Thống kê Sinh học Cơ bản và Lâm sàng, Ấn bản thứ 5. Chương 1. Giới thiệu về nghiên cứu Y học

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 1: Giới thiệu về Nghiên cứu Y học
Introduction to Medical Research

GIỚI THIỆU

Mục tiêu của cuốn sách này là cung cấp cho bạn những công cụ và kỹ năng cần thiết để trở thành một người sử dụng và tiếp nhận thông tin thống kê y học một cách thông minh. Mục tiêu này đã định hướng cho việc lựa chọn tài liệu và cách trình bày thông tin. Chương này phác thảo những lý do tại sao các bác sĩ, sinh viên y khoa và những người khác trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe nên tìm hiểu về thống kê sinh học. Chương cũng mô tả cách cuốn sách được tổ chức, những gì bạn có thể mong đợi ở mỗi chương, và làm thế nào bạn có thể sử dụng nó một cách hiệu quả nhất.

PHẠM VI CỦA THỐNG KÊ SINH HỌC & DỊCH TỄ HỌC

Từ “thống kê” (statistics) có nhiều nghĩa: dữ liệu hoặc con số, quá trình phân tích dữ liệu, và mô tả về một lĩnh vực nghiên cứu. Nó bắt nguồn từ từ Latin “status”, có nghĩa là “cách thức tồn tại” hoặc “vị trí”. Thống kê lần đầu tiên được sử dụng bởi các nhân viên thuế để thu thập thông tin nhằm xác định tài sản và tính thuế—một khởi đầu không mấy tốt đẹp và là điều mà ngành này vẫn chưa hoàn toàn xóa bỏ được.

Mọi người đều quen thuộc với các số liệu thống kê được sử dụng trong bóng chày và các môn thể thao khác, chẳng hạn như tỷ lệ đánh bóng trúng của một cầu thủ bóng chày, điểm trung bình mỗi ván của một vận động viên bowling, và tỷ lệ ném phạt thành công của một cầu thủ bóng rổ. Trong y học, một số thống kê thường gặp nhất được gọi là giá trị trung bình (means), độ lệch chuẩn (standard deviations), tỷ lệ (proportions), và tỷ suất (rates). Làm việc với thống kê bao gồm việc sử dụng các phương pháp thống kê để tóm tắt dữ liệu (ví dụ, để có được giá trị trung bình và độ lệch chuẩn) và sử dụng các thủ tục thống kê để đi đến những kết luận nhất định có thể áp dụng vào việc chăm sóc bệnh nhân hoặc lập kế hoạch y tế công cộng. Lĩnh vực thống kê là tập hợp tất cả các phương pháp và thủ tục thống kê được sử dụng bởi những người làm việc với số liệu thống kê. Việc ứng dụng thống kê thực sự rất rộng lớn và bao gồm kinh doanh, tiếp thị, kinh tế, nông nghiệp, giáo dục, tâm lý học, xã hội học, nhân chủng học và sinh học, ngoài lĩnh vực mà chúng ta đặc biệt quan tâm là y học và các ngành chăm sóc sức khỏe khác. Các thuật ngữ thống kê sinh học (biostatistics) và sinh trắc học (biometrics) đề cập đến việc ứng dụng thống kê trong các lĩnh vực liên quan đến sức khỏe.

Mặc dù trọng tâm của cuốn sách này là thống kê sinh học, một số chủ đề liên quan đến dịch tễ học (epidemiology) cũng được bao gồm. Thuật ngữ “dịch tễ học” đề cập đến việc nghiên cứu sức khỏe và bệnh tật trong các quần thể người, hay chính xác hơn là các quy luật về sức khỏe hoặc bệnh tật và các yếu tố ảnh hưởng đến các quy luật này; nó dựa trên các từ Hy Lạp “epi” (trên) và “demos” (con người). Khi đã có kiến thức về dịch tễ học của một căn bệnh, nó được sử dụng để hiểu nguyên nhân gây bệnh, xác định chính sách y tế công cộng và lập kế hoạch điều trị. Việc áp dụng thông tin dựa trên quần thể vào việc ra quyết định về từng bệnh nhân cụ thể thường được gọi là dịch tễ học lâm sàng (clinical epidemiology) và gần đây hơn là y học chứng cứ (evidence-based medicine). Các công cụ và phương pháp của thống kê sinh học là một phần không thể thiếu của các chuyên ngành này.

