Thống kê Sinh học Cơ bản và Lâm sàng, Ấn bản thứ 5. Chương 5: Các Câu hỏi Nghiên cứu về Một Nhóm

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 5: Các Câu hỏi Nghiên cứu về Một Nhóm
Research Questions About One Group

CÁC KHÁI NIỆM CHÍNH

Ba yếu tố giúp xác định xem một ước tính quan sát được, chẳng hạn như giá trị trung bình, có khác biệt so với một tiêu chuẩn hay không: độ lớn của sự khác biệt, mức độ biến thiên, và cỡ mẫu.
Phân phối t tương tự như phân phối z, đặc biệt khi cỡ mẫu vượt quá 30, và t thường được sử dụng trong y học khi đặt câu hỏi về các giá trị trung bình.
Khoảng tin cậy rất phổ biến trong y văn; chúng được sử dụng để xác định sự tin cậy mà chúng ta có thể giả định các ước tính trong tương lai (chẳng hạn như trung bình) sẽ biến đổi trong các nghiên cứu sau này.
Logic đằng sau các kiểm định giả thuyết thống kê có phần ngược lại, thường giả định không có sự khác biệt và hy vọng chứng minh được rằng có sự khác biệt tồn tại.
Cần có một số giả định để sử dụng phân phối t cho các khoảng tin cậy hoặc kiểm định giả thuyết.
Kiểm định giả thuyết là một cách tiếp cận khác để suy luận thống kê; một phương pháp tiếp cận có phần cứng nhắc với sáu bước được khuyến nghị.
Khoảng tin cậy và các kiểm định thống kê dẫn đến cùng một kết luận, nhưng khoảng tin cậy thực sự cung cấp nhiều thông tin hơn và ngày càng được khuyến nghị là cách tốt nhất để trình bày kết quả.
Trong kiểm định giả thuyết, chúng ta mắc lỗi nếu kết luận có sự khác biệt trong khi không có (sai lầm loại I, hay sai lầm α), cũng như khi chúng ta kết luận không có sự khác biệt trong khi thực sự có (sai lầm loại II, hay sai lầm β).
Lực của kiểm định là phần bù của sai lầm loại II, hay sai lầm β: đó là việc kết luận có sự khác biệt khi nó thực sự tồn tại. Lực của kiểm định phụ thuộc vào một số yếu tố, bao gồm cả cỡ mẫu. Đây thực sự là một khái niệm quan trọng trong thống kê vì điều cốt yếu là các nhà nghiên cứu phải có một cỡ mẫu đủ lớn để phát hiện ra sự khác biệt nếu nó tồn tại.
Giá trị p trước tiên giả định rằng giả thuyết không là đúng và sau đó chỉ ra xác suất thu được một kết quả bằng hoặc cực đoan hơn kết quả đã quan sát. Nói một cách đơn giản hơn, giá trị p là xác suất mà kết quả quan sát được xảy ra chỉ do ngẫu nhiên.
Phân phối z, đôi khi được gọi là xấp xỉ z cho phân phối nhị thức, được sử dụng để hình thành các khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết về một tỷ lệ.
Độ rộng của khoảng tin cậy (CI) phụ thuộc vào mức độ tin cậy: CI 99% rộng hơn CI 95% vì CI 99% cung cấp độ tin cậy cao hơn.
Các nghiên cứu cặp, hay trước-và-sau, rất hữu ích để phát hiện những thay đổi mà nếu không có thể bị che khuất bởi sự biến thiên bên trong các đối tượng, bởi vì mỗi đối tượng là đối chứng của chính mình.
Các nghiên cứu cặp được phân tích bằng cách đánh giá chính các sự khác biệt. Đối với các biến số lượng, kiểm định t cặp là phù hợp.
Thống kê kappa (κ) được sử dụng để so sánh sự phù hợp giữa hai người đánh giá hoặc phương pháp độc lập khi các quan sát đang được phân loại.
Kiểm định McNemar là đối trọng của kiểm định t cặp khi các quan sát là danh nghĩa thay vì số lượng.
Kiểm định dấu có thể được sử dụng để kiểm định các giá trị trung vị (thay vì trung bình) nếu phân phối của các quan sát bị lệch.
Kiểm định xếp hạng dấu Wilcoxon là một phương pháp thay thế tuyệt vời cho kiểm định t cặp nếu các quan sát không được phân phối chuẩn.
Để ước tính cỡ mẫu cần thiết cho một nghiên cứu, chúng ta cần xác định mức ý nghĩa (thường là 0.05), mức lực mong muốn (thường là 80%), độ lớn của sự khác biệt để có tầm quan trọng lâm sàng, và một ước tính về độ lệch chuẩn.
Có thể ước tính cỡ mẫu cần thiết, nhưng hiệu quả hơn nhiều là sử dụng một trong các gói phần mềm tính lực thống kê, chẳng hạn như GPower.*

CÁC VẤN ĐỀ TÌNH HUỐNG

Vấn đề Tình huống 1

Rabago và các đồng nghiệp (2015) muốn xác định sự thay đổi tối thiểu có thể phát hiện được trong các kiểu dáng đi dưới các loại nhiễu loạn khác nhau. Họ đã thu thập dữ liệu từ 20 người tham gia và đo độ rộng sải chân, chiều dài bước chân và thời gian sải chân của họ dưới một số tác nhân gây mất tập trung về thị giác và nhận thức.

Vấn đề Tình huống 2

Nhiễm trùng shunt dịch não tủy (CSF) xảy ra ở 5-15% trường hợp. Van Lindert và các đồng nghiệp (2018) đã bổ sung vancomycin tại chỗ vào quy trình đặt shunt hiện có. Nghiên cứu này đánh giá hiệu quả của sự thay đổi trong quy trình này trong việc giảm tỷ lệ nhiễm trùng cho một số nhóm tuổi.

Vấn đề Tình huống 3

Nghiên cứu của Dittrich và cộng sự (2018) đã điều tra tác động của gợi ý thôi miên đối với hoạt động của cơ duỗi gối ở các đối tượng lúc nghỉ và sau khi tập thể dục. Họ đã tuyển 13 tình nguyện viên tham gia cả hai phiên đối chứng và thôi miên theo thứ tự ngẫu nhiên. Họ đã đo lực co cơ tự nguyện tối đa (MVC) và biên độ sóng M (mV) làm các biến kết quả chính.

Vấn đề Tình huống 4

Leone và các đồng nghiệp (2013) đã nghiên cứu sự đồng thuận giữa những người đánh giá trong việc phát hiện các chỉ số của bệnh đa xơ cứng bằng siêu âm Doppler màu. Nghiên cứu này bao gồm 38 bệnh nhân mắc bệnh đa xơ cứng và 55 người đối chứng được ghép cặp theo tuổi trong vòng 5 năm. Việc đánh giá được thực hiện bởi tám kỹ thuật viên siêu âm dựa trên năm tiêu chí được Zamboni (2011) ghi nhận.

MỤC ĐÍCH CỦA CHƯƠNG

Các phương pháp trong Chương 3 thường được gọi là thống kê mô tả vì chúng giúp các nhà điều tra mô tả và tóm tắt dữ liệu. Chương 4 cung cấp các khái niệm xác suất cơ bản cần thiết để đánh giá dữ liệu bằng các phương pháp thống kê. Nếu không có lý thuyết xác suất, các nhà nghiên cứu không thể đưa ra các tuyên bố về quần thể mà không nghiên cứu tất cả mọi người trong quần thể đó—một nhiệm vụ rõ ràng là không mong muốn và thường là không thể. Việc nghiên cứu thống kê suy luận (inferential statistics) bắt đầu trong chương này; đây là các phương pháp thống kê được sử dụng để rút ra kết luận từ một mẫu và đưa ra suy luận cho toàn bộ quần thể. Trong tất cả các Vấn đề Tình huống trong chương này và các chương sau liên quan đến các phương pháp suy luận, chúng tôi giả định rằng các nhà điều tra đã chọn một mẫu ngẫu nhiên các cá nhân để nghiên cứu từ một quần thể lớn hơn mà họ muốn khái quát hóa.

Trọng tâm của chương này là các câu hỏi nghiên cứu liên quan đến một nhóm đối tượng được đo lường một hoặc hai lần. Cách tiếp cận thống kê tốt nhất có thể phụ thuộc vào cách câu hỏi nghiên cứu được đặt ra và các giả định mà nhà nghiên cứu sẵn sàng chấp nhận.

Phần tài liệu xem xét các khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết trong chương này nhằm giới thiệu logic đằng sau hai cách tiếp cận này. Một số chủ đề truyền thống liên quan đến kiểm định giả thuyết cũng được thảo luận, chẳng hạn như các sai lầm có thể mắc phải và cách diễn giải các giá trị p. Trong các chương tiếp theo, việc trình bày các thủ tục sẽ được tinh gọn, nhưng việc nhấn mạnh các chi tiết trong chương này là đáng giá để giúp củng cố các khái niệm.

Các cuộc khảo sát về các phương pháp thống kê được sử dụng trên các tạp chí cho thấy rằng kiểm định t là một trong những phương pháp thống kê được sử dụng phổ biến nhất. Tỷ lệ các bài báo sử dụng kiểm định t dao động từ 10% đến hơn 60%. Do đó, việc có thể đánh giá việc sử dụng các kiểm định so sánh các giá trị trung bình—liệu chúng có được sử dụng đúng cách hay không và cách diễn giải kết quả—là một kỹ năng quan trọng đối với các bác sĩ y khoa.

TRUNG BÌNH TRONG MỘT NHÓM KHI CÁC QUAN SÁT ĐƯỢC PHÂN PHỐI CHUẨN

Giới thiệu về các Câu hỏi về Trung bình

Rabago và các đồng nghiệp (2015) muốn xác định sự thay đổi tối thiểu có thể phát hiện được trong các kiểu dáng đi dưới các loại nhiễu loạn khác nhau. Các câu hỏi nghiên cứu có thể được giải quyết bằng dữ liệu này bao gồm: (1) Chúng ta chắc chắn đến mức nào rằng chiều dài bước chân trung bình là 0.68 m? (2) Chiều dài bước chân của các đối tượng có khác nhau khi không có nhiễu loạn (NOP) so với nhiễu loạn thị giác (VIS) không?

Trước khi thảo luận về các câu hỏi nghiên cứu liên quan đến trung bình, hãy suy nghĩ về những gì cần thiết để thuyết phục chúng ta rằng một giá trị trung bình trong một nghiên cứu khác biệt đáng kể so với một tiêu chuẩn hoặc trung bình quần thể. Ba yếu tố đóng vai trò trong việc quyết định xem một trung bình quan sát được có khác với một tiêu chuẩn hay không: (1) sự khác biệt giữa trung bình quan sát được và tiêu chuẩn, (2) mức độ biến thiên giữa các đối tượng, và (3) số lượng đối tượng trong nghiên cứu.

Hình 5-1. So sánh các phân phối.

Giới thiệu về Phân phối t

Kiểm định t được sử dụng rất nhiều trong mọi lĩnh vực khoa học. Phân phối t (t distribution) có hình dạng tương tự như phân phối z được giới thiệu trong chương trước, và một trong những công dụng chính của nó là trả lời các câu hỏi nghiên cứu về các giá trị trung bình.

Kiểm định t đôi khi được gọi là “kiểm định t của Student” theo người đầu tiên nghiên cứu sự phân phối của các giá trị trung bình từ các mẫu nhỏ vào năm 1890. Student thực ra là một nhà toán học tên là William Gosset, người làm việc cho nhà máy bia Guinness. Gosset phát hiện ra rằng khi các quan sát đến từ một phân phối chuẩn, các giá trị trung bình chỉ được phân phối chuẩn nếu độ lệch chuẩn thực sự trong quần thể được biết. Khi độ lệch chuẩn thực sự không được biết và các nhà nghiên cứu sử dụng độ lệch chuẩn của mẫu thay thế, các giá trị trung bình không còn được phân phối chuẩn nữa. Gosset đã đặt tên cho phân phối của các giá trị trung bình khi sử dụng độ lệch chuẩn của mẫu là phân phối t.

Công thức (hay tỷ số tới hạn) cho kiểm định t có giá trị trung bình quan sát được trừ đi giá trị giả định của trung bình quần thể ( $μ$ ) ở tử số, và sai số chuẩn của trung bình ở mẫu số.

Phân phối t cũng đối xứng và có trung bình là 0, nhưng độ lệch chuẩn của nó lớn hơn 1. Kích thước chính xác của độ lệch chuẩn phụ thuộc vào một khái niệm phức tạp liên quan đến cỡ mẫu, được gọi là bậc tự do (degrees of freedom – df). Đối với một nhóm, nó có $n - 1$ bậc tự do. Khi cỡ mẫu tăng lên 30 hoặc hơn, phân phối t trở nên gần giống với phân phối chuẩn tắc.

Hình 5-2. Phân phối t với 1, 5, và 25 bậc tự do và phân phối chuẩn tắc (z).

Phân phối t và Khoảng tin cậy về Trung bình trong Một Nhóm

Định dạng chung cho các khoảng tin cậy đối với một trung bình là:

Trung bình quan sát được $\pm$ (Hệ số tin cậy) $\times$ (Một thước đo về sự biến thiên của trung bình)

Sử dụng $X ˉ$ làm trung bình quan sát được (mẫu), công thức cho một khoảng tin cậy 95% cho trung bình thực sự là:

$\bar{X} \pm t \frac{SD}{\sqrt{n}} = \bar{X} \pm t \times SE$

trong đó $t$ là hệ số tin cậy (giá trị tới hạn từ phân phối t), phụ thuộc vào bậc tự do và mức độ tin cậy.

