admin 6 giờ trước

Số Lượng Người Tham Gia Nghiên Cứu: Bao Nhiêu Là Đủ?

Mục lục

Việc xác định số lượng người tham gia (The Number Of The Participants) trong một nghiên cứu khoa học, đặc biệt trong lĩnh vực y tế và sức khỏe, là vô cùng quan trọng. Số lượng mẫu không đủ có thể dẫn đến kết quả không chính xác, trong khi số lượng mẫu quá lớn có thể lãng phí nguồn lực. Bài viết này sẽ đi sâu vào các yếu tố ảnh hưởng đến việc tính toán số lượng mẫu cần thiết, đồng thời cung cấp các ví dụ minh họa để bạn đọc dễ dàng áp dụng. CAUHOI2025.EDU.VN sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về vấn đề này.

Giới thiệu

Trong bất kỳ nghiên cứu nào, việc xác định rõ mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu là bước đầu tiên và quan trọng nhất. Việc tính toán the number of the participants, tức là cỡ mẫu, là một phần không thể thiếu trong quá trình thiết kế nghiên cứu. Cỡ mẫu phù hợp giúp giảm thiểu sai sót, đảm bảo tính chính xác của kết quả, đồng thời tuân thủ các nguyên tắc đạo đức và tối ưu hóa nguồn lực.

Hãy tưởng tượng một nhóm các nhà nghiên cứu muốn tìm hiểu về tỷ lệ sử dụng kem chống nắng trong cộng đồng. Để thực hiện nghiên cứu này, họ đặt ra hai câu hỏi nghiên cứu, mỗi câu hỏi đòi hỏi một cách tính cỡ mẫu riêng biệt:

Tỷ lệ người sử dụng kem chống nắng trong cộng đồng là bao nhiêu?
Có sự khác biệt nào về việc sử dụng kem chống nắng giữa nam và nữ, giữa người da trắng và các nhóm da màu khác, giữa người giàu và người nghèo, hoặc giữa những người có trình độ học vấn khác nhau không?

Trước khi đi vào chi tiết cách tính cỡ mẫu, chúng ta cần hiểu rõ một số khái niệm cơ bản và xác định các thông số cần thiết.

Thế nào là quần thể nghiên cứu?

Trước khi xác định the number of the participants, chúng ta cần định nghĩa rõ khái niệm “quần thể”.

Quần thể (Population)

Là tập hợp tất cả các cá thể có chung ít nhất một đặc điểm, giới hạn trong một khu vực địa lý nhất định (ví dụ: khu phố, thành phố, quốc gia) hoặc một tổ chức cụ thể (ví dụ: bệnh viện, trường học).

Quần thể mục tiêu (Target Population)

Là một phần của quần thể nói trên mà nhà nghiên cứu muốn đưa ra kết luận. Đây là nhóm đối tượng mà các đặc điểm của họ là mối quan tâm chính của nghiên cứu.

Quần thể nghiên cứu (Study Population)

Là nhóm đối tượng thực tế sẽ tham gia vào nghiên cứu, được đánh giá và cho phép đưa ra kết luận về quần thể mục tiêu, miễn là nó đại diện cho quần thể mục tiêu.

Hình 1 minh họa mối quan hệ giữa các khái niệm này.

What is Local Time? Which Grade Teaches It in History and Geography?

Bây giờ, chúng ta sẽ xem xét riêng các thông số cần thiết để tính cỡ mẫu trong các nghiên cứu nhằm ước tính tần suất của các sự kiện (ví dụ: tỷ lệ hiện mắc của các vấn đề sức khỏe hoặc hành vi), để kiểm tra mối liên hệ giữa các yếu tố nguy cơ/bảo vệ và các tình trạng sức khỏe lưỡng phân (có/không), cũng như với các kết quả sức khỏe được đo bằng thang số. Các công thức được sử dụng cho các phép tính này có thể thu được từ các nguồn khác nhau – chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng phần mềm trực tuyến miễn phí OpenEpi (www.openepi.com).

Các yếu tố ảnh hưởng đến the number of the participants trong nghiên cứu ước tính tần suất?

