intTypePromotion=3

Bài giảng Phương pháp nghiên cứu khoa học - Bài 9: Biến số

Chia sẻ: Nguyễn Bình Minh | Ngày: | Loại File: DOC | Số trang:9

0
28
lượt xem
2
download

Bài giảng Phương pháp nghiên cứu khoa học - Bài 9: Biến số

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng cung cấp các kiến thức giúp người học có thể xác định biến số là gì và tại sao việc chọn lựa biến số là quan trọng, phân biệt được biến số định tính (categorical) và biến số định lượng (numerical), phân biệt được sự khác biệt giữa biến số độc lập và biến số phụ thuộc và chúng được sử dụng trong nghiên cứu như thế nào,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Phương pháp nghiên cứu khoa học - Bài 9: Biến số

  1. Biến số Mục tiêu 1. Xác định biến số là gì và tại sao việc chọn lựa biến số là quan trọng 2. Phân biệt được biến số định tính (categorical) và biến số định lượng (numerical) 3. Phân biệt được sự  khác biệt giữa biến số  độc lập và biến số  phụ  thuộc và chúng  được sử dụng trong nghiên cứu như thế nào 4. Xác định được các biến số được đo lường trong dự  án nghiên cứu đang được thiết   kế và cho biết: ­ Biến số nào có thể đo lường trực tiếp ­ Biến số  nào không thể  đo lường trực tiệp và phải sử  dụng định nghĩa cụ  thể(operation definition)  ­ Biến số nào không thể đo lường được vào thời điểm hiện tại. Biến số Do nghiên cứu khoa học là việc thu thập, phân tích và lí giải  số  liệu để  giải quyết   vấn đề  nghiên cứu hay trả  lời một câu hỏi nghiên cứu (Varkevisser et al., 1991) nên   nghiên cứ khoa học cần phải thu thập thông tin các đặc tính hay các đại lượng của đối   tượng. Các đặc tính hay đại lượng này được gọi là biến số. Nói cách khác: Biến số  là những đại lượng hay những đặc tính có thể  thay đổi từ  người này sang  người khác hay từ thời điểm này sang thời điểm khác. Biến số định tính và biến số định lượng Như  vậy biến số có thể  thể  hiện đại lượng hay đặc tính. Nếu nó thể  hiện  một đại  lượng nó được gọi là biến số  định lượng. Nếu nó nhằm thể  hiện một đặc tính nó   được gọi là biến số  định tính. Biến số  định tính còn được chia làm 2 loại: biến số  danh định và biến số thứ tự. Biến số  danh định là biến số  mà giá trị  của nó không thể  biểu thị  bằng số  mà phải   biểu diễn bằng một tên gọi (danh: tên) và các giá trị  này không thể  sắp đặt theo một  trật tự từ thấp đến cao. Thí dụ: Biến số  dân tộc với các giá trị: Kinh, Khmer, Hoa, Chăm,… là biến số  định tính vì   chúng ta không thể sắp xếp các giá trị này từ theo một trật tự từ thấp đến cao hay ngược lại. Một số thí dụ khác của biến số danh định là tình trạng hôn nhân (có 4 giá trị: độc thân, có gia   đình, li dị, góa) nhóm máu (A, B, AB và O). Trong phân tích thống kê, để  tiện việc nhập số  liệu hay lí giải kết quả, người ta có  thể ánh xạ (mapping) các giá trị của biến danh định vào các con số. Việc này được gọi   là mã hóa và cần hiểu rằng việc mã hóa này hoàn toàn có tính chất áp đặt và các con số  được dùng trong mã hóa không phản ánh bản chất của biến số danh định. Giới tính là biến số danh định và có hai giá trị là nam và nữ. Chúng ta có thể mã hóa giới tính và  quy ước Nam là 1 và Nữ là 2. Tuy nhiên việc mã hóa này là áp đặt và chúng ta hoàn toàn có thể 
