Tài liệu tham khảo Nghiên cứu khoa học (Dành cho đào tạo Điều dưỡng trình độ cao đẳng)

Chia sẻ: Caphesuadathemduong | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:64

Thêm vào BST

Báo xấu

17
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Tài liệu tham khảo Nghiên cứu khoa học (Dành cho đào tạo Điều dưỡng trình độ cao đẳng) cung cấp cho người học những kiến thức như: Mục đích nghiên cứu khoa học - Các loại nghiên cứu khoa học trong y học; Mục tiêu và các biến số nghiên cứu; Các phương pháp chọn mẫu và cách tính cỡ mẫu; Các loại thiết kế nghiên cứu;...

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Tài liệu tham khảo Nghiên cứu khoa học (Dành cho đào tạo Điều dưỡng trình độ cao đẳng)

Tài liệu tham khảo NGHIÊN CỨU KHOA HỌC (Dành cho đào tạo Điều dưỡng trình độ cao đẳng) Lƣu hành nội bộ Năm 2010
MỤC LỤC Trang Bài 1. c đ ch nghi n c u hoa h c - c oại nghi n c u hoa h c trong h c … 1 Bài 2. c ti u và c c i n nghi n c u ………………………………………………. 3 Bài 3. c phư ng ph p ch n u và c ch t nh cỡ u …………………..………….. 7 Bài 4. c oại thi t nghi n c u ……………………………………………………… 17 Bài 5. hư ng ph p và c ng c thu th p i u ………………………………………. 23 Bài 6 và ph n t ch i u …………………………………………………………. 32 Bài 7. rình à d i u trong nghi n c u hoa h c ………………………………….. 39 Bài 8. hư ng ph p vi t đề cư ng nghi n c u hoa h c ……………………………. 48 Tài li u tham khảo ……………………………………………………………………. 62
Bài 1 MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU KHOA HỌC- CÁC LOẠI HÌNH NGHIÊN CỨU KHOA HỌC TRONG Y HỌC Mục tiêu học tập 1. Trình bày các khái niệm về nghiên cứu khoa học 2. Nêu các mục đích của nghiên cứu khoa học 3. Trình bày các loại nghiên cứu khoa học trong nghiên cứu y học Nội dung bài học 1. Định nghĩa Nghiên cứu khoa học là việc thu thập, phân tích và lí giải số liệu để giải quyết một vấn đề hay trả lời một câu hỏi (Theo Varkevisser và cộng sự, 1991). Nói cách khác, nghiên cứu khoa học phải bao gồm các bước thu thập số liệu trên thực địa (hay từ các ca bệnh trong bệnh viện hay phòng thí nghiệm), phân tích số liệu để có thông tin và trình bày các thông tin này trong phần kết quả và trong phần bàn luận và kiến nghị, lí giải các thông tin đó để trả lời cho câu hỏi nghiên cứu hay đề xuất các biện pháp giải quyết vấn đề. 2. Mục đích của nghiên cứu khoa học trong y khoa Nghiên cứu khoa học trong y khoa nhằm phát triển những kiến thức và kỹ thuật mới. Những kiến thức và kỹ thuật này sẽ được biến thành những kỹ năng, công cụ để cải thiện tay nghề và sự cung cấp dịch vụ nhằm đạt được kết quả tốt hơn cho người dân. Kiến thức Cải thiện mới Kỹ năng tay nghề Nghiên cứu khoa Sức khỏe học tốt hơn Kỹ thuật Cung cấp mới Công cụ dịch vụ Hình 1.1 Mục đích của nghiên cứu khoa học trong y khoa 1
3. Các loại nghiên cứu khoa học trong y học Dựa vào sản phẩm thu được sau nghiên cứu, có thể chia nghiên cứu ra 2 lĩnh vực chính: nghiên cứu cơ bản và nghiên cứu ứng dụng. - Nghiên c u c ản: nhằm phát hiện về bản chất và quy luật của các sự vật, hiện tượng trong tự nhiên xã hội con người. Mục tiêu là tìm tòi sáng tạo ra những kiến thức mới. Đối tượng nghiên cứu cơ bản là người khỏe hoặc vật thí nghiệm. - Nghiên c u ng d ng: nhằm mục đích tìm cách vận dụng các quy luật, các kiến thức mới từ trong nghiên cứu cơ bản để tìm ra những nguyên lý, những giải pháp áp dụng vào thực tế đời sống xã hội. Nghiên cứu khoa học chia 4 loại: cơ bản, ứng dụng, triển khai và dự báo. Nghiên cứu ứng dụng trong nghiên cứu y học được thực hiện trong 2 lĩnh vực: - Lĩnh vực phòng b nh: còn gọi là nghiên cứu dịch tễ học, được tiến hành trên dân số (bao gồm người khỏe hoặc có bệnh) nhằm xác định yếu tố nguyên nhân gây bệnh. Kết quả những nghiên cứu này là cơ sở phát triển những biện pháp phòng chống. - Lĩnh vực điều trị b nh: được gọi là nghiên cứu lâm sàng, được thực hiện trên người bệnh nhằm tìm hiểu quá trình bệnh và tác dụng của những biện pháp điều trị. Kết quả của những nghiên cứu này là cơ sở để phát triển những phương pháp chẩn đoán và điều trị. 2
