Bài giảng trình bày các khía cạnh của chất lượng nghiên cứu; khái niệm, phân loại và cách khắc phục các sai số thường gặp trong nghiên cứu; khái niệm nhiễu, tương tác và cách khắc phục ảnh hưởng của nhiễu.
Quản lý chất lượng nghiên cứu: Sai số, nhiễu phương pháp khống chế Mục tiêu Sau buổi học, học viên có khả Trình bày khía cạnh chất lượng nghiên cứu Trình bày khái niệm, phân loại cách khắc phục sai số thường gặp nghiên cứu Trình bày khái niệm nhiễu, tương tác cách khắc phục ảnh hưởng nhiễu Hai khía cạnh chất lượng nghiên cứu • Tính giá trị (validity): – Nội suy (internal validity) – Ngoại suy (external validity) • Tính tin cậy (reliability) Giá trị nội suy (internal validity) • “Mối liên hệ yếu tố nguy vấn đề sức khỏe nghiên cứu quy cho yếu tố nguy qua kết NC khơng? – Có kết thu phán ánh chất quần thể nghiên cứu hay khơng? • Nhóm NC lựa chọn hay chưa? – Lỗi lựa chọn • Có xảy sai lầm q trình đo lường yếu tố nguy vấn đề sức khỏe hay khơng? – Lỗi đo lường • Có yếu tố tác động đến mối liên hệ yếu tố nguy vấn đề sức khỏe nghiên cứu hay không? – Yếu tố nhiễu Giá trị ngoại suy (external validity) • Kết nghiên cứu khái quát hóa từ nhóm nghiên cứu quần thể đích hay khơng? Có thể khái qt hóa cho quần thể khác ngồi nhóm NC khơng? – Có thể ngoại suy khơng? • Cần quan tâm ý: – Các sai lầm sai số (internal validity) – Các đặc điểm quần thể nghiên cứu so với quần thể đích quần thể khác ngồi nhóm NC • Giới, tuổi, vấn đề khác … Tin cậy giá trị (Reliability and validity) Các sai lầm thường gặp nghiên cứu loại sai số • Các NC y sinh học cung cấp chứng cho việc sách thực hành lĩnh vực y tế • Mục tiêu nghiên cứu hạn chế đến mức thấp sai số xảy • Khơng nghiên cứu khơng có sai số, đó: – Cần xác định nguồn sai số để đánh giá tính giá trị NC – Cần xác định hạn chế sai số tất bước thiết kế nghiên cứu Ngun nhân dẫn đến NC khơng có tính giá trị - Các loại sai số • Sai số ngẫu nhiên: – Sai số chọn mẫu (random sampling errors) – Sai số đo lường (random measurement variability) • Sai số hệ thống: – Sai số chọn (selection bias) – Sai số đo lường (mesuarment errors) – Nhiễu Sai số Sai số ngẫu nhiên • Giá trị quan sát mẫu nghiên cứu bị lệch so với giá trị thật quần thể hoàn toàn ngẫu nhiên, may rủi dẫn đến thiếu xác mơ tả thơng số quần thể việc đo lường kết hợp • Thường xảy trình chọn mẫu nghiên cứu => may rủi => biến đổi sinh học đối tượng nghiên cứu • Khơng có sai số ngẫu nhiên= xác (precise) Điểm thi Sinh viên số Điểm đạt 9 Nếu coi sinh viên quần thể è Chọn ngẫu nhiên mẫu có SV, ta có 36 hội STT 10 11 12 CỈp sinh viªn sè: 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 36 8,9 §iĨm cđa tõng sinh viªn 9 9 9 9 8 8 Điểm trung bình sinh viên 8,5 8,0 9,0 7,5 6,5 7,0 8,5 6,0 7,5 8,5 7,0 6,0 5,5 => Khắc phục sai số ngẫu nhiên: • Tăng cỡ mẫu đủ lớn, thích hợp • Áp dụng kỹ thuật chọn mẫu đúng, phù hợp • Ước lượng tham số quần thể từ tham số mẫu • Kiểm định giả thuyết, nhằm: • So sánh kết mẫu với giá trị thực quần thể • Tính tốn giá trị p (xác suất quy thuộc cho may rủi) Sai số hệ thống • gọi sai chệch sai số trình nghiên cứu làm sai lệch ước lượng kết hợp phơi nhiễm bệnh • Dẫn tới kết chệch, khơng giá trị • Khơng có sai số hệ thống= trúng, có giá trị (accurate, valid) Tần số Sai số hệ thống làm thay đổi số đo trung bình nên gọi sai chệch Các loại sai số hệ thống Sai số chọn: xảy có khác biệt hệ thống đặc tính đối tượng chọn vào nghiên cứu với đặc tính người khơng chọn vào nghiên cứu q trình lựa chọn, phân bổ sử dụng đối tượng nghiên cứu Có vấn đề cần quan tâm sai số chọn: – Những người tham gia nghiên cứu không đại diện cho quần thể nghiên cứu • Mẫu khơng ngẫu nhiên • Lựa chọn mẫu nghiên cứu khơng phù hợp – Các nhóm so sánh khác cách có hệ thống so với nhóm khác • Các nhóm chọn từ nguồn khác nhau, tỷ lệ khác nhau, số liệu • Kết mối liên quan yếu tố nguy bệnh cao thấp so với dự kiến (mong đợi) Các nguồn sai số chọn • Lựa chọn đối tượng nghiên cứu không phù hợp – – – – Tự nguyện Tỷ lệ tham gia thấp (