  2. quy ước Nam là 1 và Nữ là 0. Việc mã hóa chỉ nhằm giúp việc nhập số liệu và xử lí số liệu trở   nên dễ  dàng hơn chứ  không nhằm phản ánh bản chất của biến số đó (do đó hoàn toàn vô căn  cứ nếu cho rằng mã hóa Nam=1 và Nữ=0 là phản ánh thái độ phong kiến "Nhất nam viết hữu ­   Thập nữ viết vô). Biến số thứ tự là biến số danh định nhưng có thể sắp xếp thứ tự được. Thí dụ: tình trạng kinh tế xã hội (giàu, khá, trung bình, nghèo, rất nghèo) là biến số thứ tự bởi   vì người giàu có điều kiện kinh tế tốt hơn người khá, người khá hơn người trung bình, trung   bình hơn nghèo, v.v Những thí dụ  khác là học lực của học sinh (giỏi, khá, trung bình, kém), tiên lượng (tốt, khá,   xấu, tử vong). Theo phân loại tăng huyết áp của Tổ chức Y tế Thế giới được trình bày như  sau, thì phân loại   huyết áp với các giá trị huyết áp bình thường, huyết áp cao nhẹ, vừa và nặng là biến  số thứ tự. Huyết áp bình thường:  HA tâm thu (139 và HA tâm trương ( 89 Tăng huyết áp nhẹ:  HA tâm thu ( 179 hay HA tâm trương ( 104 Tăng huyết áp vừa: HA tâm thu ( 180 hay HA tâm trương (114 Tăng huyết áp nặng: HA tâm thu (180 và HA tâm trương ( 115 mmHg Biến số định lượng nhằm thể hiện một đại lượng và do đó có giá trị là những con số. Thí dụ: tuổi là biến số liên tục bởi vì ta có thể nói người này 20 tuổi, người kia 32 tuổi, v.v. Những thí dụ khác là đường huyết, hemoglobin, hematocrite, chiều cao, cân nặng, thu nhập, v.v Khi chúng ta quan tâm đến việc lí giải nguyên nhân của sự việc chúng ta chia biến số  thành biến số độc lập và biến số phụ thuộc. Biến số  dùng để  mô tả  hay đo lường vấn đề  nghiên cứu được gọi là biến số  phụ  thuộc. Biến số  dùng để  mô tả  hay đo lường các yếu tố  được cho là gây nên (hay gây  ảnh   hưởng đến) vấn đề nghiên cứu được gọi là biến số độc lập Cần phân biệt sự  khác biệt giữa  biến số  và giá trị  của biến số  (còn gọi là yếu tố):   Giới tính là biến số nhưng Nữ không phải là biến số mà là một giá trị của biến số (hay   còn gọi là yếu tố). Thời gian chờ đợi để được sử dụng dịch vụ y tế là biến số nhưng   thời gian chờ đợi lâu là giá trị của biến số. Kiến thức về các cây con thuốc là biến số  nhưng ít hiểu biết về các cây con thuốc là yếu tố. Ta có thể  nói biến số  mức độ  hút  thuốc lá có liên quan đến nguy cơ  ung thư  phổi nhưng phải nói hút thuốc lá nặng là   yếu tố nguy cơ của ung thư phổi. Biến số (đại lượng hay đặc tính được quan tâm) được chia làm 3 loại: ­ Biến số có thể đo lường trực tiếp ­ chiều cao, cân nặng, tuổi, tình trạng hôn nhân.v.v ­ Biến số không thể đo lường trực tiếp được như tình trạng dinh dưỡng, mức độ  đắc   khí, mức độ hài lòng của bệnh nhân, kiến thức của bà mẹ về thực hành chăm sóc trẻ. ­ Biến số không đo lường được trong nghiên cứu hiện tại. Trên nguyên tắc, mọi biến   số  đều có thể  đo lường được nhưng trong một nghiên cứu cụ  thể  có thể  có một số  biến số  không đo lường được do hạn chế  của điều kiện kĩ thuật hay không thống  nhất về định nghĩa cụ thể (thí dụ nồng độ endorphine gia tăng sau khi châm cứu, mức   độ hữu dụng của những bệnh nhân bị tàn tật, chất lượng dân số)
  3. Ðịnh nghĩa cụ thể Thông thường, nhà nghiên cứu bắt đầu với một quan điểm tương đối mơ  hồ  về  cách   đo lường các biến số nghiên cứu. Thí dụ, nếu nhà nghiên cứu muốn đo lường mức độ  đau thì nhà nghiên cứu phải chuyển đổi khái niệm đau thành một mệnh đề  chặt chẽ  xác định cách đo lường biến số  này. Phụ  thuộc vào cách lí giải trừu tượng của khái   niệm đau và yêu cầu cụ  thể  của nghiên cứu, chúng ta có thể  chọn lựa một phương   pháp đo lương mức độ đau đớn. Ðịnh nghĩa cụ  thể  của biến số  là một mệnh đề  về  cách người nghiên cứu của một  nghiên cứu nào đó chọn cách đo lường biến số đó. Nó phải không được mơ hồ và chỉ  có một cách lí giải duy nhất. Thí dụ, một nhà nghiên cứu cho rằng việc điều trị của bà   ta có thể giúp cải thiện việc "kiểm soát vận động", câu hỏi chúng ta cần đặt ra ngay là  "kiểm soát vận động" có ý nghĩa như  thế  nào. Nhà nghiên cứu có thể  trả  lời là bà ta   quan tâm đến việc kiểm soát vận động được đo lường bởi Plunkett Motor Dexterity   Task Score. Một nhà nghiên cứu khác có thể  không chấp nhận định nghĩa này và cho  rằng việc