Bài 2 MỤC TIÊU VÀ BIẾN SỐ NGHIÊN CỨU Mục tiêu học tập 1. Trình bày tầm quan trọng viết mục tiêu cho một nghiên cứu 2. Trình bày định nghĩa biến số và tầm quan trọng việc xác định biến số 3. Lựa chọn được biến số thích hợp cho mục tiêu nghiên cứu Nội dung học tập 1. Mục tiêu nghiên cứu 1.1 Mục tiêu nghiên cứu là gì? Mục tiêu nghiên cứu nhằm tóm tắt những gì sẽ đạt được sau khi hoàn thành nghiên cứu.Thông thường người ta chia mục tiêu thành mục tiêu tổng quát và mục tiêu đặc hiệu. Mục tiêu tổng quát là những điều đạt được một cách chung nhất, còn mục tiêu đặc hiệu bao gồm các phần nhỏ hơn và có liên hệ với nhau và với mục tiêu tổng quát một cách hợp lí. Trong mục tiêu đặc hiệu nên cụ thể những điều sẽ làm trong nghiên cứu, làm ở đâu và với mục đích gì. Ví dụ: Nếu chúng ta có vấn đề nghiên cứu là “Mức độ sử dụng dịch vụ phòng khám trẻ em thấp tại huyện A”. Sau khi phân tích vấn đề nghiên cứu chúng ta nhận thấy để giải quyết các vấn đề trên cần phải tìm hiểu các lí do khiến mức độ sử dụng dịch vụ phòng khám trẻ em thấp tại huyện A, ta sẽ thiết lập mục tiêu tổng quát như sau: Nhằm đạt được mục tiêu tổng quát kể trên, chúng ta phải hoàn thành các công việc sau. Các công việc này được gọi là mục tiêu đặc hiệu: - Xác định các lí do của mức độ sử dụng dịch vụ phòng khám trẻ em thấp tại huyện A. - Xác định mức độ sử dụng dịch vụ phòng khám trẻ em ở huyện A trong các năm 2013 và 2014 so với chỉ tiêu đặt ra. - Xác định có sự liên hệ giữa việc sử dụng dịch vụ phòng khám trẻ em với mùa trong năm, loại hình phòng khám. - Xác định các yếu tố dịch vụ của phòng khám ảnh hưởng đến tính hấp dẫn đối với bà mẹ. - Xác định các yếu tố văn hoá và kinh tế - xã hội ảnh hưởng đến việc sử dụng dịch vụ phòng khám trẻ em. 3
- Kiến nghị các giải pháp để cải thiện sử dụng dịch vụ phòng khám trẻ em. - Xây dựng kế hoạch thực hiện và các kiến nghị phối hợp với các ban ngành. 1.2 Yêu cầu của mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu tốt cần phải đạt được các yêu cầu sau: - Phải đủ: bao gồm các khía cạnh khác nhau của vấn đề nghiên cứu. - Phải c thể: xác định rõ những biến số hoặc chỉ tố của những sự kiện được đo lường. - H th ng: mục tiêu cụ thể nên được liệt kê theo một trình tự hợp lí giúp giải quyết từng phần của nghiên cứu. - Đo ường được: Mục tiêu phải bắt đầu bằng các từ hành động cụ thể và có thể đánh giá mức độ đạt được như: xác định, so sánh, kiểm chứng, tính toán, mô tả. 2. Biến số 2.1 Khái niệm 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 chứa tất cả các giá trị quan sát được về cùng một đặc tính nhất định nào đó trên các cá thể khác nhau. 2.2 Phân loại biến số 2.2.1 Phân theo bản chất của biến số Biến số định lƣợng Nếu biến số thể hiện một đại lượng nó được gọi là biến số định lượng (quantitative variable). Biến số định lượng nhằm thể hiện một đại lượng và do đó có giá trị là những con số và biến số định lượng phải luôn luôn đi kèm theo đơn vị. Ví dụ: tuổi, đường huyết, hemoglobin, hematocrite, chiều cao, cân nặng, thu nhập… Biến số định lượng có thể còn được chia thành: - Bi n s liên t c. Ví dụ: chiều cao… - Bi n s rời rạc. Ví dụ: lần tiêm chủng… Biến số định tính Nếu biến số nhằm thể hiện một đặc tính, biến số được gọi là biến số định tính. Biến số định tính còn được chia thành 3 loại: - Bi n s nhị giá: khi chỉ có 2 giá trị. Ví dụ: giới tính là biến nhị giá do chỉ có 2 giá trị là nam và nữ. 4
