Epi info 2000 workbook

Số liệu: Kết quả của việc thu thập có hệ thống các giá trị của biến số về các đối tượng Thông tin: Số liệu đã được phân tích Kiến thức: thông tin được lí giải và được sử dụng để trả lờ

Tổng quan hội thảo tập huấn

-Thống kê ứng dựng trong nghiên cứu y học cộng đồng

Ðây là một hội thảo tập huấn được khoa Y học cổ truyền và MCNV cùng phối hợp tổ chức nhằm mục đích giới thiệu các bước của quá trình nghiên cứu khoa học, trong đó nhấn mạnh đến các kĩ năng thống kê và phân tích thống kê sử dụng phần mềm thống kê y tế công cộng Epi-Info 2000 Hội thảo này nhằm củng cố lại các kĩ năng cần thiết để các hội thảo viên có thể tự thiết kế xây dựng một

đề tài nghiên cứu nhỏ hay cùng tham gia với tư cách thành viên của một đội nhóm để cùng thực hiện một dự án nghiên cứu

Ðối tượng chủ yếu của hội thảo tập huấn này là các cán bộ giảng và những cán bộ tham gia vào các

dự án chăm sóc chăm sóc sức khoẻ cộng đồng của khoa Y học cổ truyền Vì vậy, các thí dụ và thảo luận sẽ được chuẩn bị để thích hợp cho nhóm đối tượng này

Mục tiêu:

Ðến cuối hội thảo, hội thảo viên có khả năng:

Nêu được đặc trưng của một nghiên cứu khoa học y học ứng dụng và các bước chủ yếu trong

việc xây dựng đề cương nghiên cứu khoa học

Chọn lựa vấn đề nghiên cứu, viết được mục tiêu nghiên cứu và xác định các biến số cần

thiết của nghiên cứu khoa học Phân loại các biến số trong một nghiên cứu(biến rời rạc, biến liên tục; biến độc lập, biến phụ thuộc, biến gây nhiễu) xuất phát từ khung ý niệm (conceptual framework)

Thiết kế và in ra bộ câu hỏi nhằm thu thập các thông tin trong nghiên cứu sử dụng chương

trình Make View

Chọn cỡ mẫu và phương pháp chọn mẫu thích hợp cho từng nghiên cứu

Nhập số liệu vào máy tính có sử dụng tính năng kiểm tra số liệu (kiểm tra giá trị hợp lệ, tính

logic) và tính năng tự động nhảy hàng sử dụng chương trình Enter

Chọn và sử dụng được những phương pháp thống kê thích hợp trong mô tả thống kê và phân

tích thống kê cho biến số định tính (kiểm định chi bình phương); biến định lượng (anova; t-test, tương quan và hồi quy ) và các phân tích thống kê nâng cao (hồi quy logistic, hồi quy tuyến tính đa biến và phân tích Kaplan-Meyer)

Lí giải được các khái niệm thống kê và dịch tễ: p-value; RR; OR, AF, PAF, tỉ suất mới mắc,

tỉ suất hiện mắc Lí giải các kết quả phân tích thống kê để trả lời câu hỏi nghiên cứu Phương pháp trình bày kết quả nghiên cứu

Phương pháp tiến hành seminar

Seminar bao gồm 10 buổi kéo dài trong tuần lễ từ 3/9/2001 đến 7/9/2001 Mỗi buổi kéo dài 3 giờ

30 phút bao gồm 1 giờ 30 phút trình bày lí thuyết và 2 giờ thảo luận hay thực tập trên máy

Chương trình:

Buổi 1

Khai mạc của Ban Chủ Nhiệm khoa Y học cổ truyền

Giới thiệu về mục tiêu, chương trình làm việc của hội thảo - Ðiều chỉnh mục tiêu và chương trình làm việc nếu cần thiết

Ðặc trưng của nghiên cứu khoa học; các bước của nghiên cứu khoa học

Lựa chọn vấn đề nghiên cứu; xây dựng mục tiêu nghiên cứu; tên đề tài nghiên cứu

Các loại biến số nghiên cứu

Buổi 2:

Tổng quan về phần mềm Epi-Info 2000: các chức năng chính

Các kĩ năng cơ bản để làm việc với hệ điều hành Windows

Thiết kế công cụ nghiên cứu

Chương trình Make View

Buổi 3:

Nhập liệu đơn giản: chương trình Enter

Các tính năng nâng cao của chương trình Make View: kiểm tra giá trị hợp lệ, kiểm tra tính logic, nhảy tự động

Phân tích yếu tố gây nhiễu

Nghiên cứu bệnh chứng bắt cặp (matched case-control)

Buổi 8:

Phương pháp ước lượng độ khả dĩ tối đa- MLE

Phương pháp hồi quy logistic

Buổi 9:

Phân tích sống còn: phương pháp Kaplan-Meyer

Viết chương trình để phân tích số liệu; cách lưu giữ kết quả phân tích

Buổi 10:

Phương pháp trình bày kết quả nghiên cứu

Trao đổi một số chủ đề về phương pháp phân tích thống kê hiện đại

Tổng kết hội thảo

Các giá trị của hội thảo:

- Phương pháp tiếp cận từ hướng nghiên cứu khoa học thay vì phương pháp tiếp cận thuần túy tin học: Phương pháp trình bày đi theo trình tự một nghiên cứu khoa học thay vì trình bày lần lượt từng chương trình phần mềm của Epi-Info

- Sự tham gia tích cực của mọi hội thảo viên: Báo cáo viên thực chất cũng chỉ là những hội thảo viên nòng cốt, được phân công chuẩn bị bài báo cáo từ trước Do đó mọi hội thảo viên được khuyến khích đặt câu hỏi, tham gia ý kiến, chất vấn, tranh luận và báo cáo

- Cơ sở dịch tễ học và thống kê của phương pháp tính toán: Báo cáo viên không chỉ trình bày

phương pháp sử dụng máy tính mà còn trao đổi một cách ngắn gọn những khái niệm dịch tễ học và thống kê cần thiết để hiểu rõ bản chất của phương pháp sử dụng phần mềm

- Quá trình tự học của hội thảo viên: Hội thảo viên được khuyến khích thực hành và nghiên cứu tại nhà, được giúp đỡ khi có khó khăn trong quá trình tự học và được hướng dẫn phương pháp nghiên cứu tài liệu để tự học Tài liệu tham khảo cung cấp cho hội thảo viên cũng nhằm để giúp hội thảo viên tiếp tục tự học sau khi kết thúc hội thảo viên

Phương pháp nghiên cứu khoa học

Nghiên cứu khoa học là gì:

Nghiên cứu khoa học là việc thu thập, phân tích và lí giải số liệu để giải quyết một vấn đề hay trả lời một câu hỏi (Theo Varkevisser và cộng sự, 1991)

Nói cách khác, nghiên cứu khoa học phải bao gồm các bước thu thập số liệu trên thực địa (hay từ các ca bệnh trong bệnh viện hay phòng thí nghiệm), phân tích số liệu để có thông tin và và trình bày các thông tin này trong phần kết quả và trong phần bàn luận và kiến nghị, lí giải các thông tin đó đề trả lời cho câu hỏi nghiên cứu hay đề xuất các biện pháp giải quyết vấn đề

Số liệu: Kết quả của việc thu thập có hệ thống các giá trị của biến số về các đối tượng

Thông tin: Số liệu đã được phân tích

Kiến thức: thông tin được lí giải và được sử dụng để trả lời câu hỏi hay giải quyết một vấn đề nào

đó

Nhưng để quá trình thu thập, phân tích và lí giải số liệu diễn ra tốt đẹp và giải quyết được vấn đề nghiên cứu, trước đó nhà nghiên cứu phải phân tích từ vấn đề, xem những kiến thức gì đã biết và còn chưa biết về vấn đề đó Nhà nghiên cứu tự hỏi để thu được những kiến thức còn chưa biết đó, cần những thông tin gì và thu thập những số liệu của biến số nào để có thông tin đó Quá trình này được gọi là đặt vấn đề, tổng quan y văn và phương pháp nghiên cứu trong đề cương nghiên cứu hay báo cáo khoa học

Những bước trong việc xây dựng một đề cương nghiên cứu

(Theo Varkevisser và cộng sự, 1991)

Vấn đề là gì và tại sao cần phải

nghiên cứu ? Chọn lọc, phân tích và khẳng định vấn đề nghiên cứu

- Xác định vấn đề

- Chọn ưu tiên

- Phân tích

- Biện minh Thông tin nào hiện nay đã có

Y văn và các nguồn thông tin khác

Tại sao chúng ta muốn tiến

- Loại nghiên cứu

- Kĩ thuật thu thập số liệu

- Lấy mẫu

- Kế hoạch thu thập số liệu

- Kế hoạch xử lí và phân tích số liệu

- Những vấn đề đạo đức

- Nghiên cứu dẫn đường

- Thời gian

Ðề án được điều hành như thế

- Ðiều hành

- theo dõi

- xác định đối tượng sử dụng kết quả nghiên cứu

Nguồi tài nguyên nào chúng ta

- Hỗ trợ về trang thiết bị

- Tiền Chúng ta sẽ trình bày đề cương

này cho những tổ chức tài trợ

và chính quyền như thế nào

Tóm tắt đề cương

Kết cấu đề cương nghiên cứu

3.3 KẾ HOẠCH THU THẬP SỐ LIỆU

3.4 KẾ HOẠCH XỬ LÍ VÀ PHÂN TÍCH SỐ LIỆU

3.5 XEM XÉT VỀ ÐẠO ÐỨC

3.6 NGHIÊN CỨU DẪN ÐƯỜNG

4 KẾ HOẠCH HOẠT ÐỘNG (BAO GỒM MÔ TẢ NHÓM ÐỀ ÁN)

5 TÀI CHÍNH (GIẢI THÍCH CÁC MỤC CHI TIÊU CHÍNH)

6 KẾ HOẠCH ÐIỀU HÀNH, THEO DÕI VÀ SỬ DỤNG KẾT QUẢ

PHỤ LỤC1 TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC 2 CÁC CHỮ VIẾT TẮT

