Phương pháp chọn mẫu trong nghiên cứu Dịch tễ Dược học
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (774.8 KB, 45 trang )
<span class='text_page_counter'>(1)</span><div class='page_container' data-page=1>
Phngphỏpchnmutrong
nghiờncudchtdchc
<b>Dịch tễ d ợc học </b>
<b>2009</b>
</div>
<span class='text_page_counter'>(2)</span><div class='page_container' data-page=2>
mụcưtiêuưhọcưtập
<b>Sau khi học xong bài này, học viên phải</b>
1. Phân tích đ ợc các yếu tố ảnh h ởng đến việc chọn mẫu và
yêu cầu của một mẫu nghiờn cu
2. Trình bày đ ợc các kỹ thuật chọn mẫu nghiên cứu.
3. Trình bày đ ợc cách tính cỡ mẫu nghiên cứu.
</div>
<span class='text_page_counter'>(3)</span><div class='page_container' data-page=3>
<b>Nội dung bài giảng</b>
1. Chọn mẫu trong nghiên cứu dịch tễ d ợc học
2. Kỹ thuËt chän mÉu nghiªn cøu
2.1. Kỹ thuật chọn mẫu xác suất
2.1.1. Mẫu ngẫu nhiên đơn
2.1.2. MÉu hÖ thèng
2.1.3. MÉu ngẫu nhiên phân tầng
2.1.4. Mẫu chùm
2.1.5. Mẫu nhiều giai đoạn
2.2. Kỹ thuật chọn mẫu không xác suất
2.2.1. Mẫu thuận tiện
2.2.2. MÉu chØ tiªu
2.2.3. Mẫu có mục đích
3. Xác định cỡ mẫu nghiên cứu
3.1. Các yếu tố ảnh h ởng đến cỡ mẫu
3.2. Cơ sở của việc tính cỡ mẫu
3.3. Quy trình tính cỡ mẫu
</div>
<span class='text_page_counter'>(4)</span><div class='page_container' data-page=4>
<i>ã Quần thể (population) là một nhóm lớn những cá thể có chung một </i>
đặc tr ng nhất định nào đó về tự nhiên, xó hi v sinh hc.
Ví dụ: Quần thể những ng ời dân sống ở thành phố Hà Nội, quần thể
các nhà thuốc t của thành phố Quận Đống Đa Hà Nội.<i></i>
<i>ã Mẫu (sample) là một nhóm nhỏ những cá thể đ ợc rút ra từ qn thĨ </i>
theo một ph ơng thức nhất định, mang tính đại diện của quần thể đó
và để phục vụ cho mục đích nghiên cứu.
</div>
<span class='text_page_counter'>(5)</span><div class='page_container' data-page=5>
<i>Hình 1: Sơ đồ thiết kế mẫu nghiên cứu </i>
<b>Quần thể </b>
<b>(N)</b>
<b>Mẫu (n)</b>
<b>Mẫu (n)</b>
Lấy mẫu ra nghiên cứu
Khái quát kết quả
nghiên cứu cho quần thể:
- Ý nghĩa thống kê
- Khoảng tin cậy
Tại sao phải đặt vấn đề chọn mẫu và
nghiên cứu theo mẫu?
</div>
<span class='text_page_counter'>(6)</span><div class='page_container' data-page=6>
<i>Chọn mẫu</i>
<i> là quá trình lựa chọn ra một số l ợng đơn vị nghiên </i><i>cứu từ một quần thể nghiên cứu (study population) xác định, rồi từ </i>
<i>tham số đo đ ợc trên mẫu có thể ngoại suy ra các tham số t ng </i> <i></i>
ứng của quần thể và có thể đ ợc sử dụng nh các giá trị thật của
quần thể trong các kế hoạch DTDH.
<i>Yêu cầu của một mẫu nghiên cứu</i>
<i>ã Mu phi i din cho quần thể: khi nó có tất cả các tính chất cơ </i>
bản của quần thể mà từ đó nó đ ợc rút ra.
<i>• Cỡ mẫu phải đủ lớn: để có thể cho phép khái quát hoá một cách </i>
tin cËy cho quần thể nghiên cứu.
<i>ã Phi m bo tớnh thc tế và tiện lợi: mẫu đ ợc chọn sao cho việc </i>
thu thËp sè liƯu lµ dƠ dµng vµ thn tiện (tính khả thi).
<i>ã Tính kinh tế và hiệu quả: thông tin thu đ ợc nhiều nhất trong khi chi </i>
</div>
<span class='text_page_counter'>(7)</span><div class='page_container' data-page=7>
<b>2. Kü thuËt chän mÉu nghiªn cøu (sampling techniques)</b>
Kỹ thuật chọn
mẫu không
xác suất
Kỹ thuật chän
mÉu x¸c suÊt
Mẫu ngẫu nhiên đơn
Mẫu hệ thống
MÉu chïm
MÉu ngẫu nhiên phân tầng
Mẫu thuận tiện
</div>
<span class='text_page_counter'>(8)</span><div class='page_container' data-page=8>
<b>2.1. K thuật chọn mẫu xác xuất (probability sampling)</b>
<b>2.1.1. Mẫu ngẫu nhiên đơn (simple random sample)</b>
<b>a. Định nghĩa</b>
Từ một quần thể nghiên cứu có kích th ớc là N, ta chọn một
mẫu có cỡ n trong đó mọi cá thể trong N đều có cơ hội đ ợc
chọn ra nh nhau
<b>b. Cách tiến hành chọn mẫu</b>
<i>ã Lp mt khung chọn mẫu có chứa tất cả các đơn vị mẫu </i>
bằng cách mã hoá tất cả các đơn vị quần thể với các số thứ
tự từ 1đến N.
<i>• Sử dụng một qúa trình ngẫu nhiên để chọn n cá thể vào mẫu, </i>
có nhiều cách nh : sử dụng bảng số ngẫu nhiên, sử dụng máy
vi tính (thực chất là sử dụng bảng số ngẫu nhiên), tung đồng
xu, ng xỳc xc, bc thm<i><b></b></i>
<i>ã Bảng số ngẫu nhiên (xem phụ lục) là một bảng đ ợc tạo ra bëi </i>
ch÷ sè tõ 0, 1, 2, 3 9 mà sự xuất hiện của mỗi chữ số trên <i><b></b></i>
</div>
<span class='text_page_counter'>(9)</span><div class='page_container' data-page=9>
<b>Ví dụ: HÃy chọn ngẫu nhiên 10 nhà thuốc trong số 200 nhà thuốc </b>
bằng bảng số ngẫu nhiên.
Tiến hành nh sau:
<i>ã B c 1: Lp danh sách và đánh số một cách ngẫu nhiên từ 1 n 200 </i>
tên các nhà thuốc nằm trong quần thể nghiên cứu.
<i>ã B c 2: Quyt nh nh thuc cú số chọn ra là số có 3 chữ số (bằng </i>
số chữ số của tổng thể các cá thể có trong quần thể nghiên cứu, ở
đây có 200 nhà thuốc tức là có 3 chữ số). Việc chọn đ ợc tiến hành
tùy theo quyết định của ng ời nghiên cứu, ví dụ trong tr ờng hợp này
là từ trên xuống d ới, từ trái qua phải và số có 3 chữ số cuối.
