371编号《循证医学》第五章循证医学常用统计学方法
46页1、第五章 循证医学实践中常用的统计学方法,临床证据的数据资料类型,分类变量资料 数值变量资料 等级变量资料,无序分类 有序分类,二项分类 多项分类,等级变量资料,正态分布 偏态分布,集中趋势 离散趋势,单个研究证据资料的方法学质量判断,资料完整性的判断 组间基线资料的可比性 重复性检验 缺失值分析 精确度分析 样本量分析,单个研究证据资料的方法学质量判断,资料的完整性判断 纳入分析的研究对象数量以及重要的指标数前后一致 即:试验前后组例数是否一致? 丢失率1(终末例数/入组例数)100 或(丢失例数/入组例数)100 判断标准: 丢失率0 证据资料完整 丢失率20: 证据质量差 不宜使用,证据资料的质量判断,资料组间基线资料是否可比 试验组和对照组之间的重要的临床基线资料是否相对一致,即除了研究的干预措施外,其他影响研究结果的因素在两组间分配是否均衡。 判断方法:均衡性检验 结果判定:组间无显著性差异,均衡性好,试验结果可信 组间差异显著,均衡性差,需做分层分析 如有分层分析结果,试验结论可信度高 如无分层分析结果,试验结论可信度低,重复性检验 多次重复观察或测量的情况下,观测或试验结果
2、是否一致?,证据资料的质量判断,观察结果的Kappa一致性检验: 无Kappa一致性检验结果,证据可信度低,不可靠 Kappa0.7 证据质量好,测量数据的一致性判断:差异度5% 批内差异度(第一次测量值第二次测量值)/第一次测量值 批外差异度(第一批测量值第二批测量值)/第一批测量值,证据资料的质量判断,缺失值分析 因各种原因不能得到观测指标的具体测量值,出现数据丢失。,随机性缺失:与组别、干预措施等无关,随机产生,无规律 非随机性缺失:受实验因素的影响,导致实验组和对照组出现非对称性数据丢失。,证据资料的质量判断,对于缺失值的处理 1、分类变量资料的缺失值处理-敏感性分析 如:试验组和对照组各丢失了10例。 将试验组丢失的10例作为“无效病例”,对照组丢失的10例作为“有效病例”,重新做统计学分析。如果结论与原证据结论一致,资料可靠;结论不一致,资料不可靠。 2、数值变量资料的缺失值处理均数差值的可信区间 可信区间窄,数据精度高,资料可靠性大,结果可信 可信区间宽,数据精度差,资料可靠性小,说明有可能丢失数据或者样本量较少。,证据资料的质量判断,精确度分析 可信区间(CI)是按照预
3、先给定的概率(1)去估计未知总体参数的可能范围。 如:95可信区间:指该区间有95的可能性包含了被估计的总体参数,有5(小概率事件)可能性不包含被估计的总体参数。 可信限:可信区间的上下界限值 抽样误差小,可信区间窄,估计的可靠性高,精确度大 抽样误差大,可信区间宽,估计的可靠性低,精确度小,证据资料的质量判断,样本量分析 样本量:能够最真实反应实际试验效果的观察对象的适宜量。 样本量大小的影响因素:预期的试验率差d;显著性水平,检验把握度1-。 如:预期治疗组有效率80%,对照组60%,d=20% =0.05,1-=0.9 则:n=110人,统计学方法的正确抉择,不同的资料类型所选用的统计学方法不同,只有正确的选择适合的统计学方法,才能得出正确的结果。 统计分析时,应首先要明确相关的条件。 如:数据资料的分布类型(正态分布、偏态分布、二项分布等);是否满足方差齐性;理论频数是否足够大等。,统计学方法的正确抉择计量资料统计描述,表53 数值变量资料常用描述指标,均数 描述一组数据的平均水平、集中位置 正态分布或近似正态分布 中位数 同均数 偏态、开口资料或分布未知 几何均数 同均数 对
4、数正态分布、等比资料 标准差 描述一组资料的变异大小、离散程度 正态分布或近似正态分布 四分位数间距 同标准差 偏态、开口资料或分布未知 极差 同标准差 任何资料类型 变异系数 比较各组资料的变异度大小 单位不同、均数相差悬殊,指标名称 作 用 适用资料, 均数标准差 中位数四分位数间距 几何均数标准差,统计学方法的正确抉择计数资料统计描述,表54 分类变量资料常用描述指标,指标名称 作 用 适用资料,率 事件发生例数/观测总例数 分析事件发生的强度和频率 构成比 单个事件发生例数/多个事件例数总和 总事件数的各个事件所占比重 相对比 甲事件发生率(数) /乙事件发生率(数) 甲事件发生是乙事件的多少倍,不同类型资料常用指标及可信区间的计算,一、分类变量资料,1、EER、CER及可信区间 EER (Experimental Event Rate):试验组中采取干预措施后事件的发生率 如对某病采取某种防治措施后该病的发生率。 CER (Control Event Rate) :对照组中未采取或采取对照措施后事件的发生率 如对某病不采取防治措施的该病的发生率。,死亡 未死亡 例数 阿司匹林
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