PHỤ LỤC 3 CÁC DỤNG CỤ THU NHẬN THÔNG TIN (BAO GỒM

QUESTIONNAIRE)

MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Mục tiêu học tập:

Sau khi nghiên cứu phần này, học viên có khả năng:

- Khẳng định các lí do để viết mục tiêu cho một nghiên cứu

- Xác định và mô tả sự khác biệt giữa mục tiêu tổng quát và mục tiêu đặc hiệu

- Xác định đặc tính của mục tiêu nghiên cứu

- Xây dựng mục tiêu nghiên cứu cho nghiên cứu của bạn ở một hình thức phù hợp

Mục tiêu nghiên cứu là gì:

Mục tiêu nghiên cứu nhằm tóm tắt những gì sẽ đạt được sau khi hoàn thành nghiên cứu Thông thường người ta chia mục tiêu làm mục tiêu tổng quát và mục tiêu đặc hiệu Mục tiêu tổng quát là những điều đạt được một cách chung nhất, còn mục tiêu đặc hiệu bao gồm các phần nhỏ hơn và có liên hệ với nhau và với mục tiêu tổng quát một cách hợp lí Trong mục tiêu đặc hiệun ên cụ thể những điều sẽ làm trong nghiên cứu, làm ở đâu và với mục đích gì

Thí dụ:

Nếu chúng ta có vấn đề nghiên cứu là mức độ sử dụng dịch vụ phòng khám trẻ em thấp tại huyện

CT Và sau khi phân tích vấn đề nghiên cứu chúng ta nhận thấy để giải quyết các vấn đề trên cần phải tìm hiểu các lí do khiến mức độ sử dụng dịch vụ phòng khám trẻ em thấp tại huyện CT ta sẽ thiết lập mục tiêu tổng quát như sau:

- Xác định các lí do của mức độ sử dụng dịch vụ phòng khám trẻ em thấp tại huyện CT

Nhằm đặt được mục tiêu tổng quát kể trên, chúng ta phải hoàn thành các công việc sau Các công việc này được gọi là mục tiêu đặc hiệu:

- Xác định mức độ sử dụng dịch vụ phòng khám trẻ em ở huyện CT trong các năm 2000 và 2001 so với chỉ tiêu đặt ra

- Xác định có sự liên hệ giữa việc sử dụng dịch vụ phòng khám trẻ em với mùa trong năm, loại hình phòng khám

- Xác định các yếu tố dịch vụ của phòng khám ảnh hưởng đến tính hấp đẫn đối với bà mẹ

- Xác định các yếu tố văn hoá và kinh tế xã hội ảnh hưởng đến việc sử dụng dịch vụ phòng khám trẻ

em

- Kiến nghị các giải pháp để cải thiện sử dụng dịch vụ phòng khám trẻ em

- Xây dựng kế hoạch thực hiện và các kiến nghị phối hợp với các ban ngành

Như đã trình bày ở trên, trong các nghiên cứu ứng dụng, nên có mục tiêu xác định quy mô của vấn

đề và có các mục tiêu nhằm xây dựng kế hoạch ứng dụng kết quả của nghiên cứu

Tại sao phải xây dựng mục tiêu nghiên cứu

Khi tiến hành nghiên cứu cần phải xây dựng mục tiêu nghiên cứu nhằm giúp cho chủ đề nghiên cứu được tập trung và tránh việc thu thập các thông tin không cần thiết để giải quyết vấn đề Ngoài ra việc xây dựng mục tiêu cụ thể sẽ giúp cho việc thiết kế nghiên cứu bằng cách tổ chức mục tiêu nghiên cứu thành các phần hay các giai đoạn xác định

Yêu cầu của mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu tốt cần phải đạt được các yêu cầu sau:

- Phải bao gồm các khía cạnh khác nhau của vấn đề nghiên cứu theo một trình tự hợp lí và mạch lạc

- Ðược hành văn rõ ràng, cụ thể chỉ rõ điều sẽ làm, làm ở đâu, trong thời gian nào và với mục đích

gì

- Mục tiêu phải phù hợp với điều kiện thực tiễn, khả thi

- Mục tiêu phải bắt đầu bằng các từ hành động cụ thể và có thể đánh giá mức độ đạt được như: xác định, so sánh, kiểm chứng, tính toán, mô tả

Giả thuyếtn nghiên cứu

Giả thuyết nghiên cứu là một mệnh đề khẳng định quan hệ giữa một hay nhiều yếu tố với vấn đề nghiên cứu Thí dụ "sử dụng dịch vụ phòng khám trẻ em thấp nhất trong thời gian thu hoạch" là một giả thuyết nghiên cứu bởi vì nó khẳng định rằng trong thời gian thu hoạch thì mức độ sử dụng dịch

vụ phòng khám trẻ em sẽ thấp

Việc kiểm định giả thuyết nghiên cứu có thể được xem là một mục tiêu nghiên cứu bởi vì nó sẽ giúp cho giải quyết vấn đề nghiên cứu Giả thuyết nghiên cứu thường được sử dụng để kiểm tra một lí giải đã có và thường được sử dụng trong các nghiên cứu y sinh học nhưng thường không phù hợp đối với nghiên cứu hệ thống y tế

Tên đề tài nghiên cứu

Cần phân biệt tên đề tài nghiên cứu với vấn đề nghiên cứu: Vấn đề nghiên cứu là sự khác biệt giữa hiện tại và điều mong đợi trong khi tên đề tài nghiên cứu lại tập trung và phương pháp giải quyết vấn đề vì vậy tên đề tài nghiên cứu thường liên quan chặt chẽ với mục tiêu nghiên cứu

Tuy nhiên khác với mục tiêu nghiên cứu, thường bắt đầu bằng một động từ hành động, tên đề tài nghiên cứu thường là một ngữ danh từ (nên được gọi là tên) Tên đề tài nghiên cứu nên ngắn gọn, bởi vì nó chiếm chỗ trong mục lục của tờ báo hay trong MEDLINE, nhưng phải chứa nhiều thông tin Bởi vì hiện nay do sự phổ biến của việc tìm kiếm bài báo trên Internet, tên đề tài nên chứa những từ khoá (keyword) của bài báo Phần từ khoá của bài báo hiện nay không phải là phần bắt buộc vì vậy việc xây dựng tên đề tài nghiên cứu một cách hợp lí là cực kì quan trong

Thảo luận nhóm

Chọn một chủ toạ và một thư kí

- Trình bày lại phần đặt vấn đề: tập trung vào

Lượng hoá và cụ thể hoá vấn đề

Thăm dò các yếu tố ảnh hưởng đến vấn đề

- Xây dựng mục tiêu tổng quát và đặc hiệu

- Kiểm tra lại các yêu cầu của mục tiêu

- Trình bày trước lớp mục tiêu nghiên cứu

Giới thiệu về phương pháp nghiên cứu khoa học y học

Mục tiêu

Sau phần này, học viên cĩ khả năng:

1 Xác định những câu hỏi thích hợp cần phải đặt ra khi phát triển phương pháp cho đề cương nghiên cứu

2 Mơ tả được các thành phần thích hợp cần được giải quyết trong phần phương pháp của đề cương nghiên cứu

Giới thiệu

Câu hỏi Thành phần trong thiết kế nghiên cứu

Làm sao chúng ta thu thập được các

số liệu này

Chọn loại nghiên cứu

Thu thập số liệu ở đâu: trên bao nhiêu

đối tượng, chọn như thế nào?

Khía cạnh đạo đức của NC

Làm sao biết được phương pháp thu

thập số liệu là đúng?

Thử nghiệm phương pháp

Giả sử sau khi bạn đã xác định được:

- Chọn chủ đề nghiên cứu

- Chuẩn bị một mô tả ngắn gọn về vấn đề nghiên cứu và tầm quan trọng của nó

- Tổng quan y văn và các thông tin đã biết được về vấn đề

- Phát triển các mục tiêu nêu lên một cách rõ ràng mục đích của nghiên cứu, chờ đợi gì ở kết quả nghiên cứu và cách sử dụng các kết quả nghiên cứu

Ðể đặt được mục tiêu đã đặt ra, bạn phần phải quyết định bạn sẽ phải làm gì: thí dụ những số liệu nào cần được thu thập, làm thế nào để thu thập các số liệu đó, xử lí đó như thế nào Các câu hỏi trong lưu đồ ở trang sau chỉ ra những đề mục chính cần phải xem xét khi phát triển thiết kế nghiên cứu

Biến số

Mục tiêu

1 Xác định biến số là gì và tại sao việc chọn lựa biến số là quan trọng

2 Phân biệt được biến số định tính (categorical) và biến số định lượng (numerical)

3 Phân biệt được sự khác biệt giữa biến số độc lập và biến số phụ thuộc và chúng được sử dụng trong nghiên cứu như thế nào

4 Xác định được các biến số được đo lường trong dự án nghiên cứu đang được thiết kế và cho biết:

- Biến số nào có thể đo lường trực tiếp

- Biến số nào không thể đo lường trực tiệp và phải sử dụng định nghĩa cụ thể(operation definition)

- Biến số nào không thể đo lường được vào thời điểm hiện tại

Biến sốá

Do nghiên cứu khoa học là việc thu thập, phân tích và lí giải số liệu để giải quyết vấn đề nghiên cứu hay trả lời một câu hỏi nghiên cứu (Varkevisser et al., 1991) nên nghiên cứ khoa học cần phải thu thập thông tin các đặc tính hay các đại lượng của đối tượng Các đặc tính hay đại lượng này được gọi là biến số Nói cách khác:

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

Biến số định tính và biến số định lượng

Như vậy biến số có thể thể hiện đại lượng hay đặc tính Nếu nó thể hiện một đại lượng nó được gọi

là biến số định lượng Nếu nó nhằm thể hiện một đặc tính nó được gọi là biến số định tính Biến số định tính còn được chia làm 2 loại: biến số danh định và biến số thứ tự

Biến số danh định là biến số mà giá trị của nó không thể biểu thị bằng số mà phải biểu diễn bằng một tên gọi (danh: tên) và các giá trị này không thể sắp đặt theo một trật tự từ thấp đến cao

