Phương pháp ước tính cỡ mẫu

Video về phương pháp ước tính cỡ mẫu trong nghiên cứu khoa học, đặc biệt là trong lĩnh vực y tế. Dưới đây là tóm tắt các điểm chính:

Tầm quan trọng của ước tính cỡ mẫu [00:24]

Quan trọng trong khâu thiết kế nghiên cứu, ảnh hưởng đến tính khả thi.

Liên quan đến ngân sách nghiên cứu.

Mang ý nghĩa đạo đức khoa học (tránh tuyển quá ít hoặc quá nhiều đối tượng).

Nguyên lý của ước tính cỡ mẫu [03:12]

• So sánh với chẩn đoán bệnh lý để giải thích các sai sót có thể xảy ra (dương tính giả/âm tính giả).
• Mục tiêu là tính toán số lượng đối tượng (n) sao cho tối thiểu hóa sai số loại 1 (alpha) và sai số loại 2 (beta).

Các tham số cần thiết để ước tính cỡ mẫu [10:13]

• Mức độ ảnh hưởng (effect size).
• Độ dao động (ví dụ: độ lệch chuẩn).
• Sai số chấp nhận được (alpha và beta)

Ước tính cỡ mẫu cho một tỷ lệ [11:24]

• Sử dụng tỷ lệ quan sát được trong mẫu (p) để ước tính tỷ lệ trong quần thể (P).
• Công thức ước tính n dựa trên alpha, tỷ lệ ước tính (pi), và sai số chuẩn (y).
• Ví dụ minh họa về ước tính tỷ lệ mắc bệnh tiểu đường.

Ước tính cỡ mẫu cho một số trung bình [18:26]

• Sử dụng số trung bình quan sát được trong mẫu (m) để ước tính số trung bình trong quần thể (mu).
• Công thức ước tính n dựa trên độ lệch chuẩn (S) và sai số mong muốn (y).
• Ví dụ minh họa về ước tính độ tuổi mắc bệnh ung thư vú.

Ước tính cỡ mẫu để so sánh hai tỷ lệ [21:42]

• So sánh tỷ lệ của một biến cố giữa hai nhóm.
• Công thức ước tính n cho mỗi nhóm dựa trên hiệu số tỷ lệ, độ lệch chuẩn của hiệu số và hằng số liên quan đến alpha và beta.
• Ví dụ minh họa về so sánh tỷ lệ sống sót giữa hai nhóm điều trị.
• Giới thiệu package AP trong R để tính toán.

Ước tính cỡ mẫu để so sánh hai số trung bình [27:00]

• So sánh giá trị trung bình của một biến liên tục giữa hai nhóm.
• Công thức ước tính n cho mỗi nhóm dựa trên hiệu số trung bình, độ lệch chuẩn và hằng số liên quan đến alpha và beta.
• Ví dụ minh họa về so sánh mật độ xương giữa nhóm chứng và nhóm điều trị.
• Nhấn mạnh rằng effect size càng nhỏ thì cỡ mẫu cần càng lớn.
• Giới thiệu package AP trong R để tính toán.

Lưu ý quan trọng [31:58]

• Cỡ mẫu phụ thuộc vào mô hình nghiên cứu và loại biến outcome.
• Không có công thức chung cho mọi nghiên cứu.
• Ước tính cỡ mẫu chỉ là ước tính, giúp đánh giá tính khả thi và ngân sách.
• Cần tính đến tỷ lệ bỏ cuộc của đối tượng nghiên cứu.
• Phản bác quan niệm sai lầm về cỡ mẫu cố định là 20 hoặc 30, nhấn mạnh cần có cơ sở khoa học cho việc xác định cỡ mẫu.