THỐNG KÊ

1. 12/15/14
1
CHỌN MẪU VÀ CỠ MẪU TRONG
NGHIÊN CỨU Y HỌC
PGS.TS. Lưu Ngọc Hoạt
Viện ĐT YHDP và Y tế Công cộng
Đại học Y Hà Nội
Mục tiêu bài học
Kết thúc khóa học, học viên có khả năng:
1. Phân biệt được các phương pháp chọn mẫu cơ
bản áp dụng trong nghiên cứu khoa học;
2. Nếu được ưu, nhược điểm của từng phương
pháp chọn mẫu và chỉ định áp dụng trong từng
nghiên cứu cụ thể;
3. Phân biệt được các loại công thức tính cỡ mẫu
thường áp dụng và các thành phần cơ bản nêu
trong công thức tính cỡ mẫu.
4. Lựa chọn được công thức tính cỡ mẫu thích hợp
cho một nghiên cứu cụ thể.
QuÇn thÓ
MÉu!
Lùa chän
ngÉu nhiªn!
Ngo¹i suy
ra quÇn thÓ
th«ng qua
c¸c tham
sè mÉu!
QuÇn thÓ!
MÉu!
Lùa chän
cã chñ
®Ých!
KÕt luËn vÒ
quÇn thÓ
th«ng qua ý
kiÕn cña c¸c
®èi t­îng NC!
§Þnh l­îng §Þnh tÝnh
(Bao nhiªu? B»ng nµo?) C¸i g×? Nh­ thÕ nµo? T¹i sao?
Kh¸c nhau vÒ chän mÉu QUẦN THỂ ĐÍCH
Quần thể
nghiên cứu
Mẫu
Tham số quần thể
(µ, σ, P...)
Mẫu xác suất
 Ngẫu nhiên đơn
 Ngẫu nhiên hệ thống
 Mẫu phân tầng
 Mẫu chùm
 Mẫu nhiều bậc
Mẫu không xác suất
 Mẫu kinh nghiệm
 Mẫu thuận tiện
 Mẫu chỉ tiêu
 Mẫu có mục đích.
Chọn
mẫu
Ước lượng
• Điểm
• Khoảng
Kiểm định
giả thuyết
Suy luận
thống
kê(chỉ áp
dụng cho
mẫu xác
suất với
cỡ mẫu
đủ lớn)
Kết luận ngoại suy
Các test
thống kê
Gía trị p
Lựa chọn
Mô tả các tham số mẫu
(trình bày kết quả nghiên cứu)
Tham số mẫu
( , s, p...)Biến số
Thống kê
mô tả
Thống kê suy luận
Vai trò của chọn mẫu và cơ mẫu trong NC

2. 12/15/14
2
MÉu trong nghiªn cøu ®Þnh tÝnh
QuÇn thÓ!
VÊn ®Ò!
MÉu 1! MÉu 4!
MÉu 2! MÉu 3!
KiÓm tra chÐo
®Ó hiÓu s©u
s¾c vÒ vÊn ®Ò
vµ ý kiÕn cña
c¸c ®èi t­îng!
T¹i sao?!
Kiểm tra chéo thông tin bằng các phương
pháp thu thập số liệu khác nhau
QuÇn thÓ!
1 vÊn ®Ò!
Phỏng!
vấn!
VÏ b¶n ®å!
Quan s¸t! Th¶o luËn!
KiÓm tra tÝnh
trung thùc cña
th«ng tin!
T¹i sao?!
C¸c kh¸i niÖm liªn quan ®Õn quÇn thÓ
vµ mÉu.
" QuÇn thÓ ®Ých.
" QuÇn thÓ nghiªn cøu. !
" MÉu nghiªn cøu. !
" §¬n vÞ mÉu.
" §¬n vÞ nghiªn cøu.!
" Khung mÉu.
" Mét sè kh¸i niÖm kh¸c.!
 QuÇn thÓ !
Lµ 1 tËp hîp cña nhiÒu ®¬n vÞ hay nhiÒu
c¸ thÓ cã cïng 1 ®Æc tr­ng nµo ®ã
 QuÇn thÓ ®Ých!
Lµ quÇn thÓ mµ ng­êi nghiªn cøu muèn
kÕt luËn cho kÕt qu¶ nghiªn cøu cña m×nh
 QuÇn thÓ nghiªn cøu!
Lµ quÇn thÓ mµ tõ ®ã 1 mÉu nghiªn cøu
®­îc lÊy ra.