Thí dụ: Biến số dân tộc với các giá trị: Kinh, Khmer, Hoa, Chăm, là biến số định tính vì chúng ta không thể sắp xếp các giá trị này từ theo một trật tự từ thấp đến cao hay ngược lại

Một số thí dụ khác của biến số danh định là tình trạng hôn nhân (có 4 giá trị: độc thân, có gia đình, li dị, góa) nhóm máu (A, B, AB và O)

Trong phân tích thống kê, để tiện việc nhập số liệu hay lí giải kết quả, người ta có thể ánh xạ

(mapping) các giá trị của biến danh định vào các con số Việc này được gọi là mã hóa và cần hiểu rằng việc mã hóa này hoàn toàn có tính chất áp đặt và các con số được dùng trong mã hóa không phản ánh bản chất của biến số danh định

Giới tính là biến số danh định và có hai giá trị là nam và nữ Chúng ta có thể mã hóa giới tính và quy ước Nam

là 1 và Nữ là 2 Tuy nhiên việc mã hóa này là áp đặt và chúng ta hoàn toàn có thể quy ước Nam là 1 và Nữ là 0 Việc mã hóa chỉ nhằm giúp việc nhập số liệu và xử lí số liệu trở nên dễ dàng hơn chứ không nhằm phản ánh bản chất của biến số đó (do đó hoàn toàn vô căn cứ nếu cho rằng mã hóa Nam=1 và Nữ=0 là phản ánh thái độ phong kiến Nhất nam viết hữu Thập nữ viết vô)

Biến số thứ tự là biến số danh định nhưng có thể sắp xếp thứ tự được

Thí dụ: tình trạng kinh tế xã hội (giàu, khá, trung bình, nghèo, rất nghèo) là biến số thứ tự bởi vì người giàu có

Theo phân loại cao huyết áp của Tổ chức Y tế Thế giới được trình bày như sau, thì phân loại huyết áp với các giá trị huyết áp bình thường, huyết áp cao nhẹ, vừa và nặng là biến số thứ tự

Huyết áp bình thường: HA tâm thu (139 và HA tâm trương ( 89

Cao huyết áp nhẹ: HA tâm thu ( 179 hay HA tâm trương ( 104

Cao huyết áp vừa: HA tâm thu ( 180 hay HA tâm trương (114

Cao huyết áp nặng: HA tâm thu (180 và HA tâm trương ( 115 mmHg

Biến số định lượng nhằm thể hiện một đại lượng và do đó có giá trị là những con số

Thí dụ: tuổi là biến số liên tục bởi vì ta có thể nói người này 20 tuổi, người kia 32 tuổi, v.v

Những thí dụ khác là đường huyết, hemoglobin, hematocrite, chiều cao, cân nặng, thu nhập, v.v

Khi chúng ta quan tâm đến việc lí giải nguyên nhân của sự việc chúng ta chia biến số thành biến số độc lập và biến số phụ thuộc

Biến số dùng để mô tả hay đo lường vấn đề nghiên cứu được gọi là biến số phụ thuộc

Biến số dùng để mô tả hay đo lường các yếu tố được cho là gây nên (hay gây ảnh hưởng đến) vấn đề nghiên cứu được gọi là biến số độc lập

Cần phân biệt sự khác biệt giữa biến số và giá trị của biến số (còn gọi là yếu tố): Giới tính là biến

số nhưng Nữ không phải là biến số mà là một giá trị của biến số (hay còn gọi là yếu tố) Thời gian chờ đợi để được sử dụng dịch vụ y tế là biến số nhưng thời gian chờ đợi lâu là giá trị của biến số Kiến thức về các cây con thuốc là biến số nhưng ít hiểu biết về các cây con thuốc là yếu tố Ta có thể nói biến số mức độ hút thuốc lá có liên quan đến nguy cơ ung thư phổi nhưng phải nói hút thuốc

lá nặng là yếu tố nguy cơ của ung thư phổi

Biến số (đại lượng hay đặc tính được quan tâm) được chia làm 3 loại:

- Biến số có thể đo lường trực tiếp chiều cao, cân nặng, tuổi, tình trạng hôn nhân.v.v

- Biến số không thể đo lường trực tiếp được như tình trạng dinh dưỡng, mức độ đắc khí, mức độ hài lòng của bệnh nhân, kiến thức của bà mẹ về thực hành chăm sóc trẻ

- Biến số không đo lường được trong nghiên cứu hiện tại Trên nguyên tắc, mọi biến số đều có thể

đo lường được nhưng trong một nghiên cứu cụ thể có thể có một số biến số không đo lường được do hạn chế của điều kiện kĩ thuật hay không thống nhất về định nghĩa cụ thể (thí dụ nồng độ

endorphine gia tăng sau khi châm cứu, mức độ hữu dụng của những bệnh nhân bị tàn tật, chất lượng dân số)

Ðịnh nghĩa cụ thể

Thông thường, nhà nghiên cứu bắt đầu với một quan điểm tương đối mơ hồ về cách đo lường các biến số nghiên cứu Thí dụ, nếu nhà nghiên cứu muốn đo lường mức độ đau thì nhà nghiên cứu phải chuyển đổi khái niệm đau thành một mệnh đề chặt chẽ xác định cách đo lường biến số này Phụ thuộc vào cách lí giải trừu tượng của khái niệm đau và yêu cầu cụ thể của nghiên cứu, chúng ta có thể chọn lựa một phương pháp đo lương mức độ đau đớn

Ðịnh nghĩa cụ thể của biến số là một mệnh đề về cách người nghiên cứu của một nghiên cứu nào đó chọn cách đo lường biến số đó Nó phải không được mơ hồ và chỉ có một cách lí giải duy nhất Thí

dụ, một nhà nghiên cứu cho rằng việc điều trị của bà ta có thể giúp cải thiện việc kiểm soát vận động , câu hỏi chúng ta cần đặt ra ngay là kiểm soát vận động có ý nghĩa như thế nào Nhà nghiên cứu có thể trả lời là bà ta quan tâm đến việc kiểm soát vận động được đo lường bởi Plunkett Motor Dexterity Task Score Một nhà nghiên cứu khác có thể không chấp nhận định nghĩa này và cho rằng việc kiểm soát vận động nên được tự đánh giá bởi bệnh nhân Cả hai định nghĩa này được gọi là định nghĩa cụ thể

Một định nghĩa cụ thể tốt là định nghĩa cung cấp đủ thơng tin để cho phép một nhà nghiên cứu khác

cĩ thể lập lại kĩ thuật đo lường, nếu người đĩ muốn Trong mơ tả nghiên cứu nhà nghiên cứu nên bao gồm trong định nghĩa cụ thể những cơng cụ đo lường và quy trình nghiên cứu để người đọc cĩ thể rõ ràng về những việc đã làm

Biến số độc lập phụ thuộc gây nhiễu

Việc xác định biến số nào là biến số độc lập hay biến số phụ thuộc được xác định trong phần đặt vấn đề và mục tiêu của nghiên cứu Do đĩ trong khi thiết kế nghiên cứu cần phải xác định rõ ràng biến số nào là độc lập và biến số nào là phụ thuộc

Thí dụ nếu nghiên cứu mối quan hệ giữa ung thư phổi và hút thuốc lá thì hút thuốc lá là biến số độc lập và ung thư phổi là biến số phụ thuộc

Nếu nhà nghiên cứu muốn tìm hiểu tại sao thanh niên hút thuốc thì hút thuốc là biến số phụ thuộc

và áp lực của bạn bè là biến số độc lập

Biến số gây nhiễu (confounding variable) là biến số cung cấp một giải thích khác của mối liên hệ giữa biến số độc lập và biến số phụ thuộc Biến số gây nhiễu là biến số cĩ liên quan đến vấn đề nghiên cứu và với một căn nguyên cĩ thể của vấn đề nghiên cứu

Cĩ mối liên hệ giữa số lần khám tiền sản và sanh con nhẹ hơn 2500 gram Tuy nhiên thu nhập của gia đình cũng cĩ thể ảnh hưởng đến số lần khám tiền sản và việc sanh con nhẹ cân Như vậy thu nhập của gia đình là yếu tố gây nhiễu

Bài tập: Giả sử chúng ta cĩ khung ý niệm (conceptual framework) về mối liên hệ giữ kém vận động

và bệnh mạch vành như sau:

Yếu tố nào được xem là yếu tố gây nhiễu?

Số lần khám tiền sản

2500 g

Thu nhập của gia đình (biến số gây nhiễu)

Hút thuốc lá

Xem ti vi, video

- Phương pháp hạn chế: thí dụ chỉ nghiên cứu những bà mẹ trong gia đình có thu nhập trung bình, không nghiên cứu những bà mẹ trong gia đình nghèo

- Phương pháp bắt cặp trong chọn mẫu và phân tầng trong phân tích mẫu: thực chất gồm nhiều nghiên cứu và mỗi nghiên cứu hạn chế cho một giá trị của biến số gây nhiễu

- Phương pháp chia nhóm ngẫu nhiên: chỉ sử dụng được cho nghiên cứu thực nghiệm

Biến số nền (background variables)

Trong bất cứ nghiên cứu nào, có những biến số nền tảng thí dụ như tuổi, giới, trình độ giáo dục, tình trạng kinh tế, tình trạng hôn nhân, tôn giáo, v.v Những biến số này thường có ảnh hưởng đến vấn đề nghiên cứu (biến số phụ thuộc) và có tác động như biến số gây nhiễu Nếu biến số nền có ảnh hưởng quan trọng đến nghiên cứu cần phải thu thập thông tin về biến số nền Nhưng không nên thu thập quá nhiều biến số nền để tránh làm tăng kinh phí nghiên cứu một cách vô ích

Các loại nghiên cứu

Phụ thuộc vào chúng ta đã biết gì về vấn đề nghiên cứu, có những câu hỏi khác nhau cần được đặt

ra và tương ứng với các thiết kế nghiên cứu khác nhau Việc chọn lựa thiết kế nghiên cứu phụ thuộc vào