- Chän bÊt kú trªn bảng ngẫu nhiên (có thể dùng bút chì chấm một
<i>điểm bất kỳ trên bảng số ngẫu nhiên), giả sử chọn đ ợc số 42<b>751 ở </b></i>
dòng thứ 6 và cột thứ 4.
- Bắt đầu từ một số có 3 chữ số ở vị trí này (trong tr ờng hợp này là
<i><b>751) theo chiều từ trên xuống d ới, từ trái qua phải chọn ra 10 số có 3 </b></i>
chữ số nằm trong khoảng từ 001 đến 200. Tất cả các số bằng 000 và
lớn hơn 200 đều đ ợc loại ra. Trong tr ờng hợp này thì các số sau đ ợc
chọn là<i><b> 178, 103, 200, 170, 134, 127, 171, 119, 022, 060.</b></i>
</div>
<span class='text_page_counter'>(10)</span><div class='page_container' data-page=10>
<b>c. Ưu nh ợc điểm của chọn</b> <b>mẫu ngẫu nhiên đơn</b>
Ưu điểm
<i>• Ưu điểm chính: đây là kỹ thuật chọn mẫu cơ bản là cơ sở để thực </i>
hiƯn c¸c kü thuật chọn mẫu khác.
<i>ã K thut thc hin n giản, tính ngẫu nhiên cao và mẫu đ ợc chọn </i>
mang tính đại diện cao.
Nh ợc điểm
<i>• u cầu cơ bản đầu tiên trong kỹ thuật này đòi hỏi phải có danh </i>
<i>sách tồn bộ các đơn vị mẫu (khung mẫu), sau đó đánh số theo thứ </i>
tự để phục vụ cho việc chọn mẫu. Điều này rất khó thực hiện và đôi
khi không thể thực hiện đ ợc đối với mẫu lớn hoặc mẫu không ổn
định. (Khó khăn để có khung mẫu).
<i>• Bởi vì cơ hội đ ợc chọn vào mẫu của toàn bộ các cá thể trong quần </i>
<i>thể là nh nhau, nên các đơn vị quần thể đ ợc chọn vào mẫu có th </i>
phân bố tản mản trong quần thể. Vì thế việc thu thập số liệu sẽ khó
khăn, tốn kém và mất thời gian, tốn kém chi phí. (Phân bố tản mạn
của cá thể).
<i>ã Với các quần thể nghiên cứu có tham số nghiên cứu phân bố thay </i>
i rõ rệt theo cấu trúc quần thể, thì mẫu ngẫu nhiên đơn khó có thể
đem lại sự ớc l ợng phù hợp. (Biến số thay đổi theo cấu trúc quần
</div>
<span class='text_page_counter'>(11)</span><div class='page_container' data-page=11>
<b>2.2.2. MÉu hÖ thèng (systematic sample)</b>
<b>a. Định nghĩa</b>
Mi n v ca mu h thng qun thể đ ợc chọn bằng cách
áp dụng một khoảng hằng định k để chọn ngẫu nhiên ra n cá
thể, mà cá thể đầu tiên đ ợc chọn ngẫu nhiờn trong khong
cỏch k.
<b>b. Cách tiến hành chọn mẫu</b>
<i>ã Lập khung chọn mẫu: tất cả các đơn vị mẫu (sampling unit) </i>
trong quần thể định nghiên cứu đ ợc ghi danh sách hoặc trình
bày trên bản đồ.
<i>• Xác định khoảng cách mẫu k: </i>
+ Quần thể nghiên cứu có kích th ớc N xác định, cỡ mẫu là n,
khi đó khoảng cách k th ờng đ ợc tính theo cơng thức sau: k =
N / n (ngun d ơng).
+ Nếu quần thể nghiên cứu có kích th ớc không xác định, dựa
vào cỡ mẫu n ớc l ợng một khoảng cách k cần có để đạt đ ợc
cỡ mẫu cần lấy.
<i>• Xác định đơn vị quần thể của mẫu.</i>
+ Trong khoảng từ 1 đến k, dùng kỹ thuật chọn mẫu ngẫu
<i>nhiên đơn chọn ra một số ngẫu nhiên i (1< i <k).</i>
</div>
<span class='text_page_counter'>(12)</span><div class='page_container' data-page=12>
<b>Ví dụ: Để đánh giá việc thực hiện quy chế chuyên môn ở các </b>
nhà thuốc t tại Hà Nội với một danh mục là 900 nhà thuốc
tập trung tại 5 quận nội thành. Số nhà thuốc để tiến hành
khảo sát đ ợc xác định là 90.
<i>Kü thuËt chän mÉu hÖ thèng nh sau:</i>
<i>ã Tính khoảng cách mẫu k:</i>
k = 900 / 90 = 10
<i>• Trong khoảng từ 01 đến 10, sử dụng kỹ thuật chọn mẫu ngẫu </i>
nhiên đơn để chọn ra một số ngẫu nhiên. Giả sử số đ ợc chọn
ra là 4.áp dụng cách làm này ta có 89 nh thuc tip theo
ợc chọn là các nhà thuốc có số thứ tự lần l ợt là 14, 24, 34 <i><b>…</b></i>
874, 884, 894.
k k k k k
i i+k i+2k i+3k ... i+(n-1)k
</div>
<span class='text_page_counter'>(13)</span><div class='page_container' data-page=13>
c. Ưu nh ợc điểm của chọn
mẫu hệ thống
Ưu điểm
<i>ã Vic chn mu nhanh, d ỏp dng, c biệt là khi đã có sẵn </i>
khung chän mÉu.
<i>• Nếu danh sách các đơn vị trong quần thể đ ợc sắp xếp một </i>
cách ngẫu nhiên, thì việc chọn mẫu hệ thống cũng có các u
điểm t ơng tự nh chọn mẫu ngẫu nhiên đơn, hay nói cách
khác nó là một dạng khác của mẫu ngẫu nhiên đơn, nh ng
dễ triển khai hơn trên thực địa. Sai số chọn mẫu trên thực tế ít
gặp hơn so với mẫu ngẫu nhiên đơn, và cho phép thu thập đ
ợc nhiều thông tin hơn so với mẫu ngẫu nhiên đơn.
<i>• NÕu nh danh sách các cá thể của quần thể đ ợc xếp theo </i>
<i>thứ tự tầng thì đây là cách lựa chọn t ơng tự nh mẫu tầng có </i>
<i>tỷ lệ (proportionate stratified sample) tức là tầng có cỡ mẫu </i>
lớn hơn sẽ có nhiều cá thể đ ợc chọn vào mẫu hơn.
<i>ã Trong một số tr ờng hợp, mặc dù khung mẫu không có sẵn, </i>
</div>
<span class='text_page_counter'>(14)</span><div class='page_container' data-page=14>
<b>Ví dụ: Để điều tra việc sử dụng thuốc cho trỴ em d íi 5 ti trong </b>
hộ gia đình ở một thành phố, ng ời nghiên cứu có thể xác định
một quy luật chọn mẫu tr ớc khi thu thập số liệu nh sau:
<i>• Hộ gia đình đầu tiên đ ợc điều tra là hộ thứ nhất nm bờn phi </i>
n cụng an ph ng.
