Thực hành dựa trên bằng chứng: gói ôn nước rút

Bảng công thức, các bước phương pháp chính cho từng chủ đề và 8 bài tập, kèm lời giải đầy đủ ở cuối.

Bài mớiQuay lại môn học

Trong cửa sổ in, hãy chọn “Lưu dưới dạng PDF” để giữ một bản trên thiết bị của bạn.

1Công thức và phương pháp

Thống kê thực hành dựa trên bằng chứng

Độ nhạy và độ đặc hiệu
Se = a/(a + c), Sp = d/(b + d)
Giá trị tiên đoán
PPV = a/(a + b), NPV = d/(c + d)
Độ chính xác
(a + d)/n
Tỷ số khả dĩ
LR+ = Se/(1 − Sp), LR− = (1 − Se)/Sp
PPV ở độ lưu hành p
Se·p / (Se·p + (1 − Sp)(1 − p))
Odds
odds = p/(1 − p); p = odds/(1 + odds); odds sau xét nghiệm = odds trước xét nghiệm × LR
Thước đo nguy cơ
RR = EER/CER, ARR = CER − EER, RRR = ARR/CER
Số bệnh nhân cần điều trị
NNT = 1/ARR, làm tròn lên; NNH = 1/(EER − CER)
Tỷ số chênh
OR = ad/(bc)
Tỷ suất mới mắc
ca mới / người-thời gian

Phương pháp

  1. Vẽ bảng 2 × 2 và ghi nhãn a, b, c và d trước khi tính.
  2. Đọc độ nhạy và độ đặc hiệu theo các cột, giá trị tiên đoán theo các hàng.
  3. Với độ lưu hành khác, hãy tưởng tượng 10 000 người và điền bảng bằng Se, Sp và độ lưu hành.
  4. Với tỷ số khả dĩ, đổi xác suất sang odds, nhân, rồi đổi ngược lại.
  5. Với một thử nghiệm, trước hết tìm EER và CER; sau đó RR = EER/CER, ARR = CER − EER và NNT = 1/ARR làm tròn lên.

Thống kê mô tả

Trung bình
x̄ = Σx/n
Độ lệch chuẩn mẫu
s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))
Trung vị
giá trị ở giữa của dữ liệu đã sắp xếp
Điểm z
z = (x − μ)/σ
Phân phối chuẩn
68% nằm trong ±1σ, 95% nằm trong ±2σ

Khoảng tin cậy

biết σ
x̄ ± z·σ/√n
chưa biết σ
x̄ ± t·s/√n, df = n − 1
z tới hạn
90%: 1,645, 95%: 1,96, 99%: 2,576
Cỡ mẫu
n = (z·σ/E)², rounded up

Phương pháp

  1. Quyết định giữa z (biết σ của tổng thể) và t (chỉ có s của mẫu, với n − 1 bậc tự do).
  2. Tìm giá trị tới hạn cho mức tin cậy.
  3. Sai số biên: E = giá trị tới hạn × độ lệch chuẩn/√n.
  4. Khoảng: x̄ ± E.

Kiểm định giả thuyết và khoảng tin cậy

Kiểm định z cho giá trị trung bình
z = (x̄ − μ0)/(σ/√n)
Kiểm định t cho giá trị trung bình
t = (x̄ − μ0)/(s/√n), df = n − 1
Hai phía ở mức 5%
bác bỏ H0 nếu |z| > 1,96
Khoảng tin cậy
x̄ ± z·σ/√n

Phương pháp

  1. Nêu H₀ và H₁ và quyết định kiểm định một phía hay hai phía.
  2. Tính thống kê kiểm định: (x̄ − μ₀)/(σ/√n), hoặc với s và t.
  3. So sánh với giá trị tới hạn, hoặc tìm giá trị p.
  4. Bác bỏ H₀ nếu thống kê vượt quá giá trị tới hạn (p dưới α), và nêu kết luận bằng lời.

2Bài tập

1.Thống kê thực hành dựa trên bằng chứngTrung bình
cangười-nămcó phơi nhiễm876200không phơi nhiễm243400

Bài tập luyện tập (giá trị tự tạo, không phải hướng dẫn lâm sàng). Trong một nghiên cứu đoàn hệ, người có phơi nhiễm đóng góp 6200 người-năm với 87 ca mới, và người không phơi nhiễm đóng góp 3400 người-năm với 24 ca mới. Hãy tìm tỷ số tỷ suất mới mắc IRR (có phơi nhiễm so với không phơi nhiễm). Làm tròn đến hai chữ số thập phân.

có phơi nhiễm: 87/6200 PYkhông phơi nhiễm: 24/3400 PY
IRR =
2.Thống kê thực hành dựa trên bằng chứngKhó
chứng34%điều trị?

