Thống kê Sinh học Cơ bản và Lâm sàng, Ấn bản thứ 5. Chương 3: Tóm tắt và Trình bày Dữ liệu bằng Bảng và Đồ thị

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 3: Tóm tắt và Trình bày Dữ liệu bằng Bảng và Đồ thị
Summarizing Data & Presenting Data in Tables & Graphs

CÁC KHÁI NIỆM CHÍNH

CÁC VẤN ĐỀ TÌNH HUỐNG

MỤC ĐÍCH CỦA CHƯƠNG

Chương này giới thiệu các loại dữ liệu khác nhau được thu thập trong nghiên cứu y học và trình bày cách tổ chức và trình bày các bản tóm tắt dữ liệu. Bất kể nghiên cứu cụ thể nào đang được thực hiện, các nhà điều tra đều thu thập các quan sát và thường muốn chuyển chúng thành các bảng hoặc đồ thị hoặc trình bày các con số tóm tắt, chẳng hạn như phần trăm hoặc giá trị trung bình. Từ góc độ thống kê, không quan trọng các quan sát là về người, động vật, vật vô tri hay sự kiện. Điều quan trọng là loại quan sát và thang đo mà chúng được đo lường. Những đặc điểm này quyết định các thống kê được sử dụng để tóm tắt dữ liệu, được gọi là thống kê mô tả (descriptive statistics), và các loại bảng hoặc đồ thị hiển thị và truyền đạt các quan sát một cách tốt nhất.

Dữ liệu từ các bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe mã nguồn mở được sử dụng để minh họa các bước liên quan đến việc tính toán các thống kê vì việc nhìn thấy các bước giúp hầu hết mọi người hiểu được các quy trình. Tuy nhiên, hầu hết mọi người sẽ sử dụng máy tính để phân tích dữ liệu. Trên thực tế, chương này và các chương sau chứa nhiều minh họa từ một số chương trình máy tính thống kê thường được sử dụng, bao gồm một chương trình thống kê mã nguồn mở có tên là R. Người đọc được khuyến khích tải xuống và cài đặt R để có thể tái tạo các bài tập được trình bày ở đây.

CÁC THANG ĐO LƯỜNG

Thang đo để đo lường một đặc điểm có ý nghĩa đối với cách thông tin được hiển thị và tóm tắt. Như chúng ta sẽ thấy trong các chương sau, thang đo lường—độ chính xác mà một đặc điểm được đo lường—cũng quyết định các phương pháp thống kê để phân tích dữ liệu. Ba thang đo lường thường xuất hiện nhất trong y học là danh nghĩa (nominal), thứ tự (ordinal), và số lượng (numerical).

Thang đo Danh nghĩa

Thang đo danh nghĩa (nominal scales) được sử dụng cho mức độ đo lường đơn giản nhất khi các giá trị dữ liệu phù hợp với các phạm trù. Một trường hợp đặc biệt của thang đo danh nghĩa chỉ ra sự hiện diện hay vắng mặt của một thuộc tính. Ví dụ, trong một nghiên cứu về tỷ lệ tử vong, những bệnh nhân tử vong có thể được gán nhãn là 1 trong khi những người sống sót có thể được gán nhãn là 0. Trong ví dụ này, các quan sát là nhị phân (dichotomous or binary) ở chỗ kết quả chỉ có thể nhận một trong hai giá trị: có hoặc không (chết hoặc sống). Mặc dù chúng ta nói về dữ liệu danh nghĩa như là trên thang đo lường, chúng ta không thực sự đo lường dữ liệu danh nghĩa; thay vào đó, chúng ta đếm số lượng quan sát có hoặc không có thuộc tính quan tâm.