THỐNG KÊ SINH HỌC TRONG Y HỌC

Các bác sĩ lâm sàng phải đánh giá và sử dụng thông tin mới trong suốt cuộc đời hành nghề của mình. Các kỹ năng bạn học được trong cuốn sách này sẽ hỗ trợ quá trình đó vì chúng liên quan đến các phương pháp thu thập kiến thức hiện đại. Những lý do quan trọng nhất để học thống kê sinh học được liệt kê trong các tiểu mục sau đây. (Những lý do có tính ứng dụng rộng rãi nhất được đề cập trước tiên.)

Đánh giá Y văn

Việc đọc y văn bắt đầu từ rất sớm trong quá trình đào tạo của các chuyên gia y tế và tiếp tục trong suốt sự nghiệp của họ. Họ phải hiểu về thống kê sinh học để quyết định xem liệu họ có thể tin cậy vào các kết quả được trình bày trong y văn hay không. Các biên tập viên tạp chí cố gắng sàng lọc những bài báo được thiết kế hoặc phân tích không đúng cách, nhưng rất ít người có đào tạo chính quy về thống kê và họ thường tập trung vào nội dung của nghiên cứu hơn là phương pháp. Các nhà điều tra cho các nghiên cứu lớn, phức tạp hầu như luôn tham khảo ý kiến của các nhà thống kê để được hỗ trợ trong việc thiết kế dự án và phân tích dữ liệu, đặc biệt là các nghiên cứu được tài trợ bởi Viện Y tế Quốc gia và các cơ quan, quỹ quốc gia khác. Ngay cả khi đó, việc nhận thức được những thiếu sót có thể có trong cách một nghiên cứu được thiết kế và thực hiện là rất quan trọng. Trong các dự án nghiên cứu nhỏ hơn, các nhà điều tra ít tham khảo ý kiến của các nhà thống kê hơn, hoặc vì họ không nhận thức được sự cần thiết của việc hỗ trợ thống kê hoặc vì các nguồn lực thống kê sinh học không sẵn có hoặc không đủ khả năng chi trả. Sự sẵn có của các chương trình máy tính dễ sử dụng để thực hiện phân tích thống kê đã đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy việc sử dụng các phương pháp phức tạp hơn. Tuy nhiên, chính sự tiện lợi này lại cho phép những người không được đào tạo hoặc không có chuyên môn về phương pháp thống kê báo cáo các phân tích phức tạp trong khi chúng không phải lúc nào cũng phù hợp.

Các vấn đề với các nghiên cứu trong y văn đã được ghi nhận rất nhiều. Bài báo của Sander Greenland () về việc diễn giải sai trong kiểm định thống kê trong đánh giá rủi ro sức khỏe đã chỉ ra những sai sót trong việc báo cáo và diễn giải thống kê trong y văn. Bài báo bao gồm một số ví dụ về các kết luận sai lầm xung quanh việc báo cáo tỷ số chênh (odds ratios) và các kết luận dựa trên cỡ mẫu (sample sizes) không đủ. Phần lớn sự diễn giải sai xung quanh kết quả của các nghiên cứu y học nằm ở việc báo cáo các kết luận thống kê dựa trên các phương pháp suy luận như kiểm định giả thuyết (hypothesis tests) và giá trị p (p-values). Công trình sau này của Greenland (2016) liệt kê 25 cách diễn giải sai về giá trị p, khoảng tin cậy (confidence intervals), và lực của kiểm định (power) thường thấy trong y văn khoa học.

