Trang chủ Dịch vụ tư vấn Hướng dẫn đánh giá độ tương đồng thiết bị khi có nhiều hơn 2 thiết bị bằng ANOVA

Hướng dẫn đánh giá độ tương đồng thiết bị khi có nhiều hơn 2 thiết bị bằng ANOVA

18 min read
0
0
87

Trong bài viết trước về Hướng dẫn đánh giá độ tương đồng thiết bị . Chúng tôi đã trình bày với bạn đọc về phương pháp đánh giá độ tương đồng giữa 2 thiết bị bằng cách sử dụng F-test và t-test. F-test (chuẩn F – Fisher) dùng để so sánh độ lặp lại giữa 2 thiết bị, t-test (chuẩn t – Student) dùng để so sánh 2 giá trị trung bình của 2 thiết bị.

Sau khi bài viết đăng tải. Một số anh chị đồng nghiệp có phản hồi lại rằng cách này rất tốt để so sánh tương đồng giữa 2 thiết bị với nhau. Tuy nhiên để so sánh khi có nhiều hơn 2 thiết bị (3, 4, 5…thiết bị) thì chưa biết phải làm sao? Liệu có thể dùng t-test để so sánh được không?

Chúng tôi xin trả lời rằng các bạn không nên dùng t-test để so sánh trong trường hợp này vì:

– Khi có nhiều thiết bị thì tổng số lượng các cặp so sánh phải tính là rất nhiều (ví dụ có 10 thiết bị sẽ mất 55 cặp so sánh).

– Cho kết quả “dương tính giả” nhiều hơn.

Vậy phương pháp nào là phù hợp nhất để so sánh tương đồng khi có > 2 thiết bị? Câu trả lời là sử dụng so sánh ANOVA (phương pháp phân tích phương sai). Để tìm hiểu kỹ hơn về ANOVA các bạn đồng nghiệp có thể tham khảo các tài liệu chuyên sâu về phân tích thống kê. Ở đây tôi chỉ ứng dụng ANOVA để dùng so sánh tương đồng thiết bị.

Phương pháp này hơi phức tạp do vậy tôi sẽ hướng dẫn trực tiếp trên 1 ví dụ cụ thể để các bạn đồng nghiệp dễ hình dung hơn.

Ví dụ tôi muốn đánh giá độ tương đồng của xét nghiệm men gan (AST) trên 3 hệ thống máy của hãng A là Thiết bị 1, Thiết bị 2, Thiết bị 3. Tôi thực hiện lấy 2 mẫu huyết tương của bệnh nhân ở 2 nồng độ trung bình và cao. Tôi đưa vào phân tích trên 3 hệ thống máy, mỗi hệ thống phân tích lặp 10 lần thu được kết quả như sau:

Bây giờ tôi cần xem xét xem  3 thiết bị này có tương đồng với nhau không bằng cách sử dụng phân tích ANOVA.

Để phân tích ANOVA các bạn có thể sử dụng nhiều công cụ phân tích chuyên dụng như SPSS, STATA, SAS, R… nhưng tôi thì không chuyên mấy cái này nên sẽ sử dụng công cụ đơn giản nhất là Excel.

Cách làm như sau:

– Bạn phải so sánh từng nồng độ riêng cho 3 thiết bị (gọi là phương pháp One Way ANOVA).

–  Vào “Data-> Chọn “Data Analysis

– Bảng Data Analysis xuất hiện -> Chọn “Anova: Single Factor” (phân tích Anova 1 yếu tố) -> Chọn OK.

– Bảng Anova: Single Factor xuất hiện.

– Trong bảng này phần Input Range: bạn bôi đen phần dữ liệu muốn phân tích. (ví dụ muốn phân tích cho mức bình thường chọn từ B4-D14, mức bệnh lý chọn từ E4-G14, bao gồm cả tiêu đề).

– Phần Grouped By: bạn chọn Columns do dữ liệu đang sắp xếp theo cột.

– Phần Alpha: Bạn để 0.05 (tương ứng phân phối chuẩn 95%).

– Phần Output Range bạn chọn vị trí để kết quả tính toán ANOVA xuất hiện. -> Chọn OK

– Bảng phân tích sẽ xuất hiện.