<i>ã Các hộ tiếp theo sẽ chọn bằng cách ng ời nghiên cứu tiÕp tơc ®i </i>
về phía bên phải và cứ cách 5 hộ gia đình lại điều tra một hộ.
<i>• NÕu gặp đ ờng rẽ thì ng ời nghiên cứu chỉ đ ợc rẽ tay phải.</i>
<i>ã Tt c cỏc b m trong hộ gia đình đ ợc chọn đều đ ợc hỏi ý </i>
kiến cho đến khi đủ số bà mẹ cần đ ợc khảo sát.
<i>• Trong mét sè tr êng hợp khác, các cá thể trong quần thể nghiên </i>
</div>
<span class='text_page_counter'>(15)</span><div class='page_container' data-page=15>
Nh ợc điểm
<i>ã Khi sp xp khung mu có một qui luật nào đó tình cờ trùng </i>
với khoảng k, các cá thể trong mẫu thiếu tính đại diện.
<i><b>• Ví dụ: Lấy số đơn thuốc khám cho trẻ em vào ngày chủ nhật. </b></i>
</div>
<span class='text_page_counter'>(16)</span><div class='page_container' data-page=16>
<b>2.1.3. MÉu ngẫu nhiên phân tầng (stratified random sample)</b>
<b>a. Định nghĩa</b>
Mu ngu nhiên phân tầng là mẫu đạt đ ợc bởi việc phân chia các
cá thể của quần thể nghiên cứu thành các nhóm riêng rẽ đ ợc gọi là
tầng và ở mỗi tầng lại sử dụng kỹ thuật chọn mẫu ngẫu nhiên đơn
để chọn ra đơn vị quần thể nghiên cứu.
<i>Hình 4: Sơ đồ kỹ thuật chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng</i>
Tất cả các bệnh
viện
N
N1 N2 N3
Các bệnh viện trung
bình
Các bệnh viện nhỏ
n1
n2 n3
</div>
<span class='text_page_counter'>(17)</span><div class='page_container' data-page=17>
<b>2.1.3. Mẫu ngẫu nhiên phân tầng (stratified random sample)</b>
<b>b. Cách tiến hành chọn mẫu</b>
1/. Xỏc nh tng
<i>Tr c tiên phải xác định rõ ràng thế nào là một tầng, hay nói cách khác là </i>
phân chia quần thể nghiên cứu thành các tầng dựa vào một vài đặc tr ng
nào đó nh nhóm tuổi, giới, tầng lớp xã hội, dân tộc, vùng thành thị, nông thôn,
vùng xa xơi hẻo lánh. Tầng là một nhóm con của quần thể, giữa các tầng
kh«ng cã sù chång chÐo.
2/. Xác định cỡ mẫu cho từng tầng
<i>• Cần tiến hành xác định cỡ mẫu nghiên cứu và phân bố c mu y cho tng </i>
tầng theo cách sau:
<i>ã Gọi n là cỡ mẫu nghiên cứu toàn bộ, H là số tầng. Nếu phân bố cỡ mẫu cần </i>
lấy ở mỗi tầng là nh nhau (Phân bố ngang bằng) thì cỡ mẫu cần lấy ở từng
tầng có thể ® ỵc tÝnh nh sau ni = n / H
<i>• Nếu số đơn vị quần thể ở mỗi tầng là khác nhau, gọi số cá thể của quần th </i>
ở tầng thứ <b>i là Ni (Phân bố tỷ lÖ), ta cã </b>
ni = Ni x n / N
Trong đó: ni là cỡ mẫu mỗi tầng; Ni là kích cỡ tầng thứ <b>i.</b>
<i>• Vì n / N là cố định, do vậy cỡ mẫu cần lấy ở mỗi tầng phụ thuộc vào số đơn vị </i>
cá thể có ở tầng đó, có nghĩa là Ni càng lớn thì cỡ mẫu đ ợc lấy ra lớn, và ng
ỵc lại.
3/. Chọn mẫu cho mỗi tầng
<i><b>ã Ti tng th i có số đơn vị quần thể là Ni , tiến hành chọn ra n</b></i><b>i đơn vị chọn </b>
mẫu bằng kỹ thuật chọn mẫu ngẫu nhiên đơn.
<i><b>• Chú ý: Các phân tích thống kê (nh giá trị trung bình, độ lệch) đ ợc tính tốn </b></i>
</div>
<span class='text_page_counter'>(18)</span><div class='page_container' data-page=18>
<b>Ví dụ: Để đánh giá việc thực hành kê đơn tốt (Good Prescribing </b>
Practice) của các bác sĩ trong bệnh viện. Ng ời ta tiến hành khảo sát
các đơn thuốc đ ợc kê cho bệnh nhân ở các khoa phòng điều trị
trong ngày của bệnh viện đó. Giả sử trong ngày khảo sát, khoa A có
60 bệnh nhân, khoa B có 40 bệnh nhân, khoa C có 30 bệnh nhân,
khoa D có 50 bệnh nhân. Tổng số bệnh nhân trong ngày khảo sát là
200 (mỗi bệnh nhân sẽ có một đơn thuốc điều trị trong ngày).
<i>• Nếu cỡ mẫu nghiên cứu đ ợc xác định l 80 n trong s 200 n </i>
ợc kê trong ngµy. Ta cã:
N = 200, NA = 60, NB = 40, NC = 30, ND = 50, NE = 20.
<i>ã</i> <sub>Số tầng H = 5, n = 80.</sub>
- Tr ờng hợp phân bố ngang bằng: Số cá thể đ ợc lấy ra ở mỗi tầng là
nh nhau
n = n / H = nA= nB = nC = nD = nE = 80/5 = 16.
- Tr ờng hợp phân bố tỷ lệ:
ni = Ni x n / N
<i>ã Sau khi áp dụng công thức và thay sè ta cã:</i>
nA = NA x n / N = 24; nB = NB x n / N = 16; nC = NC x n / N = 12;
nD = ND x n / N = 20; nE = NE x n / N = 8.
<i>• Nh vậy theo cách phân bố tỷ lệ đơn thuốc đ ợc lấy ra ở khoa A là 24, </i>
</div>
<span class='text_page_counter'>(19)</span><div class='page_container' data-page=19>
<b>c. Ưu nh ợc điểm của chọn</b> <b>mẫu phân tầng</b>
Ưu ®iÓm
- Tạo ra mỗi tầng một sự đồng nhất về yếu tố đ ợc chọn để
phân tầng, do đó sẽ giảm đ ợc sự chênh lệch giữa các cá
thể, mang lại một sự ớc l ợng chính xác hơn so với kiểu chọn
mẫu ngẫu nhiên đơn.
- Quá trình thu thập dữ liệu th ờng dễ hơn so với mẫu ngẫu
nhiên đơn. Giá thành chi phí cho một quan sát trong cuộc
điều tra có thể thấp hơn do sự phân tầng quần thể thuận lợi
cho việc tổ chức thực hiện.
