTTULIB

83

KHOẢNG TIN CẬY

Trong nghiên cứu nhiều khi tìm được giá trị p vẫn chưa thể có kết luận về ý nghĩa thống kê một cách chắc chắn vì nếu các giá trị xung quanh trị số trung bình hay giá trị ước lượng có chứa phần nhiều hay ít giá trị của quần thể thật hay không. Nếu chưa nhiều và hội tụ gần thì chứng tỏ giá trị thu được tập trung và đại diện hoặc ngược lại. Khi tìm được 2 cực của khoảng tin cậy là ta tìm được giới hạn tin cậy. Thông thường trong nghiên cứu người ta hay giới hạn khoảng tin cậy ở mức 95% (p = 0,05) nên gọi là CI 95% để đánh giá sự may rủi.

Đối với các phân phối chuẩn hoặc có hệ thống thì khoảng tin cậy được tính theo công thức sau:

(Nếu CI 95% thì tbtd = 1,96 (dựa theo biểu đồ Gauss)

Trong đó:

BA XX − là các giá trị trung bình ngẫu nhiên hoặc mẫu chứng.

Scb là đọ lệnh chung.

tbtd: Trị số phân phối t ở các bậc tự do với ý nghĩa thống kê có mức ấn định.

Đối với các biến rời rạc khoảng tin cậy được tính trên cơ sở giá trị của nguy cơ tương đối RR hoặc tỷ xuất chênh OR. Cách này có sự phức tạp của sự hiển diện ở công thức một cách logarit tự nhiên với giá trị tương quan khác nhau. Để đơn giản người ta dựa trên trắc nghiệm đã tính được χ2 để tính xấp xỉ và tìm phương sai theo công thức sau:

z: Là trị số tương ứng với mức tin cậy mong muốn (1,645; l,96; 2,3261 2,576)

Khoảng tin cậy có thể cung cấp các thông tin của trị số p, nên khoảng rộng của

khoảng tin cậy dao động lớn, nhỏ có ý nghĩa rõ rệt và liên quan đến lực và cơ mẫu. Cỡ mẫu càng lớn thì ước lượng càng ổn định và khoảng tin cậy càng hẹp và ngược lại, chính vì vậy giá trị tin cậy cũng được xác định.


NTTULIB

84

SAI SỐ QUAN TRẮC

1. Ba loại sai số

Ta biết rằng, dù với sự quan trắc khá chính xác cùng một loại đại lượng, các kết quả của các quan trắc riêng biệt vẫn sai khác nhau, và do đó có chứa sai số.

Hiệu x - a giữa kết quả quan trắc x và giá trị chân thực a của đại lượng được quan trắc gọi là sai số quan trắc. Đây lại một trong những bài toán cơ bản của việc xử lý bằng toán học các kết quả thực nghiệm chính là ước lượng giá trị chân thực của đại lượng quan trắc theo các kết quả đã thu được. Để giải bài toán đó, cắn biết các tính chất cơ bản của sai số quan trắc và biết cách sử dụng chúng.

1.1. Sai số thô

Sai số sinh ra do vi phạm các điều kiện cơ bản của công việc quan trắc hoặc do sơ xuất của người làm thí nghiệm. Khi phát hiện có sai số thô, cần bỏ ngay kết quả quan trắc và quan trắc lại. Ta luôn luôn xem tằng chỉ giữ lại để xử lý bằng toán học các kết quả quan trắc không chứa sai số thô.

1.2. Sai số hệ thống

Các sai số quan trắc do một số lớn nguyên nhân mang nhiều vẻ khác nhau gây nên. Ví dụ do không điều chính chính xác dụng cụ, do thay đổi của các điều kiện bên ngoài, ta có thể dễ dàng trừ bỏ các loại sai số hệ thống bằng cách dựa vào các hiệu chỉnh với sự tương ứng trong kết quả quan trắc. Ta xem rằng ngay từ đầu của việc sử lý bằng toán học các kết quả quan trắc, tất cả các sai số hệ thống đều đã được phát hiện và trừ bỏ.

1.3. Sai số ngẫu nhiên

Sai số quan trắc còn lại sau khi đã khử tất cả các sai số hệ thống được gọi là sai số ngẫu nhiên. Sai Bố ngẫu nhiên gây nên bởi một số rất lớn các nhân tố, mà tác dụng của chúng bé đến mức ta không thể tách riêng và tính riêng biệt cho từng nhân tố được. Bằng các phương pháp của lý thuyết xác suất, có thể tính được ảnh hưởng của chúng đến việc ước lượng giá trị chân thực của các đại lượng được quan trắc.

