Phương Pháp Nghiên Cứu Khoa Học Thống Kê Y Học 1

Chuyên khảo y tế phân tích Phương pháp nghiên cứu khoa học thống kê y học 1, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.

• Tác giả: ThS. Nguyễn Thế Dũng
• Trường học: Trường Đại Học Y Khoa Phạm Ngọc Thạch
• Chuyên ngành: Thống Kê Y Học
• Đề tài: Phương Pháp Nghiên Cứu Thống Kê Y Học Hiệu Quả
• Loại tài liệu: Bài Giảng
• Năm xuất bản: 2010
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• 1. Baøi 1: KHAÙI NIEÄM veà THOÁNG KEÂ Y HOÏC vaø CAÙCH SAÉP XEÁP & TOÅ CHÖÙC SOÁ LIEÄU
• 1.1. MOÄT SOÁ KHAÙI NIEÄM CÔ BAÛN
• 1.2. DAÂN SOÁ (Quaàn theå – Population)
• 1.3. MAÃU (Sample)
• 1.4. SÖÏÏ ÑO LÖÔØNG vaø THANG ÑO LÖÔØNG (Measurement & Measurement Scale)
• 1.4.1. Thang ñònh danh (Nominal Scale)
• 1.4.2. Thang thöù töï (Ordinal Scale)
• 1.4.3. Thang khoaûng (Interval Scale)
• 1.4.4. Thang Tæ soá (Ratio Scale)
• 1.5. CHUOÃI THOÁNG KEÂ (Ordered array)
• 1.6. PHAÂN PHOÁI TAÀN SOÁ (Frequency Distribution)
• 1.6.1. Phaân nhoùm soá lieäu
• 1.6.2. Laäp baûng phaân phoái taàn soá KCL
• 1.6.3. Laäp baûng phaân phoái taàn soá, taàn soá doàn, taàn soá töông ñoái, taàn soá töông ñoái doàn KCL
• 1.6.4. Laäp bieåu ñoà Histogram
• 1.6.5. Laäp bieåu ñoà thaân–vaø–laù (Stem-and-leaf)
• 2. Baøi 2: TOÙM TAÉT SOÁ LIEÄU
• 2.1. GIÔÙI THIEÄU
• 2.2. SOÁ ÑO KHUYNH HÖÔÙNG TAÄP TRUNG (Measures of Central Tendency)
• 2.2.1. Soá troäi (Mode)
• 2.2.2. Soá trung bình toaùn hoïc (Arithmatic Mean)
• 2.2.3. Soá trung bình gia troïng (Weighted mean)
• 2.2.4. Trimmed mean (soá trung bình goïn) vaø Winsorized mean (soá trung bình gaùn)
• 2.3. SOÁ ÑO KHUYNH HÖÔÙNG PHAÂN TAÙN (Measures of Dispersion)
• 2.3.1. Phöông sai (Variance)
• 2.3.2. Ñoä leäch chuaùn (Standard Deviation)
• 2.4. Baùch phaân vò vaø Töù phaân vò (Percentiles and Quartiles)
• 3. Baøi 3: PHAÂN PHOÁI XAÙC SUAÁT (Probability distributions)
• 3.1. PHAÂN PHOÁI XAÙC SUAÁT (PPXS) CUÛA CAÙC BIEÁN SOÁ RÔØI
• 3.2. PHAÂN PHOÁI XAÙC SUAÁT (PPXS) CUÛA CAÙC BIEÁN SOÁ LIEÂN TUÏC
• 3.2.1. Giôùi thieäu
• 3.2.2. PHAÂN PHOÁI BÌNH THÖÔØNG (Normal distribution)

Tóm tắt

I. Tổng quan về Phương Pháp Nghiên Cứu Thống Kê Y Học Hiệu Quả

Phương pháp nghiên cứu thống kê y học là một lĩnh vực quan trọng trong y học, giúp thu thập và phân tích dữ liệu để đưa ra các quyết định y tế chính xác. Việc áp dụng các phương pháp thống kê trong nghiên cứu y học không chỉ giúp cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe mà còn hỗ trợ trong việc phát hiện và điều trị bệnh tật. Các phương pháp này bao gồm thu thập dữ liệu, phân tích và diễn giải kết quả, từ đó đưa ra các khuyến nghị dựa trên bằng chứng.

