PHƯƠNG PHÁP LUẬN TRONG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC Y HỌC PHẦN 6 ppt

83
KHOẢNG TIN CẬY

Trong nghiên cứu nhiều khi tìm được giá trị p vẫn chưa thể có kết luận về ý
nghĩa thống kê một cách chắc chắn vì nếu các giá trị xung quanh trị số trung bình hay
giá trị ước lượng có chứa phần nhiều hay ít giá trị của quần thể thật hay không. Nếu
chưa nhiều và hội tụ gần thì chứng tỏ giá trị thu được tập trung và đại diện hoặc ngược
lại. Khi tìm được 2 cự
c của khoảng tin cậy là ta tìm được giới hạn tin cậy. Thông
thường trong nghiên cứu người ta hay giới hạn khoảng tin cậy ở mức 95% (p = 0,05)
nên gọi là CI 95% để đánh giá sự may rủi.
Đối với các phân phối chuẩn hoặc có hệ thống thì khoảng tin cậy được tính theo
công thức sau:

(Nếu CI 95% thì t
btd
= 1,96 (dựa theo biểu đồ Gauss)

Trong đó:
BA
XX − là các giá trị trung bình ngẫu nhiên hoặc mẫu chứng.
S
cb
là đọ lệnh chung.
t
btd
: Trị số phân phối t ở các bậc tự do với ý nghĩa thống kê có mức ấn định.
Đối với các biến rời rạc khoảng tin cậy được tính trên cơ sở giá trị của nguy cơ
tương đối RR hoặc tỷ xuất chênh OR. Cách này có sự phức tạp của sự hiển diện ở
công thức một cách logarit tự nhiên với giá trị tương quan khác nhau. Để đơn giản

người ta dự
a trên trắc nghiệm đã tính được χ
2
để tính xấp xỉ và tìm phương sai theo
công thức sau:

z: Là trị số tương ứng với mức tin cậy mong muốn (1,645; l,96; 2,3261 2,576)

Khoảng tin cậy có thể cung cấp các thông tin của trị số p, nên khoảng rộng của
khoảng tin cậy dao động lớn, nhỏ có ý nghĩa rõ rệt và liên quan đến lực và cơ mẫu. Cỡ
mẫu càng lớn thì ước lượng càng ổn định và khoảng tin cậy càng hẹp và ngược lại,
chính vì vậy giá trị tin cậy cũng được xác định.

84
SAI SỐ QUAN TRẮC

1. Ba loại sai số
Ta biết rằng, dù với sự quan trắc khá chính xác cùng một loại đại lượng, các kết
quả của các quan trắc riêng biệt vẫn sai khác nhau, và do đó có chứa sai số.
Hiệu x - a giữa kết quả quan trắc x và giá trị chân thực a của đại lượng được quan
trắc gọi là sai số quan trắc. Đây lại một trong những bài toán cơ bản của việc xử lý
bằng toán học các kết qu
ả thực nghiệm chính là ước lượng giá trị chân thực của đại
lượng quan trắc theo các kết quả đã thu được. Để giải bài toán đó, cắn biết các tính
chất cơ bản của sai số quan trắc và biết cách sử dụng chúng.
1.1. Sai số thô
Sai số sinh ra do vi phạm các điều kiện cơ bản của công việc quan trắc hoặc do
sơ xuất của người làm thí nghiệm. Khi phát hiện có sai số
thô, cần bỏ ngay kết quả
quan trắc và quan trắc lại. Ta luôn luôn xem tằng chỉ giữ lại để xử lý bằng toán học các