Vấn đề lạm dụng giá trị p phổ biến đến mức Hiệp hội Thống kê Hoa Kỳ đã công bố một tuyên bố để hướng dẫn việc diễn giải đúng giá trị p (Wasserstein và Lazar, 2016). Bài báo nêu ra sáu nguyên tắc giải quyết các quan niệm sai lầm phổ biến nhất xung quanh giá trị p:

1. Giá trị p có thể chỉ ra mức độ không tương thích của dữ liệu với một mô hình thống kê cụ thể.
2. Giá trị p không đo lường xác suất giả thuyết được nghiên cứu là đúng, hoặc xác suất dữ liệu được tạo ra chỉ do ngẫu nhiên.
3. Các kết luận khoa học và các quyết định kinh doanh hoặc chính sách không nên chỉ dựa vào việc một giá trị p có vượt qua một ngưỡng cụ thể hay không.
4. Suy luận đúng đắn đòi hỏi báo cáo đầy đủ và minh bạch.
5. Một giá trị p, hay ý nghĩa thống kê, không đo lường mức độ của một tác động hay tầm quan trọng của một kết quả.
6. Tự bản thân nó, một giá trị p không cung cấp một thước đo tốt về bằng chứng liên quan đến một mô hình hay một giả thuyết.

Các tạp chí cũng đã xuất bản một số bài báo đề xuất cách các nhà thực hành có thể báo cáo kết quả nghiên cứu của họ tốt hơn. Mặc dù những khuyến nghị này có thể dẫn đến những cải thiện trong việc báo cáo kết quả thống kê, người đọc phải chịu trách nhiệm xác định xem kết quả của một nghiên cứu đã công bố có hợp lệ (valid) hay không. Việc biên soạn cuốn sách này đã được định hướng bởi các thiết kế nghiên cứu và phương pháp thống kê chủ yếu được tìm thấy trong y văn, và các chủ đề được lựa chọn để cung cấp các kỹ năng cần thiết nhằm xác định xem một nghiên cứu có hợp lệ và đáng tin cậy hay không. Chương 13 tập trung đặc biệt vào cách đọc y văn và cung cấp các danh sách kiểm tra về các sai sót trong nghiên cứu và các vấn đề trong phân tích.

Áp dụng Kết quả Nghiên cứu vào Chăm sóc Bệnh nhân

Áp dụng kết quả nghiên cứu vào chăm sóc bệnh nhân là lý do chính mà các bác sĩ lâm sàng hành nghề đọc y văn. Họ muốn biết quy trình chẩn đoán nào là tốt nhất, phương pháp điều trị nào là tối ưu, và phác đồ điều trị nên được thiết kế và thực hiện như thế nào. Tất nhiên, họ cũng đọc các tạp chí để cập nhật kiến thức y học nói chung cũng như trong lĩnh vực chuyên môn của họ. Chương 3 và 12 thảo luận về việc áp dụng các kỹ thuật của y học chứng cứ vào các quyết định về việc chăm sóc từng bệnh nhân cụ thể.

Diễn giải Thống kê Sinh tử

Các bác sĩ phải có khả năng diễn giải thống kê sinh tử (vital statistics) để chẩn đoán và điều trị bệnh nhân một cách hiệu quả. Thống kê sinh tử dựa trên dữ liệu được thu thập từ việc ghi nhận liên tục các sự kiện sinh tử, chẳng hạn như sinh và tử. Một sự hiểu biết cơ bản về cách các thống kê sinh tử được xác định, ý nghĩa của chúng, và cách chúng được sử dụng sẽ giúp việc sử dụng chúng dễ dàng hơn. Chương 3 cung cấp thông tin về các thống kê này.

Hiểu các Vấn đề Dịch tễ học

Các nhà thực hành phải hiểu các vấn đề dịch tễ học vì thông tin này giúp họ chẩn đoán và xây dựng kế hoạch quản lý cho bệnh nhân. Dữ liệu dịch tễ học cho thấy tỷ lệ hiện mắc (prevalence) của một bệnh, sự biến thiên của nó theo mùa trong năm và theo vị trí địa lý, và mối quan hệ của nó với một số yếu tố nguy cơ (risk factors) nhất định. Ngoài ra, dịch tễ học giúp chúng ta hiểu cách các virus mới được xác định và các tác nhân truyền nhiễm khác lây lan. Thông tin này giúp xã hội đưa ra các quyết định sáng suốt về việc triển khai các nguồn lực y tế, ví dụ, liệu một cộng đồng có nên bắt đầu một chương trình giám sát, liệu một chương trình sàng lọc có cần thiết và có thể được thiết kế để hiệu quả và hiệu lực, và liệu các nguồn lực của cộng đồng có nên được sử dụng cho các vấn đề sức khỏe cụ thể hay không. Việc mô tả và sử dụng dữ liệu trong việc ra quyết định được nhấn mạnh trong Chương 3 và 12.

Diễn giải Thông tin về Thuốc và Thiết bị

Các bác sĩ liên tục đánh giá thông tin về thuốc và các dụng cụ, thiết bị y tế. Tài liệu này có thể được cung cấp bởi các đại diện công ty, gửi qua đường bưu điện, hoặc được xuất bản trên các tạp chí. Do chi phí phát triển thuốc và dụng cụ y tế cao, các công ty làm mọi cách để thu hồi vốn đầu tư. Để bán sản phẩm của mình, một công ty phải thuyết phục các bác sĩ rằng sản phẩm của họ tốt hơn so với các đối thủ cạnh tranh. Để chứng minh quan điểm của mình, một công ty sử dụng các đồ thị, biểu đồ và kết quả của các nghiên cứu so sánh sản phẩm của mình với các sản phẩm khác trên thị trường. Mọi chương trong cuốn sách này đều liên quan đến các kỹ năng cần thiết để đánh giá những tài liệu này, nhưng Chương 2, 3, và 13 đặc biệt phù hợp.

Sử dụng các Quy trình Chẩn đoán

Xác định quy trình chẩn đoán đúng để sử dụng là một điều cần thiết trong việc ra quyết định về chăm sóc bệnh nhân. Ngoài việc biết tỷ lệ hiện mắc của một bệnh nhất định, các bác sĩ phải nhận thức được độ nhạy của một xét nghiệm chẩn đoán trong việc phát hiện bệnh khi nó có mặt và tần suất mà xét nghiệm chỉ ra đúng là không có bệnh ở một người khỏe mạnh. Những đặc điểm này được gọi là độ nhạy (sensitivity) và độ đặc hiệu (specificity) của một xét nghiệm chẩn đoán. Thông tin trong Chương 4 và 12 liên quan đặc biệt đến các kỹ năng diễn giải các xét nghiệm chẩn đoán.

Cập nhật Thông tin

Việc bắt kịp các xu hướng hiện tại và có tư duy phản biện về dữ liệu là những kỹ năng tổng quát hơn và khó đo lường. Những kỹ năng này cũng không dễ dàng để bất kỳ ai có được vì nhiều trách nhiệm khác nhau cạnh tranh thời gian của một chuyên gia. Một trong những sản phẩm phụ của việc học qua cuốn sách này là nhận thức được nâng cao về nhiều mối đe dọa đối với tính hợp lệ của thông tin, tức là tầm quan trọng của việc cảnh giác với những tuyên bố có vẻ không hoàn toàn đúng.

Thẩm định các Hướng dẫn

Số lượng các hướng dẫn chẩn đoán và điều trị đã tăng lên rất nhiều trong những năm gần đây. Các nhà thực hành cảnh báo rằng các hướng dẫn không nên được chấp nhận một cách thiếu phê phán; mặc dù một số dựa trên bằng chứng y học, nhiều hướng dẫn lại đại diện cho ý kiến tập thể của các chuyên gia. Một đánh giá về các hướng dẫn thực hành lâm sàng từ năm 1980 đến 2007 của Alonso-Coello và cộng sự (2010) cho thấy điểm chất lượng của các hướng dẫn được đo bằng Công cụ AGREE đã cải thiện phần nào theo thời gian, nhưng vẫn ở mức trung bình đến thấp.

Đánh giá các Đề cương và Bài báo Nghiên cứu

Các bác sĩ và những người khác trong lĩnh vực y tế làm việc tại các trường đại học, trường y, hoặc các phòng khám lớn thường được yêu cầu đánh giá các tài liệu được gửi để đăng trên các tạp chí y khoa và quyết định xem chúng có nên được xuất bản hay không. Tất nhiên, các chuyên gia y tế có chuyên môn để đánh giá nội dung của một đề cương hoặc bài báo, nhưng họ thường cảm thấy không thoải mái khi phê bình về thiết kế và các phương pháp thống kê của một nghiên cứu. Tuy nhiên, không có nghiên cứu nào, dù quan trọng đến đâu, sẽ cung cấp thông tin hợp lệ về thực hành y học và nghiên cứu trong tương lai trừ khi nó được thiết kế và phân tích đúng cách. Việc chú ý cẩn thận đến các khái niệm được đề cập trong cuốn sách này sẽ cung cấp cho các bác sĩ nhiều kỹ năng cần thiết để đánh giá thiết kế của các nghiên cứu.

Tham gia hoặc Chỉ đạo các Dự án Nghiên cứu

Các bác sĩ lâm sàng tham gia nghiên cứu sẽ thấy kiến thức về thống kê sinh học và phương pháp nghiên cứu là không thể thiếu. Các bác sĩ nội trú trong tất cả các chuyên khoa cũng như các học viên chăm sóc sức khỏe khác được kỳ vọng sẽ thể hiện hoạt động học thuật, và điều này thường diễn ra dưới hình thức một dự án nghiên cứu. Việc bao quát toàn diện các chủ đề trong cuốn sách này sẽ cung cấp cho hầu hết họ những thông tin cần thiết để trở thành những người tham gia tích cực vào mọi khía cạnh của nghiên cứu.

THIẾT KẾ CỦA CUỐN SÁCH NÀY

Cuốn sách này vừa cơ bản vừa lâm sàng vì cả các khái niệm cơ bản của thống kê sinh học và việc sử dụng các khái niệm này trong việc ra quyết định lâm sàng đều được nhấn mạnh. Cuốn sách toàn diện này bao gồm các chủ đề truyền thống trong thống kê sinh học cộng với các phương pháp định lượng của dịch tễ học được sử dụng trong nghiên cứu. Ví dụ, các cách thường được sử dụng để phân tích dữ liệu sống còn được bao gồm trong Chương 9; các minh họa về phân tích bằng máy tính trong các chương phù hợp, vì các nhà nghiên cứu ngày nay sử dụng máy tính để tính toán thống kê; và các ứng dụng của kết quả nghiên cứu vào việc chẩn đoán các bệnh cụ thể và chăm sóc từng bệnh nhân, đôi khi được gọi là ra quyết định y khoa hoặc y học chứng cứ.

Việc trình bày các kỹ thuật và ví dụ được minh họa bằng chương trình thống kê R (R Core Team, 2018). R là một chương trình phần mềm đa nền tảng được phân phối miễn phí theo các điều khoản của Giấy phép Công cộng GNU. Vì phần mềm này là đa nền tảng, các ví dụ được trình bày trong sách có thể được tái tạo bằng các máy tính chạy Windows, macOS hoặc UNIX.

Cuốn sách này giảm nhẹ việc tính toán và sử dụng các chương trình máy tính để minh họa kết quả của các kiểm định thống kê. Trong hầu hết các chương, việc tính toán một số thủ tục thống kê được bao gồm, chủ yếu để minh họa logic đằng sau các kiểm định, chứ không phải vì bạn sẽ cần phải tự thực hiện các phép tính. Một số bài tập có liên quan đến tính toán vì một số sinh viên muốn giải quyết chi tiết một vài bài toán để hiểu rõ hơn về các thủ tục. Tuy nhiên, trọng tâm chính của cuốn sách là về việc diễn giải và sử dụng các phương pháp nghiên cứu.

Một lưu ý về độ chính xác của các phép tính là cần thiết. Nhiều ví dụ và bài tập yêu cầu nhiều bước. Độ chính xác của câu trả lời cuối cùng phụ thuộc vào số lượng chữ số thập phân có nghĩa mà các con số được kéo dài ở mỗi bước tính toán. Tuy nhiên, máy tính và máy tính bỏ túi sử dụng một số lượng lớn hơn các chữ số thập phân có nghĩa ở mỗi bước và thường cho ra một câu trả lời khác với câu trả lời thu được khi chỉ sử dụng hai hoặc ba chữ số có nghĩa. Sự khác biệt thường sẽ nhỏ, nhưng đừng lo lắng nếu các phép tính của bạn có chút khác biệt so với các ví dụ.

Các ví dụ được sử dụng được lấy từ các nghiên cứu đã được công bố trên y văn. Đôi khi, một tập hợp con của dữ liệu được sử dụng để minh họa một thủ tục phức tạp hơn. Ngoài ra, trọng tâm của một ví dụ có thể chỉ tập trung vào một khía cạnh của dữ liệu được phân tích trong một nghiên cứu đã công bố để minh họa một khái niệm hoặc một kiểm định thống kê. Để giải thích một số khái niệm nhất định, các bảng và đồ thị được tái tạo như chúng xuất hiện trong một nghiên cứu đã công bố. Những bản tái tạo này có thể chứa các ký hiệu chưa được thảo luận cho đến một chương sau trong cuốn sách này. Đơn giản là hãy bỏ qua những ký hiệu đó vào lúc này. Việc tập trung vào các nghiên cứu đã công bố dựa trên hai lý do: Thứ nhất, chúng thuyết phục người đọc về sự liên quan của các phương pháp thống kê trong nghiên cứu y học; và thứ hai, chúng cung cấp cơ hội để tìm hiểu về một số nghiên cứu thú vị cùng với thống kê.

Việc trình bày các kỹ thuật trong cuốn sách này thường đề cập đến cả các chương trước và các chương sắp tới để giúp liên kết các khái niệm với nhau và chỉ ra các mối liên hệ. Kỹ thuật này đòi hỏi phải sử dụng các định nghĩa hơi khác so với nhiều sách thống kê khác; tức là, các thuật ngữ thường được sử dụng trong bối cảnh của một cuộc thảo luận mà không có định nghĩa chính xác. Định nghĩa sẽ được đưa ra sau. Một vài ví dụ xuất hiện trong các cuộc thảo luận trước đó (ví dụ: thống kê sinh tử, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, tỷ lệ, tỷ suất, tính hợp lệ). Việc sử dụng các thuật ngữ đúng cách trong nhiều bối cảnh giúp người đọc học các ý tưởng phức tạp, và nhiều ý tưởng trong thống kê trở nên rõ ràng hơn khi được nhìn từ các góc độ khác nhau. Một số thuật ngữ được định nghĩa trong quá trình trình bày, nhưng việc cung cấp định nghĩa cho mọi thuật ngữ sẽ cản trở khả năng của chúng tôi trong việc chỉ ra các mối liên hệ giữa các ý tưởng. Để hỗ trợ người đọc, các thuật ngữ được in đậm (trong vài lần đầu tiên chúng được sử dụng) sẽ xuất hiện trong Bảng thuật ngữ thống kê và dịch tễ học được cung cấp ở cuối sách.

BỐ CỤC CỦA CUỐN SÁCH NÀY

Mỗi chương bắt đầu với hai thành phần: các khái niệm chính và giới thiệu về các ví dụ (các vấn đề tình huống) được đề cập trong chương. Các khái niệm chính nhằm giúp người đọc tổ chức và hình dung các ý tưởng sẽ được thảo luận và sau đó xác định điểm mà mỗi ý tưởng được thảo luận. Ở cuối mỗi chương là một bản tóm tắt tích hợp các khái niệm thống kê với các vấn đề tình huống được sử dụng để minh họa chúng. Khi các lưu đồ hoặc sơ đồ hữu ích, chúng được bao gồm để giúp giải thích cách các thủ tục khác nhau liên quan đến nhau và khi nào chúng phù hợp. Các lưu đồ được nhóm lại trong Phụ lục C để dễ dàng tham khảo.

Bệnh nhân đến gặp các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe với nhiều vấn đề sức khỏe khác nhau. Khi mô tả bệnh nhân của mình, các nhà cung cấp này thường nói, “Bệnh nhân đến khám với…” hoặc “Vấn đề khi đến khám của bệnh nhân là…” Thuật ngữ này được sử dụng trong cuốn sách này để nhấn mạnh sự tương đồng giữa thực hành y khoa và các vấn đề nghiên cứu được thảo luận trong y văn. Hầu hết các chương đều bắt đầu với các vấn đề tình huống (presenting problems) thảo luận về các nghiên cứu được lấy trực tiếp từ y văn; những vấn đề nghiên cứu này được sử dụng để minh họa các khái niệm và phương pháp được trình bày trong chương. Trong các chương có tính toán thống kê (ví dụ, giá trị trung bình trong Chương 3) hoặc giải thích các thủ tục thống kê (ví dụ, kiểm định t trong Chương 5 và 6), dữ liệu từ các vấn đề tình huống được sử dụng trong các phép tính. Việc lựa chọn các vấn đề tình huống nhằm đại diện cho một loạt các lĩnh vực quan tâm, đồng thời đảm bảo rằng các nghiên cứu sử dụng các phương pháp được thảo luận.

