Bài giảng TKYT

không có việc gì khó, chỉ tại không biết làm

vodanh1402

Cấp bậc thành viên
Danh vọng:
116%/1000%

Tài năng:34%/100%

Liên lạc

Thông tin thành viên

» Tổng số bài gửi : 116

» Points : 328

» Reputation : 6

» Join date : 11/11/2010

» Age : 34

» Hiện giờ đang:

Tiêu đề: Bài giảng TKYT


	Bài giảng Thống Kê Y Tế do thạc sỹ Trần Trọng Khuê bộ môn Y Tế Công Cộng Đại Học Y Thái Bình biên soạn, langbam sưu tầm, mọi sao chép vui lòng ghi rõ nguồn gốc. Để tiện nghiên cứu, langbam up sẽ up từng phần, do tài liệu đc các thầy cô biên soạn cho phù hợp với chương trình học và đc thiết kế trong thời gian ngắn, mong các bạn bổ sung và đóng góp thêm. I. THỐNG KÊ Y TẾ LÀ GÌ Thống kê y tế là một khoa học ứng dụng. Người ta sử dụng các phương pháp thống kê y tế vào việc nghiên cứu y tế. Nó là một trong những môn khoa học cơ sở cần thiết trong việc điều tra, đánh giá các vấn đề sức khoẻ từ sinh lý học tế bào đến nghiên cứu sức khoẻ cộng đồng. Mặc dù từ lâu sinh, y học đã ứng dụng các phương pháp của khoa học thống kê một cách rộng rãi nhưng chỉ một vài năm gần đây, thống kê y tế mới thực sự là vấn đề được quan tâm nhiều. Sử dụng thống kê đòi hỏi phải được đào tạo kiến thức cả về y học và toán học. Thống kê y tế là một khoa học nhằm hai mục đích: - Điều tra, đánh giá, phát hiện ra những quy luật trong các vấn đề sức khoẻ trong chăm sóc sức khoẻ cộng đồng. - Đề xuất các biện pháp can thiệp nhằm nâng cao hiệu quả trong các lĩnh vực phòng bệnh và chữa bệnh. Người cán bộ y tế cần phải có kiến thức về thống kê y tế để nâng cao hiệu quả công tác của mình. Thống kê y tế gồm 2 phần chính: thống kê mô tả và thống kê suy luận. II. THỐNG KÊ MÔ TẢ VÀ THỐNG KÊ SUY LUẬN 1. Thống kê mô tả: Thường là một tập hợp các số liệu quan sát được. Thông qua việc xử lý của các số liệu đã thu được (qua điều tra, thống kê, báo cáo...). Giúp ta dễ dàng mô tả các đặc trưng, các chỉ số về sức khoẻ bệnh tật hoặc nêu ra những quy luật về các vấn đề sức khoẻ. 2. Thống kê suy luận *2.1. Định nghĩa: Là một quá trình khái quát hoá hoặc rút ra kết luận về một quần thể nghiên cứu dựa trên kết quả điều tra từ một mẫu nghiên cứu. Trong trường hợp này, từ tham số ta có thể suy ra giá trị tham số của quần thể mà từ đó mẫu được rút ra. Một nguyên tắc cơ bản của quá trình này là cỡ mẫu phải đủ lớn và mẫu phải đại diện cho quần thể nghiên cứu thì suy luận thống kê mới thực sự có giá trị. 2.2. Hai loại suy luận thống kê 2.2.1. Ước lượng* (Estimation): Là quá trình mà một tham số thu được từ một mẫu được sử dụng để ước đoán tham số quần thể cần nghiên cứu. Có hai loại ước lượng: * Ước lượng điểm (Point estimation): Khi ước đoán xảy ra với một giá trị số đơn lẻ. Trong trường hợp này người nghiên cứu cho là tham số mẫu chính bằng tham số quần thể. Ví dụ: Tỷ lệ SDD độ 3 của trẻ em tìm được từ mẫu nghiên cứu là 5%. Nếu ước lượng điểm được sử dụng tức là người nghiên cứu cho rằng tỷ lệ này trong quần thể nghiên cứu cũng là 5%. * Ước lượng khoảng (Interval estimation): Do tham số quần thể thường không được biết và do sai số chọn mẫu là khó có thể tránh khỏi nên sẽ thiếu cơ sở để khẳng định rằng tham số mẫu bằng với tham số quần thể. Vì vậy để có một kết luận khôn ngoan hơn, người nghiên cứu đưa ra một ước lượng khoảng, tức là tìm một khoảng mà giá trị của tham số quần thể được ước tính là nằm trong khaỏng này, với một độ tin cậy nhất định. Khoảng này bao gồm một giá trị thấp và một giá trị cao và được tính từ giá trị của tham số mẫu nghiên cứu. Khoảng tin cậy được tính theo công thức: Khi tham số mẫu là một biến liên tục. - Khoảng tin cậy được tính thông qua sai số chuẩn CI = Khi tham số là một biến nhị phân: - Khoảng tin cậy được tính thông qua tỷ lệ (p) CI = p ± 2.2.2. Kiểm định giả thuyết (Hypothesis testing) Là một dạng khác của suy luận thống kê. Mục đích của kiểm định giả thuyết chính là tìm các test thống kê thích hợp để xác định giá trị p (xác suất) và