Nhiều phân loại trong nghiên cứu y học được đánh giá trên thang đo danh nghĩa. Kết quả của một phương pháp điều trị y tế hoặc thủ thuật phẫu thuật, cũng như sự hiện diện của các yếu tố nguy cơ có thể có, thường được mô tả là xảy ra hoặc không xảy ra. Kết quả cũng có thể được mô tả với nhiều hơn hai phạm trù, chẳng hạn như phân loại thiếu máu thành hồng cầu nhỏ (bao gồm thiếu sắt), hồng cầu to hoặc nguyên hồng cầu khổng lồ (bao gồm thiếu vitamin B12​), và hồng cầu bình thường (thường liên quan đến bệnh mãn tính).

Dữ liệu được đánh giá trên thang đo danh nghĩa đôi khi được gọi là quan sát định tính (qualitative observations), vì chúng mô tả một chất lượng của người hoặc vật được nghiên cứu, hoặc quan sát phân loại (categorical observations), vì các giá trị phù hợp với các phạm trù. Dữ liệu danh nghĩa hoặc định tính thường được mô tả dưới dạng phần trăm hoặc tỷ lệ. Bảng ngẫu nhiên (contingency tables) và biểu đồ cột (bar charts) thường được sử dụng nhất để hiển thị loại thông tin này và được trình bày trong phần có tiêu đề “Bảng và Đồ thị cho Dữ liệu Danh nghĩa và Thứ tự.” Thuộc tính quan trọng của dữ liệu thang đo danh nghĩa là các phạm trù không được sắp xếp theo thứ tự; chúng chỉ đơn giản là các phạm trù được gán nhãn cho phép nhà nghiên cứu lập bảng kết quả.

Thang đo thứ bậc

Khi có một trật tự sẵn có giữa các phạm trù, các quan sát được cho là được đo trên một thang đo thứ bậc (ordinal scale). Các quan sát vẫn được phân loại, như với thang đo danh nghĩa, nhưng một số quan sát có giá trị nhiều hơn hoặc lớn hơn các quan sát khác. Các bác sĩ lâm sàng thường sử dụng thang đo thứ bậc để xác định mức độ nguy cơ của bệnh nhân hoặc loại liệu pháp phù hợp. Ví dụ, các khối u được phân giai đoạn theo mức độ phát triển của chúng. Phân loại quốc tế để phân giai đoạn ung thư biểu mô cổ tử cung là một thang đo thứ bậc từ 0 đến 4, trong đó giai đoạn 0 đại diện cho ung thư biểu mô tại chỗ và giai đoạn 4 đại diện cho ung thư biểu mô lan rộng ra ngoài tiểu khung hoặc xâm lấn niêm mạc bàng quang và trực tràng. Trật tự sẵn có trong thang đo thứ bậc này, tất nhiên, là tiên lượng cho giai đoạn 4 xấu hơn so với giai đoạn 0.

Các phân loại dựa trên mức độ của bệnh đôi khi liên quan đến mức độ hoạt động của bệnh nhân. Ví dụ, viêm khớp dạng thấp được phân loại, theo mức độ nghiêm trọng của bệnh, thành bốn cấp độ từ hoạt động bình thường (cấp 1) đến phải ngồi xe lăn (cấp 4). Mặc dù có trật tự giữa các phạm trù trong thang đo thứ bậc, sự khác biệt giữa hai phạm trù liền kề không giống nhau trong toàn bộ thang đo. Để minh họa, điểm Apgar, mô tả sự trưởng thành của trẻ sơ sinh, dao động từ 0 đến 10, với điểm thấp hơn cho thấy sự suy giảm chức năng tim mạch, hô hấp và thần kinh và điểm cao hơn cho thấy chức năng tốt. Sự khác biệt giữa điểm 8 và 9 có lẽ không có ý nghĩa lâm sàng giống như sự khác biệt giữa điểm 0 và 1.

