Phần mềm Epidata, được phát triển bởi Jens M. Lauritsen và Michael Bruus, là một công cụ mạnh mẽ hỗ trợ nhập, quản lý, phân tích và trình bày dữ liệu, đặc biệt hữu ích trong lĩnh vực y tế công cộng. Phần mềm này hoàn toàn miễn phí, chạy trên môi trường Windows và tương thích với nhiều hệ điều hành khác.
Bài viết này thảo luận về việc lựa chọn kiểm định thống kê phù hợp trong nghiên cứu khoa học sức khỏe. Việc lựa chọn này, thoạt nhìn có vẻ phức tạp, nhưng thực ra khá đơn giản nếu hiểu rõ câu hỏi nghiên cứu, loại dữ liệu, và cỡ mẫu. Bài viết tập trung vào hai loại biến số: biến rời rạc và biến liên tục.
Tài liệu này đề cập đến nghiên cứu khoa học (NCKH) và các yếu tố ảnh hưởng đến tính chính xác của kết quả nghiên cứu, bao gồm bias (thiên lệch) và confounder (nhiễu). Trong nghiên cứu, bias là sự sai lệch có hệ thống làm méo mó kết quả, dẫn đến kết luận không chính xác. Có nhiều loại bias như selection bias (thiên lệch chọn mẫu), information bias (thiên lệch thông tin), và publication bias (thiên lệch công bố). Những sai lệch này có thể phát sinh từ phương pháp thu thập dữ liệu, thiết kế nghiên cứu hoặc phân tích kết quả.
Nghiên cứu khoa học trong y học tìm kiếm kiến thức và kỹ thuật mới để cải thiện việc chăm sóc sức khỏe. Có ba loại nghiên cứu chính: nghiên cứu cơ bản tìm hiểu bản chất sự kiện, hiện tượng ở con người và cộng đồng, làm nền tảng cho ứng dụng trong y học và y tế công cộng; nghiên cứu dịch tễ xác định yếu tố nguy cơ, nguyên nhân bệnh tật ở cá nhân và quần thể, làm cơ sở cho y học dự phòng; và nghiên cứu lâm sàng thực hiện trên bệnh nhân để tìm hiểu tiến triển bệnh, xác định yếu tố ảnh hưởng đến kết quả bệnh, phát triển kỹ thuật chẩn đoán và điều trị.
Tài liệu này thảo luận về nghiên cứu định tính và định lượng, nêu bật đặc điểm, phương pháp thu thập dữ liệu, ưu điểm và hạn chế của từng loại, cũng như sự kết hợp của chúng.
Tài liệu hướng dẫn cách thiết kế và thực hiện một cuộc điều tra sức khỏe cộng đồng, từ việc xác định vấn đề ưu tiên, thiết kế quy trình, đến phân tích dữ liệu và viết báo cáo. Mục tiêu chính là giúp người đọc có thể xác định vấn đề sức khỏe cộng đồng, thiết kế quy trình điều tra, thực hành điều tra tại địa phương và phân tích mối quan hệ giữa các biến số.
EpiData là một phần mềm miễn phí, đơn giản, dễ sử dụng, hỗ trợ nhập và quản lý số liệu. Nó được thiết kế bởi Jens M. Lauritsen và Michael Bruus.
Một số đặc điểm nổi bật khác bao gồm:
EpiData là một phần mềm mã nguồn mở được phát triển để nhập, quản lý và phân tích dữ liệu trong nghiên cứu dịch tễ học, thống kê y tế và các lĩnh vực liên quan. Phần mềm này được thiết kế nhằm giúp người dùng nhập dữ liệu một cách nhanh chóng, chính xác và hỗ trợ các phương pháp phân tích thống kê cơ bản.
Tài liệu trình bày các khái niệm và quy trình quan trọng trong thống kê và phân tích dữ liệu. Nắm vững các kiến thức này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về cách thu thập, xử lý, phân tích và diễn giải dữ liệu, từ đó đưa ra các quyết định dựa trên bằng chứng.
