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.
Trang 1Thống Kê Trong Nghiên Cứu Khoa Học
Trang 2Nội Dung
Đo lường tần suất bệnh
Thiết kế nghiên cứu và các đo lường tương quan
Một số test thống kê thường gặp
Trang 3Đo 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
Trang 4Đo 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.
Trang 5Đo lường tần suất bệnh
Dân số có nguy cơ
Trang 6Đo lường tần suất bệnh
Trang 7Đo lường tần suất bệnh
Nếu a+b là số ngươì có nguy cơ thì đây là tỷ lệ phát sinh tích luỹ
Nếu a+b là số người năm có nguy cơ thì đây là tỷ suất phát sinh/mật độ phát sinh
Re = a/a+b
Rne= c/c+d
Trang 8Tỷ lệ phát sinh tích luỹ
Trang 10Tỷ lệ phát sinh tích luỹ
95% CI of Re= Re±Z*SE(Re)
SE(Re) là phương sai của Re.
Phương sai của Re là:
Trang 11Bảng Z
Trang 13Tỷ suất phát sinh/Mật độ phát sinh
a: số bệnh
PT: người-thời gian E+: phơi nhiễm
E-: không phơi nhiễm
Trang 14Tỷ suất phát sinh/Mật độ phát sinh
Trang 1695% CI for the rate estimate of 3.1 per 1000 person-years is 1.4-4.6 per 1000 person-years
Trang 17Thiết kế nghiên cứu và đo lường mối liên quan
Trang 22Nghiên 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.
Trang 23Nghiên cứu cắt ngang
Trang 24Nghiên 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?
So với nhóm không bị bệnh, nhóm bị bệnh có xu hướng bị phơi nhiễm hơn?
Đo lường:
Tỷ số lưu hành (giống RR) or Tỷ số chênh lưu hành (giống OR)
Trang 25Nghiên cứu cắt ngang
Tỷ số lưu hành bệnh trong nhóm phơi nhiễm và nhóm không phơi nhiễm:
Trang 26Nghiên cứu cắt ngang
Tỷ số tình trạng phơi nhiễm trong
Trang 27Thiết kế nghiên cứu và đo lường mối liên quan
Trang 28Thiết 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
Trang 30Test thống kê
Trang 31test sự đồng nhất hoặc (không) liên quan: test chi bình phương
test chính xác của Fishertest của McNemar
Trang 32t-test một mẫu
So sánh giá trị trung bình của một
mẫu với giá trị trung bình của dân số
Trang 33t-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
Trang 35t-test một mẫu trong Stata Ho: 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
Trang 36t-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
Trang 38t-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
Trang 40t-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
Trang 41Phương sai
Trang 42t-test 2 mẫu độc lập trong Stata (đồng phương sai)
ttest hypertension, by(gender)
Two-sample t test with equal variances diff = mean(female) - mean(male) t = -2.1143 Ho: 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
Trang 43t-test 2 mẫu độc lập trong Stata (khác phương sai)
ttest hypertension, by(gender) unequal
Two-sample t test with unequal variances diff = mean(female) - mean(male) t = -2.1143 Ho: diff = 0 Satterthwaite's degrees of freedom = 16.6521
Trang 44t-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.
Trang 45t-test cặp đôi (phụ thuộc)
: trung bình của những giá trị khác nhau
Sd: độ lệch chuẩn của những giá trị khác nhau
Trang 46t-test cặp đôi (phụ thuộc)
Gỉa thuyết:
Sự phân bố của những giá trị khác nhau trong dân số là chuẩn.
Trang 47t-test cặp đôi trong Stata
ttest hypertension1= hypertension2 mean(diff) = mean(hypertension1 - hypertension2) t = 1.8567 Ho: mean(diff) = 0 degrees of freedom = 9
Trang 48Test 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
Trang 49Test chi bình phương
Trang 50Test chi bình phương
Trang 51Bảng chi bình phương
Trang 52Test 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.
Trang 53Chi bình phương trong
Trang 54Chi bình phương trong
Trang 55Test 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.
Trang 56Test chính xác của Fisher
Trang 57Test chính xác của Fisher
Trang 58Test của McNemar
Trang 59Test của McNemar trong
McNemar's chi2(1) = 2.27 Prob > chi2 = 0.1317
Exact McNemar significance probability = 0.2266 Proportion with factor
Trang 60Tài 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.