MỘT SỐ SAI SÓT THỐNG KÊ THƯỜNG GẶP TRONG TRÌNH BÀY KẾT QUẢ VÀ PHIÊN GIẢI KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Hoàng Thị Hải Vân

Tóm tắt


Mặc dù đã có nhiều nỗ lực của các nhà nghiên cứu, các nhà biên tập đưa ra các khuyến cáo cũng như các hướng dẫn, hienj nay nhiều kết quả nghiên cứu trong lĩnh vực y học đăng tải vẫn gây ra những hiểu lầm và có chất lượng thấp. Mục tiêu của nghiên cứu này nhằm mô tả các sai sót thống kê thường gặp trong các nghiên cứu y học trong trình bày và phiên giải kết quả nghiên cứu. Kết quả cho thấy nhà nghiên cứu thường gặp một số sai sót như: mô tả số liệu và biểu diễn số liệu không hợp lý (lựa chọn tham số không phù hợp), trình bày kết quả không tốt hoặc hình thức trình bày không phù hợp; các kết quả nghiên cứu bị phiên giải sai hoặc không phù hợp (như tính toán và hiểu sai giá trị p-value). Tất cả các sai sót đó đều có thể dẫn đến những kết luận sai lầm của nghiên cứu ảnh hưởng đến việc sử dụng, tham khảo kết quả nghiên cứu như một cơ sở hay một bằng chứng khoa học.

 

 

 

 

Summary

STATISTICAL ERRORS IN RESULTS PRESENTATION AND RESULTS INTERPRETATION

Although the efforts of researchers and editors to make recommendations and guidelines have been plentiful, many of the results of these endeavors in the field of medicine have been misleading and of low quality. The purpose of this study is to describe the statistical errors common in medical research in the presentation and interpretation of research results. The results showed that the researcher often encountered some errors such as inappropriate data description and representation (inappropriate parameter selection), poor presentation, interpreted or incorrectly interpreted research results (such as p-value estimation and misconceptions). All of these errors can lead to erroneous conclusions of the study that affect the use of, reference to research results as a basis or scientific evidence.


Từ khóa


sai sót thống kê, nghiên cứu y học, trình bày kết quả nghiên cứu, phiên giải kết quả nghiên cứu

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo


Masic, I., Miokovic, M., & Muhamedagic, B (2008). Evidence Based Medicine – New Approaches and Challenges. Acta Informatica Medica, 16(4), 219 - 225. doi:10.5455/aim.2008.16.219-225

Andermann, A., Pang, T., Newton, J. N., Davis, A., & Panisset, U. (2016). Evidence for Health II: Overcoming barriers to using evidence in policy and practice. Health Research Policy and Systems, 14, doi:10.1186/s12961-016-0086-3.

Garba, S., Ahmed, A., Mai, A., Makama, G., & Odigie, V (2010). Proliferations of Scientific Medical Journals: A Burden or A Blessing. Oman Medical Journal, 25(4), 311 - 314. doi:10.5001/omj.2010.89

Fernandes-Taylor, S., Hyun, J. K., Reeder, R. N., & Harris, A. H. (2011). Common statistical and research design problems in manuscripts submitted to high-impact medical journals. BMC Research Notes, 4, 304. doi:10.1186/1756-0500-4-304

Altman, D. G (1982). Statistics in medical journals. Statistics in Medicine, 1(1), 59 -71.

Young, J. (2007). Statistical errors in medical research--a chronic disease? Swiss Medical Weekly, 137(3–4), 41–43. doi:2007/03/smw-11794.

Richard Smith (2014). Medical research—still a scandal.. The BMJ. Retrieved October 19, 2018, from https://blogs.bmj.com/bmj/2014/01/31/richard-smith-medical-research -still-a-scandal/

Bauchner H., Fontanarosa PB., Flanagin A., & Thornton J.. (2018). Scientific misconduct and medical journals. JAMA. doi:10.1001/jama.2018.14350

Fanelli, D (2009). How Many Scientists Fabricate and Falsify Research? A Systematic Review and Meta-Analysis of Survey Data. PLOS ONE, 4(5), e5738. doi:10.1371/journal.pone.0005738

Ranstam, J., Buyse, M., George, S. L et al (2000). Fraud in Medical Research: An International Survey of Biostatisticians. Controlled Clinical Trials, 21(5), 415 - 427. doi: 10.1016/S0197-2456(00)00069-6

García-Berthou, E., & Alcaraz, C. (2004). Incongruence between test statistics and P values in medical papers. BMC Medical Research Methodology, 4(1), 13. doi:10. 1186/1471-2288-4-13

Lang, T (2004). Twenty statistical errors even you can find in biomedical research articles. Croatia Medical Journal, 45(4), 361 -370.

Jin, Z., Yu, D., Zhang, L., Meng, H et al (2010). A Retrospective Survey of Research Design and Statistical Analyses in Selected Chinese Medical Journals in 1998 and 2008. PLoS ONE, 5(5), e10822. doi:10.1371/journal.pone.0010822

Ilker Ercan., Berna Yazici., Yaning Yang et al (2007). Misusage of statistics in medical research. Eur J Gen Med, 4(3), 128 -134.

Nagele P (2003). Misuse of standard error of the mean (SEM) when reporting variability of a sample. A critical evaluation of four anaesthesia journals. Bristish Journal of Anaesth, 90(4), 514 - 516.

Strasak, A. M., Zaman, Q., Pfeiffer, K. P et al (2007). Statistical errors in medical research-a review of common pitfalls. Swiss medical weekly, 137(3/4), 44.

Lang, T (2004). Twenty statistical errors even you can find in biomedical research articles.

Garcia Berthou E., Alcaraz C (2004). Incongruence between test statistics and P values in medical papers. BMC medical research methodology, 28, 4 - 13.

Tom Lang (2004). Common statistical errors even you can find part 3: Errors in data display. AMWA J, 19, 9 - 11.

Nyirongo, V. B., Mukaka, M. M., & Kalilani-Phiri, L (2008). Statistical Pitfalls in Medical Research. Malawi Medical Journal, 20(1), 15 - 18.

Mathews JNS., Altman D.G (1996). Interaction 2: Compare efect sizes not P values. BMJ, 313(7060), 808.

Royall RM (1986). The Effects of Sample Size on the Meaning of the Significance Tests. The American Statistician, 40(6), 313 -315.

Altman D.G., & Dore C.J. (n.d.). Randomisation and baseline comparisions in clinical trials. Lancet, 335, 149 - 153.

Strasak, A. M., Zaman, Q., Pfeiffer, K. P., Göbel, G., & Ulmer, H (2007). Statistical errors in medical research--a review of common pitfalls. Swiss Medical Weekly, 137(3-4), 44 - 49. doi:2007/03/smw-11587.

Olsen, C. H (2003). Review of the Use of Statistics in Infection and Immunity. Infection and Immunity, 71(12), 6689 - 6692. doi: 10.1128/IAI.71.12.6689-6692.2003