12/18/13 1 CHỌN MẪU VÀ CỠ MẪU TRONG NGHIÊN CỨU Y HỌC PGS.TS. Lưu Ngọc Hoạt Viện ĐT YHDP và Y tế Công cộng Đại học Y Hà Nội Mục tiêu bài học Kết thúc khóa học, học viên có khả năng: 1. Phân biệt được các phương pháp chọn mẫu cơ bản áp dụng trong nghiên cứu khoa học; 2. Nếu được ưu, nhược điểm của từng phương pháp chọn mẫu và chỉ định áp dụng trong từng nghiên cứu cụ thể; 3. Phân biệt được các loại công thức tính cỡ mẫu thường áp dụng và các thành phần cơ bản nêu trong công thức tính cỡ mẫu. 4. Lựa chọn được công thức tính cỡ mẫu thích hợp cho một nghiên cứu cụ thể. QuÇn thÓ MÉu Lùa chän ngÉu nhiªn Ngo¹i suy ra quÇn thÓ th«ng qua c¸c tham sè mÉu QuÇn thÓ MÉu Lùa chän cã chñ ®Ých KÕt luËn vÒ quÇn thÓ th«ng qua ý kiÕn cña c¸c ®èi t-îng NC §Þnh l-îng §Þnh tÝnh (Bao nhiªu? B»ng nμo?) C¸i g×? Nh- thÕ nμo? T¹i sao? Kh¸c nhau vÒ chän mÉu QUẦN THỂ ĐÍCH Quần thể nghiên cứu Mẫu Tham số quần thể (μ, σ, P...) Mẫu xác suất Ngẫu nhiên đơn Ngẫu nhiên hệ thống Mẫu phân tầng Mẫu chùm Mẫu nhiều bậc Mẫu không xác suất Mẫu kinh nghiệm Mẫu thuận tiện Mẫu chỉ tiêu Mẫu có mục đích. Chọn mẫu Ước lượng • Điểm • Khoảng Kiểm định giả thuyết Suy luận thống kê (chỉ áp dụng cho mẫu xác suất với cỡ mẫu đủ lớn) Kết luận ngoại suy Các test thống kê Gía trị p Lựa chọn Mô tả các tham số mẫu (trình bày kết quả nghiên cứu) Tham số mẫu ( , s, p...) X Biến số Thống kê mô tả Thống kê suy luận
Welcome message from author
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
12/18/13
1
CHỌN MẪU VÀ CỠ MẪU TRONG NGHIÊN CỨU Y HỌC
PGS.TS. Lưu Ngọc Hoạt Viện ĐT YHDP và Y tế Công cộng
Đại học Y Hà Nội
Mục tiêu bài học Kết thúc khóa học, học viên có khả năng: 1. Phân biệt được các phương pháp chọn mẫu cơ
bản áp dụng trong nghiên cứu khoa học; 2. Nếu được ưu, nhược điểm của từng phương
pháp chọn mẫu và chỉ định áp dụng trong từng nghiên cứu cụ thể;
3. Phân biệt được các loại công thức tính cỡ mẫu thường áp dụng và các thành phần cơ bản nêu trong công thức tính cỡ mẫu.
4. Lựa chọn được công thức tính cỡ mẫu thích hợp cho một nghiên cứu cụ thể.
QuÇn thÓ
MÉu!
Lùa chän ngÉu nhiªn!
Ngo¹i suy ra quÇn thÓ th«ng qua c¸c tham
sè mÉu !
QuÇn thÓ !
MÉu!
Lùa chän
cã chñ ®Ých!
KÕt luËn vÒ quÇn thÓ
th«ng qua ý kiÕn cña c¸c ®èi tîng NC !
§Þnh lîng §Þnh tÝnh (Bao nhiªu? B»ng nµo?) C¸i g×? Nh thÕ nµo? T¹i sao?
Kh¸c nhau vÒ chän mÉu QUẦN THỂ ĐÍCH
Quần thể nghiên cứu
Mẫu
Tham số quần thể (µ, σ, P...)
Mẫu xác suất ü Ngẫu nhiên đơn ü Ngẫu nhiên hệ thống ü Mẫu phân tầng ü Mẫu chùm ü Mẫu nhiều bậc
Mẫu không xác suất ü Mẫu kinh nghiệm ü Mẫu thuận tiện ü Mẫu chỉ tiêu ü Mẫu có mục đích.
