Lâm sàng thống kê: Bài 4. Làm cách nào để chọn ngẫu nhiên - Nguyễn Văn Tuấn

Chia sẻ: To Thi Ly | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:7

Thêm vào BST

Báo xấu

93
lượt xem 5
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Chọn ngẫu nhiên có nghĩa là chọn đối tượng sao cho tất cả đối tượng trong một quần thể có xác suất được chọn như nhau. Nếu chúng ta có 10 đối tượng, thì mỗi đối tượng có xác suất được chọn là 1/10.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Lâm sàng thống kê: Bài 4. Làm cách nào để chọn ngẫu nhiên - Nguyễn Văn Tuấn

Lâm sàng th ng kê Làm cách nào ch n ng u nhiên H i: “Em mu n làm m t nghiên c u trong nh ng b nh nhân em khám hàng tu n, Th y nói ph i ch n ng u nhiên thì k t qu m i có ý nghĩa khoa h c. V y xin Th y ch cách ch n ng u nhiên. N u em ch n m i b nh nhân th 3 hay th năm có th xem là ng u nhiên không?” ây là m t câu h i liên quan n v n thi t k nghiên c u. Liên quan n ph n hai c a câu h i, tr l i ng n g n là: “không”. Cách ch n theo th t b nh nhân th 3, 6, 9, … (hay 5, 10, 15, 20, …) thì không th xem là ng u nhiên ư c, b i vì cách ch n ã nói lên r ng ây là cách ch n có h th ng! Th thì nh nghĩa “ch n ng u nhiên” là gì? Ch n ng u nhiên có nghĩa là ch n i tư ng sao cho t t c các i tư ng trong m t qu n th có xác su t ư c ch n như nhau. N u chúng ta có 10 i tư ng, thì m i i tư ng có xác su t ư c ch n là 1/10. N u chúng ta có hai nhóm A và B, và ch n ng u nhiên có nghĩa là i tư ng ư c ch n vào nhóm A có xác su t b ng v i i tư ng ư c ch n vào nhóm B (t c là 50%). Ý nghĩa c a vi c ch n ng u nhiên r t quan tr ng trong nghiên c u y h c và tri t lí c a nghiên c u khoa h c. T t c các mô hình phân tích th ng kê u gi nh r ng m u ư c ch n ph i là m u ng u nhiên. Ch khi nào m u ng u nhiên thì k t qu phân tích m i có giá tr khoa h c cao. Ngoài ra, trong các nghiên c u b nh ch ng (case-control study) khi so sánh hai nhóm, chúng ta c n ph i m b o hai nhóm tương ương nhau v các y u t lâm sàng có th có nh hư ng n k t qu nghiên c u. Ch ng h n như n u chúng ta mu n tìm hi u nh hư ng c a thói quen hút thu c lá n nguy cơ ung thư ph i, chúng ta có th so sánh t l ung thư gi a nhóm hút thu c lá và nhóm không hút thu c lá. Nhưng như th v n chưa , vì các y u t khác như tu i, hormone, môi trư ng s ng, v.v… (g i chung b ng thu t ng “covariates”) cũng có th gây ung thư. Do ó, v n là ph i ch n hai nhóm tương ương nhau v nh ng covariates này. Ch khi nào hai nhóm có cùng (hay tương ương) v các y u t covariates thì k t lu n v m i liên h gi a hút thu c lá và ung thư m i áng tin c y. Nhưng cách phân chia i tư ng sao cho hai nhóm tương ương nhau r t khó làm b ng phương pháp th công, b i vì chúng ta hoàn toàn có th ch n hai nhóm tương ương nhau v tu i, nhưng có th l i khác nhau v hormone. Hay chúng ta có th phân chia i tư ng sao cho hai nhóm tương ương nhau v tu i và hormone, nhưng có th hai nhóm không tương ương v môi trư ng s ng. S lư ng covariates càng nhi u, cách phân chia càng ph c t p. Ch có cách duy nh t là ng u nhiên hóa (randomization) thì m i m b o tương ương gi a hai nhóm. Chương trình hu n luy n y khoa – YKHOA.NET Training – Nguy n Văn Tu n 1
M i chúng ta (trong th gi i 4 t ngư i) u là nh ng cá th duy nh t, hi u theo nghĩa không có ai gi ng ai, và s “ c nh t vô nh ” ó ư c nh nghĩa b ng nh ng nh ng c i m và nh ng c tính liên quan n m i cá nhân. Có th hai ngư i có cùng chi u cao, cùng cân n ng, cùng tu i, nhưng hai ngư i ó có th khác nhau v các c i m lâm sàng khác, và nh t là khác nhau v môi trư ng s ng. Vì th , n u chúng ta ch n i tư ng d a vào m t hay hai c tính thì v n chưa , mà ph i ch n sao cho hoàn toàn ng u nhiên. ây là tri t lí ng sau c a các nghiên c u lâm sàng i ch ng ng u nhiên (randomized clinical trial). Qua nhi u năm kinh nghi m, y h c ã hoàn thi n và ch ng minh r ng cách ng u nhiên hóa th c s tương ng hóa các nhóm. Máy tính có th giúp chúng ta ch n hay phân chia ng u nhiên. i u c n thi t là chúng ta ph i có m t ph n m m th ng kê. ây, tôi s s d ng ph n m m R ng u nhiên hóa. B n c mu n bi t thêm v R có th tham kh o cu n sách “Phân tích s li u và t o bi u b ng R” c a tôi do Nhà xu t b n Khoa h c K thu t v a m i phát hành năm 2007. Phương pháp ch n ng u nhiên Quay l i câu h i trên, gi s b n c bi t r ng m i tháng s b nh nhân n khám là 500 ngư i, và công trình nghiên c u c n 100 ngư i. Cách ch n ng u nhiên 100 b nh nhân có th ti n hành t ng bư c như sau: • Bư c 1: lên danh sách t 1 n 500 (t c qu n th nghiên c u). i v i R vi c này c c kì ơn gi n v i l nh: population