Thí dụ trong những vấn đề về quản lí y tế (thí dụ như việc quá tải của bệnh viện) chỉ cần mô tả rõ ràng vấn đề và xác định các yếu cố góp phần cũng đủ cung cấp những thông tin để hành động Ðối với một số vấn đề quản lí y tế và nhiều loại nghiên cứu khác, có thể chúng ta cần muốn biết mối liên hệ giữa các biến số (thí dụ như ít ăn rau và ung thư đại tràng) Trong trường hợp này chúng ta cần có nghiên cứu phân tích hay nghiên cứu thực nghiệm

Một số loại nghiên cứu

Có nhiều cách phân loại nghiên cứu trong đó người ta thường chia làm 2 loại:

- Các nghiên cứu không can thiệp: trong đó nhà nghiên cứu chỉ mô tả và phân tích tình hình nhưng không can thiệp

- Các nghiên cứu có can thiệp: nhà nghiên cứu tác động lên tình hình và đo lường kết quả của việc tác động (thí dụ như tiến hành chương trình giáo dục sức khoẻ và xem nó có tác động gì lên tỉ lệ tiêm chủng)

Nghiên cứu không can thiệp

Nghiên cứu không can thiệp bao gồm nghiên cứu thăm dò, nghiên cứu mô tả và nghiên cứu phân tích

Nghiên cứu thăm dò là nghiên cứu trên quy mô nhỏ trong thời gian ngắn khi chúng ta chưa rõ về vấn đề hay tình hình cần phải nghiên cứu

Thí dụ: Uỷ ban quốc gia phòng chống AIDS muốn xây dựng dịch vụ tham vấn cho bệnh nhân AIDS

và người nhiễm HIV nhưng không biết những nhu cầu của bệnh nhân cần được hỗ trợ Ðể thăm dò những nhu cầu này, một số cuộc phỏng vấn sâu đã được tiến hành với nhiều nhóm bệnh nhhân và với các nhân viên y tế đã làm trong lãnh vực này

Trong nghiên cứu thăm dò người ta thường mô tả và so sánh Thí dụ nhà nghiên cứu có thể mô tả nhu cầu của từng nhóm bệnh nhân và so sánh nhu cầu về tham vấn của bệnh nhân nam và bệnh

Nghiên cứu mô tả bao gồm việc thu thập và trình bày có hệ thống các số liệu nhằm cung cấp một bức tranh về một tình huống cụ thể

Nghiên cứu mô tả có thể được tiến hành trên một quy mô lớn hoặc quy mô nhỏ Ở quy mô nhỏ nghiên cứu mô tả bao gồm việc mô tả sâu các đặc tính của một số bệnh nhân hay các trạm y tế hoặc các dự án Loại hình nghiên cứu này được gọi là nghiên cứu trường hợp (case study) hay báo cáo ca bệnh (case report, case series) Ở quy mô lớn hơn và các cuộc điều tra cắt ngang nhằm xác định sự phân bố của các biến số nhất định ở một thời điểm Các đặc tính này có thể là các đặc tính thực thể, kinh tế xã hội hay hành vi của cộng đồng

Ðôi khi nhà nghiên cứu thường kết hợp sự mô tả dân số nghiên cứu với sự so sánh các nhóm trong dân số Khi đó nghiên cứu này vừa giống như nghiên cứu mô tả vừa giống nghiên cứu phân tích

Nghiên cứu so sánh hay nghiên cứu phân tích

Nghiên cứu phân tích bao gồm việc thiết lập nguyên nhân hay yếu tố nguy cơ của một vấn đề nhất định điều này có thể thực hiện bằng cách so sanh hai hay nhiều nhóm trong đó có người có vấn đề

và một số người không có vấn đề

Nghiên cứu phân tích có 3 loại: nghiên cứu cắt ngang phân tích, nghiên cứu bệnh chứng và nghiên cứu đoàn hệ

Nghiên cứu can thiệp

Trong nghiên cứu can thiệp nhà nghiên cứu tác động lên tình hình và đo lường kết quả của việc tác động Thông thường có hai nhóm được so sánh,nhóm được can thiệp (thí dụ như được điều trị với một loại thuốc) và nhóm không được can thiệp (nhóm sử dụng giả dược)

Nghiên cứu can thiệp được chia thành nghiên cứu thực nghiệm và nghiên cứu bán thực nghiệm Trong nghiên cứu thực nghiệm, các cá nhân được chia ngẫu nhiên thành (ít nhất) hai nhóm Một nhóm được nhận can thiệp (nhóm thử nghiệm) và một nhóm không được nhận can thiệp (nhóm chứng) Kết cuộc của can thiệp được tính từ việc so sánh kết quả ở hai nhóm

Nghiên cứu thực nghiệm có 3 đặc tính:

Tính giá trị và tính tin cậy của kết quả nghiên cứu

Tính giá trị nghĩa là kết luận của nghiên cứu là đúng

Tính tin cậy là nếu ai đó sử dụng cùng phương pháp nghiên cứu trong cùng một hoàn cảnh sẽ có kết luận tương tự

Giá trị và chính xác Giá trị - không tin cậy

Không giá trị - không tin cậy

Phương pháp thu thập số liệu

Có bốn phương pháp chính để thu thập số liệu: hồi cứu hồ sơ tài liệu, quan sát, sử dụng bộ câu hỏi

tự điền và phỏng vấn Phương pháp phỏng vấn có thể áp dụng cho từng đối tượng hay cho một nhóm người Phỏng vấn từng người được dùng để có được những kết quả định lượng; phỏng vấn một nhóm người nhằm mục đích để hiểu rõ suy nghĩ của người dân và ý kiến của họ trong điều kiện cuộc sống thực tế: phương pháp này thường được dùng trong các nghiên cứu định tính

Phỏng vấn có thể được tiến hành với các mức độ cấu trúc khác nhau Phỏng vấn được gọi là có cấu trúc nếu nó tuân thủ theo một kế hoạch chặt chẽ và được hỏi theo những câu hỏi đã soạn sẵn Phỏng vấn bán cấu trúc là phỏng vấn có tuân thủ nhưng không chặt chẽ theo kế hoạch định trước, câu hỏi cũng có thể được cải biên sao cho phù hợp với đối tượng Phỏng vấn được gọi là không cấu trúc khi

nó không theo một kế hoạch nào cả và việc đặt câu hỏi là tùy tiện: phỏng vấn không cấu trúc thường được coi là ít có tính khoa học

Phỏng vấn có cấu trúc, bán cấu trúc hay thu thập số liệu bằng bộ câu hỏi tự điền đều cần phải sử dụng bộ câu hỏi Bộ câu hỏi (questionnaire) là một văn bản gồm nhiều câu hỏi dùng để thu thập số liệu Việc soạn thảo bộ câu hỏi tốt là một trong những khâu then chốt để đảm bảo chất lượng số liệu thu thập được

Thiết kế bộ câu hỏi

Cấu trúc bộ câu hỏi

Cấu trúc bộ câu hỏi bao gồm quá trình thiết kế và tiến hành bộ câu hỏi

Việc thiết kế bộ câu hỏi bao gồm các bước sau:

1 Nhà nghiên cứu xác định những thông tin cần thu thập Việc này cần rất nhiều suy nghĩ và thảo luận Cảm hứng trong việc chọn lựa những thông tin cần thiết xuất phát từ mục tiêu của nhà nghiên cứu, từ việc thảo luận với những người khác và những nguồn khác Kết quả của giai đoạn này là một danh sách những thong tin cần được chuyển thành dạng câu hỏi

2 Sơ phác bộ câu hỏi Nhà nghiên cứu xuất phát từ danh sách những thông tin cần thu thập và sơ phác bộ câu hỏi Như sẽ được thảo luận sâu hơn, việc đặt câu và thiết kế bộ câu hỏi là rất quan trọng trong việc đạt được tính giá trị của thông tin Nếu bộ thiết kế được thiết kế kém, câu trả lời sẽ không phản ánh chính xác tình trạng thực tế của nhà nghiên cứu

Bộ câu hỏi thông thường có cấu trúc như sau:

1 Phần giới thiệu: phần giới thiệu mô tả mục đích của nghiên cứu, thông tin cần thu thập và cách sử dụng bộ câu hỏi Nó cũng trình bày cho người được hỏi là thông tin này sẽ

được giữ kín hay không?

2 Thông tin về dân số học: thông thường chúng ta cần phải thu thập thông tin về dân số học của người được phỏng vấn như tuổi, giới tính, nghề nghiệp, học vấn, v.v Chúng ta nên đưa thông tin này lên đầu bởi vì nó dễ trả lời và đóng vai trò làm nóng cho việc hỏi những thông tin tiếp theo

3 Câu hỏi về sự kiện: Câu hỏi về sự kiện dễ hỏi (và trả lời) hơn câu hỏi về ý kiến nên

thường được đặt ở trước

4 Câu hỏi về ý kiến

5 Phần kết thúc và hướng dẫn gửi trả lại bộ câu hỏi (nếu sử dụng bộ câu hỏi tự điền) Phần kết thúc là phần cám ơn người được phỏng vấn về sự hợp tác của họ và cung cấp thông tin

để họ có thể gửi trả bộ câu hỏi

Trong bộ câu hỏi tự điền nên tránh những cấu trúc phức tạp như Nếu bạn trả lời có ở câu 6

và trả lời không ở câu trả lời 9, xin trả lời câu 10 nếu không xin trả lời câu 11”

3 Tiến hành thử bộ câu hỏi: Cần tiến hành thử bộ câu hỏi với một nhóm nhỏ những người mà ta sẽ tiến hành nghiên cứu và trên đồng nghiệp để làm sáng tỏ bộ câu hỏi và phát hiện các vấn đề

4 Soạn lại bộ câu hỏi: Nhờ vào việc tiến hành thử các bộ câu hỏi chúng ta có thể phát hiện được vấn đề và cần phải sử chữa chúng bằng cách soạn lại bộ câu hỏi Nếu vấn đề nay là nghiêm trọng, chúng ta cần phải lập lại việc thử bộ câu hỏi Nếu vấn đề là nhỏ thì nhà nghiên cứu chỉ cần thay đổi

và có thể tiến hành nghiên cứu trên quy mô thực sự

5 Tiến hành bộ câu hỏi Sau khi bộ câu hỏi hoàn chỉnh, chúng ta sẽ tiến hành bộ câu hỏi trên dân số nghiên cứu Các trả lời sẽ được phân tích theo mục tiêu của nghiên cứu

