计数资料统计描述

1、精选ppt,1,第三章计数资料的统计描述相对数,精选ppt,2,例 甲地 麻疹发病人数30人 乙地 麻疹发病人数25人 地区 麻疹发病人数 易感儿童数 麻疹发病（%） 甲地 30 3000 1 乙地 25 1000 2.5,精选ppt,3,第一节 常用相对数,绝对数：即各分类事物的合计数，绝对数反映某事物实际发生的规模大小。 相对数：是两个有关绝对数之比，统称为相对数。 相对数的意义： (1)消除基数影响，便于事物间的比较。 (2)给出事物发生频率（强度）的估计。 (3)相对数是工作决策的依据。,精选ppt,4,1.率（rate）,说明某结果在单位观察数中发生的频率和强度。 计算通式： 例 表

2、 某医院部分科室院内感染情况,科 室 调查 感染 感染 感染人数 病人数 人数 率(%) 构成比(%) 呼吸内科 100 10 10 .0 26.32 心血管内科 100 8 8.0 21.05 泌尿外科 40 6 15.0 15.78 胸外科 42 2 11.9 13.16 普外科 100 12 12.0 31.58 合计 382 38 9.9 100.00,精选ppt,5,发病率：反映某时期人群中某疾病新增加的数量。 患病率：反映某时期人群中已存在某疾病的数量。,精选ppt,6,2. 构成比（constituent ratio ）,说明某事物内部各组成部分在总量中所占的比重. 计算通式：,

3、精选ppt,7,白细胞分类计数 酮体的构成,精选ppt,8,构成比的特点和意义,特点： （1）各部分构成比的合计为100%。 （2）事物内部某一部分的构成比发生变化，其 他部分构成也发生变化。 意义： （1）研究事物按一个特征分类，构成比反映事 物内部组成的结构特征，指出工作重点。 （2）事物按两个特征分类，构成比反映事物与 两个特征的关联关系。,精选ppt,9,表 某医院1990年和1998年住院病人五种疾病死亡人数和构成比,精选ppt,10,3.相对比（relative ratio ）,反映两个指标（指标可为绝对数、相对数；性质相同或不同）相比的倍数或百分数。 计算通式： 例：某医院出生性

4、别比=男性婴儿数/女性婴儿数 =370/358=1.03（或103%） 医护比=医生人数/护士人数,精选ppt,11,4.相对危险度（relative risk，RR）,RR：指表示暴露（exposure）于某种危险因素观察对象的发 病（死亡）危险度（P1）与非暴露因素组（或低暴 露）观察对象发病危险度（P0）的比值。 RR说明危险因素与疾病的关联。 常用于前瞻性或队列研究。,精选ppt,12,例：HBsAg阳性与肝癌发生率的队列研究,暴露因素 察人数 肝癌人数 发生率（） HBsAg组+ 3454 40 11.58 HBsAg组 - 19252 1 0.052 有表抗阳性（有暴露因素）肝癌发

5、生危险性是无表 抗阳性的222.6倍。,精选ppt,13,5.优势比（odds ratio , OR）,优势（odds）：指某病患者组（或非患者组）中某种危险因素存在的比例P（e）与不存在的比例（1-P（e）的比值称为优势。 如odds1，表示某暴露因素存在与不存在相比是有优势。 优势比是医学（特别临床研究）常用的统计指标。一般用于病例对照研究(case-control study)。 OR：病例组有暴露因素的优势（odds1）与对照组有暴露因素的优势（odds2）的比值。,精选ppt,14,吸烟与肺癌关系的病例对照研究,结果 吸烟 不吸烟 合计 肺癌组 688 （a） 21（b） 709 （

6、a+b） 对照组 350 （c） 359（d） 709（c+d） 合计 1038（a+c） 380（b+d） 暴露因素在肺癌组患者的优势（odds1） 同理：暴露因素在对照组人群的odds2=0.975,精选ppt,15,OR值的意义,OR值1表示有暴露因素的人患某疾病的机会或优势与对照组相比增加，为危险因子。 OR值1,表示有暴露因素的人患疾病的机会（或优势）减少，为保护因子。 OR值=1,意味无论暴露出现与否,与疾病关系不大. 暴露因素对疾病的作用大小，取决OR值大小 注：样本计算的OR后，应做假设检验。,精选ppt,16,第二节 相对数应用时的注意事项,1.正确区分率和构成比，分析时不能

7、以构成比代率做结论。 2.计算相对数指标时，应有一定数量的观察数。 3.医院计算的率不表示人群的患病情况。 4.如是样本资料，组间率和构成比应做统计检验后，再作出有无差别的结论。 5.注意组间相对数比较的可比性(同质、同构成)。,精选ppt,17,第三节 率的标准化法,标准化的意义和基本思想 问题的提出： 计数资料组间（试验组、对照组，x）的率（效应指标，y）比较时，各比较组观察人数中如年龄、病情等因素（z）与y的效应有关因素， 在组间的构成明显不同时，对计算各组率有影响。称Z为混杂因素，组间的率不能合理比较，见例。,精选ppt,18,表 甲乙两疗法某病治愈率比较,病型 甲疗法 乙疗法 病人数

8、 治愈数 治愈率 病人数 治愈数 治愈率 普通型 300 180 60.0 100 65 65.0 重型 100 35 35.0 300 125 41.7 合计 400 215 53.8 400 190 47.5,精选ppt,19,解决方法,1.单因素方法：计算标准化率（standardized rate）或调整（adjust）率后做比较（调整一个混杂因素）。 2.多因素统计方法：采用logistic回归模型，可同时调整多个混杂因素。方法后。 目的：将组间的混杂因素（年龄、病情等构成不一致情 况）调整为一致，合理对效应指标（y）作出评价。,精选ppt,20,标准化率的基本思想,两组都选择同一构

9、成的观察人数（例如 相同构成的病情人数）作为标准，即统一 了影响因素的构成，重新计算调整后各组 率（调整率或标准化率）后做比较。,精选ppt,21,直接法标准化率计算,1.标准人数（统一构成）的选择： 可选两组例数合计或其中某组的观察例数。 2.计算各小组调整的人数 =原某小组的率（Pi）某小组标准人数（Ni） 3.计算各组的调整率或标准化率（P）,精选ppt,22,表 甲乙两疗法某病治愈率比较,病型 甲疗法 乙疗法 病人数 治愈数 治愈率 病人数 治愈数 治愈率 普通型 300 180 60.0 100 65 65.0 重型 100 35 35.0 300 125 41.7 合计 400 215 53.8 400 190 47.5,表 直接法计算标准化治愈率,病型 标准治疗 甲疗法 乙疗法 人