- Bi n s danh địn): khi có 3 hay nhiều hơn các giá trị, là biến số mà giá trị của nó không thể biểu thì 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 hay ngược lại. Ví dụ: dân tộc (kinh, hoa, khmer, chăm…), tình trạng hôn nhân (độc thân, có gia đình, li dị, goá…), nhóm máu (A, B, AB, O)… - Bi n s th tự: khi có 3 hay nhiều hơn các giá trị và bản thân các giá trị đó có tính chất thứ tự. Ví dụ: tình trạng kinh tế - xã hội (giàu, khá, trung bình, cận nghèo, nghèo), học lực (xuất sắc, giỏi, khá, trung bình, yếu, kém), tiên lượng (tốt, khá, xấu, tử vong)… Để tiện việc nhập số liệu, người ta có thể mã hoá các giá trị của biến định tính vào các con số. Việc mã hoá này hoàn toàn có tính chất áp đặt và các con số được dùng trong mã hoá không phản ánh bản chất của biến số định tính. Ví dụ: có thể mã hoá giới tính, tuy ước Nam là 1, Nữ là 2. Tuy nhiên, việc mã hoá này là áp đặt và chúng ta hoàn toàn có thể quy ước Nam là 1, Nữ là 0. Việc mã hoá 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.Riêng đối với biến số thứ tự thì việc mã hoá phải phù hợp với bản chất thứ tự của biến số. Biến sống còn (hay Biến số nhị giá theo thời gian) Nhiều trường hợp chúng ta không chỉ quan tâm đến phương diện biến cố có xảy ra hay không (biến nhị giá) mà còn quan tâm đến phương diện biến cố xảy ra vào lúc nào (một biến số định lượng). Biến số thể hiện đặc tính này gọi là biến sống còn. Ví dụ: sau khi điều trị bệnh nhân ung thư, chúng ta không chỉ quan tâm đến bệnh nhân có tử vong hay không mà chúng ta còn quan tâm đến bệnh nhân tử vong sau bao lâu khi điều trị và nếu bệnh nhân chưa tử vong thì bệnh nhân sống thêm bao lâu. 2.2.2 Phân loại theo mối quan hệ giữa các biến số Khi chúng ta quan tâm đến việc lí giải nguyên nhân của sự việc chúng ta chia biến số thành biến số độc lập, biến số phụ thuộc và biến số gây nhiễu: - Bi n s ph thuộc: dùng để mô tả hay đo lường vấn đề nghiên cứu - Bi n s độc l p: dùng để mô tả hay đo lường các yếu tố được cho là gây nên (hay gây ảnh hưởng đến) vấn đề nghiên cứu. 5
Ví dụ: nếu nghiên cứu mối quan hệ giữa hút thuốc lá và ung thư phổi thì hút thuốc lá là biến số độc lập và ung thư phổi là biến số phụ thuộc. - Bi n s gây nhiễu: là biến số cung cấp một giải thích khác của mối quan 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: o Có liên quan đến biến số phụ thuộc (là yếu tố nguy cơ của vấn đề nghiên cứu). o Có liên quan đến biến số độc lập (phân bố không đều giữa các giá trị của biến độc lập). o Nằm ngoài cơ chế tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc. Ví dụ: Có mối liên hệ giữa số lần khám tiền sản và sinh con nhẹ cân dưới 2500 gram. Tuy nhiên, thu nhập gia đình cũng có thể ảnh hưởng đến số lần khám thai và việc sinh con nhẹ cân. Như vậy, thu nhập gia đình là yếu tố gây nhiễu. Số lần khám thai Cân nặng con lúc sinh (Biến số độc lập) (Biến số phụ thuộc) Thu nhập gia đình (Biến số gây nhiễu) Biến số nền (background variables): trong bất cứ nghiên cứu nào cũng có những biến số nền tảng như tuổi, giới, trình độ học vấn, tình trạng kinh tế, tình trạng hôn nhân, tôn giáo… 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 thì 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. 6
