intTypePromotion=1

Xác định cỡ mẫu trong nghiên cứu y học khi không có công thức: Phương pháp giả lập

Chia sẻ: ViAugustus2711 ViAugustus2711 | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:7

0
61
lượt xem
1
download

Xác định cỡ mẫu trong nghiên cứu y học khi không có công thức: Phương pháp giả lập

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

Tính toán cỡ mẫu là một bước quan trọng trong xây dựng đề cương nghiên cứu khoa học. Từ nhu cầu ngày càng đa dạng các mục tiêu, cách triển khai nghiên cứu và sự thiếu hụt các công thức tính cỡ mẫu tương ứng thì việc tính toán cỡ mẫu dựa vào phương pháp giả lập trở nên hữu ích. Ứng dụng tính cỡ mẫu theo phương pháp giả lập và so sánh kết quả với các công thức hiện có.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Xác định cỡ mẫu trong nghiên cứu y học khi không có công thức: Phương pháp giả lập

Nghiên cứu Y học Y Học TP. Hồ Chí Minh * Phụ Bản Tập 22 * Số 1 * 2018<br /> <br /> <br /> XÁC ĐỊNH CỠ MẪU TRONG NGHIÊN CỨU Y HỌC<br /> KHI KHÔNG CÓ CÔNG THỨC: PHƯƠNG PHÁP GIẢ LẬP<br /> Thái Thanh Trúc*, Bùi Thị Hy Hân**<br /> <br /> TÓM TẮT<br /> Mở đầu: Tính toán cỡ mẫu là một bước quan trọng trong xây dựng đề cương nghiên cứu khoa học. Từ<br /> nhu cầu ngày càng đa dạng các mục tiêu, cách triển khai nghiên cứu và sự thiếu hụt các công thức tính cỡ<br /> mẫu tương ứng thì việc tính toán cỡ mẫu dựa vào phương pháp giả lập trở nên hữu ích.<br /> Mục tiêu: Ứng dụng tính cỡ mẫu theo phương pháp giả lập và so sánh kết quả với các công thức hiện<br /> có.<br /> Đối tượng - Phương pháp nghiên cứu: Quy trình 5 bước để tính cỡ mẫu dựa vào giả lập số liệu được<br /> sử dụng với một số tình huống nghiên cứu, bao gồm so sánh hai trung bình, so sánh hai tỉ lệ và xây dựng<br /> mô hình hồi quy logistic. Tất cả thuật toán giả lập số liệu và phân tích thống kê được thực hiện bằng phần<br /> mềm Stata.<br /> Kết quả: Các lệnh Stata sử dụng để giả lập số liệu ngắn gọn. Kết quả tính cỡ mẫu chính xác và tương<br /> đồng so với công thức tính cỡ mẫu hiện có. Phương pháp này có thể áp dụng được để tính cỡ mẫu cho các<br /> trường hợp phức tạp như mô hình hồi quy logistic.<br /> Kết luận: Do không có đầy đủ công thức tính cỡ mẫu cho tất cả các tình huống nghiên cứu trong thực<br /> tế, việc tính cỡ mẫu dựa vào phương pháp giả lập số liệu cho thấy khả thi và chính xác. Tuy nhiên, việc triển<br /> khai phương pháp này đỏi hỏi kỹ thuật chuyên môn về toán thống kê, về lập trình cùng sự am hiểu phần<br /> mềm sử dụng tính cỡ mẫu mới đảm bảo được độ chính xác mong muốn.<br /> Từ khóa: cỡ mẫu, nghiên cứu y học, giả lập, công thức.<br /> ABSTRACT<br /> SAMPLE SIZE DETERMINATION IN MEDICAL RESEARCH WITHOUT FORMULA:<br /> SIMULATION APPROACH<br /> Thai Thanh Truc, Bui Thi Hy Han<br /> * Y Hoc TP. Ho Chi Minh * Supplement Vol. 22 - No 1- 2018: 347 - 353<br /> <br /> Introduction: Sample size determination is an important step in designing a research protocol. Due to<br /> the need for various types of research objective and design as well as the lack of corresponding sample size<br /> calculation formula, sample size calculation using simulation becomes an useful approach.<br /> Objectives: To apply sample size calculation by simulation and to compare the results with existing<br /> formulas.<br /> Methods: We employed 5 steps in calculating sample size by data simulation for some research<br /> scenarios, including sample size to compare two means, sample size to compare two proportions and logistic<br /> regression. All algorithm for data simulation and data analysis were conducted using Stata.<br /> Results: Stata commands used to simulate data were brief. The results were precise and similar to those<br /> obtained from existing formulas. This approach can be used to calculate sample size for complex situations<br /> such as logistic regression.<br /> <br /> * Khoa YTCC, ĐH Y Dược TPHCM, ** Viện Y Tế Công Cộng TPHCM<br /> Tác giả liên lạc: TS. Thái Thanh Trúc ĐT: 0908381266 Email: thaithanhtruc@ump.edu.vn<br /> 348 Chuyên Đề Y tế Công cộng – Khoa học Cơ bản<br /> Y Học TP. Hồ Chí Minh * Phụ Bản Tập 22 * Số 1 * 2018 Nghiên cứu Y học<br /> <br /> Conclusion: Due to the lack of sample size formula for all research scenarios in the real life, calculating<br /> sample size using data simulation has been showed as a practical and precise approach. However, this<br /> approach requires advanced knowledge about statistics, programming and the software used to ensure the<br /> calculation precision.