kiểm soát vận động nên  được tự đánh giá bởi bệnh nhân. Cả hai định nghĩa  này được gọi là định nghĩa cụ thể. Một định nghĩa cụ  thể  tốt là định nghĩa cung cấp đủ  thông tin để  cho phép một nhà   nghiên cứu khác có thể  lập lại kĩ thuật đo lường, nếu người đó muốn. Trong mô tả  nghiên cứu nhà nghiên cứu nên bao gồm trong định nghĩa cụ  thể  những công cụ  đo  lường và quy trình nghiên cứu để người đọc có thể rõ ràng về những việc đã làm. Biến số độc lập ­ phụ thuộc ­ gây nhiễu Việc xác định biến số  nào là biến số  độc lập hay biến số  phụ  thuộc được xác định   trong phần đặt vấn đề  và mục tiêu của nghiên cứu. Do đó trong khi thiết kế  nghiên  cứu cần phải xác định rõ ràng biến số nào là độc lập và biến số nào là phụ thuộc. Thí dụ nếu nghiên cứu mối quan hệ giữa ung thư phổi và hút thuốc lá thì hút thuốc lá   là biến số độc lập và ung thư phổi là biến số phụ thuộc Nếu nhà nghiên cứu muốn tìm hiểu tại sao thanh niên hút thuốc thì hút thuốc là biến  số phụ thuộc và "áp lực của bạn bè" là biến  số độc lập. Biến số gây nhiễu (confounding variable) là biến số cung cấp một giải thích khác của   mối liên hệ giữa biến số độc lập và biến số phụ thuộc. Một biến số được đánh giá là  biến số gây nhiễu khi có 3 đặc tính sau: ­ Có liên quan đến biến số phụ thuộc (là yếu tố nguy cơ của vấn đề nghiên cứu) ­ Có liên quan đến biến số độc lập (phân bố  không đều giữa các giá trị của biến độc   lập) ­ Không nằm trong cơ chế tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc Thí dụ: Số lần khám thai Cân nặng con lúc sinh (Biến số độc lập) (Biến số phụ thuộc) Thu nhập ­ Học vấn gia đình (biến số gây nhiễu)
  4. Có mối liên hệ giữa số lần khám tiền sản và sanh con nhẹ hơn 2500 gram. Tuy nhiên  thu nhập của gia đình cũng có thể ảnh hưởng đến số lần khám tiền sản và việc sanh   con nhẹ cân. Như vậy thu nhập của gia đình là yếu tố gây nhiễu. Kiểm soát yếu tố gây nhiễu Ðể khắc phục yếu tố gây nhiễu người ta có thể sử dụng: ­ Phương pháp hạn chế: thí dụ chỉ nghiên cứu những bà mẹ trong gia đình có thu nhập   trung bình, không nghiên cứu những bà mẹ trong gia đình nghèo ­ Phương pháp bắt cặp trong chọn mẫu và phân tầng trong phân tích mẫu:  ­ Phương pháp phần tầng: gồm tiến hành phân tích số liệu riêng biệt cho nhóm bà mẹ  nghèo, cho nhóm bà mẹ trung bình và nhóm bà mẹ giàu rồi tổng hợp kết quả lại. Thực   chất phương pháp phân tầng gồm là sự tổng hợp của nhiều nghiên cứu hạn chế (mỗi   nghiên cứu được hạn chế cho một giá trị của biến số gây nhiễu) ­ Phương pháp mô hình hóa sử  dụng phương pháp hồi quy đa biến để  tách riêng tác   động của từng biến số có liên quan trong mô hình. Khi đó hệ số của các biến số trong   mô hình đánh giá tác động của biến số đó,  không bị ảnh hưởng hay gây nhiễu bởi các   yếu tố khác (bởi vì trong hồi quy đa biến, hệ số B 1 của biến số X1  nêu lên sự thay đổi  của biến phụ  thuộc Y khi X 1 thay đổi một đơn vị  và các biến số  liên quan khác như  X1 , X2 , … không thay đổi). ­ Phương pháp chia nhóm ngẫu nhiên: chỉ  sử dụng được cho nghiên cứu thực nghiệm   nhưng đây là phương pháp khử yếu tố gây nhiễu toàn diện nhất và không cần xác định   hay đo lường toàn bộ các yếu tố gây nhiễu.  Biến số nền (background variables) Trong bất cứ nghiên cứu nào, có những biến  số nền tảng thí dụ như tuổi, giới, trình  độ  giáo dục, tình trạng kinh tế, tình trạng hôn nhân, tôn giáo, v.v. Những biến số này   thường có ảnh hưởng đến vấn đề nghiên cứu (biến số phụ thuộc) và có tác động như  biến số  gây nhiễu. Nếu biến số  nền có  ảnh hưởng quan trọng đến nghiên cứu cần  phải thu thập thông tin về biến số nền. Nhưng không nên thu thập quá nhiều biến số  nền để tránh làm tăng kinh phí nghiên cứu một cách vô ích.
