Bài giảng Thống kê y học - Bài 1: Thống kê và vai trò của thống kê trong y học

THỐNG KÊ VÀ VAI TRÒ CỦA THỐNG KÊ TRONG Y HỌC
Thống kê là khoa học về việc thu thập, phân tích và lí giải số liệu.
Những quan sát trên sinh viên đều xác nhận rằng thống kê “Thống kê là một môn học  
bị  sinh viên ghét nhất” 1. Một nhà thống kê y học nổi tiếng  cũng chỉ  có thể  tự  an  ủi  
rằng: "sinh viên y khoa có thể không thích thống kê, nhưng nếu là bác sĩ, họ sẽ thích"2 
Tại sao sinh viên y khoa không nhận thức được rằng thống kê là quan trọng như  các 
người thầy của họ? 
Bởi vì trong các tình huống đơn giản, thống kê có vẻ như không cần thiết bởi vì chúng 
ta có thể hiểu rõ mà không cần thống kê. Nhưng với nghề nghiệp là bác sĩ hay chuyên  
viên y tế công cộng, tình huống sẽ phức tạp hơn, thống kê trở thành một công cụ then 
chốt. Như vậy khi nào thống kê là hữu ích và nó có thể làm gì cho bạn.
1. Những tình huống không cần dùng đến thống kê
Hãy nhớ  lại các thực nghiệm được tiến hành tại trường phổ  thông? Trong vật lí, các 
học sinh ghi nhận chu kì dao động của con lắc với các chiều dài con lắc khác nhau và 
so sánh kết quả và như vậy là đủ để có thể  kết luận về mối liên quan giữa chiều dài  
và chu kì con lắc. Thống kê không cần thiết trong trường hợp này.
Trong bài thực tập về hoá học, khi thả  miếng kim loại Natri vào nước, phản ứng sẽ 
xẩy ra mãnh liệt. Phản ứng này có thể được thực hiện lập đi lập lại rất nhiều lần và 
cho kết quả  hằng định. Chúng ta có thể  rút ra kết luận là kim loại Natri phản  ứng 
mạnh và tức thời với nước mà không cần phải viện dẫn thống kê.
Điều này cũng tương tự trong cuộc sống hàng ngày: nếu bạn sử dụng máy chiếu qua  
đầu và không biết phải bật máy bằng nút nào bạn có thể cắm điện cho máy chiếu và  
kiểm tra từng nút cho đến khi bật sáng được máy chiếu. Trong các tình huống đơn  
giản, thống kê dường như không cần thiết.
Thống kê có thể làm gì ? 
Cho phép tóm tắt và trình bày một cách dễ hiểu các thông tin bằng số
Kiểm định một giả  thuyết – thí dụ  sử  dụng điều trị  hormone thay thế  có làm giảm 
nguy cơ nhồi máu cơ tim ở phụ nữ mãn kinh hay không  ­ và cho phép  đo lường mức 
độ chắc chắn của kết luận.
So sánh thông tin từ  các nhóm khác nhau – thí dụ, so sánh kết cuộc từ nhóm sử  dụng  
dược phẩm có hoạt tính và nhóm sử dụng dược phẩm đối chứng.

Tiên đoán được khả năng một biến cố xảy ra đối với mọt bệnh nhân cụ  thể  ­ thí dụ,  
tử vong trong vòng 5 năm – và ước lượng được mức độ chính xác của tiên đoán 
2. Các tình huống trong đó thống kê là quan trọng
Xem xét một thí dụ  khác. Một công ty muốn bán bảo hiểm nhân thọ  cho các khách 
hàng của mình và công ty đó phải  ước lượng càng chính xác càng tốt xác suất khách 
hàng đó bị  tử  vong hay bị  tai nạn trong các khoảng thời gian tiếp theo và các khoản 
phải đền bù tương  ứng. Nếu công ty  ước lượng quá thấp, tiền đền bù sẽ  vượt quá 
khoản phí bảo hiểm thu được. Nếu công ty ước lượng quá cao, công ty sẽ không thể 