Để trả lời câu hỏi nghiên cứu đầu tiên (Tỷ lệ người sử dụng kem chống nắng là bao nhiêu?), các nhà nghiên cứu cần thực hiện một nghiên cứu về tỷ lệ hiện mắc. Để làm được điều này, một số thông số phải được xác định để tính toán số lượng mẫu, như được trình bày trong Bảng 1.

Bảng 1: Các yếu tố ảnh hưởng đến cỡ mẫu trong nghiên cứu ước tính tần suất

Yếu tố	Mô tả	Lưu ý
Kích thước quần thể	Tổng số cá thể trong quần thể mà từ đó mẫu sẽ được chọn và các nhà nghiên cứu sẽ đưa ra kết luận (quần thể mục tiêu).	Thông tin về quy mô dân số có thể thu được dựa trên dữ liệu thứ cấp từ bệnh viện, trung tâm y tế, điều tra dân số (dân số, trường học, v.v.). Quần thể mục tiêu càng nhỏ (ví dụ: dưới 100 cá nhân), cỡ mẫu sẽ càng lớn theo tỷ lệ.
Tỷ lệ hiện mắc dự kiến	Kết quả nghiên cứu phải là một tỷ lệ phần trăm, tức là một số thay đổi từ 0% đến 100%.	Thông tin về tỷ lệ hiện mắc dự kiến nên được lấy từ các tài liệu hoặc bằng cách thực hiện một nghiên cứu thử nghiệm. Khi thông tin này không có sẵn trong tài liệu hoặc không thể thực hiện nghiên cứu thử nghiệm, giá trị tối đa hóa cỡ mẫu được sử dụng (50% cho giá trị cố định của sai số mẫu).
Sai số mẫu	Giá trị mà chúng ta sẵn sàng chấp nhận làm sai số trong ước tính thu được từ nghiên cứu.	Sai số mẫu càng nhỏ, cỡ mẫu càng lớn và độ chính xác càng cao. Trong các nghiên cứu sức khỏe, các giá trị từ hai đến năm điểm phần trăm thường được khuyến nghị.
Mức ý nghĩa	Đó là xác suất mà tỷ lệ hiện mắc dự kiến sẽ nằm trong phạm vi sai số được thiết lập.	Mức độ tin cậy càng cao (độ chính xác dự kiến càng lớn), cỡ mẫu sẽ càng lớn. Thông số này thường được cố định là 95%.
Hiệu ứng thiết kế	Nó là cần thiết khi những người tham gia nghiên cứu được chọn theo các thủ tục lựa chọn theo cụm. Điều này có nghĩa là, thay vì những người tham gia được chọn riêng lẻ (lấy mẫu đơn giản, hệ thống hoặc phân tầng), trước tiên họ được chia và chọn ngẫu nhiên theo nhóm (khu điều tra dân số, khu phố, hộ gia đình, ngày trong tuần, v.v.) và sau đó các cá nhân được chọn trong các nhóm này. Do đó, sự tương đồng lớn hơn được mong đợi giữa những người trả lời trong một nhóm so với dân số nói chung. Điều này tạo ra sự mất chính xác, cần được bù đắp bằng cách điều chỉnh cỡ mẫu (tăng).	Nguyên tắc là tổng phương sai ước tính có thể đã bị giảm do lựa chọn cụm. Giá trị của hiệu ứng thiết kế có thể thu được từ các tài liệu. Khi không có sẵn, một giá trị giữa 1,5 và 2,0 có thể được xác định và các nhà điều tra nên đánh giá, sau khi nghiên cứu hoàn thành, hiệu ứng thiết kế thực tế và báo cáo nó trong các ấn phẩm của họ. Độ đồng nhất trong mỗi nhóm càng lớn (những người trả lời càng giống nhau trong mỗi cụm), hiệu ứng thiết kế sẽ càng lớn và cỡ mẫu càng lớn để tăng độ chính xác. Trong các nghiên cứu không sử dụng các thủ tục lựa chọn cụm (lấy mẫu đơn giản, hệ thống hoặc phân tầng), hiệu ứng thiết kế được coi là null hoặc 1.0.

Bảng 2 trình bày một số mô phỏng cỡ mẫu, theo tỷ lệ hiện mắc của kết quả, sai số mẫu và loại quần thể mục tiêu được điều tra. Câu hỏi cơ bản tương tự đã được sử dụng trong bảng này (tỷ lệ sử dụng kem chống nắng), nhưng xem xét ba tình huống khác nhau (tại nơi làm việc, khi chơi thể thao hoặc ở bãi biển), như trong nghiên cứu của Duquia et al. được thực hiện tại thành phố Pelotas, bang Rio Grande do Sul, năm 2005.

Bảng 2: Ví dụ tính cỡ mẫu ước tính tỷ lệ sử dụng kem chống nắng

Quần thể mục tiêu	Tỷ lệ hiện mắc (p) của kết quả
	Sử dụng kem chống nắng tại nơi làm việc p=10%
	Sai số chấp nhận được 2 p.p.
Mẫu
Người dùng trung tâm y tế được điều tra trong một ngày (N=100)	90
Tất cả người dùng trong khu vực (N=1000)	464
Tất cả người dùng trong các khu vực (N=10000)	796
Toàn bộ dân số thành phố (N=40000)	847

p.p. = điểm phần trăm

Các tính toán cho thấy rằng, bằng cách giữ sai số mẫu và mức ý nghĩa không đổi, tỷ lệ hiện mắc dự kiến càng cao, cỡ mẫu cần thiết sẽ càng lớn. Tuy nhiên, khi tỷ lệ hiện mắc dự kiến vượt quá 50%, cỡ mẫu cần thiết sẽ giảm dần – cỡ mẫu cho tỷ lệ hiện mắc dự kiến là 10% giống như cỡ mẫu cho tỷ lệ hiện mắc dự kiến là 90%.

Nhà nghiên cứu cũng nên xác định trước mức độ chính xác được chấp nhận cho sự kiện được điều tra (sai số mẫu) và mức độ tin cậy của kết quả này (thường là 95%). Bảng 2 chứng minh rằng, giữ tỷ lệ hiện mắc dự kiến không đổi, độ chính xác càng cao (sai số mẫu nhỏ hơn) và mức độ tin cậy càng cao (trong trường hợp này, 95% đã được xem xét cho tất cả các tính toán), cỡ mẫu cần thiết cũng sẽ càng lớn.

Bảng 2 cũng chứng minh rằng có một mối quan hệ trực tiếp giữa kích thước quần thể mục tiêu và số lượng cá nhân được đưa vào mẫu. Tuy nhiên, khi kích thước quần thể mục tiêu đủ lớn, tức là vượt quá một giá trị tùy ý (ví dụ: một triệu cá nhân), cỡ mẫu kết quả có xu hướng ổn định. Quần thể mục tiêu càng nhỏ, mẫu sẽ càng lớn; trong một số trường hợp, mẫu thậm chí có thể tương ứng với tổng số cá nhân từ quần thể mục tiêu – trong những trường hợp này, có thể thuận tiện hơn để nghiên cứu toàn bộ quần thể mục tiêu, thực hiện một cuộc điều tra dân số, thay vì một nghiên cứu dựa trên một mẫu của quần thể.

Tính Cỡ Mẫu Để Kiểm Định Mối Liên Hệ Giữa Hai Biến: Giả Thuyết và Các Loại Sai Số

Khi mục tiêu nghiên cứu là điều tra xem có sự khác biệt về việc sử dụng kem chống nắng theo các đặc điểm nhân khẩu học xã hội hay không (ví dụ: giữa nam và nữ), thì sự tồn tại của mối liên hệ giữa các biến giải thích (biến phơi nhiễm hoặc độc lập, trong trường hợp này là các biến nhân khẩu học xã hội) và một biến phụ thuộc hoặc kết quả (sử dụng kem chống nắng) là những gì đang được xem xét.

Trong những trường hợp này, trước tiên chúng ta cần hiểu các giả thuyết là gì, cũng như các loại sai số có thể phát sinh từ việc chấp nhận hoặc bác bỏ chúng. Một giả thuyết là một “giả định có được từ quan sát hoặc suy ngẫm, dẫn đến các dự đoán có thể bác bỏ được”. Nói cách khác, đó là một tuyên bố có thể bị nghi ngờ hoặc kiểm tra và có thể bị làm sai lệch trong các nghiên cứu khoa học.

Trong các nghiên cứu khoa học, có hai loại giả thuyết: giả thuyết vô hiệu (H0) hoặc giả định ban đầu mà chúng ta cho là đúng đối với một tình huống nhất định và giả thuyết thay thế (HA) hoặc giải thích bổ sung cho cùng một tình huống, mà chúng ta tin rằng có thể thay thế giả định ban đầu. Trong lĩnh vực sức khỏe, H0 thường được định nghĩa là sự bình đẳng hoặc không có sự khác biệt về kết quả quan tâm giữa các nhóm được nghiên cứu (ví dụ: việc sử dụng kem chống nắng là như nhau ở nam và nữ). Mặt khác, HA giả định sự tồn tại của sự khác biệt giữa các nhóm. HA được gọi là hai phía khi dự kiến rằng sự khác biệt giữa các nhóm sẽ xảy ra theo bất kỳ hướng nào (nam giới sử dụng kem chống nắng nhiều hơn phụ nữ hoặc ngược lại). Tuy nhiên, nếu nhà điều tra mong đợi tìm thấy rằng một nhóm cụ thể sử dụng kem chống nắng nhiều hơn nhóm kia, họ sẽ kiểm tra HA một phía.

Trong mẫu được điều tra bởi Duquia et al., tần suất sử dụng kem chống nắng ở bãi biển cao hơn ở nam giới (32,7%) so với nữ giới (26,2%). Mặc dù đây là những gì đã được quan sát thấy trong mẫu, tức là nam giới thực sự sử dụng kem chống nắng nhiều hơn phụ nữ, các nhà điều tra phải quyết định xem họ bác bỏ hay chấp nhận H0 trong quần thể mục tiêu (điều cho rằng không có sự khác biệt trong việc sử dụng kem chống nắng theo giới tính). Vì toàn bộ quần thể mục tiêu hiếm khi được điều tra để xác nhận hoặc bác bỏ sự khác biệt được quan sát thấy trong mẫu, các tác giả phải nhận thức được rằng, độc lập với quyết định của họ (chấp nhận hoặc bác bỏ H0), kết luận của họ có thể sai, như có thể thấy trong hình 2.

What is Local Time? Which Grade Teaches It in History and Geography?

Trong trường hợp các nhà điều tra kết luận rằng cả trong quần thể mục tiêu và trong mẫu, việc sử dụng kem chống nắng cũng khác nhau giữa nam và nữ (bác bỏ H0), họ có thể mắc phải sai số loại I hoặc Alpha, đó là xác suất bác bỏ H0 dựa trên kết quả mẫu khi, trong quần thể mục tiêu, H0 là đúng (sự khác biệt giữa nam và nữ về việc sử dụng kem chống nắng được tìm thấy trong mẫu không được quan sát thấy trong quần thể mục tiêu). Nếu các tác giả kết luận rằng không có sự khác biệt giữa các nhóm (chấp nhận H0), các nhà điều tra có thể mắc phải sai số loại II hoặc Beta, đó là xác suất chấp nhận H0 khi, trong quần thể mục tiêu, H0 là sai (tức là HA là đúng) hoặc, nói cách khác, xác suất nói rằng tần suất sử dụng kem chống nắng là như nhau giữa các giới tính, khi nó khác nhau trong cùng các nhóm của quần thể mục tiêu.

Để chấp nhận hoặc bác bỏ H0, các nhà điều tra cần xác định trước xác suất tối đa của các sai số loại I và II mà họ sẵn sàng đưa vào kết quả của mình. Nói chung, sai số loại I được cố định ở giá trị tối đa là 5% (0,05 hoặc mức độ tin cậy là 95%), vì các hậu quả bắt nguồn từ loại sai số này được coi là có hại hơn. Ví dụ, tuyên bố rằng một sự phơi nhiễm/can thiệp ảnh hưởng đến một tình trạng sức khỏe, khi điều này không xảy ra trong quần thể mục tiêu có thể mang lại các hành vi hoặc hành động (thay đổi điều trị, thực hiện các chương trình can thiệp, v.v.) với các hậu quả bất lợi về mặt đạo đức, kinh tế và sức khỏe. Trong nghiên cứu được thực hiện bởi Duquia et al., khi các tác giả cho rằng việc sử dụng kem chống nắng khác nhau theo giới tính, giá trị p được trình bày (99,9%).