2. Phân phối của sai số ngẫu nhiên trong các quan trắc

Sai số ngẫu nhiên trong các quan trắc được đặc trưng bởi một luật phân phối xác định.

Trong mô hình lý thuyết xác xuất, có sai số ngẫu nhiên z = x - a cũng được xem như là các đại lượng ngẫu nhiên (hay là biến ngẫu nhiên) có thể nhận các giá trị thực tuỳ ý đồng thời mỗi khoảng (l1, z2) tương ứng với một số hoàn toàn xác định được gọi là xác suất để đại lượng ngẫu nhiên z rơi vào khoảng đó, và ký hiệu là p (z1 < z < z2)


NTTULIB

85

hoặc p (z ∈ z1. z2) xác Suất đó là Sự lý tưởng hoá của tần suất tương đối của sự rơi vào khoảng (z1, z2) tức là trong thực hành, chính tần suất tương đối đã nêu trên đây gần với xác suất đó.

Quy tắc cho phép tìm xác suất p (z1 < z < z2) đối với khoảng (z1, z2) tuỳ ý được

gọi là luật phân phối xác suất của đại lượng ngẫu nhiên z. Ta có thể viết dưới dạng tích phân:

Trong đó p (z) là một hàm không âm nào đó, được chuẩn hoá bởi điều kiện:

Hàm đó xác định hoàn toàn luật phân phối xác suất tương ứng và được gọi là mật

độ xác suất (hay gọi mật độ phân phối)

3. Phương pháp khử sai số thô

3.1. Phương pháp khử sai số thô khi biết δ

Ta ký hiệu giá trị đột xuất là XA còn tất cả các giá trị còn lại là X1,

và so sánh giá trị tuyệt đối của hiệu XXA − với đại lượng, đối với tỷ số thu được:

Ta tính xác suất để cho tỷ số đang xét nhận một cách ngẫu nhiên giá trị không bé

hơn 1 với điều kiện giá trị XA không chứa sai số thô. Nếu như xác suất tính được bằng cách đó rất bé, thì giá trị “đột xuất” chứa sai số thô và cần phải bỏ giá trị đó trong việc sử lý tiếp theo các kết quả quan trắc.

Ví dụ: Giả sử trong số 41 kết quả quan trắc độc lập được tiến hành và sau khi tính toán ta có kết quả s = 0,133; Phát hiện có giá trị đột xuất x* = 6,866, đồng thời giá trị trung bình của 40 kết quả còn lại là X = 6,500 có thể xem rằng giá trị “đột suất” đó chứa sai số và như vậy nó có giá trị nào đó trong việc xử lý các kết quả nghiên cứu về sau không? Trong tình huống này chúng ta phải làm một phép thử đặc hiệu để đánh giá và sau đó đưa ra hướng giải quyết theo công thức:


NTTULIB

86

Giải:

Ta tính xác suất 1 -2 Φ (t) = 0,0066 < 0,007.

Độ tin cậy của kết luận p > 0,993 => có thể xem rằng giá trị x* chứa sai số thô và bỏ giá trị đó trong việc sử lý sau này các kết quả quan trắc.

3.2. Phương pháp khử sai số thô khi không biết s

Ta dùng sai số tiêu chuẩn thực nghiệm vì s không tìm thấy trong tài liệu hoặc vì lý do nào đó mà ta không sử dụng được. Công thức áp dụng và cách làm được tiến hành như sau:

Ví dụ: Giả sử n kết quả quan trắc độc lập cùng độ chính xác ta có được giá trị

trung bình x = 6,500 còn sai số tiêu chuẩn thực nghiệm S = 0,133 và giả Bộ quan trắc lần thứ n + 1 cho kết quả X* = 6,866. Ta đang đứng trước tình huống cần xem xét, lựa chọn vì giá trị trung bình của lần quan trắc ni lớn hơn so với kết quả quan trắc độc lập. Có thể khử kết quả đó khỏi việc xử lý về sau không là điều mà nhà nghiên cứu cần hết sức cân nhắc để sao cho mẫu nghiên cứu không nhỏ đi nếu không cần thiết, ngược lại nếu để thì có làm sai lệch toàn bộ các kết quả nghiên cứu chung đã thu được hay không.