1.1. Khái niệm cơ bản về thống kê y học

Thống kê y học là một nhánh của thống kê áp dụng vào lĩnh vực y tế, bao gồm việc thu thập, phân tích và diễn giải dữ liệu y tế. Nó giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến sức khỏe và bệnh tật.

1.2. Tầm quan trọng của thống kê trong nghiên cứu y học

Thống kê đóng vai trò quan trọng trong việc thiết kế nghiên cứu, phân tích dữ liệu và đưa ra kết luận. Nó giúp xác định mối quan hệ giữa các biến số và hỗ trợ trong việc ra quyết định y tế.

II. Các Thách Thức trong Nghiên Cứu Thống Kê Y Học

Nghiên cứu thống kê y học đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm việc thu thập dữ liệu chính xác, xử lý dữ liệu thiếu sót và đảm bảo tính khách quan trong phân tích. Những thách thức này có thể ảnh hưởng đến độ tin cậy của kết quả nghiên cứu. Việc hiểu rõ các thách thức này là cần thiết để cải thiện quy trình nghiên cứu và đảm bảo rằng các kết quả đạt được là chính xác và có thể áp dụng trong thực tiễn.

2.1. Vấn đề về dữ liệu thiếu sót

Dữ liệu thiếu sót có thể dẫn đến sai lệch trong kết quả nghiên cứu. Việc xử lý dữ liệu thiếu sót là một thách thức lớn trong thống kê y học, đòi hỏi các phương pháp phù hợp để giảm thiểu tác động của nó.

2.2. Đảm bảo tính khách quan trong phân tích

Tính khách quan là yếu tố quan trọng trong nghiên cứu y học. Các nhà nghiên cứu cần phải tránh các thiên lệch trong quá trình thu thập và phân tích dữ liệu để đảm bảo rằng kết quả là chính xác và đáng tin cậy.

III. Phương Pháp Nghiên Cứu Thống Kê Y Học Hiệu Quả

Có nhiều phương pháp nghiên cứu thống kê y học hiệu quả, bao gồm nghiên cứu mô tả, nghiên cứu phân tích và nghiên cứu can thiệp. Mỗi phương pháp có những ưu điểm và nhược điểm riêng, và việc lựa chọn phương pháp phù hợp là rất quan trọng để đạt được kết quả nghiên cứu tốt nhất.

3.1. Nghiên cứu mô tả

Nghiên cứu mô tả giúp cung cấp cái nhìn tổng quan về tình hình sức khỏe trong một quần thể. Phương pháp này thường được sử dụng để xác định các đặc điểm của bệnh tật và các yếu tố nguy cơ.

3.2. Nghiên cứu phân tích

Nghiên cứu phân tích nhằm mục đích xác định mối quan hệ giữa các biến số. Phương pháp này thường sử dụng các kỹ thuật thống kê để phân tích dữ liệu và đưa ra kết luận.

3.3. Nghiên cứu can thiệp

Nghiên cứu can thiệp được thực hiện để đánh giá hiệu quả của một can thiệp y tế. Phương pháp này giúp xác định liệu can thiệp có mang lại lợi ích cho bệnh nhân hay không.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn của Nghiên Cứu Thống Kê Y Học

Nghiên cứu thống kê y học có nhiều ứng dụng thực tiễn trong việc cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe. Các kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng để phát triển các chương trình y tế, cải thiện quy trình điều trị và nâng cao nhận thức về sức khỏe cộng đồng. Việc áp dụng các phương pháp thống kê trong thực tiễn giúp các nhà quản lý y tế đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng.

4.1. Phát triển chương trình y tế

Các kết quả từ nghiên cứu thống kê có thể được sử dụng để phát triển các chương trình y tế nhằm cải thiện sức khỏe cộng đồng. Điều này bao gồm việc xác định các vấn đề sức khỏe chính và thiết kế các can thiệp phù hợp.

4.2. Cải thiện quy trình điều trị

Nghiên cứu thống kê giúp xác định các phương pháp điều trị hiệu quả nhất. Điều này có thể dẫn đến việc cải thiện quy trình điều trị và nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe cho bệnh nhân.

