Bài giảng Xác suất thống kê y học: Giới thiệu môn học - ThS. Bùi Thị Kiều Anh

Chia sẻ: Minh Vũ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:49

Thêm vào BST

Báo xấu

101
lượt xem 4
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Xác suất thống kê y học: Giới thiệu môn học giúp người học nắm bắt thông tin cơ bản về môn học, phương pháp học, thống kê và vai trò của thống kê trong y học, các mức độ của thống kê phân tích, các thiết kế nghiên cứu cơ bản, bài tập thực hành. Mời các bạn cùng tham khảo.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Xác suất thống kê y học: Giới thiệu môn học - ThS. Bùi Thị Kiều Anh

GIỚI THIỆU MÔN HỌC XÁC SUẤT – THỐNG KÊ Y HỌC ThS. Bùi Thị Kiều Anh
Nội dung  Giới thiệu môn học  Thảo luận phương pháp học  Thống kê và vai trò của thống kê trong y học  Các mức độ của thống kê phân tích  Các thiết kế nghiên cứu cơ bản  Bài tập thực hành
Thống kê …  “Thống kê rất chán – Và không có gì có thể giúp nó thú vị hơn.”  “Thống kê là một môn học bị sinh viên ghét nhất.”  Một nhà thống kê y học chỉ an ủi rằng: “Sinh viên y khoa có thể không thích thống kê, nhưng khi trở thành bác sỹ hoặc nhân viên y tế họ sẽ thích”. Đơn giản: không cần thiết: VD? Phức tạp: công cụ then chốt: VD: bảo hiểm
Thống kê có thể làm gì?  Tóm tắt và trình bày thông tin bằng số;  Kiểm định một giả thuyết; và cho phép đo lường mức độ chắc chắn của kết luận(tình cờ);  So sánh thông tin từ các nhóm khác nhau  Tiên đoán được khả năng một biến cố xảy ra đối với một bệnh nhân cụ thể/nhóm đối tượng và ước lượng mức độ chính xác của tiên đoán.
Thống kê có ích  Những biến cố không lường trước được (VD:mắc bệnh, tử vong);  Thông tin có được từ nghiên cứu trên 1 số lớn đối tượng;  Những yếu tố có liên quan không dễ dàng được kiểm soát; (VD:hành vi)  Những yếu tố có liên quan là chưa rõ.(climate change)
Môn học Xác suất - Thống kê Y học  Thời gian: 15 tuần  3 tiết/tuần x 15 tuần = 45 tiết.  Môn học bao gồm các kiến thức cơ bản về xác suất và thống kê dùng trong lĩnh vực y học.  Các kỹ thuật chọn lựa và phân tích số liệu được giảng dạy giúp sinh viên có thể áp dụng trong đọc, hiểu, biện luận các nghiên cứu khoa học chuyên ngành và trong thực hiện các nghiên cứu khoa học của bản thân.
Nội dung bài giảng 1. Giới thiệu xác suất - thống kê y học 2. Giới thiệu xác suất - thống kê y học (tt) 3. Các chỉ số thống kê trong y học 4. Các chỉ số thống kê trong y học (tt) 5. Các chỉ số thống kê trong y học (tt) 6. Thực hành 7. Thống kê mô tả 8. Ôn thi 9. Thi giữa kỳ
10. Thống kê mô tả (tt) 11. Giới thiệu các bước kiểm định 12. Kiểm định chi bình phương 13. Kiểm định t-test không bắt cặp 14. Bài tập thực hành 15. Ôn thi cuối khóa
Mục tiêu môn học: Sau khi hoàn thành môn học, sinh viên có khả năng:  Ứng dụng được các khái niệm xác suất thống kê phù hợp trong bối cảnh y học  Hiểu nguyên tắc của các kiểm định giả thuyết  Lựa chọn các kiểm định thống kê phù hợp nhất để sử dụng cho các giả thuyết khoa học  Diễn giải và báo cáo các kết quả của các phân tích thống kê cơ bản  Giải thích được các phương pháp thống kê cơ bản được sử dụng trong các báo cáo y tế hoặc bài báo nghiên cứu khoa học
Phương pháp học  Giảng dạy trực tiếp  Bài tập thực hành tại lớp  Thảo luận nhóm, thảo luận chung  Kiểm tra giữa khóa: Bài tập  Kiểm tra cuối khóa: trắc nghiệm  Điểm môn học = 60% điểm thi cuối khóa + 30% điểm giữa kỳ (sau tuần thứ 8) +10% chuyên cần  Điểm danh hằng ngày, ngẫu nhiên.  Tư vấn, trả lời thắc mắc ngoài giờ học:  Email: camhong3011@gmail.com; buithikieuanh85@gmail.com 0906801279.
