Đây là khái niệm được nhắc tới nhiều nhất và bị hiểu sai nhiều nhất.
Giá trị p nói điều gì
- Ước lượng khả năng thấy kết quả như vậy nếu không có khác biệt
- Là một công cụ sàng lọc
- Không cho biết xác suất giả thuyết đúng
- Không cho biết mức độ lớn của hiệu ứng
- Không cho biết tầm quan trọng thực tế
Nó trả lời một câu hỏi hẹp hơn nhiều so với điều người ta thường nghĩ.
Ngưỡng năm phần trăm
- Là quy ước chứ không phải luật tự nhiên
- Không có gì đặc biệt ở con số này
- Hai bên ngưỡng không khác nhau nhiều
- Đang được bàn lại trong giới nghiên cứu
- Đừng coi là ranh giới tuyệt đối
Kết quả nằm hai bên ngưỡng này không khác nhau nhiều như cách trình bày.
Ý nghĩa thống kê và ý nghĩa lâm sàng
- Là hai chuyện khác nhau
- Thống kê nói về khả năng ngẫu nhiên
- Lâm sàng nói về việc có đáng kể với người bệnh không
- Có cái này không suy ra cái kia
- Cần hỏi mức thay đổi là bao nhiêu
Giảm huyết áp một đơn vị có thể có ý nghĩa thống kê mà không có ý nghĩa với ai cả.
Vai trò của cỡ mẫu
- Mẫu lớn phát hiện được khác biệt rất nhỏ
- Khác biệt nhỏ vẫn đạt ý nghĩa thống kê
- Mẫu nhỏ bỏ sót khác biệt thật
- Luôn xem cỡ mẫu cùng với giá trị p
- Hai con số phải đọc cùng nhau
Giá trị p đọc một mình không cho biết gì nhiều.
Không tìm thấy khác biệt
- Khác với chứng minh không có khác biệt
- Có thể nghiên cứu quá nhỏ
- Có thể đo không đủ nhạy
- Xem khoảng tin cậy để biết
- Là hiểu nhầm rất phổ biến
Không thấy không có nghĩa là không có.
Về khoảng tin cậy
- Cho biết dải giá trị hợp lý
- Hữu ích hơn giá trị p đơn thuần
- Khoảng rộng nghĩa là nghiên cứu nhỏ
- Nhìn hai đầu của khoảng
- Xem cả hai đầu có ý nghĩa thực tế không
Nhìn hai đầu khoảng cho biết kết quả tệ nhất và tốt nhất còn hợp lý.
Vấn đề so sánh nhiều lần
- Càng so nhiều càng dễ ra kết quả ngẫu nhiên
- So hai mươi lần thì trung bình có một cái ý nghĩa
- Cần hiệu chỉnh khi so nhiều
- Hoặc nêu rõ là phân tích thăm dò
- Là nguồn của nhiều kết quả không lặp lại được
Tìm đủ lâu thì bao giờ cũng thấy một kết quả có vẻ ý nghĩa.
Phân tích theo nhóm nhỏ
- Chia người tham gia thành các nhóm nhỏ
- Tìm hiệu quả ở một nhóm nào đó
- Cỡ mẫu mỗi nhóm giảm mạnh
- Dễ ra kết quả ngẫu nhiên
- Cần được xác nhận bằng nghiên cứu riêng
Kết quả từ phân tích nhóm nhỏ nên được coi là giả thuyết cho lần sau.
Đổi tiêu chí sau khi có số liệu
- Tiêu chí chính phải định trước
- Đổi sau khi thấy số liệu là vấn đề nghiêm trọng
- Đăng ký nghiên cứu trước giúp phát hiện
- So bản đăng ký với bài báo
- Là dấu hiệu chất lượng quan trọng
Đăng ký trước cho phép bất kỳ ai kiểm tra xem tiêu chí có bị đổi không.
Về kết quả không lặp lại được
- Nhiều nghiên cứu không lặp lại được khi làm lại
- Là vấn đề chung của nhiều ngành
- Một nghiên cứu đơn lẻ không đủ
- Cần nhiều nhóm độc lập xác nhận
- Là lý do nên chờ trước khi đổi thói quen
Một kết quả chỉ đáng tin sau khi nhiều nhóm độc lập tìm ra điều tương tự.
Về cách báo chí trình bày
- Hay dùng chữ chứng minh
- Nghiên cứu hiếm khi dùng từ đó
- Bỏ qua khoảng tin cậy
- Bỏ qua cỡ mẫu
- Đọc phần phương pháp nếu tìm được
Chữ chứng minh gần như không bao giờ xuất hiện trong một bài báo khoa học cẩn thận.
Cách đọc một bảng kết quả
- Xem cỡ mẫu từng nhóm
- Xem mức chênh lệch thực tế
- Xem khoảng tin cậy
- Xem giá trị p sau cùng
- Đừng bắt đầu từ giá trị p
Giá trị p nên là thứ xem cuối cùng chứ không phải thứ đầu tiên.
Khi nào một kết quả đáng tin hơn
- Cỡ mẫu lớn
- Thiết kế có nhóm chứng
- Tiêu chí đăng ký trước
- Hiệu ứng đủ lớn để có ý nghĩa thực tế
- Nhiều nhóm độc lập tìm ra điều tương tự
Năm điều kiện này cùng có mặt thì kết quả đáng tin hơn hẳn.
Cách nghĩ thực tế
- Giá trị p không cho biết mức độ quan trọng
- Ý nghĩa thống kê khác ý nghĩa với người bệnh
- Không tìm thấy khác biệt khác với không có khác biệt
- So sánh càng nhiều thì càng dễ ra kết quả ngẫu nhiên
- Xem cỡ mẫu và khoảng tin cậy trước khi xem giá trị p
Nội dung này mang tính thông tin chung và không thay thế tư vấn y tế.
Câu hỏi thường gặp
Giá trị p nghĩa là gì?
Nói đơn giản, nó ước lượng khả năng quan sát được kết quả như vậy hoặc mạnh hơn nếu thực ra không có khác biệt nào. Nó không cho biết xác suất giả thuyết đúng.
Có ý nghĩa thống kê có nghĩa là quan trọng không?
Không. Với cỡ mẫu rất lớn, một khác biệt nhỏ tới mức không ảnh hưởng gì tới người bệnh vẫn có thể đạt ý nghĩa thống kê.
Không có ý nghĩa thống kê nghĩa là không có tác dụng?
Không nhất thiết. Có thể nghiên cứu quá nhỏ để phát hiện tác dụng. Không tìm thấy khác biệt khác với chứng minh không có khác biệt.
So sánh nhiều lần gây vấn đề gì?
Càng so sánh nhiều thì càng dễ tìm ra một kết quả có vẻ ý nghĩa chỉ do ngẫu nhiên, nên cần hiệu chỉnh hoặc nêu rõ đây là phân tích thăm dò.