Bài 3 CÁC PHƢƠNG PHÁP CHỌN MẪU VÀ CÁCH TÍNH CỠ MẪU Mục tiêu học tập 1. Trình bày được các khái niệm về mẫu, quần thể, khung mẫu. 2. Trình bày được các phương pháp chọn mẫu 3. Nêu được các loại sai số trong quá trình chọn mẫu và các biện pháp khắc phục 4. Tính được cỡ mẫu cho một nghiên cứu khoa học Nội dung học tập 1. Đại cƣơng về mẫu và quần thể 1.1 Mẫu nghiên cứu Trên thực tế người ta không thể hoặc không cần thiết phải tiến hành nghiên cứu toàn bộ, đặc biệt trên quần thể lớn vì các lý do sau: - Không đủ nhân lực, vật lực và thời gian để tiến hành nghiên cứu - Chất lượng điều tra, nghiên cứu có thể không tốt do thường có nhiều sai số khi triển khai nghiên cứu lớn. - Mặt khác, khi nghiên cứu trên một lượng cá thể đủ lớn, đại diện cho quần thể thì kết quả nghiên cứu vẫn cho phép ngoại suy ra cho toàn bộ quần thể đó. Nhóm cá thể được rút ra từ quần thể nghiên cứu để phục vụ cho mục đích nghiên cứu được gọi là mẫu nghiên cứu. 1.2 Quần thể đích và quần thể nghiên cứu Mục đích của nhà điều tra không chỉ dừng lại ở quần thể nghiên cứu mà họ muốn khái quát trên quần thể lớn hơn được gọi là quần thể đích. Cần lưu ý rằng, quần thể nghiên cứu và đích đều được xác định bởi nhà nghiên cứu, chúng có chung một hiện tượng sức khỏe mà người nghiên cứu quan tâm, mặt khác chúng phải bao hàm các yếu tố về đối tượng (ai, cái gì), không gian (ở đâu), thời gian (khi nào). Trong nghiên cứu dịch tễ học, nó sẽ là lý tưởng nếu như quần thể nghiên cứu và quần thể đích là một.Tuy nhiên, nếu trường hợp thiếu thông tin cho việc chọn mẫu, thiếu sự chấp thuận của cộng đồng, hoặc thiếu nguồn lực mà người điều tra phải tách quần thể đích và quần thể nghiên cứu. 7
Ví dụ: Người ta muốn nghiên cứu tỷ lệ suy dinh dưỡng ở trẻ em dưới 5 tuổi của 1 huyện. Nhưng vì lý do nào đó người ta chỉ có thể rút mẫu từ trẻ em dưới 5 tuổi của xã A, B, C trong 10 xã của huyện. Vậy trẻ em dưới 5 tuổi của huyện được xem là quần thể đích, trẻ em dưới 5 tuổi của 3 xã A, B, C là quần thể nghiên cứu. 1.3 Đơn vị lấy mẫu, khung mẫu Đ n vị lấy m u: Là đơn vị của quần thể được chọn vào mẫu Khung m u: Để dễ dàng chọn được một mẫu từ quần thể, cần thiết phải có một danh sách các đơn vị mẫu hoặc bản đồ phân bố mẫu. Danh sách hoặc bản đồ như vậy được gọi là khung mẫu. 2. Các phƣơng pháp chọn mẫu 2.1 Chọn mẫu có xác suất 2.1.1 Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn (Simple random sampling) Là mẫu mà tất cả các thể trong quần thể có cùng cơ hội để chọn vào mẫu. Đây là dạng đơn giản nhất của mẫu xác suất. Để chọn một mẫu ngẫu nhiên đơn bạn cần: - Lập danh sách toàn bộ những đơn vị trong quần thể từ đó bạn muốn rút ra một mẫu - Chọn đơn vị mẫu sẽ được lấy vào mẫu, sử dụng phương pháp “bốc thăm” hoặc sử dụng “bảng số ngẫu nhiên” Ví dụ: Một mẫu ngẫu nhiên đơn gồm 50 sinh viên được chọn từ một trường học có 250 sinh viên. Sử dụng danh sách của 250 sinh viên, mỗi sinh viên nhận một số thứ tự (từ 1 đến 250), và những số này được viết trên một mẩu giấy nhỏ.Toàn bộ những mẩu giấy có số này được gập lại bỏ vào một cái hộp, lắc kỹ để đảm bảo là ngẫu nhiên. Tiếp theo, 50 mẩu giấy được lấy ra và số của chúng được ghi lại. Những sinh viên có những số này nằm trong mẫu nghiên cứu. 2.1.2 Chọn mẫu hệ thống Trong mẫu hệ thống những cá thể được chọn theo một khoảng cách đều đặn (ví dụ cứ 5 đơn vị ta lại lấy 1 đơn vị) từ khung mẫu. Các bước: - Tất cả các đơn vị mẫu phải ghi một danh sách - Xác định khoảng cách mẫu k = N/n (N là số ca 1 thể trong quần thể, n là cỡ mẫu) - Chọn một số ngẫu nhiên (i) giữa 1 và k. 8
