zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Y Tế - Sức Khoẻ

» Y khoa - Dược

Bài giảng Chất lượng số liệu – sai số đo đạt (Võ Thành Liêm)

Chia sẻ: Hạ Mộc | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:19

Báo xấu

2
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng "Chất lượng số liệu – sai số đo đạt" được biên soạn nhằm giúp học viên nhận thức tầm quan trọng của số liệu; phân biệt sai số - sai lệch; giải pháp giảm thiểu sai lệch;... Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Chất lượng số liệu – sai số đo đạt (Võ Thành Liêm)

Chất lượng số liệu – sai số đo đạt VÕ THÀNH LIÊM
Mục tiêu – đề mục Mục tiêu ◦ Nhận thức tầm quan trọng của số liệu. ◦ Phân biệt sai số - sai lệch. ◦ Giải pháp giảm thiểu sai lệch. 6/9/2022 2
Chất lượng đo đạt LẤY MẪU Quần thể Mẫu Khảo khảo sát sát Sai lệch chọn lọc Sai lệch đo đạt Quần thể Sai lệch do yếu tố gây nhiễu KẾT LUẬN 6/9/2022 3
Chất lượng đo đạt Vấn đề nổi cộm ◦ Tính đúng: ◦ Kết quả có phản ánh đúng thực tế ◦ Tính chính xác: ◦ Kết quả đo ở nhiều lần phải giống nhau ◦ Tính lặp lại = khả năng cho cùng kết quả ở những lần đo ◦ Nhậy với thay đổi ◦ Ở mức độ thay đổi nào thì mới ghi nhận sự thay đổi ◦ Cho phép phản ánh kịp thời tác dụng can thiệp-thuốc 6/9/2022 4
Chất lượng đo đạt Các chỉ số khác: ◦ Chấp nhận được ◦ Phương pháp đánh giá có được chấp nhận về khía cạnh văn hóa, tâm lý ◦ Ví dụ: thu nhập cá nhân? ◦ Dễ thực hiện ◦ Có dễ thực hiện trong thực tế không ◦ Ví dụ: lấy phân làm xét nghiệm? ◦ Giá cả hợp lý ◦ Chi phí triển khai nằm trong nguồn lực của nghiên cứu, của người tham gia? ◦ Ví dụ: làm MRI chẩn đoán ! 6/9/2022 5
Sai số ◦ Định nghĩa ◦ Sự khác biệt giữa kết quả của nghiên cứu trên mẫu so với giá trị thực của quần thể Không biết được giá trị ◦ Hậu quả thực tế là bao ◦ Giảm các đặc tính đúng – chính xác nhiêu ◦ Giảm giá trị của kết quả ◦ Không phản ánh thực tế Sai số Thống kê 6/9/2022 6
Sai số Nguyên nhân ◦ Cách thức triển khai: ◦ Môi trường thực hiện, công cụ, phương pháp đo đạt ◦ Kỹ thuật, phương tiện ◦ Ngẫu nhiên sinh học: ◦ Giữa các lần đo cùng cá thể ◦ Giữa các cá thể cùng nhóm khảo sát ◦ Người thực hiện đo đạt ◦ Giữa các lần do bởi cùng 1 người ◦ Giữa các người đo ◦ Xử trí số liệu ◦ Nhập liệu ◦ Mã hóa ◦ Phân tích 6/9/2022 7
Sai số ngẫu nhiên ◦ Sai số ngẫu nhiên = random error ◦ Dao động sinh học ◦ Sai số chọn mẫu (sampling error) ◦ Sai số đo lường (random measurement error) ◦ Hậu quả ◦ Ước lượng thực tế không ảnh hưởng => vẫn đúng, tính đúng đảm bảo ◦ Sai số ngẫu nhiên tăng => độ chắc chắn giảm, tính chính xác giảm ◦ Thống kê: giúp bảo vệ kết luận ◦ Sai số là thực tế, luôn tồn tại ◦ Tăng cỡ mẫu không giảm sai số, chỉ cải thiện test thống kê 6/9/2022 8
Sai số hệ thống ◦ Sai số hệ thống (Sai lệch) = systematic error (bias) ◦ Sai số chọn (selection bias) ◦ Sai số tham gia (participation bias) ◦ Sai số đáp ứng (reponse bias) ◦ Sai số theo dõi/bỏ cuộc (follow-up bias) ◦ Sai số xác định tình trạng bệnh (verification bias) ◦ Hiệu ứng người khỏe mạnh (healthy worker bias) ◦ Sai số thu thập thông tin (information bias) ◦ Sai số do điều tra (interviewer bias) ◦ Sai số nhớ lại (recall bias) ◦ Sai số xếp lẫn (misclassification bias) ◦ Sai số do báo cáo (reporting bias) ◦ Sai số phát hiện (detection bias) 6/9/2022 9
Sai số hệ thống ◦ Sai số hệ thống (Sai lệch) = systematic error (bias) ◦ Không phải bản chất quần thể ◦ Phản ánh chất lượng của nghiên cứu ◦ Sai số hệ thống tăng => Tính đúng giảm => không phản ánh thực tế ◦ Thống kê: không khắc phục được sai số hệ thống ◦ Phương pháp nghiên cứu: giúp tránh sai số hệ thống 6/9/2022 10
Cách phát hiện ◦ Thiết kế nghiên cứu ◦ Cách thức chọn mẫu ◦ Cách thức triển khai thu thập số liệu, mã hóa, phân tích ◦ Cấu trúc, nội dung bảng câu hỏi ◦ Các công cụ chẩn đoán – đo đạt – định nghĩa ◦ Phân tích số liệu ◦ Sử dụng thống kê mô tả: ◦ Giá trị > 3 khoảng tin cậy ◦ Đơn vị lạ, không phù hợp (cao 160 metre) ◦ Đồng ý nhưng cho điểm hài lòng thấp ◦ Ngày xuất viện < ngày vào viện ◦ Chỉ số đo quá khác thực tế: Huyết áp: 400/90 mmHg, chiều cao 500cm ◦ Phân tích thử, nhận xét nhanh kết quả. 6/9/2022 11
Cách phát hiện ◦ Sử dụng đồ thị ◦ Biểu đồ cân nặng – chiều cao 1,4 ◦ Khuynh hướng sai số 1,2 1 0,8 0,6 0,4 0,2 0 0 5 10 15 20 25 30 35 -0,2 -0,4 -0,6 6/9/2022 12
Cách phát hiện ◦ Phân tích kết quả - diễn giải: kiến thức chuyên môn ◦ Ung thư tiền liệt tuyến ở nữ ◦ Ung thư buồng trứng ở nam ◦ Tử vong chung cao ở nữ > nam ◦ Tử vong sau nhồi máu cơ tim cao ở thời điểm 6 tháng 6/9/2022 13
Sai số ngẫu nhiên = chính xác ◦ Ước tính ◦ Sai số và hệ số sai số ◦ Hệ số tương quan 2 lần đo (reproductivity) ◦ Phân tích cấu phần sai số (inter-intra individual variance) ◦ Phân tích sai số giúp: 1,4 1,2 ◦ Ước tính chính xác hồi qui 1 0,8 ◦ Tăng độ mạnh thống kê 0,6 0,4 0,2 0 0 5 10 15 20 25 30 35 -0,2 -0,4 -0,6 6/9/2022 14
Ví dụ ◦ Sai số 6/9/2022 15
Ví dụ ◦ Sai lệch 6/9/2022 16
Ví dụ ◦ Sai lệch 6/9/2022 17
Ví dụ ◦ Sai lệch 6/9/2022 18

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.