cạnh tranh với các công ty bảo hiểm khác. Công ty phải thiết lập phí bảo hiểm khác 
nhau cho các khách hàng, người có nguy cơ  thấp phải đóng phí bảo hiểm thấp bởi vì  
nếu không những người có nguy cơ  thấp sẽ  không mua bảo hiểm hoặc sẽ  mua bảo  
hiểm ở các công ty khác.
Những làm thế nào một công ty bảo hiểm ước lượng được xác suất bị tử vong hay tai  
nạn của khách hàng tốt hơn chính bản thân người khách hàng trong khi người này biết  
rõ về bản thân mình hơn ai hết.
Bởi vì từ thống kê quốc gia, các công ty bảo hiểm có thể  biết được nhóm người nào,  
theo giới tính, tuổi, tình trạng sức khoẻ hiện tại, nghề nghiệp, v.v dễ bị các nguy cơ 
bệnh tật và tai nạn. Nhưng để  so sánh nguy cơ  bệnh tật và tử  vong  ở  nam và nữ, 
không đơn giản như  thực nghiệm so sánh chu kì của con lắc dài và ngắn, không thể so  
sánh tử  vong 1000 người nam và 1000 người nữ bởi vì không thể  nào  tìm được một 
nhóm người đàn ông và đàn bà có cùng phân bố  về  tuổi, tình trạng sức khoẻ, nghề 
nghiệp; Bởi vì có thể  là chính sự  khác biệt của các yếu tố  này chứ  không phải bản 
thân giới tính sẽ chịu trách nhiệm cho sự khác biệt về về nguy cơ tử vong và bệnh tật.
Điều đáng mừng là thống kê có thể xét đến các sự khác biệt và ước lượng được nguy 
cơ  tử  vong và bệnh tật của các đối tượng. Ngoài ra nếu nguy cơ  tử  vong  ở  nam cao  
hơn  ở nữ, nó có thể  giúp chúng ta quyết định sự  khác biệt về nguy cơ này có phải là  
do tình cờ (chance) hay không. Tình cơ là tác động của các yếu tố không rõ,  do chúng  
ta không có thông tin,  ảnh hưởng đến nguy cơ  tử  vong như  yếu tố  di truyền, môi  

trường, thói quen vệ sinh, tính khí. Thống kê do đó có thể ước lượng khả năng sự khác 
biệt này là do cơ hội và nghĩa là thống kê có thể cho biết mức độ không chắc chắn của 
ước lượng.
Khi nào thống kê có thể có ích? 
Nhưng biến cố không lường trước được – thí dụ việc mắc bệnh
Thông tin có được từ nghiên cứu trên một số lớn đối tượng 
Những yếu tố có liên quan không dễ dàng được kiểm soát
Những yếu tố có liên quan là chưa rõ
Nếu một người bác sĩ ước lượng nguy cơ tử  vong và bệnh tật dựa trên kinh nghiệm  
của mình chứ không dựa trên thống kê ít nhất có ba vấn đề. Thứ nhất, người bác sĩ đó  
chỉ  biết được một số  giới hạn các bệnh nhân. Thứ  hai, người bác sĩ không thể  đánh  
giá các thông tin một cách khách quan: người bác sĩ sẽ chỉ có thể  biết được thông tin  
về hiệu quả điều trị nếu kết quả điều trị tốt và người bệnh trở lại và sẽ mất thông tin  
nếu bệnh nhân bỏ  cuộc, bác sĩ sẽ  nhớ các trường hợp bệnh đặc biệt hơn các trường  
hợp bệnh thông thường. Thứ ba, nếu có một phác đồ điều trị có thể thay đổi nguy cơ 
tử vong và bệnh tật, với kinh nghiệm người bác sĩ không thể biết điều trị này có phải  
thực sự  là có hiệu quả  hay không hay  ảnh hưởng này là do tác động của các yếu tố 
khác như tuổi, giới, dinh dưỡng


