Bài giảng Xác suất thống kê y học: Giới thiệu môn học - ThS. Bùi Thị Kiều Anh

GIỚI THIỆU MÔN HỌC

XÁC SUẤT – THỐNG KÊ Y HỌC
ThS. Bùi Thị Kiều Anh


Nội dung
 Giới thiệu môn học
 Thảo luận phương pháp học
 Thống kê và vai trò của thống kê trong y học
 Các mức độ của thống kê phân tích
 Các thiết kế nghiên cứu cơ bản
 Bài tập thực hành


Thống kê …
 “Thống kê rất chán – Và không có gì có thể giúp nó thú vị hơn.”
 “Thống kê là một môn học bị sinh viên ghét nhất.”
 Một nhà thống kê y học chỉ an ủi rằng:
“Sinh viên y khoa có thể không thích thống kê, nhưng khi trở thành bác
sỹ hoặc nhân viên y tế họ sẽ thích”.
Đơn giản: không cần thiết: VD?
Phức tạp: công cụ then chốt: VD: bảo hiểm


Thống kê có thể làm gì?
 Tóm tắt và trình bày thông tin bằng số;
 Kiểm định một giả thuyết; và cho phép đo lường mức độ chắc

chắn của kết luận(tình cờ);
 So sánh thông tin từ các nhóm khác nhau

 Tiên đoán được khả năng một biến cố xảy ra đối với một bệnh

nhân cụ thể/nhóm đối tượng và ước lượng mức độ chính xác
của tiên đoán.


Thống kê có ích


Những biến cố không lường trước được (VD:mắc bệnh, tử vong);

 Thông tin có được từ nghiên cứu trên 1 số lớn đối tượng;
 Những yếu tố có liên quan không dễ dàng được kiểm soát; (VD:hành vi)
 Những yếu tố có liên quan là chưa rõ.(climate change)


Môn học Xác suất - Thống kê Y học
 Thời gian: 15 tuần
 3 tiết/tuần x 15 tuần = 45 tiết.
 Môn học bao gồm các kiến thức cơ bản về xác suất và thống kê
dùng trong lĩnh vực y học.
 Các kỹ thuật chọn lựa và phân tích số liệu được giảng dạy
giúp sinh viên có thể áp dụng trong đọc, hiểu, biện luận các
nghiên cứu khoa học chuyên ngành và trong thực hiện các
nghiên cứu khoa học của bản thân.


Nội dung bài giảng
1.

Giới thiệu xác suất - thống kê y học

2.

Giới thiệu xác suất - thống kê y học (tt)

3.

Các chỉ số thống kê trong y học

4.

Các chỉ số thống kê trong y học (tt)

5.

Các chỉ số thống kê trong y học (tt)

6.

Thực hành

7.

Thống kê mô tả

8.

Ôn thi

9.

Thi giữa kỳ


10. Thống kê mô tả (tt)
11. Giới thiệu các bước kiểm định
12. Kiểm định chi bình phương
13. Kiểm định t-test không bắt cặp
14. Bài tập thực hành
15. Ôn thi cuối khóa


Mục tiêu môn học:
Sau khi hoàn thành môn học, sinh viên có khả năng:
 Ứng dụng được các khái niệm xác suất thống kê phù hợp trong
bối cảnh y học
 Hiểu nguyên tắc của các kiểm định giả thuyết
 Lựa chọn các kiểm định thống kê phù hợp nhất để sử dụng cho
các giả thuyết khoa học
 Diễn giải và báo cáo các kết quả của các phân tích thống kê cơ
bản
 Giải thích được các phương pháp thống kê cơ bản được sử dụng
trong các báo cáo y tế hoặc bài báo nghiên cứu khoa học


Phương pháp học
 Giảng dạy trực tiếp
 Bài tập thực hành tại lớp
 Thảo luận nhóm, thảo luận chung

 Kiểm tra giữa khóa: Bài tập
 Kiểm tra cuối khóa: trắc nghiệm
 Điểm môn học = 60% điểm thi cuối khóa + 30% điểm giữa kỳ (sau tuần thứ 8)
+10% chuyên cần
 Điểm danh hằng ngày, ngẫu nhiên.
 Tư vấn, trả lời thắc mắc ngoài giờ học:
 Email: ; 0906801279.


Xác suất - Thống kê y học


Thống kê và vai trò của thống kê trong y học
 Thống kê là khoa học về
Thu thập

Phân
tích

Lí giải số liệu


 Vai trò quan trọng của thống kê là khái quát/suy diễn kết quả từ
mẫu cho quần thể

Quần thể
Mẫu


Các khái niệm thường gặp trong thống kê

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
Ví dụ: Cân nặng, Tuổi, Giới, Dân tộc, Tình trạng suy dinh dưỡng, Tình trạng bệnh tật, Hiệu
quả điều trị,….