- Ngoài việc thu thập đ ợc thông tin về sự phân bố đặc tr ng
trên tồn bộ quần thể, đồng thời lại có thêm những nhận
định riêng cho từng tầng.
b. Nh ỵc điểm
</div>
<span class='text_page_counter'>(20)</span><div class='page_container' data-page=20>
<b>2.1.4. Mẫu chùm (cluster sample)</b>
<b>a. Định nghĩa</b>
Mu chùm là mẫu đ ợc thực hiện bởi việc lựa chọn ngẫu nhiên các nhóm cá thể,
trong đó mỗi nhóm cá thể đ ợc gọi là một chùm và quần thể nghiên cứu là tập hợp
gồm nhiều chùm. Trong tr ờng hợp này đơn vị mẫu là các chùm chứ khơng phải là
các cá thể.
<b>b. C¸ch tiÕn hµnh chän mÉu</b>
1/. Xác định các chùm
Chùm (cụm) là một tập hợp các cá thể thuộc một phạm vi khách quan nào đó hoặc
do ng ời nghiên cứu tự đặt ra. Ví dụ: chùm là một làng, xã trong đó có chứa các cá
thể là hộ gia đình trong làng, xã đó; chùm cũng có thể là một tỉnh hoặc một huyện
trong đó có các cá thể là các nhà thuốc trong tỉnh hoặc huyện đó Các chùm th ờng <i><b>…</b></i>
kh«ng cã cïng kÝch cì.
2/. Lùa chän chïm
Sau khi xác định các chùm trong quần thể nghiên cứu, dùng kỹ thuật chọn mẫu ngẫu
nhiên đơn hoặc cách chọn mẫu khác để chọn ra mẫu nghiên cứu gồm một số chùm.
Từ đây tùy theo ý định của ng ời nghiên cứu có nhiều cách chọn tiếp theo khác nhau:
+ Tất cả cá thể trong các chùm đã đ ợc chọn sẽ đ ợc đ a vào nghiên cứu khảo sát, tức
<i>là đơn vị mẫu (sampling unit) chính là các chùm đ ợc chọn, và yếu t quan sỏt </i>
<i>(observation element) là các cá thể trong chùm. Tr ờng hợp này ng ời ta gọi là mÉu </i>
<i>chïm mét bËc.</i>
+ Từ mỗi chùm đã đ ợc chọn, chọn ngẫu nhiên đơn để lấy ra các cá thể vào mẫu, gọi
<i>là mẫu chùm hai bậc.</i>
</div>
<span class='text_page_counter'>(21)</span><div class='page_container' data-page=21>
<b>Ví dụ: Một khảo sát đánh giá việc thực hành nhà thuốc tốt (Good </b>
Pharmacy Practice) trong toàn quốc năm 1995, đối t ợng cần quan
sát đó là các nhà thuốc t . Tổng số nhà thuốc t trong cả n ớc vào
khoảng 5000. Chúng ta khơng thể có danh sách đầy đủ cả 5000 nhà
thuốc, và những lý do khác nhau để có thể áp dụng các ph ơng
pháp nh : mẫu ngẫu nhiên đơn, mẫu hệ thống, mẫu phân tầng chọn
ra mẫu cần thiết cho nghiên cứu. Trong tr ờng hợp này ng ời ta có thể
sử dụng kỹ thuật chọn mẫu chùm để đ a ra mẫu nghiên cứu. Chùm ở
đây đ ợc xác định là các tỉnh hoặc thành phố t ơng đ ơng. Bằng kỹ
<i>thuật chọn mẫu ngẫu nhiên đơn để chọn ra các đơn vị mẫu là 6 </i>
tỉnh, thành phố.
TiÕn hµnh chän mÉu chïm nh sau:
- Nếu toàn bộ các nhà thuốc t ở 6 tỉnh đ ợc chọn để khảo sát thì
mẫu đ ợc chọn là mẫu một bậc.
- Nếu toàn bộ các nhà thuốc ở 6 tỉnh trên đ ợc lập danh sách, từ đó,
bằng kỹ thuật chọn mẫu ngẫu nhiên để chọn ra một số nhà thuốc
để nghiên cứu. Mẫu đ ợc chọn là mẫu 2 bậc.
- Từ 6 tỉnh đã đ ợc chọn, tiến hành lập danh sách toàn bộ các huyện
(quận, thị xã) trong các tỉnh. Sử dụng kỹ thuật chọn mẫu ngẫu nhiên
đơn để chọn ra một số huyện làm làm đơn vị mẫu trung gian. Từ các
huyện đ ợc chọn, ng ời ta lại đ ợc lại lập danh sách toàn bộ nhà
</div>
<span class='text_page_counter'>(22)</span><div class='page_container' data-page=22>
<b>c. Ưu nh ợc điểm của chọn mẫu chùm</b>
Ưu điểm
<b>ã ỏp dụng rộng rãi trên thực tế, đặc biệt là các nghiên cứu trên </b>
một phạm vi địa d rộng, độ phân tán cao, danh sách các cá
thể trong quần thể khơng có, chỉ có danh sách hoặc bản
cỏc chựm.
<i>ã Chi phí nghiên cứu với mẫu chùm th ờng là rẻ hơn so với các </i>
cỏch chn mẫu khác. Các cá thể trong một chùm th ờng gần
nhau do đó việc đi lại cũng dễ dàng v thun tin hn.
Nh ợc điểm
<i>ã Tớnh i din ca mẫu chùm th ờng thấp hơn so với mẫu đ c </i>
chọn bằng ph ơng pháp khác. Để tăng tính chính xác ng ời ta
th ờng phải tăng cỡ mÉu.
<i>• Có một t ơng quan nghịch giữa cỡ của của chùm và tính đại </i>
diện cảu mẫu, do vậy cỡ chùm càng nhỏ tính đại diện của
mẫu càng tăng. Tuy nhiên khi đó chi phí cho nghiên cứu s
cao hn.
<i>ã Phân tích số liệu từ chùm th ờng phức tạp hơn so với các mẫu </i>
khác.
<i>ã Việc lựa chọn số chùm vào mẫu cũng khó khăn, nhất lµ khi cì </i>
</div>
<span class='text_page_counter'>(23)</span><div class='page_container' data-page=23>
<b>2.1.5. MÉu nhiỊu giai ®o¹n ( multi - period sample)</b>
Cách chọn mẫu này hay gặp trong các cuộc nghiên cứu
khảo sát với các quần thể lớn, phạm vi địa d rộng, cấu trúc
phức tạp. Khi đó cần phải sử dụng phối hợp nhiều kỹ thuật
chọn mẫu khác nhau trong các giai đoạn khác nhau. Thậm
chí có thể kết hợp cả mẫu xác suất và mẫu không xác suất.
<b>VÝ dô: trong vÝ dơ trªn ng êi ta cịng cã thĨ cã c¸ch chän mÉu </b>
</div>
<span class='text_page_counter'>(24)</span><div class='page_container' data-page=24>
<b>2.3. Kü thuËt chọn mẫu không xác suất </b>
<b>(non - probability sampling)</b>
Chn mu khơng xác suất th ờng dễ thực hiện, chi phí thấp, nh
<b>ng do lựa chọn không ngẫu nhiên nên tính đại diện cho quần </b>
thể nghiên cứu thấp. Nếu nh mục đích của quần thể nghiên
cứu là để đo l ờng các biến số và từ đó khái qt hóa cho
một quần thể thì các kết quả thu đ ợc từ mẫu không xác suất
th ờng không đủ cơ sở khoa học cho việc ngoại suy . Do đó <i>“</i> <i>”</i>
ph¶i thËn träng khi ® a ra c¸c kÕt luËn.
