Thống Kê Trong Nghiên Cứu Khoa Học y khoa

Đo lường tần suất bệnh Thiết kế nghiên cứu và các đo lường tương quan Một số test thống kê thường gặp Xác định tần suất bệnh hoặc những vấn đề sức khoẻ khác trong những nhóm dân số quan tâm. Hai loại đo lường tần suất bệnh: tình trạng mới mắc và tỷ lệ lưu hành.

Thống Kê Trong Nghiên Cứu Khoa Học

Nội Dung

 Đo lường tần suất bệnh

 Thiết kế nghiên cứu và các đo lường tương quan

 Một số test thống kê thường gặp

Đo lường tần suất bệnh

 Xác định tần suất bệnh hoặc những vấn đề sức khoẻ khác trong những nhóm dân số quan tâm.

 Hai loại đo lường tần suất bệnh: tình trạng mới mắc và tỷ lệ lưu hành

Đo lường tần suất bệnh

 Định nghĩa:

 Tình trạng mới mắc đo lường những

trường hợp mới mắc bệnh trong một

khoảng thời gian

 Tỷ lệ lưu hành đo lường những trừơng hợp bệnh hiện có tại một thời điểm đặc biệt hoặc trong một khoảng thời gian.

Đo lường tần suất bệnh

Dân số

có nguy cơ

Đo lường tần suất bệnh

 D+ : bệnh

 D- : không bệnh

 E+ : phơi nhiễm

 E- : không phơi nhiễm

Đo lường tần suất bệnh

 Nếu a+b là số ngươì có nguy cơ thì đây là

Tỷ lệ phát sinh tích luỹ

Tỷ lệ phát sinh tích luỹ

 Re=a/a+b

 95% CI of Re= Re ±Z*SE(Re)

 SE(Re) là phương sai của Re.

 Phương sai của Re là:

3

) (

(Re)

b a

ab SE





Bảng Z

0 )

500 (

Tỷ suất phát sinh/Mật độ phát sinh

a: số bệnh

PT: người-thời gian

E+: phơi nhiễm

E-: không phơi nhiễm

Tỷ suất phát sinh/Mật độ phát sinh

Tỷ suất phát sinh/Mật độ phát sinh

Tỷ suất phát sinh/Mật độ phát sinh

years person

per PT

a

5 4768

15

1

years person

per PT

a IR

5 4768

15 )

1

95% CI for IR=3.1±1.96*0.8

95% CI for the rate estimate of 3.1 per 1000

person-years is 1.4-4.6 per 1000 person-years

Thiết kế nghiên cứu và đo lường mối liên quan

Nghiên cứu bệnh chứng

d c

b a

Tình trạng bệnh

có không

Nghiên cứu bệnh chứng

bc

ad d

d c b a Z

OR

e OR

1 1 1 1 (

* )

ln(  /2   

Nghiên cứu bệnh chứng

OR=(1*20)/(13*35)=0.04

35

1 13

1 20

1 1

1 (

* 96 1 ) 04 0

 e OR

95% CI for the odds ratio of 0.04 is

0.01-0.33

Nghiên cứu bệnh chứng

 Giải thích: Những bệnh nhân HIV mà phát triển ung thư cổ tử cung, có

0.04 lần số chênh (odds) “có khả

năng miễn dịch” so với bệnh nhân

HIV không có ung thư cổ tử cung.

Nghiên cứu cắt ngang

d c

b a

Tình trạng bệnh

có không

Tình trạng

c +d

tổng

Nghiên cứu cắt ngang

 Thiết kế nghiên cứu cắt ngang:

 Câu hỏi nghiên cứu:

 So với nhóm không bị phơi nhiễm, nhóm phơi nhiễm có xu hướng bị bệnh hơn?

Nghiên cứu cắt ngang

 Tỷ số lưu hành bệnh trong nhóm phơi nhiễm và nhóm không phơi nhiễm:

 Tỷ số chênh lưu hành:

d c

c b a

a P

P PR

ue d e d d

Nghiên cứu cắt ngang

 Tỷ số tình trạng phơi nhiễm trong

nhóm bệnh và nhóm không bị bệnh:

d b

b c a

a P

P PR

nd e d

e e









Thiết kế nghiên cứu và đo lường mối liên quan

Thiết kế nghiên cứu và đo lường mối liên quan

 95% CI chứa giá trị 1:

 Không liên quan có ý nghĩa

 95% CI không chứa giá trị 1:

 Liên quan có ý nghĩa:

 Liên quan thuận hoặc

 Liên quan nghịch

Test thống kê

 test sự đồng nhất hoặc (không) liên quan:

 test chi bình phương

 test chính xác của Fisher

test của McNemar

t-test một mẫu

 So sánh giá trị trung bình của một

mẫu với giá trị trung bình của dân số giả định

: trung bình mẫu : sai số chuẩn

t-test một mẫu

 Gỉa thuyết:

 Các giá trị của mẫu phải độc lập

 Sự phân bố của các giá trị trong dân số

là chuẩn

2 36

4

t-test một mẫu trong Stata

ttest hypertension=100

One-sample t test

Variable | Obs Mean Std Err Std Dev [95% Conf Interval] -+ -hypert~n | 10 112 4.358899 13.78405 102.1395 121.8605 - mean = mean(hypertension) t = 2.7530Ho: mean = 100 degrees of freedom = 9 Ha: mean < 100 Ha: mean != 100 Ha: mean > 100