- Các cá thể có số thứ tự i + 1k, i + 2k, i + 3k… sẽ được chọn vào mẫu cho đến khi kết thúc danh sách (đủ mẫu). Ví dụ: Một mẫu hệ thống được chọn từ 1200 sinh viên của một trường học. Cỡ mẫu được chọn là 100. Khoảng cách (k) mẫu là: = 12 Số của người sinh viên đầu tiên được chọn vào mẫu một cách ngẫu nhiên.Ví dụ ta bốc thăm một trong số 12 mẩu giấy có đánh số tử 1 – 12, nếu ta bốc được số 6 thì ta bắt đầu bằng sinh viên thứ 6 và sau đó, cứ 12 sinh viên ta lấy 1, lần lượt như vậy cho tới khi ta lấy đủ 100. Sinh viên sẽ được lấy theo các số: 6, 18, 30, 42… Lấy mẫu hệ thống thường dễ làm và tốn ít thời gian hơn lấy mẫu đơn ngẫu nhiên. Tuy nhiên, có những nguy cơ gây sai số vì khoảng cách mẫu có thể trùng với một biến thiên hệ thống trong khung mẫu. Ví dụ, nếu chúng ta muốn chọn một mẫu ngẫu nhiên đơn của các ngày để đếm số người tới khám bệnh, một mẫu hệ thống với khoảng cách 7 ngày có thể sẽ là không phù hợp vì toàn bộ những ngày nghiên cứu sẽ rơi vào cùng một ngày trong tuần. Ngày đó có thể là ngày chủ nhật chẳng hạn. 2.1.3 Chọn mẫu phân tầng Nếu việc mẫu nghiên cứu bao gồm những nhóm đại diện của các đơn vị nghiên cứu có những đặc trưng đặc biệt là điều quan trọng (ví dụ: dân sống trong những khu vực thành phố và nông thôn, hoặc những nhóm tuổi khác nhau), khi đó khung mẫu sẽ phải chia thành các nhóm, hoặc các tầng, theo những đặc trưng này. Mẫu ngẫu nhiên và hệ thống có kích thước xác định trước sẽ phải thu được từ mỗi nhóm (tầng). Đây được gọi là mẫu phân tầng. Mẫu phân tầng chỉ có thể áp dụng khi chúng ta biết tỷ lệ bao nhiêu của quần thể nghiên cứu phụ thuộc vào mỗi nhóm chúng ta đang quan tâm. Ví dụ: một cuộc điều tra được tiến hành về cấp nước hộ gia đình trong một huyện có 20.000 hộ gia đình, trong đó 20% số hộ thuộc vùng thành thị và 80% thuộc vùng nông thôn. Người ta gợi ý rằng ở vùng thành thị việc tiếp cận nguồn nước sạch nhiều hơn ở vùng nông thôn rất nhiều.Một quyết định được đưa ra là lấy 100 hộ gia đình thành thị (trong số 4000, điều này cho tỷ lệ mẫu là 1/40) và 200 hộ gia đình nông thôn (trong số 9
16.000, cho tỷ lệ là 1/80).Vì chúng ta biết tỷ lệ mẫu của cả hai tầng, tỷ lệ tiếp cận với nguồn nước sạch của toàn bộ hộ gia đình trong huyện đó có thể tính được. 2.1.4 Chọn mẫu chùm (cụm) Có thể là khó khăn hoặc không thể lấy mẫu ngẫu nhiên đơn của những đơn vị của một quần thể nghiên cứu, hoặc là bởi vì khung mẫu toàn bộ không sẵn có, hoặc là vì những khó khăn khác về mặt hậu cần (như: dân sống quá rải rác, xa nhau trên một khu vực rất rộng, có thể là thời gian quá hạn chế). Tuy nhiên, khi một danh sách các nhóm của các đơn vị nghiên cứu có sẵn (như các làng, các trường học) hoặc có thể dễ dàng thực hiện được, thì một số nhất định của những nhóm này có thể được chọn một cách ngẫu nhiên. Việc chọn những nhóm các đơn vị nghiên cứu (các cụm) thay cho việc chọn cá nhân những đơn vị nghiên cứu được gọi là mẫu cụm. Các cụm thường là những đơn vị địa lý (như: các huyện, các làng) hoặc những đơn vị tổ chức (như: các phòng khám, những nhóm đào tạo). Ví dụ: Trong một nghiên cứu về kiến thức, thái độ và thực hành liên quan tới KHHGĐ ở những xã thuộc vùng nông thôn của một khu vực nhất định, người ta có trong tay danh sách của toàn bộ các làng. Sử dụng danh sách này, người ta đã chọn một mẫu ngẫu nhiên các làng và toàn bộ những người trưởng thành trong các làng được chọn đều được phỏng vấn. 2.1.5 Mẫu