Với một số loại nghiên cứu đ ợc thiết kế với mục đích thăm dị
hoặc muốn tìm hiểu sâu một vấn đề nào đó của quần thể, thì
khi đó việc chọn mẫu xác suất là khơng cần thiết và có thể
áp dụng cách chọn mẫu không xác suất.
</div>
<span class='text_page_counter'>(25)</span><div class='page_container' data-page=25>
<b>2.3. Kü thuật chọn mẫu không xác suất </b>
<b>(non - probability sampling)</b>
<b>2.3.1. MÉu thuËn tiÖn (convenience or accidental sample)</b>
- Mẫu đ ợc lựa chọn dựa trên cơ sở các cá thể có sẵn khi thu
thập số liệu, ví dụ tất cả các đơn thuốc đ ợc bán trong ngày.
- Cách chọn mẫu này khơng quan tâm đến việc lựa chọn có
ngẫu nhiên hay không, và hay đ ợc áp dụng trong nghiên cứu
lâm sàng.
<b>2.3.2. MÉu chØ tiªu (quota sample)</b>
<i>- Mẫu thu đ ợc đảm bảo rằng có một số (số l ợng) đơn vị mẫu </i>
nhất định với những tính chất đặc tr ng của quần thể nghiên
cứu s cú mt trong mu.
- Cách chọn mẫu này gần giống chọn mẫu phân tầng nh ng
không ngẫu nhiªn.
- Ng ời nghiên cứu đặt kế hoạch sẽ chọn bao nhiêu đối t ợng
<i>cho mỗi tầng hoặc nhóm đối t ợng, và bằng cách chọn mẫu </i>
</div>
<span class='text_page_counter'>(26)</span><div class='page_container' data-page=26>
<b>2.3.3. Mẫu có mục đích (purposive sample)</b>
- Mẫu thu đ ợc dựa trên cơ sở ng ời nghiên cứu đã xác định tr ớc các
nhóm quan trọng trong quần thể để tiến hành thu thập số liệu.
- C¸c nhãm kh¸c nhau sÏ cã tû lƯ mÉu khác nhau.
- Cách chọn mẫu này hay dùng trong các điều tra thăm dò, phỏng
vấn sâu.
<b>Ví dụ: Một nghiên cứu điều tra kiến thức và thực hành cđa c¸n bé y </b>
tế trong việc sử dụng kháng sinh cho trẻ em d ới 5 tuổi tại một huyện
nông thôn Việt Nam sử dụng thiết kế nghiên cứu mô tả cắt ngang
kết hợp giữa nghiên cứu định l ợng và định tính. Cỡ mẫu cho nghiên
cứu định l ợng gồm tất cả 392 y tế có làm cơng tác khám chữa bệnh
cho trẻ d ới 5 tuổi; mẫu cho nghiên cứu định tính (phỏng vấn sâu)
gồm 7 CBYT đ ợc chọn dựa vào tinh thần sẵn sàng hợp tác nghiên
cứu, trình độ chuyên môn, điều kiện địa lý và đối t ợng BN đến khám
chữa bệnh, mua thuốc, gồm có:
- 01 BS lµm viƯc ë Khoa Nhi BV hun.
- 01 BS lµm viƯc ë khoa Håi søc cÊp cøu BV hun.
- 01 BS làm việc ở Phòng khám t nhân.
- 01 BS làm việc ở TYT xÃ.
- 01 DSĐH làm việc ở Nhà thuốc t nhân.
- 01 DSTH làm việc ở Đại lý thuốc của Công ty cổ phần d ợc phẩm
của tỉnh.
</div>
<span class='text_page_counter'>(27)</span><div class='page_container' data-page=27>
<b>3. Cách tính cỡ mẫu</b>
3.1. Các yếu tố ảnh h ởng tới cỡ mẫu
- Loại thiết kế nghiên cứu
- Ph ơng pháp chọn mẫu
- Tần suất xuất hiện của các biến số đ ợc nghiên cứu
- Đặc tính biến thiên của c¸c biÕn sè
- Mức độ sai lệch cho phép giữa tham số mẫu và tham số quần
thể mong muốn
- KÕ ho¹ch thu thËp sè liƯu
- Nếu muốn khảo sát nhiều tham số trong cùng một nghiên cứu,
thì cỡ mẫu phải đ ợc xác định độc lập với từng biến số sau đó
lựa chọn cỡ mẫu lớn nhất.
</div>
<span class='text_page_counter'>(28)</span><div class='page_container' data-page=28>
3.2. C¬ së tÝnh kÝch th íc mẫu
<i>ã Cơ sở tính kích th ớc mẫu dựa trên cơ sở lý thuyết về khoảng </i>
<i>tin cậy (Confidence Interval - Cl):</i>
<i><b>• Muốn sử dụng tham số mẫu (x) để ớc đốn cho giá trị thật </b></i>
<b>cđa qn thể () thì khó có thể ớc l ợng điểm mà phải ớc </b>
<i>l ợng khoảng, nghĩa là phải mở ra một khoảng giới hạn tin </i>
<i>cy v hy vọng rằng với một độ tin cậy nhất định thì giá trị </i>
<b>thật của quần thể (μ) sẽ nằm trong khoảng tin cậy đó.</b>
<b> Quần thể nghiên cứu Mẫu nghiên cứu</b>
<i><b> Hình 6: Các tham số đặc trưng của mẫu và của quần thể </b></i>
← Giới hạn trên
+ d (= Z x SE)
← Ước lượng điểm (x mẫu)
- d (= Z x SE)
← Giới hạn dưới
<b>μ</b> quần thể
P
μ
σ2<sub> </sub>
</div>
<span class='text_page_counter'>(29)</span><div class='page_container' data-page=29>
C«ng thøc biĨu diƠn khoảng tin cậy của một ớc l ợng:
<b>P ( quần thể - x mẫu) < d (độ chính xác mong muốn) = 1 - </b>α
Trong đó: là mức ý nghĩa thống kê.α
Hay:
Kho¶ng tin cËy = Tham sè mÉu HÖ sè tin cËy x Sai chuÈn<i><b>±</b></i>
(Cl) (x) (Z) (SE-Standard Error)
Tr ờng hợp ớc l ợng một giá trị trung bình
Tr ờng hợp ớc l ợng một tû lƯ
Trong đó p: Tỷ lệ ớc l ợng của quần thể q = 1 - p.
