Bài giảng Thống kê y học - Bài 9: Nguyên lí kiểm định cung cấp các kiến thức giúp người học có thể trình bày được sự liên hệ giữa kiểm định ý nghĩa và khoảng tin cậy, phân biệt được 2 loại sai lầm - sai lầm loại I và sai lầm loại II. Mời các bạn cùng tham khảo.
NGUN LÍ KIỂM ĐỊNH Mục tiêu: Sau khi nghiên chủ đề, học viên có khả năng: Trình bày được sự liên hệ giữa kiểm định ý nghĩa và khoảng tin cậy Phân biệt được 2 loại sai lầm: sai lầm loại I và sai lầm loại II Chọn lựa kiểm định phù hợp Như vậy nguyên lí của kiểm định ý nghĩa (hay kiểm định giả thuyết là như nhau). Các kiểm định chỉ khác nhau việc lựa chọn thống kê xuất phát từ giả thuyết H0. Việc lựa chọn này phụ thuộc vào biến số của vấn đề quan tâm và thiết kế của nghiên cứu Bảng 10. Chọn lựa kiểm định phù hợp Loại thiết kế nghiên cứu Trước và sau một điều trị (hoặc 2 điều trị) ở trên cùng các đối tượng Nhiều điều trị trên cùng các đối tượng Liên hệ giữa hai biến số Ðịnh lượng (mẫu rút từ ttest khơng Phân tích dân số có phân bắt cặp phương sai phối bình thường và phương sai hai nhóm đồng nhất ttest bắt cặ p Phân tích phương sai đo lường lập lại Hồi quy tuyến tính và tương quan pearson Ðịnh tính Danh định test McNemar Cochrance Q Hệ số của bảng n x m (phi, OR, RR) Kiểm định sắp hạng có dấu Wilcoxon Friedman hệ số tương quan Spearman Thang đo của biến số Hai nhóm điều trị gồm các cá nhân khác nhau Ba (hay nhiêù) nhóm điều trị gồm các cá nhân khác nhau χ2 bảng 2 x χ2 bảng 3 x n n Ðịnh tính Thứ tự Kiểm định (hay biến định lượng tổng sắp hạng khơng bình thường) Mann Whitney Kruskal Wallis Kiểm định ý nghĩa; Kiểm định giả thuyết Ý tưởng về kiểm định ý nghĩa (significance testing) được khởi xướng bởi R A Fisher Giả sử chúng ta muốn đánh giá xem một loại thuốc mới có cải thiện tỉ lệ sống còn 1 năm sau khi bị nhồi máu cơ tim hay khơng. Chúng ta tiến hành một nghiên cứu các bệnh nhân đượcđiều trị với một loại thuốc mới và một nhóm tương đương được điều trị với giả dược và phát hiện rằng tử vong trong nhóm điều trị với thuốc mới chỉ bằng một nửa so với nhóm điều trị bằng placebo. Đây là một kết quả hứa hẹn nhưng có khi chỉ là một kết quả do cơ may? Chúng ta hãy xem xét câu hỏi này bằng cách tính giá trị p. Giá trị p chính là xác suất có ít nhất sự khác biệt 2 lần về tỉ lệ tử vong nếu như thuốc thực sự khơng có tác động gì lên tỉ lệ sống còn Fisher thấy rằng giá trị p là một chỉ số đo lường sức mạnh của chứng cớ chống lại giả thuyết Ho (trong thí dụ này, giả thuyết là thuốc khơng tác động gì lên tỉ lệ sống còn). Ơng ta cổ vũ sử dụng P