循证医学中常用的统计指标.ppt

循证医学中常用的统计指标,吴库生汕头大学医学院预防医学教研室,一、概述,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指标与分类资料指标两类。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。,可信区间（confidenceinterval,CI）,是循证医学中常用的统计指标之一。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。,此外，可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。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%可信区间与为0.01的假设检验等价。,常用的可信区间有：率的可信区间、两率差的可信区间、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。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。,二、分类资料的指标,在循证医学的研究与实践中，除了有效率、死亡率、患病率、发病率等常用率的指标外，相对危险度（RR）、比值比（OR）及由此导出的其他指标也是循证医学中富有特色的指标。目前，在循证医学中分类资料常用的描述指标主要有EER、CER、OR、RR、RRR、ARR、NNT、NNH等。,1、EER与CER,循证医学中预防和治疗性试验中，率可细分为EER和CER两类。EER即试验组中某事件的发生率（experimentaleventrate,EER）如对某种暴露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（controleventrate,EER）如对某种暴露不采取防治措施该疾病的发生率。,2、RD（率差）及可信区间,两个发生率的差即为率差，也称危险差（ratedifference,riskdifference,RD),如试验组的发生率（EER）与对照组发生率（CER）的差，其大小可反映试验效应的大小。两率差的可信区间由下式计算：|p1-p2|uSE(p1-p2)=(RD-uSE(p1-p2),(RD+uSE(p1-p2),两率差的标准误：两率差为0时，两组的某事件的发生率没有差别。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。,例:某医师研究了阿司匹林治疗心肌梗死的效果,资料见下表,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45200225(n)该试验结果的EER和CER计算结果为:EER=a/n1=15/125=12%,CER=c/n2=30/120=25%,阿斯匹林治疗心肌梗死的效果EER=15/125=12%，CER=30/120=25%，两者率的标准误：,该试验两率差（RD）的95%可信区间为：RDuSE(p1-p2)=（0.12-0.25）1.960.049=-0.23-0.03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。,3、RR及可信区间,相对危险度RR（relativerisk,RR）是前瞻性研究中较常用的指标，它是试验组某事件发生率P1与对照组某事件发生率P0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。,RR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试验组的发生率为：p1=a/(a+b)=r1/n1对照组的发生率为：p0=c/(c+d)=r2/n2相对危险度按下式计算：RR=p1/p0=EER/CER,当RR=1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时，可认为试验组发生率大于对照组；当RR1,利大于弊,反之,LHH1时,利小于弊。,三、数值资料的指标,1.WWD（weightedmeandifference），加权均数差,某个研究的两均数差d可按下式计算：两均数差d的方差，可按下式计算：,从公式可见，加权均数差（weightedmeandifference，WWD）即为两均数的差值。该指标以试验原有的测量单位，真实地反映了试验效应，消除了绝对值大小对结果的影响，在实际应用时，该指标容易被理解和解释。,2.SMD(standardisedmeandifference)，标准化均数差某个研究的标准化均数差d，可按下式计算：,标准化均数差d的方差S2可按下式计算：,SMD可简单地理解为两均数的差值再除以合并标准差的商，它不仅消除了某研究的绝对值大小的影响，还消除了测量单位对结果的影响。因此，该指标尤其适用于单位不同或均数相差较大的数值资料分析。但是，标准化均数差（SMD）是一个没有单位的值，因而，对SMD分析的结果解释要慎重。,主要参考文献：,DavidL.Sackett,W.ScottRichardson,WilliamRosenberg,etal.Evidence-basedMedicine-HowtopracticeandteachEBM.2nded.2000,Toronto:ChurchillLivingstonePublishHouse.MatthaisEgger,GeorgeDaveySmith,DouglasGAltman.SystematicReviewsinHealt