kết quả quan trắc không chứa sai số thô.
1.2. Sai số hệ thống
Các sai số quan trắc do một số lớn nguyên nhân mang nhiều vẻ khác nhau gây
nên. Ví dụ do không điều chính chính xác dụng cụ, do thay đổi của các điều kiện bên
ngoài, ta có thể dễ dàng trừ bỏ các loại sai số hệ
thống bằng cách dựa vào các hiệu
chỉnh với sự tương ứng trong kết quả quan trắc. Ta xem rằng ngay từ đầu của việc sử
lý bằng toán học các kết quả quan trắc, tất cả các sai số hệ thống đều đã được phát hiện
và trừ bỏ.
1.3. Sai số ngẫu nhiên
Sai số quan trắc còn lại sau khi đã khử tất cả các sai số hệ thống được g
ọi là sai
số ngẫu nhiên. Sai Bố ngẫu nhiên gây nên bởi một số rất lớn các nhân tố, mà tác dụng
của chúng bé đến mức ta không thể tách riêng và tính riêng biệt cho từng nhân tố
được. Bằng các phương pháp của lý thuyết xác suất, có thể tính được ảnh hưởng của
chúng đến việc ước lượng giá trị chân thực của các đại lượng được quan trắc.
2. Phân phối của sai số ngẫu nhiên trong các quan trắc
Sai số ngẫ
u nhiên trong các quan trắc được đặc trưng bởi một luật phân phối xác
định.
Trong mô hình lý thuyết xác xuất, có sai số ngẫu nhiên z = x - a cũng được xem
như là các đại lượng ngẫu nhiên (hay là biến ngẫu nhiên) có thể nhận các giá trị thực
tuỳ ý đồng thời mỗi khoảng (l
1,
z
2
) tương ứng với một số hoàn toàn xác định được gọi
là xác suất để đại lượng ngẫu nhiên z rơi vào khoảng đó, và ký hiệu là p (z
1
< z < z

2
)

85
hoặc p (z ∈ z
1
. z
2
) xác Suất đó là Sự lý tưởng hoá của tần suất tương đối của sự rơi vào
khoảng (z
1
, z
2
) tức là trong thực hành, chính tần suất tương đối đã nêu trên đây gần với
xác suất đó.

Quy tắc cho phép tìm xác suất p (z
1
< z < z
2
) đối với khoảng (z
1
, z
2
) tuỳ ý được
gọi là luật phân phối xác suất của đại lượng ngẫu nhiên z. Ta có thể viết dưới dạng tích
phân:

Trong đó p (z) là một hàm không âm nào đó, được chuẩn hoá bởi điều kiện:

Hàm đó xác định hoàn toàn luật phân phối xác suất tương ứng và được gọi là mật
độ xác suất (hay gọi mật độ phân phối)
3. Phương pháp khử sai số thô
3.1. Phương pháp khử sai số thô khi biết
δ

Ta ký hiệu giá trị đột xuất là X
A
còn tất cả các giá trị còn lại là X
1
,

và so sánh giá trị tuyệt đối của hiệu
XX
A
− với đại lượng, đối với tỷ số thu được:

Ta tính xác suất để cho tỷ số đang xét nhận một cách ngẫu nhiên giá trị không bé
hơn 1 với điều kiện giá trị X
A
không chứa sai số thô. Nếu như xác suất tính được bằng
cách đó rất bé, thì giá trị “đột xuất” chứa sai số thô và cần phải bỏ giá trị đó trong việc
sử lý tiếp theo các kết quả quan trắc.
Ví dụ: Giả sử trong số 41 kết quả quan trắc độc lập được tiến hành và sau khi
tính toán ta có kết quả s = 0,133; Phát hiện có giá trị đột xuất x
*
= 6,866, đồng thời giá
trị trung bình của 40 kết quả còn lại là
X = 6,500 có thể xem rằng giá trị “đột suất” đó
chứa sai số và như vậy nó có giá trị nào đó trong việc xử lý các kết quả nghiên cứu về

sau không? Trong tình huống này chúng ta phải làm một phép thử đặc hiệu để đánh giá
và sau đó đưa ra hướng giải quyết theo công thức:

86
Giải:

Ta tính xác suất 1 -2 Φ (t) = 0,0066 < 0,007.
Độ tin cậy của kết luận p > 0,993 => có thể xem rằng giá trị x
*
chứa sai số thô và
bỏ giá trị đó trong việc sử lý sau này các kết quả quan trắc.
3.2. Phương pháp khử sai số thô khi không biết s
Ta dùng sai số tiêu chuẩn thực nghiệm vì s không tìm thấy trong tài liệu hoặc vì
lý do nào đó mà ta không sử dụng được. Công thức áp dụng và cách làm được tiến
hành như sau:

