TAILIEUCHUNG - Lâm sàng thống kê: Bài 3. Khoảng tin cậy 95% của trung vị - Nguyễn Văn Tuấn

Vấn đề bây giờ là xác định khoảng tin cậy 95% của số trung vị . Nói cách khác, nếu nghiên cứu được lặp lại 1000 lần, và mỗi lần chọn 11 đối tượng, thì khoảng tin cậy của số trung vị ra sao. Phương pháp bootstrap rất có ích để giải quyết vấn đề. | Lâm sàng thống kê Khoảng tin cậy 95 của trung vị Nguyễn Văn Tuấn Hỏi Em đo một biến số lâm sàng nhưng vì biến số này không tuân theo luật phân phối chuẩn nên em phải dùng số trung vị để mô tả biến số. Em muốn biết cách tính khoảng tin cậy 95 của nó. Tìm trong sách giáo khoa không thấy sách nào chỉ cách tính này. Mong thầy chỉ cách tính khoảng tin cậy 95 của số trung vị. Đây là một vấn đề thú vị Đối với các biến không tuân theo luật phân phối chuẩn chúng ta không thể sử dụng số trung bình và độ lệch chuẩn để mô tả biến. Thay vào đó chúng ta phải áp dụng các phương pháp thống kê phi tham số non-parametric statistics để tính. Một trong những chỉ số để mô tả trung bình của biến là số trung vị median . Đúng như bạn đọc viết các sách giáo khoa không mô tả cách tính khoảng tin cậy 95 của số trung vị. Đơn giản vì . không có công thức nào để tính. Tuy nhiên trong ba thập niên trở lại đây với sự phát triển của máy tính một cuộc cách mạng thống kê đã xảy ra. Phương pháp cách mạng đó có tên là bootstrap method do nhà thống kê học Bradley Efron phát triển vào năm 1979. Phương pháp bootstrap đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khoa học và đến nay có thể xem là một phương pháp chuẩn. Trong bài này tôi sẽ lợi dụng câu hỏi để giới thiệu phương pháp này. Vì phải sử dụng máy tính cho nên bạn đọc cần phải biết qua một ngôn ngữ thống kê chẳng hạn như R để tiện việc theo dõi. Chúng ta sẽ bắt đầu bằng một ví dụ cụ thể. Phương pháp ước tính số trung vị Ví dụ 1. Số liệu về chỉ số đau pain index ở 11 bệnh nhân thấp khớp như sau và Chú ý chỉ số càng cao độ đau càng nghiêm trọng . Số trung bình của 11 bệnh nhân là và độ lệch chuẩn . Vì số trung bình thấp hơn 2 lần độ lệch chuẩn chúng ta có thể kết luận rằng biến số này không tuân theo luật phân phối chuẩn. Cách tính median có thể tiến hành qua hai bước đơn giản sau đây Bước 1 Sắp xếp dữ liệu theo thứ tự từ thấp nhất đến cao nhất .

• Y khoa - Dược
• Lâm sàng thống kê
• Bài giảng lâm sàng thống kê
• Tài liệu lâm sàng thống kê
• Khoảng tin cậy
• Số trung vị
• Luật phân phối chuẩn
• Giáo trình lâm sàng thống kê
• Độ lệch chuẩn
• Số trung bình
• Thống kê sinh học
• Phân tích hồi quy logistic
• Biến trong phân tích hồi quy logistic
• Chọn biến hồi quy logistic
• Bài giảng thống kê sinh học
• Kiểm định khác biệt
• Nghiên cứu lâm sàng
• Chỉ số hiệu quả lâm sàng
• Kiểm định t
• Hoán chuyển số liệu
• Thống kê học
• Phương pháp kiểm định t
• Sai số chuẩn
• Phương pháp dịch tễ học
• Chọn mẫu ngẫu nhiên
• Thiết kế nghiên cứu
• Nghiên cứu y học
• Nghiên cứu khoa học
• Phân tích các biến
• Các biến không thể hoán chuyển
• Kiểm định Wilcoxon
• Phương pháp phi tham số
• Đánh giá độ tin cậy
• Độ tin cậy của đo lường
• Các phương pháp đo lường
• Đánh giá đo lường
• Đo lường ảnh hưởng
• Chỉ số Odds ratio
• Chỉ số relative risk
• Chỉ số risk ratio
• Chỉ số hazard ratio
• Thông kê trong nghiên cứu lâm sàng
• Thống kê suy luận trong y tế
• Thống kê cơ bản trong y tế
• Nghiệp vụ quản lý bệnh viện
• Phân phối chuẩn
• Phân phối chuẩn hóa
• Standardized normal distribution
• Thống kê lâm sàng
• Khí công Y đạo Việt Nam
• Lý thuyết Đông y
• Triệu chứng lâm sàng
• Thống kê kinh nghiệm lâm sàng
• Đông y học
• Từ chứng đến bệnh của lục dâm
• Hệ thống cảnh báo tương tác thuốc
• Cảnh báo tương tác thuốc
• Hoạt động dược lâm sàng
• Thực hành kê đơn thuốc
• Cảnh báo Dược
• giáo trình y học
• tài liệu y học
• thống kê y tế
• dịch tễ học lâm sàng
• nghiên cứu thử nghiệm lâm sàng
• chuyên ngành y khoa
• tài liệu y khoa
• lý thuyết y học
• bài giảng y học
• bệnh lâm sàng
• chuẩn đoán bệnh