Sử dụng dữ liệu từ Rabago và các đồng nghiệp (2015) trong Bảng 5-1 cho chiều dài bước chân không có nhiễu loạn đối với các đối tượng nam, chúng ta thấy rằng trung bình là 0.68 m và độ lệch chuẩn là 0.04 m. Bậc tự do là $20 - 1 = 19$ . Trong Bảng A-3, giá trị tương ứng với giới hạn tin cậy 95% và 19 bậc tự do là 2.093. Sử dụng các con số này trong công thức trên, ta có:

hay khoảng từ 0.66 đến 0.70 m. Chúng ta có thể tin cậy 95% rằng khoảng từ 0.66 đến 0.70 m chứa chiều dài bước chân trung bình thực sự ở người lớn.

Bảng 5-1. Chiều dài Sải chân.

Đối tượng	Giới tính	Tuổi	Chiều cao (m)	Cân nặng (kg)	Không Nhiễu loạn	Nhiễu loạn Thể chất	Nhiễu loạn Nhận thức	Nhiễu loạn Thị giác
1	F	18	1.65	70	0.59	0.57	0.59	0.56
2	M	19	1.803	70.5	0.71	0.67	0.69	0.67
…	…	…	…	…	…	…	…	…
Trung bình		26.05	1.76	78.96	0.68	0.64	0.67	0.64

Dữ liệu từ Rabago CA, và cộng sự (2015).

Phân phối t và Kiểm định Giả thuyết về Trung bình trong Một Nhóm

Để minh họa kiểm định giả thuyết, chúng ta sử dụng dữ liệu chiều dài bước chân từ Rabago và các đồng nghiệp (2015) để kiểm tra xem liệu trung bình chiều dài bước chân của các đối tượng nam trong nghiên cứu này có khác với trung bình được báo cáo bởi Sekiya và Nagasaki (1998) cho nam giới (0.66) hay không.

Các Giả định khi Sử dụng Phân phối t

Để sử dụng phân phối t hoặc kiểm định t, các quan sát phải được phân phối chuẩn. Với 30 quan sát trở lên, định lý giới hạn trung tâm cho chúng ta biết rằng các giá trị trung bình được phân phối chuẩn, bất kể sự phân phối của các quan sát ban đầu.

KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT

Bước 1: Nêu câu hỏi nghiên cứu dưới dạng các giả thuyết thống kê. Giả thuyết không (null hypothesis), ký hiệu là $H_{0}$ , là một tuyên bố cho rằng không có sự khác biệt. Giả thuyết thay thế (alternative hypothesis), ký hiệu là $H_{1}$ , là một tuyên bố không đồng ý với giả thuyết không.

Đây là các giả thuyết cho một kiểm định hai phía (two-tailed test).

Bước 2: Quyết định thống kê kiểm định phù hợp. Trong ví dụ này, thống kê kiểm định phù hợp dựa trên phân phối t.

Bước 3: Chọn mức ý nghĩa cho kiểm định thống kê. Mức ý nghĩa, khi được chọn trước khi thực hiện kiểm định thống kê, được gọi là giá trị alpha (alpha value), ký hiệu là $α$ . Chúng ta sẽ sử dụng $α = 0.05$ .

Bước 4: Xác định giá trị mà thống kê kiểm định phải đạt được để được coi là có ý nghĩa. Giá trị này còn được gọi là giá trị tới hạn (critical value).

Hình 5-3. Xác định các vùng chấp nhận và bác bỏ trong kiểm định giả thuyết sử dụng $α = 0.05$ . A: Hai phía hoặc không định hướng. B: Một phía hoặc định hướng đuôi dưới. C: Một phía hoặc định hướng đuôi trên.

Bước 5: Thực hiện tính toán. Trung bình chiều dài bước chân của 15 đối tượng nam là 0.68 m với độ lệch chuẩn 0.03 và sai số chuẩn 0.01. Giá trị giả định của quần thể là 0.66 m.

Bước 6: Rút ra và nêu kết luận. Giá trị t quan sát được là 2.00. Giá trị này nằm trong vùng chấp nhận của phân phối. Do đó, quyết định là không bác bỏ giả thuyết không.

Sự Tương đương giữa Khoảng tin cậy và Kiểm định Giả thuyết

Các kết luận là như nhau, bất kể phương pháp nào được sử dụng. Tuy nhiên, khoảng tin cậy cung cấp nhiều thông tin hơn. Khoảng tin cậy 95% cho chiều dài bước chân trung bình là (0.66, 0.70). Lưu ý rằng 0.66, giá trị từ nghiên cứu của Sekiya, nằm trong khoảng này; do đó, chúng ta có thể kết luận rằng trung bình trong nghiên cứu của Rabago có thể là 0.66.

Các Sai lầm trong Kiểm định Giả thuyết

Hai sai lầm có thể xảy ra khi kiểm định một giả thuyết. Sai lầm loại I (type I error) (xác suất là $α$ ) là bác bỏ giả thuyết không khi nó thực sự đúng. Sai lầm loại II (type II error) (xác suất là $β$ ) là không bác bỏ giả thuyết không khi nó thực sự sai.

Bảng 5-2. Các quyết định đúng và các sai lầm trong kiểm định giả thuyết.

	Tình huống Thực tế
Kết luận từ kiểm định giả thuyết	Có sự khác biệt ( $H_{1}$ )	Không có sự khác biệt ( $H_{0}$ )
Có sự khác biệt (Bác bỏ $H_{0}$ )	Lực của kiểm định (1 – $β$ )	Sai lầm loại I (sai lầm $α$ )
Không có sự khác biệt (Không bác bỏ $H_{0}$ )	Sai lầm loại II (sai lầm $β$ )	Quyết định đúng

Lực của Kiểm định

Lực của kiểm định (Power) là xác suất bác bỏ giả thuyết không khi nó thực sự sai. Lực của kiểm định được tính bằng $1 - β$ .

Giá trị p

Giá trị p (p value) là xác suất thu được một kết quả cực đoan như (hoặc hơn) kết quả đã quan sát, nếu giả thuyết không là đúng. Nếu giá trị p nhỏ hơn $α$ , giả thuyết không bị bác bỏ.

CÁC CÂU HỎI NGHIÊN CỨU VỀ MỘT TỶ LỆ TRONG MỘT NHÓM

Khi một nghiên cứu sử dụng dữ liệu danh nghĩa hoặc nhị phân (có/không), kết quả thường được báo cáo dưới dạng tỷ lệ hoặc phần trăm.

Hình 5-4. Các phân phối xác suất cho phân phối nhị thức khi $π = 0.2$ và 0.4.

Khoảng tin cậy cho một Tỷ lệ

Công thức cho giới hạn tin cậy 95% cho tỷ lệ thực sự của quần thể $π$ được cho bởi:

trong đó p là tỷ lệ quan sát được.

Phân phối z để Kiểm định Giả thuyết về một Tỷ lệ

Thống kê kiểm định z có dạng:

Hình 5-5. Xác định các vùng chấp nhận và bác bỏ trong phân phối chuẩn tắc (z) sử dụng $α = 0.05$ .