Giải:

Nếu số các kết quả chấp nhận được là n = 40 thì tỷ số thu được vượt quá giá trị

tới hạn 2,74 với độ tin cậy p = 0,99 và ta có thể khử giá trị x với độ tin cậy của kết luận lớn hơn 0,99. Còn nếu số các kết quả chấp nhận được là hơn 5, tỷ số thu được bé hơn giá trị tới hạn là 2,78 ngay cả với độ tin cậy p = 0,95 ta cũng không nên khử giá trị x* vì mất quá nhiều số liệu (đây là sự vừa lòng với xác suất p = 5)


NTTULIB

87

PHẦN PHỤ LỤC Bảng 1: Bảng t

P Đtd

0,05 0,02 0,01 0,001

1 12,706 31,821 63,657 636,619 2 4,303 6,965 9,925 31 589 3 3,182 4,541 5,841 12,924 4 2,776 3,747 4,604 8,610 5 2,571 3,365 4,032 6,860 6 2,447 3,143 3,707 5,595 7 2,365 2,998 3,499 5,408 8 2,306 2,896 3,355 5,401 9 2,262 2,821 3,250 4,781 10 2,228 2,764 3,169 4,587 11 2,201 2,718 3,106 4,437 12 2,179 2,681 3.055 4,318 13 2,160 2,650 3,012 4,221 14 2,145 2,524 3,977 4,140 15 2,131 2,602 2,947 4,073 16 2,120 2,583 2,931 4,015 17 2,110 2,567 2,808 3,965 18 2,101 2,552 2,878 3,922 19 2,093 2,539 2,861 3,883 20 2,086 2,528 2,845 3,850 21 2,080 2,518 2,831 3,819 22 2,074 2,508 2,819 3,792 23 2,069 2,500 2,807 3,767 24 2,064 2,492 2,797 3.745 25 2,060 2,485 2,787 3,725 26 2,056 2,479 2,779 3,707 27 2,052 2,473 2,771 3,690 28 2,048 2,467 2,763 3,674 29 2,045 2,462 2,756 3,659 30 2,042 2,457 2,750 3,646 31 1,960 2,326 2,576 3,291


NTTULIB

88

Bảng 2: Bảng χ2

P Đtd

0,05 0,02 0,01 0,001

1 3,841 5,412 6,635 10,827 2 5,991 7,824 9,210 13,815 3 7,815 9,837 11,315 16,266 4 0488 11,668 13,277 18,467 5 11,070 13,388 1 5,068 20,515 6 12,592 15,033 16,812 22,457 7 14,067 16,622 18,475 24,322 8 15,507 18,168 20,090 26,125 9 16,019 19,679 21,666 27,877 10 18,367 21,161 23,209 20,588 11 19,675 22,618 24,725 31,261 12 21,026 24,054 26,217 32,909 13 22,362 25,472 27,688 34,528 14 23,685 26,873 29,141 36,123 15 24,996 28,259 30,578 37,697 16 26,296 29,633 32,000 39,252 17 27,587 30,995 33,409 40,790 18 28,869 32,346 34,805 42,312 19 30,144 33,687 36,191 43,820 20 31,410 35,020 37,566 45,315 21 32,871 36,315 38,932 46,797 22 33,921 37,659 40,289 48,268 23 35,172 38,968 41,638 49,728 24 36,415 40,270 42,980 51,179 25 37,652 41,566 44,314 52,620 26 38,885 42,856 45,642 54,052 27 40,113 44,140 46,963 55,476 28 41,337 15,419 48,278 56,893 29 42,557 46,693 49,588 58,302 30 43,773 47,962 50,892 59,703


