BiostatKit English

Công cụ thống kê cho nhà nghiên cứu y khoa

Tỷ số chênh, nguy cơ tương đối, NNT, độ nhạy và độ đặc hiệu, đường ROC và AUC, cỡ mẫu, hệ số Kappa của Cohen, hệ số tương quan nội lớp, phân tích Bland–Altman. Mỗi công cụ cho kết quả kèm khoảng tin cậy, một câu dán thẳng vào bản thảo, và mã R chạy lại đúng các con số.

Số liệu của bạn không rời trình duyệt. Không đăng ký, không quảng cáo.

11 công cụ đã sẵn sàng, còn 4 công cụ sắp có. Bạn chọn một công cụ bên dưới.

Nguy cơ và odds

So sánh hai nhóm theo một kết cục có hoặc không.

Cỡ mẫu

Bạn cần bao nhiêu người tham gia?

Xét nghiệm chẩn đoán

Xét nghiệm phân biệt có bệnh với không bệnh tốt đến đâu?

Đồng thuận

Hai người đo hoặc hai phương pháp có đồng thuận với nhau không?

Sống còn và mô hình

Dữ liệu thời gian đến sự kiện và hồi quy. Các công cụ này cần số liệu thô nên để sau cùng.

  • Kaplan–Meier và kiểm định log-rank

    Đường cong sống còn từ số liệu theo dõi của bạn.

    Sắp có

  • Tỷ số nguy cơ tức thời và hồi quy Cox

    So sánh thời gian đến sự kiện sau khi hiệu chỉnh.

    Sắp có

  • Hồi quy logistic

    Tỷ số chênh đã hiệu chỉnh từ số liệu thô.

    Sắp có

  • Bảng 1 theo nhóm

    Bảng đặc điểm nền cho một bài báo.

    Sắp có

Mỗi kết quả đi kèm ba thứ

Một câu cho bản thảo

Viết theo văn phong báo Việt từ số của bạn, kèm câu cho phần Phương pháp và các mục bảng kiểm báo cáo (STROBE, CONSORT, STARD, GRRAS) bạn cần nêu.

Mã R chạy lại được

Chỉ dùng R nền, đã điền sẵn số của bạn. Bạn chạy rồi so sánh. Nếu có con số khác, bạn thấy ngay khác ở đâu.

Một đáp số đã được kiểm

Trước khi một công cụ lên mạng, kết quả của nó được so với Python (SciPy và statsmodels) trên các ca chuẩn, và phải khớp đến 4 chữ số có nghĩa. Đọc nhật ký kiểm chứng.

Khoảng tin cậy: Woolf (tỷ số chênh), Katz (nguy cơ tương đối), Newcombe–Wilson (hiệu số nguy cơ, NNT), điểm Wilson (tỷ lệ), phương pháp log (tỷ số khả dĩ), DeLong (diện tích dưới đường ROC), sai số chuẩn Fleiss–Cohen–Everitt (Kappa), phân phối F (hệ số tương quan nội lớp), phân phối t (giới hạn Bland–Altman).

Câu hỏi thường gặp

Tôi cần công cụ đồng thuận nào?

Hai người đo xếp đối tượng vào các nhóm: dùng hệ số Kappa của Cohen. Hai người đo trở lên cho điểm bằng số: dùng hệ số tương quan nội lớp. So sánh hai phương pháp đo bằng cùng một đơn vị: dùng phân tích Bland–Altman.

BiostatKit có miễn phí không, số liệu của tôi có an toàn không?

Các công cụ miễn phí. Mọi phép tính chạy ngay trong trình duyệt của bạn; không có gì bạn nhập bị tải lên. Sau khi tải xong, trang chỉ gửi số lượt xem ẩn danh, không bao giờ gửi số liệu hay kết quả của bạn (xem chính sách riêng tư, bản tiếng Anh).

Làm sao biết các con số đúng?

Mỗi công cụ được so với Python (SciPy và statsmodels) trên các ca chuẩn, và mỗi trang có mã R tái tạo kết quả để bạn tự kiểm.

Với bảng 2x2 tôi cần công cụ nào?

Muốn xem liên quan trong nghiên cứu bệnh–chứng: dùng tỷ số chênh. Với nghiên cứu thuần tập hoặc thử nghiệm: dùng nguy cơ tương đối, và NNT nếu bạn cần con số là bao nhiêu người. Với một xét nghiệm mới so với chuẩn vàng: dùng độ nhạy và độ đặc hiệu.

Xét nghiệm cho ra một con số thì tôi cần công cụ nào?

Nếu bạn có một số đo, ví dụ nồng độ trong máu, và nhãn chuẩn vàng cho từng người, hãy dùng công cụ đường ROC. Công cụ cho diện tích dưới đường cong kèm KTC 95% và điểm cắt tốt nhất, cùng độ nhạy và độ đặc hiệu tại điểm cắt đó.

Tôi cần công cụ cỡ mẫu nào?

Ước lượng một tỷ lệ hiện mắc với độ chính xác cho trước: dùng công cụ cho một tỷ lệ. So sánh hai nhóm theo kết quả đo hoặc kết cục có hoặc không: dùng công cụ hai nhóm. Kết cục là thời gian đến sự kiện, so bằng kiểm định log-rank: dùng công cụ sống còn.

Học tiếp

Công cụ này tính từ vài con số. Muốn hiểu vì sao các con số đáng tin và đọc chúng thế nào trong bài báo của bạn, khóa học và sách "Thống kê cơ bản" đi từng bước, bằng ví dụ y khoa.

Xem khóa học thống kê Sách "Thống kê cơ bản" Cùng tác giả với BiostatKit.