  5. Bài tập: 1. Giả  sử  chúng ta có khung ý niệm (conceptual framework) về  mối liên hệ  giữ  kém  vận động và bệnh mạch vành như sau: Hút  thuố Kém  Tăn Bện vận  g  h  LDL Xem  ti vi  Trong các yếu tố: Hút thuốc lá, Tăng LDL­cholesterol, Xem ti vi nhiều, yếu tố  nào   được xem là yếu tố gây nhiễu? 2. Một nghiên cứu đoàn hệ  được tiến hành ở  Anh quốc, những người tham gia được   ghi nhận mức độ  hoạt động tình dục cao  ở  đầu nghiên cứu (được đánh giá bằng tần  suất có khoái cảm)  có nguy cơ tử vong trong 10 năm thấp hơn những người được ghi   nhận có mức độ  hoạt động tình dục thấp.1  Giả  sử  điều này là đúng, anh chị  có lời  khuyên gì về việc hoạt động tình dục để giảm thiểu nguy cơ tử vong. Một số nhà khoa học cho rằng kết luận của nghiên cứu có thể là không đúng. Họ giải  thích rằng những người có quan hệ  tình dục  thường xuyên là những người  có sức   khoẻ tổng quát tốt hơn, do đó, có nguy cơ  tử vong thấp hơn. Theo các anh chị, những  nhà khoa học này cho rằng tình trạng sức khoẻ tổng quát là yếu tố  biến đổi hậu quả  hay yếu tố  gây nhiễu? Nếu điều này được chứng minh là đúng thì anh chị  sẽ  có lời   khuyên gì đối với mọi người để giảm thiểu nguy cơ tử vong. Các bác sĩ lâm sàng có kinh nghiệm lại đưa ra lời giải thích khác. Họ  cho rằng  ở  những người khoẻ  mạnh, quan hệ  tình dục  thường xuyên là có lợi cho sức khoẻ  và   làm giảm nguy cơ  tử vong còn  ở  người  ở  tình trạng sức khoẻ  tổng quát đã kém việc  quan hệ tình dục thường xuyên lại khiến đối tượng dễ  bị tử  vong hơn. Theo các anh   chị, nếu kinh nghiệm lâm sàng này là đúng thì tình trạng sức khoẻ tổng quát là yếu tố  biến đổi hậu quả  hay yếu tố  gây nhiễu? Nếu điều này là đúng thì anh chị  sẽ  có lời   khuyên gì đối với mọi người để giảm thiểu nguy cơ tử vong. 1.   Davey   Smith   G,   Frankel   S,   Yarnell   J.  Sex   and   death:   are   they   related?   Findings from the Caerphilly Cohort study. BMJ. 1997; 315: 1641­1644 2. Gần như tất cả các nghiên cứu quan sát cho thấy sự giảm nguy cơ tử vong bệnh tim  ở các phụ nữ sử dụng   oestrogen. Một nghiên cứu gộp (meta­analysis)  của 25 nghiên  cứu đã xuất bản tìm thấy nguy cơ tương đối chung là 0.70 đối với bệnh mạch tim ở  các phụ nữ có sử dụng estrogen (so với nhóm không dùng oestrogen); trong 7 nghiên  cứu khác đánh giá hiệu quả của việc sử dụng oestrogen và progestogen, nguy cơ ước  lượng là 0.66.2 
