Dịch tễ học phân tích : Phân tích thống kê

Chia sẻ: Safskj Aksjd | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6

Thêm vào BST

Báo xấu

173
lượt xem 40
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Chuyên viên dịch tễ học có thể nghiên cứu trong nhiều lãnh vực từ thực hành; như trong thời kỳ có bệnh dịch bộc phát, ảnh hưởng trong môi trường sinh sống, phát huy y tế cộng đồng ..., đến lý thuyết; như thống kê, tạo mô hình toán học dự đoán sức khỏe công chúng trong tương lai, triết học y tế, sinh học, và tâm lý học,... .

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Dịch tễ học phân tích : Phân tích thống kê

CHƯƠNG 3 PHÂN TÍCH TH NG KÊ Phân tích th ng kê tr nên quan tr ng t khi các k t qu nghiên c u ư c dùng làm cơ s cho các quy t nh tr li u. Bên c nh vi c xác nh s hi u qu c a tr li u, phân tích th ng kê còn kh ng nh hay bác b s ý nghĩa c a y u t gây nguy cơ hay y u t tiên lư ng. Ngoài ra, kh năng phát hi n m t b nh không nh ng tùy thu c c tính c a các xét nghi m ch n oán mà còn b nh hư ng b i dung lư ng m u. Sai sót trong phân tích th ng kê thư ng là do ch n phương pháp phân tích không phù h p v i lo i s li u ho c lo i b trí nghiên c u. Chương này th o lu n cách áp d ng và gi i thích các tr c nghi m th ng kê dùng trong d ch t h c lâm sàng và th o lu n các nguyên t c hư ng d n cách ch n phương pháp phân tích th ng kê phù h p. 1. Gi i thích k t qu c a phân tích th ng kê Trong ph n l n trư ng h p, k t qu c a các nghiên c u lâm sàng thư ng ư c di n t v i các t 'có s khác bi t hay không khác bi t'. Do b i chúng ta l y m u tiên oán m t di n bi n th t trong qu n th , cho nên luôn luôn có kh năng i n k t lu n sai l m. Khi m t tr c nghi m th ng kê ư c dùng, có 4 k t lu n trong ó 2 k t lu n úng và 2 k t lu n sai (B ng 5.1). Có hai trư ng h p k t lu n sai. Alpha hay l i lo i I b v p ph i khi chúng ta k t lu n có s khác bi t gi a hai k t qu trong khi chúng không khác bi t gì c . L i lo i I tương t như k t qu dương tính gi c a xét nghi m ch n oán. Beta hay l i lo i II x y ra khi chúng ta k t lu n r ng các k t qu không khác bi t trong khi chúng th t s khác bi t. L i lo i II tương t k t qu âm tính gi trong ch n oán lâm sàng. Xác su t t k t qu mong i cũng là m t phương cách khác di n t alpha và beta. Alpha tương trưng cho xác su t mà ' k t qu t ư c do b i ng u nhiên'. M c ý nghĩa 0,05 ho c ít hơn thư ng ư c ch n gi m thi u xác su t do ng u nhiên (do bi n ng c a m u ư c l y). Tuy nhiên có th ch n m c alpha l n hơn (0,1 hay l n hơn) trong trư ng h p th c hi n các xét nghi m sàng l c (screening) t ó có nh hư ng nghiên c u ti p. Tr s beta tư ng trưng cho xác su t ' không phát hi n ư c s khác bi t ý nghĩa' m c dù s khác bi t ang hi n di n. Thông thư ng beta ư c ch n m c g p 4 l n alpha, do ó n u α = 0,05 thì β = 0,2. Như v y 1 - β ư c xem là năng l c (power) c a b trí nghiên c u. Năng l c là xác su t phát hi n s khác bi t gi a các k t qu khi s khác bi t có th t, ho c là xác su t kh ng nh s hi n di n c a m t b nh. Chúng ta 1
khó th gi m alpha và beta cùng lúc b i vì khi alpha gi m thì beta tăng, khi y năng l c phát hi n s khác bi t s gi m. B ng 5.1 K t lu n t phân tích th ng kê và s khác bi t có th t gi a các k t qu nghiên c u Gi thi t tương ng H0 (null hypothesis)* úng (true) Sai (false) K t lu n t phân Ch p nh n K t lu n úng L i lo i II tích th ng kê (type II error, β) Bác b L i lo i I K t lu n úng (type I error, α) * Thí d v gi thi t tương ng H0: µ1 = µ2 Các tr c nghi m th ng kê trong thú y thư ng ư c dùng bác b gi thi t H0, ó là gi thi t r ng không có s khác bi t gi a hai nhóm theo dõi. N u ch ng minh có s khác bi t (bác b H0), giá tr c a Pa (xác su t tương ng v i alpha, dùng Pa phân bi t v i Pb c a l i lo i II ) thư ng ư c báo cáo. Giá tr Pa thu ng ư c xem là có ý nghĩa v th ng kê n u < 0,05 (nghĩa là chúng ta mong r ng k t lu n ch sai t i a 5% trư ng h p n u cùng lo i nghiên c u ư c l p l i). N u Pa l n (≥ 0,5) thì có nghĩa là 'không phát hi n ư c s khác bi t' mà không là ' không có s khác bi t' . Khi không phát hi n ư c s khác bi t, c n xem xét l i năng l c c a b trí nghiên c u vì có th do b trí không úng ho c dung lư ng m u nh . Trong các chương trình thanh toán b nh d a vào xét nghi m ch n oán phát hi n thú/ àn thú nhi m b nh, beta là y u t quan tr ng xác nh dung lư ng m u. Dung lư ng m u s ư c th o lu n các m c sau. 2. Kho ng tin c y c a t l (proportion, rate) 2.1. Kho ng tin c y c a m t t l Có th ư c tính kho ng tin c y c a m t t l , ch ng h n t l b nh, b ng cách dùng phân b nh th c. p (1- p) Phương sai c a t l b nh = ----------- v i n = dung lư ng m u, p = t l b nh n Công th c này ư c dùng khi gi nh r ng m u ư c l y t qu n th l n. V i qu n th nh và dung lư ng m u l n (dung lư ng m u b ng 10% c a qu n th ho c f = 0,1) thì t s ph i nhân v i 1-f. p (1-p) Suy ra sai s chu n (SE) c a t l là -------- n Thí d , t l m c b nh trong àn bò (n = 171 con) là 1,2%, do ó: Phương sai = (0,012 × 0,988)/171 = 0,0000693 (%2) 2
Sai s chu n c a t l = 0,00832 = 0,832% V i 95% tin tư ng, kho ng tin c y là: 1,2 ± (1,96 × 0,832) = - 0,4 % ; 2,8% Qua thí d này, có t l b nh < 0% trong kho ng tin c y, ó là do s phân b không cân i c a t l (t l b nh khá th p). Kho ng tin c y có th cho bi t dung lư ng m u l n hay không có k t qu dương tính (k t qu mong mu n). N u m c dư i c a kho ng tin c y l n hơn tr s ngư ng nào ó (tr s ư c xem là có ý nghĩa v lâm sàng), k t qu ch c ch n dương tính. N u m c dư i nh hơn tr s ngư ng và m c trên l n hơn tr s ngư ng, k t qu cũng ư c xem là dương tính nhưng không ch c ch n, và c n ph i tăng dung lư ng m u. N u m c trên c a kho ng tin c y nh hơn tr s ngư ng thì sao ??? 2.2. Kho ng tin c y c a sai bi t gi a 2 t l Kho ng tin c y c a sai bi t gi a 2 t l có th cho th y s sai bi t gi a 2 t l có ý nghĩa th ng kê hay không. Khi 2 nhóm không liên quan, các bư c tính tương t như cách tính kho ng tin c y c a sai bi t gi a 2 trung bình ho c 2 trung v . Sai s chu n c a sai bi t (SEsb): p1 (1-p1) p2 (1-p2) SEsb = ------------ + ----------- n1 n2 p1 = t l b nh ư c tính c a nhóm 1 p2 = t l b nh ư c tính c a nhóm 2 n1 = dung lư ng m u c a nhóm 1 n2 = dung lư ng m u c a nhóm 2 Khi y, ta có kho ng tin c y v i 95% tin tư ng: (p1 - p2) ± 1,96 × SEsb Thí d : n1 = 251, n2 = 260 T l huy t thanh dương tính c a heo vùng 1: p1 = 69/251 = 0,275 T l huy t thanh dương tính c a heo vùng 2: p2 = 61/260 = 0,235 │ p1 - p2 │ = 0,04 và SEsb = 0,038 Kho ng tin c y v i 95% tin tư ng: 0,04 ± (1,96 × 0,038) = - 0,034 ; 0,115 hay - 3,4% ; 11,5% K t qu cho th y s sai bi t gi a 2 t l không ý nghĩa α = 0,05. 3. Tương quan gi a hai bi n s Tương quan tuy n tính gi a 2 bi n s có th ư c tính b ng h s tương quan hay dư i d ng phương trình h i quy. Khi phương trình h i quy ư c l p, h s xác nh (coefficient of determination, r2) cho bi t m c phù h p c a ư ng h i quy v i s li u phân tích. Khi h s tương quan có ý nghĩa v th ng kê, h s xác nh có th r t nh , khi 3