Những vấn đề cần xem xét trong xây dựng bộ câu hỏi

Ðể xây dựng bộ câu hỏi trước tiên ta phải xác định bộ câu hỏi đó dùng để tự điền hay dùng trong phỏng vấn Sau đó phải xây dựng từng câu hỏi và cần xem xét nên dùng câu hỏi đóng hay câu hỏi

mở, có thể dùng thang đo Likert hay không và cuối cùng phải xem xét mỗi câu hỏi để phát hiện những vấn đề có thể gây ra sai lệch trong việc thu thập thông tin

Bộ câu hỏi tự điền hay bộ câu hỏi phỏng vấn

Câu hỏi và bộ câu hỏi có nhiều dạng thức khác nhau Nhà nghiên cứu phải quyết định dạng thức nào là phù hợp với mục tiêu của nghiên cứu Chúng ta trước hết hãy xem xét vấn đề dạng thức của

bộ câu hỏi

Trong một số trường hợp, nhà nghiên cứu không chuẩn bị một bộ câu hỏi để người được hỏi điền vào mà thiết kế một kế hoạch phỏng vấn để người phỏng vấn hỏi các câu hỏi Ưu và khuyết điểm của từng loại là như sau

Bảng 1 Ưu và khuyết điểm của phương pháp sử dụng bộ câu hỏi và phỏng vấn

Kế hoạch phỏng vấn giúp

nhưngười phỏng vấn hỏi các

câu hỏi

- Tốn kém, cần phải sự giúp

đỡ của chuyên gia

- Câu trả lời nhạy cảm với những sai lệch do người phỏng vấn

- Khó khêu gợi câu trả lời chi tiết

- Kiểm soát kém hơn câu trả lời

- Rẻ tiền hơn

- Ít nhạy cảm với sai lệch do người phỏng ván

- Có thể dùng bưu điện để gửi bộ câu hỏi

Câu hỏi đóng và câu hỏi mở

Có hai dạng thức câu hỏi chính, câu hỏi mở và và câu hỏi Trong câu hỏi mở không có những câu trả lời định trước Trong câu hỏi đóng có nhiều câu trả lời định trước mà người được hỏi chỉ việc lựa chọn trong đó Ưu và khuyết điểm của những câu trả lời là như sau:

Khuyết điểm Ưu điểm

- Khó mã hóa câu trả lời để

có thể phân tích thống kê

- Tốn nhiều thời gian

- Khó trả lời hơn

- Có nhiều chi tiết hơn

- Có thể khiến người được hỏi khó chịu

- Có tính cấu trúc cao

- Câu trả lời dễ mã hóa hơn

- Tốn ít thời gian hơn Tuy nhiên nếu nghiên cứu định tính, người ta thích dùng câu hỏi mở hơn bởi vì nó cho phép người trả lời có thể trình bày bằng ngôn từ của họ Còn việc dùng bộ câu hỏi trong nghiên cứu định lượng người ta nhắm vào tiện lợi và tốc độ chứ không chú trọng đến phân tích sâu

Ðiều quan trọng trong danh sách những câu trả lời cho câu hỏi đóng cần phải được thiết kế cẩn thận Nếu phạm vi các câu trả lời bị giới hạn thì câu trả lời sẽ bị sai lệch

Thang đo Likert và thang đo buộc lựa chọn

Một loại câu hỏi đóng đặc biệt có giá trị là thang đo Likert Thang đo Likert do một nhà tâm lí học người Mỹ tên là Likert phát minh Thang đo này có ba ưu điểm chính:

- Làm dễ dàng hơn việc xây dựng câu hỏi để xác định thái độ của người dân

- Thuận tiện trong việc trả lời, phân tích câu hỏi

- Cho phép phân biệt nhiều mức độ khác nhau của thái độ

Thang đo Likert truyền thống là một câu hỏi đóng gồm một mệnh đề và có 5 lựa chọn: có lựa chọn dương tính, lựa chọn âm tính và lựa chọn trung bình Thí dụ:

Bảng 3 Dạng thức Likert và dạng thức buộc lựa chọn

Q1 Bác sĩ của trạm y tế luôn luôn giải thích việc điều trị cho tôi (khoang một lựa chọn)

mode) (Trong bảng trên câu hỏi 1 là thang đo Likert cổ điển Câu hỏi 2 là thang đo 4 điểm buộc lựa chọn)

Bảng 4 Ưu và khuyết điểm của dạng thức Likert và buộc lựa chọn

tính

Trả lời ba phải

Buộc lựa chọn Người trả lời phải chọn hoặc đồng

ý hoặc không đồng ý

Không cho phép trả lời ba phải

Cách dùng từ và việc thiết kế câu hỏi

Viết được một câu hỏi tốt là một nghệ thuật và tốn nhiều thời gian Ðể có được một câu trả lời có giá trị và đáng tin cậy chúng ta phải có cách dùng từ trong câu hỏi tốt Những sai lầm cần phải tránh là:

Câu hỏi 2 nội dung: Thí dụ Ông có thích cách đối xử của bác sĩ và các điều dưỡng trong bệnh viện hay không Những câu hỏi như thế này cần được tách ra để người ttả lời có thể nhận thức câu hỏi một cách rõ ràng hơn

Câu hỏi mơ hồ: Thí dụ đối với học sinh phổ thông người già là người trên 30 tuổi, nhưng đối với người 50 tuổi người già là người trên 60 tuổi

Tránh dùng từ quá chuyên môn: Thí dụ Trong nhà bà có ai bị bệnh Trisomy 21 hay không? Tránh những câu hỏi gợi ý: Mỗi năm ông (hoặc bà) đi khám răng mấy lần? Câu hỏi này khiến cho người được gọi có cảm giác rằng mọi người đều khám đi khám răng và cảm thấy rất khó khăn khi trả lời Không bao giờ tôi đi khám răng hoặc Bà đưa cháu đi khám ở đâu nếu cháu bị tiêu chảy?

Hơn nữa cũng cần lưu ý, ngay cả khi câu hỏi không gợi ý cũng có thể bị sai lệch, tùy thuộc vào cách

sử dụng bộ câu hỏi Thí dụ nếu chúng ta hỏi ý kiến của người dân về trạm y tế mà chúng ta lại cử nhân viên trạm y tế đi phỏng vấn thì chắc chắn câu trả lời sẽ bị sai lệch

Đại cương về thống kê

Thống kê là phương pháp khoa học dùng đề thu thập, tóm tắt, trình bày và phân tích số liệu

Số liệu: Kết quả có được do việc quan sát hay thu thập một biến số ở các đối tượng khác nhau hay ở thời gian khác nhau

Thí dụ: Khi tôi quan sát giới tính của các học viên trong lớp, tôi có số liệu là:

Nam, nam, nữ, nữ, nữ, nam, nữ, v.v

Thí dụ: Một nhà nghiên cứu đo nồng độ hemoglobin của 70 thai phụ có kết quả như sau:

và những con số này được gọi là số liệu

Cần lưu ý số liệu phải liên kết với một biến số nhất định Nếu tôi quan sát giới tính ở người này, tuổi của người khác, quần áo của một người khác nữa thì kết quả quan sát được không phải là số liệu

Biến số và các loại biến số

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

Như vậy biến số có thể thể hiện đại lượng hay đặc tính Nếu nó thể hiện một đại lượng nó được gọi

là biến số định lượng Nếu nó nhằm thể hiện một đặc tính no được gọi là biến số định tính Biến số định tính còn được chia làm 2 loại: biến số danh định và biến số thứ tự

Biến số danh định là biến số mà giá trị của nó không thể biểu thị bằng số mà phải biểu diễn bằng một tên gọi (danh: tên) và các giá trị này không thể sắp đặt theo một trật tự từ thấp đến cao

Thí dụ: Biến số dân tộc với các giá trị: Kinh, Khmer, Hoa, Chăm, là biến số định tính vì chúng ta không thể sắp xếp các giá trị này từ theo một trật tự từ thấp đến cao hay ngược lại

Một số thí dụ khác của biến số danh định là tình trạng hôn nhân (có 4 giá trị: độc thân, có gia đình, li dị, góa) nhóm máu (A, B, AB và O)

Trong phân tích thống kê, để tiện việc nhập số liệu hay lí giải kết quả, người ta có thể ánh xạ

(mapping) các giá trị của biến danh định vào các con số Việc này được gọi là mã hóa và cần hiểu rằng việc mã hóa này hoàn toàn có tính chất áp đặt và các con số được dùng trong mã hóa không phản ánh bản chất của biến số danh định

Giới tính là biến số danh định và có hai giá trị là nam và nữ Chúng ta có thể mã hóa giới tính và quy ước Nam

là 1 và Nữ là 2 Tuy nhiên việc mã hóa này là áp đặt và chúng ta hoàn toàn có thể quy ước Nam là 1 và Nữ là 0 Việc mã hóa chỉ nhằm giúp việc nhập số liệu và xử lí số liệu trở nên dễ dàng hơn chứ không nhằm phản ánh bản chất của biến số đó (do đó hoàn toàn vô căn cứ nếu cho rằng mã hóa Nam=1 và Nữ=0 là phản ánh thái độ phong kiến Nhất nam viết hữu Thập nữ viết vô)

Biến số thứ tự là biến số danh định nhưng có thể sắp xếp thứ tự được

Thí dụ: tình trạng kinh tế xã hội (giàu, khá, trung bình, nghèo, rất nghèo) là biến số thứ tự bởi vì người giàu có điều kiện kinh tế tốt hơn người khá, người khá hơn người trung bình, trung bình hơn nghèo, v.v

Những thí dụ khác là học lực của học sinh (giỏi, khá, trung bình, kém), tiên lượng (tốt, khá, xấu, tử vong) Theo phân loại cao huyết áp của Tổ chức Y tế Thế giới được trình bày như sau, thì phân loại huyết áp với các giá trị huyết áp bình thường, huyết áp cao nhẹ, vừa và nặng là biến số thứ tự