  6. Tuy nhiên, gần đây, Hemminki and McPherson đã tổng kết 22 nghiên cứu thử nghiệm  ngẫu nhiên của việc sử dụng trị liệu oestrogen và thấy rằng các biến cố tim mạch lại  là nguyên nhân chủ yếu của việc bỏ cuộc hay phản ứng ngoại ý.3 Tỉ số nguy cơ tóm  tắt là  (1.39) trong nhóm sử dụng estrogen so với nhóm không sử dụng. Điều này cho  thấy estrogen không có tác dụng   có lợi, nếu không phải là có hại, lên nguy cơ bệnh  tim mạch. Anh chị tin vào kết quả nghiên cứu của loại nghiên cứu nào hơn? Anh chị cho rằng  điều trị hormone thay thế ở phụ nữ mãn kinh có lợi hay có hại cho sức khỏe tim  mạch? Tại sao anh chị lại tin như vậy? 1. Barrett­Connor E. Hormone Replacement Therapy. BMJ 1998;317:457­461 . 2. Barrett­Connor E, Grady D. Hormone replacement therapy, heart disease, and  other considerations. Annu Rev Public Health 1998; 19: 55­72. 3. Hemminki E, McPherson K. Impact of postmenopausal hormone therapy on  cardiovascular events and cancer: pooled data from clinical trials. BMJ 1997; 315:  149­153
  7. Bias  in  stud ies  of  use  of  oest roge n  and  hear t  dise ase1  Bias  in  who  is  pres cribe d  oestr ogen : M or e  ed uc ate d Hi gh er  so cia l  cla ss  Os te op or osi s*  N o  di ab ete s, 
  8. 4. Writing Group for the PEPI Trial. Effects of estrogen or estrogen/progestin  regimens on  heart  disease risk factors in postmenopausal women.  JAMA  1995;  273: 199­208 3. Một nghiên cứu thực nghiệm trên khỉ  chimpanzee cho thấy lượng estrogen giúp khỉ  chimpanzee cái được bảo vệ  và có nguy cơ  bị  sốt rét  thấp hơn so với khỉ  đực. Một  nhà nghiên cứu quan tâm đến đề tài này và thực hiện một nghiên  cứu bệnh chứng để  xác định mối liên hệ giữa giới tính và sốt rét. Nhà nghiên cứu này tìm được 150 trường  hợp bệnh (trong đó có 88 nam) và 150 chứng (trong đó có 68 nam). Tỉ  số số chênh thô  tính được là 1,71.  Nhà nghiên cứu này cũng biết chút ít về  dịch tễ  và cho rằng những  hoạt động nghề  nghiệp ngoài nhà là yếu tố gây nhiễu và do đó, thu thập thông tin về nghề nghiệp hoạt  động ngoài nhà  ở  các đối tượng, sử  dụng phương pháp phân tầng và ghi nhận được  các kết quả sau: Nhóm nghề nghiệp ngoài nhà Nhóm nghề nghiệp trong nhà Bện Chứn Tổng  Bện Chứn Tổng  h g số h g số Nam 53 15 68 Nam 35 53 88 Nữ 10 3 13 Nữ 52 79 131 Tổng  63 18 81 Tổng  87 132 219 số số Theo các anh chị, nghề  nghiệp (ngoài nhà và trong nhà) có phải là yếu tố  gây nhiễu  trong nghiên cứu này hay không? tại sao? Nhà nghiên cứu đang viết bài báo cáo và dự định sẽ công bố giá trị OR hiệu chỉnh theo   nghề  nghiệp. Tình cờ  có một chuyên viên dịch tễ  của Tổ  Chức Y tế  Thế  giới đọc   được  bản thảo của nghiên cứu này và cho  ý kiến phản biến. Theo  ông, do nghề  nghiệp là hậu quả của giới tính nên chuỗi giới tính ­ nghề nghiệp ­ sốt rét có thể được   xem như  là cơ  chế  tác động của giới tính lên nguy cơ  mắc bệnh sốt rét. Do đó nghề  nghiệp không phải là yếu tố  gây nhiễu. Ông ta khuyên nên báo cáo giá trị  OR thô  (không hiệu chỉnh cho nghề nghiệp). Theo anh chị, nhà nghiên cứu có nên nghe theo lời  khuyên của chuyên gia dịch tễ hay không?

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản