---
title: "\"Gấp 2,7 lần\" nghĩa là gì? Rủi ro tương đối, tuyệt đối"
description: "Đổi bội số \"gấp 2,7 lần\" thành số người trên 100: rủi ro tương đối, tuyệt đối, mức nền, kiểm tra qua một báo cáo thật và một ví dụ giả định."
url: "https://staging.khoi.co.uk/blog/rui-ro-tuong-doi-tuyet-doi"
lang: vi
author: "Lê Quốc Khôi"
date: 2026-11-02
updated: 2026-11-02
topics: ["Dữ liệu & phân tích"]
tags: ["Rủi ro tương đối", "Tỷ lệ cơ sở", "Tần suất tự nhiên", "Đọc hiểu số liệu"]
---

# "Gấp 2,7 lần" nghĩa là gì? Rủi ro tương đối và tuyệt đối

## Tóm tắt nhanh

- "Gấp 2,7 lần" là tỷ số giữa hai tỷ lệ, nên không cho biết có bao nhiêu người. Cùng bội số ấy có thể là thêm 5 người trên 100 hoặc thêm 38 người trên 100, tuỳ mức nền của nhóm so sánh.
- Báo cáo Women in the Workplace 2024 của McKinsey và LeanIn.Org có đúng bội số 2,7: 60 so với 22 trên 100 phụ nữ đã cân nhắc rời công ty, khi so nhóm gặp từ ba microaggression với nhóm không gặp (McKinsey & Company and LeanIn.Org, 2024, p. 42).
- Gigerenzer và cộng sự khuyên dùng số tuyệt đối thay cho rủi ro tương đối (Gigerenzer et al., 2007, p. 53). Bốn bước: lấy mức nền, nhân với bội số, trừ để ra số người thêm, nhân với quy mô nhóm của bạn.
- Ví dụ chuỗi bán lẻ "Nhà Mình" là giả định, mọi con số do tôi bịa. Cùng bội số 2,7, mức nền 3 trên 100 cho thêm khoảng 20 người trong 400, mức nền 30 trên 100 cho thêm khoảng 204 người.

Giả sử bản trình bày của một đơn vị tư vấn có dòng: nhân viên ca đêm nghỉ việc trong sáu tháng đầu "nhiều gấp 2,7 lần" nhân viên ca ngày. Bạn là trưởng nhân sự của một chuỗi bán lẻ. Dòng đó nghĩa là mất vài người hay vài trăm người? Chưa biết được, vì thiếu một con số: tỷ lệ nghỉ của ca ngày.

Bội số 2,7 không chỉ có trong ví dụ giả định. Báo cáo Women in the Workplace 2024 của McKinsey và LeanIn.Org in đúng bội số đó ở trang 42 (McKinsey & Company and LeanIn.Org, 2024, p. 42), và tôi dùng nó làm bài tập có số thật.

## Bội số "gấp 2,7 lần" cho biết gì và bỏ sót gì?

Nó cho biết tỷ số giữa hai tỷ lệ và bỏ sót độ lớn của chính hai tỷ lệ đó. Gigerenzer và cộng sự phân biệt [rủi ro tương đối và tuyệt đối](https://staging.khoi.co.uk/thuat-ngu#relative-vs-absolute-risk): "gấp đôi" hay "tăng 100%" là tương đối, "1 trên 7.000" là tuyệt đối (Gigerenzer et al., 2007, p. 54).

Ví dụ mở đầu của họ là một đợt hoảng loạn về thuốc tránh thai ở Anh. Tháng 10/1995, Uỷ ban An toàn Thuốc cảnh báo thuốc thế hệ ba làm nguy cơ huyết khối tăng gấp đôi, tức 100%. Các nghiên cứu nền cho thấy cứ 7.000 phụ nữ dùng thuốc thế hệ hai thì khoảng 1 người bị huyết khối, còn ở nhóm thế hệ ba là 2 người. Mức tăng tuyệt đối chỉ là 1 trên 7.000. Theo các tác giả, nhiều phụ nữ bỏ thuốc và ước tính có thêm 13.000 ca phá thai ở Anh và xứ Wales trong năm sau (Gigerenzer et al., 2007, p. 54). Tôi dùng ca này vì phép tính, không bàn về thuốc.

Họ rút ra: số tuyệt đối thường nhỏ, còn thay đổi tương đối trông lớn, nhất là khi mức nền thấp (Gigerenzer et al., 2007, p. 54). Giảm từ 20% xuống 10% và giảm từ 0,0002% xuống 0,0001% đều là giảm tương đối 50%, nhưng ý nghĩa thực tế khác nhau rất xa (Gigerenzer et al., 2007, p. 66). Phép tính giống hệt khi bội số là mức tăng như "gấp 2,7 lần".

