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
canhóm chứngcó phơi nhiễm23170abkhông phơi nhiễm157570cd

Bài tập luyện tập (giá trị tự tạo, không phải hướng dẫn lâm sàng). Một nghiên cứu bệnh–chứng so sánh 180 bệnh nhân mắc bệnh (ca bệnh) và 740 người không mắc bệnh (nhóm chứng). Bảng cho biết số người ở mỗi nhóm đã phơi nhiễm với một yếu tố nguy cơ. Hãy tìm tỷ số chênh OR của phơi nhiễm. Làm tròn đến hai chữ số thập phân.

a = 23b = 170c = 157d = 570
OR =
2.Thống kê thực hành dựa trên bằng chứngKhó
xét nghiệmcó bệnhkhông có bệnhtổngdương?âmtổng10 000

Bài tập luyện tập (giá trị tự tạo, không phải hướng dẫn lâm sàng). 10 000 người được sàng lọc bằng một xét nghiệm có độ nhạy 80% và độ đặc hiệu 87%. Độ lưu hành của bệnh là 6%. Dự kiến có tổng cộng bao nhiêu kết quả dương tính n₊?

N = 10 000p = 6%Se = 80%Sp = 87%
n₊ =
3.Thống kê mô tảTrung bình
152025303540455055

Tìm độ lệch chuẩn mẫu s của dữ liệu: 14, 46, 23, 56, 54, 29, 16.

n = 7
s =
4.Thống kê mô tảKhó
z −2−1012

Một đại lượng có phân phối chuẩn với trung bình 70 và độ lệch chuẩn 8. Tỉ lệ P các giá trị nhỏ hơn 78 là bao nhiêu?

μ = 70σ = 8x = 78
P =
5.Khoảng tin cậyTrung bình
n = 13, s = 2LU = ?x̄ = 45E90%

Một mẫu 13 phần tử có trung bình 45 và độ lệch chuẩn s = 2. Tổng thể xấp xỉ chuẩn. Tìm giới hạn trên của khoảng tin cậy 90% cho giá trị trung bình.

n = 13x̄ = 45s = 290%t(12) = 1,782
giới hạn trên =
6.Khoảng tin cậyKhó
σ = 39, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 2,595%

Độ lệch chuẩn của tổng thể là 39. Cần cỡ mẫu n lớn bao nhiêu để khoảng tin cậy 95% cho giá trị trung bình có sai số biên nhiều nhất là 2,5?

σ = 39E = 2,595%
n =
7.Kiểm định giả thuyết và khoảng tin cậyTrung bình
t −1,98401,984

Một mẫu 100 sinh viên có điểm trung bình 103,6 và độ lệch chuẩn mẫu 15. Tìm thống kê kiểm định t cho H₀: μ = 100.

μ₀ = 100x̄ = 103,6s = 15n = 100
t =
8.Kiểm định giả thuyết và khoảng tin cậyKhó
μ₀x̄c

Một kiểm định z một phía của H₀: μ = 500 với H₁: μ > 500 được thực hiện ở mức α = 0,05 với một mẫu 36; độ lệch chuẩn đã biết là 15. Trên thực tế trung bình là 507. Tìm lực của kiểm định 1 − β theo phần trăm.

μ₀ = 500μ = 507σ = 15n = 36α = 0,05
1 − β = %

3Dung dịch

1.Thống kê thực hành dựa trên bằng chứng

Đáp số: OR = 0,49

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.

Odds phơi nhiễm

ca: 23/157 = 0,1465
nhóm chứng: 170/570 = 0,2982

Tỷ số chênh

OR = (23·570)/(170·157) = 0,4912 ≈ 0,49

Đáp số

OR = 0,49

OR dưới 1: phơi nhiễm ít phổ biến hơn ở các ca bệnh, gợi ý tác dụng bảo vệ.

2.Thống kê thực hành dựa trên bằng chứng

Đáp số: n₊ = 1702

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.

Có bệnh và không có bệnh

10 000·0,06 = 600
10 000 − 600 = 9400

Tất cả kết quả dương tính

TP = 600·0,8 = 480
FP = 9400·0,13 = 1222
n₊ = 480 + 1222 = 1702

Đáp số

n₊ = 1702

Trong 1702 ca dương tính chỉ có 480 người mắc bệnh (PPV 28,2%).

3.Thống kê mô tả

Đáp số: s = 17,79

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 = 238/7 = 34

Bình phương các độ lệch

Σ(x − x̄)² = (−20)² + 12² + (−11)² + 22² + 20² + (−5)² + (−18)² = 1898

Độ lệch chuẩn

s = √(1898/6) = 17,79

Đáp số

s = 17,79
4.Thống kê mô tả

Đáp số: P = 0,8413

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

Bảng phân phối chuẩn tắc

Φ(1) = 0,8413
P = 0,8413

Đáp số

P = 0,8413
5.Khoảng tin cậy

Đáp số: giới hạn trên = 45,99

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 = 1,782

Sai số biên

E = 1,782·2/√13 = 0,9885

Khoảng

45 ± 0,9885 → [44,01, 45,99]

Đáp số

giới hạn trên = 45,99
6.Khoảng tin cậy

Đáp số: n = 935

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.

Giải tìm n

n = (1,96·39/2,5)² = 934,9

Làm tròn lên

Cỡ mẫu là một số nguyên, và làm tròn xuống sẽ khiến sai số biên quá lớn.

n = 935

Đáp số

n = 935
7.Kiểm định giả thuyết và khoảng tin cậy

Đáp số: t = 2,4

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 = 15/√100 = 15/10 = 1,5

Thống kê kiểm định

t = (103,6 − 100)/1,5 = 2,4

Đáp số

t = 2,4
t0,025; df = 99 = 1,984

|t| > 1,984, nên H₀ bị bác bỏ ở mức 5% (hai phía).

8.Kiểm định giả thuyết và khoảng tin cậy

Đáp số: 1 − β = 87,6 %

Lực của một kiểm định: lực = 1 − β là xác suất bác bỏ H₀ khi nó sai. Tìm ngưỡng x̄c từ μ₀ và z_α, rồi tính xác suất rơi vượt quá x̄c bằng trung bình thật: z = (x̄c − μ)/(σ/√n).

Trung bình mẫu tới hạn

SE = 15/√36 = 2,5
x̄c = 500 + 1,645·2,5 = 504,1

z theo trung bình thật

z = (504,1 − 507)/2,5 = −1,155

Công suất

lực của kiểm định = P(Z > −1,155) = 87,6%
1 − β = 87,6%

Đáp số

1 − β = 87,6%

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