Các bài tập được cung cấp ở tất cả các chương (2-13); câu trả lời được đưa ra trong Phụ lục B, hầu hết đều có lời giải đầy đủ. Một loạt các bài tập được bao gồm để đáp ứng các nhu cầu khác nhau của sinh viên. Một số bài tập yêu cầu tính toán một thống kê hoặc một kiểm định thống kê. Một số tập trung vào các vấn đề tình huống hoặc các nghiên cứu đã công bố khác và hỏi về thiết kế (như trong Chương 2) hoặc về việc sử dụng các yếu tố như biểu đồ, đồ thị, bảng và các phương pháp thống kê. Đôi khi, các bài tập mở rộng một khái niệm đã được thảo luận trong chương. Sự phát triển bổ sung này không quan trọng đối với tất cả người đọc để hiểu, nhưng nó cung cấp những hiểu biết sâu sắc hơn cho những người quan tâm. Một số bài tập đề cập đến các chủ đề đã được thảo luận trong các chương trước để cung cấp sự nhắc nhở và củng cố.

Các ký hiệu được sử dụng trong thống kê đôi khi là một nguồn gây nhầm lẫn. Các ký hiệu này được liệt kê ở bìa sau bên trong để dễ dàng truy cập. Khi gặp nhiều hơn một ký hiệu cho cùng một mục trong y văn, ký hiệu phổ biến nhất sẽ được sử dụng và các ký hiệu khác sẽ được chỉ ra. Ngoài ra, một Bảng thuật ngữ về thống kê sinh học và dịch tễ học được cung cấp ở cuối sách (sau Chương 13).

CÁC NGUỒN TÀI LIỆU BỔ SUNG

Các tài liệu tham khảo đến các sách giáo khoa và bài báo tạp chí khác được cung cấp cho những độc giả muốn tìm hiểu thêm về một chủ đề. Với sự phát triển của Internet, nhiều nguồn tài liệu đã trở nên dễ dàng tiếp cận với chi phí thấp hoặc miễn phí. Một số chương trình và tài nguyên thống kê có sẵn trên Internet. Một số chương trình là phần mềm miễn phí (freeware), có nghĩa là bất kỳ ai cũng có thể sử dụng chúng miễn phí; những chương trình khác, được gọi là phần mềm chia sẻ (shareware), tính một khoản phí tương đối nhỏ cho việc sử dụng chúng. Nhiều nhà cung cấp phần mềm có các sản phẩm miễn phí hoặc phần mềm bạn có thể tải xuống và sử dụng trong một khoảng thời gian giới hạn.

Hiệp hội Thống kê Hoa Kỳ (ASA) có một số bộ phận với trọng tâm đặc biệt, chẳng hạn như Giảng dạy Thống kê trong Khoa học Sức khỏe, Bộ phận Sinh trắc học, Giáo dục Thống kê, và các bộ phận khác. Nhiều trang chủ của các Bộ phận này chứa các liên kết đến các tài nguyên thống kê. Trang chủ của ASA là http://www.amstat.org.

Đại học Dartmouth có các liên kết đến Cơ sở dữ liệu Chance ấn tượng http://www.dartmouth.edu/%7Echance/index.html, chứa nhiều tài nguyên giảng dạy và đến lượt nó, nhiều liên kết hữu ích đến các tài nguyên khác.

Đại học Y khoa Nam Carolina có các liên kết đến một số lượng lớn các trang web về y học chứng cứ, bao gồm cả các tài nguyên của riêng mình https://musc.libguides.com/ebp.

Bảng chú giải thuật ngữ Anh – Việt – Chương 1