Huyết áp bình thường: HA tâm thu (139 và HA tâm trương ( 89

Cao huyết áp nhẹ: HA tâm thu ( 179 hay HA tâm trương ( 104

Cao huyết áp vừa: HA tâm thu ( 180 hay HA tâm trương (114

Cao huyết áp nặng: HA tâm thu (180 và HA tâm trương ( 115 mmHg

Biến số định lượng nhằm thể hiện một đại lượng và do đó có giá trị là những con số

Thí dụ: tuổi là biến số định lượng bởi vì ta có thể nói người này 20 tuổi, người kia 32 tuổi, v.v

Những thí dụ khác là đường huyết, hemoglobin, hematocrite, chiều cao, cân nặng, thu nhập, v.v

Các số thống kê mô tả

Có hai loại thống kê mô tả: thống kê mô tả khuynh hướng tập trung và thống kê mô tả tính phân tán

Thống kê mô tả khuynh hướng tập trung

Thống kê mô tả khuynh hướng tập trung có thể là trung bình (mean), trung vị (median) và yếu vị (mode) Những thống kê này cho biết giá trị tiêu biểu cho số liệu

Thí dụ: có hai loại thuốc hạ áp A và B Giả sử có 5 đối tượng sau khi sử dụng thuốc hạ áp A sẽ có huyết áp 110

115 120 125 130 và ở 5 đối tượng khác sau khi sử dụng thuốc hạ áp B sẽ có huyết áp 120 125

130 135 - 140 Con số tiêu biểu nhất để cho biết tác dụng của thuốc A là huyết áp trung bình sau khi sử dụng thuốc A và là 120 Con số huyết áp trung bình này thấp hơn huyết áp trung bình sau khi sử dụng thuốc B cho biết thuốc A có tác dụng mạnh hơn

Trung bình của số liệu, được kí hiệu là (x (đọc là x gạch) là tổng các giá trị của số liệu chia cho số lần quan sát (N)

150125130125

Do không thể thực hiện các phép toán số học trên các biến số định tính (danh định và thứ tự) chúng

ta chỉ có thể tính trung bình cho số liệu của biến số định lượng

Nếu chúng ta sắp xếp số liệu theo thứ tự, giá trị đứng ở giữa được gọi là trung vị Nếu có hai giá trị cùng đứng ở giữa, trung bình cộng của hai giá trị này là trung vị

Thí dụ: Số liệu về huyết áp tâm thu (mmHg) của 5 đối tượng là 120, 125, 130, 135, 150 Trung vị của huyết áp tâm thu là giá trị đứng ở giữa và bằng 130

Số liệu về chiều cao (cm) của 6 người là 153, 155, 160, 162, 165, 161 Ðể tính trung vị, trước tiên chúng ta phải sắp xếp số liệu này: 153, 155, 160, 161, 162, 165 Do có hai giá trị 160 và 161 cùng ở giữa, trung vị sẽ là (160+161)/2 = 160,5 cm

Do bản chất của biến số danh định không thể sắp được theo thứ tự, chúng ta chỉ có thể tính trung vị của số liệu định lượng và số liệu của biến số thứ tự

Thí dụ: Số liệu về huyết áp tâm thu (mmHg) của 5 đối tượng là 120, 125, 130, 135, 150 Trong trường hợp này không có yếu vị

Ðiểm số của 5 học sinh là 5, 5, 6, 7, 9 Yếu vị của điểm số là 5

Trong một ấp có 361 gia đình người Kinh, 120 gia đình người Khmer và 27 gia đình người Hoa Yếu

vị của biên số dân tộc là dân tộc Kinh

Trong một số liệu cụ thể, có thể không có yếu vị, có thể có một yếu vị hoặc hai hay nhiều yếu vị Ðây là khuyết điểm chính của số thống kê này Do vậy người ta thường chỉ dùng yếu vị cho biến số danh định hay trong các trường hợp đặc biệt

Bảng 1 Chọn lựa các thống kê mô tả khuynh hướng tập trung cho các loại biến số Biến số định lượng có thể dùng cả trung bình, trung vị và yếu vị trong khi biến số danh định chỉ có thể dùng yếu vị

Thí dụ: Bệnh nhân bị loét dạ dày tá tràng được điều trị theo một phác đồ diệt vi khuẩn Helicobacter Sau điều trị, bệnh nhân được theo dõi và ghi nhận thời gian kể từ khi sử dụng thuốc đến lúc bắt đầu cải thiện triệu chứng đau Ở 10 bệnh nhân thời gian này (ngày ) là như sau: 1, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 30 Bệnh nhân có thời gian từ lúc điều trị đến lúc giảm triệu chứng là 30 ngày trên thực chất là bệnh nhân không đáp ứng với điều trị Trung vị và trung bình của số liệu là 2 và 5 ngày Con số trung vị phản ánh chân thực hơn bởi vì với tư cách là một bác sĩ lâm sàng từ số liệu trên có thể nhận xét rằng một bệnh nhân tiêu biểu sẽ giảm đau sau 2 ngày dùng thuốc Con sôs 30 trong thí dụ trên được gọi là số ngoại lai (outlier) và làm số liệu bị lệch Nhìn chung, khi số liệu bị lệch thì con số trung bình sẽ bị ảnh hưởng rất nhiều và không phản ánh giá trị tiêu biểu như con số trung vị.

Thống kê mô tả tính phân tán:

Có 3 thống kê mô tả tính phân tán: độ lệch chuẩn, khoảng tứ vị và phạm vi của số liệu Việc lựa chọn thống kê mô tả tính phân tán được trình bày trong bảng 2

Bảng 2 Chọn lựa các thống kê mô tả tính phân tán cho các loại biến số

Thống kê mô tả tính phân tán có tầm quan trọng thứ hai sau con số mô tả khuynh hướng tập trung

Thí dụ: Thuốc hạ áp A được sử dụng trên 5 bệnh nhân và huyết áp tâm thu sau khi dùng thuốc là 110, 115,

120, 125 và 130 Thuốc hạ áp B được sử dụng trên 5 bệnh nhân và có huyết áp sau sử dụng thuốc là 100, 110,

120, 130, 140 Như vậy hai thuốc hạ áp này có hiệu quả hạ áp là tương đương (bởi vì trung bình của hai số liệu

là bằng nhau) nhưng kết quả của thuốc B phân tán hơn và điều này làm thuốc B trở nên kém an toàn

Ðộ lệch chuẩn (standard deviation σ viết tắt là SD hay s) là con số đánh giá mức độ phân tán và được tính theo công thức:

1

2

1

)(

Như vậy độ lệch chuẩn phản ánh khoảng cách trung bình của số liệu so với giá trị tiêu biểu Khái niệm độ lệch chuẩn chỉ có thể áp dụng cho biến số định lượng bởi vì chúng ta có thể thực hiện các phép toán số học trên các đại lượng nhưng không thể thực hiện trên các giá trị của biến số định tính

là các đặc tính

Thí dụ: Số liệu về huyết áp tâm thu (mmHg) của 5 đối tượng là 120, 125, 130, 135, 150 Trung bình của huyết

áp là 132 và độ lệch chuẩn bằng

5,115,1324

5304

3249449144

15

)132150()132135()130132()132125()132120(

1

)(

2 2

2 2

2 1

2

=

=

=++++

=

−

−+

−+

−+

−+

i

N

x x s

Phương sai về mặt từ nguyên là bình phương của sai lệch bình phương của độ lệch chuẩn σ

Phương sai (variance) có thể được kí hiệu và Var hay s2 và được tính theo công thức sau:

Phạm vi của số liệu là tất cả các giá trị của số liệu từ giá trị nhỏ nhất đến giá trị lớn nhất

Thí dụ: Số liệu về huyết áp tâm thu (mmHg) của 5 đối tượng là 120, 125, 130, 135, 150 Phạm vi của biến số huyết áp là 120 đến 150

Thí dụ: Thuốc hạ áp A được sử dụng trên 5 bệnh nhân và huyết áp tâm thu sau khi dùng thuốc là 110, 115,

120, 125 và 130 Thuốc hạ áp B được sử dụng trên 5 bệnh nhân và có huyết áp sau sử dụng thuốc là 100, 110,

120, 130, 140 Số liệu của thuốc B có tính phân tán cao hơn do phạm vi thay đổi từ 100-140 trong khi đó phạm vị của số liệu thuốc A chỉ từ 110-130

Khoảng tứ vị (inter-quartile): Nếu chúng ta chia số liệu sắp theo thứ tự làm 2 phần đều nhau,

khoảng tứ vị là khoảng cách của trung vị phần trên và trung vị phần dưới

Thí dụ: Số liệu về huyết áp tâm thu (mmHg) của 5 đối tượng là 120, 125, 130, 135, 150 Số liệu này được chia làm 2 phần: phần 1 gồm 120, 125, 130 và phần 2 gồm 130, 135, và 150 Trung vị của phần trên là 125 - trung

vị của phần dưới là 135, do đó phạm tứ vị là 125-135

Do bản chất của khoảng tứ vị là trung vị của phần số liệu trên và phần số liệu dưới, cũng giống như trung vị, khoảng tứ vị không bị ảnh hưởng bởi các giá trị ngoại lai như trong trường hợp của độ lệch chuẩn Cũng như trung vị, khoảng tứ vị chỉ có thể áp dụng cho biến số định lượng hay thứ tự Câu hỏi: Phân tích trên máy tính về biến số hemoglobin cho kết quả sau Hãy thử đọc và lí giải kết quả:

Variable | Obs Mean Std Dev Min Max

-+ -

hemoglobin | 70 11.98429 1.416122 8.8 15.1

Nguyên tắc kiểm định giả thuyết

Một nhà nghiên cứu sử dụng thuốc kháng viêm A cho 20 bệnh nhân bị thối hĩa khớp cĩ quan sát được sự thuyên giảm ở 10 bệnh nhân (50%) Khi sử dụng thuốc B cho 20 bệnh nhân bị thối hĩa khớp, ơng thấy cĩ đến 17 bệnh nhân thuyên giảm triệu chứng (85%) Trước khi nghiên cứu, ơng ta

cĩ đề ra giả thuyết là thuốc A và thuốc B cơng hiệu như nhau trong điều trị viêm khớp Theo bạn (a) Giả thuyết này là sai (và nhà nghiên cứu nên bác bỏ nĩ)

