循證醫(yī)學(xué)循證醫(yī)學(xué)常用統(tǒng)計學(xué)方法學(xué)習(xí)教案

1、會計學(xué)1循證醫(yī)學(xué)循證醫(yī)學(xué)常用循證醫(yī)學(xué)循證醫(yī)學(xué)常用(chn yn)統(tǒng)計統(tǒng)計學(xué)方法學(xué)方法第一頁，共44頁。Evidence-based Medicine臨床證據(jù)(zhngj)的數(shù)據(jù)資料類型分類變量資料數(shù)值(shz)變量資料等級變量資料無序(w x)分類有序分類二項(xiàng)分類多項(xiàng)分類等級變量資料正態(tài)分布偏態(tài)分布集中趨勢離散趨勢第1頁/共44頁第二頁，共44頁。Evidence-based Medicine單個研究證據(jù)(zhngj)資料的方法學(xué)質(zhì)量判斷資料完整性的判斷組間基線資料的可比性重復(fù)性檢驗(yàn)缺失(qu sh)值分析精確度分析樣本量分析第2頁/共44頁第三頁，共44頁。Evidence-based Me

2、dicine單個研究證據(jù)資料(zlio)的方法學(xué)質(zhì)量判斷資料的完整性判斷納入分析的研究對象數(shù)量(shling)以及重要的指標(biāo)數(shù)前后一致即：試驗(yàn)前后組例數(shù)是否一致？丟失率1(終末例數(shù)/入組例數(shù)）100 或(丟失例數(shù)/入組例數(shù)）100判斷標(biāo)準(zhǔn)： 丟失率0 證據(jù)資料完整 丟失率20： 證據(jù)質(zhì)量差 不宜使用第3頁/共44頁第四頁，共44頁。Evidence-based Medicine證據(jù)資料(zlio)的質(zhì)量判斷資料組間基線資料是否可比 試驗(yàn)組和對照組之間的重要(zhngyo)的臨床基線資料是否相對一致，即除了研究的干預(yù)措施外，其他影響研究結(jié)果的因素在兩組間分配是否均衡。判斷方法：均衡性檢驗(yàn)結(jié)果判定

3、：組間無顯著性差異，均衡性好，試驗(yàn)結(jié)果可信 組間差異顯著，均衡性差，需做分層分析 如有分層分析結(jié)果，試驗(yàn)結(jié)論可信度高 如無分層分析結(jié)果，試驗(yàn)結(jié)論可信度低第4頁/共44頁第五頁，共44頁。Evidence-based Medicine重復(fù)性檢驗(yàn) 多次重復(fù)觀察或測量的情況下，觀測或試驗(yàn)(shyn)結(jié)果是否一致？證據(jù)資料(zlio)的質(zhì)量判斷觀察結(jié)果的Kappa一致性檢驗(yàn)： 無Kappa一致性檢驗(yàn)結(jié)果，證據(jù)可信度低，不可靠(kko) Kappa0.7 證據(jù)質(zhì)量好測量數(shù)據(jù)的一致性判斷：差異度1，表示暴露因素是疾病的有害因素，且RR越大，暴露因素對疾病的不利影響越大；RR1，表示暴露(bol)因素是疾病

4、的有益因素，且RR越大，暴露(bol)因素對疾病的有利影響越大；RR100 u檢驗(yàn)成組資料（兩組比較） 正態(tài)總體，方差齊，n50 u檢驗(yàn) 正態(tài)總體，方差齊，n5且n(1-p)5 二項(xiàng)分布的u檢驗(yàn) n小，且p或(1p)小 可信區(qū)間查表法兩率或構(gòu)成比比較 np5且n(1-p)5 二項(xiàng)分布的u檢驗(yàn) n40且最小T5 四格表2檢驗(yàn) n40且1T5 四格表校正2檢驗(yàn) n40或T40 McNemar 2檢驗(yàn) b+c5或少于1/5的格子1T5 行列表2檢驗(yàn) T1或多于1/5以上格子1T0，則Xi值越大，病人死亡風(fēng)險越大 -i0，則Xi值越大，病人死亡風(fēng)險越小 -i0，則Xi值與病人死亡風(fēng)險無關(guān)第36頁/共4

5、4頁第三十七頁，共44頁。Evidence-based Medicine假設(shè)檢驗(yàn)方法(fngf)的選擇多因素分析用途：探索性模型：用于危險因素的篩選；驗(yàn)證模型：消除了混雜因素的影響后，探討生存時間以及事件(shjin)的發(fā)生與研究因素的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)定量化。第37頁/共44頁第三十八頁，共44頁。Evidence-based Medicine總體(zngt)分析與分層分析總體分析：對收集到的試驗(yàn)組和對照組數(shù)據(jù)作為整體進(jìn)行兩組間差異的比較。特點(diǎn)：未考慮潛在的可能(knng)影響到試驗(yàn)結(jié)果的因素的干擾，可能(knng)會導(dǎo)致分析結(jié)果的不確切。分層分析：將整體資料中的混雜因素分組，分別比較各組內(nèi)試驗(yàn)組與

6、對照組數(shù)據(jù)間的差異。特點(diǎn)：消除了混雜因素的影響，使分析結(jié)果完全表現(xiàn)為試驗(yàn)措施效果。第38頁/共44頁第三十九頁，共44頁。Evidence-based Medicine計算計算(j sun)(j sun)得：得： ， ， OR=309 OR=309243/208243/208126=126=，OR95%CI:(2.18,3.17)OR95%CI:(2.18,3.17) 食管癌食管癌 對對 照照 合合 計計 吸吸 煙煙 309(a) 208(b) 517(n309(a) 208(b) 517(n1 1) ) 不吸煙不吸煙 126(c) 243(d) 369(n126(c) 243(d) 369(

7、n2 2) )合合 計計 435(m435(m1 1) 451(m) 451(m2 2) 886(N) 886(N) 表表1 1、 食管癌與對照食管癌與對照(duzho)(duzho)的吸煙比較的吸煙比較22M總體(zngt)分析與分層分析第39頁/共44頁第四十頁，共44頁。Evidence-based Medicine 按飲酒按飲酒(yn ji)(yn ji)與食管癌的關(guān)系列表計算：與食管癌的關(guān)系列表計算： 食管癌食管癌 對對 照照 合合 計計 飲飲 酒酒 328(a) 258(b) 586(n328(a) 258(b) 586(n1 1) ) 不飲酒不飲酒 107(c) 193(d) 3

8、00(n107(c) 193(d) 300(n2 2) )合合 計計 435(m435(m1 1) 451(m) 451(m2 2) 886(N) 886(N) 表表2 2、 食管癌與對照食管癌與對照(duzho)(duzho)的飲酒比較的飲酒比較得：得： =31.9=31.9，OR=OR=2.292.292說明飲酒與食管癌有聯(lián)系；說明飲酒與食管癌有聯(lián)系；飲酒又與吸煙飲酒又與吸煙(x yn)(x yn)密切相關(guān)，飲酒可能是混雜因素。密切相關(guān)，飲酒可能是混雜因素?？傮w分析與分層分析第40頁/共44頁第四十一頁，共44頁。Evidence-based Medicine按飲酒進(jìn)行(jnxng)分層，

9、并分別計算其OR值表表3 3、按飲酒與否分層分析、按飲酒與否分層分析(fnx)(fnx)食管癌與吸煙的關(guān)系食管癌與吸煙的關(guān)系飲酒者中吸煙的飲酒者中吸煙的OR值（）稍高于不分層時的值（）稍高于不分層時的OR（），（），而不飲酒者中吸煙的而不飲酒者中吸煙的OR（）卻低很多，飲酒可能（）卻低很多，飲酒可能(knng)加強(qiáng)了吸煙的作用。加強(qiáng)了吸煙的作用。總體分析與分層分析第41頁/共44頁第四十二頁，共44頁。Evidence-based Medicine計算合并計算合并(hbng)的的OR值與值與 檢驗(yàn)檢驗(yàn)計算公式（計算公式（M-H法）如下：法）如下：222MiiiMiiiiiiaE(a )1/2V(a )OR(a d / N )(b c / N )合并合并按表按表3的數(shù)字的數(shù)字(shz)計算得：計算得： ，ORM2M 調(diào)整后的調(diào)整后的x2值與值與OR值較未調(diào)整的值較未調(diào)整的x2(55.5)與與OR（2.87)為低，為低，但仍有統(tǒng)計學(xué)意義但仍有統(tǒng)計學(xué)意義(yy)。提示吸煙與食管癌之間有顯著關(guān)聯(lián)，。提示吸煙與食管癌之間有顯著關(guān)聯(lián)， 而飲酒是吸煙與食管癌之間的混雜因素，似夸大了吸煙的作用。而飲酒是吸煙與食管癌之間的混雜因素，似夸大了吸煙的作用。總體分析與分層分析第42頁/共44頁第四十三頁，共44頁。Evidence-based