Mặc dù sai số loại II hoặc Beta ít gây hại hơn, nhưng nó cũng nên tránh, vì nếu một nghiên cứu cho rằng một sự phơi nhiễm/can thiệp nhất định không ảnh hưởng đến kết quả, khi hiệu ứng này thực sự tồn tại trong quần thể mục tiêu, hậu quả có thể là một loại thuốc mới có tác dụng điều trị tốt hơn không được sử dụng hoặc một số khía cạnh liên quan đến nguyên nhân gây ra thiệt hại không được xem xét. Đây là lý do tại sao giá trị của sai số loại II thường được cố định ở giá trị tối đa là 20% (hoặc 0,20). Trong các ấn phẩm, giá trị này có xu hướng được đề cập là sức mạnh của nghiên cứu, đó là khả năng của thử nghiệm để phát hiện sự khác biệt, khi trên thực tế nó tồn tại trong quần thể mục tiêu (thường được cố định ở mức 80%, do tính toán 1-Beta).

Tính Cỡ Mẫu Cho Các Nghiên Cứu Nhằm Kiểm Định Mối Liên Hệ Giữa Yếu Tố Nguy Cơ/Bảo Vệ và Kết Quả, Được Đánh Giá Nhị Phân

Trong trường hợp các biến phơi nhiễm là nhị phân (can thiệp/kiểm soát, nam/nữ, giàu/nghèo, v.v.) và kết quả cũng vậy (kết quả âm tính/dương tính, sử dụng kem chống nắng hay không), các tham số cần thiết để tính toán cỡ mẫu là những tham số được mô tả trong Bảng 3. Theo ví dụ đã đề cập trước đó, sẽ rất thú vị khi biết liệu giới tính, màu da, trình độ học vấn và thu nhập có liên quan đến việc sử dụng kem chống nắng tại nơi làm việc, khi chơi thể thao và ở bãi biển hay không. Do đó, khi bốn biến phơi nhiễm được giao nhau với ba kết quả, sẽ có 12 câu hỏi khác nhau cần được trả lời và do đó một số lượng tính toán cỡ mẫu bằng nhau cần được thực hiện. Sử dụng thông tin trong bài viết của Duquia et al. cho tỷ lệ hiện mắc của các phơi nhiễm và kết quả, một mô phỏng các tính toán cỡ mẫu đã được sử dụng cho từng tình huống này (Bảng 4).