– Bạn làm lần lượt cho cả 2 mức nồng độ. Trong ví dụ trên kết quả tôi có như sau:

– Bạn nhìn vào 2 bảng trên: bên trái là nồng độ bình thường, bên phải là nồng độ cao. Trong 2 bảng này có rất nhiều giá trị đã được tính toán.

– Bạn nhìn vào dòng Between Groups. Bạn nhìn tiếp vào giá trị FF crit. Nếu F< F crit thì các thiết bị là tương đồng. Ngược lại nếu F> F crit thì các thiết bị không có sự tương đồng. Quay lại ví dụ trên bạn sẽ thấy  ở nồng độ thấp F > F crit ( 16.1223037 > 3.35413083) do vậy ở nống độ này 3 thiết bị không tương đồng. Ngược lại ở nồng độ cao F < F crit (0.593605 < 3.35413083) có nghĩa là 3 thiết bị tương đồng.

Như vậy qua phân tích One Way ANOVA chúng ta đã có kết quả là ở nồng độ AST mức bình thường 3 thiết bị không tương đồng, ở nồng độ AST mức cao 3 thiết bị có sự tương đồng. Bạn có thể kết luận ngay vào phiếu đánh giá.

Tuy nhiên với trường hợp 3 thiết bị không tương đồng ở trên bạn cần xem xét sâu hơn để xem là thiết bị nào không tương đồng với 2 thiết bị còn lại hoặc có phải cả 3 thiết bị cùng không tương đồng với nhau. Lúc này bạn cần phân tích sâu hơn bằng cách sử dụng Phân tích hậu định (post hoc analysis) trong ANOVA. Nếu bạn sử dụng SPSS hoặc R có thể tiếp tục lựa chọn phân tích này bằng các sử dụng kiểm nghiệm phổ biến như Tukey. Ở đây tôi đang dùng Excel nên sẽ tiếp tục sử dụng Excel để phân tích post hoc test và phương pháp tôi sử dụng là Tukey-Kramer. Dưới đây là bảng Tukey-Kramer tôi đã xây dựng:

Và kết quả cho ra là thiết bị 1 và 2 là tương đồng với nhau, thiết bị 1 và 3 không tương đồng, thiết bị 2 và 3 không tương đồng. Như vậy có thể thấy thiết bị 3 không có sự tương đồng với 2 thiết bị 1 và 2. Bạn kết luận vào phiếu đánh giá.

Trên đây là hướng dẫn đánh giá độ tương đồng thiết bị khi có 3 thiết bị bằng ANOVA. Nếu bạn có nhiều hơn 3 thiết bị thì có thể tiếp tục phân tích như trên nhưng cần có thêm các cặp so sánh. 

Nhìn chung việc đánh giá độ tương đồng cho nhiều hơn 2 thiết bị là tương đối phức tạp, đòi hỏi bạn phải có kiến thức sâu về phân tích thống kê. 

Hiện tại chúng tôi có hướng dẫn và cung cấp bộ công cụ giúp các phòng xét nghiệm đánh giá độ tương đồng khi có 2 thiết bị. Khi có nhiều hơn 2 thiết bị chúng tôi sẽ hỗ trợ để các bạn phân tích trong các trường hợp cụ thể theo đặc thù của từng phòng. 

Phòng xét nghiệm của bạn có đang sử dụng phương pháp này để đánh giá độ tương đồng hay không? Nếu các bạn có cách đánh giá nào hay hơn vui lòng chia sẻ cùng chúng tôi và cộng đồng. 

Mọi khó khăn vướng mắc vui lòng liên hệ trực tiếp:

Cao Văn Tuyến/ 0913.334.212 hoặc  0978.336.115.

Email: chatluongxetnghiem@gmail.com.

Xem thêm các bài viết tương tự
Xem thêm với tuyenlab
Xem thêm trong Dịch vụ tư vấn

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Website này sử dụng Akismet để hạn chế spam. Tìm hiểu bình luận của bạn được duyệt như thế nào.

Bài viết đề xuất

Cần thiết lập bao nhiêu bộ hồ sơ QLCL để đáp ứng yêu cầu theo quyết định 2429?

5.0 02 Hồ sơ là tập hợp các biểu mẫu đã có nội dung (viết tay hoặc đánh máy), hoặc các dữ …