(chọn một trong hai câu trả lời)

Mặc dù việc khơng chọn câu trả lời khơng phải là giải pháp tối ưu nhất, phần lớn độc giả chưa cĩ câu trả lời Lí do của việc khơng cĩ câu trả lời cũng dễ hiểu: nếu kết luận giả thuyết này sai thì kết luận đĩ cũng cĩ thể sai lầm; nếu kết luận giả thuyết là đúng thì kết luận đĩ cũng cĩ thể sai lầm (điều này đúng khơng chỉ trong thống kê mà cịn xảy ra luơn luơn trong cuộc sống - bởi vì làm gì cĩ chân

lí tuyệt đối) Trong thống kê nếu bác bỏ mà bị sai lầm thì sai lầm đĩ là sai lầm loại 1, nếu chấp nhận giả thuyết mà bị sai lầm thì sai lầm đĩ là sai lầm loại 2

(Xác suất = 1-( = Power của nghiên cứu)

Sai lầm loại II (Xác suất = ()

Cách tiếp cận của nhà thống kê trong trường hợp này là xem xét các xác suất sai lầm: Nếu xác suất sai lầm loại 1 nhỏ (thí dụ như 1/1000) thì chúng ta cĩ thể mạnh dạn bác bỏ bởi vì khi đĩ xác suất chúng ta đúng lên tới 999/1000 và xác suất bị sai lầm chỉ cĩ 1/1000 Tương tự như vậy, nếu xác suất sai lầm loại 2 nhỏ thì chúng ta cĩ thể mạnh dạn chấp nhận giả thuyết

Khi tiến hành nghiên cứu, xác suất sai lầm loại 2 đã được quyết định bằng cỡ mẫu, xác suất sai lầm loại 1 được tính từ thao tác kiểm định giả thuyết Từ lập luận trên chúng ta cĩ thể đề ra quy trình quyết định như sau:

Xác suất sai

lầm loại 1

Nhỏ

Bác bỏ giả thuyết

Xác suất sai lầm loại 2

Không nhỏ

Theo quy ước xác suất sai lầm loại 1 ( 5% là nhỏ, > 5% là khơng nhỏ Ðối với sai lầm loại 1, xác suất ( 20% là nhỏ và >20% là khơng nhỏ (một lần nữa xin lưu ý là việc kiểm định giả thuyết bằng thống kê khơng cho phép tính sai lầm loại 2, việc tính tốn xác suất sai lầm loại 2 dựa vào việc tính

Kiểm định giả thuyết

Như vậy, thực chất của việc gọi là kiểm định giả thuyết là tính toán xác suất sai lầm loại 1 Việc chọn lựa phép kiểm nào phụ thuộc vào biên số phụ thuộc của nghiên cứu và thiết kế nghiên cứu Bảng sau trình bày nguyên tắc chọn lựa phép kiểm thống kê

Loại thiết kế nghiên cứu

Thang đo

của biến số

Hai nhóm điều trị gồm các cá nhân khác nhau

Ba (hay nhiêù) nhóm điều trị gồm các cá nhân khác nhau

Trước và sau một điều trị đơn lẻ ở trên cùng các đối tượng

Nhiều điều trị trên cùng các đối tượng

Liên hệ giữa hai biến số

Phân tích phương sai

t-test bắt cặp Phân tích

phương sai

đo lường lập lại

Hồi quy tuyến tính và tương quan pearson

sắp hạng - tổng Mann-Whitney

Wallis

Kruskal-Kiểm định sắp hạng có dấu Wilcoxon

quan Spearman

Bởi vì có nhiều phép kiểm khác nhau nên không thể trình bày chi tiết cách tính xác suất sai lầm loại

1 của từng loại phép kiểm Bài này chỉ trình bày về một phép kiểm thông dụng nhất là phép kiểm chi bình phương (χ2)

Trờ lại thí dụ về một nhà nghiên cứu muốn so sánh hai loại thuốc kháng viêm trên bệnh nhân bị thoái hóa khớp với thuốc A cho kết quả tốt trên 10 trong tổng số 20 bệnh nhân và thuốc B cho kết quả tốt trên 17 trong 20 bệnh nhân Biến số phụ thuộc của nghiên cứu là kết quả tốt hay không tốt thuộc loại biến số danh định Vì đây là nghiên cứu sử dụng 2 loại thuốc trên 2 nhóm đối tượng khác nhau nên chúng ta sẽ dùng phép kiểm chi bình phương 2 x 2

Kết quả của số liệu có thể được trình bày dưới dạng sau:

b

a

n bc ad

++++

−

=

χ

ta được

584,5))(

−

=

d b d c c a

b

a

n bc ad

Giới thiệu đại cương về máy vi tính

Giới thiệu

Trong vòng 20 năm qua đã có sự tiến bộ vượt bực trong công nghệ thông tin Vào trước năm 1975 ngay cả trong giới kĩ sư có rất ít người có được một máy tính cầm tay (calculator) để sử dụng trong tính toán Người ta có thể nghe nói về máy tính và hình dung nó như một cỗ máy khổng lồ chỉ có thể vận hành trong những phòng đặc biệt và có trang bị máy điều hòa không khí Trừ một ít người

có làm việc trong trung tâm máy tính, rất ít người có thể hình dung được ngay cả hình dáng của máy nói chi đến cách vận hành máy Những phiếu đục lỗ (để ghi các chương trình và nhập số liệu cho máy tính) được loại ra ngoài là cái duy nhất thuộc về máy tinh mà một người thông thường có thể nhận biết được

Hiện nay máy tính, đặc biệt là máy vi tính đã trở nên phổ cập Các gia đình trung lưu ở Việt nam đều có khả năng sở hữu một máy vi tính và máy này về khả năng tính toán mạnh hơn rất nhiều so với những cỗ máy tính khổng lồ trước kia Hầu hết các cơ quan đều trang bị máy vi tính để đánh máy văn bản, tính toán tiền lương hay thực hiện những công tác kế toán và thống kê khác nhau Trong ngành y, máy tính được sử dụng trong biên soạn văn bản (viết báo cáo, làm luận văn), làm cơ

sở dữ liệu theo dõi hồ sơ bệnh nhân, trong giảng dạy y khoa (đặc biệt là những phần mềm

multimedia) Nhưng điểm hứa hẹn nhất mà máy vi tính đem lại cho y giới là khả năng tiến hành những tính toán thống kê Nhờ vậy, những nhà nghiên cứu y học đã có thể thực hiện những nghiên cứu có quy mô lớn, hoặc tiến hành những phân tích thống kê phức tạp mà không đòi hỏi những chi phí tốn kém để mướn một dàn máy lớn

Tuy vậy, bởi vì là một công cụ hết sức mạnh mẽ, nó cũng cho phép sự lạm dụng Do những tính toán được tiến hành trên máy tính, nó hoàn toàn cách li với quá trình nhận thức của con người và thông thường thì chúng ta chỉ có thể tin vào khả năng của máy tính và đành chịu thúc thủ và bị sai lầm nếu có sai sót trong quá trình tính toán (sai sót có thể do máy tính, do phần mềm hoặc do chính chúng ta sử dụng sai) Những sai lầm này cũng xảy ra do nhà nghiên cứu chưa có một kiến thức đầy đủ về thống kê nên áp dụng những phương pháp phân tích sai hoặc lí giải sai các kết quả Họ cũng có thể quên không kiểm soát những giả định trong tiến hành phân tích thống kê và vô tình làm mất giá trị kiểm định đó Ðiều này càng nhiều có nguy cơ xảy ra bởi vì máy vi tính làm cho người ta

có cảm giác có thể tiến hành phân tích thống kê mà không cần đọc lại sách giáo khoa căn bản về thống kê

Do đó việc nghiên cứu phương pháp phân tích thống kê trên máy vi tính, dựa trên những kiến thức

cơ bản về thống kê và dịch tễ học, là một nhu cầu hết sức bức thiết để góp phần tăng cường nghiên cứu khoa học Seminar này là một cố gắng để chia xẻ những kinh nghiệm phân tích thống kê trên máy tính, có kết hợp với những kiến thức về thống kê dịch tễ và triển khai theo từng bước của một quá trình nghiên cứu khoa học

Phần cứng của máy tính

Các thiết bị của máy tính mà ta có thể sờ mó được và nhìn thấy được dưới một hình dạng cụ thể được gọi là phần cứng của máy tính Máy tính có nhiều loại: máy tính lớn (mainframe), máy tính nhỏ (mini-computer), máy vi tính (micro-computer).Do phần lớn chúng ta chỉ làm việc với máy vi tính, trong bài này chúng ta chỉ trình bày về loại máy tính này

Một máy vi tính điển hình gồm có một bộ xử lí với bộ nhớ được đặt trên một card chính; bàn phím, một monitor, ổ đĩa cứng, ổ đĩa mềm và ổ đĩa CD-ROM

Bộ xử lí là trái tim của máy tính, đó là nơi thực hiện các tính toán Bộ nhớ là nơi chứa dữ liệu tạm thời (nó bị mất nếu bị mất điện) trong khi thực hiện tính toán Card chính (main board) cùng với bộ

xử lí (processor và co-processor) và bộ nhớ (RAM) được đặt trong một hộp hình chữ nhật được gọi

là hộp (case) Những thành phần này (card chính, bộ xử lí, bộ nhớ) là quyết định một máy tính chạy nhanh hay chậm Trong cấu hình phổ biến hiện này bộ xử lí thường là Pentum (với nhiều mức độ: pentium MMX, Pentium-Pro, Pentium Celeron, Pentium II và Pentium III) với tốc độ từ 200 đến

