1

MỘT SỐ BẤT CẬP KHI ỨNG DỤNG THỐNG KÊ VÀ TIN HỌC
TRONG NGHIÊN CỨU Y HỌC

Lưu Ngọc Hoạt
MỞ ĐẦU
Ngày nay với sự bùng nổ của khoa học, kỹ thuật và công nghệ trong khám chữa
bệnh, người thày thuốc trước khi ra quyết định chẩn đoán hoặc điều trị một bệnh nào
đó cần phải tổng hợp và cân nhắc các thông tin liên quan từ các nguồn khác nhau,
đặc biệt là từ các xét nghiệm, kết quả chẩn đoàn hình ảnh, thăm do chức năng, từ các
nghiên cứu, thử nghiệm lâm sàng, chứ không chỉ đơn thuần là các triệu chứng lâm
sàng như trước đây, do vậy khái niệm y học dựa vào kinh nghiệm lâm sàng của
người thày thuốc đã được thay thế bởi khái niệm y học dựa vào bằng chứng.
Với các nhà quản lý và hoạch định chính thì khái niệm lập kế hoạch, quản lý và
hoạch định chính sách dựa vào bằng chứng cũng đã trở nên rất phổ biến và ngày nay
ở các nước phát triển hầu hết các quyết định, chính sách đều phải xây dựng, triển
khai và đánh giá dựa theo một quy trình nghiêm ngặt, trong đó bằng chứng được
cung cấp từ nhiều nguồn khác nhau như trình bày trong sơ đồ dưới đây

Các thông tin có sẵn
tại địa phương
Tiêu chuẩn của thông tin
cho các nhà quản lý:
• Hấp dẫn, ngắn gọn,
chính xác
• Phải trình bày dưới
dạng các bằng chứng
2

thống kê, tin học ứng dụng ngày càng được mở rộng, không chỉ trong nghiên cứu
khoa học mà còn cả trong tìm kiếm, tham khảo tổng hợp, phân tích số liệu có sẵn và
các thông tin trên mạng. Bảng dưới đây có thể cho thấy thống kê và tin học ngày nay
khác gì với thống kê và tin học khi mà máy vi tính và phần mềm chưa được phổ cập:

Bảng 1: Các thao tác và kỹ năng mà người nghiên cứu cần học về thống kê và tin
học trước đây và ngày nay

Giai đoạn Thao tác của cán bộ
làm nghiên cứu
Kỹ năng sinh viên cần có sau khi
học môn thống kê-tin học
1. Trước khi có máy vi tính (computer)
 Thiết kế công cụ thu
thập số liệu, nhập
liệu
• Thủ công bằng viết
tay hay đánh máy;
• Cách thiết kế công cụ và lập bảng
tổng hợp nhập số liệu

lý và nhập liệu bằng phần mềm
máy vi tính;
 Tính cỡ mẫu, tổng
hợp số liệu, tính toán
các test thống kê
• Thông qua các phần
mềm như EPI Info,
STATA, SPSS...
• Cách chuyển dạng số liệu, tính cỡ
mẫu, tổng hợp, tính toán số liệu,
các test bằng phần mềm
 Tham khảo thông tin: • Từ các ấn phẩm trong
thư viện,
• Từ thư viện điện tử,
đĩa và đặc biệt là từ
Internet
• Cách tìm và lưu giữ thông tin từ ấn
phẩm vào máy tính hoặc phần mềm
• Cách tra cứu tài liệu trên Internet
• Tổng hợp số liệu có hệ thống
(Systermatic review, Meta-analysis)
 Trích dẫn và sắp xếp
tài liệu tham khảo
• Sử dụng các phần
mềm như Reference
Manager, Endnote...
• Cách sắp xếp tài liệu tham khảo;
• Cách sử dụng phần mềm để tìm
kiếm, lưu giữ và sắp xếp tài liệu
tham khảo

nghiên cứu?
2. Lỗi liên quan đến loại thiết kế nghiên cứu
 Chưa phân biệt được loại thiết kế nghiên cứu như nghiên cứu ngang và dọc; hồi
cứu hay tiến cứu; mô tả, phân tích hay can thiệp; định tính hay định lượng;
 Chưa phân biệt được nghiên cứu ngang (cross-sectional study) và điều tra cắt
ngang (cross-sectional survey);
 Chưa biết cách trình bày mục thiết kế nghiên cứu trong phần đối tượng và
phương pháp của một báo cáo nghiên cứu
3. Lỗi liên quan đến chọn mẫu và tính toán cỡ mẫu
 Chọn không đúng công thức tính cỡ mẫu và các thành phần trong công thức
tính cỡ mẫu
4