Ví dụ: Giả sử n kết quả quan trắc độc lập cùng độ chính xác ta có được giá trị
trung bình
x = 6,500 còn sai số tiêu chuẩn thực nghiệm S = 0,133 và giả Bộ quan trắc
lần thứ n + 1 cho kết quả X
*
= 6,866. Ta đang đứng trước tình huống cần xem xét, lựa
chọn vì giá trị trung bình của lần quan trắc ni lớn hơn so với kết quả quan trắc độc lập.
Có thể khử kết quả đó khỏi việc xử lý về sau không là điều mà nhà nghiên cứu cần hết
sức cân nhắc để sao cho mẫu nghiên cứu không nhỏ đi nếu không cần thiết, ngược lại
nếu để thì có làm sai lệch toàn b
ộ các kết quả nghiên cứu chung đã thu được hay
không.
Giải:

Nếu số các kết quả chấp nhận được là n = 40 thì tỷ số thu được vượt quá giá trị
tới hạn 2,74 với độ tin cậy p = 0,99 và ta có thể khử giá trị x với độ tin cậy của kết
luận lớn hơn 0,99. Còn nếu số các kết quả chấp nhận được là hơn 5, tỷ số thu được bé
hơn giá trị tới hạn là 2,78 ngay cả với độ tin cậy p = 0,95 ta cũng không nên kh
ử giá trị
x
*
vì mất quá nhiều số liệu (đây là sự vừa lòng với xác suất p = 5)

87
PHẦN PHỤ LỤC
Bảng 1: Bảng t
P
Đtd
0,05 0,02 0,01 0,001
1 12,706 31,821 63,657 636,619
2 4,303 6,965 9,925 31 589
3 3,182 4,541 5,841 12,924
4 2,776 3,747 4,604 8,610
5 2,571 3,365 4,032 6,860
6 2,447 3,143 3,707 5,595
7 2,365 2,998 3,499 5,408
8 2,306 2,896 3,355 5,401
9 2,262 2,821 3,250 4,781
10 2,228 2,764 3,169 4,587
11 2,201 2,718 3,106 4,437
12 2,179 2,681 3.055 4,318
13 2,160 2,650 3,012 4,221
14 2,145 2,524 3,977 4,140
15 2,131 2,602 2,947 4,073

16 2,120 2,583 2,931 4,015
17 2,110 2,567 2,808 3,965
18 2,101 2,552 2,878 3,922
19 2,093 2,539 2,861 3,883
20 2,086 2,528 2,845 3,850
21 2,080 2,518 2,831 3,819
22 2,074 2,508 2,819 3,792
23 2,069 2,500 2,807 3,767
24 2,064 2,492 2,797 3.745
25 2,060 2,485 2,787 3,725
26 2,056 2,479 2,779 3,707
27 2,052 2,473 2,771 3,690
28 2,048 2,467 2,763 3,674
29 2,045 2,462 2,756 3,659
30 2,042 2,457 2,750 3,646
31 1,960 2,326 2,576 3,291


88
Bảng 2: Bảng χ
2

P
Đtd
0,05 0,02 0,01 0,001
1 3,841 5,412 6,635 10,827
2 5,991 7,824 9,210 13,815
3 7,815 9,837 11,315 16,266
4 0488 11,668 13,277 18,467
5 11,070 13,388 1 5,068 20,515

6 12,592 15,033 16,812 22,457
7 14,067 16,622 18,475 24,322
8 15,507 18,168 20,090 26,125
9 16,019 19,679 21,666 27,877
10 18,367 21,161 23,209 20,588
11 19,675 22,618 24,725 31,261
12 21,026 24,054 26,217 32,909
13 22,362 25,472 27,688 34,528
14 23,685 26,873 29,141 36,123
15 24,996 28,259 30,578 37,697
16 26,296 29,633 32,000 39,252
17 27,587 30,995 33,409 40,790
18 28,869 32,346 34,805 42,312
19 30,144 33,687 36,191 43,820
20 31,410 35,020 37,566 45,315
21 32,871 36,315 38,932 46,797
22 33,921 37,659 40,289 48,268
23 35,172 38,968 41,638 49,728
24 36,415 40,270 42,980 51,179
25 37,652 41,566 44,314 52,620
26 38,885 42,856 45,642 54,052
27 40,113 44,140 46,963 55,476
28 41,337 15,419 48,278 56,893
29 42,557 46,693 49,588 58,302
30 43,773 47,962 50,892 59,703