Đơn vị quan sát (observational unit) là chủ thể hoặc người mà sự quan sát
hoặc đo lường sẽ được tiến hành trên chủ thể đó khi thực hiện nghiên cứu


Quần thể (population) là bao gồm toàn bộ các cá thể
mà chúng ta quan tâm
Quần thể
Mẫu (sample) là một phần của quần thể, bao gồm
những cá thể mà chúng ta sẽ nghiên cứu. Mẫu được
chọn ra để quan sát và dùng để suy diễn cho toàn bộ
tổng thể

Mẫu


Quần thể và mẫu:
 Thật lý tưởng nếu chúng ta biết điều gì đó về quần thể
 Thường ta không thể thu thập thông tin từ toàn bộ quần thể
 Thay vào đó ta sẽ thu thập mẫu
 Kết quả từ mẫu nghiên cứu được dùng để suy diễn kết quả cho toàn bộ
quần thể mà chúng ta không biết
 Kết quả của mẫu cần phải có giá trị để phản ánh chính xác đặc điểm
của quần thể

Ví dụ:
Để tìm hiểu về tình trạng suy dinh dưỡng của trẻ  5 tuổi của
TP.HCM năm 2015, một khảo sát đã được thực hiện trên 500 trẻ
em  5 tuổi tại 5 quận/huyện 1, 3, 6, Bình Tân, huyện Cần Giờ.
Các nhà nghiên cứu đã hỏi về cân nặng, chiều cao lúc sinh,
tháng tuổi và đo cân nặng, chiều cao hiện tại.
Câu hỏi: Trong nghiên cứu trên:
Quần thể là gì?
Mẫu là gì?
Gồm các biến nào?


Ví dụ:
Để tìm hiểu về tình trạng suy dinh dưỡng của trẻ em  5 tuổi của TP.HCM
năm 2015, một khảo sát đã được thực hiện trên 500 trẻ em  5 tuổi tại 5
quận/huyện 1, 3, 6, Bình Tân, huyện Cần Giờ. Các nhà nghiên cứu đã hỏi
về cân nặng, chiều cao lúc sinh, tháng tuổi và đo cân nặng, chiều cao hiện
tại.

• Quần thể: trẻ em  5 tuổi sống tại TP.HCM năm 2015
• Mẫu:
500 trẻ em  5 tuổi đang sống tại 5 quận/huyện 1,
3, 6, Bình Tân, và huyện Cần Giờ
• Các biến trong nghiên cứu:
- cân nặng lúc sinh
- chiều cao lúc sinh
- tháng tuổi
- cân nặng hiện tại
- chiều cao hiện tại

 Sinh thống kê là sử dụng thống kê để giải đáp những vấn đề về
sinh học, y sinh học hoặc khoa học sức khỏe.
 Thống kê mô tả (Descriptive statistics): nghiên cứu việc tổng
hợp, số hóa, biểu diễn bằng đồ thị các số liệu thu thập được. Sau
đó tính toán các tham số đặc trưng cho tập hợp dữ liệu như: trung
bình, phương sai, tần suất, tỷ lệ, ...Mục đích là để mô tả tập dữ liệu
đó.
 Thống kê suy luận (Inferential statistics): là quá trình nghiên cứu
sự ngẫu nhiên, sai số của dữ liệu thu thập từ mẫu, từ đó mô hình
hóa và đưa ra các suy luận cho tổng thể. Các suy luận này có thể
là: trả lời đúng / sai cho các giả thuyết đặt ra (kiểm định giả thuyết
thống kê), ước lượng các tham số của tổng thể (ước lượng), mô tả
sự tác động qua lại giữa các biến số (tương quan), mô hình hóa
quan hệ giữa các biến số (hồi quy).


Vai trò của máy tính và phần mềm thống kê
 Các phần mềm thống kê sẽ giúp bạn nhanh chóng phân tích một
khối lượng dữ liệu lớn.
Ví dụ: dữ liệu bệnh viện: thời gian nằm viện, danh sách
các bệnh, chi phí điều trị,…
 Một số phần mềm thông dụng: SPSS, STATA, R
 Tuy nhiên: “rác vào thì rác lại ra”
 Máy tính và các phần mềm thống kê sẽ thực hiện các phân tích
do bạn đề nghị và sử dụng dữ liệu mà bạn cung cấp
 Máy tính và các phần mềm thống kê không thể nói cho bạn biết
phân tích bạn chọn có giá trị để trả lời cho câu hỏi bạn đặt ra
không.
 Do đó cần phải có KỸ NĂNG THỐNG KÊ

Nghiên cứu và thống kê
Xác định vấn đề nghiên cứu

Khái quát –Xây dựng
ý tưởng

Tổng quan y văn
Xem xét y đức
Thiết kê nghiên cứu định lượng

Lập kế hoạch nghiên
cứu

Thiết kế nghiên cứu định tính
Cách chọn mẫu, lấy mẫu
Thu thập dữ liệu

Thực hiện nghiên cứu

Độ tinh cậy và tính giá trị
Phân tích dữ liệu

Ứng dụng nghiên
cứu

Diễn giải kết quả nghiên cứu
Thực hành dựa trên bằng chứng

Thốn
g kê


Các mức độ của phân tích
 Đơn biến
 Nhị biến
 Đa biến


Phân tích đơn biến
 Chỉ phân tích một biến số duy nhất
Tình trạng bệnh
(có bệnh/không bệnh)

• Số lượng
• %
• Tỷ lệ mắc bêênh

Cân nặng
(kg)

• Trung bình
• BMI

Giới tính
(nam/nữ)

• Số lượng
• %

Phân tích nhị biến
 Phân tích mối quan hệ của 2 biến số

Giới tính
(nam/nữ)

Giới tính là biến số độc lập

Tình trạng bệnh
(có bệnh/không bệnh)

Tình trạng bệnh là biến số phụ thuộc


Cân nặng
(kg)

Tình trạng bệnh
(có bệnh/không bệnh)

Cân nặng là biến số phụ thuộc

Tình trạng bệnh là biến số độc lập