y phương trình h i quy không th ư c dùng tiên oán bi n s ph thu c (dependent variable). 4. Ch n l a tr c nghi m th ng kê thích h p Ph n l n các tr c nghi m th ng kê ư c dùng ư c tính xác su t c a l i lo i I (α), ó là xác su t k t lu n có s khác bi t dù r ng s khác bi t không th t s hi n di n. Giá tr c a m i tr c nghi m tùy thu c vào gi nh (assumption) cho s li u. N u s li u không tho mãn gi nh ư c t ra, tr s P tìm ư c có th không úng. Sơ 5.1 trình bày s ch n l a tr c nghi m th ng kê thích h p tùy thu c vào c i m c a b trí nghiên c u và s li u phân tích. Các tr c nghi m th ng kê có th ư c chia thành 2 nhóm: tr c nghi m tham s (parametric) và tr c nghi m phi tham s (non-parametric) (B ng 5.2). Tr c nghi m tham s hi u l c hơn tr c nghi m phi tham s do b i tr c nghi m tham s có nhi u kh năng hơn trong vi c bác b gi thi t H0 n u th t s có s khác bi t. Tr c nghi m tham s ư c dùng khi s li u tho mãn các yêu c u sau: (1) Các nhóm ư c ch n ng u nhiên trong qu n th . (2) S li u d ng kho ng cách/t l . (3) S li u có phân b chu n. (4) Phương sai c a các nhóm b ng nhau. B ng 5.2 Tr c nghi m tham s và tr c nghi m phi tham s Tr c nghi m phi tham s Nh th c (tr c nghi m cho t l ) Chi bình phương (I) (tr c nghi m tính phù h p gi a t n s quan sát và t n s kỳ v ng) Chi bình phương (II) (phân tích b ng ng u nhiên) McNemar Cohran Q Kolmogorov-Smirnov Mann-Whitney U Sign Wilcoxan Kruskal-Wallis Friedman Spearman rho (p)* Tr c nghi m tham s t (I) (so sánh m u v i trung bình c a qu n th ) t (II) (tr c nghi m t không b t c p) t (III) (tr c nghi m t b t c p) ANOVA m t y u t ANOVA nhi u y u t Pearson r* * Spearman rho và Pearson r tr c nghi m m i tương quan gi a hai bi n s Ngu n: Sharp, V.F. 1979. Statistics for the social sciences. Little, Brown & Co., Boston, M.A. 4
Lo i s S nhóm c tính S Kích c S Tr c nghi m li u c a nhóm h ng h ng m c li u mc Mt Chi square (I) ≤4 Nh th c Mt Hai ≥5 Chi square (I) Ba, >3 Chi square (II) H ng cl p Chi square (III) Mc Hai Liên quan McNemar cl p Chi square (II) Ba, >3 Liên quan CochranQ Mt Kolmogorov-smirnov cl p Mann-Whitney U S li u và b Th t Hai Du sign trí Liên quan nghiên S Wilcoxon cu cl p Kruskal-Wallis Ba, >3n Liên quan Friedman Mt t (I) cl p t (II) Kho ng Hai cách Liên quan t (III) cl p ANOVA Ba , >3 Liên quan Kh i ng u nhiên (Ngu n : Sharp, V. F. 1979. Statistics for the social science. Little, Brown & Co., Boston, M.A.) 5.1 Sơ ch n l a tr c nghi m th ng kê thích h p tùy thu c vào b trí Sơ nghiên c u và lo i s li u Tr c nghi m phi tham s òi h i ít gi nh hơn. Chúng ch th a mãn yêu c u th nh t như c a tr c nghi m tham s nhưng không c n th a mãn các yêu c u còn l i. Tr c nghi m phi tham s ư c dùng khi dung lư ng m u nh , s li u phân b ki u t do 5
và thư ng d ng h ng m c ho c th t . Tr c nghi m phi tham s Wilcoxan và Mann- Whitney có th dùng cho s li u d ng kho ng cách khi chúng không phân b chu n. Vài thí d v ch n lo i tr c nghi m: - Trư ng h p 1 v tr b nh au b ng ng a. ánh giá hi u l c c a thu c gi m au b ng cách o lư ng m c au vào lúc trư c và sau khi dùng thu c. M c au ư c ánh giá b ng th i gian có tri u ch ng au. Như v y nghiên c u này theo dõi có 2 nhóm liên quan nhau: trư c khi dùng thu c và sau khi dùng thu c. Do ó tr c nghi m t (III) hay tr c nghi m t b t c p ư c dùng so sánh m c au trư c và sau khi dùng thu c. - Trư ng h p 2 trong phòng b nh ký sinh trùng ư ng ru t. Xét nh hư ng c a phòng b nh ký sinh trùng lên tăng tr ng c a 4 nhóm bò d a vào tr ng lư ng và cách ch a tr ( i ch ng và ch a tr ; m c tr ng lư ng n ng và nh ). Tr c nghi m ANOVA nhi u y u t (kh i ng u nhiên, phân nhánh) thích h p cho trư ng h p này. - Trư ng h p 3 v vô trùng sau khi gi i ph u. Kh o sát ư c th c hi n so sánh s v t m b nhi m trùng khi dùng kháng sinh hay không dùng kháng sinh. K t qu (nhi m trùng ho c không) là s li u d ng h ng m c 2 nhóm thú b nh c l p nhau (nhóm dùng kháng sinh và nhóm không dùng). Tr c nghi m nên là χ2 x lý s li u. 6