TRUNG BÌNH KHI CÙNG MỘT NHÓM ĐƯỢC ĐO HAI LẦN

Trong các nghiên cứu cặp (paired designs) hoặc thiết kế đo lường lặp lại (repeated-measures designs), các đối tượng được đo lường để thiết lập một đường cơ sở (đo lường trước); sau đó, sau một can thiệp hoặc tại một thời điểm sau đó, cùng các đối tượng đó được đo lại (đo lường sau).

Bảng 5-4. Minh họa các quan sát trong một thiết kế cặp (đo lường trước và sau).

Bệnh nhân	Cân nặng Trước (kg)	Cân nặng Sau (kg)
1	100	95
2	89	84
…	…	…
6	95	90

Khoảng tin cậy cho Trung bình của sự Khác biệt trong Thiết kế Cặp

Một khoảng tin cậy 95% cho trung bình của sự khác biệt thực sự trong quần thể được cho bởi:

Bảng 5-5. Biên độ đỉnh-đỉnh của sóng M từ các cơ VL, VM, và RF được đo trước và sau khi tập thể dục.

Cơ	Đối chứng	Thôi miên
	Trước	Sau
VL (rộng trong)	14.7 ± 7.9	14.5 ± 7.5
VM (rộng ngoài)	15.1 ± 7.2	14.4 ± 6.6
RF	9.7 ± 5.6	7.9 ± 3.6

Dữ liệu từ Dittrich N, và cộng sự (2018).

Bảng 5-6. Sự khác biệt giữa trước và sau khi tập thể dục đối với biên độ sóng M của nhóm đối chứng – cơ rộng trong (mV).

Đối tượng	Trước	Sau	Khác biệt
1	14.9	13.4	-1.5
…	…	…	…
Trung bình	15.1	14.4	-0.7
SD	7.5	6.9	1.7

Kiểm định t cặp cho Trung bình của sự Khác biệt

Thống kê kiểm định là:

với $n - 1$ bậc tự do, trong đó $d ˉ$ là trung bình của sự khác biệt và $S D_{d}$ là độ lệch chuẩn của sự khác biệt.

TỶ LỆ KHI CÙNG MỘT NHÓM ĐƯỢC ĐO HAI LẦN

Đo lường sự Phù hợp giữa Hai người hoặc Phương pháp

Thống kê thường được sử dụng nhất để đo lường sự phù hợp giữa hai người quan sát trên một biến nhị phân là kappa (κ), được định nghĩa là sự phù hợp ngoài cơ hội chia cho lượng phù hợp có thể có ngoài cơ hội.

Tỷ lệ trong các Nghiên cứu có Đo lường Lặp lại và Kiểm định McNemar

Kiểm định McNemar (McNemar test) có thể được sử dụng để so sánh các tỷ lệ cặp.

LÀM GÌ KHI CÁC QUAN SÁT KHÔNG ĐƯỢC PHÂN PHỐI CHUẨN

Nếu các quan sát bị lệch nhiều, chúng ta có thể biến đổi (transform) hoặc thay đổi thang đo (rescale) các quan sát hoặc chúng ta có thể sử dụng các phương pháp phi tham số (nonparametric methods).

Hình 5-6. Ví dụ về phép biến đổi logarit cho thời gian sống còn của bệnh nhân ung thư tuyến tiền liệt di căn xương.

Hình 5-7. Các quan sát ban đầu và hai phép biến đổi của điểm hỗ trợ xã hội. (Dữ liệu từ Bos-Touwen I, và cộng sự, 2015).

Kiểm định Dấu cho Giả thuyết về Trung vị trong Một Nhóm

Kiểm định dấu (sign test) là một kiểm định phi tham số có thể được sử dụng với một nhóm duy nhất sử dụng trung vị thay vì trung bình.

Hình 5-8. Một biểu đồ cột về chiều dài bước chân của các đối tượng nam. (Dữ liệu từ Rabago CA, và cộng sự, 2015).

Trung bình của sự Khác biệt khi các Quan sát không được Phân phối Chuẩn

Đối với các thiết kế cặp, chúng ta có thể sử dụng kiểm định xếp hạng dấu Wilcoxon (Wilcoxon signed rank test).

Hình 5-9. Biểu đồ hộp về sự thay đổi trong kích hoạt sóng M. (Dữ liệu từ Dittrich N, và cộng sự, 2018).

TÌM CỠ MẪU PHÙ HỢP CHO NGHIÊN CỨU

Các nhà nghiên cứu phải tìm hiểu xem cỡ mẫu cần thiết lớn đến mức nào trước khi bắt đầu nghiên cứu của họ.

Tìm Cỡ mẫu cho các Nghiên cứu có Một Trung bình

Để ước tính cỡ mẫu cho một nghiên cứu liên quan đến một trung bình duy nhất, chúng ta phải trả lời bốn câu hỏi sau:

Mức ý nghĩa ( $α$ ) mong muốn là gì?
Mức lực của kiểm định ( $1 - β$ ) mong muốn là gì?
Sự khác biệt giữa trung bình và giá trị tiêu chuẩn ( $μ_{1} - μ_{0}$ ) nên lớn đến mức nào để có tầm quan trọng lâm sàng?
Ước tính về độ lệch chuẩn $σ$ là gì?

Công thức:

Cỡ mẫu cho các Nghiên cứu có Một Tỷ lệ

Công thức để xác định cỡ mẫu là:

Các Chương trình Máy tính để Tìm Cỡ mẫu

Hình 5-10. Kết quả từ chương trình GPower ước tính cỡ mẫu cho trung bình chiều dài bước chân ở nam giới trưởng thành. (Dữ liệu từ Rabago CA, và cộng sự, 2015).*

Hình 5-11. Kết quả từ chương trình GPower ước tính cỡ mẫu cho một tỷ lệ. (Dữ liệu từ van Lindert EJ, và cộng sự, 2018).*

TÓM TẮT Ý CHÍNH

Chương này đã minh họa một số phương pháp để ước lượng và kiểm định giả thuyết về các giá trị trung bình và tỷ lệ. Các phương pháp sử dụng trong các thiết kế cặp hoặc trước-và-sau, trong đó cùng một đối tượng được đo hai lần, cũng đã được thảo luận.

Các phương pháp thay thế để sử dụng khi các quan sát không được phân phối chuẩn đã được trình bày. Trong số này có một số loại phép biến đổi, và các kiểm định phi tham số.

Chương được kết thúc bằng một cuộc thảo luận về khái niệm quan trọng của lực của kiểm định. Các thủ tục để ước tính cỡ mẫu cho các câu hỏi nghiên cứu liên quan đến một nhóm và minh họa việc sử dụng ba chương trình thống kê giúp quá trình này dễ dàng hơn nhiều đã được phác thảo.