Bài tập luyện tập (giá trị tự tạo, không phải hướng dẫn lâm sàng). Khi không dùng thuốc, 34% bệnh nhân bị một tác dụng phụ nhất định trong một năm. Thuốc làm tăng nguy cơ này với nguy cơ tương đối RR = 2,36. Hãy tìm số bệnh nhân cần điều trị để gây hại NNH: cần bao nhiêu bệnh nhân dùng thuốc trong một năm thì có thêm một bệnh nhân bị tác dụng phụ? Làm tròn lên thành số nguyên bệnh nhân.

chứng 34%RR = 2,36
NNH =
3.Thống kê mô tảTrung bình
101520253035404550

Tìm độ lệch chuẩn mẫu s của dữ liệu: 37, 52, 19, 33, 10, 51.

n = 6
s =
4.Thống kê mô tảKhó
z −2−1012

Một đại lượng có phân phối chuẩn với trung bình 500 và độ lệch chuẩn 60. Tỉ lệ P các giá trị nhỏ hơn 428 là bao nhiêu?

μ = 500σ = 60x = 428
P =
5.Khoảng tin cậyTrung bình
n = 13, s = 2,5LUx̄ = 66,5E = ?99%

Một mẫu 13 phần tử có trung bình 66,5 và độ lệch chuẩn s = 2,5. Tổng thể xấp xỉ chuẩn. Tìm sai số biên E của khoảng tin cậy 99% cho giá trị trung bình.

n = 13x̄ = 66,5s = 2,599%t(12) = 3,055
E =
6.Khoảng tin cậyKhó
μ₁ − μ₂, t(24) = 2,7970LU = ?x̄₁ − x̄₂E99%

Hai loại phân bón được thử nghiệm. Nhóm ô 1: 11 ô, năng suất trung bình 37,5 kg, độ lệch chuẩn 10 kg. Nhóm ô 2: 15 ô, trung bình 47 kg, độ lệch chuẩn 8,5 kg. Giả sử các phương sai bằng nhau (t gộp, df = n₁ + n₂ − 2). Tìm giới hạn trên của khoảng tin cậy 99% cho μ₁ − μ₂.

n₁ = 11x̄₁ = 37,5s₁ = 10n₂ = 15x̄₂ = 47s₂ = 8,599%t(24) = 2,797
giới hạn trên = kg
7.Kiểm định giả thuyết và khoảng tin cậyTrung bình
t −2,06402,064

Một mẫu 25 sinh viên có điểm trung bình 112,6 và độ lệch chuẩn mẫu 12. Tìm thống kê kiểm định t cho H₀: μ = 120.

μ₀ = 120x̄ = 112,6s = 12n = 25
t =
8.Kiểm định giả thuyết và khoảng tin cậyKhó
−1,961,96z = ?

Trong một thử nghiệm, 40 trong 200 bệnh nhân dùng phương pháp điều trị A hồi phục, và 30 trong 200 bệnh nhân dùng phương pháp B. Dùng tỉ lệ gộp, tìm thống kê kiểm định z cho H₀: p₁ = p₂.

x₁ = 40n₁ = 200x₂ = 30n₂ = 200
z =

3Dung dịch

1.Thống kê thực hành dựa trên bằng chứng

Đáp số: IRR = 1,99

Tỷ số khả dĩ và các thước đo nguy cơ: LR+ = độ nhạy/(1 − độ đặc hiệu), LR− = (1 − độ nhạy)/độ đặc hiệu. Trong một thử nghiệm, EER và CER là tỷ lệ biến cố khi có và không điều trị: RR = EER/CER, ARR = CER − EER, RRR = ARR/CER và NNT = 1/ARR, làm tròn lên. Trong nghiên cứu bệnh–chứng chỉ có thể dùng tỷ số chênh OR = ad/(bc). Tỷ suất mới mắc = số ca mới/người-thời gian.

Tỷ suất mới mắc

có phơi nhiễm: 87/6200 = 14,03 trên 1000 người-năm
không phơi nhiễm: 24/3400 = 7,059 trên 1000 người-năm

Tỷ số tỷ suất

IRR = 14,03/7,059 = 1,988 ≈ 1,99

Đáp số

IRR = 1,99
2.Thống kê thực hành dựa trên bằng chứng

Đáp số: NNH = 3

Giá trị tiên đoán phụ thuộc vào độ lưu hành: PPV = Se·p/(Se·p + (1 − Sp)(1 − p)) và NPV = Sp(1 − p)/(Sp(1 − p) + (1 − Se)p). Với tỷ số khả dĩ: odds trước xét nghiệm = p/(1 − p), odds sau xét nghiệm = odds trước xét nghiệm × LR, xác suất = odds/(1 + odds). Với dân số N, dương tính thật = N·p·Se và dương tính giả = N·(1 − p)·(1 − Sp). NNT = 1/(CER × RRR), làm tròn lên.

