Thống kê Sinh học Cơ bản và Lâm sàng, Ấn bản thứ 5 – Basic & Clinical Biostatistics, 5e
Tác giả: Susan White – Nhà xuất bản McGraw-Hill Medical – Biên dịch: Ths.Bs. Lê Đình Sáng

Chương 8: Các Câu Hỏi Nghiên Cứu Về Mối Quan Hệ Giữa Các Biến Số

Research Questions About Relationships Among Variables

CÁC KHÁI NIỆM CHÍNH

Các vấn đề tình huống

Vấn đề tình huống 1

Neidert và cộng sự (2016) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa các chỉ số thành phần cơ thể: hoạt độ DPP-IV huyết tương, mỡ vùng hông đùi (gynoid fat), chỉ số khối cơ thể (BMI) và khối lượng nạc. Họ đã tuyển 111 đối tượng từ Đại học Auburn (40 nam và 71 nữ) và thu thập các biến số về thành phần cơ thể cho nghiên cứu.

Vấn đề tình huống 2

Pereira và cộng sự (2015) đã thu thập dữ liệu từ 145 bệnh nhân tại một đơn vị hồi sức tích cực (ICU) hỗn hợp dành cho người lớn để nghiên cứu độ chính xác của các thiết bị dùng để đo đường huyết tại giường. Họ đã kiểm tra các thiết bị: Precision PCx, Accu-chek Advantage II (máu động mạch), Accu-check Advantage II (lấy máu đầu ngón tay) và Accu-check Advantage II (máu tĩnh mạch). Họ đã sử dụng các phương pháp hồi quy để đánh giá độ chính xác của từng thiết bị so với xét nghiệm máu động mạch tiêu chuẩn vàng từ phòng xét nghiệm trung tâm.

TỔNG QUAN VỀ TƯƠNG QUAN & HỒI QUY

Trong Chương 3, chúng ta đã giới thiệu các phương pháp để mô tả sự liên hợp hoặc mối quan hệ giữa hai biến số. Trong chương này, chúng ta sẽ xem xét lại các khái niệm này và mở rộng ý tưởng sang việc dự đoán giá trị của một đặc tính từ một đặc tính khác. Chúng ta cũng sẽ trình bày các quy trình thống kê được sử dụng để kiểm định xem một mối quan hệ giữa hai đặc tính có ý nghĩa thống kê hay không. Hai phân phối xác suất đã được giới thiệu trước đây, phân phối t và phân phối chi-bình phương, có thể được sử dụng cho các kiểm định thống kê trong tương quan và hồi quy. Do đó, bạn sẽ vui mừng khi biết rằng phần lớn nội dung trong chương này sẽ quen thuộc với bạn.

Khi mục tiêu chỉ đơn thuần là thiết lập một mối quan hệ (hoặc liên hợp) giữa hai phép đo, như trong các nghiên cứu này, hệ số tương quan (đã được giới thiệu trong Chương 3) là thống kê thường được sử dụng nhất. Hãy nhớ lại rằng tương quan là một thước đo về mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến số được đo trên thang đo định lượng.

Ngoài việc thiết lập một mối quan hệ, các nhà nghiên cứu đôi khi muốn dự đoán một biến kết quả, phụ thuộc, hoặc đáp ứng từ một biến độc lập, hoặc giải thích. Thông thường, đặc tính giải thích là đặc tính xảy ra trước hoặc dễ đo lường hơn hoặc ít tốn kém hơn. Phương pháp thống kê hồi quy tuyến tính được sử dụng; kỹ thuật này bao gồm việc xác định một phương trình để dự đoán giá trị của kết quả từ các giá trị của biến giải thích. Một trong những khác biệt chính giữa tương quan và hồi quy là mục đích của phân tích—liệu nó chỉ đơn thuần là để mô tả một mối quan hệ hay để dự đoán một giá trị. Cũng có một số điểm tương đồng quan trọng, bao gồm mối quan hệ trực tiếp giữa hệ số tương quan và hệ số hồi quy. Nhiều giả định giống nhau được yêu cầu cho cả tương quan và hồi quy, và cả hai đều đo lường mức độ của một mối quan hệ tuyến tính giữa hai đặc tính.

TƯƠNG QUAN

Hình 8-1 minh họa một số biểu đồ phân tán giả định của dữ liệu để chứng minh mối quan hệ giữa độ lớn của hệ số tương quan và hình dạng của biểu đồ phân tán. Khi hệ số tương quan gần bằng không, như trong Hình 8-1E, dạng phân bố của các điểm được vẽ có phần tròn. Khi mức độ quan hệ nhỏ, dạng phân bố giống hình bầu dục hơn, như trong Hình 8-1D và 8-1B. Khi giá trị của hệ số tương quan tiến gần đến +1 hoặc -1, như trong Hình 8-1C, biểu đồ có hình dạng dài và hẹp; tại +1 và -1, các quan sát nằm chính xác trên một đường thẳng, như trường hợp $r=+1.0$ trong Hình 8-1A.