thông qua p để đưa ra các kết luận thích hợp. Kiểm định giả thuyết bao gồm các bước sau: Bước 1: Hình thành giả thuyết Giả thuyết là một giả định được đặt ra bởi người nghiên cứu và được xuất phát từ các câu hỏi nghiên cứu. Để hình thành giả thuyết, cần phải đưa ra hai loại đối lập. Giả thuyết dựa trên đề nghị của người nghiên cứu thường được gọi là giả thuyết lựa chọn hoặc nghiên cứu. (H_a hoặc H₁), trong khi giả thuyết chống lại đề nghị của nhà nghiên cứu là giả thuyết H_o. - Việc thu thập và phân tích số liệu sẽ giúp cho việc chứng minh 2 giả thuyết này. Nếu H₀ là sai thì H_a là đúng và ngược lại. Ví dụ: Đường huyết giữa nhóm nghiên cứu và nhóm chứng có sự khác nhau dưới tác động của thuốc A không? Giả thuyết: H_a: Đường huyết giữa 2 nhóm có sự khác biệt (hoặc sự khác biệt có ý nghĩa thống kê). H_a luôn là giả thuyết nghiên cứu, tức là giả thuyết mà người điều tra tin là có. Người nghiên cứu thường hy vọng H_ađúng, H₀ bị loại. Bước 2: Đề xuất mức ý nghĩa thống kê thích hợp (Significance level a): Là mức xác suất được cân nhắc là quá thấp để có thể hỗ trợ cho giả thuyết đang được kiểm định (H₀). Thông thường a được chọn là 0,05 hoặc 0,01. Nếu xác suất tìm thấy từ test nhỏ hơn hoặc bằng mức này thì H₀ sẽ bị loại. Khi chứng minh giả thuyết H₀ (test hypothesis), sẽ có 2 loại sai lầm (error) có thể gặp: Sai lầm loại I (Type I error): Là sai lầm của việc loại giả thuyết H₀ khi nó đúng. Sai lầm loại II (Type II error): là sai lầm của việc chấp nhận giả thuyết H₀ khi nó sai. Đối với quần thể nghiên cứu thì sẽ chỉ có 1 trong 2 khả năng có thể xảy ra là hoặc H₀ đúng hoặc H₀ sai. Nếu H₀ đúng thì sai lầm loại II sẽ không tồn tại và ngược lại. Nếu H₀ là sai thì sai lầm loại I sẽ không có ý nghĩa. Tuy nhiên trên thực tế ta thường chỉ nghiên cứu trên 1 mẫu được rút ra từ quần thể, do vậy ta không biết H₀ là đúng hay sai, do đó cả 2 sai lầm trên có thể xảy ra. Tuy nhiên, để đảm bảo giá trị nghiên cứu, người ta thường đưa ra mức cho phép của 2 loại sai lầm này. Với sai lầm loại I người ta ký nhận là a và thường cho phép a = 0,05 hoặc 0,01. Sai lầm loại II được ký hiệu là b và giá trị cho phép thường là 0,01. Với 1 cỡ mẫu nhất định, nếu người nghiên cứu muốn giảm a thì b sẽ tăng lên và ngược lại. Bước 3: Chọn test thích hợp cho việc kiểm tra giả thuyết: Mỗi loại test ứng với một loại phân bố mẫu khác nhau. Các nhà toán học đã xây dựng các bảng xác suất chi tiết ứng với mỗi loại phân bố này. Bước 4: Xác định vùng suy xét (Critical region) hoặc vùng loại bỏ (Rijectin region) Là một bộ có giá trị của test thống kê mà dẫn tới việc loại bỏ giả thuyết H₀. Vùng này gọi là vùng suy xét và diện tích của nó tuỳ thuộc vào giá trị a và bản chất của giả thuyết. Bước 5: Tính toán test thống kê. Bước 6: đề xuất một quyết định thống kê: Cho phép chấp nhận hay loại bỏ H₀. Nếu kết quả thu được từ test nằm trong vùng xuy xét khi đó H₀ bị loại còn H_a được chấp nhận và ngược lại. Bước 7: Đưa ra kết luận: Nếu H₀ bị loại bỏ tức H_a được chấp nhận, khi đó kết luận sẽ như giả thuyết H_a. Tuy nhiên, nếu H₀ không bị loại bỏ, chúng ta không nhất thiết cho rằng H₀ là đúng mà nên nói rằng chưa có đủ bằng chứng để chứng minh cho H_a. III. 5 NHIỆM VỤ CỦA THỐNG KÊ Y TẾ 1. Nghiên cứu tình hình sức khoẻ của nhân dân, của từng nhóm dân cư tại cộng đồng (tuỳ thuộc nhóm đối tượng ưu tiên của từng chương trình y tế). 2. Xác định yếu tố, mức độ ảnh hưởng cũng như mức liên quan giữa môi trường với cơ thể con người từ đó đề ra những biện pháp vệ sinh thích hợp. 3. Cung cấp các số liệu về màng lưới cán bộ, các mặt hoạt động của các cơ sở y tế nhằm xây dựng kế hoạch hoạt động và kiểm tra việc thực hiện kế hoạch. 4. Tổng kết, đánh giá các kinh nghiệm, các biện pháp phòng bệnh và chữa bệnh. 5. Áp dụng đúng phương pháp thống kê y tế trong từng lĩnh vực chuyên khoa. Nguyên tắc chung của thống kê y tế là: kịp thời, chính xác và đúng phương pháp.

Chữ ký của vodanh1402