Thống kê Sinh học Cơ bản và Lâm sàng, Ấn bản thứ 5. Chương 7. Câu hỏi Nghiên cứu về Trung bình ở Ba nhóm trở lên

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 7: Câu hỏi Nghiên cứu về Trung bình ở Ba nhóm trở lên
Research Questions About Means in Three or More Groups

CÁC KHÁI NIỆM CHÍNH

CÁC VẤN ĐỀ TÌNH HUỐNG

Vấn đề tình huống 1

Bệnh nhân nhiễm HIV có nguy cơ mắc bệnh tim mạch tăng. Dysangco và các đồng nghiệp (2017) đã so sánh một số dấu ấn sinh học (biomarker) cho ba nhóm: 28 bệnh nhân nhiễm HIV đang điều trị bằng thuốc kháng retrovirus (ART), 44 bệnh nhân nhiễm HIV không điều trị bằng ART, và 39 người khỏe mạnh trong nhóm chứng.

Vấn đề tình huống 2

Cornelis và cs (2017) đã tạo ra một thang đo mới để đo lường khả năng thực hiện các hoạt động sinh hoạt hàng ngày (ADL) của các đối tượng bị suy giảm nhận thức. Họ đã tạo ra một thang đo gọi là i-ADL-CDI và thử nghiệm nó trên ba nhóm đối tượng: 79 người khỏe mạnh (nhóm chứng), 73 đối tượng bị suy giảm nhận thức nhẹ (MCI), và 71 bệnh nhân mắc bệnh Alzheimer.

Vấn đề tình huống 3

Durand và cs (2015) đã nghiên cứu lưu lượng máu ở chi dưới bị liệt và không bị liệt ở các đối tượng bị đột quỵ mạn tính (n=10) và nhóm chứng khỏe mạnh (n=10). Lưu lượng máu được đo bằng siêu âm dưới các mức co cơ tự nguyện tối đa (MVC) sau: 20%, 40%, 60%, và 80%. Họ thấy rằng lưu lượng máu sau 80% MVC là yếu tố dự báo tốt nhất về việc chi nào bị liệt.

MỤC ĐÍCH CỦA CHƯƠNG

Nhiều dự án nghiên cứu trong y học sử dụng nhiều hơn hai nhóm, và các kiểm định chi-bình phương được thảo luận trong Chương 6 có thể được mở rộng cho ba nhóm trở lên khi kết quả là một thước đo định tính (hoặc đếm được). Khi kết quả là số, các giá trị trung bình được sử dụng, và các kiểm định t được thảo luận trong Chương 5 và 6 chỉ áp dụng cho việc so sánh hai nhóm. Các nghiên cứu khác xem xét ảnh hưởng của nhiều hơn một yếu tố. Những tình huống này đòi hỏi một kiểm định tổng thể (global, hay omnibus test) để xem liệu có bất kỳ sự khác biệt nào tồn tại trong dữ liệu trước khi kiểm tra các kết hợp trung bình khác nhau để xác định sự khác biệt của từng nhóm.

Nếu không thực hiện kiểm định tổng thể, nhiều kiểm định giữa các cặp trung bình khác nhau sẽ làm thay đổi mức ý nghĩa hay mức α cho toàn bộ thí nghiệm thay vì cho từng so sánh. Ví dụ, Marwick và các đồng nghiệp (1999) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa hình ảnh tưới máu cơ tim và tử vong do tim ở nam và nữ. Các yếu tố bao gồm số lượng mạch vành bị ảnh hưởng (không đến ba) và liệu khiếm khuyết tưới máu là cố định hay có thể đảo ngược. Nếu các nhà điều tra này không sử dụng đúng các phương pháp đa biến để phân tích dữ liệu, các phương pháp mà chúng ta thảo luận trong Chương 10, việc so sánh nam và nữ trên 4 x 2 tổ hợp khác nhau của các yếu tố này sẽ tạo ra tám giá trị p. Nếu mỗi so sánh được thực hiện bằng cách sử dụng α = 0.05, cơ hội để mỗi so sánh bị gọi là có ý nghĩa một cách sai lầm là 5%; tức là, một sai lầm loại I có thể xảy ra tám lần khác nhau. Do đó, tổng thể, cơ hội (8 x 5%) để tuyên bố một trong các so sánh có ý nghĩa một cách không chính xác là 40%.¹

Một phương pháp để phân tích dữ liệu bao gồm nhiều quan sát được gọi là phân tích phương sai, viết tắt là ANOVA hoặc anova. Phương pháp này bảo vệ chống lại việc “lạm phát” sai số bằng cách đầu tiên hỏi liệu có bất kỳ sự khác biệt nào tồn tại giữa các trung bình của các nhóm hay không. Nếu kết quả của ANOVA có ý nghĩa thống kê, câu trả lời là có, và sau đó nhà nghiên cứu sẽ thực hiện các so sánh giữa các cặp hoặc các kết hợp nhóm.

