1. Trang chủ
  2. » Thể loại khác

Bài giảng Thống kê y học - Bài 13: Ước lượng

8 88 2

Đang tải... (xem toàn văn)

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 8
Dung lượng 372,01 KB

Nội dung

Bài giảng Thống kê y học - Bài 13: Ước lượng cung cấp các kiến thức giúp người học có thể trình bày được ý nghĩa của khoảng tin cậy 95%, trình bày và lựa chọn được phương pháp ước lượng khoảng tin cậy trung bình của một mẫu, trình bày được phương pháp ước lượng khoảng tin cậy hiệu số hai trung bình,... Mời các bạn cùng tham khảo.

ƯỚC LƯỢNG Mục tiêu: Sau khi nghiên cứu chủ đề, học viên có khả năng: ­ Trình bày được ý nghĩa của khoảng tin cậy 95% ­ Trình bày và lựa chọn được phương pháp ước lượng khoảng tin cậy trung bình của   một mẫu ­ Trình bày được phương pháp ước lượng khoảng tin cậy hiệu số hai trung bình ­ Trình bày phương pháp ước lượng khoảng tin cậy tỉ lệ của mẫu ­ Trình bày phương pháp ước lượng khoảng tin cậy của tỉ số nguy cơ và tỉ số số chênh Giới thiệu Trong cơng việc hàng ngày và trong nghiên cứu khoa học, ta cần phải biết một số  những đặc tính của dân số. Thí dụ như chúng ta cần biết đường huyết trung bình của   người bình thường để có thể  chẩn đốn tiểu đường, cần biết trọng lượng trung bình  của trẻ sơ sinh để đáng giá sự phát triển của trẻ, cần biết tỉ lệ tiêm chủng hoặc tỉ lệ  đặt vòng nhằm lượng giá các chương trình y tế Ðể   ước tính được các đặc tính (các tham số) đó của dân số, phương pháp chính xác   nhất là đo lường tất cả các giá trị của tồn bộ dân số. Tuy vậy điều này là khơng thực  tế bởi vì: ­ Những hạn chế về tài ngun: chúng ta khơng thể tiến hành lấy máu của tất cả mọi  người Việt nam để tính giá trị đường huyết trung bình. Ðiều này gây lãng phí về  thời   gian, nhân lực và tiền bạc ­ Tính khơng khả thi về phương diện áp dụng: Một bác sĩ  nhận thấy có tỉ  lệ  tai biến   khi sử dụng thuốc X dường như tăng cao. Ðể đo đạc tỉ lệ tai biến cho tồn bộ dân số  cần phải kéo dài việc sử  dụng thuốc để  có thể  sử  dụng thuốc này cho tất cả  mọi  người. Nhưng điều này là khơng thích hợp về phương diện đạo đức Do đó, người ta cần phải đo đạc các giá trị trên một phần của dân số, được gọi là một   mẫu và tiến hành suy luận thống kê Ðịnh nghĩa: Suy luận thống kê là q trình trong đó người ta suy lận về dân số dựa trên  những kết quả thu được từ một mẫu rút ra từ dân số đó Nhưng tham số  của dân số  có thể  được  ước tính bằng hai cách:  ước lượng điểm và   ước lượng khoảng.  Ước lượng điểm là một giá trị  bằng số  duy nhất nhằm để   ước  tính tham số tương ứng của dân số. Ước lượng khoảng bao gồm 2 trị số xác định một  khoảng mà chúng ta cho rằng khoảng này có chứa tham số được ước lượng, với một   độ tin tưởng nào đó Một trong những tiêu chí để  đánh giá phương pháp  ước lượng là tính khơng sai lệch  (còn gọi là tính khơng chệch ­ unbiasedness). Một phương pháp ước lượng được gọi là  khơng sai lệch nếu trung bình của rất nhiều giá trị ước lượng bằng giá trị của tham số Suy luận thống kê chính xác đòi hỏi việc lấy mẫu ngẫu nhiên từ  một khung mẫu và   khung mẫu này trùng với dân số mục tiêu. Nếu việc lấy mẫu khơng ngẫu nhiên hoặc   nếu khung mẫu khơng trùng với dân số  mục tiêu, chúng ta cần phải dựa vào những  luận cứ khơng phải là thống kê Ước lượng trung bình dân số Ước lượng điểm: Trung bình của dân số (µ) có thể được ước lượng bằng trung bình của mẫu (theo định   lí giới hạn trung tâm, trung bình của mẫu nằm tập trung quanh trung bình của dân số)   Trung bình của mẫu được tính theo cơng thức sau: x xi n      Ước lượng khoảng Ðịnh lí giới hạn trung tâm chỉ  cho phép  ước lượng khoảng khi mẫu lớn (n  ≥ 30) hay mẫu được rút ra từ một phân phối xấp xỉ bình thường. Khi đó có thể áp dụng  hai phương pháp: ­  Phương pháp ước lượng z có thể  sử dụng bất cứ khi nào có cỡ mẫu lớn hoặc   biết được phương sai của dân số  (trường hợp biết phương sai của dân số  rất ít khi  xảy ra) ­ Phương pháp ước lượng t có thể áp dụng khi nào phân phối của dân số là xấp   xỉ bình thường Phương pháp z Theo định lí giới hạn trung tâm, trong 95% các trường hợp trung bình của dân số khơng   cách xa q trung bình của mẫu 1,96 ( SE (SE=sai số chuẩn). Do đó các bước để ước   lượng khoảng tin cậy 95% theo phương pháp này là như sau: ­ Tính trung bình mẫu x ­ Tính độ lệch chuẩn của dân số  σ (hoặc biết trước hoặc tính từ độ lệch chuẩn   mẫu khi cỡ mẫu đủ lớn) ­ Tính SE (sai số chuẩn) = σ/√n ­ Ước lượng khoảng tin cậy x ±  1,96 ×  SE Phương pháp t Nếu chúng ta khơng biết SE và khơng thể   ước lượng chính xác SE vì cỡ  mẫu nhỏ  ( 3,106, có nghĩa là ta có thể bác bỏ giả thuyết H0 với mức ý nghĩa p  2,06 có nghĩa là ta có thể  bác bỏ  giả  thuyết H0 với mức ý nghĩa p 

Ngày đăng: 20/01/2020, 20:53

TỪ KHÓA LIÊN QUAN