xác suất tỷ lệ với kích thước (Probability Proportional to Size: PPS) Quần thể đích có nhiều cụm (ví dụ: một huyện có nhiều xã), các cụm này có kích thước không như nhau. Nếu dùng phương pháp ngẫu nhiên đơn để chọn một số cụm, rồi chọn một số nhất định các hộ gia đình ở mỗi cụm vào mẫu thì những hộ ở các cụm có kích thước (dân số) nhỏ hơn sẽ có cơ hội nhiều hơn được chọn vào mẫu so với những hộ ở các cụm có kích thước lớn. Một phương pháp tốt hơn là chọn các cụm theo phương pháp: xác suất được chọn tỷ lệ với kích thước của cụm. Quy trình mẫu này như sau: - Đánh số thứ tự vào các cụm; - Lập bảng tần số dồn, sẽ có được tổng số dân toàn quần thể: m; 10
- Ấn định số cụm cần chọn vào mẫu: Nên chọn nhiều cụm để mỗi cụm có ít hộ vào mẫu hơn là chọn ít cụm mà mỗi cụm có nhiều hộ. Giả sử ta chọn N cụm: Tìm khoảng cách mẫu k: - Chọn một số ngẫu nhiên R từ 1 đến k (dùng bảng số ngẫu nhiên); - Tìm các cụm vào mẫu: dựa vào tần số dồn: theo tần số dồn, cụm nào có chứa các số R + ik (i từ 0 đến N – 1) là những cụm được chọn vào mẫu. Ví dụ: Một quần thể (một huyện chẳng hạn) có 17 cụm (xã), đã biết dân số của mỗi cụm (xã) và tổng dân số toàn quần thể (huyện) m = 90.000. Cần chọn vào mẫu n = 100 hộ. Giả sử chọn N = 10 cụm (xã), thì Chọn một số ngẫu nhiên R từ 1 đến 9000, ví dụ: chọn được số 5500, thì các cụm (xã) được chọn vào mẫu là các cụm (xã) tương ứng với tần số dồn có chứa các số: 5500, 5500 + (1 x 9000), 5500 + (2 x 9000),…, 5500 + (9 x 9000) trừ các cụm (xã) có đánh dấu . Chọn được 10 cụm (xã), mỗi cụm (xã) chọn số hộ của mỗi cụm tương ứng với kích cỡ của số hộ của cụm vào mẫu (theo bảng trên). Có thể dùng phương pháp ngẫu nhiên đơn, hoặc dùng phương pháp khác (phương pháp EPI chẳng hạn) để chọn các hộ gia đình vào mẫu. 2.1.6 Chọn mẫu nhiều giai đoạn Trong những quần thể rất lớn và rải khắp mẫu có thể được tiến hành theo hai hoặc nhiều giai đoạn. Đây thường là trường hợp của những nghiên cứu dựa trên cộng đồng, trong đó người được phỏng vấn thuộc những làng khác nhau, và những làng này đã được chọn từ những khu vực khác nhau. Ví dụ: Trong một nghiên cứu việc sử dụng nhà vệ sinh tại một huyện, người ta đã đi thăm 150 nhà để phỏng vấn với các thành viên trong các gia đình sống tại đó, cũng như người ta đã quan sát loại và mức độ sạch, bẩn của các nhà vệ sinh. Huyện này bao gồm 6 khu và mỗi khu có khoảng từ 6 tới 9 làng. 11
Quy trình mẫu 4 giai đoạn có thể được tiến hành ở đây: 1. Chọn 3 trong số 6 khu bằng cách chọn ngẫu nhiên đơn. 2. Đối với mỗi khu, chọn 5 làng bằng cách chọn ngẫu nhiên đơn (ta có 15 làng được chọn). 3. Đối với mỗi làng chọn 10 hộ gia đình. Vì việc chọn các hộ gia đình chỉ ở trung tâm làng sẽ gây ra những mẫu sai số, nên người ta khuyên nên áp dụng quy trình mẫu hệ thống sau đây: - Đi tới trung tâm làng - Chọn hướng một cách ngẫu nhiên: quay một cái chai dưới đất cho hướng mà cổ chai đã chỉ ra - Đi theo hướng cổ chai đã chỉ và vào những nhà thứ 3 hoặc thứ 5 (tùy thuộc vào mức độ làng đó lớn hay nhỏ) cho tới khi bạn có 10 nhà cần phỏng vấn. Trường hợp bạn đã đi hết đường mà chưa có đủ số 10 nhà thì qyau lại trung tâm làng, đi về hướng đối diện với hướng vừa đi cho tới khi có đủ 10 nhà. Nếu không có ai tiếp bạn trong nhà đã được chọn, hãy sang ngay nhà bên cạnh. 4. Trước đó quyết định ai là người bạn định phỏng vấn (ví dụ: chủ hộ hoặc người già nhất trong nhà đó….) Quy trình mẫu nhiều giai đoạn được tiến hành theo nhiều giai đoạn và thông thường có từ hai phương pháp mẫu trở lên. 2.2 Chọn mẫu không xác suất 2.2.1 Chọn mẫu thuận tiện Đạt được trên cơ sở các cá thể có sẵn khi thu thập số liệu. Ví dụ: tất cả các bệnh nhân đến khám tại phòng khám hằng ngày. Phương pháp này không quan tâm đến việc sự lựa chọn có ngẫu nhiên hay không. Đây là cách chọn mẫu hay gặp trong nghiên cứu lâm sàng. 2.2.2 Chọn mẫu chỉ tiêu Là phương pháp đảm bảo rằng một số nhất định các đơn vị mẫu từ các loại khác nhau của quần thể nghiên cứu với các tính đặc trưng sẽ có mặt trong mẫu. Nó giống như chọn mẫu tầng nhưng không ngẫu nhiên. 12