BÀI TẬP THỰC HÀNH

Sử dụng nghiên cứu của Rabago và các đồng nghiệp (2015), tìm khoảng tin cậy 99% cho trung bình chiều dài bước chân của nam giới và so sánh kết quả với khoảng tin cậy 95% mà chúng tôi đã tìm thấy (0.66 đến 0.70).
Sử dụng nghiên cứu của Rabago và các đồng nghiệp, kiểm tra xem liệu trung bình chiều dài bước chân của nam giới có khác 0.76 hay không.
Sử dụng nghiên cứu của Rabago và các đồng nghiệp, xác định cỡ mẫu cần thiết nếu các nhà nghiên cứu muốn có 80% lực để phát hiện sự khác biệt > 0.01 m.
Cỡ mẫu cần thiết là bao nhiêu nếu van Lindert và các đồng nghiệp (2018) muốn biết liệu 17% bệnh nhân quan sát được có thành công ban đầu với tiêm chủng có khác với một tiêu chuẩn giả định là 10% hay không?
Các tính toán của chúng tôi chỉ ra rằng cần có một cỡ mẫu là 18 để phát hiện sự khác biệt $\geq 0.02$ m so với trung bình giả định là 0.66 m trong nghiên cứu của Rabago và các đồng nghiệp. Rabago và các đồng nghiệp có 20 người đàn ông trong nghiên cứu của họ và tìm thấy chiều dài bước chân là 0.68 m. Vì 20 lớn hơn 18, chúng tôi mong đợi rằng một CI 95% cho trung bình sẽ không chứa 0.66 m. Tuy nhiên, CI chúng tôi tìm thấy là 0.66-0.70, và vì CI này chứa 0.66, chúng tôi không thể bác bỏ giả thuyết không rằng trung bình thực sự là 0.66. Lời giải thích khả dĩ nhất cho sự mâu thuẫn dường như này là gì?
Sử dụng dữ liệu từ nghiên cứu của Dittrich và các đồng nghiệp (2018), trung bình của sự khác biệt cần phải lớn đến mức nào để được coi là có ý nghĩa ở mức 0.05 nếu chỉ có mười bệnh nhân trong nghiên cứu?
Hai bác sĩ đã đánh giá một mẫu gồm 50 phim chụp nhũ ảnh và phân loại chúng là âm tính (không cần theo dõi) so với dương tính (cần theo dõi). Bác sĩ 1 xác định rằng 30 phim là âm tính và 20 là dương tính, và bác sĩ 2 tìm thấy 35 âm tính và 15 dương tính. Họ đồng ý rằng 25 phim là âm tính. Sự phù hợp ngoài cơ hội là bao nhiêu?
Sử dụng dữ liệu từ nghiên cứu của Dittrich và các đồng nghiệp để xác định xem có sự thay đổi nào trong biên độ sóng M – cơ rectus femoris trước và sau khi tập thể dục trong điều kiện thôi miên hay không.
Rabago và các đồng nghiệp cũng đã nghiên cứu độ rộng sải chân dưới một số điều kiện. Sử dụng độ rộng sải chân của nam giới khi không có nhiễu loạn để trả lời các câu hỏi sau: a. Các quan sát có được phân phối chuẩn không? b. Thực hiện kiểm định t và kiểm định dấu cho một nhóm với giá trị giả thuyết không là 0.15 m.
Bài tập nhóm. Lấy một bản sao của nghiên cứu của Ömeroglu và các đồng nghiệp (2002) và trả lời các câu hỏi sau: a. Thiết kế nghiên cứu là gì? Nó có phù hợp với câu hỏi nghiên cứu không? b. Các nhà điều tra đã phân tích sự phù hợp giữa các bác sĩ phẫu thuật chỉnh hình như thế nào? c. Các nhà điều tra đã phân tích sự phù hợp giữa các phép đo được thực hiện vào hai dịp riêng biệt bởi một bác sĩ phẫu thuật chỉnh hình nhất định như thế nào? d. Dựa trên các hướng dẫn được trình bày trong chương này, hệ thống phân loại có giá trị như thế nào?

CÂU HỎI THẢO LUẬN

Bạn nghĩ gì về ý tưởng đưa ra các cuộc thăm dò dưới dạng khoảng thay vì các tỷ lệ phần trăm cụ thể? Điều này có giúp ích trong các dự báo thời tiết không?
Bạn có đồng ý rằng các dự báo thời tiết về nhiệt độ được hiểu rõ hơn so với các ước tính của các cuộc thăm dò không? Ví dụ, bạn sẽ đặt khoảng tin cậy nào cho một cơ hội mưa 60% của một nhà dự báo thời tiết?

