Những sai lầm “Chí Mạng” khi phân tích dữ liệu trong nghiên cứu khoa học

Chào các bạn đồng nghiệp tương lai và hiện tại!

Phân tích dữ liệu là “xương sống” của mọi nghiên cứu y khoa, giúp chúng mình đưa ra những kết luận chính xác và đưa ra quyết định lâm sàng đúng đắn. Tuy nhiên, dù có kiến thức chuyên môn vững chắc, đôi khi chúng mình vẫn “vấp” phải những sai lầm cơ bản mà ít ai ngờ tới. Hôm nay, Học viện MedAcademy sẽ cùng các bạn điểm danh những “lỗi thường gặp” này để “né” chúng ra, giúp nghiên cứu của các bạn trở nên xịn sò hơn bao giờ hết nhé!

1. Không Định Nghĩa Biến Phân Tích Rõ Ràng:

Việc định nghĩa biến một cách mơ hồ sẽ dẫn đến kết quả sai lệch đấy các bạn ạ. Ví dụ, khi nghiên cứu về ảnh hưởng của vitamin D lên mật độ xương (BMD), chúng mình cần định nghĩa rõ ràng:

* BMD: Đo bằng phương pháp DEXA tại vị trí nào (cột sống thắt lưng, cổ xương đùi,…), đơn vị đo là gì (g/cm2)?

* Vitamin D: Nồng độ vitamin D trong máu được đo bằng phương pháp nào (HPLC, ELISA,…), đơn vị là gì (ng/mL, nmol/L)?

Một nghiên cứu (giả định) về ảnh hưởng của tập thể dục lên huyết áp tâm thu cần định nghĩa:

* Huyết áp tâm thu (Systolic Blood Pressure): Đo bằng máy đo huyết áp điện tử, sau khi nghỉ ngơi 5 phút, 3 lần đo, lấy giá trị trung bình.

* Tập thể dục: Số phút tập thể dục mỗi ngày và cường độ tập (METs).

2. Chia Biến Liên Tục Thành Nhiều Nhóm Tùy Tiện:

Việc “cắt” biến liên tục một cách “vô tội vạ” sẽ làm mất đi thông tin quan trọng và ảnh hưởng đến kết quả phân tích đó nha.

Ví dụ, thay vì chia độ tuổi thành các nhóm “trẻ”, “trung niên”, “cao tuổi” (vốn rất chủ quan), chúng mình nên sử dụng độ tuổi như một biến liên tục trong mô hình hồi quy. Tương tự, thay vì chia BMI thành các nhóm “bình thường”, “thừa cân”, “béo phì” dựa trên các ngưỡng không rõ ràng, hãy giữ BMI ở dạng liên tục.

3. “Quên Béng” Các Giả Định Thống Kê:

Các kiểm định thống kê như ANOVA, t-test đều có những giả định “ngầm” (ví dụ: phân phối chuẩn, phương sai đồng nhất). Nếu không kiểm tra và đáp ứng các giả định này, kết quả phân tích có thể bị sai lệch nghiêm trọng.

Ví dụ, khi so sánh nồng độ glucose máu giữa 3 nhóm điều trị bằng ANOVA, chúng mình cần kiểm tra xem nồng độ glucose máu có tuân theo phân phối chuẩn không (ví dụ: bằng Shapiro-Wilk test) và phương sai giữa các nhóm có đồng nhất không (ví dụ: bằng Levene’s test). Nếu không thỏa mãn, chúng mình cần sử dụng các kiểm định phi tham số thay thế (ví dụ: Kruskal-Wallis test).

4. Kiểm Định “Tới Bến” Mà Không Hiệu Chỉnh P-value:

Khi thực hiện nhiều kiểm định cùng lúc (ví dụ: so sánh nhiều nhóm, kiểm tra nhiều biến), nguy cơ mắc sai lầm loại I (kết luận có ý nghĩa khi thực tế không có) sẽ tăng lên đáng kể. Để giải quyết vấn đề này, chúng mình cần hiệu chỉnh p-value bằng các phương pháp như Bonferroni, Benjamini-Hochberg.

Ví dụ, trong một nghiên cứu về mối liên hệ giữa 10 loại gen khác nhau với bệnh tim mạch, chúng ta cần hiệu chỉnh p-value. Giả sử sử dụng Bonferroni, mức ý nghĩa thống kê mới sẽ là 0.05/10 = 0.005.

5. “Nhầm Lẫn” Giữa Ý Nghĩa Thống Kê và Ý Nghĩa Lâm Sàng:

Một kết quả có ý nghĩa thống kê (ví dụ: p < 0.05) không đồng nghĩa với việc nó có ý nghĩa lâm sàng quan trọng. Chúng mình cần xem xét kích thước hiệu ứng (effect size), độ lớn của sự khác biệt, và ý nghĩa thực tế của nó trong bối cảnh lâm sàng.

Ví dụ, một loại thuốc mới có thể làm giảm huyết áp tâm thu trung bình 2 mmHg so với placebo (p < 0.05), nhưng sự khác biệt này có thể không đủ để tạo ra sự thay đổi đáng kể trong tiên lượng tim mạch của bệnh nhân.

Và còn rất nhiều sai lầm khác nữa mà chúng mình sẽ tiếp tục chia sẻ trong các bài viết sau.