2.2.3 Chọn mẫu mục đích Nhà nghiên cứu đã xác định trước các nhóm quan trọng để tiến hành thu thập số liệu. Các nhóm khác nhau sẽ có tỷ lệ mẫu khác nhau. Đây là cách hay dùng trong các điều tra thăm dò, phỏng vấn sâu. 2.3 Chọn mẫu trong thử nghiệm lâm sàng hoặc thực nghiệm Thường được áp dụng khi tác giả muốn so sánh tác dụng của các phương pháp điều trị khác nhau, hiệu quả của thuốc mới.Trong trường hợp này cần phải có hai nhóm nghiên cứu để so sánh.Khi nghiên cứu này tiến hành trên người, sẽ có rất nhiều vấn đề đạo đức và chọn mẫu. Người nghiên cứu phải đảm bảo tính an toàn của can thiệp. Mục đích và lợi ích của nghiên cứu cần phải giải thích rõ ràng cho đối tượng được chọn vào nghiên cứu và việc tham gia vào nghiên cứu phải hoàn toàn tự nguyện. 3. Các sai số thƣờng gặp trong quá trình chọn mẫu Đây là sai số hệ thống trong quá trình chọn mẫu dẫn đến sự sai lệch, méo mó trong kết quả nghiên cứu.Các sai lệch này là hậu quả của quá trình chọn mẫu không đúng là cho mẫu thiếu tính đại diện. Có các loại sai số thường gặp sau: - Sự không đáp ứng - Nghiên cứu với người tình nguyện - Sai số do mùa - Sai số do đường xá 4. Cỡ mẫu 4.1 Công thức tính cỡ mẫu 4.1.1 Nghiên cứu mô tả Cỡ mẫu cho việc ước tính tỷ lệ trong quần thể Ví dụ: Cỡ mẫu cho việc xác định tỷ lệ suy dinh dưỡng trẻ dưới 5 tuổi tại xã A. Công thức chung có thể được viết như sau: 13
Trong đó: n: mẫu nghiên cứu cần có p: Tỷ lệ SDD tại một cộng đồng tương tự (ước tính từ một nghiên cứu trước đó hoặc một nghiên cứu thử). Trong trường hợp thông tin này không biết, ta có thể giả sử p = 0,5, khi đó p x (1-p) sẽ lớn nhất và cỡ mẫu cũng tối đa. d: Khoảng sai lệch mong muốn giữa tỷ lệ từ mẫu và tỷ lệ thật của quần thể. Trong trường hợp này được coi là sai số tuyệt đối. Thông thường người nghiên cứu thường chọn d=0,05, điều này có ý nghĩa rằng tỷ lệ SDD thực trong quần thể là 5%. α: Mức ý nghĩa thống kê (được quy định bởi nhà nghiên cứu). : Giá trị Z thu được từ bảng Z tương ứng với giá trị α được chọn: Với α=0,1, =1,645 Với α=0,05, =1,96 Với α=0,01, =2,58 Chú ý: Ngoài ra người ta còn tính cỡ mẫu để ước lượng tỷ lệ với sai số tương đối. Trong trường hợp này ε được chọn là một tỷ lệ nào đó so với p. Công thức tính cỡ mẫu trên là dành lấy mẫu từ một dân số vô hạn hay khá lớn. Nếu cỡ mẫu vào khoảng từ 10% dân số trở lên, ta có thể điều chỉnh để có cỡ mẫu nhỏ hơn. Với N là cỡ mẫu chưa hiệu chỉnh, P là kích thước của dân số đích và là cỡ mẫu sau khi đã hiệu chỉnh. - Chúng ta cũng nên phải trù liệu cho những số liệu bị mất, những trường hợp từ chối nghiên cứu bằng cách tăng cỡ mẫu. 14