3. 12/15/14
3
MÉu nghiªn cøu!
 Lµ 1 tËp hîp con cña 1 quÇn thÓ nghiªn
cøu.
 Cã c¸c ®Æc ®iÓm ®¹i diÖn cho quÇn thÓ
nghiªn cøu !
Mét mÉu tèt lµ mÉu cã thÓ cho phÐp ngo¹i
suy (­íc l­îng) c¸c ®Æc ®iÓm cÇn quan t©m
cña quÇn thÓ tõ mÉu víi ®é chÝnh x¸c vµ tÝnh
kinh tÕ cao nhÊt.
§¬n vÞ mÉu!
 Lµ 1 tËp hîp hay 1 c¸ thÓ thuéc quÇn thÓ
nghiªn cøu mµ lµ c¬ së cho viÖc chän mÉu.
§¬n vÞ nghiªn cøu:!
 Lµ chñ thÓ mµ c¸c ®o l­êng, nghiªn cøu
triÓn khai trªn chñ thÓ ®ã.
Khung mÉu!
 Lµ 1 tËp hîp c¸c ®¬n vÞ mÉu.
 Nã cã thÓ lµ 1 danh s¸ch hay 1 b¶n ®å.
 ®­îc chuÈn bÞ tr­íc cho mét sè kü thuËt
chän mÉu.
Bèn yªu cÇu khi lÊy mÉu nghiªn cøu.!
 TÝnh ®¹i diÖn.!
 Thùc hiÖn nhanh
 Thùc thi ®­îc.!
 Kinh tÕ!
!
ThiÕt kÕ chän mÉu nghiªn cøu! Bèn tiªu chuÈn khi lÊy mÉu nghiªn cøu.!
!
 Mçi ®¬n vÞ hay c¸ thÓ trong quÇn thÓ cã
cïng c¬ héi nh­ nhau ®­îc chän vµo
mÉu (same opportunity).
 Phương pháp chọn mẫu có thể mô tả
được (describable).
 Ph­¬ng ph¸p Ýt cã sai sè (unbiased).!
 ThÝch hîp víi thiÕt kÕ nghiªn cøu
(appropriate).

4. 12/15/14
4
Hai thiÕt kÕ chän mÉu c¬ b¶n.!
 MÉu x¸c suÊt,
 MÉu kh«ng x¸c suÊt
PP chän mÉu x¸c suÊt chñ yÕu:!
1. NgÉu nhiªn ®¬n.
2. NgÉu nhiªn hÖ thèng.
3. NgÉu nhiªn ph©n tÇng.
4. NgÉu nhiªn theo chïm.
5. NgÉu nhiªn nhiÒu giai ®o¹n
Chän mÉu theo ph­¬ng ph¸p PPS
(Probability Proportionate to Size)
Ph©n biÖt chän mÉu vµ ph©n bæ mÉu
QuÇn thÓ
nghiªn cøu
(10,000)
MÉu NC
(500)
Chän
mÉu
MÉu NC
(500)
Nhãm
NC (250)
Chøng
(250)
Ph©n
bæ mÉu
Bài
tập
" Một
người
nghiên
cứu
muốn
điều
tra
tình
trạng
dinh
dưỡng
của
trẻ
em
dưới
5
tuổi
tại
huyện
A
mà
tại
đó
có
2
thị
trấn
một
số
xã
miền
núi,
một
số
xã
đồng
bằng,
một
số
xã
ven
biển.
Hỏi:
Theo
Anh/Chị
cách
chọn
mẫu
nào
là
thích
hợp
nhất?
Tại
sao?
1. MÉu ngÉu nhiªn ®¬n (simple random sampling)
Lµ mÉu mµ mçi c¸ thÓ trong quÇn thÓ cã cïng c¬ héi
nh­ nhau ®­îc chän vµo mÉu.
Ph­¬ng ph¸p:
 QuyÕt ®Þnh ®¬n vÞ mÉu lµ g×?
 LËp danh s¸ch ®¬n vÞ mÉu (khung mÉu) vµ
®¸nh sè tõng ®¬n vÞ mÉu .
 X¸c ®Þnh sè ®¬n vÞ mÉu cÇn cã.
 X¸c ®Þnh mét sè ngÉu nhiªn (= PP ngÉu nhiªn)
 LÊy ®¬n vÞ mÉu cã sè trïng sè ngÉu nhiªn
vµo mÉu.
Chän mÉu x¸c xuÊt !