selected và R s cho chúng ta bi t: [1] 42 172 31 22 234 432 75 190 386 183 64 291 139 323 356 68 462 485 [19] 61 253 456 484 337 363 488 136 498 113 117 197 378 406 256 476 466 351 [37] 95 1 218 300 219 69 28 43 250 239 326 303 84 210 3 162 493 36 [55] 425 368 182 233 57 311 51 282 93 100 130 70 18 74 446 376 321 103 [73] 125 344 500 391 34 161 78 349 252 265 147 289 9 342 231 395 73 13 [91] 180 400 6 414 367 137 81 155 360 187 (B n c có th không c n lưu ý n nh ng s như [1], [19], [37], v.v… vì ây là nh ng s cho chúng ta bi t v trí kh i u c a t ng dòng s li u). Theo k t qu trên, chúng ta nên ch n các b nh nhân s 42, 172, 31, v.v… Nhưng danh sách này khó s d ng, vì chúng ta bi t r ng b nh nhân n khám theo th t v i mã 1, 2, 3, …, 500. Vì th , c n ph i s p x p bi n selected theo th t , và hàm sort giúp chúng ta làm vi c này r t h u hi u: sort(selected) và R s cho chúng ta bi t: [1] 1 3 6 9 13 18 22 28 31 34 36 42 43 51 57 61 64 68 [19] 69 70 73 74 75 78 81 84 93 95 100 103 113 117 125 130 136 137 [37] 139 147 155 161 162 172 180 182 183 187 190 197 210 218 219 231 233 234 [55] 239 250 252 253 256 265 282 289 291 300 303 311 321 323 326 337 342 344 [73] 349 351 356 360 363 367 368 376 378 386 391 395 400 406 414 425 432 446 [91] 456 462 466 476 484 485 488 493 498 500 Bây gi thì chúng ta ã có m t danh sách ng u nhiên. Theo danh sách này, b nh nhân u tiên (sô 1), ti p theo là b nh nhân s 3, 6, … và 500 nên ư c ch n. C n chú ý r ng vì ây là cách ch n hoàn toàn ng u nhiên, cho nên c m i l n chúng ta ra 3 l nh trên thì R cung c p m t danh sách hoàn toàn m i. B n c có th ki m tra phát bi u này b ng cách ra 3 l nh trên như sau: population
Phương pháp phân nhóm ng u nhiên Trong các nghiên c u lâm sàng i ch ng ng u nhiên, chúng ta thư ng có hai nhóm i tư ng. V i s lư ng c m u nh trư c là n, m c tiêu là chia n/2 i tư ng vào nhóm 1 và n/2 vào nhóm 2. Có vài phương pháp chia ng u nhiên. Cách ơn gi n nh t là l y s ch n hay l quy t nh phân nhóm. Ch ng h n n u i tư ng ư c ch n [ng u nhiên] là s ch n thì s cho vào nhóm 1 và s l vào nhóm 2 (hay ngư c l i). V i R chúng ta có th ti n hành phân nhóm c c kì ơn gi n. Ví d 1: Phân nhóm t ng th . Gi s chúng ta có 100 b nh nhân và mu n phân 50 vào nhóm can thi p (A) và 50 vào nhóm i ch ng (P). Chúng ta ti n hành theo trình t sau ây: • Bư c 1: Cho bi t chúng ta có 100 i tư ng và t o 100 mã s và cho vào bi n id. n
• Bư c 3: Xác nh int là s ch n hay l b ng hàm %% và cho vào bi n odd. Dùng hàm replace chia nhóm: n u odd là s l , cho vào nhóm A; n u odd là s ch n, cho vào nhóm P, và g i nhóm b ng tên m i là group: odd
table(group) Và k t qu là có 45 b nh nhân ư c phân chia vào nhóm A, 55 vào nhóm P. group A P 45 55 Vì phân chia hoàn toàn ng u nhiên, cho nên s lư ng b nh nhân không hoàn toàn cân i, nh t là nh ng nghiên c u có s lư ng i tư ng không nhi u. Nhưng i v i nh ng nghiên c u v i hàng ngàn i tư ng thì phân chia theo ng u nhiên hóa có th cân i r t h u hi u. T t nhiên, chúng ta có th “ch y” (l p l i các l nh trên) qui trình trên cho n khi nào s lư ng i tư ng c a hai nhóm cân b ng thì ngưng (b n c ch ơn gi n c t (cut) toàn b l nh và dán (paste) vào R các l nh dư i ây): n
nên m t cu c cách m ng trong vi c th m nh các thu t i u tr trong vòng n a th k qua. ng trên phương di n “kĩ thu t”, vi c ch n ng u nhiên và phân nhóm ng u nhiên r t ơn gi n n u b n c có s n ph n m m R (có th t i v máy tính cá nhân hoàn toàn mi n phí). B n c nên t mình ki m tra các l nh trên ây b ng cách thay i các thông s hi u thêm v cơ ch c a ch n và phân nhóm ng u nhiên. Ghi chú kĩ thu t: Các l nh R trong ví d 1 có th ơn gi n hóa thành m t hàm (function). G i hàm b ng tên grp, chúng ta có th vi t như sau: grp