Chọn mẫu
Ước lượng • Điểm • Khoảng
Kiểm định giả thuyết
Suy luận thống kê(chỉ áp dụng cho mẫu xác suất với cỡ mẫu đủ lớn)
Kết luận ngoại suy
Các test thống kê
Gía trị p
Lựa chọn
Mô tả các tham số mẫu (trình bày kết quả nghiên cứu)
Tham số mẫu ( , s, p...) XBiến số
Thống kê mô tả
Thống kê suy luận
12/18/13
2
MÉu trong nghiªn cøu ®Þnh tÝnh
QuÇn thÓ !
VÊn ®Ò !
MÉu 1 ! MÉu 4 !
MÉu 2 ! MÉu 3 !
KiÓm tra chÐo ®Ó hiÓu s©u
s¾c vÒ vÊn ®Ò vµ ý kiÕn cña c¸c ®èi tîng!
T¹i sao?!
Kiểm tra chéo thông tin bằng các phương pháp thu thập số liệu khác nhau
QuÇn thÓ !
1 vÊn ®Ò !
Phỏng!vấn! VÏ b¶n ®å!
Quan s¸t! Th¶o luËn!
KiÓm tra tÝnh trung thùc cña
th«ng tin!
T¹i sao?!
C¸c kh¸i niÖm liªn quan ®Õn quÇn thÓ vµ mÉu.
" QuÇn thÓ ®Ých.
" QuÇn thÓ nghiªn cøu. !
" MÉu nghiªn cøu. !
" §¬n vÞ mÉu.
" §¬n vÞ nghiªn cøu.!
" Khung mÉu.
" Mét sè kh¸i niÖm kh¸c.!
v QuÇn thÓ !
Lµ 1 tËp hîp cña nhiÒu ®¬n vÞ hay nhiÒu c¸ thÓ cã cïng 1 ®Æc trng nµo ®ã
v QuÇn thÓ ®Ých !
Lµ quÇn thÓ mµ ngêi nghiªn cøu muèn kÕt luËn cho kÕt qu¶ nghiªn cøu cña m×nh
v QuÇn thÓ nghiªn cøu!
Lµ quÇn thÓ mµ tõ ®ã 1 mÉu nghiªn cøu ®îc lÊy ra.
12/18/13
3
MÉu nghiªn cøu !
v Lµ 1 tËp hîp con cña 1 quÇn thÓ nghiªn cøu.
v Cã c¸c ®Æc ®iÓm ®¹i diÖn cho quÇn thÓ nghiªn cøu !
Mét mÉu tèt lµ mÉu cã thÓ cho phÐp ngo¹i suy (íc lîng) c¸c ®Æc ®iÓm cÇn quan t©m cña quÇn thÓ tõ mÉu víi ®é chÝnh x¸c vµ tÝnh kinh tÕ cao nhÊt.
§¬n vÞ mÉu!
v Lµ 1 tËp hîp hay 1 c¸ thÓ thuéc quÇn thÓ nghiªn cøu mµ lµ c¬ së cho viÖc chän mÉu.
§¬n vÞ nghiªn cøu: !
v Lµ chñ thÓ mµ c¸c ®o lêng, nghiªn cøu triÓn khai trªn chñ thÓ ®ã.
Khung mÉu!v Lµ 1 tËp hîp c¸c ®¬n vÞ mÉu. v Nã cã thÓ lµ 1 danh s¸ch hay 1 b¶n ®å. v ®îc chuÈn bÞ tríc cho mét sè kü thuËt
chän mÉu.
Bèn yªu cÇu khi lÊy mÉu nghiªn cøu. !
v TÝnh ®¹i diÖn.!
v Thùc hiÖn nhanh
v Thùc thi ®îc.!
v Kinh tÕ !!
ThiÕt kÕ chän mÉu nghiªn cøu ! Bèn tiªu chuÈn khi lÊy mÉu nghiªn cøu.!!
v Mçi ®¬n vÞ hay c¸ thÓ trong quÇn thÓ cã cïng c¬ héi nh nhau ®îc chän vµo mÉu (same opportunity).
v Phương pháp chọn mẫu có thể mô tả được (describable).
v Ph¬ng ph¸p Ýt cã sai sè (unbiased).!
v ThÝch hîp víi thiÕt kÕ nghiªn cøu (appropriate).
