计数资料统计描述PPT课件.ppt

第三章计数资料的统计描述相对数,1,.,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3030001乙地2510002.5,2,.,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。,3,.,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1001010.026.32心血管内科10088.021.05泌尿外科40615.015.78胸外科42211.913.16普外科1001212.031.58合计382389.9100.00,4,.,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。,5,.,2.构成比（constituentratio）,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：,6,.,白细胞分类计数酮体的构成,7,.,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。,8,.,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,9,.,3.相对比（relativeratio）,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,10,.,4.相对危险度（relativerisk，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。,11,.,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+34544011.58HBsAg组-1925210.052有表抗阳性（有暴露因素）肝癌发生危险性是无表抗阳性的222.6倍。,12,.,5.优势比（oddsratio,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-controlstudy)。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。,13,.,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（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=0.975,14,.,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。,15,.,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)。,16,.,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。,17,.,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30018060.01006565.0重型1003535.030012541.7合计40021553.840019047.5,18,.,解决方法,1.单因素方法：计算标准化率（standardizedrate）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。,19,.,标准化率的基本思想,两组都选择同一构成的观察人数（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。,20,.,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）,21,.,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30018060.01006565.0重型1003535.030012541.7合计40021553.840019047.5,表直接法计算标准化治愈率,病型标准治疗