Phụ lục B: Các lỗi sai kinh điển về cỡ mẫu

❌ Lỗi 1 — Không tính cỡ mẫu trước nghiên cứu:
Đây là sai lầm không thể tha thứ. Không tính cỡ mẫu trước nghĩa là bạn đang mời bệnh nhân tham gia nghiên cứu mà không biết liệu nghiên cứu có đủ mạnh để trả lời câu hỏi hay không. Điều này vi phạm nguyên tắc đạo đức của Helsinki Declaration. Hội đồng đạo đức (IRB) ngày nay yêu cầu tất cả các đề cương nghiên cứu phải có phần tính cỡ mẫu.

❌ Lỗi 2 — Chọn cỡ mẫu dựa trên "khả năng tuyển" thay vì tính toán:
"Năm ngoái chúng tôi có 150 bệnh nhân nên năm nay cũng vậy" — đây là cách tính cỡ mẫu phổ biến nhất trong y học lâm sàng và cũng là sai lầm nhất. Cỡ mẫu phải dựa trên effect size và power mong muốn, không phải trên "số bệnh nhân có sẵn". Nếu effect size nhỏ, 150 bệnh nhân có thể là quá ít. Nếu effect size lớn, 150 bệnh nhân có thể là quá nhiều — và bạn đang lãng phí.

❌ Lỗi 3 — Không điều chỉnh cho mất mát theo dõi (loss to follow-up):
Tất cả các nghiên cứu đều có tỷ lệ mất mát. Nếu dự kiến loss rate là 20%, bạn cần tuyển n / (1 − 0.20) = n / 0.80 bệnh nhân. Nếu cần 141 bệnh nhân mỗi nhóm, với 20% loss, cần tuyển 176 bệnh nhân mỗi nhóm. Bỏ qua loss rate là một sai lầm phổ biến dẫn đến kết cục "nghiên cứu thiếu power khi kết thúc".

❌ Lỗi 4 — Dùng effect size từ nghiên cứu nhỏ hoặc nghiên cứu thí điểm (pilot study):
Các ước lượng từ nghiên cứu nhỏ thường không đáng tin cậy — chúng thường đánh giá quá cao effect size (winner's curse). Hậu quả: bạn tính toán cỡ mẫu dựa trên effect size quá cao, dẫn đến nghiên cứu thiếu power. Giải pháp: dùng effect size từ systematic review, meta-analysis, hoặc dùng minimal clinically important difference (MCID) — khác biệt tối thiểu có ý nghĩa lâm sàng, do chuyên gia lâm sàng xác định.