 Không biết cách tính cỡ mẫu từ kết quả của các nghiên cứu thử
 Không biết rõ ưu, nhược điểm của từng phương pháp chọn mẫu để chọn đúng
cách chọn mẫu cho một nghiên cứu cụ thể
 Điều chỉnh cỡ mẫu với hệ số thiết kế không đúng
 Không biết áp dụng công thức tính cỡ mẫu thích hợp với các loại thiết kế
nghiên cứu;
 Không biết cách tính toán cỡ mẫu trong nghiên cứu định tính
4. Thống kê mô tả
 Không phân biệt được khi nào có thể đo lường độ tập trung của bộ số liệu định
lượng bằng dùng giá trị trung bình, khi nào phải dùng trung vị, khi nào có thể
đo lường độ phân tán của bộ số liệu bằng độ lệch chuẩn, khi nào phải dùng
khoảng phần trăm, phần mười, phần tư
 Không biết chuyển bộ số liệu từ dạng không chuẩn sang phân bố chuẩn để có
thể áp dụng cách tổng hợp và phân tích với bộ số liệu chuẩn
 Không chọn đúng bảng, biểu đồ thị để trình bày bộ số liệu
5. Thống kê suy luận
 Không nhận thức đúng được vai trò của thống kê suy luận trong nghiên cứu

thập số liệu, nhập liệu, làm sạch số liệu và phân tích số liệu;
 Chưa phân biệt được điểm mạnh, yếu của từng phần mềm thống kê;
 Chưa sử dụng được các phần mềm chuyển bộ số liệu đầu vào để có thể áp dụng
với nhiều phần mềm khác nhau hoặc chuyển dạng số liệu từ phân bố không
chuẩn sang phân bố chuẩn để sử dụng các test tham số thay thế cho các test phi
tham số.
 Chưa tiếp cận được với một số loại hình nghiên cứu mới như nghiên cứu không
gian, nghiên cứu theo Hệ thông tin địa lý (Geographic Information System –
GIS)... NỘI DUNG
Thực trạng nêu trên về nhu cầu học tập môn thống kê, tin học y học cũng như các
bất cập trong ứng dụng môn học này trong nghiên cứu khoa học đã đặt ra một yêu
cầu cấp bách cho việc phải đổi mới nội dung giảng dạy môn thống kê và tin học y
học trong các trường đại học y. Vấn đề này sẽ được thảo luận chi tiết trong một cuộc
hội thảo vào tháng 4/2011 với sự tham gia của các giảng viên tham gia giảng dạy
môn thống kê, tin học y học trong tám Trường Đại học Y trong khuôn khổ hỗ trợ
của Dự án Tăng cường năng lực giảng dạy bác sỹ y học dự phòng trong tám Trường
Đại học Y Việt Nam, do Tổ chức Nuffic, Hà Lan hỗ trợ.
Về các bất cập mà cán bộ y tế thường gặp khi áp dụng thống kê và tin học y học
trong nghiên cứu khoa học thì với phạm vi tài liệu này, chúng tôi chỉ cung cấp được
những kiến thức chung nhất liên quan đến những bất cập này, chi tiết sẽ được trình
bày trong bộ tài liệu mà hiện Bộ môn Thống kê và Tin học Y học Trường Đại học Y
Hà Nội đang biên soạn. Dưới đây là một số kiến thức cơ bản về thống kê và tin học
y học được tổng hợp, sơ đồ hóa và được trình bày dưới dạng trả lời các câu hỏi để
giúp cho các nhà nghiên cứu có thể giải đáp các vướng mắc của mình khi tiến hành
một đề tài nghiên cứu khoa học cụ thể.
1. Mối liên quan giữa quần thể và mẫu nghiên cứu, giữa thống kê mô tả và
thống kê suy luận trong nghiên cứu như thế nào?


Sơ đồ 2: Mối liên quan giữa quần thể, mẫu, thống kê mô tả và thống kê suy luận
trong nghiên cứu

Rõ ràng rằng khi nghiên cứu theo mẫu, người nghiên cứu không muốn kết luận của
mình chỉ áp dụng với mẫu nghiên cứu (thống kê mô tả) mà muốn kết luận cho cả
quần thể nghiên cứu và quần thể đích. Để làm được điều này thì họ phải áp dụng
thống kê suy luận với 2 phương pháp ước lượng hoặc kiểm định với các test thống
kê thích hợp. Tuy nhiên quá trình ngoại suy này chỉ có thể được thực hiện khi mẫu
được chọn theo phương pháp xác suất (tức là chọn ngẫu nhiên có tính đại diện cao)
với cỡ mẫu đủ lớn.
2. Mối liên quan giữa tên đề tài, mục tiêu chung và mục tiêu cụ thể của nghiên
cứu như thế nào?
Nhiều người nghiên cứu thường không để ý đến mối liên quan của 3 yếu tố này nên
khi đề xuất chúng thường phạm phải sai lầm khó có thể chấp nhận được. Hai ví dụ
dưới đây thể hiện rõ sự bất cập này
Tham số mẫu
( s, p...)
QUẦN THỂ ĐÍCH
QUẦN THỂ
NGHIÊN CỨU
Mẫu
Tham số
quần thể
(

,

, P...)


