tailieunhanh - Lâm sàng thống kê: Bài 3. Khoảng tin cậy 95% của trung vị - Nguyễn Văn Tuấn

Vấn đề bây giờ là xác định khoảng tin cậy 95% của số trung vị . Nói cách khác, nếu nghiên cứu được lặp lại 1000 lần, và mỗi lần chọn 11 đối tượng, thì khoảng tin cậy của số trung vị ra sao. Phương pháp bootstrap rất có ích để giải quyết vấn đề. | Lâm sàng thống kê Khoảng tin cậy 95 của trung vị Nguyễn Văn Tuấn Hỏi Em đo một biến số lâm sàng nhưng vì biến số này không tuân theo luật phân phối chuẩn nên em phải dùng số trung vị để mô tả biến số. Em muốn biết cách tính khoảng tin cậy 95 của nó. Tìm trong sách giáo khoa không thấy sách nào chỉ cách tính này. Mong thầy chỉ cách tính khoảng tin cậy 95 của số trung vị. Đây là một vấn đề thú vị Đối với các biến không tuân theo luật phân phối chuẩn chúng ta không thể sử dụng số trung bình và độ lệch chuẩn để mô tả biến. Thay vào đó chúng ta phải áp dụng các phương pháp thống kê phi tham số non-parametric statistics để tính. Một trong những chỉ số để mô tả trung bình của biến là số trung vị median . Đúng như bạn đọc viết các sách giáo khoa không mô tả cách tính khoảng tin cậy 95 của số trung vị. Đơn giản vì . không có công thức nào để tính. Tuy nhiên trong ba thập niên trở lại đây với sự phát triển của máy tính một cuộc cách mạng thống kê đã xảy ra. Phương pháp cách mạng đó có tên là bootstrap method do nhà thống kê học Bradley Efron phát triển vào năm 1979. Phương pháp bootstrap đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khoa học và đến nay có thể xem là một phương pháp chuẩn. Trong bài này tôi sẽ lợi dụng câu hỏi để giới thiệu phương pháp này. Vì phải sử dụng máy tính cho nên bạn đọc cần phải biết qua một ngôn ngữ thống kê chẳng hạn như R để tiện việc theo dõi. Chúng ta sẽ bắt đầu bằng một ví dụ cụ thể. Phương pháp ước tính số trung vị Ví dụ 1. Số liệu về chỉ số đau pain index ở 11 bệnh nhân thấp khớp như sau và Chú ý chỉ số càng cao độ đau càng nghiêm trọng . Số trung bình của 11 bệnh nhân là và độ lệch chuẩn . Vì số trung bình thấp hơn 2 lần độ lệch chuẩn chúng ta có thể kết luận rằng biến số này không tuân theo luật phân phối chuẩn. Cách tính median có thể tiến hành qua hai bước đơn giản sau đây Bước 1 Sắp xếp dữ liệu theo thứ tự từ thấp nhất đến cao nhất .