Odds ratio và khoảng tin cậy 95% (95% Confidential Interval)

14-3-2018 --- Trong kiểm định thống kê, nhất là với biến phân loại (categories), Odds ratio và 95%CI có ý nghĩa quan trọng, bên cạnh trị số p (p-value).

Trị số P, dù cực kì thông dụng trong nghiên cứu khoa học, không phải là một
phán xét cuối cùng của một công trình nghiên cứu hay một giả thuyết. Thế nhưng trong
thực tế, các nhà khoa học đã quá lệ thuộc vào trị số P để suy luận trong nghiên cứu và
tuyên bố những khám phá mà sau này được chứng minh là sai lầm. Có thể nói rằng chính
vì sự lạm dụng và phụ thuộc một cách mù quáng vào trị số P mà khoa học, nhất là y sinh
học, đã trở nên nghèo nàn. Hàng ngày chúng ta đọc hay nghe những phát hiện khoa học
trái ngược nhau (như lúc thì có nghiên cứu cho thấy cà phê có tác dụng tốt cho sức khỏe,
lúc khác có nghiên cứu cho biết cà phê có hại cho sức khỏe; hay lúc thì thuốc giảm đau
aspirin có hiệu năng làm giảm nguy cơ ung thư, nhưng mới đây có nghiên cứu cho thấy
aspirin có thể làm tăng nguy cơ bị ung thư vú, v.v…). Có khi công chúng không biết phát
hiện nào là thực và phát hiện nào là “dương tính giả”. Khoảng 25% các phát hiện với “P
< 0.05” là các phát hiện dương tính giả.

Do đó, chúng ta không nên quá phụ thuộc vào trị số P. Không phải cứ nghiên cứu
nào với P < 0.05 là thành công và P > 0.05 là thất bại. Có khi một phát hiện với P > 0.05
nhưng lại là một phát hiện có ý nghĩa. Xu hướng chung hiện nay là xem xét kĩ đến các
giá trị của khoảng tin cậy 95% (thay vì tùy thuộc vào trị số P), và những chỉ dẫn về cách
diễn giải khoảng tin cậy 95% vừa trình bày trên hi vọng sẽ giúp kết quả nghiên cứu lâm
sàng có ý nghĩa hơn là những con số thống kê.

Trong khi đó, 95% CI nếu quá rộng sẽ không có căn cứ để kết luận, hay nếu dựa trên kết quả này để kết luận thì sẽ không có ý nghĩa. Ngoài ra, nếu 95% CI chứa 1, ví dụ (0,5-1,6), thì có thể kết quả mang ý nghĩa cao.

Odds ratio lại mang ý nghĩa khác. Có thể hiệu đây là hệ số chênh. Hệ số này rất quan trọng trong mô hình hồi quy logit.