Cỡ mẫu cho việc kiểm định tỷ lệ √ √ n: Cỡ mẫu nghiên cứu cần có : Tỷ lệ cần kiểm định : Tỷ lệ thật trong quần thể α: Mức ý nghĩa thống kê, là xác suất của việc phạm phải sai lầm loại I (loại bỏ H0 khi nó đúng) α cũng xác định là 0,1 hoặc 0,05 hoặc 0,01 tương ứng với độ tin cậy là 90%, 95% và 99%. β: Là xác suất của việc phạm phải sai lầm loại II (chấp nhận H0 khi nó sai). 1-β gọi là lực mẫu (sức mạnh của phép kiểm định).Lực mẫu là mong muốn của chúng ta phát hiện ra sự khác biệt (có ý nghĩa thống kê), nói cách khá chính xác là xác suất có được kết quả nghiên cứu có ý nghĩa.Lực mẫu càng lớn, cỡ mẫu sẽ càng lớn.Thông thường, nhà nghiên cứu thường ấn định lực mẫu 80%, 90%, 95%. và được xác định bằng cách tra bảng Với β=0,2 (lực mẫu là 80%), =0,86 Với β=0,1 (lực mẫu là 90%), =1,28 Với β=0,05 (lực mẫu là 95%), =1,65 Ví dụ: Giả sử tỷ lệ thành công trong phẫu thuật của một loại tim mạch đã được báo cáo trong y văn là 70%. Một phương pháp mới điều trị nội khoa đang được đề nghị có hiệu quả tương đương.Một bệnh viện không có phương tiện phẫu thuật nên muốn áp dụng phương pháp điều trị mới. Muốn 90% khả năng để chứng minh tác dụng tương đương của phác đồ điều trị nội khoa so với phẫu thuật, với độ chính xác là 10%, ở mức tin cậy là 95%, cỡ mẫu là bao nhiêu: Giải: =0,70 =0,8 hoặc 0,6 α=0,05 suy ra =1,96 1-β=90 suy ra =1,28 15
Thế vào công thức: Nếu =0,8 thì n=200 Nếu =0,6 thì n=233 Do đó, cỡ mẫu cần chọn là 233 bệnh nhân. 16
Bài 4 CÁC LOẠI THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU Mục tiêu học tập 1. Liệt kê được 9 loại thiết kế nghiên cứu. 2. Xác định được bản chất của các loại thiết kế nghiên cứu. 3. Trình bày được những ưu điểm và khuyết điểm của các loại thiết kế nghiên cứu. Nội dung Thiết kế nghiên cứu dịch tễ học có thể được định nghĩa là “một kế hoạch mô tả chi tiết những bước cơ bản để xác định đối tượng nghiên cứu, phương pháp thu thập, phân tích và lý giải những dữ kiện nhằm mô tả về bệnh trạng hoặc suy diễn về nguyên nhân của bệnh hoặc kết luận về hiệu quả của một biện pháp can thiệp sức khỏe”.Có hai phương pháp dịch tễ học cơ bản trong nghiên cứu sức khỏe: Bảng 4.1. Phân loại những thiết kế nghiên cứu dịch tễ học Loại Thiết kế nghiên cứu Chiến lƣợc nghiên cứu Mục đích nghiên cứu NC Nghiên cứu quan sát Nghiên cứu mô tả Nghiên cứu Mô tả bệnh trạng trên những Xác định mối liên quan giữa yếu tố tương quan dân số nguy cơ và bệnh Báo cáo một ca Mô tả bệnh trạng trên một ca Mô tả đặc điểm bệnh trạng của một cụ thể ca bệnh cụ thể Hàng loạt ca Mô tả bệnh trạng trên một số ca Mô tả đặc điểm bệnh trạng của nhiều ca mắc cùng một lúc 17
Cắt ngang mô tả Mô tả bệnh trạng của những cá Mô tả mô hình bệnh trạng của một nhân trong một dân số. So sánh dân số số hiện mắc bệnh của những cá Hình thành giả thuyết nhân quả nhân trong hai nhóm có và không có phơi nhiễm Nghiên cứu phân tích Cắt ngang phân So sánh số hiện mắc bệnh của Xác định sự kết hợp nhân quả giữa tích những cá nhân trong hai nhóm yếu tố nguyên nhân và bệnh có và không có phơi nhiễm Bệnh - chứng So sánh tỷ lệ phơi nhiễm trong Xác định sự kết hợp nhân quả giữa hai nhóm có và không có bệnh yếu tố nguyên nhân và bệnh Đoàn hệ Tìm và so sánh số mới mắc Xác định sự kết hợp nhân quả giữa bệnh trong hai nhóm có và yếu tố nguyên nhân và bệnh không có bệnh Nghiên cứu can thiệp Thử nghiệm lâm So sánh tỷ suất khỏi bệnh ở Xác định hiệu quả của một phác đồ sàng những bệnh nhân trong hai điều trị trên những bệnh nhân được nhóm được và không được điều điều trị trị với một phác đồ Thử nghiệm thực So sánh tỷ suất mắc bệnh ở hai Xác định hiệu quả của một biện địa nhóm người khỏe được và pháp phòng bệnh ở những người không được áp dụng biện pháp khỏe dự phòng Thử nghiệm can So sánh tỷ lệ mắc bệnh của hai Xác định hiệu quả của một biện thiệp cộng đồng cộng đồng được và không được pháp dự phòng bệnh trên cộng áp dụng biện pháp dự phòng đồng. 18