12/18/13
4
Hai thiÕt kÕ chän mÉu c¬ b¶n.!
v MÉu x¸c suÊt, v MÉu kh«ng x¸c suÊt
PP chän mÉu x¸c suÊt chñ yÕu:!
1. NgÉu nhiªn ®¬n. 2. NgÉu nhiªn hÖ thèng. 3. NgÉu nhiªn ph©n tÇng. 4. NgÉu nhiªn theo chïm. 5. NgÉu nhiªn nhiÒu giai ®o¹n
Chän mÉu theo ph¬ng ph¸p PPS (Probability Proportionate to Size)
Bài tập
" Một người nghiên cứu muốn điều tra tình trạng dinh dưỡng của trẻ em dưới 5 tuổi tại huyện A mà tại đó có 2 thị trấn một số xã miền núi, một số xã đồng bằng, một số xã ven biển.
Hỏi: Theo Anh/Chị cách chọn mẫu nào là thích hợp nhất? Tại sao?
1. MÉu ngÉu nhiªn ®¬n (simple random sampling) Lµ mÉu mµ mçi c¸ thÓ trong quÇn thÓ cã cïng c¬ héi nh nhau ®îc chän vµo mÉu.
Ph¬ng ph¸p: § QuyÕt ®Þnh ®¬n vÞ mÉu lµ g×? § LËp danh s¸ch ®¬n vÞ mÉu (khung mÉu) vµ
®¸nh sè tõng ®¬n vÞ mÉu . § X¸c ®Þnh sè ®¬n vÞ mÉu cÇn cã. § X¸c ®Þnh mét sè ngÉu nhiªn (= PP ngÉu nhiªn) § LÊy ®¬n vÞ mÉu cã sè trïng sè ngÉu nhiªn
vµo mÉu.
Chän mÉu x¸c xuÊt !S¬ ®å chän mÉu ngÉu nhiªn ®¬n!
Chän ngÉu nhiªn!
QuÇn thÓ víi cì N !
MÉu víi cì n
p s
P!µ !σ !
X
12/18/13
5
Ví dụ về bảng số ngẫu nhiên 1. MÉu ngÉu nhiªn ®¬n (tiÕp)
¦u ®iÓm: § §¬n gi¶n, dÔ lµm. § Cã tÝnh ngÉu nhiªn vµ ®¹i diÖn cao. § Lµ kü thuËt chän mÉu x¸c suÊt c¬ b¶n sö
dông ë c¸c kü thuËt chän mÉu kh¸c. H¹n chÕ:
§ Cần có khung mẫu và đơn vị mẫu § Đơn vị mẫu phân tán nên phải đi lại nhiều § Do yếu tố may rủi nên nhiều khi số cá thể
chọn vào mẫu không đại diện cho dân số
2. MÉu hÖ thèng!§¬n vÞ mÉu ®Çu ®îc chän ngÉu nhiªn. §¬n vÞ mÉu tiÕp theo ®îc chän cã hÖ thèng (mét kho¶ng h»ng ®Þnh theo sau 1 sù b¾t ®Çu ngÉu nhiªn)
Ph¬ng ph¸p: v X¸c ®Þnh vµ ®¸nh sè ®¬n vÞ mÉu (khung mÉu) v Kho¶ng c¸ch mÉu k, k = Sè c¸ thÓ trong quÇn thÓ N/ cì mÉu n, (k= N/n). v §¬n vÞ mÉu ®Çu tiªn (i) n»m gi÷a 1 vµ k b»ng PP ngÉu nhiªn ®¬n. v §¬n vÞ mÉu tiÕp theo: Céng k víi ®¬n vÞ mÉu ®Çu tiªn, tiÕp tôc cho ®Õn khi ®ñ sè mÉu:
i + 1k; i + 2k; i + 3k...
S¬ ®å chän mÉu ngÉu nhiªn hÖ thèng!
Sè ngÉu nhiªn ®îc
chän gi÷a 1 vµ k
i
i + k
i + 2k
i + 3k
i + (n-1)k
k k k k k k
12/18/13
6
2. MÉu hÖ thèng (tiÕp) !
¦u ®iÓm: v Nhanh vµ dÔ ¸p dông. v Kh«ng cÇn cã khung mÉu tríc. v §¬n gi¶n trong ®iÒu kiÖn thùc ®Þa
H¹n chÕ: v Sè liÖu cã tÝnh chu kú, íc tÝnh sÏ h¹n
chÕ. v §¬n vÞ mÉu kh«ng xÕp ngÉu nhiªn hoÆc
trïng víi k, thiÕu ®¹i diÖn.