## Làm sao đổi "gấp 2,7 lần" thành số người trên 100?

Làm bốn bước, và bước đầu là đòi mức nền.

1. Lấy [mức nền (tỷ lệ cơ sở)](https://staging.khoi.co.uk/thuat-ngu#base-rate): tỷ lệ của nhóm so sánh, ví dụ nhân viên ca ngày. Nếu bản trình bày không ghi, hỏi người viết.
2. Nhân mức nền với bội số để ra tỷ lệ của nhóm còn lại. Kiểm trần: kết quả không thể vượt 100 trên 100, nên bội số 2,7 chỉ có nghĩa khi mức nền dưới khoảng 37 trên 100. Nếu vượt trần, mức nền hoặc bội số đã bị ghi sai.
3. Trừ hai tỷ lệ để ra số người thêm trên 100.
4. Nhân với số người bạn đang quản lý để ra số người thêm thật, rồi mới so với chi phí.

Cách nói "trên 100 người" là phát biểu tần suất, đúng hướng nhóm tác giả khuyên (Gigerenzer et al., 2007, p. 53). Với bài toán có thêm kết quả kiểm tra, họ dùng [tần suất tự nhiên](https://staging.khoi.co.uk/thuat-ngu#natural-frequencies): các số đếm cộng lại bằng cả nhóm (Gigerenzer et al., 2007, p. 55).

## Cùng bội số 2,7, mức nền khác nhau cho kết quả khác nhau thế nào?

Khác rất xa. Ví dụ dưới đây hoàn toàn giả định: chuỗi "Nhà Mình", tỷ lệ nghỉ việc và chi phí đều do tôi bịa để minh hoạ phép tính.

**Ví dụ giả định.** Chuỗi bán lẻ Nhà Mình có 12 cửa hàng ở Cần Thơ và TP.HCM, 400 nhân viên ca đêm. Bản trình bày ghi nhân viên ca đêm nghỉ trong sáu tháng đầu nhiều gấp 2,7 lần ca ngày. Mỗi người nghỉ tốn 6 triệu đồng tuyển và đào tạo người thay.

> **Hình:** (compare) Cột 1 và cột 3 là số giả định do tác giả bịa để minh hoạ, không phải dữ liệu thật. Cột 2 lấy hai tỷ lệ 22% và 60% từ biểu đồ ở trang 42 của báo cáo McKinsey và LeanIn.Org 2024; tôi chỉ chuyển chúng sang số người trên 100.

```json
{
  "type": "compare",
  "columns": ["Mức nền 3 (giả định)", "Mức nền 22 (số liệu báo cáo)", "Mức nền 30 (giả định)"],
  "rows": [
    { "label": "Nhóm so sánh, trên 100 người", "cells": ["3", "22", "30"] },
    { "label": "Nhóm kia, gấp 2,7 lần, trên 100 người", "cells": ["8,1", "khoảng 60", "81"] },
    { "label": "Số người thêm trên 100", "cells": ["5,1", "38", "51"] }
  ]
}
```

Giả sử tỷ lệ nghỉ của ca ngày là 3 trên 100. Ca đêm là 3 × 2,7 = 8,1 trên 100, thêm khoảng 5 người trên 100, tức khoảng 20 người trong 400 và khoảng 120 triệu đồng chi phí thay người. Giả sử thay vào đó là 30 trên 100. Ca đêm lên 81 trên 100, thêm 51 người trên 100, tức khoảng 204 người trong 400 và khoảng 1,2 tỷ đồng. Cùng một dòng trong bản trình bày, chênh nhau mười lần.

Quyết định đổi theo. Giả sử một khoản phụ cấp ca đêm tốn 300 triệu đồng mỗi nửa năm cho 400 người và xoá hẳn khoảng chênh (giả định rất mạnh). Ở mức nền 3, bạn trả 300 triệu để tránh khoảng 120 triệu: không hợp. Ở mức nền 30, bạn trả 300 triệu để tránh khoảng 1,2 tỷ: hợp, và đáng thử xem phụ cấp có giữ được người không.

## Báo cáo McKinsey và LeanIn.Org dùng bội số 2,7 ra sao?

Biểu đồ nằm ở [ca báo cáo Women in the Workplace 2024](https://staging.khoi.co.uk/case/mckinsey-leanin-women-in-the-workplace-2024). Trang 42 so kết quả năm 2024 của phụ nữ gặp từ ba microaggression trở lên với phụ nữ không gặp microaggression nào. Báo cáo gọi microaggression là những hành vi thiếu tôn trọng hằng ngày, như bị nghi ngờ phán đoán trong lĩnh vực chuyên môn (McKinsey & Company and LeanIn.Org, 2024, p. 37). Nhóm thứ nhất "gấp 2,7 lần" có khả năng đã cân nhắc rời công ty, và biểu đồ in luôn hai tỷ lệ: 60% so với 22% (McKinsey & Company and LeanIn.Org, 2024, p. 42). Tôi đọc hai số này từ biểu đồ trong bản PDF; 60 chia 22 xấp xỉ 2,7 khớp với bội số báo cáo ghi. Đổi sang số người: trong 100 phụ nữ ở nhóm thứ nhất khoảng 60 người đã cân nhắc, so với khoảng 22 người ở nhóm kia, thêm 38 người trên 100. Mức nền ở đây khá cao, nên bội số 2,7 ứng với chênh lệch rất lớn.

Cùng báo cáo viết một chênh lệch khác theo kiểu "trên 100": cứ 100 nam được thăng lên quản lý năm 2024 thì có 81 nữ được thăng, với giả định hai nhóm đông bằng nhau (McKinsey & Company and LeanIn.Org, 2024, p. 8).

Bốn câu hỏi của Gigerenzer và cộng sự cho mọi rủi ro (Gigerenzer et al., 2007, p. 58) áp vào biểu đồ như sau:

| Câu hỏi | Trả lời từ biểu đồ ở trang 42 |
|:--|:--|
| Rủi ro của cái gì? | Đã cân nhắc rời tổ chức, chưa phải đã nghỉ việc (chú thích 66 của báo cáo). |
| Trong bao lâu? | Câu hỏi khảo sát là "trong năm qua" (chú thích 66). Nhân viên được khảo sát từ tháng 3 đến tháng 5/2024 (McKinsey & Company and LeanIn.Org, 2024, p. 57). |
| Lớn đến đâu? | 60 so với 22 trên 100, thêm 38 người trên 100. |
| Có áp dụng cho tôi không? | Xem đoạn dưới: mẫu và nhóm so sánh có giới hạn riêng. |

Về câu cuối: báo cáo dùng dữ liệu của 281 công ty ở Mỹ và Canada, nhưng hơn 15.000 nhân viên làm khảo sát thuộc 27 công ty. Công ty tham gia theo lời mời hoặc tự bày tỏ quan tâm, và khảo sát nhân viên chỉ được khuyến khích, không bắt buộc (McKinsey & Company and LeanIn.Org, 2024, p. 57). Trang 2 nêu hai số này cạnh nhau nên dễ đọc thành một mẫu, trong khi 281 đếm công ty tham gia còn 15.000 đếm nhân viên thuộc 27 công ty (McKinsey & Company and LeanIn.Org, 2024, p. 2). Trang 42 không ghi biểu đồ lấy từ tập nào, tôi cũng không thấy số người trong từng nhóm hay biên sai số. Để dùng cho công ty ở Việt Nam, bạn cần tỷ lệ cân nhắc rời đi trong hai nhóm của chính bạn, không phải bội số của người khác.

## Bội số làm lệch quyết định như thế nào?

Fahey và cộng sự (1995) đưa 140 người thẩm định ở các cơ quan y tế bốn đề xuất xin kinh phí giống hệt nhau, chỉ khác cách viết lợi ích. Chỉ 3 người nhận ra chúng tương đương. Khi lợi ích viết bằng giảm rủi ro tương đối, đề xuất được đánh giá xứng đáng nhất và dễ được cấp tiền nhất; Gigerenzer và cộng sự thuật lại thí nghiệm này (Gigerenzer et al., 2007, p. 70). Họ còn mô tả "khung lệch": lợi ích viết bằng số tương đối, tác hại bằng số tuyệt đối (Gigerenzer et al., 2007, p. 78). Với một bản chào hàng, hãy đòi lợi ích và chi phí cùng đơn vị: số người trên 100, hoặc số tiền.

## Đào sâu: bài của Gigerenzer và cộng sự viết gì, và giới hạn ở đâu?

Bài đăng năm 2007 trong *Psychological Science in the Public Interest*, nhóm tác giả ở Viện Max Planck về Phát triển Con người (Berlin) và Trường Y Dartmouth (Gigerenzer et al., 2007, p. 53). Luận điểm: nhiều bác sĩ, bệnh nhân, nhà báo và chính trị gia không hiểu thống kê sức khoẻ, và nguyên nhân nằm ở cách trình bày số, đôi khi vô ý, đôi khi cố ý thuyết phục, chứ không riêng ở đầu người đọc (Gigerenzer et al., 2007, p. 53). Họ khuyên dùng phát biểu tần suất thay cho xác suất đơn lẻ, số tuyệt đối thay cho tương đối, tỷ lệ tử vong thay cho tỷ lệ sống sót, và tần suất tự nhiên thay cho xác suất có điều kiện (Gigerenzer et al., 2007, p. 53). Bài dẫn công trình của Gigerenzer và Hoffrage năm 1995 và 1999 cho tần suất tự nhiên; tôi chưa đọc các công trình đó.

Giới hạn thứ nhất là lĩnh vực. Bằng chứng của bài nói về bác sĩ, bệnh nhân, nhà báo và người thẩm định y tế. Tôi không thấy dữ liệu về nhà quản lý doanh nghiệp, nên việc áp vào khảo sát nhân viên là suy luận của tôi: phép tính giống nhau, còn hành vi của người đọc thì tôi chưa kiểm.

Giới hạn thứ hai: bài nhắm vào bội số đứng một mình, không bảo mọi bội số đều sai. Cái họ gọi là cách làm tồi là báo mức giảm tương đối mà không kèm mức nền (Gigerenzer et al., 2007, p. 66). Họ viết rằng có số tuyệt đối thì suy ra được số tương đối, nhưng ngược lại thì không (Gigerenzer et al., 2007, p. 78), và nhận độ "trong suốt" của một cách trình bày phụ thuộc người đọc là ai (Gigerenzer et al., 2007, p. 77).

Giới hạn thứ ba là cách tôi đọc. Số trang Gigerenzer là số trang in của tạp chí (53–96), đọc từ bản PDF toàn văn. Báo cáo McKinsey và LeanIn.Org tôi đọc bản PDF in, không có dữ liệu gốc, nên không kiểm lại được các tỷ lệ của nó.

## Câu hỏi thường gặp

### Báo cáo chỉ ghi bội số thì tìm mức nền ở đâu?

Tìm trong biểu đồ, bảng số liệu hoặc phụ lục, rồi hỏi người viết hai tỷ lệ đứng sau bội số. Nếu không có, coi bội số là thông tin chưa đủ để quyết định. Gigerenzer và cộng sự gọi việc báo mức giảm rủi ro tương đối mà không nêu mức nền là cách làm tồi, vì người đọc đánh giá quá cao lợi ích (Gigerenzer et al., 2007, p. 66). Họ cũng ghi nhận 45% thông cáo báo chí y khoa về chênh lệch giữa các nhóm bỏ qua mức nền (Gigerenzer et al., 2007, p. 67).

### Gấp 2,7 lần có phải là tăng 270% không?

Không. Gấp 2,7 lần là tỷ lệ của nhóm này bằng 2,7 lần nhóm kia, tức tăng 170%. Số trong báo cáo Women in the Workplace 2024 khớp cách đọc tỷ số: 60 chia 22 xấp xỉ 2,7 (McKinsey & Company and LeanIn.Org, 2024, p. 42). Với cách nói "thấp hơn X%", Gigerenzer và cộng sự chỉ ra rằng không rõ đó là giảm tương đối hay giảm tuyệt đối; cách ghi "điểm phần trăm" có thể còn quá tinh tế với nhiều người đọc, nên họ gợi ý viết "từ 20 trên 100 xuống 10 trên 100" (Gigerenzer et al., 2007, p. 66).

### Tần suất tự nhiên là gì, dùng khi nào?

Là các số đếm người trên một nhóm cố định, thay cho xác suất có điều kiện. Ví dụ của Gigerenzer và cộng sự: trong 1.000 phụ nữ có 10 người mắc bệnh, 9 người trong số đó dương tính, và khoảng 89 trong 990 người không mắc cũng dương tính. Vậy khoảng 1 trên 10 người dương tính thật sự mắc bệnh. Sau khi học cách nói này, 87% trong 160 bác sĩ phụ khoa trả lời đúng, trước đó chỉ 21% (Gigerenzer et al., 2007, p. 55).

### Bội số trong báo cáo có chứng minh nguyên nhân không?

Không tự nó. Bội số chỉ so hai nhóm. Biểu đồ ở trang 42 so phụ nữ gặp từ ba microaggression với phụ nữ không gặp, và tiêu đề viết "dẫn đến" (McKinsey & Company and LeanIn.Org, 2024, p. 42). Phần phương pháp mô tả dữ liệu là ảnh chụp tại một thời điểm (McKinsey & Company and LeanIn.Org, 2024, p. 57). Trên trang 42 tôi không thấy phân tích nào tách các yếu tố khác như chức vụ hay ngành, nên chưa đủ để kết luận nhân quả.

## Tài liệu tham khảo

- Gigerenzer, G. et al. (2007) ‘Helping doctors and patients make sense of health statistics’, *Psychological Science in the Public Interest*, 8(2), pp. 53–96. https://doi.org/10.1111/j.1539-6053.2008.00033.x
- McKinsey & Company and LeanIn.Org (2024) *Women in the workplace 2024: the 10th-anniversary report*. McKinsey & Company and LeanIn.Org. Available at: https://www.mckinsey.com/featured-insights/diversity-and-inclusion/women-in-the-workplace-2024.

---

Bản HTML chuẩn: https://staging.khoi.co.uk/blog/rui-ro-tuong-doi-tuyet-doi