SD
√ n
SE =
</div>
<span class='text_page_counter'>(30)</span><div class='page_container' data-page=30>
Việc xác định cỡ mẫu còn cần theo quy trình tổng quát sau:
<b>Quy định phạm vi sai số có thể chấp nhận được </b>
<b>giữa ước lượng của mẫu và quần thể</b>
<b>Quy định mức độ tin cậy muốn có </b>
<b>trong q trình ước lượng</b>
<b>Ước tính độ lệch chuẩn / tỷ lệ quần thể</b>
<b>Sử dụng cơng thức tính cỡ mẫu phù hợp</b>
3.3. Quy tr×nh tÝnh cì mÉu
</div>
<span class='text_page_counter'>(31)</span><div class='page_container' data-page=31>
<b>a. Qui định phạm vi sai số cho phép</b>
<i>• Yếu tố ảnh h ởng đầu tiên đến cỡ mẫu nghiên cứu là độ lớn </i>
cña sai sè. Cã rÊt nhiều các loại sai số nh sai số thô, sai số hệ
thống, sai số quan sát <i><b></b></i>
<i>ã §é lín cđa sai sè ph¶i n»m trong dung sai cho phÐp cđa mơc </i>
đích nghiên cứu. Để loại bỏ sai số cần kiểm soát kỹ khi xây
dựng đề c ơng nghiên cứu, tiêu chuẩn thống nhất, dụng cụ
quan sát chuẩn, tập huấn, giám sát, thực hiện mù đơn, mù
đơi, mù kép, mù ba <i><b>…</b></i>
<i>• Lựa chọn độ lớn của sai số (khoảng sai số cho phép) phụ </i>
</div>
<span class='text_page_counter'>(32)</span><div class='page_container' data-page=32>
<b>b. Định rõ độ tin cậy để từ đó xác định hệ số tin cậy</b>
<i>• Nếu muốn kết quả nghiên cứu với mức tin cậy là 100% thì </i>
phải điều tra toàn bộ cá thể trong quần thể. Song điều này
quá tốn kém và không thực tế.
<i>ã Th ờng phải chấp nhận mức tin cËy d íi 100%. </i>
<i>• Thực tế mức (độ) tin cậy th ờng đ ợc sử dụng là 99%, 95% và </i>
90%, øng víi = 0,01; 0,05 và 0,1.
<i>ã Mức tin cậy 95% đ ợc sử dụng phổ biến trong nghiên cứu y - d </i>
ợc, kinh tÕ, x· héi, cho phÐp kÕt qđa nghiªn cøu sai khác 5%
so với giá trị thực của quần thĨ.
<i>• Thơng th ờng ng ời ta hay nói đến các hệ số tin cậy sau:</i>
Møc tin cËy (1-) T ¬ng øng Z(1 - /2)
0,90 1,65
0,95 1,96
</div>
<span class='text_page_counter'>(33)</span><div class='page_container' data-page=33>
<b>c. Ước tính độ lệch chuẩn</b>
<i>• Nếu tr ớc đây đã có nghiên cứu và đ ợc xem nh là t ơng tự với </i>
lần này thì có thể lấy độ lệch chuẩn của lần điều tra tr ớc.
<i>• Điều tra thử để tính độ lệch chuẩn.</i>
<i>• Ước tính độ lệch chuẩn theo khoảng biến thiên (R). Nếu là </i>
phân phối chuẩn thì:
<i>ã SD = R/6 = (X</i>max - Xmin) / 6
<i>•</i> <sub>X</sub><sub>max</sub><sub> và X</sub><sub>min</sub><sub> là giá trị lớn nhất và nhỏ nhất thu đ ợc của đối </sub>
t ợng nghiên cứu.
<b>d. Ước tính giá trị tỷ lệ</b>
<i>ã Ước tính dựa trên các nghiên cứu tr ớc.</i>
<i>• Nghiên cứu thử để xác định tỷ lệ P.</i>
<i>• Tr ờng hợp cần thiết có thể gán cho P = 0,5; khi đó P(1 - P) sẽ </i>
</div>
<span class='text_page_counter'>(34)</span><div class='page_container' data-page=34>
<b>3.4. Cách tính cỡ mẫu thông th ờng</b>
<b>3.4.1. Cỡ mẫu cho nghiên cứu mô tả</b>
<b>3.4.1.1. Cỡ mẫu cho việc ớc tính một giá trị trung bình trong quần </b>
<b>thể</b>
<i>ã Vi mức tin cậy (1 - ) định tr ớc, tr ng hp qun th vụ hn, </i>
áp dụng công thức:n = Z2
(1 - /2)α x s2/d2 .
n là cỡ mẫu nghiên cứu cần có.
<i>• s là độ lệch chuẩn ( ớc tính từ một nghiên cứu tr ớc đó hoặc từ </i>
một nghiên cứu thử).
<i>ã d là khoảng sai lệch cho phép giữa tham số mẫu và tham số </i>
quần thể.
là mức độ tin cậy, th ờng đ ợc chọn là 0,1, 0,05 hoặc 0,01
ứng với độ tin cậy là 90%; 95%và 99%.
<i>• HƯ sè tin cËy Z</i>(1 - /2) phơ thuộc vào giới hạn tin cậy (1 - ) mà
</div>
<span class='text_page_counter'>(35)</span><div class='page_container' data-page=35>
<b>Ví dụ: Tính cỡ mẫu cho một nghiên cứu điều tra xác định giá </b>
tiền trung bình một đơn thuốc. Ng ời ta đã tiến hành một
nghiên cứu thử và xác định đ ợc độ lệch chuẩn khi tính giá
tiền trung bình một đơn thuốc của nghiên cứu thử là 1,03. Ng
ời điều tra tin t ởng 95% rằng kết quả nghiên cứu của mình chỉ
sai lệch so với quần thể chỉ là 10%.
<i>Cách tính:</i>
<i>ã Chọn = 0,5, nh vậy mức tin cËy sÏ lµ (1 - ) = 95%. Tra bảng </i>
tìm hệ số tin cậy Z(1 - /2) 1,96.
<i>ã Khi đó </i>
n = 1,962 x 1,032/ 0,12 = 407,6
<i>ã Nh vậy cỡ mẫu cần thiết cho nghiên cứu này tối thiểu phải là </i>
</div>
<span class='text_page_counter'>(36)</span><div class='page_container' data-page=36>
<i>ã n là cỡ mẫu cần cho nghiên cứu.</i>
<i>ã áp dụng c«ng thøc sau: n = Z</i>2
(1 - /2)α x p (1 - p)/d2.
<i>• P là tỷ lệ ớc tính dựa trên các nghiên cứu tr ớc đó, hoặc là </i>
nghiên cứu thử. Tr ờng hợp thông tin này khơng đ ợc biết ta có
thể gán cho P = 0,5; khi đó P(1 - P) sẽ lớn nhất và cỡ mẫu là
tối đa.
<i>• d là khoảng sai lệch cho phép giữa tỷ lệ thu đ ợc từ mẫu và </i>
<i>quần thể, d có thể là giá trị tuyệt đối (độ chính xác tuyệt đối) </i>
hoặc t ơng đối (độ chính xác t ơng đối).
<i>• HƯ sè tin cËy Z</i>(1 - /2) phơ thc vµo giíi hạn tin cậy (1 - ) mà
ng i nghiờn cứu tự xác định.
</div>
<span class='text_page_counter'>(37)</span><div class='page_container' data-page=37>
<b>Ví dụ: Tính số đơn thuốc cần thiết để điều tra tỷ lệ các đơn </b>
thuốc có số thuốc đ ợc kê nhiều hơn 3 thuốc trong một đơn
tại các nhà thuốc. Từ kinh nghiệm thực tế ng ời ta cho rằng tỷ
lệ này không quá 20%, kết quả nghiên cứu mong muốn sai
khác 25% so với tỷ lệ đó (độ chính xác t ơng đối là sai khác
25%) ở mc tin cy 95%.