NTTULIB

89

Bảng 3: Bảng hệ số tương quan

P Đtd

0,05 0,02 0,01 0,001

1 0,0877 0,9969 0,9995 0,9999 2 0,9000 0,9500 0,9800 0,9900 3 0,8054 0,8783 0,9343 0,9587 4 0,7293 0,8114 0,8822 0,9172 5 0,6694 0,7545 0,8329 0,8745 6 0,6215 0,7067 0,7887 0,8343 7 0,5822 0,6664 0,7498 0,7977 8 0,5494 0,6319 0,7155 0,7646 9 0,5214 0,6021 0,6851 0,7348 10 0,4973 0,5760 0,6581 0,7079 11 0,4762 0,5529 0,6339 0,6835 12 0,4575 0,5324 0,6120 0,6611 13 0,4409 0,5139 0,5923 0,6411 14 0,4259 0,4973 0,5742 0,6226 15 0,4124 0,4821 0,5577 0,6055 16 0,4000 0,4683 0,5425 0,5897 17 0,3887 0,4555 0,5285 0,5751 18 0,3783 0,4438 0,5155 0,5614 19 0,3687 0,4329 0,5034 0,5487 20 0,3598 0,4227 0,4921 0,5368 21 0,3233 0,3809 0,4451 0,4869 22 0,2960 0,3494 0,4093 0,4487 23 0,2746 0,3246 0,3810 0,4182 24 0,2573 0,3044 0,3578 0,3932 25 0,2428 0,2875 0,3384 0,3721 26 0,2306 0,2732 0,3218 0,3541 27 0,2108 0,2500 0,2948 0,3248 28 0,1954 0,2319 0,2937 0,0317 29 0,1829 0,2172 0,2565 0,2830 30 0,1726 0,2050 0,2422 0,2673 31 0,1638 0,1946 0,2301 0,2540


NTTULIB

90

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Bộ Y tế (2004), Cẩm nang thực hành quản lý và chăm sóc sức khoẻ Nhà xuất bản Lao động - Xã hội tr 11-93.

2. Ngô Như Hoà (1982). Thống kê trong nghiên cứu y học. Nhà xuất bản Y học, tập I, II.

3. Nguyễn Đình Khoa (1975). Phương pháp thống kê ứng dụng trong sinh học. Tủ sách Đại học Tổng hợp.

4. Nguyễn Xuân Phách và cộng sự (1992). Toán thống kê và tin học trong nghiên cứu y sinh, dược học. Học viện Quân Y.

5. Lê Khánh Trai, Hoàng Hữu Như (1974). Ứng dụng xác suất thống kê trong y sinh học. Nhà xuất bản Khoa học Kỹ thuật.

6. Dương Đình Thiện (1998). Dịch tễ học. Nhà xuất bản Y học.

7. Trường Đại học Y khoa Hà Nội (1992). Phương pháp nghiên cứu Bức khỏe cộng đồng. Nhà xuất bản Y học.

8. Akhnaarova. S (1989), Experiment optimization in chemistry and chemical engineering. Mockva.

9. Daliansyah Danil (2006), ProcesB Hazard Analysis Application through Design for Earlier Incident prevention, The 22st annual conference of the Asia Pacific Occupational safety & health organization. Bangkok Thailand B 1 - B 11.

10. Jim whiting (2005), The new international safety risk management standard, The 21st annual conference of the Asia Paciflc Occupational safety & health organization. Ban- Indonesia p 1750.

11. Joseph. Lellouch (1974). Methodes StatistiqueB en experimentation biologique. P. Flammation.

12. Mendenhall (1974). Introduction to probability and statistics. W.P.C. Ins. Balmont.


NTTULIB

91

PHUƠNG PHÁP LUẬN TRONG NGHIÊN CÚU KHOA HỌC Y HỌC

(Giáo trình sau đại học)

NHÀ XUẤT BẢN Y HỌC 352 Đội Cấn Ba Đình Hà Nội ĐT: (04) 7.625922, 7.625934

Fax: (04) 7.625923 -----------------

Chịu trách nhiệm xuất bản:

HOÀNG TRỌNG QUANG

Biên tập và sửa bản in:

BAN BIÊN TẬP SÁCH DẠY NGHỀ - GIÁO TRÌNH

Trình bày bìa:

THANH HUYỀN

In 500 cuốn, khổ 19 x 27 (cm), tại Xí nghiệp in, Nhà xuất bản Lao động - Xã hội. Giấy chấp nhận đăng ký kế hoạch xuất bản số 22-2007/CXB/245 151/YH.

In xong và nộp lưu chiểu Quý II/2007.


Documents

PHƯƠNG PHÁP LUẬN TRONG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC Y HỌCdspace.elib.ntt.edu.vn/dspace/bitstream/123456789/7528/1/phuong... · XÂY DỰNG ĐỀ CƯƠNG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC.....20