7. CÁCH KHẮC PHỤC SỰ KHÔNG CHẮC CHẮN
7.4 Lựa chọn các phạm vi và phân phối các thông số không chắc chắn
Chọn một phạm vi thích hợp là rất quan trọng, và nếu có thể nên được dựa trên sự biến đổi quan sát của các tham số. Trong lĩnh vực y tế, cho các mục đích của việc lựa chọn phạm vi và phân phối các thông số không chắc chắn, sự khác biệt giữa phân tích tất định, một phần ngẫu nhiên và hoàn toàn ngẫu nhiên là hữu dụng (Drummond và cộng sự, 1997):
• Phân tích tất định, nơi mà chi phí và tác động biến được ước tính như là một ước lượng điểm. Biến thể lấy mẫu không có sẵn vì thiếu dữ liệu (ví dụ như khi nguồn thứ cấp được sử dụng) hoặc bản chất của biến (ví dụ như lựa chọn tỷ lệ chiết khấu). Trong trường hợp này, một ước lượng điểm xác định của các tỷ số lợi ích-chi phí có thể được phân tích độ nhạy chi tiết, sử dụng phạm vi hợp lý cho các biến và do đó cung cấp giá hạn trên và dưới. Trong các nghiên cứu đánh giá kinh tế đầu, các nhà phân tích chỉ đơn giản là giảm đi một nửa và tăng gấp đôi giá trị trung bình trong trường hợp không có dữ liệu tốt hơn trên phạm vi
hợp lý (Drummond và cộng sự, 1987). Tuy nhiên, ngày nay các nhà phân tích dự kiến sẽ xác định một phạm vi hợp lý với giải trình.
• Phân tích ngẫu nhiên, nơi các giá trị trung bình của một số biến có liên quan đến phương sai, trong khi các biến số khác chỉ có giới hạn dưới và trên không có biểu hiện của phân phối. Sự phân bố trên các biến ngẫu nhiên hoặc đã biết (từ tập hợp dữ liệu ngẫu nhiên) hoặc được xác định bằng cách sử dụng một đoạn thông tin (ví dụ như bình thường phân bố, hình tam giác hoặc hình chữ nhật) dựa trên kiến thức về biến.
• Phân tích ngẫu nhiên hoàn toàn, nơi mà tất cả các thông số đưa vào phân tích độ nhạy có liên kết phương sai.
Mặc dù các phân tích hoàn toàn ngẫu nhiên rõ ràng là khoa học nhất và có giá trị nhất cho hoạch định chính sách, nó cũng có thể hữu ích và chú ý đến kiểm tra đơn giản tác động của giá trị cực phân tích tất định. Điều này có thể được thực hiện riêng lẽ (trong phân tích độ nhạy một chiều) hoặc kết hợp (trong phân tích độ nhạy đa chiều) để đánh giá các tác động của tính hay thay đổi xuất hiện hoặc giả định xấu nhất.