Những sai lầm phổ biến trong phân tích thống kê Phần 3

Thảo luận trong 'Rao Vặt Toàn Quốc' bắt đầu bởi hoahong031, 13/4/14.

  1. hoahong031

    hoahong031 Thành Viên Mới

    Tham gia ngày:
    24/3/14
    Bài viết:
    8
    Đã được thích:
    0
    Điểm thành tích:
    0
    Tiếp tục bài trước về những sai sót trong phân tích dữ liệu. Bài này tập trung vào những sai sót về diễn giải trị số P và vấn đề kiểm định giả thuyết.

    Những sai lầm phổ biến trong phân tích thống kê phần 2

    Những sai lầm phổ biến trong phân tích thống kê phần 1

    Tài liệu đọc thêm về ý nghĩa trị số P ( P-value): CHUONG 7 KIEM DINH GIA THUYE THONG KE Y NGHIA TRI SO P VALUE

    Sai sót 6: Chỉ báo cáo kết quả qua trị số P

    Một bài báo y khoa viết như sau: “The effect of the drug on lowering diastolic blood pressure was statistically significant (P<0.05).” Ở đây, trị số P có thể là 0.049; tức có ý nghĩa thống kê (vì thấp hơn 0.05), nhưng rất gần với 0.05 mà có thể diễn giải như là môt trị số P bằng [chẳng hạn như] 0.051, tức không có ý nghĩa thống kê! Ngoài ra, , chúng ta không biết ảnh hưởng của thuốc trong việc hạ huyết áp là bao nhiêu, tức là chúng ta không biết ảnh hưởng của thuốc có ý nghĩa lâm sàng hay không.

    Một nghiên cứu khác viết “The mean diastolic blood pressure of the treatment group dropped from 110 to 92 mm Hg (P=0.02).” Cách trình bày này tốt hơn cách trình bày trên, nhưng vẫn chưa đầy đủ. Giá trị trước và sau điều trị được báo cáo rõ ràng, nhưng không nói đến độ khác biệt. Thật ra, thuốc giảm huyết áp 18 mm Hg, và có ý nghĩa thống kê (P = 0.02), nhưng tác giả không cho chúng ta biết khoảng tin cậy 95% của độ khác biệt trước và sau điều trị.

    Một cách viết tốt hơn nữa là “The drug lowered diastolic blood pressure by a mean of 18 mm Hg, from 110 to 92 mm Hg (95% CI = 2 to 34 mm Hg; P=0.02).” Ở đây, tác giả cho chúng ta biết ba thông tin quan trọng: huyết áp trước và sau điều trị; mức độ ảnh hưởng và khoảng tin cậy 95%; và trị số P. Khoảng tin cậy 95% có thể diễn giải nôm na rằng nếu thuốc được thử nghiệm trên 100 mẫu tương tự như nghiên cứu đang báo cáo,

    thì tính trung bình huyết áp giảm từ 2 đến 34 mm Hg trong 95 mẫu. Chúng ta biết rằng một giảm huyết áp A chỉ 2 mm Hg chẳng có ý nghĩa lâm sàng, nhưng giảm đến 34 mm Hg thì quả có ý nghĩa lâm sàng. Do đó, mặc dù huyết áp giảm trung bình là có ý nghĩa thống kê, mức độ khác biết có thể không phải lúc nào cũng có ý nghĩa lâm sàng; nói cách khác, kết quả nghiên cứu gần như khó kết luận. Để có kết luận dứt khoát, có lẽ chúng ta cần thêm bệnh nhân sao cho tất cả khoảng tin cậy 95% đều có ý nghĩa lâm sàng.
    Bấm vào đây để xem thêm: http://ngothong.wordpress.com/2014/04/12/nhung-sai-lam-pho-bien-trong-phan-tich-thong-ke-phan-3/
     
    Cảm ơn đã xem bài:

    Những sai lầm phổ biến trong phân tích thống kê Phần 3

    Đang tải...


Like và Share ủng hộ ITSEOVN