3. Chän mÉu ngÉu nhiªn ph©n tÇng!
• Chia c¸ thÓ tõ quÇn thÓ thµnh c¸c nhãm ®îc gäi lµ tÇng (strata) hay líp (layer) cã chung c¸c ®Æc ®iÓm vµ chän 1 mÉu ngÉu nhiªn trong mçi tÇng.
Ph¬ng ph¸p: v Ph©n quÇn thÓ thµnh tÇng ®ång nhÊt tïy ®Æc
®iÓm. v Chän ®¬n vÞ mÉu trong mçi tÇng b»ng PP
ngÉu nhiªn ®¬n.
S¬ ®å chän mÉu ph©n tÇng!
TÊt c¶ bÖnh viÖn!
B/V lín! B/V võa ! B/V nhá!
n1 n2 n3
3. Chän mÉu ngÉu nhiªn ph©n tÇng (tiÕp)!
¦u ®iÓm: u DÔ ph©n c¸c tÇng víi c¸c yÕu tè ®ång nhÊt. u Tham sè mÉu dÔ tÝnh u Cã tÝnh ®¹i diÖn cao
H¹n chÕ: u ThiÕu chÝnh x¸c khi ®¬n vÞ mÉu Ýt ë mçi
tÇng. u Ph¶i cã tríc danh s¸ch c¸ thÓ mçi tÇng.
12/18/13
7
4. MÉu ngÉu nhiªn theo chïm!
Mét quÇn thÓ ®· ®îc nhãm thµnh c¸c chïm theo c¸c tiªu thøc kh¸c nhau, ®¬n vÞ mÉu lµ chïm, tõ ®ã N/C trªn c¸ thÓ cña chïm ®· ®îc chän ngÉu nhiªn.
Ph¬ng ph¸p v X¸c ®Þnh chïm thÝch hîp. v LËp danh s¸ch chïm (khung mÉu). v Chän chïm ngÉu nghiªn tõ danh s¸ch. v Chän c¸c c¸ thÓ b»ng 2 c¸ch: - LÊy tÊt c¶ c¸c c¸ thÓ (nÕu kh«ng cã danh s¸ch)
cña c¸c chïm (chïm 1 bËc)! - LËp danh s¸ch, chän c¸ thÓ b»ng PP ngÉu
nhiªn ®¬n hoÆc hÖ thèng (chïm 2 bËc).!!
S¬ ®å chän mÉu chïm !
n1
n2
n3
4. MÉu ngÉu nhiªn theo chïm (tiÕp) !
Ưu điểm: v Cã thÓ ®iÒu tra ph¹m vi réng, ph©n t¸n, kh«ng
cã ®îc danh s¸ch c¸c ®¬n vÞ nghiªn cøu.
v Khung mÉu ®¬n gi¶n (danh s¸ch c¸c chïm), dÔ lËp.
v ®iÒu tra dÔ & nhanh v× ®èi tîng nghiªn cøu ®îc nhãm l¹i theo côm.
v Cã hiÖu qu¶ kinh tÕ (kinh phÝ, thêi gian).
v WHO khuyÕn c¸o dïng trong TCMR, CDD, lao vµ sèt rÐt.
4. MÉu ngÉu nhiªn theo chïm (tiÕp) !!
H¹n chÕ:
v TÝnh chÝnh x¸c vµ tÝnh ®¹i diÖn thÊp
v Cì chïm lín tÝnh ®¹i diÖn thÊp, ®Æc biÖt bÖnh hiÕm.
v Sè chïm > 30 lµ tèt nhÊt.
v Khã x¸c ®Þnh mèi quan hÖ c¨n nguyªn
v Kh«ng phï hîp trong ®o lêng thay ®æi vÒ t×nh tr¹ng SK, dÞch vô y tÕ, nguån lùc...
12/18/13
8
Ph¬ng ph¸p WHO khuyÕn nghÞ (PPS) ¸p dông trong N/C céng ®ång khi P lín vµ kh«ng ®Òu.
