Phụ lục B: Cạm bẫy thường gặp trong diễn giải thống kê mô tả

❌ Cạm bẫy 1 — Nhầm mean với median:
Nếu dữ liệu lệch (skewed), mean và median khác nhau đáng kể. Ví dụ: thu nhập của một nhóm bác sĩ: 10, 12, 11, 13, 50 (triệu/tháng). Mean = 19.2, Median = 12. Nếu nói "thu nhập trung bình 19.2 triệu", bạn đã phóng đại. Trên lâm sàng, nồng độ thuốc trong máu, thời gian sống thêm, và nhiều chỉ số sinh học thường có phân phối lệch — do đó nên báo cáo median (IQR), không phải mean ± SD.

❌ Cạm bẫy 2 — Bỏ qua SD khi đọc "mean ± SD":
Chỉ đọc số thứ nhất (mean) và bỏ qua số thứ hai (SD) là một sai lầm phổ biến. Một mean 8.2 với SD 3.0 rất khác với mean 8.2 với SD 1.0: trường hợp đầu, bệnh nhân rất khác nhau (cần điều trị cá thể hóa); trường hợp sau, bệnh nhân khá đồng nhất (có thể áp dụng phác đồ chuẩn). Khi thấy "mean ± SD", hãy hỏi ngay: "SD này lớn hay nhỏ so với mean?"

❌ Cạm bẫy 3 — Tưởng mean của mẫu là mean của quần thể:
Trung bình mẫu (x̄) chỉ là ước lượng của trung bình quần thể (μ). Với n nhỏ, x̄ có thể sai lệch đáng kể so với μ. Sai số chuẩn (SE = s/√n) cho bạn biết mức độ chính xác của ước lượng này. Khi n tăng gấp 4, SE giảm một nửa. Đây là lý do tại sao các nghiên cứu lớn (n hàng ngàn) cho ước lượng chính xác hơn các nghiên cứu nhỏ (n hàng chục).