Đọc con số trong nghiên cứu: tương đối và tuyệt đối

Con số là công cụ thuyết phục mạnh nhất, và cũng là chỗ dễ gây hiểu nhầm nhất mà không cần nói sai điều gì.

Ví dụ minh hoạ

Giả sử một nghiên cứu cho kết quả:

• Nhóm không dùng: hai người trên mười nghìn gặp vấn đề.
• Nhóm có dùng: một người trên mười nghìn gặp vấn đề.

Có thể trình bày theo hai cách, cả hai đều đúng:

• Tương đối: "Giảm rủi ro năm mươi phần trăm."
• Tuyệt đối: "Giảm từ hai phần vạn xuống một phần vạn."

Cách thứ nhất nghe như một đột phá. Cách thứ hai cho bạn biết thực tế.

Vì sao cách trình bày quan trọng

• Con số tương đối không cho biết mức nền.
• Cùng một tỷ lệ phần trăm có ý nghĩa rất khác nhau tuỳ mức nền.
• Giảm nửa của một rủi ro lớn là chuyện lớn.
• Giảm nửa của một rủi ro rất nhỏ là chuyện nhỏ.

Cả hai cách trình bày đều trung thực về mặt kỹ thuật — đó là điều khiến nó khó nhận ra.

Số người cần điều trị

Đây là cách trình bày hữu ích mà ít xuất hiện trên báo:

• Cho biết cần bao nhiêu người dùng để một người được hưởng lợi.
• Con số này dễ hình dung hơn phần trăm.
• Cũng có con số tương ứng cho tác hại.
• So sánh hai con số này giúp cân nhắc lợi hại.

Nếu bạn đang cân nhắc một biện pháp dự phòng, đây là con số đáng hỏi bác sĩ.

Ý nghĩa thống kê không phải ý nghĩa thực tế

• Ý nghĩa thống kê chỉ nói khác biệt khó xảy ra do ngẫu nhiên.
• Nó không nói khác biệt đó có lớn hay quan trọng không.
• Với cỡ mẫu rất lớn, khác biệt tí xíu cũng đạt ý nghĩa thống kê.
• Cần xem cả độ lớn của hiệu ứng.

Đây là nhầm lẫn phổ biến ngay cả trong báo chí khoa học.

Chỉ số thay thế

Một chỗ gây hiểu nhầm khác:

• Nghiên cứu đo chỉ số dễ đo thay vì kết cục thật sự quan trọng.
• Ví dụ đo thay đổi một chỉ số xét nghiệm thay vì đo biến cố thật.
• Cải thiện chỉ số không luôn đồng nghĩa cải thiện kết cục.
• Đã có trường hợp thuốc cải thiện chỉ số nhưng không cải thiện kết cục.

Điểm cuối là bài học thật trong lịch sử y học — và là lý do các thử nghiệm lớn với kết cục thật vẫn cần thiết.

Cỡ mẫu

• Nghiên cứu nhỏ cho kết quả biến động nhiều.
• Kết quả ấn tượng từ nhóm hai mươi người cần được xác nhận lại.
• Nhiều nghiên cứu nhỏ hứa hẹn không lặp lại được ở quy mô lớn.

Thời gian theo dõi

• Nghiên cứu vài tuần không nói được về tác động dài hạn.
• Một số tác hại chỉ xuất hiện sau nhiều năm.
• Với sản phẩm dùng lâu dài, thời gian theo dõi ngắn là hạn chế lớn.

Ai tài trợ

• Nghiên cứu do nhà sản xuất tài trợ có xu hướng cho kết quả thuận lợi hơn.
• Điều này đã được ghi nhận qua phân tích nhiều nghiên cứu.
• Không có nghĩa mọi nghiên cứu tài trợ đều sai.
• Nhưng đó là thông tin cần biết khi đánh giá.

Thiên lệch công bố

Đây là vấn đề hệ thống ít được nói tới:

• Nghiên cứu cho kết quả tích cực dễ được công bố hơn.
• Nghiên cứu không tìm thấy gì thường không được đăng.
• Kết quả là bức tranh tổng thể bị lệch về phía tích cực.
• Đã có cơ chế đăng ký nghiên cứu trước để giảm vấn đề này.

Hệ quả với người đọc: ngay cả khi bạn thấy vài nghiên cứu tích cực, có thể còn những nghiên cứu âm tính chưa bao giờ được công bố.

Bốn câu hỏi thực dụng

Khi gặp một con số trong tin sức khoẻ:

• Phần trăm này tính trên mức nền bao nhiêu.
• Con số tuyệt đối là gì.
• Nghiên cứu trên bao nhiêu người, trong bao lâu.
• Đo kết cục thật hay chỉ số thay thế.

Khoảng tin cậy nói gì

• Cho biết phạm vi mà giá trị thật có khả năng nằm trong đó.
• Khoảng hẹp gợi ý kết quả ổn định hơn.
• Khoảng rất rộng gợi ý còn nhiều bất định.
• Nếu khoảng bao gồm cả khả năng không có tác dụng thì kết quả chưa chắc chắn.

Con số này ít xuất hiện trên báo nhưng rất hữu ích khi có.

So sánh với cái gì

• So với giả dược hay so với điều trị chuẩn là hai câu hỏi khác nhau.
• Tốt hơn giả dược không có nghĩa tốt hơn thứ đang dùng.
• Một số nghiên cứu so với liều thấp bất thường của thuốc đối chứng.

Điểm cuối là cách làm nghiên cứu trông có lợi hơn thực tế — đáng để ý khi đọc kỹ.

Về tổng quan hệ thống

• Là dạng nghiên cứu gộp nhiều nghiên cứu lại.
• Cho bức tranh đáng tin hơn một nghiên cứu đơn lẻ.
• Nhưng chất lượng phụ thuộc chất lượng các nghiên cứu gốc.
• Gộp nhiều nghiên cứu kém không tạo ra kết luận tốt.

Khi có tổng quan hệ thống về một chủ đề, đó thường là nguồn đáng tham khảo nhất.

Tóm lại

"Giảm năm mươi phần trăm" không nói gì nếu bạn không biết mức nền — giảm nửa của một rủi ro rất nhỏ vẫn là thay đổi rất nhỏ. Ý nghĩa thống kê không đồng nghĩa với ý nghĩa thực tế. Và thiên lệch công bố nghĩa là ngay cả khi thấy vài nghiên cứu tích cực, có thể còn nhiều nghiên cứu âm tính chưa được đăng.

Câu hỏi thường gặp