5. 12/15/14
5
S¬ ®å chän mÉu ngÉu nhiªn ®¬n!
Chän ngÉu nhiªn!
QuÇn thÓ víi cì N!
MÉu víi cì n
p
s
P!
µ!
σ!
X
Ví dụ về bảng số ngẫu nhiên
1. MÉu ngÉu nhiªn ®¬n (tiÕp)
¦u ®iÓm:
 §¬n gi¶n, dÔ lµm.
 Cã tÝnh ngÉu nhiªn vµ ®¹i diÖn cao.
 Lµ kü thuËt chän mÉu x¸c suÊt c¬ b¶n sö
dông ë c¸c kü thuËt chän mÉu kh¸c.
H¹n chÕ:
 Cần có khung mẫu và đơn vị mẫu
 Đơn vị mẫu phân tán nên phải đi lại nhiều
 Do yếu tố may rủi nên nhiều khi số cá thể
chọn vào mẫu không đại diện cho dân số
2. MÉu hÖ thèng!
§¬n vÞ mÉu ®Çu ®­îc chän ngÉu nhiªn. §¬n vÞ
mÉu tiÕp theo ®­îc chän cã hÖ thèng (mét kho¶ng
h»ng ®Þnh theo sau 1 sù b¾t ®Çu ngÉu nhiªn)
Ph­¬ng ph¸p:
 X¸c ®Þnh vµ ®¸nh sè ®¬n vÞ mÉu (khung mÉu)
 Kho¶ng c¸ch mÉu k, k = Sè c¸ thÓ trong quÇn thÓ
N/ cì mÉu n, (k= N/n).
 §¬n vÞ mÉu ®Çu tiªn (i) n»m gi÷a 1 vµ k b»ng PP
ngÉu nhiªn ®¬n.
 §¬n vÞ mÉu tiÕp theo: Céng k víi ®¬n vÞ mÉu ®Çu
tiªn, tiÕp tôc cho ®Õn khi ®ñ sè mÉu:
i + 1k; i + 2k; i + 3k...

6. 12/15/14
6
S¬ ®å chän mÉu ngÉu nhiªn hÖ thèng!
Sè ngÉu nhiªn ®­îc
chän gi÷a 1 vµ k
i i + k i + 2k i + 3k i + (n-1)k
k k k k k k
2. MÉu hÖ thèng (tiÕp)!
¦u ®iÓm:
 Nhanh vµ dÔ ¸p dông.
 Kh«ng cÇn cã khung mÉu tr­íc.
 §¬n gi¶n trong ®iÒu kiÖn thùc ®Þa
H¹n chÕ:
 Sè liÖu cã tÝnh chu kú, ­íc tÝnh sÏ h¹n
chÕ.
 §¬n vÞ mÉu kh«ng xÕp ngÉu nhiªn hoÆc
trïng víi k, thiÕu ®¹i diÖn.
3. Chän mÉu ngÉu nhiªn ph©n tÇng!
• Chia c¸ thÓ tõ quÇn thÓ thµnh c¸c nhãm ®­îc
gäi lµ tÇng (strata) hay líp (layer) cã chung
c¸c ®Æc ®iÓm vµ chän 1 mÉu ngÉu nhiªn
trong mçi tÇng.
Ph­¬ng ph¸p:
 Ph©n quÇn thÓ thµnh tÇng ®ång nhÊt tïy ®Æc
®iÓm.
 Chän ®¬n vÞ mÉu trong mçi tÇng b»ng PP
ngÉu nhiªn ®¬n.
S¬ ®å chän mÉu ph©n tÇng!
TÊt c¶
bÖnh viÖn!
B/V lín! B/V võa! B/V nhá!
n1 n2 n3

