Hai nghiên cứu về cùng một câu hỏi có thể cho kết quả trái ngược vì chúng khác nhau về người tham gia, cách can thiệp, cách đo lường, thiết kế nghiên cứu, hoặc đơn giản là do may rủi thống kê. Kết quả khác nhau không tự động có nghĩa một nghiên cứu sai và nghiên cứu kia đúng. Bài viết này giải thích các nguyên nhân thường gặp và cách đọc những tin tức có vẻ “mâu thuẫn” về khoa học.
Kết quả trái ngược có phổ biến không?
Khá phổ biến, nhất là trong các lĩnh vực như dinh dưỡng. Hai nhà nghiên cứu Schoenfeld và Ioannidis chọn ngẫu nhiên 50 nguyên liệu từ một cuốn sách dạy nấu ăn, rồi tìm các nghiên cứu về mối liên hệ giữa chúng với ung thư. Có 40 nguyên liệu từng được nghiên cứu. Trong các nghiên cứu tìm được, 39% kết luận nguy cơ ung thư tăng, 33% kết luận nguy cơ giảm. Tuy nhiên, khoảng 80% nghiên cứu chỉ có bằng chứng thống kê yếu, và các phân tích gộp thường cho tác động nhỏ hơn so với từng nghiên cứu riêng lẻ (Schoenfeld & Ioannidis, 2013).
Nói cách khác, khi các nghiên cứu nhỏ được đưa tin riêng lẻ, công chúng dễ thấy cùng một loại thực phẩm khi thì “gây ung thư”, khi thì “phòng ung thư”.
Những nguyên nhân nào khiến kết quả khác nhau?
Sổ tay Cochrane, tài liệu chuẩn về tổng quan hệ thống trong y học, chia nguồn gốc của sự khác biệt giữa các nghiên cứu thành hai nhóm chính (Deeks et al., 2024):
- Khác biệt lâm sàng: khác nhau về người tham gia, về can thiệp và về kết quả được đo.
- Khác biệt phương pháp: khác nhau về thiết kế nghiên cứu, công cụ đo lường và nguy cơ sai lệch.
Hai nhóm khác biệt này có thể dẫn đến tác động khác nhau giữa các nghiên cứu, mà giới nghiên cứu gọi là tính không đồng nhất (heterogeneity).
Khác nhau về người tham gia
Một nghiên cứu làm trên người trẻ khỏe mạnh có thể cho kết quả khác một nghiên cứu làm trên người cao tuổi có bệnh nền. Tương tự, kết quả ở một quốc gia có chế độ ăn, lối sống hay hệ thống y tế khác có thể không giống với nơi khác. Cả hai kết quả có thể cùng đúng, nhưng cho những nhóm người khác nhau.
Khác nhau về can thiệp và liều lượng
“Uống cà phê” trong một nghiên cứu có thể là một tách mỗi ngày, trong nghiên cứu khác là năm tách. “Tập thể dục” có thể là đi bộ nhẹ hoặc chạy cường độ cao. Khi can thiệp khác nhau, kết quả khác nhau là điều dễ hiểu.
Khác nhau về cách đo lường
Một nghiên cứu có thể đo kết quả bằng xét nghiệm máu, nghiên cứu khác dựa vào bảng hỏi người tham gia tự trả lời. Một nghiên cứu theo dõi trong vài tuần, nghiên cứu khác theo dõi trong nhiều năm. Những khác biệt này có thể làm thay đổi kết luận.
Khác nhau về thiết kế nghiên cứu
Nghiên cứu quan sát chỉ ghi nhận mối liên hệ và dễ bị ảnh hưởng bởi yếu tố gây nhiễu. Thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng kiểm soát tốt hơn các yếu tố này. Vì vậy, một nghiên cứu quan sát và một thử nghiệm có thể cho kết quả khác nhau về cùng một câu hỏi. Bạn có thể đọc thêm về cách phân biệt hai loại nghiên cứu này trong bài Làm sao kiểm tra một nghiên cứu được chia sẻ trên mạng?.
Vì sao nghiên cứu nhỏ dễ cho kết quả “bất ngờ”?
Vì kết quả của các nghiên cứu nhỏ dao động nhiều hơn do may rủi. Trong một bài báo được trích dẫn rộng rãi, Ioannidis lập luận rằng một phát hiện nghiên cứu càng ít khả năng đúng khi nghiên cứu có cỡ mẫu nhỏ, tác động đo được nhỏ, thiết kế và cách phân tích linh hoạt, có lợi ích tài chính liên quan, hoặc thuộc lĩnh vực đang “nóng” với nhiều nhóm cạnh tranh (Ioannidis, 2005).
Điều này không có nghĩa mọi nghiên cứu nhỏ đều sai. Nhưng khi một nghiên cứu nhỏ cho kết quả trái với nhiều nghiên cứu lớn trước đó, khả năng kết quả mới phản ánh may rủi là điều cần tính đến.
Kết quả trái ngược ảnh hưởng thế nào đến công chúng?
Khi liên tục gặp tin tức trái ngược, công chúng có thể bối rối và mất niềm tin vào các khuyến nghị. Một khảo sát trên 631 người trưởng thành tại Mỹ cho thấy những người tiếp xúc nhiều với thông tin dinh dưỡng mâu thuẫn trên truyền thông cảm thấy bối rối hơn về việc nên ăn gì. Sự bối rối này lại gắn với niềm tin rằng các nhà khoa học “liên tục thay đổi ý kiến”, và với sự hoài nghi cả những khuyến nghị vốn ít gây tranh cãi, như ăn nhiều rau quả hay tập thể dục (Nagler, 2014).
Lưu ý, đây là nghiên cứu cắt ngang, nên chỉ cho thấy mối liên hệ, chưa chứng minh quan hệ nhân quả. Tuy vậy, kết quả này gợi ý rằng cách đưa tin về các nghiên cứu “trái ngược” có thể ảnh hưởng rộng hơn chính chủ đề được đưa tin.
Khi gặp hai nghiên cứu trái ngược, nên làm gì?
- Đừng vội kết luận nghiên cứu nào sai. Hãy xem hai nghiên cứu khác nhau ở người tham gia, liều lượng, cách đo và thiết kế.
- Ưu tiên nghiên cứu có thiết kế mạnh hơn và cỡ mẫu lớn hơn, nhưng vẫn xem xét bối cảnh.
- Tìm các tổng quan hệ thống hoặc khuyến cáo của cơ quan chuyên môn, vì chúng đặt các nghiên cứu cạnh nhau. Vai trò của tổng hợp bằng chứng được giải thích trong bài Một nghiên cứu mới có đủ để kết luận điều gì đúng?.
- Chấp nhận rằng với một số câu hỏi, câu trả lời có thể là “còn tùy”, hoặc “chưa đủ bằng chứng”.
Câu hỏi thường gặp
Kết quả trái ngược có phải dấu hiệu khoa học không đáng tin?
Không hẳn. Kết quả khác nhau là một phần bình thường của quá trình nghiên cứu, nhất là khi một vấn đề mới được tìm hiểu. Chính việc so sánh và tổng hợp các kết quả khác nhau giúp khoa học tiến gần hơn đến câu trả lời chính xác.
Nghiên cứu mới hơn có luôn đúng hơn?
Không. Một nghiên cứu mới chưa chắc tốt hơn nghiên cứu cũ. Điều quan trọng là thiết kế, cỡ mẫu và chất lượng thực hiện, không phải năm công bố.
Làm sao biết một chủ đề còn đang tranh luận?
Nếu các tổng quan hệ thống gần đây kết luận bằng chứng “không nhất quán” hoặc có mức chắc chắn thấp, chủ đề đó vẫn còn mở. Khi đó, bạn nên thận trọng với mọi khẳng định chắc nịch từ cả hai phía. Cách các nhà khoa học diễn đạt những điều chưa chắc chắn được bàn trong bài Vì sao các nhà khoa học hay nói “chưa chắc chắn”?.
Kết luận
Hai nghiên cứu trái ngược nhau thường phản ánh sự khác biệt về người tham gia, cách can thiệp, cách đo lường, thiết kế hoặc may rủi thống kê, hơn là việc một bên cố tình sai. Khi gặp những tin tức có vẻ mâu thuẫn, hãy so sánh cách các nghiên cứu được thực hiện và tìm đến các nguồn tổng hợp bằng chứng, thay vì chọn kết quả mình muốn tin. Các nguyên tắc chung được tổng hợp trong bài Làm sao biết thông tin khoa học trên mạng có đáng tin?.
Đôi lời giới thiệu
Bài viết này được tổng hợp bởi Nguyễn Hoàng Anh Khoa (Dy Khoa), giảng viên Khoa Quan hệ công chúng và Truyền thông, Trường Đại học Văn Lang, và là người tốt nghiệp Thạc sĩ Truyền thông Khoa học và Thu hút Công chúng (Science Communication and Public Engagement) tại Universiti Malaya (UM), Malaysia. Đây là lĩnh vực chuyên môn cốt lõi mà anh được đào tạo bài bản và tiếp tục theo đuổi trong nghiên cứu, giảng dạy và thực hành nghề nghiệp.
Nếu bạn thấy bài viết có sai sót hoặc muốn góp ý, vui lòng gửi email về [email protected].
Tài liệu tham khảo
- Deeks, J. J., Higgins, J. P. T., Altman, D. G., McKenzie, J. E., & Veroniki, A. A. (2024). Chapter 10: Analysing data and undertaking meta-analyses. In J. P. T. Higgins, J. Thomas, J. Chandler, M. Cumpston, T. Li, M. J. Page, & V. A. Welch (Eds.), Cochrane handbook for systematic reviews of interventions (Version 6.5). Cochrane. https://www.cochrane.org/authors/handbooks-and-manuals/handbook/current/chapter-10
- Ioannidis, J. P. A. (2005). Why most published research findings are false. PLOS Medicine, 2(8), Article e124. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.0020124
- Nagler, R. H. (2014). Adverse outcomes associated with media exposure to contradictory nutrition messages. Journal of Health Communication, 19(1), 24-40. https://doi.org/10.1080/10810730.2013.798384
- Schoenfeld, J. D., & Ioannidis, J. P. A. (2013). Is everything we eat associated with cancer? A systematic cookbook review. The American Journal of Clinical Nutrition, 97(1), 127-134. https://doi.org/10.3945/ajcn.112.047142