Xác suất - Thống kê y học
Thống kê và vai trò của thống kê trong y học  Thống kê là khoa học về Thu thập Phân tích Lí giải số liệu
 Vai trò quan trọng của thống kê là khái quát/suy diễn kết quả từ mẫu cho quần thể Quần thể Mẫu
Các khái niệm thường gặp trong thống kê 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 Ví dụ: Cân nặng, Tuổi, Giới, Dân tộc, Tình trạng suy dinh dưỡng, Tình trạng bệnh tật, Hiệu quả điều trị,…. Đơn vị quan sát (observational unit) là chủ thể hoặc người mà sự quan sát hoặc đo lường sẽ được tiến hành trên chủ thể đó khi thực hiện nghiên cứu
Quần thể (population) là bao gồm toàn bộ các cá thể mà chúng ta quan tâm Quần thể Mẫu (sample) là một phần của quần thể, bao gồm những cá thể mà chúng ta sẽ nghiên cứu. Mẫu được Mẫu chọn ra để quan sát và dùng để suy diễn cho toàn bộ tổng thể
Quần thể và mẫu:  Thật lý tưởng nếu chúng ta biết điều gì đó về quần thể  Thường ta không thể thu thập thông tin từ toàn bộ quần thể  Thay vào đó ta sẽ thu thập mẫu  Kết quả từ mẫu nghiên cứu được dùng để suy diễn kết quả cho toàn bộ quần thể mà chúng ta không biết  Kết quả của mẫu cần phải có giá trị để phản ánh chính xác đặc điểm của quần thể
Ví dụ: Để tìm hiểu về tình trạng suy dinh dưỡng của trẻ  5 tuổi của TP.HCM năm 2015, một khảo sát đã được thực hiện trên 500 trẻ em  5 tuổi tại 5 quận/huyện 1, 3, 6, Bình Tân, huyện Cần Giờ. Các nhà nghiên cứu đã hỏi về cân nặng, chiều cao lúc sinh, tháng tuổi và đo cân nặng, chiều cao hiện tại. Câu hỏi: Trong nghiên cứu trên: Quần thể là gì? Mẫu là gì? Gồm các biến nào?
Ví dụ: Để tìm hiểu về tình trạng suy dinh dưỡng của trẻ em  5 tuổi của TP.HCM năm 2015, một khảo sát đã được thực hiện trên 500 trẻ em  5 tuổi tại 5 quận/huyện 1, 3, 6, Bình Tân, huyện Cần Giờ. Các nhà nghiên cứu đã hỏi về cân nặng, chiều cao lúc sinh, tháng tuổi và đo cân nặng, chiều cao hiện tại. • Quần thể: trẻ em  5 tuổi sống tại TP.HCM năm 2015 • Mẫu: 500 trẻ em  5 tuổi đang sống tại 5 quận/huyện 1, 3, 6, Bình Tân, và huyện Cần Giờ • Các biến trong nghiên cứu: - cân nặng lúc sinh - chiều cao lúc sinh - tháng tuổi - cân nặng hiện tại - chiều cao hiện tại
 Sinh thống kê là sử dụng thống kê để giải đáp những vấn đề về sinh học, y sinh học hoặc khoa học sức khỏe.  Thống kê mô tả (Descriptive statistics): nghiên cứu việc tổng hợp, số hóa, biểu diễn bằng đồ thị các số liệu thu thập được. Sau đó tính toán các tham số đặc trưng cho tập hợp dữ liệu như: trung bình, phương sai, tần suất, tỷ lệ, ...Mục đích là để mô tả tập dữ liệu đó.  Thống kê suy luận (Inferential statistics): là quá trình nghiên cứu sự ngẫu nhiên, sai số của dữ liệu thu thập từ mẫu, từ đó mô hình hóa và đưa ra các suy luận cho tổng thể. Các suy luận này có thể là: trả lời đúng / sai cho các giả thuyết đặt ra (kiểm định giả thuyết thống kê), ước lượng các tham số của tổng thể (ước lượng), mô tả sự tác động qua lại giữa các biến số (tương quan), mô hình hóa quan hệ giữa các biến số (hồi quy).
Vai trò của máy tính và phần mềm thống kê  Các phần mềm thống kê sẽ giúp bạn nhanh chóng phân tích một khối lượng dữ liệu lớn. Ví dụ: dữ liệu bệnh viện: thời gian nằm viện, danh sách các bệnh, chi phí điều trị,…  Một số phần mềm thông dụng: SPSS, STATA, R  Tuy nhiên: “rác vào thì rác lại ra”  Máy tính và các phần mềm thống kê sẽ thực hiện các phân tích do bạn đề nghị và sử dụng dữ liệu mà bạn cung cấp  Máy tính và các phần mềm thống kê không thể nói cho bạn biết phân tích bạn chọn có giá trị để trả lời cho câu hỏi bạn đặt ra không.  Do đó cần phải có KỸ NĂNG THỐNG KÊ