7. 12/15/14
7
3. Chän mÉu ngÉu nhiªn ph©n tÇng (tiÕp)!
¦u ®iÓm:
 DÔ ph©n c¸c tÇng víi c¸c yÕu tè ®ång nhÊt.
 Tham sè mÉu dÔ tÝnh
 Cã tÝnh ®¹i diÖn cao
H¹n chÕ:
 ThiÕu chÝnh x¸c khi ®¬n vÞ mÉu Ýt ë mçi
tÇng.
 Ph¶i cã tr­íc danh s¸ch c¸ thÓ mçi tÇng.
4. MÉu ngÉu nhiªn theo chïm!
Mét quÇn thÓ ®· ®­îc nhãm thµnh c¸c chïm theo c¸c
tiªu thøc kh¸c nhau, ®¬n vÞ mÉu lµ chïm, tõ ®ã N/C
trªn c¸ thÓ cña chïm ®· ®­îc chän ngÉu nhiªn.
Ph­¬ng ph¸p
 X¸c ®Þnh chïm thÝch hîp.
 LËp danh s¸ch chïm (khung mÉu).
 Chän chïm ngÉu nghiªn tõ danh s¸ch.
 Chän c¸c c¸ thÓ b»ng 2 c¸ch:
- LÊy tÊt c¶ c¸c c¸ thÓ (nÕu kh«ng cã danh s¸ch)
cña c¸c chïm (chïm 1 bËc)!
- LËp danh s¸ch, chän c¸ thÓ b»ng PP ngÉu
nhiªn ®¬n hoÆc hÖ thèng (chïm 2 bËc).!
!
S¬ ®å chän mÉu chïm!
n1
n2
n3
4. MÉu ngÉu nhiªn theo chïm (tiÕp) !
Ưu điểm:
 Cã thÓ ®iÒu tra ph¹m vi réng, ph©n t¸n, kh«ng
cã ®­îc danh s¸ch c¸c ®¬n vÞ nghiªn cøu.
 Khung mÉu ®¬n gi¶n (danh s¸ch c¸c chïm),
dÔ lËp.
 ®iÒu tra dÔ & nhanh v× ®èi t­îng nghiªn cøu
®­îc nhãm l¹i theo côm.
 Cã hiÖu qu¶ kinh tÕ (kinh phÝ, thêi gian).
 WHO khuyÕn c¸o dïng trong TCMR, CDD,
lao vµ sèt rÐt.

8. 12/15/14
8
4. MÉu ngÉu nhiªn theo chïm (tiÕp) !
!
H¹n chÕ:
 TÝnh chÝnh x¸c vµ tÝnh ®¹i diÖn thÊp
 Cì chïm lín tÝnh ®¹i diÖn thÊp, ®Æc biÖt
bÖnh hiÕm.
 Sè chïm > 30 lµ tèt nhÊt.
 Khã x¸c ®Þnh mèi quan hÖ c¨n nguyªn
 Kh«ng phï hîp trong ®o l­êng thay ®æi vÒ
t×nh tr¹ng SK, dÞch vô y tÕ, nguån lùc...
Ph­¬ng ph¸p WHO khuyÕn nghÞ (PPS)
¸p dông trong N/C céng ®ång khi P lín vµ kh«ng ®Òu.
1. Chän huyÖn
 LiÖt kª ®¬n vÞ huyÖn cÇn nghiªn cøu.
 Chän huyÖn = PP ngÉu nhiªn hoÆc kh«ng ngÉu nhiªn.
2. Chän x·
 Danh s¸ch vµ d©n sè x· cña huyÖn ®· chän.
 TÝnh d©n sè céng dån (tÝch lòy) cña c¸c x·.
 TÝnh kho¶ng c¸ch mÉu (k) = D©n sè / 30 chïm.
 Chän 1 sè ngÉu nhiªn (i) n»m tõ 1 ®Õn (k), (i < k).
 Chän x· chøa chïm thø nhÊt cã d©n sè céng dån ≥ i.
 X· chøa chïm thø 2 cã d©n sè céng dån ≥ (i) + (k).
 X· chøa chïm tiÕp theo b»ng c¸ch céng liªn tiÕp
i + 2k; i + 3k;...) ®Õn khi ®¹t 30 chïm.
Phương pháp PPS (tiếp)
3. Chän c¸ thÓ.!
 X¸c ®Þnh sè c¸ thÓ cÇn cho mçi chïm =
Cì mÉu/ 30
 Chän c¸c c¸ thÓ b»ng 2 c¸ch:
- LÊy tÊt c¶ c¸c c¸ thÓ (nÕu kh«ng cã
danh s¸ch) cña c¸c chïm!
- LËp danh s¸ch, chän c¸ thÓ b»ng PP
ngÉu nhiªn ®¬n hoÆc hÖ thèng.!
5. MÉu ngÉu nhiªn nhiÒu giai ®äan!
!
Nhãm tÊt c¶ c¸c ®¬n vÞ mÉu trong quÇn thÓ
thµnh c¸c nhãm cã thø bËc.
VÝ dô: C¸c hé gia ®×nh, c¸c th«n, c¸c huyÖn,
c¸c tØnh...
LÊy ra: %1 mÉu tØnh
1 mÉu huyÖn
1 mÉu th«n,
1 mÉu hé gia ®×nh,
1 mÉu c¸c c¸ thÓ.