3. Tại sao 2 nhóm tình huống này là khác nhau
Các biến cố trong nhóm đầu tiền hầu như hoàn toàn có thể tiên liệu trước. Chu kì dao 
động của con lắc là một hằng số bất kể biên độ  dao động. Natri luôn luôn phản ứng  
rất mãnh liệt với nước. Trong các tình huống đơn giản, để có câu trả lời chỉ cần kinh 
nghiệm là đủ. Trong nhóm tình huống thứ hai, các biến cố khó tiên liệu hơn và mặc dù  
người nam có nguy cơ  tử  vong  cao hơn người nữ nhưng có nhiều yếu tố  khác cũng  
quan trọng.
Các biến cố  trong nhóm thứ  nhất dễ  dàng đo lường và kiểm soát bởi vì nó chỉ  phụ 
thuộc vào một số  các yếu tố  ­ trọng lượng và độ  dài của con lắc. Nguy cơ   tử  vong  
phụ  thuộc vào rất nhiều yếu tố, một vài yếu tố  không thể  đo lường được được và  

hầu hết các yếu tố này đều không thể kiểm soát.
Các biến cố trong nhóm thứ hai khó tiên liệu hơn. Một người phụ nữ trung niên, không  
mắc bệnh mạn tính vẫn có thể  bị chết trong năm tiếp theo nhưng một người đàn ông 
lớn tuổi hơn bị  cao huyết áp có thể  lại vẫn sống. Chúng ta không thể  dựa vào kinh 
nghiệm của một số  người.Dù vậy, thống kê với một số  lớn người có thể  cung cấp  
thông tin giúp ước lượng nguy cơ tử vong.
 
Tại sao thống kê cho thông tin đúng đắn hơn kinh nghiệm
Thông tin từ nhiều bệnh nhân
Có thông tin chính xác hơn và khách quan hơn
Giảm thiểu sai lệch – thí dụ  những bệnh nhân bỏ  cuộc hay những yếu tố  tình cảm  
không ảnh hưởng đến kết luận
Phương pháp phân tích giúp chúng ta rút ra ý nghĩa của các thông tin phức tạp
4. Tại sao thống kê cần thiết cho y khoa và y tế công cộng?
Các chuyên viên y tế công cộng tham gia vào công việc phòng bệnh, chẩn đoán một số 
bệnh tật cũng như  cho lời khuyên cho người dân tiên lượng của các biến cố. Bác sĩ 
cũng phải tham gia vào việc phòng bệnh, chẩn đoán, điều trị  cho bệnh nhân. Những  
thông tin cần thiết cho những hoạt động này là:
Phòng bệnh: Bệnh tật do nguyên nhân gì?
Chẩn đoán: Bệnh nhân có những triệu chứng và dấu hiệu gì của bênh
Điều trị: Điều trị nào là có hiệu quả cho một bệnh nhất định và có hiệu quả cho bệnh  
nhân nào
Tư  vấn: Một bệnh nhân bị  một bệnh nào đó (như  nhiễm HIV) sẽ  có khả  năng mắc  
phải những bệnh lí gì trong 5 năm tới.
Những thông tin này phụ thuộc rất nhiều vào nhiều yếu tố và phần lớn những yếu tố 
này không tiên đoán được, thí dụ  bệnh có thể  gây ra bởi yếu tố  môi trường, bởi tác  
nhân vi sinh vật (vi khuẩn, virus), các yếu tố bệnh nhân (di truyền, hành vi vệ sinh, các 
yếu tố xã hội).  Tương tự các triệu chứng, dấu hiệu bệnh tật, đáp ứng với điều trị và  
diễn tiến tự nhiên của bệnh phụ thuộc vào nhiều biến số.

Thống kê rõ ràng là rất cần thiết. Tuy nhiên do thống kê là một công cụ hết sức mạnh  
mẽ  nên nó đã bị  rất nhiều người lạm dụng trong khi họ  chưa được huấn luyện một 
cách đầy đủ. Một bác sĩ hay một chuyên viên y tế  công cộng tương lai cần phải tìm 
hiểu thấu đáo về  thống kê khi sử  dụng nó để  tránh bị  xếp vào cùng loại với những  
người nói dối và những người nói dối trơ  tráo như  theo cách nhìn nhận của nhà văn  
Mark Twain (“lies, damned lies, and statistics”)
Tài liệu tham khảo
1. Sinclair S. Making doctors: an institutional apprenticeship. Oxford: Berg, 1997. 
2. Bland JM. Medical students  may not like statistics,  but as doctors they will. BMJ 
1998;316:1674.  />