Bảng 3: Các yếu tố ảnh hưởng đến cỡ mẫu trong nghiên cứu kiểm định mối liên hệ

Yếu tố	Mô tả	Lưu ý
Sai số loại I hoặc Alpha	Đó là xác suất bác bỏ H0, khi H0 là sai trong quần thể mục tiêu. Thường được cố định là 5%.	Nó được thể hiện bằng giá trị p. Nó thường là 5% (p < 0,05). Đối với tính toán cỡ mẫu, mức độ tin cậy có thể được chấp nhận (thường là 95%), được tính là 1-Alpha. Sai số Alpha càng nhỏ (mức độ tin cậy lớn hơn), cỡ mẫu sẽ càng lớn.
Sức mạnh thống kê (1-Beta)	Đó là khả năng của thử nghiệm để phát hiện sự khác biệt trong mẫu, khi nó tồn tại trong quần thể mục tiêu.	Được tính là 1-Beta. Sức mạnh càng lớn, cỡ mẫu cần thiết sẽ càng lớn. Một giá trị giữa 80%-90% thường được sử dụng.
Mối quan hệ giữa các nhóm không phơi nhiễm/phơi nhiễm trong mẫu	Nó chỉ ra mối quan hệ hiện có giữa các nhóm không phơi nhiễm và phơi nhiễm trong mẫu.	Đối với các nghiên cứu quan sát, dữ liệu thường được lấy từ các tài liệu khoa học. Trong các nghiên cứu can thiệp, giá trị 1:1 thường được chấp nhận, chỉ ra rằng một nửa số cá nhân sẽ nhận được can thiệp và nửa còn lại sẽ là nhóm kiểm soát hoặc so sánh. Một số nghiên cứu can thiệp có thể sử dụng số lượng đối chứng lớn hơn số lượng cá nhân nhận được can thiệp. Tỷ lệ này càng khác một, cỡ mẫu cần thiết sẽ càng lớn.
Tỷ lệ hiện mắc của kết quả trong nhóm không phơi nhiễm (tỷ lệ dương tính trong số những người không phơi nhiễm)	Tỷ lệ cá nhân mắc bệnh (kết quả) trong số những người không phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ (hoặc là một phần của nhóm kiểm soát).	Dữ liệu thường được lấy từ các tài liệu. Khi thông tin này không có sẵn nhưng có thông tin về tỷ lệ hiện mắc/tần suất chung trong quần thể, giá trị này có thể được sử dụng trong tính toán cỡ mẫu (các giá trị được gán cho nhóm kiểm soát trong các nghiên cứu can thiệp) hoặc ước tính dựa trên công thức sau: PONE=pO/(pNE+(pE*PR) ) trong đó pO = tỷ lệ hiện mắc của kết quả; pNE = tỷ lệ người không phơi nhiễm; pE = tỷ lệ người phơi nhiễm; PR = tỷ lệ hiện mắc (thường là một giá trị giữa 1,5 và 2,0).
Tỷ lệ hiện mắc dự kiến	Mối quan hệ giữa tỷ lệ hiện mắc bệnh trong nhóm phơi nhiễm (can thiệp) và tỷ lệ hiện mắc bệnh trong nhóm không phơi nhiễm, cho biết số lần dự kiến tỷ lệ hiện mắc sẽ cao hơn (hoặc thấp hơn) trong nhóm phơi nhiễm so với nhóm không phơi nhiễm.	Đó là giá trị mà các nhà điều tra dự định tìm thấy dưới dạng HA, với H0 tương ứng bằng một (tỷ lệ hiện mắc tương tự của kết quả trong cả hai nhóm phơi nhiễm và không phơi nhiễm). Đối với các ước tính cỡ mẫu, tỷ lệ hiện mắc kết quả dự kiến có thể được sử dụng cho nhóm không phơi nhiễm, hoặc sự khác biệt dự kiến về tỷ lệ hiện mắc giữa nhóm phơi nhiễm và nhóm không phơi nhiễm. Thông thường, một giá trị giữa 1,50 và 2,00 được sử dụng (phơi nhiễm như yếu tố nguy cơ) hoặc giữa 0,50 và 0,75 (yếu tố bảo vệ). Đối với các nghiên cứu can thiệp, mức độ liên quan lâm sàng của giá trị này nên được xem xét. Tỷ lệ hiện mắc càng nhỏ (sự khác biệt dự kiến giữa các nhóm càng nhỏ), cỡ mẫu cần thiết sẽ càng lớn.
Loại kiểm định thống kê	Kiểm định có thể là một phía hoặc hai phía, tùy thuộc vào loại HA.	Kiểm định hai phía yêu cầu cỡ mẫu lớn hơn.

Bảng 4: Ví dụ tính cỡ mẫu kiểm định mối liên hệ giữa các biến

Phơi nhiễm	Tỷ lệ hiện mắc kết quả


Giới tính:	Sức mạnh
Nữ: 56%(E)	80%
Nam: 44%(NE)	90%
r: 0,79
Màu da:	Sức mạnh
Trắng: 82%(E)	80%
Khác: 18%(NE)	90%
r: 0,22
Trình độ học vấn:	Sức mạnh
0-4 năm: 25%(E)	80%
>4 năm: 75%(NE)	90%
r: 3,00
Thu nhập bình quân đầu người:	Sức mạnh
≤133: 50%(E)	80%
>133: 50%(NE)	90%
r: 1,00

E=nhóm phơi nhiễm; NE=nhóm không phơi nhiễm; r=mối quan hệ NE/E; PONE=tỷ lệ hiện mắc của kết quả trong nhóm không phơi nhiễm (tỷ lệ dương tính trong nhóm không phơi nhiễm), ước tính dựa trên công thức từ Bảng 3, xem xét PR là 1,50; PR=tỷ lệ hiện mắc/tần suất hoặc rủi ro tương đối dự kiến; n=cỡ mẫu cần thiết tối thiểu; ND=không thể xác định giá trị, vì tỷ lệ hiện mắc kết quả trong nhóm phơi nhiễm sẽ trên 100%, theo các thông số được chỉ định.