9. 12/15/14
9
II/ Cỡ mẫu và cách ước tính cỡ mẫu
cho một nghiên cứu cụ thể
YÕu tè ¶nh h­ëng ®Õn cì mÉu
" Lo¹i thiÕt kÕ nghiªn cøu, nghiªn cøu däc hay ngang.
" C¸ch chän mÉu: mÉu chïm cã cì mÉu lín h¬n.
" VÊn ®Ò nghiªn cøu cµng hiÕm th× cì mÉu cµng lín.
" Sè liÖu cµng ph©n t¸n th× cì mÉu cµng lín.
" Møc ®é sai lÖch cho phÐp gi÷a tham sè mÉu vµ
tham sè quÇn thÓ cµng nhá th× cì mÉu cµng lín.
" Ph©n tÝch ®a biÕn, ph©n tÝch tÇng cÇn mÉu lín h¬n.
" Kh¶ n¨ng thùc thi cña nghiªn cøu:
Mét sè nguyªn t¾c tÝnh cì mÉu
" Cì mÉu chØ tÝnh cho biÕn phô thuéc, trõ
nghiªn cøu bÖnh chøng.
" Khi 1 nghiªn cøu cã nhiÒu biÕn phô thuéc
th× ph¶i tÝnh cì mÉu cho tÊt c¶ c¸c biÕn,
sau ®ã chän cì mÉu lín nhÊt.
Cì mÉu ­íc l­îng 1 tû lÖ
• n: Cì mÉu nghiªn cøu cÇn cã!
• p: Tû lÖ ®èi t­îng cã bÖnh (tõ NC tr­íc hoÆc NC thö)
• (1-p): Tû lÖ ®èi t­îng kh«ng cã bÖnh
• Δ: Kho¶ng sai lÖch mong muèn gi÷a tham sè mÉu
vµ tham sè quÇn thÓ.!
• α: Møc ý nghÜa thèng kª th­êng lµ 0,05 hoÆc 0,01.!
• Gi¸ trÞ Z thu ®­îc tõ b¶ng Z øng víi gi¸ trÞ α.
• ε Møc chÝnh x¸c t­¬ng ®èi
hoÆc