Nguy cơ khi dùng thuốc

0,34·2,36 = 0,8024

Tăng nguy cơ tuyệt đối

ARI = 0,8024 − 0,34 = 0,4624

Số bệnh nhân cần điều trị để gây hại

NNH = 1/0,4624 = 2,163 → 3

Đáp số

NNH = 3
3.Thống kê mô tả

Đáp số: s = 16,87

Thống kê mô tả: trung bình là tổng chia cho n; trung vị là giá trị ở giữa của dữ liệu đã sắp xếp (trung bình của hai giá trị giữa khi n chẵn). Độ lệch chuẩn mẫu là s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1)). Điểm z z = (x − μ)/σ cho biết một giá trị cách trung bình bao nhiêu độ lệch chuẩn.

Trung bình

x̄ = 202/6 = 33,67

Bình phương các độ lệch

Σ(x − x̄)² = 3,333² + 18,33² + (−14,67)² + (−0,6667)² + (−23,67)² + 17,33² = 1423

Độ lệch chuẩn

s = √(1423/5) = 16,87

Đáp số

s = 16,87
4.Thống kê mô tả

Đáp số: P = 0,1151

Thống kê mô tả: trung bình là tổng chia cho n; trung vị là giá trị ở giữa của dữ liệu đã sắp xếp (trung bình của hai giá trị giữa khi n chẵn). Độ lệch chuẩn mẫu là s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1)). Điểm z z = (x − μ)/σ cho biết một giá trị cách trung bình bao nhiêu độ lệch chuẩn.

Chuẩn hóa

z = −1,2

Bảng phân phối chuẩn tắc

Φ(−1,2) = 0,1151
P = 0,1151

Đáp số

P = 0,1151
5.Khoảng tin cậy

Đáp số: E = 2,118

Khoảng tin cậy cho giá trị trung bình: x̄ ± sai số biên. Khi biết σ của tổng thể, sai số biên là z·σ/√n; khi chỉ có độ lệch chuẩn mẫu s, dùng t với n − 1 bậc tự do: t·s/√n. Giá trị tới hạn: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). Để có sai số biên E hoặc nhỏ hơn, cần n ≥ (z·σ/E)², làm tròn lên.

Giá trị tới hạn

df = n − 1 = 12, t = 3,055

Sai số biên

E = 3,055·2,5/√13 = 2,118

Đáp số

E = 2,118
6.Khoảng tin cậy

Đáp số: giới hạn trên = 0,6646 kg

Interval for a difference: estimate ± critical value × standard error. For two independent means with known σ: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) and z. With equal unknown variances: pooled s_p and t with n₁ + n₂ − 2 degrees of freedom. For paired data, work with the differences: d̄ ± t·s_d/√n.

Độ lệch chuẩn gộp

sp² = (10·10² + 14·8,5²)/24 = 83,81
sp = 9,155

Sai số biên

E = 2,797·9,155·√(1/11 + 1/15) = 10,16

Khoảng

−9,5 ± 10,16 → [−19,66, 0,6646]

Đáp số

giới hạn trên = 0,6646 kg
7.Kiểm định giả thuyết và khoảng tin cậy

Đáp số: t = −3,083

Kiểm định giá trị trung bình: thống kê kiểm định đo xem trung bình mẫu cách giá trị nêu trong H₀ bao nhiêu sai số chuẩn: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) khi biết σ, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) khi nó được ước lượng từ mẫu. Khoảng tin cậy là x̄ ± (giá trị tới hạn)·(sai số chuẩn).

Sai số chuẩn

SE = 12/√25 = 12/5 = 2,4

Thống kê kiểm định

t = (112,6 − 120)/2,4 = −3,083

Đáp số

t = −3,083
t0,025; df = 24 = 2,064

|t| > 2,064, nên H₀ bị bác bỏ ở mức 5% (hai phía).

8.Kiểm định giả thuyết và khoảng tin cậy

Đáp số: z = 1,316

Hypothesis test: the test statistic = (estimate − value under H₀)/(standard error under H₀). The p-value is the probability, assuming H₀ is true, of a statistic at least as extreme as the one observed: the area in one tail for a one-sided H₁, twice the tail area for a two-sided H₁. Reject H₀ when p ≤ α.

Các tỉ lệ mẫu

p̂₁ = 40/200 = 0,2
p̂₂ = 30/200 = 0,15
p̂ = 70/400 = 0,175

Sai số chuẩn theo H₀

SE = √(0,175·0,825·(1/200 + 1/200)) = 0,038

Thống kê kiểm định

z = (0,2 − 0,15)/0,038 = 1,316

Đáp số

z = 1,316

|z| < 1.96, nên H₀ không bị bác bỏ ở mức 5% (hai phía).

ExamProblems · examproblems.com/courses/evidence-based-practice