Bảng chú giải thuật ngữ Anh-Việt: Chương 5

STT	Thuật ngữ tiếng Anh	Phiên âm IPA	Nghĩa Tiếng Việt
1	Observed estimate	/əbˈzɜːrvd ˈɛstɪmət/	Ước tính quan sát được
2	Norm	/nɔːrm/	Giá trị chuẩn, tiêu chuẩn
3	Degree of variability	/dɪˈɡriː əv ˌvɛəriəˈbɪləti/	Mức độ biến thiên
4	Sample size	/ˈsæmpəl saɪz/	Cỡ mẫu
5	t distribution	/tiː ˌdɪstrɪˈbjuːʃən/	Phân phối t
6	z distribution	/ziː ˌdɪstrɪˈbjuːʃən/	Phân phối z
7	Confidence intervals	/ˈkɒnfɪdəns ˈɪntərvəlz/	Khoảng tin cậy
8	Hypothesis tests	/haɪˈpɒθəsɪs tɛsts/	Các kiểm định giả thuyết
9	Null hypothesis	/nʌl haɪˈpɒθəsɪs/	Giả thuyết không
10	Type I error	/taɪp wʌn ˈɛrər/	Sai lầm loại I
11	α error	/ˈælfə ˈɛrər/	Sai lầm alpha (α)
12	Type II error	/taɪp tuː ˈɛrər/	Sai lầm loại II
13	β error	/ˈbeɪtə ˈɛrər/	Sai lầm beta (β)
14	Power (of a study)	/ˈpaʊər (əv ə ˈstʌdi)/	Lực (của một nghiên cứu)
15	p value	/piː ˈvæljuː/	Giá trị p
16	z approximation to the binomial	/ziː əˌprɒksɪˈmeɪʃən tə ðə baɪˈnoʊmiəl/	Xấp xỉ z cho phân phối nhị thức
17	Confidence value	/ˈkɒnfɪdəns ˈvæljuː/	Mức tin cậy
18	Paired studies	/pɛərd ˈstʌdiz/	Các nghiên cứu cặp
19	Before-and-after studies	/bɪˈfɔːr ænd ˈæftər ˈstʌdiz/	Các nghiên cứu trước-và-sau
20	Kappa (κ) statistic	/ˈkæpə (keɪ) stəˈtɪstɪk/	Thống kê Kappa (κ)
21	Agreement	/əˈɡriːmənt/	Sự phù hợp, sự đồng thuận
22	McNemar test	/məkˈnɛmɑːr tɛst/	Kiểm định McNemar
23	Sign test	/saɪn tɛst/	Kiểm định dấu
24	Medians	/ˈmiːdiənz/	Các giá trị trung vị
25	Wilcoxon signed rank test	/wɪlˈkɒksən saɪnd ræŋk tɛst/	Kiểm định xếp hạng dấu Wilcoxon
26	Level of significance	/ˈlɛvəl əv sɪɡˈnɪfɪkəns/	Mức ý nghĩa
27	Level of power	/ˈlɛvəl əv ˈpaʊər/	Mức lực của kiểm định
28	Clinical importance	/ˈklɪnɪkəl ɪmˈpɔːrtəns/	Tầm quan trọng lâm sàng
29	Minimum detectable change	/ˈmɪnɪməm dɪˈtɛktəbəl tʃeɪndʒ/	Thay đổi tối thiểu có thể phát hiện
30	Gait patterns	/ɡeɪt ˈpætərnz/	Các kiểu dáng đi
31	Perturbation	/ˌpɜːrtərˈbeɪʃən/	Sự nhiễu loạn
32	Stride width	/straɪd wɪdθ/	Độ rộng sải chân
33	Step length	/stɛp lɛŋθ/	Chiều dài bước chân
34	Stride time	/straɪd taɪm/	Thời gian sải chân
35	Visual distractions	/ˈvɪʒuəl dɪˈstrækʃənz/	Tác nhân gây mất tập trung thị giác
36	Cognitive distractions	/ˈkɒɡnɪtɪv dɪˈstrækʃənz/	Tác nhân gây mất tập trung nhận thức
37	Cerebrospinal fluid (CSF)	/ˌsɛrɪbroʊˈspaɪnəl ˈfluːɪd/	Dịch não tủy (CSF)
38	Shunt infections	/ʃʌnt ɪnˈfɛkʃənz/	Nhiễm trùng shunt (dẫn lưu)
39	Topical vancomycin	/ˈtɒpɪkəl ˌvæŋkoʊˈmaɪsɪn/	Vancomycin dùng tại chỗ
40	Retrospective cohort study	/ˌrɛtrəˈspɛktɪv ˈkoʊhɔːrt ˈstʌdi/	Nghiên cứu đoàn hệ hồi cứu
41	Hypnotic suggestion	/hɪpˈnɒtɪk səˈdʒɛstʃən/	Gợi ý thôi miên
42	Knee extensor	/niː ɪkˈstɛnsər/	Cơ duỗi gối
43	Neuromuscular properties	/ˌnʊəroʊˈmʌskjələr ˈprɒpərtiz/	Đặc tính thần kinh-cơ
44	Maximal voluntary contraction (MVC)	/ˈmæksɪməl ˈvɒləntəri kənˈtrækʃən/	Lực co cơ tự nguyện tối đa (MVC)
45	M-wave amplitude	/ɛm weɪv ˈæmplɪˌtjuːd/	Biên độ sóng M
46	Interrater agreement	/ˌɪntəˈreɪtər əˈɡriːmənt/	Sự đồng thuận liên người đánh giá
47	Multiple sclerosis (MS)	/ˈmʌltɪpəl sklɪˈroʊsɪs/	Bệnh đa xơ cứng (MS)
48	Color-Doppler sonography	/ˈkʌlər ˈdɒplər səˈnɒɡrəfi/	Siêu âm Doppler màu
49	Chronic cerebrospinal venous insufficiency	/ˈkrɒnɪk ˌsɛrɪbroʊˈspaɪnəl ˈviːnəs ˌɪnsəˈfɪʃənsi/	Suy tĩnh mạch não tủy mãn tính
50	Inferential statistics	/ˌɪnfəˈrɛnʃəl stəˈtɪstɪks/	Thống kê suy luận
51	Random occurrence	/ˈræændəm əˈkɜːrəns/	Sự xuất hiện ngẫu nhiên
52	Homogeneous	/ˌhoʊməˈdʒiːniəs/	Đồng nhất
53	Precise	/prɪˈsaɪs/	Chính xác
54	Student’s t test	/ˈstjuːdənts tiː tɛst/	Kiểm định t của Student
55	Pseudonym	/ˈsuːdəˌnɪm/	Bút danh
56	Critical ratio	/ˈkrɪtɪkəl ˈreɪʃioʊ/	Tỷ số tới hạn
57	Hypothesized value	/haɪˈpɒθɪˌsaɪzd ˈvæljuː/	Giá trị giả định
58	Degrees of freedom (df)	/dɪˈɡriːz əv ˈfriːdəm/	Bậc tự do (df)
59	Tails (of a distribution)	/teɪlz (əv ə ˌdɪstrɪˈbjuːʃən)/	Các đuôi (của một phân phối)
60	Two-sided tests	/tuː ˈsaɪdɪd tɛsts/	Các kiểm định hai phía
61	One-sided tests	/wʌn ˈsaɪdɪd tɛsts/	Các kiểm định một phía
62	Nonparametric statistical test	/ˌnɒnpærəˈmɛtrɪk stəˈtɪstɪkəl tɛst/	Kiểm định thống kê phi tham số
63	Confidence coefficient	/ˈkɒnfɪdəns ˌkoʊɪˈfɪʃənt/	Hệ số tin cậy
64	Level of confidence	/ˈlɛvəl əv ˈkɒnfɪdəns/	Mức độ tin cậy
65	Confidence limits	/ˈkɒnfɪdəns ˈlɪmɪts/	Các giới hạn tin cậy
66	True mean	/truː miːn/	Trung bình thực sự (của quần thể)
67	Error graphs	/ˈɛrər ɡræfs/	Đồ thị lỗi