Chủ đề phân tích phương sai rất phức tạp, và nhiều sách giáo khoa được dành riêng cho chủ đề này. Tuy nhiên, việc sử dụng nó trong y văn có phần hạn chế, bởi vì các phương pháp hồi quy (xem Chương 10) có thể được sử dụng để trả lời các câu hỏi nghiên cứu tương tự. Mục tiêu của chúng tôi là cung cấp đủ thảo luận để bạn có thể xác định các tình huống mà ANOVA là phù hợp và diễn giải kết quả. Nếu bạn quan tâm đến việc tìm hiểu thêm về phân tích phương sai, hãy tham khảo Berry và các đồng nghiệp (2001) hoặc cuốn sách kinh điển của Dunn và Clark (1987). Ngoại trừ các thiết kế nghiên cứu đơn giản, lời khuyên của chúng tôi cho các nhà nghiên cứu tiến hành một nghiên cứu liên quan đến nhiều hơn hai nhóm hoặc hai biến số trở lên là tham khảo ý kiến của một nhà thống kê để xác định cách phân tích dữ liệu tốt nhất.

¹ Thực ra, 40% chỉ là xấp xỉ đúng; nó không phản ánh thực tế rằng một số so sánh không độc lập.

TỔNG QUAN TRỰC QUAN VỀ ANOVA

Logic của ANOVA

Trong Vấn đề tình huống 1, nồng độ cholesterol lipoprotein mật độ cao (HDL-C) được đo ở ba nhóm đối tượng: nhóm A (39 người nhóm chứng không nhiễm HIV) và nhóm B và C (bệnh nhân nhiễm HIV có hoặc không có điều trị kháng retrovirus [ART]). Các thống kê tóm tắt cho ba trong số các dấu ấn sinh học (ADMA, asymmetric dimethyl arginine; IL-6, interleukin 6; và HDL-C) được nghiên cứu trong nghiên cứu của Dysangco và cs (2017) được hiển thị trong Bảng 7-1.

ANOVA cung cấp một cách để chia tổng biến thiên trong HDL-C của mỗi đối tượng thành hai phần. Giả sử chúng ta ký hiệu HDL-C của một đối tượng là X và xem xét X khác biệt bao nhiêu so với trung bình HDL-C của tất cả các đối tượng trong nghiên cứu, viết tắt là X̅̅. Sự khác biệt này (ký hiệu là X – X̅̅) có thể được chia thành hai phần: sự khác biệt giữa X và trung bình của nhóm mà đối tượng này thuộc về, X̅ⱼ, và sự khác biệt giữa trung bình nhóm và trung bình chung. Bằng ký hiệu, chúng ta viết:

(X – X̅̅) = (X – X̅ⱼ) + (X̅ⱼ – X̅̅)

Bảng 7-1. Giá trị dấu ấn sinh học của nghiên cứu HIV CVD.

ADMA, µmol/L asymmetric dimethyl arginine; IL-6, pg/mL, interleukin 6; HDL-C, mg/dL high density lipoprotein cholesterol ª P<0.05 so với A ᵇ P<0.05 so với A và B

Bảng 7-2. Nồng độ các dấu ấn sinh học.

Bảng 7-2 chứa các quan sát ban đầu cho các đối tượng trong nghiên cứu. Đối tượng 1 trong nhóm chứng có HDL-C là 78 mg/dL. Trung bình chung cho tất cả các đối tượng là 42.48, vì vậy đối tượng 1 khác với trung bình chung một khoảng là 78 – 42.48, hay 35.52. Sự khác biệt này có thể được chia thành hai phần: sự khác biệt giữa 78 và trung bình của nhóm chứng, 49.84; và sự khác biệt giữa trung bình của nhóm chứng và trung bình chung. Do đó,