Phân loại sai số trong nghiên cứu lâm sàng
| Loại sai số | Đặc điểm | Ví dụ | Giải pháp |
|---|---|---|---|
| Sai số ngẫu nhiên (Random error) | Sai số không có hướng, tăng giảm ngẫu nhiên. Giảm khi tăng cỡ mẫu. | HA đo 2 lần khác nhau 5 mmHg. Bệnh nhân lo lắng → HA tăng nhất thời. | • Tăng cỡ mẫu • Đo lặp nhiều lần • Lấy trung bình |
| Sai số hệ thống (Bias) | Sai số có hướng nhất định, không giảm khi tăng cỡ mẫu. Nguy hiểm hơn! | Máy đo HA chưa hiệu chuẩn → luôn cao hơn 10 mmHg. | • Hiệu chuẩn (calibration) • Chuẩn hóa (standardization) • Mù (blinding) |
Các loại bias thường gặp
| Loại Bias | Mô tả | Ví dụ |
|---|---|---|
| Selection bias | Sai số do cách chọn mẫu không đại diện | Chỉ chọn BN đến khám buổi sáng → bỏ qua BN bận đi làm |
| Measurement bias | Sai số dụng cụ đo hoặc người đo | Máy đo HA cũ, pin yếu → số đo không chính xác |
| Recall bias | BN nhớ không chính xác sự kiện quá khứ | BN nhớ sai thời điểm bắt đầu dùng thuốc |
| Observer bias | Người đo có kỳ vọng ảnh hưởng đến kết quả | Bác sĩ kỳ vọng thuốc hạ HA → đọc số đo thấp hơn thực tế |
| Attrition bias | Mất dấu BN không ngẫu nhiên | BN tác dụng phụ nặng → bỏ nghiên cứu → làm sai kết quả |
🔍 So sánh random error và bias — tại sao bias nguy hiểm hơn?
Random error giống như bắn súng vào bia — các phát bắn phân tán xung quanh tâm nhưng trung bình của chúng vẫn ở đúng tâm. Tăng cỡ mẫu = bắn nhiều phát hơn → sai số giảm.
Bias giống như bắn súng với ruồi ngắm bị lệch — mọi phát bắn đều lệch về một hướng, dù bắn bao nhiêu phát cũng không trúng tâm. Tăng cỡ mẫu KHÔNG giúp ích — thậm chí còn làm sai lệch có ý nghĩa thống kê hơn!