<br /> Keywords: sample size, medical research, simulation, formula.<br /> GIỚI THIỆU mềm thống kê để có được cỡ mẫu đảm bảo độ<br /> chính xác và sức mạnh thống kê phù hợp(2, 9).<br /> Tính toán cỡ mẫu là một bước quan trọng<br /> Từ nhu cầu ngày càng đa dạng các mục<br /> trong xây dựng đề cương nghiên cứu khoa<br /> tiêu, cách triển khai nghiên cứu thì việc tính<br /> học. Ứng với mỗi mục tiêu nghiên cứu đặt ra,<br /> toán cỡ mẫu dựa vào phương pháp giả lập số<br /> nhà nghiên cứu tìm kiếm công thức tính cỡ<br /> liệu này càng trở nên hữu ích(7). Bài báo của<br /> mẫu và các tham số từ y văn để tính ra cỡ mẫu<br /> chúng tôi nhằm giới thiệu nguyên tắc, phương<br /> dự trù cần có cho nghiên cứu của mình(5). Ví<br /> pháp triển khai của kỹ thuật tính toán cỡ mẫu<br /> dụ, với mục tiêu ước tính tỉ lệ hiện mắc tăng<br /> này trong nghiên cứu. Tuy nhiên, để cụ thể<br /> huyết áp trong cộng đồng, nhà nghiên cứu có<br /> hóa và giúp so sánh được với các phương<br /> thể sử dụng công thức tính cỡ mẫu để ước tính<br /> pháp tính cỡ mẫu truyền thống, tức là khi có<br /> một tỉ lệ hiện mắc. Sau đó, dựa vào tỉ lệ tăng<br /> công thức, phạm vi bài báo này dừng ở các<br /> huyết áp tìm được trên y văn và sai số của ước<br /> tình huống về tính cỡ mẫu khi so sánh hai<br /> lượng kèm mức độ tin cậy của ước lượng sẽ<br /> trung bình và khi so sánh hai tỉ lệ. Bài báo<br /> tính được cỡ mẫu tương ứng(5,8). Tuy nhiên,<br /> cũng áp dụng tính cỡ mẫu cho tình huống<br /> không phải lúc nào nhà nghiên cứu cũng có<br /> phức tạp hơn là hồi quy logistic.<br /> công thức tính cỡ mẫu cho mục tiêu nghiên<br /> của mình, đặc biệt là các trường hợp nghiên PHƯƠNG PHÁP<br /> cứu phức tạp. Sức mạnh thống kê<br /> Khi không có công thức tính cỡ mẫu, nhiều Về mặt toán thống kê, sức mạnh thống kê,<br /> nhà nghiên cứu thường hay chọn cỡ mẫu dựa còn gọi là lực mẫu, được hiểu là xác suất bác<br /> theo kinh nghiệm hoặc các quy tắc lòng bàn bỏ H0 khi H0 sai(8). Về mặt nghiên cứu có thể<br /> tay mặc dù điều này có thể không hoàn toàn hiểu đơn giản hơn sức mạnh thống kê là xác<br /> chính xác(3, 8). Ví dụ, một số ít nhà nghiên cứu suất nghiên cứu kết luận có liên quan có ý<br /> cho rằng cỡ mẫu 30 đối tượng là đủ cho các nghĩa thống kê khi thật sự có liên quan vốn đã<br /> nghiên cứu lâm sàng. Mặc dù điều này giúp được báo cáo trên y văn. Ví dụ, sức mạnh<br /> tăng tính khả thi của nghiên cứu, nhưng độ thống kê bằng 80% có nghĩa là nếu tiến hành<br /> chính xác trong các tính toán hoặc phân tích 100 nghiên cứu thì sẽ có khoảng 80 nghiên cứu<br /> kiểm định thống kê khi đã thu thập xong dữ cho kết luận có liên quan. Ở đây, thông<br /> liệu lại không cao. Một khi cỡ mẫu không đủ thường ‘có liên quan’ được quy ước là khi giá<br /> chính xác, các phép kiểm định không đủ sức trị p của nghiên cứu nhỏ hơn 0,05. Cho nên,<br /> mạnh thống kê thì nghiên cứu có thể không có sức mạnh thống kê 80% cũng có nghĩa là có 80<br /> giá trị và không thể ứng dụng trong thực tế. nghiên cứu cho kết quả giá trị p < 0,05 khi tiến<br /> Một trong các cách tiếp cận tính cỡ mẫu trong hành phân tích trên 100 mẫu nghiên cứu. Nếu<br /> trường hợp không có công thức là dựa vào giả khi phân tích trên 100 mẫu nghiên cứu mà có<br /> lập ngẫu nhiên dữ liệu ứng với thông tin của 60 nghiên cứu cho p < 0,05 thì sức mạnh thống<br /> các đặc điểm trong nghiên cứu và các kiểm kê tương ứng là 60%. Đây chính là cơ sở cho<br /> định, mô hình vốn có sẵn trên hầu hết phần các phương pháp giả lập số liệu để từ đó xác<br /> định cỡ mẫu phù hợp. Nguyên tắc triển khai<br /> <br /> <br /> Y tế Công cộng 349<br /> Nghiên cứu Y học Y Học TP. Hồ Chí Minh * Phụ Bản Tập 22 * Số 1 * 2018<br /> <br /> của phương pháp này là giả lập số liệu nhiều Bước 3: Thực hiện lại bước 1 và 2 nhiều lần<br /> lần và đếm tỉ lệ số lần có p
ADSENSE
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2