68	Statistical hypothesis	/stəˈtɪstɪkəl haɪˈpɒθəsɪs/	Giả thuyết thống kê
69	Alternative hypothesis (H₁)	/ɔːlˈtɜːrnətɪv haɪˈpɒθəsɪs/	Giả thuyết thay thế (H₁)
70	Reject the null hypothesis	/rɪˈdʒɛkt ðə nʌl haɪˈpɒθəsɪs/	Bác bỏ giả thuyết không
71	Retain the null hypothesis	/rɪˈteɪn ðə nʌl haɪˈpɒθəsɪs/	Giữ lại giả thuyết không
72	Two-tailed test	/tuː teɪld tɛst/	Kiểm định hai phía
73	Nondirectional test	/nɒn dɪˈrɛkʃənəl tɛst/	Kiểm định không định hướng
74	A priori expectation	/eɪ praɪˈɔːri ˌɛkspɛkˈteɪʃən/	Kỳ vọng tiên nghiệm
75	One-tailed test	/wʌn teɪld tɛst/	Kiểm định một phía
76	Directional test	/dɪˈrɛkʃənəl tɛst/	Kiểm định có định hướng
77	Test statistic	/tɛst stəˈtɪstɪk/	Thống kê kiểm định
78	Alpha value (α)	/ˈælfə ˈvæljuː/	Giá trị alpha (α)
79	Critical value	/ˈkrɪtɪkəl ˈvæljuː/	Giá trị tới hạn
80	Area of acceptance	/ˈɛəriə əv əkˈsɛptəns/	Vùng chấp nhận
81	Area of rejection	/ˈɛəriə əv rɪˈdʒɛkʃən/	Vùng bác bỏ
82	Equivalence	/ɪˈkwɪvələns/	Sự tương đương
83	Power of the test	/ˈpaʊər əv ðə tɛst/	Lực của kiểm định
84	Extrapolate	/ɪkˈstræpəˌleɪt/	Ngoại suy
85	False-positive test	/fɔːls ˈpɒzətɪv tɛst/	Xét nghiệm dương tính giả
86	False-negative test	/fɔːls ˈnɛɡətɪv tɛst/	Xét nghiệm âm tính giả
87	Sensitivity	/ˌsɛnsɪˈtɪvɪti/	Độ nhạy
88	“Beyond a reasonable doubt”	/bɪˈjɒnd ə ˈriːzənəbəl daʊt/	“Ngoài sự nghi ngờ hợp lý”
89	Binary data	/ˈbaɪnəri ˈdeɪtə/	Dữ liệu nhị phân
90	Independent trials	/ˌɪndɪˈpɛndənt ˈtraɪəlz/	Các phép thử độc lập
91	Probability of success	/ˌprɒbəˈbɪləti əv səkˈsɛs/	Xác suất thành công
92	Standard error of the proportion	/ˈstændərd ˈɛrər əv ðə prəˈpɔːrʃən/	Sai số chuẩn của tỷ lệ
93	Continuity correction	/ˌkɒntɪˈnjuːɪti kəˈrɛkʃən/	Hiệu chỉnh liên tục
94	Wilson score	/ˈwɪlsən skɔːr/	Điểm Wilson
95	Paired designs	/pɛərd dɪˈzaɪnz/	Các thiết kế cặp
96	Repeated-measures designs	/rɪˈpiːtɪd ˈmɛʒərz dɪˈzaɪnz/	Các thiết kế đo lường lặp lại
97	Baseline	/ˈbeɪsˌlaɪn/	Đường cơ sở, giá trị ban đầu
98	Before measurement	/bɪˈfɔːr ˈmɛʒərmənt/	Đo lường trước
99	After measurement	/ˈæftər ˈmɛʒərmənt/	Đo lường sau
100	Paired observations	/pɛərd ˌɒbzərˈveɪʃənz/	Các quan sát cặp
101	Dependent observations	/dɪˈpɛndənt ˌɒbzərˈveɪʃənz/	Các quan sát phụ thuộc
102	Extraneous factors	/ɪkˈstreɪniəs ˈfæktərz/	Các yếu tố ngoại lai
103	Confounders	/kənˈfaʊndərz/	Các yếu tố gây nhiễu
104	Paired t test	/pɛərd tiː tɛst/	Kiểm định t cặp
105	Matched groups t test	/mætʃt ɡruːps tiː tɛst/	Kiểm định t nhóm ghép cặp
106	Dependent groups t test	/dɪˈpɛndənt ɡruːps tiː tɛst/	Kiểm định t nhóm phụ thuộc
107	Mean difference	/miːn ˈdɪfərəns/	Trung bình của sự khác biệt
108	Standard deviation of the differences	/ˈstændərd ˌdiːviˈeɪʃən əv ðə ˈdɪfərənsɪz/	Độ lệch chuẩn của sự khác biệt
109	Correlated	/ˈkɒrəˌleɪtɪd/	Tương quan
110	Standard error of the mean differences	/ˈstændərd ˈɛrər əv ðə miːn ˈdɪfərənsɪz/	Sai số chuẩn của trung bình các khác biệt
111	Intrarater reliability	/ˌɪntrəˈreɪtər rɪˌlaɪəˈbɪləti/	Độ tin cậy nội người đánh giá
112	Interrater reliability	/ˌɪntərˈreɪtər rɪˌlaɪəˈbɪləti/	Độ tin cậy liên người đánh giá
113	Kappa (κ) statistic	/ˈkæpə stəˈtɪstɪk/	Thống kê Kappa (κ)
114	Gold standard	/ɡoʊld ˈstændərd/	Tiêu chuẩn vàng
115	Sensitivity	/ˌsɛnsɪˈtɪvɪti/	Độ nhạy
116	Specificity	/ˌspɛsɪˈfɪsɪti/	Độ đặc hiệu
117	Observed agreement	/əbˈzɜːrvd əˈɡriːmənt/	Sự phù hợp quan sát được
118	Agreement beyond chance	/əˈɡriːmənt bɪˈjɒnd tʃæns/	Sự phù hợp ngoài cơ hội
119	Chance agreement	/tʃæns əˈɡriːmənt/	Sự phù hợp do ngẫu nhiên
120	Paired proportions	/pɛərd prəˈpɔːrʃənz/	Các tỷ lệ cặp
121	McNemar test	/məkˈnɛmɑːr tɛst/	Kiểm định McNemar
122	Transform (data)	/trænsˈfɔːrm (ˈdeɪtə)/	Biến đổi (dữ liệu)
123	Rescale (data)	/riːˈskeɪl (ˈdeɪtə)/	Thay đổi thang đo (dữ liệu)
124	Nonparametric methods	/ˌnɒnpærəˈmɛtrɪk ˈmɛθədz/	Các phương pháp phi tham số
125	Distribution-free methods	/ˌdɪstrɪˈbjuːʃən friː ˈmɛθədz/	Các phương pháp phi phân phối
126	Linear transformation	/ˈlɪniər ˌtrænsfərˈmeɪʃən/	Phép biến đổi tuyến tính
127	Nonlinear transformations	/nɒnˈlɪniər ˌtrænsfərˈmeɪʃənz/	Các phép biến đổi phi tuyến
128	Rank transformation	/ræŋk ˌtrænsfərˈmeɪʃən/	Phép biến đổi hạng
129	Log transformation	/lɒɡ ˌtrænsfərˈmeɪʃən/	Phép biến đổi logarit
130	Square root transformation	/skwɛər ruːt ˌtrænsfərˈmeɪʃən/	Phép biến đổi căn bậc hai
131	Sign test	/saɪn tɛst/	Kiểm định dấu