V. Kết Luận và Tương Lai của Nghiên Cứu Thống Kê Y Học

Nghiên cứu thống kê y học đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện sức khỏe cộng đồng. Tương lai của lĩnh vực này sẽ phụ thuộc vào việc phát triển các phương pháp nghiên cứu mới và cải thiện quy trình phân tích dữ liệu. Việc áp dụng công nghệ mới trong nghiên cứu thống kê sẽ mở ra nhiều cơ hội mới cho các nhà nghiên cứu y học.

5.1. Xu hướng phát triển trong nghiên cứu

Các xu hướng mới trong nghiên cứu thống kê y học bao gồm việc sử dụng công nghệ thông tin và phân tích dữ liệu lớn. Điều này sẽ giúp cải thiện khả năng phân tích và đưa ra kết luận chính xác hơn.

5.2. Tương lai của thống kê y học

Tương lai của thống kê y học sẽ tiếp tục phát triển với sự hỗ trợ của công nghệ. Các nhà nghiên cứu cần phải thích nghi với những thay đổi này để đảm bảo rằng họ có thể cung cấp các kết quả nghiên cứu có giá trị cho cộng đồng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

TRÖÔØNG ÑAÏI HOÏC Y KHOA PHAÏM NGOÏC THAÏCH DÖÏ AÙN U-PNT-03 PHÖÔNG PHAÙP NGHIEÂN CÖÙU KHOA HOÏC (LÔÙP CÔ BAÛN 3) PHẦN THỐNG KÊ Y HỌC 1 Thaùng 3/2010 Baøi 1 KHAÙI NIEÄM veà THOÁNG KEÂ Y HOÏC vaø CAÙCH SAÉP XEÁP & TOÅ CHÖÙC SOÁ LIEÄU ThS. Nguyeãn Theá Duõng MUÏC TIEÂU: Sau khi hoïc xong baøi naøy, hoïc vieân coù theå: 1/ Phaân bieät ñuùng caùc loaïi bieán soá thöôøng duøng trong thoáng keâ y hoïc 2/ Phaân bieät ñöôïc caùc thang ño löôøng duøng trong thoáng keâ y hoïc 3/ Bieát caùch thieát laäp caùc baûng phaân phoái taàn soá, taàn soá töông ñoái, taàn soá doàn, taàn soá töông ñoái doàn 4/ Phaùt bieåu ñuùng yù nghóa cuûa soá lieäu trong caùc baûng phaân phoái taàn soá, taàn soá töông ñoái, taàn soá doàn, taàn soá töông ñoái doàn I. MOÄT SOÁ KHAÙI NIEÄM CÔ BAÛN : Thoáng keâ hoïc (Statistics): laø moân hoïc veà caùch : 1 thu thaäp, toå chöùc, toùm taét vaø phaân tích soá lieäu 2 ruùt ra nhöõng suy dieãn cho toaøn boä (soá lieäu) töø keát quaû khaûo saùt 1 phaàn cuûa soá lieäu. Thoáng keâ sinh hoïc (Biostatistics): laø thoáng keâ hoïc coù soá lieäu phaân tích coù nguoàn goác sinh hoaëc y hoïc.

Bieán soá (Variable): laø ñaëc tính coù theå mang nhieàu giaù trò khaùc nhau ôû ngöôøi, nôi choán, vaät khaùc nhau. – Bieán soá ñònh löôïng (Quantitative variable): laø bieán soá coù theå ño ñaïc ñöôïc baèng caùc pheùp ño löôøng thoâng thöôøng. Soá ño thöïc hieän treân caùc bieán soá ñònh löôïng chuyeån taûi thoâng tin veà soá (khoái) löôïng. – Bieán soá ñònh tính (Qualitative variable) : laø bieán soá khoâng theå ñöôïc ño baèng nhöõng pheùp ño löôøng thoâng thöôøng, maø chæ coù theå ñöôïc nhoùm loaïi (categorized).

Soá ño thöïc hieän treân caùc bieán soá ñònh tính chuyeån taûi thoâng tin veà thuoäc tính. – Bieán soá ngaãu nhieân (Random variable): laø bieán soá maø caùc giaù trò coù ñöôïc laø keát quaû cuûa caùc yeáu toá mang tính cô hoäi (chance factors) khoâng theå tieân ñoaùn chính xaùc tröôùc ñöôïc. Caùc giaù trò coù ñöôïc qua caùc phöông phaùp ño löôøng ñöôïc goïi laø caùc quan saùt (observations) hoaëc soá ño easurements) – Bieán soá ngaãu nhieân rôøi (Discrete random variable): laø bieán soá ñaëc tröng bôûi caùc khoaûng troáng giöõa caùc giaù trò. ⎯ Bieán soá ngaãu nhieân lieân tuïc (Continous random variable): laø bieán soá khoâng coù caùc khoaûng troáng giöõa caùc giaù trò.

DAÂN SOÁ (Quaàn theå – Population): laø taäp hôïp lôùn nhaát caùc thöïc theå maø ta quan taâm ôû 1 thôøi ñieåm xaùc ñònh. 1 Neáu ño moät bieán soá treân töøng thöïc theå cuûa daân soá, chuùng ta seõ coù 1 daân soá caùc giaù trò cuûa bieán soá ñoù. Daân soá caùc giaù trò laø taäp hôïp lôùn nhaát caùc giaù trò cuûa 1 bieán soá ngaãu nhieân maø ta quan taâm ôû 1 thôøi ñieåm xaùc ñònh. MAÃU (Sample): laø 1 phaàn (boä phaän) cuûa 1 daân soá.

SÖÏÏ ÑO LÖÔØNG vaø THANG ÑO LÖÔØNG (Measurement & Measurement Scale) Söï ño löôøng ñöôïc ñònh nghóa laø söï gaùn con soá cho caùc vaät theå hoaëc bieán coá theo 1 heä thoáng qui taéc. Do vieäc ño löôøng ñöôïc thöïc hieän vôùi nhieàu heä thoáng qui taéc khaùc nhau neân phaûi coù nhieàu thang ño löôøng khaùc nhau. Thang ñònh danh (Nominal Scale): laø thang ño löôøng (ôû möùc ñoä) thaáp nhaát vaø chæ bao goàm vieäc “ñaët teân” cho caùc quan saùt hoaëc phaân loaïi chuùng vaøo caùc nhoùm ñoäc laäp hoã töông (mutually exclusive). Thí duï: caùc chaån ñoaùn y khoa (beänh cao huyeát aùp, beänh noäi tieát, v.), caùc thöïc theå nhò phaân nhö nam-nöõ, beänh-khoûe, v.

Thang thöù töï (Ordinal Scale): laø thang ño löôøng bao goàm khoâng chæ vieäc ñònh danh maø coøn phaân haïng (rank) caùc nhoùm loaïi theo 1 soá tieâu chuaån naøo ñoù. Thí duï: beänh (raát naëng, naëng, vöøa, nheï), tình traïng kinh teá (cao, vöøa, keùm), v. Löu yù laø möùc ñoä khaùc bieät giöõa caùc 2 soá ño thuoäc 2 nhoùm loaïi ñaõ phaân haïng khoâng ñöôïc bieát laø baèng bao nhieâu. Thang khoaûng (Interval Scale): tinh vi hôn thang thöù töï ôû choã khoaûng caùch giöõa hai soá ño baát kyø ñöôïc bieát roõ.

Thí duï: hieäu cuûa soá ño 20 vaø 30 baèng vôùi hieäu cuûa soá ño 30 vaø 40. Thang khoaûng duøng 1 ñôn vò veà khoaûng caùch vaø moät ñieåm zero ñöôïc choïn tuøy yù. Tuy nhieân ñieåm zero trong tröôøng hôïp naøy khoâng phaûi laø zero thaät söï (chæ thò söï hoaøn toaøn khoâng coù khoái löôïng ñang ñöôïc ño). Thí duï roõ nhaát veà thang khoaûng laø caùch ño nhieät ñoä, trong ñoù 00 C khoâng ñoàng nghóa vôùi vieäc hoaøn toaøn khoâng coù nhieät löôïng naøo.Thang khoaûng laø moät thang ñònh löôïng.

Thang Tæ soá (Ratio Scale): laø thang ño löôøng ôû möùc ñoä cao nhaát, ñaëc tröng bôûi söï baèng nhau cuûa caùc tæ soá cuõng nhö cuûa caùc khoaûng coù theå ñöôïc ñònh roõ. Ñieåm cô baûn cuûa thang tæ soá laø coù ñieåm zero thaät. Thí duï: chieàu cao, caân naëng, chieàu daøi,v. CHUOÃI THOÁNG KEÂ (Ordered array) : laø danh muïc caùc giaù trò cuûa 1 taäp hôïp soá lieäu xeáp theo thöù töï töø giaù trò nhoû ñeán giaù trò lôùn.

PHAÂN PHOÁI TAÀN SOÁ (quency Distribution) 1. Phaân nhoùm soá lieäu: soá lieäu coù theå ñöôïc toå chöùc, saép xeáp baèng caùch phaân vaøo nhieàu nhoùm (Khoaûng caùch lôùp – KCL). Caùch tính soá KCL Soá KCL cuûa 1 taäp hôïp soá lieäu thöôøng khoâng neân nhoû hôn 6 vaø khoâng lôùn hôn 15. Ñeå chính xaùc hôn, coù theå duøng coâng thöùc Sturges ñeå tính soá KCL : k = 1 + 3,322 (log10 n) vôùi k : soá KCL & n : soá giaù trò coù ñöôïc Thí du: coù taäp hôïp soá lieäu goàm 57 giaù trò, neân phaân vaøo bao nhieâu KCL thì vöøa? n = 57 log10 57 = 1,7559 k = 1 + 3,322 (1,7559) ≈ 7 Caùch tính ñoä roäng cuûa KCL w : ñoä roäng cuûa KCL R w = vôùi R: bieân ñoä cuûa chuoãi soá lieäu k Thí duï: coù taäp hôïp soá lieäu goàm 57 giaù trò, giaù trò lôùn nhaát laø 79 vaø giaù trò nhoû nhaát laø 12.

Tính ñoä roäng cuûa caùc KCL? 79 − 12 w = = 9, 6 ≈ 10 7 Taäp hôïp 57 giaù trò laø caân naëng tính baèng ounces cuûa 57 khoái u aùc tính laáy ra töø buïng cuûa 57 beänh nhaân : 68 63 42 27 30 36 28 32 79 27 22 23 24 25 44 65 43 25 74 51 36 42 28 31 28 25 45 12 57 51 12 32 49 38 42 27 31 50 38 21 16 24 69 47 23 22 43 27 49 28 23 19 46 30 43 49 12 3 2. Laäp baûng phaân phoái taàn soá KCL Taàn soá 10 – 19 5 20 – 29 19 30 – 39 10 40 – 49 13 50 – 59 4 60 – 69 4 70 – 79 2 57 3. Laäp baûng phaân phoái taàn soá, taàn soá doàn, taàn soá töông ñoái, taàn soá töông ñoái doàn KCL Taàn soá Taàn soá doàn Taàn soá Taàn soá töông ñoái töông ñoái doàn 10 – 19 5 5 0,0877 0,0877 20 – 29 19 24 0,3333 0,4210 30 – 39 10 34 0,1754 0,5964 40 – 49 13 47 0,2281 0,8245 50 – 59 4 51 0,0702 0,8947 60 – 69 4 55 0,0702 0,9649 70 – 79 2 57 0,0351 1,0000 57 1,0000 Löu yù: Tuøy theo nhu caàu maø choïn coät (taàn soá, taàn soá töông ñoái, taàn soá doàn, taàn soá töông ñoái doàn) ñeå trình baøy. Thoâng thöôøng nhaát laø trình baøy taàn soá vaø taàn soá töông ñoái (tính baèng %) trong cuøng 1 baûng.

Laäp bieåu ñoà Histogram Histogram laø bieåu ñoà phaân phoái taàn soá hình que (coät) ñaëc bieät cuûa caùc bieán soá lieân tuïc. Do laø bieåu ñoà laø cuûa bieán soá lieân tuïc neân khi trình baøy caàn phaûi duøng caùc giôùi haïn thaät cuûa caùc KCL. Tìm giôùi haïn thaät cuûa 1 KCL baèng caùch tröø ñi ½ ñôn vò ñoái vôùi giôùi haïn döôùi vaø coäng theâm ½ ñôn vò ñoái vôùi giôùi haïn treân. 4 Baûng phaân phoái taàn soá duøng giôùi haïn thaät (ñeå veõ histogram) Giôùi haïn thaät Taàn soá cuûa KCL 9,5 – 19,5 5 19,5 – 29,5 19 29,5 – 39,5 10 39,5 – 49,5 13 49,5 – 59,5 4 59,5 – 69,5 4 69,5 – 79,5 2 Taàn soá 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 X 69,5 79,5 9,5 19,5 29,5 39,5 49,5 59,5 5.

Laäp bieåu ñoà ña giaùc taàn soá Bieåu ñoà ña giaùc taàn soá ñöôïc thieát laäp döïa treân histogram. Baèng caùch noái trung ñieåm cuûa caùc maët treân cuûa töøng oâ chöõ nhaät töôïng tröng cho taàn soá cuûa caùc KCL, ta seõ coù 1 ña giaùc taàn soá. Taàn oá 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 X 19,5http://www. Laäp bieåu ñoà thaân–vaø–laù (Stem-and-leaf) Thaân Laù 1 2 2 6 9 2 1 2 2 3 3 3 4 4 5 5 5 7 7 7 7 8 8 8 8 3 0 0 1 1 2 2 6 6 8 8 4 2 2 2 3 3 3 4 5 6 7 9 9 9 5 0 1 1 7 6 3 5 8 9 7 4 9 ---------------------------------------------------------- 6 Baøi 2 TOÙM TAÉT SOÁ LIEÄU MUÏC TIEÂU: Sau khi hoïc xong baøi naøy, hoïc vieân coù theå: 1/ Bieát caùch tính caùc soá ño khuynh höôùng taäp trung vaø phaùt bieåu ñuùng yù nghóa cuûa caùc soá ño naøy 2/ Bieát caùch tính caùc soá ño khuynh höôùng phaân taùn vaø phaùt bieåu ñuùng yù nghóa cuûa caùc soá ño naøy 3/ Bieát caùch thieát laäp caùc bieåu trình baøy caùc soá ño khuynh höôùng taäp trung vaø phaân taùn I.

GIÔÙI THIEÄU : Soá ño moâ taû (descriptive measure) laø phöông tieän toùm taét soá lieäu (TTSL). – Soá ño moâ taû tính ñöôïc töø soá lieäu cuûa 1 maãu ñöôïc goïi laø soá thoáng keâ (statistic) – Soá ño moâ taû tính ñöôïc töø soá lieäu cuûa 1 daân soá ñöôïc goïi laø thoâng soá (parameter) II. SOÁ ÑO KHUYNH HÖÔÙNG TAÄP TRUNG (Measures of Central Tendency) : Soá ño khuynh höôùng taäp trung chuyeån taûi thoâng tin veà giaù trò trung bình (average value) cuûa moät taäp hôïp soá lieäu. Ba soá ño khuynh höôùng taäp trung thöôøng duøng nhaát laø: soá troäi soá trung vò , vaø soá trung bình.

Soá troäi (Mode) : Soá troäi cuûa moät taäp hôïp giaù trò laø giaù trò xuaát hieän nhieàu laàn nhaát. Moät taäp hôïp giaù trò coù theå khoâng coù soá troäi naøo, hoaëc coù nhieàu hôn 1 soá troäi. Ñaëc ñieåm cuûa soá troäi Soá troäi coù theå ñöôïc söû duïng ñeå moâ taû soá lieäu ñònh tính. Neáu soá giaù trò laø moät soá leû, soá trung vò seõ laø giaù trò ñöùng ngay giöõa chuoãi thoáng keâ.

Neáu soá giaù trò laø moät soá chaün, soá trung vò seõ baèng soá trung bình cuûa 2 giaù trò ñöùng ngay giöõa chuoãi thoáng keâ. Ñaëc ñieåm cuûa soá trung vò: – Ñoäc nhaát (ñoái vôùi moãi taäp hôïp soá lieäu chæ coù 1 soá trung vò) – Ñôn giaûn (deã hieåu vaø deã tính toaùn) – Giaù trò cöïc (extreme values) khoâng gaây aûnh höôûng nhieàu ñeán soá trung vò.