Độ tin cậy và tính hợp lệ trong nghiên cứu y học

Hai lỗi phổ biến cần được kiểm soát là do các vấn đề về "độ tin cậy" và "tính hợp lệ". Suy luận của nghiên cứu phải có độ tin cậy cao (nếu các quan sát được lặp lại trong các điều kiện tương tự thì các suy luận phải tương tự) và giá trị cao (suy luận phải phản ánh bản chất thực của mối quan hệ).

Độ tin cậy và tính hợp lệ của các suy luận phụ thuộc vào độ tin cậy và tính hợp lệ của các phép đo (đo lường có đúng không và có chính xác không?). Cũng như độ tin cậy và tính hợp lệ của các mẫu được chọn (chúng ta đã có đại diện thực sự của tập hợp chúng tôi đang rút ra từ suy luận?). Độ tin cậy của một mẫu đạt được bằng cách chọn một mẫu lớn, và tính hợp lệ đạt được bằng cách đảm bảo việc chọn mẫu là không thiên vị. Theo thuật ngữ thống kê, độ tin cậy được đo lường bằng cách sử dụng "lỗi ngẫu nhiên" và tính hợp lệ bằng "độ lệch".

Độ tin cậy của các phép đo

Nếu các phép đo lặp lại của một đặc tính ở cùng một cá thể trong các điều kiện giống hệt nhau tạo ra các kết quả tương tự, chúng ta sẽ nói rằng phép đo đó là đáng tin cậy. Nếu các quan sát độc lập, lặp lại được thực hiện và phân bố xác suất được xác định, thì độ lệch chuẩn của các quan sát cung cấp một thước đo độ tin cậy. Nếu phép đo có độ tin cậy cao hơn thì độ lệch chuẩn phải nhỏ hơn. Một cách để tăng độ tin cậy là lấy giá trị trung bình của một số quan sát (giá trị trung bình có độ lệch chuẩn nhỏ hơn - được gọi là sai số chuẩn của giá trị trung bình - so với độ lệch chuẩn của các quan sát riêng lẻ).

Độ tin cậy của nghiên cứu

Một kết quả được cho là đáng tin cậy nếu kết quả tương tự thu được khi nghiên cứu được lặp lại trong cùng điều kiện. Sự biến thiên tự nhiên trong các quan sát giữa các cá thể trong quần thể thường được gọi là sai số ngẫu nhiên. Ví dụ, nếu một người đang đo huyết áp tâm thu của các cá nhân, người ta đã quan sát thấy rằng các phép đo trong các nhóm lớn người sẽ tuân theo phân phối 'bình thường', do đó độ lệch chuẩn của huyết áp tâm thu được sử dụng làm thước đo sai số ngẫu nhiên trong phép đo huyết áp tâm thu. Rõ ràng, nếu độ lệch chuẩn nhỏ, các nghiên cứu lặp đi lặp lại từ quần thể này chắc chắn sẽ đưa ra kết quả tương tự. Nếu độ lệch chuẩn lớn, các mẫu khác nhau từ cùng một tổng thể sẽ có xu hướng khác nhau về cơ bản. Vì chúng ta thường xử lý các phép đo tóm tắt từ các mẫu có độ lệch chuẩn tỷ lệ nghịch với căn bậc hai của cỡ mẫu, nên việc tăng cỡ mẫu sẽ làm tăng độ tin cậy của các phép đo này.

Tính hợp lệ

Một phép đo được cho là hợp lệ nếu nó đo những gì nó được cho là chính xác. Nếu một phép đo không hợp lệ, chúng tôi nói rằng nó là không chính xác (thiên vị).

Sự sai lệch là một sai số có hệ thống (trái ngược với một sai số ngẫu nhiên) làm lệch quan sát về một phía của sự thật. Do đó, nếu chúng ta sử dụng một thang đo không được hiệu chuẩn về 0, các số chúng ta thu được bằng cách sử dụng thang đo này sẽ bị sai lệch. Tương tự, nếu một mẫu có thành kiến ​​(ví dụ, nhiều nam giới trong mẫu hơn so với tỷ lệ nam giới trong dân số, hoặc lựa chọn các trường hợp từ bệnh viện và đối chứng từ cộng đồng chung trong một nghiên cứu bệnh chứng), kết quả có xu hướng thiên vị. Vì thường rất khó để sửa chữa sai lệch sau khi dữ liệu đã được thu thập, nên tránh sai lệch khi thiết kế một nghiên cứu.