<i>Cách tính:</i>
<i>ã Chọn = 0,5, nh vËy møc tin cËy sÏ lµ (1 - ) = 95%. HÖ sè tin </i>
cËy Z(1 - /2) tra bảng bằng 1,96.
<i>ã Tr ng hp ny nu quy ra độ chính xác tuyệt đối sẽ là 5% (tính </i>
</div>
<span class='text_page_counter'>(38)</span><div class='page_container' data-page=38>
<b>Ví dụ: Để tìm hiểu tìm hiểu mối liên quan bệnh đ ờng hô hấp </b>
(tai mi hng) với việc tiếp xúc th ờng xuyên với hoá chất. Tỷ
lệ này ở một nghiên cứu tr ớc đó là 65%. Tỷ lệ sai lệch mong
muốn không quá 5% so với tỷ lệ thực (độ chính xác tuyệt đối).
<i>C¸ch tÝnh:</i>
Chän = 0,5 nh vËy møc tin cËy sÏ lµ 1 - = 95%. HƯ sè tin
cËy Z(1 - /2)tra b¶ng b»ng 1,96.
Ta cã n = = Z2
(1 - /2)α x p (1 - p)/d2 = 1,962 x 0,2(1 - 0,2)/0,052 =
245,9.
</div>
<span class='text_page_counter'>(39)</span><div class='page_container' data-page=39>
<b>3.4.2. Cỡ mẫu cho nghiên cứu phân tÝch</b>
<b>3.4.2.1. Cỡ mẫu cho việc kiểm định sự khác nhau gia 2 giỏ tr </b>
<b>trung bỡnh</b>
<i>ã Giá trị trung bình của 2 quần thể A và B có sự khác biệt </i>
không? Giá trị này là bao nhiêu? Cần điều tra ở mỗi quần thể
bao nhiêu cá thể?
<i>ã Với quần thể A có giá trị </i>A; và quần thể B có giá trị B.
<i>ã Mc ớch ca nghiờn cứu là tìm sự khác biệt </i>A - B;
<i>• Từ quần thể A, chọn một mẫu n</i>A, t ơng tự từ quần thể B chọn
một mẫu nB.
<i>ã Nghiên cứu các mẫu này, ta thu đ ợc các giá trị t ơng ứng X</i>A
v XB , v do vậy xác định đ ợc XA - XB;
<i>ã Giả sử n</i>A = nB ta có:
n = nA = nB = Z2(1 - /2)α x (s2A + s2B) / d2
<i>• Tr ờng hợp sA = sB ta có cơng thức đơn giản hơn</i>
</div>
<span class='text_page_counter'>(40)</span><div class='page_container' data-page=40>
<b>Ví dụ: Cần phải thu thập bao nhiêu đơn thuốc để tìm sự khác </b>
biệt về số thuốc trung bình trong một đơn đã đ ợc kê bởi bác
sĩ đ ợc thu thập từ các nhà thuốc t ở Hà Nội (quần thể A), và
những đơn thuốc đ ợc thu thập từ các nhà thuốc t ở Thành
phố Hồ Chí Minh (quần thể B), với mức độ tin cậy 95% và sai
số là 0,1. Giả sử ph ơng sai quần thể ở 2 nhóm này là nh nhau
và bằng 1,0.
<i>• Ta cã: s = 1,0 ; d = 0,1; 1 - = 0,95 ; 0,05 ; Z</i>α (1 - /2) = 1,96
<i>• Cho rằng số đơn thuốc cần phải thu thập ở mỗi quần thể là </i>
nh nhau, áp dụng công thức trên ta có:
n = 1,96 x 2 x 1/ 0,12 = 768
<i>• Nh vậy số đơn thuốc cần phải thu thập ở mỗi nhóm tối thiểu </i>
</div>
<span class='text_page_counter'>(41)</span><div class='page_container' data-page=41>
<b>3.4.2.2.</b> <b>Cỡ mẫu cho việc kiểm định sự khác nhau giữa 2 tỷ lệ</b>
<i>• Gọi P</i>A là tỷ lệ đặc tr ng của quần thể A, PB là tỷ lệ đặc tr ng
cña quần thể B. Khoảng tin cậy (1 - ) cho α PA - P<b>B</b>lµ:
PA - PB Z<i><b>±</b></i> (1 - /2) [PA(1 - PA)/nA + PB(1 - PB)/nB]1/2
<i>ã Đặt d = Z</i>(1 - /2) [PA(1 - PA)/nA + PB(1 - PB)/nB]1/2
<i>ã Giả sö n = n</i>A = nB ta cã:
n = Z(1 - /2) x [PA(1 - PA)/nA + PB(1 - PB)/nB]1/2/ d2
<i>• Nếu P</i>A - PB = P, khi đó
n = Z(1 - /2) x 2P(1 - P) / d2
Trong đó: PA ,PB là hai tỷ lệ đ ợc ớc tính từ những nghiên cứu tr
ớc đó hoặc là ớc tính từ nghiên cứu thử.
</div>
<span class='text_page_counter'>(42)</span><div class='page_container' data-page=42>
<b>3.3.3. Cì mÉu cho quần thể hữu hạn</b>
<i>ã C mu ó c tính trong các tr ờng hợp trên là cho các </i>
mẫu rút ra từ một quần thể vô hạn.
<i>ã Tr ờng hợp quần thể là hữu hạn, ng ời ta ph¶i hiƯu chØnh cho </i>
cỡ mẫu. Có nhiều ph ơng pháp để hiệu chỉnh cỡ mẫu trong
quần thể hữu hạn, chẳng hạn có thể dùng cơng thức sau:
n = ni N/ (ni + N)
<i>• Trong đó: N là kích th ớc quần thể hữu hạn; n là cỡ mu c </i>
rút ra từ quần thể này; ni là cỡ mẫu tính theo quần thể vô hạn
</div>
<span class='text_page_counter'>(43)</span><div class='page_container' data-page=43>
<b>Câu hỏi ôn tập </b>
1. HÃy phân tích yêu cầu của một mẫu nghiên cứu.
2. C mẫu nghiên cứu: Phân tích các yếu tố ảnh h ởng, các b ớc
tiến hành để xác định cỡ mu nghiờn cu.
3. Trình bày cách tính cỡ mẫu cho nghiên cứu mô tả.
4. Trình bày cách tính cỡ mẫu cho nghiên cứu phân tích.
5. Kỹ thuật chọn mẫu nghiên cứu: sự khác nhau giữa chọn mẫu
xác suất và chọn mẫu không xác suất.
6. K thuật chọn mẫu ngẫu nhiên đơn: định nghĩa, cách tiến
hành, u nh ợc điểm.
7. Kỹ thuật chọn mẫu ngẫu hệ thống: định nghĩa, cách tiến
hành, u nh ợc điểm.
8. Kỹ thuật chọn mẫu phân tầng: định nghĩa, cách tiến hành, u
nh ợc điểm.
9. Kỹ thuật chọn mẫu chùm: định nghĩa, cách tiến hành, u nh ợc
điểm.
