循证医学中常用的统计指标.ppt
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1、循证医学中常用的统计指标精选ppt一、概述精选ppt 数据资料可分为数值资料(计量)和分类资料(计数和等级)两大类。统计指标因而也分为数值资料与分类资料指标两类。精选ppt 统计指标可用于描述性的统计分析,也是反映数据基本特征的统计分析方法。并可使人们准确、全面地了解数据资料所包涵的信息,以便于在此基础上完成资料的进一步统计分析。精选ppt 可信区间(Confidence interval,CI)是循证医学中常用的统计指标之一。精选ppt 可信区间主要用于估计总体参数,从获取的样本数据资料估计某个指标的总体值(参数)。如,率的可信区间估计总体率,均数的可信区间估计总体均数。精选ppt 此外,可
2、信区间还可用于假设检验,尤其是试验组与对照组某指标差值或比值的可信区间,在循证医学中更为常用。精选ppt 通常,试验组与对照组某指标差值或比值的95可信区间与为0.05的假设检验等价,99的CI与为0.01的假设检验等价。精选ppt 常用的可信区间有:率的可信区间、两率差值的可信区间、均数的可信区间、两均数差值的可信区间、相对危险度可信区间等。精选ppt 循证医学中常用的是率的可信区间、RR或OR的可信区间、均数的可信区间、两均数差值的可信区间等。精选ppt二、分类资料的指标精选ppt 在循证医学的研究与实践中,除了有效率、死亡率、患病率、发病率等常用的指标外,相对危险度(RR)、比值比(OR
3、)及由此导出的其他指标也是循证医学中富有特色的指标。精选ppt 目前,在循证医学中分类资料常用的描述性指标主要有EER、CER、OR、RR、RRR、ARR、NNT等。精选ppt 循证医学中预防和治疗性试验中,率可细分为EER和CER两类。1.EER与CER精选ppt EER即试验组中某事件的发生率(experimental event rate,EER),如对某病采用某些防治措施后该疾病的发生率。CER即对照组中某事件的发生率(control event rate,CER),如对某病不采取防治措施的发生率。精选ppt2.RD(率差)及可信区间 两个发生率的差即为率差,也称危险差(rate di
4、fference,risk difference,RD),如试验组发生率(EER)与对照组发生率(CER)的差,其大小可反映试验效应的大小。精选ppt两率差的可信区间由下式计算:精选ppt两率差的标准误:精选ppt 两率差为0时,两组的某事件发生率没有差别。因而两率差的可信区间不包含0(上下限均大于0或上下限均小于0),则两个率有差别;反之,两率差的可信区间包含0,则无统计学意义。精选ppt阿司匹林治疗心肌梗死的效果 死亡未死亡 例数 阿司匹林治疗组 15(a)110(b)125(n1)对照组 30(c)90(d)120(n2)合计 45200245精选ppt阿斯匹林治疗心肌梗死的效果EER1
5、5/12512,CER=30/120=25%,两率差的标准误:精选ppt该试验两率差(RD)的可信区间为:精选ppt 该例两率差的可信区间为-0.23-0.03,上下限均小于0(不包含0),两率有差别。可认为阿斯匹林可降低心肌梗死的病死率。精选ppt3.RR及可信区间 相对危险度RR(relative risk,RR)是前瞻性研究中较常见的指标,它是试验组某事件发生率与对照组(或低暴露)的发生率之比,用于说明前者是后者的多少倍,常用来表示试验因素与疾病联系的强度及其在病因学上的意义大小。精选ppt其计算方法为:当RR1时,可认为试验因素与疾病无关;当RR1时,可认为试验因素与疾病有关;当RR1
6、时,可认为试验组发生率大于对照组;当RR1时,可认为试验组发生率小于对照组。精选ppt RR的可信区间,应采用自然对数进行计算,即应求RR的自然对数值In(RR)和In(RR)标准误SE(InRR),其计算公式如下:精选pptIn(RR)的可信区间为:RR的可信区间为:由于RR=1时为试验因素与疾病无关,故其可信区间不包含1时为有统计学意义;反之,其可信区间包含1时为无统计学意义。精选pptRR计算的四格表 组别 发病 未发病 例数 试验组 a(r1)bn1 对照组 c(r2)dn2 精选ppt 阿斯匹林治疗组的病死率对照组的病死率其RR和可信区间为:In(RR)=In(0.48)=-0.73
7、4精选pptRR的95可信区间为:=exp(-0.7341.960.289)=(0.272,0.846)该例RR的95可信区间为0.2720.846,使用阿斯匹林治疗的病人,其病死率小于对照组,可认为阿斯匹林可降低心肌梗死有效。精选ppt4.OR及可信区间组别暴露非暴露例数病例组abn1非病例组cdn2精选ppt odds1是病例组暴露率p1和非暴露率1-p1的比值,即odds1=p1/(1-p1)=odds0是对照组暴露率p0和非暴露率1-p0的比值,即odds0=p0/(1-p0)=精选ppt 以上两个比值之比即为比值比(odds ratio,OR),又称机会比、优势比等,公式为:OR=精
8、选ppt 当所研究疾病的发病率较低时,即a和c均较小时,OR近似于RR,故在回顾性研究中可用OR估计RR;由于前瞻性研究中,OR的可信区间与RR的可信区间很相近,且OR的计算更为简便,因此,常用OR可信区间的计算来代替RR的可信区间的计算。OR值的解释与RR相同。精选ppt OR的可信区间同样需要采用自然对数计算,其In(OR)的标准误SE(InOR)按下式计算:精选pptIn(OR)的可信区间为:OR的可信区间为:精选ppt例如:前述阿斯匹林治疗心肌梗死的效果估计其OR的95可信区间。In(OR)=In(0.409)=-0.894精选pptOR的95可信区间为:=exp(-0.8941.96
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