1. Chän huyÖn § LiÖt kª ®¬n vÞ huyÖn cÇn nghiªn cøu. § Chän huyÖn = PP ngÉu nhiªn hoÆc kh«ng ngÉu nhiªn.
2. Chän x· § Danh s¸ch vµ d©n sè x· cña huyÖn ®· chän. § TÝnh d©n sè céng dån (tÝch lòy) cña c¸c x·. § TÝnh kho¶ng c¸ch mÉu (k) = D©n sè / 30 chïm. § Chän 1 sè ngÉu nhiªn (i) n»m tõ 1 ®Õn (k), (i < k). § Chän x· chøa chïm thø nhÊt cã d©n sè céng dån ≥ i. § X· chøa chïm thø 2 cã d©n sè céng dån ≥ (i) + (k). § X· chøa chïm tiÕp theo b»ng c¸ch céng liªn tiÕp
i + 2k; i + 3k;...) ®Õn khi ®¹t 30 chïm.
Phương pháp PPS (tiếp)
3. Chän c¸ thÓ.!
§ X¸c ®Þnh sè c¸ thÓ cÇn cho mçi chïm = Cì mÉu/ 30
§ Chän c¸c c¸ thÓ b»ng 2 c¸ch:
- LÊy tÊt c¶ c¸c c¸ thÓ (nÕu kh«ng cã danh s¸ch) cña c¸c chïm!
- LËp danh s¸ch, chän c¸ thÓ b»ng PP ngÉu nhiªn ®¬n hoÆc hÖ thèng.!
5. MÉu ngÉu nhiªn nhiÒu giai ®äan!!
Nhãm tÊt c¶ c¸c ®¬n vÞ mÉu trong quÇn thÓ thµnh c¸c nhãm cã thø bËc.
VÝ dô: C¸c hé gia ®×nh, c¸c th«n, c¸c huyÖn, c¸c tØnh...
LÊy ra: %1 mÉu tØnh
1 mÉu huyÖn
1 mÉu th«n,
1 mÉu hé gia ®×nh,
1 mÉu c¸c c¸ thÓ.
II/ Cỡ mẫu và cách ước tính cỡ mẫu cho một nghiên cứu cụ thể
12/18/13
9
YÕu tè ¶nh hëng ®Õn cì mÉu
" Lo¹i thiÕt kÕ nghiªn cøu, nghiªn cøu däc hay ngang.
" C¸ch chän mÉu: mÉu chïm cã cì mÉu lín h¬n.
" VÊn ®Ò nghiªn cøu cµng hiÕm th× cì mÉu cµng lín.
" Sè liÖu cµng ph©n t¸n th× cì mÉu cµng lín.
" Møc ®é sai lÖch cho phÐp gi÷a tham sè mÉu vµ tham sè quÇn thÓ cµng nhá th× cì mÉu cµng lín.
" Ph©n tÝch ®a biÕn, ph©n tÝch tÇng cÇn mÉu lín h¬n.
" Kh¶ n¨ng thùc thi cña nghiªn cøu:
Mét sè nguyªn t¾c tÝnh cì mÉu
" Cì mÉu chØ tÝnh cho biÕn phô thuéc, trõ nghiªn cøu bÖnh chøng.
" Khi 1 nghiªn cøu cã nhiÒu biÕn phô thuéc th× ph¶i tÝnh cì mÉu cho tÊt c¶ c¸c biÕn, sau ®ã chän cì mÉu lín nhÊt.
Cì mÉu íc lîng 1 tû lÖ
• n: Cì mÉu nghiªn cøu cÇn cã!
• p: Tû lÖ ®èi tîng cã bÖnh (tõ NC tríc hoÆc NC thö)
• (1-p): Tû lÖ ®èi tîng kh«ng cã bÖnh
• Δ: Kho¶ng sai lÖch mong muèn gi÷a tham sè mÉu vµ tham sè quÇn thÓ.!
• α: Møc ý nghÜa thèng kª thêng lµ 0,05 hoÆc 0,01.!
• Gi¸ trÞ Z thu ®îc tõ b¶ng Z øng víi gi¸ trÞ α.
• ε Møc chÝnh x¸c t¬ng ®èi
22
2/1)1(
!
"= "
ppZn # 22
2/1 ).()1(
!" pppZn #
= #hoÆc
2/!Z
Cì mÉu íc lîng 1 gi¸ trÞ trung b×nh
• n: Cì mÉu nghiªn cøu cÇn cã!
