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 nhiễm119393abkhông phơi nhiễm71377cd

Bài tập luyện tập (giá trị tự tạo, không phải hướng dẫn lâm sàng). Một nghiên cứu bệnh–chứng so sánh 190 bệnh nhân mắc bệnh (ca bệnh) và 770 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 = 119b = 393c = 71d = 377
OR =
2.Thống kê thực hành dựa trên bằng chứngKhó
p (%)PPV (%)15%PPV = ?100

Bài tập luyện tập (giá trị tự tạo, không phải hướng dẫn lâm sàng). Một xét nghiệm sàng lọc có độ nhạy 80% và độ đặc hiệu 82%. Nó được dùng trong một quần thể có độ lưu hành 15%. Hãy tìm giá trị tiên đoán dương PPV theo phần trăm. Làm tròn đến một chữ số thập phân.

Se = 80%Sp = 82%p = 15%
PPV = %
3.Thống kê mô tảTrung bình
3540455055

Tìm độ lệch chuẩn mẫu s của dữ liệu: 57, 31, 38, 55, 52.

n = 5
s =
4.Thống kê mô tảKhó
z −2−1012

Điểm thi có phân phối chuẩn với trung bình 60 và độ lệch chuẩn 20. Tìm điểm z z của điểm số 90.

μ = 60σ = 20x = 90
z =
5.Khoảng tin cậyTrung bình
n = 9, s = 11,5L = ?Ux̄ = 103,5E90%

Một mẫu 9 phần tử có trung bình 103,5 và độ lệch chuẩn s = 11,5. Tổng thể xấp xỉ chuẩn. Tìm giới hạn dưới của khoảng tin cậy 90% cho giá trị trung bình.

n = 9x̄ = 103,5s = 11,590%t(8) = 1,86
giới hạn dưới =
6.Khoảng tin cậyKhó
σ = 8, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 299%

Độ lệch chuẩn của tổng thể là 8. Cần cỡ mẫu n lớn bao nhiêu để khoảng tin cậy 99% cho giá trị trung bình có sai số biên nhiều nhất là 2?

σ = 8E = 299%
n =
7.Kiểm định giả thuyết và khoảng tin cậyTrung bình
t −1,98401,984

Một mẫu 100 sinh viên có điểm trung bình 97,92 và độ lệch chuẩn mẫu 8. Tìm thống kê kiểm định t cho H₀: μ = 100.

μ₀ = 100x̄ = 97,92s = 8n = 100
t =
8.Kiểm định giả thuyết và khoảng tin cậyKhó
μ₀x̄c

Một kiểm định z một phía của H₀: μ = 100 với H₁: μ < 100 được thực hiện ở mức α = 0.05 với một mẫu 100; độ lệch chuẩn đã biết là 5. Trên thực tế trung bình là 99.5. Tìm lực của kiểm định 1 − β theo phần trăm.

μ₀ = 100μ = 99,5σ = 5n = 100α = 0,05
1 − β = %

3Dung dịch

1.Thống kê thực hành dựa trên bằng chứng

Đáp số: OR = 1,61

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: 119/71 = 1,676
nhóm chứng: 393/377 = 1,042

Tỷ số chênh

OR = (119·377)/(393·71) = 1,608 ≈ 1,61

Đáp số

OR = 1,61

OR trên 1: phơi nhiễm phổ biến hơn ở các ca bệnh.

2.Thống kê thực hành dựa trên bằng chứng

Đáp số: PPV = 44 %

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.

Dương tính thật và giả (trên mỗi người)

Se·p = 0,8·0,15 = 0,12
(1 − Sp)·(1 − p) = 0,18·0,85 = 0,153

Giá trị tiên đoán dương

PPV = 0,12/(0,12 + 0,153) = 0,4396 ≈ 44%

Đáp số

PPV = 44%

Độ lưu hành càng thấp thì PPV của cùng một xét nghiệm càng thấp.

3.Thống kê mô tả

Đáp số: s = 11,46

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 = 233/5 = 46,6

Bình phương các độ lệch

Σ(x − x̄)² = 10,4² + (−15,6)² + (−8,6)² + 8,4² + 5,4² = 525,2

Độ lệch chuẩn

s = √(525,2/4) = 11,46

Đáp số

s = 11,46
4.Thống kê mô tả

Đáp số: z = 1,5

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 = (90 − 60)/20 = 1,5

Đáp số

z = 1,5
5.Khoảng tin cậy

Đáp số: giới hạn dưới = 96,37

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 = 8, t = 1,86

Sai số biên

E = 1,86·11,5/√9 = 7,13

Khoảng

103,5 ± 7,13 → [96,37, 110,6]

Đáp số

giới hạn dưới = 96,37
6.Khoảng tin cậy

Đáp số: n = 107

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 = (2,576·8/2)² = 106,2

Làm tròn lên

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

n = 107

Đáp số

n = 107
7.Kiểm định giả thuyết và khoảng tin cậy

Đáp số: t = −2,6

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 = 8/√100 = 8/10 = 0,8

Thống kê kiểm định

t = (97,92 − 100)/0,8 = −2,6

Đáp số

t = −2,6
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 = 25,95 %

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 = 5/√100 = 0,5
x̄c = 100 − 1,645·0,5 = 99,18

z theo trung bình thật

z = (99,18 − 99,5)/0,5 = −0,645

Công suất

lực của kiểm định = P(Z < −0.645) = 25.95%
1 − β = 25,95%

Đáp số

1 − β = 25,95%

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