Kết luận ngoại suy
Các khái niệm:
- Khung chọn mẫu
- Đơn vị quan sát
- Đơn vị mẫu
- Biến nghiên cứu
- Các chỉ số
Các test
thống kê

Giá trị p

Lựa chọn
Mô tả các tham số mẫu
(trình bày kết quả nghiên cứu)
(Thống kê mô tả)

Biến số
7

Ví dụ 1:
• Tên đề tài: Cao huyết áp của người cao tuổi tại huyện A năm 2010 và một số yếu
tố ảnh hưởng
• Mục tiêu chung: Xác định tỷ lệ cao huyết áp của người cao tuổi tại huyện A năm
2010 và một số yếu tố ảnh hưởng
• Mục tiêu cụ thể:
1. Xác định tỷ lệ cao huyết áp của người cao tuổi tại huyện A.
2. Xác định một số yếu tố liên quan đến tình trạng cao huyết áp.
3. Đề xuất (và thăm dò) một số giải pháp can thiệp cộng đồng làm giảm tỷ lệ
tăng huyết áp.

Mục tiêu 3

Mục tiêu 2

Mục tiêu 1

Mục tiêu chung
Tên đề tài
8

Hình 2: Hình tượng ngôi nhà ứng với ví dụ 2
3. Mối liên quan giữa mục tiêu cụ thể và biến số như thế nào? Làm thế nào để
chọn đúng và đủ biến số cho một nghiên cứu?
Như ta đã biết, biến số quyết định bản chất và nội dung của mỗi nghiên cứu và với
mỗi mục tiêu nghiên cứu cụ thể thì cần các biến số khác nhau. Nếu ta đã coi các mục
tiêu cụ thể như những cái cột của ngôi nhà (hình 1 và 2) thì biến số chính là các vật
liệu giúp ta hình thành được từng cái cột nhà đó. Sơ đồ 2 ở phần trên đã chỉ rõ sau
khi chọn mẫu xong thì người nghiên cứu sẽ tiến hành thu thập số liệu trên các đối
tương nghiên cứu dựa vào các biến số và sau đó quá trình phân tích số liệu, viết báo
cáo cũng chỉ dựa vào các biến số này. Việc xác định đúng và đủ biến số trước khi
triển khai nghiên cứu là vô cùng quan trọng vì nếu thiếu biến số thì sẽ không có đủ
dữ liệu để phân tích và như vậy mục tiêu nghiên cứu có thể không đạt được (như
một cái cột nhà thiếu nguyên vật liệu để tạo ra nó). Tuy nhiên nếu xác định thừa biến
số thì cũng sẽ rất lãng phí thời gian, công sức và kinh phí để thu thập số liệu cho các

Hình 3: Hai nhóm trẻ có tỷ lệ suy dinh dưỡng bào thai như nhau nhưng cân
nặng khi đẻ trung bình lại rất khác nhau

Nếu những đứa trẻ có cân nặng khi đẻ < 2.500 gram được coi là suy dinh dưỡng bào
thai thì nhóm trẻ A và B đều có tỷ lệ trẻ suy dinh dưỡng bào thai như nhau và đều là
10% (50 trẻ có cân nặng < 2.500 gram trên tổng số 500 trẻ được điều tra). Tuy nhiên
nếu nhìn sự phân bố cân nặng của từng trẻ trên trục số thì hai nhóm trẻ này có sự
khác biệt rất đáng kể và chắc chắn là cân nặng trung bình của nhóm trẻ A sẽ lớn hơn
nhiều so với nhóm trẻ B.
Cũng tương tự như vậy, tình trạng cao huyết áp của đối tượng nghiên cứu thuộc hai
nhóm C và D biểu thị trong hình dưới đây cho thấy hai nhóm này có tỷ lệ đối tượng
bị cao huyết áp tối đa là như nhau (40%) và huyết áp trung bình của hai nhóm này
có thể khác biệt không đáng kể, nhưng nếu xét về mức độ phân tán huyết áp của
từng cá thể thì nhóm D có độ phân tán cao hơn nhiều so với nhóm C và như vậy độ
lệch chuẩn của huyết áp tối đa của nhóm D sẽ cao hơn nhóm C.
Hình 4: Hai nhóm đối tượng nghiên cứu có tỷ lệ cao huyết áp như nhau, giá trị
huyết áp trung bình không khác biệt nhưng độ lệch chuẩn lại rất khác nhau