Pr(T < t) = 0.9888 Pr(|T| > |t|) = 0.0224 Pr(T > t) = 0.0112

t-test 2 mẫu độc lập

 So sánh giá trị trung bình của một biến giữa 2 nhóm cá nhân

 Ví dụ:

 So sánh huyết áp trung bình của nam và nữ

 So sánh huyết áp trung bình sau khi điều trị thuốc A và thuốc B

t-test 2 mẫu độc lập (đồng phương sai)

y x

p y

p x

p

n n

S

y x

n

S n

S

y

x t

1 1

22

) 1

y y

x x

p

n n

s n

s n

S

t-test 2 mẫu độc lập

 Gỉa thuyết:

 Sự độc lập của các giá trị quan sát

 Sự phân bố chuẩn của dân số

 Đồng phương sai

t-test 2 mẫu độc lập (khác phương sai)

y

y x

x

n

S n

S

y

x t

2 2







t-test 2 mẫu độc lập

 Thường sử dụng t-test đồng phương sai trừ trường hợp kích thước mẫu

không giống nhau và: (a) mẫu nhỏ

có phương sai lớn và; (b) và phương sai mẫu nhỏ lớn hơn gấp đôi phương sai của mẫu lớn, thì dùng t-test khác phương sai

Phương sai

t-test 2 mẫu độc lập trong Stata (đồng phương sai)

ttest hypertension, by(gender)

Two-sample t test with equal variances

Group | Obs Mean Std Err Std Dev [95% Conf Interval] -+ - female | 10 112 4.358899 13.78405 102.1395 121.8605 male | 10 123.5 3.253204 10.28753 116.1407 130.8593 -+ -combined | 20 117.75 2.957484 13.22627 111.5599 123.9401 -+ - diff | -11.5 5.439056 -22.92703 -.0729668 - diff = mean(female) - mean(male) t = -2.1143Ho: diff = 0 degrees of freedom = 18 Ha: diff < 0 Ha: diff != 0 Ha: diff > 0

Pr(T < t) = 0.0244 Pr(|T| > |t|) = 0.0487 Pr(T > t) = 0.9756

t-test 2 mẫu độc lập trong Stata (khác phương sai)

ttest hypertension, by(gender) unequal

Two-sample t test with unequal variances

Group | Obs Mean Std Err Std Dev [95% Conf Interval] -+ - female | 10 112 4.358899 13.78405 102.1395 121.8605 male | 10 123.5 3.253204 10.28753 116.1407 130.8593 -+ -combined | 20 117.75 2.957484 13.22627 111.5599 123.9401 -+ - diff | -11.5 5.439056 -22.9937 -.0063045 - diff = mean(female) - mean(male) t = -2.1143Ho: diff = 0 Satterthwaite's degrees of freedom = 16.6521

-t-test cặp đôi (phụ thuộc)

 Còn được gọi là test đo lường lặp lại, test mẫu liên quan.

 Một biến được đo lường ở một nhóm

cá nhân tại 2 thơì điểm khác nhau.

t-test cặp đôi (phụ thuộc)

: trung bình của những giá trị khác nhau

Sd: độ lệch chuẩn của những giá trị khác nhau

n S

d t

t-test cặp đôi (phụ thuộc)

 Gỉa thuyết:

 Sự phân bố của những giá trị khác nhau trong dân số là chuẩn.

t-test cặp đôi trong Stata

ttest hypertension1= hypertension2

Paired t test

Variable | Obs Mean Std Err Std Dev [95% Conf Interval] -+ -hypert~1 | 10 123.5 3.253204 10.28753 116.1407 130.8593hypert~2 | 10 112 4.358899 13.78405 102.1395 121.8605 -+ - diff | 10 11.5 6.193635 19.58599 -2.510975 25.51098 - mean(diff) = mean(hypertension1 - hypertension2) t = 1.8567 Ho: mean(diff) = 0 degrees of freedom = 9

-Test chi bình phương

 Áp dụng cho hai biến phân loại

 So sánh phần trăm hoặc tỷ lệ

 Thường được sử dụng trong nghiên cứu cohort hoặc nghiên cứu bệnh chứng

Test chi bình phương

Test chi bình phương

9 )

500 )(

500 )(

959 )(

41 (

) 470

* 11 489

* 30 (

Bảng chi bình phương

Test chi bình phương

 Với 1 độ tự do và 95% CI, giá trị

tương ứng là 3.84 = (1.96)*(1.96)

 9.2 > 3.84: loại bỏ giả thuyết “null”

 Kết luận: Có mối liên quan có ý nghĩa giữa sự dụng thuốc chán ăn và nhồi máu cơ tim.

Chi bình phương trong Stata

tabi 30 470\11 959, chi col row

Chi bình phương trong Stata

tabi 30 470\11 959\13 400, chi expect

Test chính xác của Fisher

 Áp dụng khi giá trị mong đợi nhỏ hơn

1 hoặc hơn 20% của các nhóm

(cells) có giá trị nhỏ hơn 5.

Test chính xác của Fisher trong Stata

tabi 3 20\12 15, chi exact expect

Test chính xác của Fisher trong Stata

tabi 3 27\7 40\12 50, chi exact expect

Test của McNemar

OR=b/c

c b

Test của McNemar trong Stata

McNemar's chi2(1) = 2.27 Prob > chi2 = 0.1317

Exact McNemar significance probability = 0.2266

Proportion with factor

Tài liệu tham khảo

1 Principles of Biostatistics, 2000

Marcello Pagano and Kimberlee Gauvreau.

2 ActivEpi Companion Textbook

David G Kleinbaum, Kevin M Sullivan, Nancy D Barker.