Một số thang đo bao gồm điểm số cho nhiều yếu tố sau đó được cộng lại để có được một chỉ số tổng thể. Một chỉ số thường được sử dụng để ước tính nguy cơ tim mạch trong các thủ thuật phẫu thuật không phải tim mạch đã được Goldman và các đồng nghiệp của ông phát triển (1977, 1995). Chỉ số này gán điểm cho một loạt các yếu tố nguy cơ, chẳng hạn như tuổi trên 70, tiền sử nhồi máu cơ tim trong 6 tháng qua, các bất thường điện tâm đồ cụ thể, và tình trạng thể chất chung. Các điểm được cộng lại để có được một điểm số tổng thể từ 0 đến 53, được sử dụng để chỉ ra nguy cơ biến chứng hoặc tử vong cho các mức điểm khác nhau.

Một loại thang đo thứ bậc đặc biệt là thang đo xếp hạng (rank-order scale), trong đó các quan sát được xếp hạng từ cao nhất đến thấp nhất (hoặc ngược lại). Ví dụ, các nhà cung cấp dịch vụ y tế có thể hướng các nỗ lực giáo dục của họ nhắm vào bệnh nhân sản khoa dựa trên việc xếp hạng các nguyên nhân gây nhẹ cân ở trẻ sơ sinh, chẳng hạn như suy dinh dưỡng, lạm dụng ma túy và chăm sóc trước sinh không đầy đủ, từ phổ biến nhất đến ít phổ biến nhất. Thời gian của các thủ thuật phẫu thuật có thể được chuyển đổi thành thang đo xếp hạng để có được một thước đo về độ khó của thủ thuật.

Giống như thang đo danh nghĩa, phần trăm và tỷ lệ thường được sử dụng với thang đo thứ bậc. Toàn bộ tập dữ liệu được đo trên thang đo thứ bậc có thể được tóm tắt bằng giá trị trung vị (median), và chúng tôi sẽ mô tả cách tìm giá trị trung vị và ý nghĩa của nó. Các thang đo thứ bậc có số lượng lớn các giá trị đôi khi được coi như là số lượng (xem phần sau). Các loại bảng và đồ thị tương tự được sử dụng để hiển thị dữ liệu danh nghĩa cũng có thể được sử dụng với dữ liệu thứ tự.

Thang đo Số lượng

Các quan sát mà sự khác biệt giữa các con số có ý nghĩa trên một thang đo số lượng (numerical scale) đôi khi được gọi là quan sát định lượng (quantitative observations) vì chúng đo lường số lượng của một cái gì đó. Có hai loại thang đo số lượng: thang đo liên tục (continuous) (khoảng hoặc tỷ lệ) và thang đo rời rạc (discrete). Một thang đo liên tục có các giá trị trên một chuỗi liên tục (ví dụ: tuổi); một thang đo rời rạc có các giá trị bằng số nguyên (ví dụ: số lần gãy xương).

Nếu dữ liệu không cần phải rất chính xác, dữ liệu liên tục có thể được báo cáo đến số nguyên gần nhất. Tuy nhiên, về mặt lý thuyết, phép đo chính xác hơn là có thể. Tuổi là một thước đo liên tục, và tuổi được ghi nhận đến năm gần nhất thường sẽ đủ trong các nghiên cứu về người lớn; tuy nhiên, đối với trẻ nhỏ, tuổi đến tháng gần nhất có thể thích hợp hơn. Các ví dụ khác về dữ liệu liên tục bao gồm chiều cao, cân nặng, thời gian sống còn, phạm vi chuyển động của khớp và nhiều giá trị xét nghiệm.

Khi một quan sát số lượng chỉ có thể nhận các giá trị nguyên, thang đo lường là rời rạc. Ví dụ, các phép đếm sự vật—số lần mang thai, số lần phẫu thuật trước đó, số lượng các yếu tố nguy cơ—là các thước đo rời rạc.

Các đặc điểm được đo trên thang đo số lượng thường được hiển thị trong nhiều loại bảng và đồ thị. Giá trị trung bình (means) và độ lệch chuẩn (standard deviations) thường được sử dụng để tóm tắt các giá trị của các thước đo số lượng. Tiếp theo, chúng ta sẽ kiểm tra các cách tóm tắt và hiển thị dữ liệu số lượng và sau đó quay lại chủ đề về dữ liệu thứ tự và danh nghĩa.