</div>
<span class='text_page_counter'>(44)</span><div class='page_container' data-page=44>
<b>Tµi liệu tham khảo</b>
1. Bộ y tế (2007), Dịch tễ d ợc học, Nhà xuất bản y học, tr. 69 - 87.
2. Học viện quân y (2002), Ph ơng pháp nghiên cứu Y - D ợc học ,
Nh xut bản Quân đội nhân dân, tr. 79 - 98.
3. Học viện quân y (2007), Bộ môn Dịch tễ học quân sự, Nhà xuất
bản Quân đội nhân dân, tr. 100 - 107.
</div>
<span class='text_page_counter'>(45)</span><div class='page_container' data-page=45>
45
<b>Cluster sample </b>
<b>Cluster sample </b>
67/352 clusters
67/352 clusters
<sub></sub>
<sub></sub><sub></sub><sub></sub>
<sub></sub><sub></sub>
<sub></sub>
<sub></sub>
<sub></sub><sub></sub><sub></sub><sub></sub><sub></sub><sub></sub>
<sub></sub><sub></sub>
<sub></sub><sub></sub><sub></sub>
<sub></sub>
<sub></sub><sub></sub><sub></sub><sub></sub><sub></sub>
<sub></sub>
<sub></sub><sub></sub><sub></sub>
<sub></sub><sub></sub>
<sub> </sub><sub></sub><sub></sub><sub></sub>
<sub></sub>
<sub></sub>
<sub></sub><sub></sub>
<sub></sub><sub></sub><sub></sub>
<sub></sub><sub></sub>
<sub></sub><sub></sub>
<sub></sub>
<sub></sub><sub></sub>
<sub></sub>
<sub></sub><sub></sub><sub></sub>
<sub></sub>
<sub></sub>
<sub></sub><sub></sub>
<sub></sub>
<sub></sub>
<sub></sub><sub></sub><sub></sub><sub></sub>
<sub></sub>
<sub></sub>
<sub></sub><sub></sub><sub></sub><sub></sub>
<sub></sub><sub></sub>
<sub></sub><sub></sub><sub></sub>
<sub></sub>
<sub></sub>
<sub></sub>
<sub></sub>
<sub></sub><sub></sub>
<sub></sub>
<sub></sub><sub></sub>
<sub></sub>
<sub></sub>
<sub></sub><sub></sub>
<sub></sub><sub></sub><sub></sub><sub></sub>
<sub></sub>
<sub></sub><sub></sub><sub></sub>
<sub></sub>
<sub></sub> <sub></sub>
<sub></sub>
<sub></sub>
<sub></sub>
Phú Đông
Phú Đông
Phú ĐôngPhú ĐôngPhú ĐôngPhú ĐôngPhú ĐôngPhú ĐôngPhú Đông Vạn T hắngVạn T hắngVạn T hắngVạn ThắngVạn ThắngVạn ThắngVạn T hắngVạn T hắngVạn T hắng
Đồng Thái
Đồng Thái
Đồng TháiĐồng TháiĐồng TháiĐồng TháiĐồng TháiĐồng TháiĐồng Thái
Vật Lại
Vật Lại
Vật Lại
Vật L¹i
VËt L¹iVËt L¹iVËt L¹iVËt L¹i
VËt L¹i
CÈm LÜnh
CÈm LÜnh
CÈm LÜnhCÈm LÜnhCÈm LÜnhCÈm LÜnhCÈm LÜnhCÈm LÜnhCÈm Lĩnh
Thuỵ An
Thuỵ An
Thuỵ AnThuỵ AnThuỵ AnThuỵ AnThuỵ AnThuỵ AnThuỵ An
Tiên Phong
Tiên Phong
Tiên PhongTiên PhongTiên PhongTiên PhongTiên PhongTiên PhongTiên Phong
Ba Vì
Ba Vì
Ba Vì
Ba Vì
Ba VìBa VìBa VìBa Vì
Ba Vì
Ba Trại
Ba Trại
Ba TrạiBa T rạiBa T rạiBa T rạiBa TrạiBa TrạiBa Trại
Tản Lĩnh
Tản LÜnh
T¶n LÜnhT ¶n LÜnhT ¶n LÜnhT ¶n LĩnhTản LĩnhTản LĩnhTản Lĩnh
T huần Mỹ
T huần Mỹ
T huần MỹThuần MüThuÇn MüT huÇn MüT huÇn MüT huÇn MỹThuần Mỹ
Sơn Đà
Sơn Đà
Sơn ĐàSơn ĐàSơn ĐàSơn ĐàSơn ĐàSơn ĐàSơn Đà
T òng Bạt
T òng Bạt
T òng BạtTòng BạtTòng BạtTòng BạtTòng BạtTòng BạtTòng Bạt
Phong Vân
Phong Vân
Phong VânPhong VânPhong VânPhong VânPhong VânPhong VânPhong Vân
Đông Quang
Đông Quang
Đông QuangĐông QuangĐông QuangĐông QuangĐông QuangĐông QuangĐông Quang
Thái Hoà
Thái Hoà
Thái Hoà
Thái Hoà
Thái HoàThái HoàThái HoàThái Hoà
Thái Hoà
Phú Sơn
Phú Sơn
Phú SơnPhú SơnPhú SơnPhú SơnPhú SơnPhú SơnPhú S¬n
Minh Quang
Minh Quang
Minh QuangMinh QuangMinh QuangMinh QuangMinh QuangMinh QuangMinh Quang
Vân Hòa
Vân Hòa
Vân HòaVân HòaVân HòaVân HòaVân HòaVân HòaVân Hòa
T ân Đức
T ân Đức
T ân §øcT©n §øcT©n §øcT©n §øcT ©n §øcT ©n §øcT ©n §øc
Cỉ §«
Cỉ §«
Cỉ §«Cỉ §«Cỉ §«Cỉ §«Cỉ §«Cỉ §«Cỉ §«
Phó C êng
Phó C êng
Phó C êngPhó C êngPhó C êngPhó C êngPhó C êngPhó C êngPhó C êng
T ¶n Hång
T ¶n Hång
T ¶n HångT¶n HångT¶n HångT¶n HångT¶n HångT¶n HångT¶n Hồng
Châu Sơn
Châu Sơn
Châu SơnChâu SơnChâu SơnChâu SơnChâu SơnChâu SơnChâu Sơn
Phú Ph ¬ng
Phó Ph ¬ng
Phó Ph ¬ngPhó Ph ¬ngPhó Ph ¬ngPhó Ph ¬ngPhó Ph ¬ngPhó Ph ¬ngPhó Ph ¬ng
Phó Ch©u
Phó Ch©u
Phó Ch©uPhó Ch©uPhó Ch©uPhó Ch©uPhó Ch©uPhó Ch©uPhó Ch©u
Chu Minh
Chu Minh
Chu MinhChu MinhChu MinhChu MinhChu MinhChu MinhChu Minh
Cam Th ỵng
Cam Th ỵng
Cam Th ỵngCam Th ỵngCam Th ỵngCam Th ỵngCam Th ợngCam Th ợngCam Th ợng
Tây Đằng
Tây Đằng
Tây ĐằngTây ĐằngTây ĐằngTây ĐằngTây ĐằngTây ĐằngTây Đằng
Yên Bài
Yên Bài
Yên BàiYên BàiYên BàiYên BàiYên BàiYên BàiYên Bài
Khánh Th ợng
</div>
<!--links-->