Các ước tính cho thấy rằng các nghiên cứu có sức mạnh lớn hơn hoặc có ý định tìm sự khác biệt về độ lớn thấp hơn trong tần suất của kết quả (trong trường hợp này, tỷ lệ hiện mắc) giữa các nhóm phơi nhiễm và không phơi nhiễm yêu cầu cỡ mẫu lớn hơn. Vì những lý do này, trong tính toán cỡ mẫu, một thước đo hiệu ứng giữa 1,5 và 2,0 (đối với các yếu tố nguy cơ) hoặc giữa 0,50 và 0,75 (đối với các yếu tố bảo vệ) và sức mạnh 80% thường được sử dụng.

Xem xét các giá trị trong mỗi cột của Bảng 3, chúng ta cũng có thể kết luận rằng, khi mối quan hệ không phơi nhiễm/phơi nhiễm di chuyển ra khỏi một (tỷ lệ cá nhân phơi nhiễm và không phơi nhiễm tương tự trong mẫu), cỡ mẫu tăng lên. Vì lý do này, các nghiên cứu can thiệp thường làm việc với tỷ lệ cá nhân tương tự trong nhóm can thiệp và nhóm kiểm soát. Sau khi phân tích các giá trị trên mỗi dòng, có thể kết luận rằng có một mối quan hệ nghịch giữa tỷ lệ hiện mắc của kết quả và cỡ mẫu cần thiết.

Dựa trên các ước tính này, giả sử rằng các tác giả dự định kiểm tra tất cả các mối liên hệ này, sẽ cần phải chọn cỡ mẫu ước tính lớn nhất (2.630 đối tượng). Trong trường hợp cỡ mẫu cần thiết lớn hơn quần thể mục tiêu, các nhà điều tra có thể quyết định thực hiện một nghiên cứu đa trung tâm, kéo dài thời gian thu thập dữ liệu, sửa đổi câu hỏi nghiên cứu hoặc đối mặt với khả năng không có đủ sức mạnh để đưa ra kết luận hợp lệ.

Các khía cạnh bổ sung cần được xem xét trong các ước tính trước đó để đi đến cỡ mẫu cuối cùng, có thể bao gồm khả năng từ chối và/hoặc mất mát trong nghiên cứu (thêm 10-15%), nhu cầu điều chỉnh cho các yếu tố gây nhiễu (thêm 10-20%, áp dụng cho các nghiên cứu quan sát), khả năng sửa đổi hiệu ứng (điều này ngụ ý phân tích các nhóm con và cần nhân đôi hoặc nhân ba cỡ mẫu), cũng như sự tồn tại của các hiệu ứng thiết kế (nhân cỡ mẫu với 1,5 đến 2,0) trong trường hợp lấy mẫu cụm.

Tính Cỡ Mẫu Cho Các Nghiên Cứu Nhằm Kiểm Định Mối Liên Hệ Giữa Phơi Nhiễm Nhị Phân Và Kết Quả Số

Giả sử rằng các nhà điều tra có ý định đánh giá xem số lượng kem chống nắng sử dụng hàng ngày (tính bằng gram), thời gian tiếp xúc hàng ngày với ánh sáng mặt trời (tính bằng phút) hoặc một thông số phòng thí nghiệm (chẳng hạn như mức vitamin D) có khác nhau tùy theo các biến số nhân khẩu học xã hội đã đề cập hay không. Trong tất cả những trường hợp này, kết quả là các biến số (rời rạc hoặc liên tục) và mục tiêu là trả lời liệu kết quả trung bình trong nhóm phơi nhiễm/can thiệp có khác với nhóm không phơi nhiễm/kiểm soát hay không.