• s: §é lÖch chuÈn (tõ NC tríc hoÆc NC thö)!
• Δ: Kho¶ng sai lÖch mong muèn gi÷a tham sè mÉu vµ tham sè quÇn thÓ.!
• α: Møc ý nghÜa thèng kª thêng lµ 0,05 hoÆc 0,01.!
• Gi¸ trÞ Z thu ®îc tõ b¶ng Z øng víi gi¸ trÞ α.
• Gi¸ trÞ trung b×nh (tõ NC tríc hoÆc NC thö)
• ε Møc chÝnh x¸c t¬ng ®èi
2
22
2/1 != "
sZn #
X
2
22
2/1 ).( !" XsZn #=hoÆc
2/!Z
12/18/13
10
222112
),( !
+=
qpqpZn "#
• n1 = n2 = n: Cì mÉu nghiªn cøu cÇn cã !
• p1,p2: Tû lÖ m¾c bÖnh t¬ng tù nh nhãm 1 vµ 2 (theo NC tríc hoÆc nghiªn cøu thö)
• Δ: Kho¶ng sai lÖch mong muèn gi÷a 2 tham sè quÇn
• thÓ (P1 ‒ P2) !
• α: Møc ý nghÜa thèng kª thêng lµ 0,05 hoÆc 0,01. !
• Møc sai lÇm lo¹i 2 cho phÐp
• Gi¸ trÞ Z thu ®îc tõ b¶ng Z øng víi gi¸ trÞ
Cì mÉu kiÓm ®Þnh 2 tû lÖ
),( !"Z
hoÆc
!" ,!
221
22112),( )( PP
qpqpZn!
+= "#
Cì mÉu kiÓm ®Þnh 2 gi¸ trÞ trung b×nh
• n1=n2=n: Cì mÉu nghiªn cøu cÇn cã !
• s: §é lÖch chuÈn tõ NC tríc hoÆc NC thö = [(s1+s2)/2]!
• Δ: Kho¶ng sai lÖch mong muèn gi÷a 2 tham sè quÇn
• thÓ !
• α: Møc ý nghÜa thèng kª thêng lµ 0,05 hoÆc 0,01. !
• Møc sai lÇm lo¹i 2 cho phÐp
• Gi¸ trÞ Z thu ®îc tõ b¶ng Z øng víi gi¸ trÞ
2
22
),(2!
=sZn "#
),( bZ !
hoÆc 221
22
),( )(2µµ!" #
=sZn
)( 21 µµ !
!" ,!
Cì mÉu trong nghiªn cøu bÖnh chøng
- p1: Tû lÖ ph¬i nhiÔm víi yÕu tè nguy c¬ ®îc íc lîng cho nhãm bÖnh.
- p0: Tû lÖ ph¬i nhiÔm víi yÕu tè nguy c¬ ®îc íc lîng cho nhãm chøng (p1 vµ p0 ®îc lÊy tõ kÕt qu¶ cña nghiªn cøu tríc hoÆc nghiªn cøu thö).
- ε: %Møc ®é chÝnh x¸c mong muèn (chªnh lÖch cho phÐp gi÷a tû suÊt chªnh (OR) thùc cña quÇn thÓ OR thu ®îc tõ mÉu).
[ ] [ ]{ }2
00112/
2
)]1[ln()1(/1)1(/1
!"
#
#+#=
ppppZn
)1()()(
00
01 ppOR
pORp
!+=
Cì mÉu trong nghiªn cøu thuÇn tËp [ ] [ ]
20011
2/2
)]1[ln(/)1(/)1(
!"
#
#+#=
ppppZn
p1: Tû lÖ m¾c bÖnh ®îc íc lîng trong nhãm tiÕp xóc víi yÕu tè nguy c¬
p0: Tû lÖ m¾c bÖnh ®îc íc lîng cho nhãm kh«ng tiÕp xóc víi yÕu tè nguy c¬. Tû lÖ p1 vµ p0 ®îc lÊy tõ kÕt qu¶ cña NC tríc hoÆc NC thö.
ε: Møc ®é chÝnh x¸c mong muèn (chªnh lÖch cho phÐp gi÷a nguy c¬ t¬ng ®èi (RR) thùc cña quÇn thÓ vµ RR thu ®îc tõ mÉu).
01 )( pRRp =
Related Documents