600 MHz với bộ nhớ từ 32 đến 64 Megabyte

Ðĩa cứng thường là nơi cất giữ thường xuyên các chương trình, chứa số liệu và kết quả của phân tích Ðĩa cứng cũng thường được đặt trong hộp máy và có thể chứa lượng thông tin từ 2 gigabyte đến vài chục gigabyte (Chứa tương đương từ 2000 đến 20.000 đĩa mềm hay từ 4 đến 40 đĩa CD-ROM) Ðĩa mềm cũng có thể làm nơi cất giữ chương trình, chứa số liệu và kết quả tính toán trong trường hợp không có đĩa cứng (nhưng việc cất giữ và truy cập thông tin chậm hơn đĩa cứng rất nhiều) nhưng thông thường chỉ nó đóng vai trò chuyển số liệu từ nơi này sang nơi khác Ðĩa mềm phổ biến hiện nay được đặt trong một hộp nhựa hình vuông có cạnh 3,5 inch (=9,4 cm) và có thể chứa được 1.44 Megabyte Ðĩa CD-ROM là một đĩa đường kính 12 cm có tráng một mặt phản quang để ghi dữ liệu Ðĩa CD-ROM có thể chứa một lượng lớn thông tin (Một đĩa CD-ROM thường chứa được 650 Megabyte) và thường được dùng để giữ những thông tin không cần thay đổi Màn hình là một thiết bị ống tia âm cực (cathode ray tube - CRT) dùng để hiển thị tức thời các thông tin Nó có hình dạng giống như một chiếc tivi Ở Việt nam hiện nay có 3 loại màn hình chính: CGA, Hercule, VGA Màn hình VGA là màn hình loại hiện đại nhất (có thể hiển thị rất nhiều màu - từ 256 màu đến vài triệu màu - và có nét chữ sắc sảo nhất) và phổ biến nhất (màn hình anh chị dùng trong thực tập Epi-Info là màn hình VGA) Màn hình CGA là màn hình màu (nhưng chỉ có thể hiển thị 16 màu) và hình dạng chữ không bén Màn hình Hercule là màn hình đơn sắc Màn hình CGA và Hercule hiện nay rất ít gặp

Giới thiệu về hệ điều hành DOS

Máy tính không thể nào hoạt động được nếu không có phần mềm (software) Phần mềm cơ bản nhất

mà đầu tiên máy tính phải thực hiện được gọi là hệ điều hành Ba hệ điều hành phổ biến ở Việt nam

là DOS, Windows 3.11, Window 95, Windows 2000 Mặc dù hiện nay hệ điều hành Windows 98 là phổ biến nhất nhưng trước đây cả ở thế giới và Việt nam, hệ điều hành thông dụng nhất là hệ điều hành DOS Ðó là lí do tại sao chương trình Epi-Info được viết cho các máy sử dụng hệ điều hành DOS Tuy nhiên do sự xuất hiện của các hệ điều hành Windows, CDC đang có một dự án viết lại chương trình EPI-INFO trên hệ điều hành Windows Tuy vậy việc học tập và sử dụng Epi-Info dành cho DOS sẽ không bị lạc hậu do phần mềm mới sẽ hoàn toàn tương thích với chương trình cũ

Hệ điều hành DOS tập trung số liệu theo từng file (tập tin) File là một bộ số liệu được gắn kết cùng với nhau và là đơn vị nhỏ nhất trong hệ điều hành Thí dụ dùng hệ điều hành ta chỉ có thể xóa (delete) một file chứ không thể xóa một chữ hay một phần trong file đó Ngoài ra trong hệ điều hành còn có khái niệm thư mục: Thư mục là gồm 0, 1 hay nhiều tập tin gộp lại với nhau Những lệnh phổ biến nhất trong hệ điều hành DOS là COPY (sao chép lại nội dung một tập tin), DELETE (Xóa một tập tin), RENAME (đổi tên một tập tin), TYPE (hiện ra nội dung của tập tin trên màn hình), và DIR (hiện ra tất cả tên các tập tin trong một thư mục)

Các phần mềm máy tính thường gặp

Ngoài hệ điều hành, các phần mềm khác có thể chia làm 2 loại: ngôn ngữ phần mền và phần mềm ứng dụng Ngôn ngữ phần mềm (thí dụ như Assembly, Pascal, C++ hay Basic) thường được các nhà lập trình chuyên nghiệp sử dụng dùng trong mọi mục đích Phần lớn chúng ta sử dụng các phần mềm ứng dụng Phần mềm ứng dụng được chia làm 4 loại chính như sau, tùy theo đơn vị xử lí căn bản Phần mềm soạn thảo văn bản (Winword, WordPerfect, WordStar, Sidekick v.v) có đơn vị xử lí căn bản là kí tự (character); Phần mềm bảng tính (Spreadsheet - Excel, Lotus, Quattro v.v ) có đơn

vị xử lí là ô (cell); phần mềm cơ sở dữ liệu (Access, DBASE, FOX) có đơn vị xử lí căn bản là mẫu

phần mềm căn cứ dữ liệu nhưng được chuyên hóa về khả năng phân tích thống kê Những phần mềm thống kê nổi tiếng là SAS, SPSS, STATA, MINITAB, EPI-INFO

Ứng dụng Epi-Info 2000 trong nghiên cứu khoa học

Mục tiêu:

Sau khi nghiên cứu phần này, hội thảo viên có khả năng:

- Kể ra từng phần của phần phương pháp nghiên cứu khoa học và các kĩ năng vi tính tương ứng: Biến số; Loại nghiên cứu; lấy mẫu; thu thập số liệu; xử lí số liệu và phân tích

- Thiết kế một bộ câu hỏi ngắn có chứa những biến số cần nhập bằng chương trình MakeView

- Nhập số liệu vào file dữ liệu bằng chương trình ENTER

- Sử dụng các lệnh đơn giản của ANALYSIS (READ, LIST, FREQ, TABLES) để trong thống kê

mô tả Lí giải được các con số thống kê: yếu vị (mode) - trung vị (median) - trung bình (mean), độ lệch chuẩn (standard deviation) và phương sai (variance) của các biến số

- Sử dụng lệnh MEANS để so sánh các trung bình và lí giải kết quả của kiểm định ANOVA và ttest

- Lí giải được giá trị p (p- value)

để giải thích nhưng sau khi phân tích (bằng khung ý niệm) nhà nghiên cứu cho rằng lí do chính là thời gian tiềm tàng của thuốc: thuốc đòi hỏi phải có một thời gian mới bắt đầu có tác dụng hạ huyết

áp nên dù bệnh nhân được điều trị và uống thuốc hạ áp, huyết áp vẫn còn tiếp tục lên cao trong một khoảng thời gian nhấ định và gây ra tai biến Sau khi tổng qua y văn, nhà nghiên cứu này nghĩ rằng

có thể sử dụng một loại thuốc hạ áp mới A (Nifedipine) có thời gian tiềm tàng ngắn hơn thuốc hiện dùng (thuốc B - Propranolol) nên ông ta đề xuất một nghiên cứu có mục tiêu - Tìm sự khác biệt

giữa thời gian tiềm tàng của thuốc A và thuốc B - và giả thuyết là : thời gian tiềm tàng của thuốc A

khác có ý nghĩa lâm sàng so với thời gian của thuốc B Ông ta tiến hành nghiên cứu,theo dõi thời gian bắt đầu có tác dụng của hai loại thuốc A và B trên hai nhóm bệnh nhân và thu được kết quả như sau:

Thuốc A: 44;51;52;55;60;62;66;68;69;71;71;76;82;91;108 (n1 = 15; (x1 = 68,4 ; s1 = 16,5) Thuốc B: 52;64;68;74;79;83;84;88;95;97;101;116 (n2 = 12; (x2 = 83,4 ; s2 = 17,6)

Hỏi thời gian tác dụng của hai loại thuốc có khác nhau hay không?

Phương pháp nghiên cứu và những kĩ năng vi tính có liên quan

Như đã được trình bày trong phần tổng quan về phương pháp nghiên cứu khoa học, sau khi thiết lập giả thuyết nghiên cứu, chúng ta có thể phát triển phương pháp nghiên cứu cụ thể theo những bước sau:

- Xác định các biến số:

- Chọn thiết kế nghiên cứu

- Chọn mẫu

- Xử lí và phân tích số liệu

Xác định biến số

Cần liệt kê tất cả biến số và xác định biến số nào là biến số độc lập, biến số nào là biến số phụ thuộc, biến số nào là biến định lượng và biến định tính

Theo thí dụ ở trên ta có thể phân loại các biến số của nghiên cứu như sau:

số

Số chữ số cần thiết

Loại và định dạng biến số

(định tính)

Thời gian tiềm

tàng

Ngoài các biến số chủ yếu trên, trong bộ câu hỏi chúng ta thường phải có biến số định dạng

(Identifier) và các biến số mô tả(trong trường hợp này là biến số tên thuốc) Biến số định danh sẽ giúp cho việc theo dõi việc nhập kết quả Biến số mô tả cùng với với biến mã hoá sẽ giúp đơn giản hoá việc nhập liệu đồng thời cho phép hiển thị thông tin mô tả để chắc chắn việc nhập liệu là chính xác

Các biến số định danh và mô tả trong nghiên cứu này được trình bày trong bảng sau

số

Số chữ số cần thiết

Loại và định dạng biến số

(định tính)

Thiết kế nghiên cứu:

Ðây là thiết kế nghiên cứu can thiệp (có tính chất tiền cứu - prospective) Lưu ý rằng nếu biến số phụ thuộc không phải là biến danh định thì không thể nào sử dụng nghiên cứu có tính chất hồi cứu được (thí dụ như không thể sử dụng nghiên cứu bệnh chứng được) Các ý nghĩa của thiết kế nghiên cứu này được trình bày trong giáo trình Dịch tễ học

Chọn mẫu:

Chúng ta không xem xét kĩ về vấn đề chọn mẫu trong phần trình bày này Hội thảo viên nào có quan tâm có thể tham khảo về bài lấy mẫu hoặc các giáo trình Dịch tễ học

Thiết kế bộ câu hỏi

Sử dụng chương trình MakeView của Epi Info 2000 chúng ta có thể tạo ra trường như trong hình sau: