Khoảng tin cậy là gì? | Thống kê

Khoảng tin cậy là phạm vi giá trị được sử dụng để ước tính tham số dân số chưa biết với mức độ tin cậy nhất định. Đây là cách thể hiện sự không chắc chắn xung quanh ước tính của một tham số dân số, chẳng hạn như giá trị trung bình.

Ví dụ, trong một nghiên cứu điều tra hiệu quả của phương pháp vật lý trị liệu mới cho chứng đau lưng dưới, các nhà nghiên cứu có thể thu thập dữ liệu từ một mẫu bệnh nhân và tính toán mức giảm đau trung bình cho nhóm điều trị. Khoảng tin cậy 95% cho mức giảm đau trung bình sẽ là một phạm vi giá trị trong đó mức giảm đau trung bình thực sự của quần thể được kỳ vọng sẽ nằm trong phạm vi đó với xác suất 95%. Điều này có nghĩa là nếu cùng một nghiên cứu được tiến hành 100 lần, thì khoảng 95 nghiên cứu sẽ có giá trị trung bình dân số thực sự nằm trong khoảng tin cậy 95% của chúng.

Một ví dụ điển hình sẽ là:

“Kết quả cho thấy mức giảm đau trung bình theo thang điểm VAS sau bốn tuần là 2,3 (95% CI 1,8 – 2,8).”

Khoảng tin cậy được tính toán dựa trên số liệu thống kê mẫu và mức độ tin cậy mong muốn (thường là 95% hoặc 99%). Điều quan trọng cần lưu ý là khoảng tin cậy không chỉ ra giả thuyết không là đúng hay sai, nhưng nó cung cấp một khoảng giá trị có khả năng bao gồm tham số tổng thể thực với một mức độ tin cậy nhất định.

Thế còn chiều rộng thì sao?

Khoảng tin cậy hẹp chỉ ra rằng trung bình mẫu là ước tính chính xác hơn về trung bình quần thể, trong khi khoảng tin cậy rộng chỉ ra rằng trung bình mẫu kém chính xác hơn. Nhìn chung, kích thước mẫu lớn hơn có xu hướng dẫn đến khoảng tin cậy hẹp hơn và do đó ước tính chính xác hơn các tham số của quần thể.

Những quan niệm sai lầm

Điều quan trọng cần lưu ý là không thể nói rằng có 95% khả năng giá trị trung bình thực sự của quần thể nằm trong một khoảng nhất định của một bài báo nhất định. Nó chỉ đơn giản là như vậy, hoặc không. Tuy nhiên, nếu nghiên cứu này được lặp lại vô số lần thì giá trị trung bình thực sự sẽ nằm trong khoảng thời gian được tạo ra tới 95% thời gian.

CI so với giá trị P

Khoảng tin cậy cung cấp phạm vi giá trị cho tham số quần thể (chẳng hạn như sự khác biệt trung bình giữa hai nhóm) được ước tính từ mẫu. Khoảng cách được tính toán sao cho nếu chúng ta lặp lại nghiên cứu nhiều lần thì một tỷ lệ phần trăm nhất định của các khoảng cách (xác định bởi mức độ tin cậy, thường là 95%) sẽ chứa giá trị dân số thực.

Ngược lại, giá trị p là xác suất giả thuyết không (ví dụ không có sự khác biệt giữa các nhóm) là đúng dựa trên dữ liệu mẫu và giả định rằng giả thuyết không là đúng. Giá trị p nhỏ (thường nhỏ hơn 0,05) thường được sử dụng để bác bỏ giả thuyết không và cho thấy có bằng chứng về sự khác biệt giữa các nhóm.

Tuy nhiên, giá trị p chỉ cung cấp câu trả lời nhị phân cho câu hỏi liệu giả thuyết vô hiệu có thể bị bác bỏ hay không. Nó không cung cấp bất kỳ thông tin nào về quy mô hoặc độ chính xác của tác động, hoặc khả năng nó xảy ra ở một quần thể lớn hơn. Đây chính là lúc khoảng tin cậy có thể hữu ích hơn. Bằng cách cung cấp một loạt các giá trị cho tác động, khoảng tin cậy sẽ cung cấp bức tranh rõ ràng hơn về mức độ dự kiến phương pháp điều trị sẽ thay đổi kết quả và mức độ không chắc chắn trong ước tính đó. Ngoài ra, khoảng tin cậy có thể giúp tránh việc giải thích quá mức giá trị p có ý nghĩa, vì kết quả có ý nghĩa về mặt thống kê không nhất thiết có nghĩa là tác động đó có ý nghĩa về mặt thực tiễn hoặc lâm sàng. Kích thước hiệu ứng có thể giúp bạn đưa ra phán đoán này.

Tóm lại, khoảng tin cậy cung cấp bức tranh đầy đủ và sắc thái hơn về kết quả nghiên cứu, trong khi giá trị p chỉ cung cấp câu trả lời nhị phân cho câu hỏi về ý nghĩa thống kê.

Kamper, S.J. (2019). Khoảng tin cậy: liên kết bằng chứng với thực hành. Tạp chí vật lý trị liệu chỉnh hình và thể thao, 49(10), 763-764.

Gardner, M. J. và Altman, D. G. (1986). Khoảng tin cậy thay vì giá trị P: ước tính thay vì kiểm định giả thuyết. Br Med J (Clin Res Ed), 292(6522), 746-750.

O’Brien, S. F. và Yi, Q. L. (2016). Tôi diễn giải khoảng tin cậy như thế nào?. Truyền máu, 56(7), 1680-1683.