89
Bảng 3: Bảng hệ số tương quan
P

Đtd
0,05 0,02 0,01 0,001
1 0,0877 0,9969 0,9995 0,9999
2 0,9000 0,9500 0,9800 0,9900
3 0,8054 0,8783 0,9343 0,9587
4 0,7293 0,8114 0,8822 0,9172
5 0,6694 0,7545 0,8329 0,8745
6 0,6215 0,7067 0,7887 0,8343
7 0,5822 0,6664 0,7498 0,7977
8 0,5494 0,6319 0,7155 0,7646
9 0,5214 0,6021 0,6851 0,7348
10 0,4973 0,5760 0,6581 0,7079
11 0,4762 0,5529 0,6339 0,6835
12 0,4575 0,5324 0,6120 0,6611
13 0,4409 0,5139 0,5923 0,6411
14 0,4259 0,4973 0,5742 0,6226
15 0,4124 0,4821 0,5577 0,6055
16 0,4000 0,4683 0,5425 0,5897
17 0,3887 0,4555 0,5285 0,5751
18 0,3783 0,4438 0,5155 0,5614
19 0,3687 0,4329 0,5034 0,5487
20 0,3598 0,4227 0,4921 0,5368
21 0,3233 0,3809 0,4451 0,4869
22 0,2960 0,3494 0,4093 0,4487
23 0,2746 0,3246 0,3810 0,4182
24 0,2573 0,3044 0,3578 0,3932
25 0,2428 0,2875 0,3384 0,3721
26 0,2306 0,2732 0,3218 0,3541
27 0,2108 0,2500 0,2948 0,3248
28 0,1954 0,2319 0,2937 0,0317

29 0,1829 0,2172 0,2565 0,2830
30 0,1726 0,2050 0,2422 0,2673
31 0,1638 0,1946 0,2301 0,2540

90
TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Bộ Y tế (2004), Cẩm nang thực hành quản lý và chăm sóc sức khoẻ Nhà xuất
bản Lao động - Xã hội tr 11-93.
2. Ngô Như Hoà (1982). Thống kê trong nghiên cứu y học. Nhà xuất bản Y học,
tập I, II.
3. Nguyễn Đình Khoa (1975). Phương pháp thống kê ứng dụng trong sinh học.
Tủ sách Đại học Tổng hợp.
4. Nguyễn Xuân Phách và cộng sự (1992). Toán thống kê và tin học trong
nghiên cứu y sinh, dược học. Học vi
ện Quân Y.
5. Lê Khánh Trai, Hoàng Hữu Như (1974). Ứng dụng xác suất thống kê trong
y sinh học. Nhà xuất bản Khoa học Kỹ thuật.
6. Dương Đình Thiện (1998). Dịch tễ học. Nhà xuất bản Y học.
7. Trường Đại học Y khoa Hà Nội (1992). Phương pháp nghiên cứu Bức khỏe
cộng đồng. Nhà xuất bản Y học.
8. Akhnaarova. S (1989), Experiment optimization in chemistry and chemical
engineering. Mockva.
9. Daliansyah Danil (2006), ProcesB Hazard Analysis Application through
Design for Earlier Incident prevention, The 22
st
annual conference of the Asia Pacific
Occupational safety & health organization. Bangkok Thailand B 1 - B 11.
10. Jim whiting (2005), The new international safety risk management standard,
The 21

st
annual conference of the Asia Paciflc Occupational safety & health
organization. Ban- Indonesia p 1750.
11. Joseph. Lellouch (1974). Methodes StatistiqueB en experimentation
biologique. P. Flammation.
12. Mendenhall (1974). Introduction to probability and statistics. W.P.C. Ins.
Balmont.

91
PHUƠNG PHÁP LUẬN TRONG
NGHIÊN CÚU KHOA HỌC Y HỌC

(Giáo trình sau đại học)




NHÀ XUẤT BẢN Y HỌC
352 Đội Cấn Ba Đình Hà Nội
ĐT: (04) 7.625922, 7.625934
Fax: (04) 7.625923



Chịu trách nhiệm xuất bản:
HOÀNG TRỌNG QUANG

Biên tập và sửa bản in:
BAN BIÊN TẬP SÁCH DẠY NGHỀ - GIÁO TRÌNH

Trình bày bìa:
THANH HUYỀN








In 500 cuốn, khổ 19 x 27 (cm), tại Xí nghiệp in, Nhà xuất bản Lao động - Xã
hội. Giấy chấp nhận đăng ký kế hoạch xuất bản số 22-2007/CXB/245 151/YH.
In xong và nộp lưu chiểu Quý II/2007.