10. 12/15/14
10
Cì mÉu ­íc l­îng 1 gi¸ trÞ trung b×nh
• n: Cì mÉu nghiªn cøu cÇn cã!
• s: §é lÖch chuÈn (tõ NC tr­íc hoÆc NC thö)!
• Δ: Kho¶ng sai lÖch mong muèn gi÷a tham sè mÉu
vµ tham sè quÇn thÓ.!
• α: Møc ý nghÜa thèng kª th­êng lµ 0,05 hoÆc 0,01.!
• Gi¸ trÞ Z thu ®­îc tõ b¶ng Z øng víi gi¸ trÞ α.
• Gi¸ trÞ trung b×nh (tõ NC tr­íc hoÆc NC thö)
• ε Møc chÝnh x¸c t­¬ng ®èi
hoÆc
• n1 = n2 = n: Cì mÉu nghiªn cøu cÇn cã!
• p1,p2: Tû lÖ m¾c bÖnh t­¬ng tù nh­ nhãm 1 vµ 2
(theo NC tr­íc hoÆc nghiªn cøu thö)
• Δ: Kho¶ng sai lÖch mong muèn gi÷a 2 tham sè quÇn
• thÓ (P1 – P2)!
• α: Møc ý nghÜa thèng kª th­êng lµ 0,05 hoÆc 0,01.!
• Møc sai lÇm lo¹i 2 cho phÐp
• Gi¸ trÞ Z thu ®­îc tõ b¶ng Z øng víi gi¸ trÞ
Cì mÉu kiÓm ®Þnh 2 tû lÖ
hoÆc
Cì mÉu kiÓm ®Þnh 2 gi¸ trÞ trung b×nh
• n1=n2=n: Cì mÉu nghiªn cøu cÇn cã!
• s: §é lÖch chuÈn tõ NC tr­íc hoÆc NC thö = [(s1+s2)/2]!
• Δ: Kho¶ng sai lÖch mong muèn gi÷a 2 tham sè quÇn
• thÓ!
• α: Møc ý nghÜa thèng kª th­êng lµ 0,05 hoÆc 0,01.!
• Møc sai lÇm lo¹i 2 cho phÐp
• Gi¸ trÞ Z thu ®­îc tõ b¶ng Z øng víi gi¸ trÞ
hoÆc
Điều chỉnh cỡ mẫu với QT hữu hạn
" Cần lưu ý rằng, cỡ mẫu tính được từ các công thức
nêu trên là cỡ mẫu tính cho các nghiên cứu khi
quần thể nghiên cứu lớn (còn gọi là quần thể vô
hạn). Trong trường hợp cỡ mẫu này vượt quá 5%
kích thước của quần thể thì khi đó quần thể được
gọi là hữu hạn và cỡ mẫu trên cần được điều chỉnh
cho hợp lý hơn.
" Công thức điều chỉnh như sau:
" Trong đó: nf = (n*N)/(n+N)
– nf: Cỡ mẫu điều chỉnh cho quần thể hữu hạn
– N: Kích thước của quần thể hữu hạn
– n: Cỡ mẫu tính theo công thức

11. 12/15/14
11
Cì mÉu trong nghiªn cøu bÖnh chøng
- p1: Tû lÖ ph¬i nhiÔm víi yÕu tè nguy c¬ ®­îc ­íc l­îng
cho nhãm bÖnh.
- p0: Tû lÖ ph¬i nhiÔm víi yÕu tè nguy c¬ ®­îc ­íc l­îng
cho nhãm chøng (p1 vµ p0 ®­îc lÊy tõ kÕt qu¶ cña
nghiªn cøu tr­íc hoÆc nghiªn cøu thö).
- ε: %Møc ®é chÝnh x¸c mong muèn (chªnh lÖch cho phÐp
gi÷a tû suÊt chªnh (OR) thùc cña quÇn thÓ OR thu
®­îc tõ mÉu).
Cì mÉu trong nghiªn cøu thuÇn tËp
p1: Tû lÖ m¾c bÖnh ®­îc ­íc l­îng trong nhãm tiÕp
xóc víi yÕu tè nguy c¬
p0: Tû lÖ m¾c bÖnh ®­îc ­íc l­îng cho nhãm kh«ng
tiÕp xóc víi yÕu tè nguy c¬. Tû lÖ p1 vµ p0 ®­îc lÊy
tõ kÕt qu¶ cña NC tr­íc hoÆc NC thö.
ε: Møc ®é chÝnh x¸c mong muèn (chªnh lÖch cho
phÐp gi÷a nguy c¬ t­¬ng ®èi (RR) thùc cña quÇn
thÓ vµ RR thu ®­îc tõ mÉu).