132	Wilcoxon signed rank test	/wɪlˈkɒksən saɪnd ræŋk tɛst/	Kiểm định xếp hạng dấu Wilcoxon
133	Mann-Whitney U test	/mæn ˈwɪtni juː tɛst/	Kiểm định U Mann-Whitney
134	Effect size	/ɪˈfɛkt saɪz/	Kích thước ảnh hưởng
135	Power Primer	/ˈpaʊər ˈpraɪmər/	Sách vỡ lòng về Lực thống kê
136	Paired t test	/pɛərd tiː tɛst/	Kiểm định t cặp
137	Gait	/ɡeɪt/	Dáng đi
138	Kinematic	/ˌkɪnɪˈmætɪk/	Động học
139	Dynamic stability	/daɪˈnæmɪk stəˈbɪləti/	Sự ổn định động
140	Efficacy	/ˈɛfɪkəsi/	Hiệu quả
141	Age cohorts	/eɪdʒ ˈkoʊhɔːrts/	Các đoàn hệ tuổi
142	Reflux	/ˈriːflʌks/	Trào ngược
143	Internal jugular veins (IJVs)	/ɪnˈtɜːrnəl ˈdʒʌɡjələr veɪnz/	Tĩnh mạch cảnh trong
144	Vertebral veins (VV)	/ˈvɜːrtɪbrəl veɪnz/	Tĩnh mạch đốt sống
145	Sonographers	/səˈnɒɡrəfərz/	Kỹ thuật viên siêu âm
146	Inferential statistics	/ˌɪnfəˈrɛnʃəl stəˈtɪstɪks/	Thống kê suy luận
147	Perturbation	/ˌpɜːrtərˈbeɪʃən/	Sự nhiễu loạn
148	Robust	/roʊˈbʌst/	Vững, mạnh (chống lại vi phạm giả định)
149	Lilliefors graph	/ˈlɪliˌfɔːrz ɡræf/	Đồ thị Lilliefors
150	Shapiro-Wilks test	/ʃəˈpɪəroʊ wɪlks tɛst/	Kiểm định Shapiro-Wilks
151	Density plot	/ˈdɛnsɪti plɒt/	Biểu đồ mật độ
152	Statistically significantly different	/stəˈtɪstɪkli sɪɡˈnɪfɪkəntli ˈdɪfərənt/	Khác biệt có ý nghĩa thống kê
153	Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI)	/ˈpɪtsbɜːrɡ sliːp ˈkwɒlɪti ˈɪndɛks/	Chỉ số Chất lượng Giấc ngủ Pittsburgh
154	Radioiodine therapy	/ˌreɪdioʊˈaɪəˌdaɪn ˈθɛrəpi/	Liệu pháp iốt phóng xạ
155	Absolute value	/ˈæbsəluːt ˈvæljuː/	Giá trị tuyệt đối
156	Chi-square	/kaɪ skwɛər/	Khi bình phương (Chi-square)
157	Natural log (ln)	/ˈnætʃərəl lɒɡ/	Logarit tự nhiên (ln)
158	Exponent	/ɪkˈspoʊnənt/	Số mũ
159	Log to base 10	/lɒɡ tə beɪs tɛn/	Logarit cơ số 10
160	Institutional review boards (IRB)	/ˌɪnstɪˈtjuːʃənəl rɪˈvjuː bɔːrdz/	Hội đồng Y đức (IRB)
161	Granting agencies	/ˈɡræntɪŋ ˈeɪdʒənsiz/	Các cơ quan tài trợ
162	One mean	/wʌn miːn/	Một trung bình
163	One proportion	/wʌn prəˈpɔːrʃən/	Một tỷ lệ
164	Mean difference	/miːn ˈdɪfərəns/	Trung bình của sự khác biệt
165	Shunt protocol	/ʃʌnt ˈproʊtəˌkɒl/	Quy trình đặt shunt
166	Cerebrospinal fluid (CSF) shunt	/ˌsɛrɪbroʊˈspaɪnəl ˈfluːɪd ʃʌnt/	Shunt (dẫn lưu) dịch não tủy
167	Maximal voluntary contraction	/ˈmæksɪməl ˈvɒləntəri kənˈtrækʃən/	Co cơ tự nguyện tối đa
168	M-wave	/ɛm weɪv/	Sóng M
169	Vastus lateralis (VL)	/ˈvæstəs ˌlætəˈrɑːlɪs/	Cơ rộng ngoài
170	Vastus medialis (VM)	/ˈvæstəs ˌmiːdiˈɑːlɪs/	Cơ rộng trong
171	Rectus femoris (RF)	/ˈrɛktəs ˈfɛmərɪs/	Cơ thẳng đùi
172	Pre-exercise	/priː ˈɛksərˌsaɪz/	Trước khi tập thể dục
173	Post-exercise	/poʊst ˈɛksərˌsaɪz/	Sau khi tập thể dục
174	Hypnosis sessions	/hɪpˈnoʊsɪs ˈsɛʃənz/	Các phiên thôi miên
175	Control sessions	/kənˈtroʊl ˈsɛʃənz/	Các phiên đối chứng
176	Positive (finding)	/ˈpɒzətɪv (ˈfaɪndɪŋ)/	Dương tính (kết quả)
177	Negative (finding)	/ˈnɛɡətɪv (ˈfaɪndɪŋ)/	Âm tính (kết quả)
178	Cardiologists	/ˌkɑːrdiˈɒlədʒɪsts/	Bác sĩ tim mạch
179	Electrocardiograms	/ɪˌlɛktroʊˈkɑːrdioʊˌɡræmz/	Điện tâm đồ
180	Radiologists	/ˌreɪdiˈɒlədʒɪsts/	Bác sĩ chẩn đoán hình ảnh
181	Mammograms	/ˈmæməˌɡræmz/	Phim chụp nhũ ảnh
182	Thyroid cancer	/ˈθaɪrɔɪd ˈkænsər/	Ung thư tuyến giáp
183	Congenital dysplasia of the hip (DDH)	/kənˈdʒɛnɪtl dɪsˈpleɪʒə əv ðə hɪp/	Loạn sản khớp háng bẩm sinh
184	Arthritic deformities	/ɑːrˈθrɪtɪk dɪˈfɔːrmətiz/	Biến dạng do viêm khớp
185	Total hip arthroplasty	/ˈtoʊtəl hɪp ˈɑːrθroʊˌplæsti/	Phẫu thuật thay toàn bộ khớp háng
186	Radiographic classification	/ˌreɪdioʊˈɡræfɪk ˌklæsɪfɪˈkeɪʃən/	Phân loại trên phim X-quang
187	Acetabular roof	/ˌæsɪˈtæbjələr ruːf/	Mái ổ cối
188	Orthopedic surgeons	/ˌɔːrθəˈpiːdɪk ˈsɜːrdʒənz/	Bác sĩ phẫu thuật chỉnh hình
189	Unilateral	/ˌjuːnɪˈlætərəl/	Một bên
190	Bilateral	/baɪˈlætərəl/	Hai bên
191	Polls	/poʊlz/	Các cuộc thăm dò ý kiến
192	Weather predictions	/ˈwɛðər prɪˈdɪkʃənz/	Dự báo thời tiết
193	Mean step length	/miːn stɛp lɛŋθ/	Chiều dài bước chân trung bình
194	Shunt infection rate	/ʃʌnt ɪnˈfɛkʃən reɪt/	Tỷ lệ nhiễm trùng shunt
195	Muscle response pathway	/ˈmʌsəl rɪˈspɒns ˈpæθˌweɪ/	Đường dẫn truyền đáp ứng cơ
196	Sleep quality	/sliːp ˈkwɒlɪti/	Chất lượng giấc ngủ
197	Nonparametric procedure	/ˌnɒnpærəˈmɛtrɪk prəˈsiːdʒər/	Thủ tục phi tham số
198	Precision	/prɪˈsɪʒən/	Độ chính xác
199	Seeming contradiction	/ˈsiːmɪŋ ˌkɒntrəˈdɪkʃən/	Mâu thuẫn dường như
200	Developmental dysplasia	/dɪˌvɛləpˈmɛntəl dɪsˈpleɪʒə/	Loạn sản phát triển