Trong trường hợp này, ba tham số đầu tiên từ Bảng 4 (sai số alpha, sức mạnh của nghiên cứu và mối quan hệ giữa các nhóm không phơi nhiễm/phơi nhiễm) là bắt buộc và các kết luận về ảnh hưởng của chúng đối với cỡ mẫu cuối cùng cũng có thể áp dụng được. Ngoài việc xác định kết quả trung bình dự kiến trong mỗi nhóm hoặc sự khác biệt trung bình dự kiến giữa các nhóm không phơi nhiễm/phơi nhiễm (thường ít nhất là 15% giá trị trung bình trong nhóm không phơi nhiễm), họ cũng cần xác định giá trị độ lệch chuẩn cho mỗi nhóm. Có một mối quan hệ trực tiếp giữa giá trị độ lệch chuẩn và cỡ mẫu, lý do tại sao trong trường hợp các biến bất đối xứng, cỡ mẫu sẽ bị đánh giá quá cao. Trong những trường hợp như vậy, tùy chọn có thể là ước tính cỡ mẫu dựa trên các tính toán cụ thể cho các biến bất đối xứng, hoặc các nhà điều tra có thể chọn sử dụng một tỷ lệ phần trăm của giá trị trung bình (ví dụ: 25%) để thay thế cho độ lệch chuẩn.

Tính Cỡ Mẫu Cho Các Loại Nghiên Cứu Khác

Ngoài ra còn có các tính toán cụ thể cho một số nghiên cứu định lượng khác, chẳng hạn như những nghiên cứu nhằm đánh giá các mối tương quan (phơi nhiễm và kết quả là các biến số), thời gian cho đến khi xảy ra sự kiện (tử vong, chữa khỏi, tái phát, v.v.) hoặc tính hợp lệ của các xét nghiệm chẩn đoán, nhưng chúng không được mô tả trong bài viết này, vì chúng đã được thảo luận ở nơi khác.

Kết luận

Tính cỡ mẫu luôn là một bước thiết yếu trong quá trình lập kế hoạch các nghiên cứu khoa học. Một cỡ mẫu không đủ hoặc nhỏ có thể không thể chứng minh sự khác biệt mong muốn, hoặc ước tính tần suất của sự kiện quan tâm với độ chính xác có thể chấp nhận được. Một mẫu rất lớn có thể làm tăng thêm sự phức tạp của nghiên cứu và các chi phí liên quan của nó, khiến nó không khả thi. Cả hai tình huống đều không thể chấp nhận được về mặt đạo đức và nên tránh bởi nhà điều tra.

Bạn đang gặp khó khăn trong việc xác định the number of the participants cho nghiên cứu của mình? Hãy truy cập CAUHOI2025.EDU.VN để được tư vấn chi tiết và tìm hiểu thêm thông tin hữu ích!

CAUHOI2025.EDU.VN cung cấp:

Câu trả lời rõ ràng và chính xác cho các câu hỏi liên quan đến nghiên cứu khoa học.
Lời khuyên và hướng dẫn thiết thực từ các chuyên gia.
Thông tin đáng tin cậy từ các nguồn uy tín tại Việt Nam.
Một nền tảng dễ sử dụng để đặt câu hỏi và tìm kiếm thông tin.

Đừng để cỡ mẫu ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu của bạn! Hãy liên hệ với CAUHOI2025.EDU.VN ngay hôm nay để được hỗ trợ.

Thông tin liên hệ:

Địa chỉ: 30 P. Khâm Thiên, Thổ Quan, Đống Đa, Hà Nội, Việt Nam
Số điện thoại: +84 2435162967
Trang web: CauHoi2025.EDU.VN

Câu hỏi thường gặp (FAQ)

Tại sao cần tính cỡ mẫu trước khi thực hiện nghiên cứu?

Tính cỡ mẫu giúp đảm bảo tính chính xác của kết quả nghiên cứu, giảm thiểu sai sót và tối ưu hóa nguồn lực.
Những yếu tố nào ảnh hưởng đến việc tính cỡ mẫu?

Các yếu tố chính bao gồm: kích thước quần thể, tỷ lệ hiện mắc dự kiến, sai số mẫu, mức ý nghĩa, hiệu ứng thiết kế và sức mạnh thống kê.
Sai số loại I và sai số loại II là gì?

Sai số loại I (Alpha) là bác bỏ giả thuyết vô hiệu khi nó đúng. Sai số loại II (Beta) là chấp nhận giả thuyết vô hiệu khi nó sai.
Mức ý nghĩa thường được chọn là bao nhiêu?