第二讲 循证医学中常用统计学指标和Meta分析统计过程.ppt
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1、分类变量分类变量一、循证医学中常用统计学指标一、循证医学中常用统计学指标实例实例组别组别死亡死亡未死亡未死亡合计合计试验组15(a)110(b)125(n1)对照组30(c)90(d)120(n2)合计45200245(N)阿司匹林治疗心肌梗死的效果阿司匹林治疗心肌梗死的效果相对危险度(相对危险度(RR)v相对危险度(相对危险度(relative risk,RR)是前瞻性研究中较常)是前瞻性研究中较常用的指标,它是试验组某事件发生率与对照组的发生率之用的指标,它是试验组某事件发生率与对照组的发生率之比,用于说明试验组的发生率是对照组的多少倍。比,用于说明试验组的发生率是对照组的多少倍。v试验组
2、的发生率为:试验组的发生率为:a/(a+b)v对照组的发生率为:对照组的发生率为:c/(c+d)v两个率的比值:两个率的比值:RR=a/(a+b)c/(c+d)RR的意义的意义v当当RR=1时,可认为试验组的发生率与对照组的发生率相时,可认为试验组的发生率与对照组的发生率相同同;v当当RR1时,可认为试验组的发生率大于对照组时,可认为试验组的发生率大于对照组;v当当RR1时,可认为病例组的比值大于对照组,即该暴露时,可认为病例组的比值大于对照组,即该暴露因素可能与该病的发生有一定的关系因素可能与该病的发生有一定的关系;v当当OR1时,可认为病例组的比值小于对照组,即该暴露时,可认为病例组的比值
3、小于对照组,即该暴露因素可能是该病的保护因素。因素可能是该病的保护因素。可信区间(可信区间(CI)v在循证医学中常用两组指标的差值或比值的可信区间在循证医学中常用两组指标的差值或比值的可信区间(confidence interval,CI),以此得出某指标的差),以此得出某指标的差值或比值有无统计学意义的结论。值或比值有无统计学意义的结论。v通常,试验组与对照组某指标差值或比值的通常,试验组与对照组某指标差值或比值的95%CI与与为为0.05的假设检验等价,的假设检验等价,99%CI与与为为0.01等价。等价。RR与与OR可信区间的图示可信区间的图示无统计学意义无统计学意义 试验组试验组对照组
4、对照组 1 无效线无效线使用阿司匹林治疗的病人与对照组相比,其病死率的使用阿司匹林治疗的病人与对照组相比,其病死率的RR为为0.48,其,其RR的的95%CI为为0.272-0.846。故可认为阿司匹林治疗组的病死率小于对照组,即阿司匹林故可认为阿司匹林治疗组的病死率小于对照组,即阿司匹林治疗心肌梗死能降低病死率。治疗心肌梗死能降低病死率。数值变量数值变量一、循证医学中常用统计学指标一、循证医学中常用统计学指标单个数值变量研究的数据单个数值变量研究的数据例数例数均数均数标准差标准差nini Xi XiSiSi试验组试验组n1n1 X1X1S1S1对照组对照组n2n2 X2X2S2S2疗前疗后的
5、数据疗前疗后的数据治疗前治疗前治疗后治疗后例数例数均数均数标准差标准差均数均数标准差标准差试验组试验组n11n11 X11X11S11S11 X12X12S12S12对照组对照组n21n21 X21X21S21S21 X22X22S22S22例数例数差值的均数差值的均数差值的标准差差值的标准差试验组试验组n1n1 d1d1S1S1对照组对照组n2n2 d2d2S2S2将上表中数据整理为下表,表中将上表中数据整理为下表,表中 d1和和S1可用公式计算可用公式计算d1=X1-X2;S12=S112+S1222S11S12 0.4均数差均数差MDv均数差(均数差(MD)即为两均数的差值。该指标以试验
6、原有)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。小对结果的影响。标准化均数差标准化均数差SMDv标准化均数差标准化均数差 Standardised Mean Difference,SMDvSMD可简单地理解为两均数的差值再除以合并标准差的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。测量单位对结果的影响。v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该指标尤其适用于单
7、位不同或均数相差较大的数值资料分析。析。MD和和SMD的可信区间的可信区间v若选择若选择MD或或SMD为合并统计量时,其为合并统计量时,其95%CI与假设检与假设检验的关系如下:验的关系如下:v若其若其95%CI包含了包含了0,等价于,等价于P0.05,即合并效应量,即合并效应量无统计学意义。无统计学意义。v若其若其95%CI的上下限均大于的上下限均大于0或均小于或均小于0,等价于,等价于P0.05,即合并效应量有统计学意义。,即合并效应量有统计学意义。MD与与SMD可信区间的图示可信区间的图示无统计学意义无统计学意义 试验组试验组对照组对照组 0 无效线无效线二、二、MetaMeta分析的统
8、计学过程分析的统计学过程Meta 分析的统计学过程分析的统计学过程v异质性分析异质性分析v合并效应量合并效应量v合并效应量的检验:可信区间,合并效应量的检验:可信区间,Z检验检验v其他:亚组分析、敏感性分析、发表偏倚分析其他:亚组分析、敏感性分析、发表偏倚分析异质性分析异质性分析v按统计原理,只有同质的资料才能进行合并或比较等统计按统计原理,只有同质的资料才能进行合并或比较等统计分析,反之,则不能。分析,反之,则不能。v因此,因此,Meta分析过程需要对多个研究的结果进行异质性分析过程需要对多个研究的结果进行异质性分析,尽可能消除导致异质性的原因,使之达到同质。分析,尽可能消除导致异质性的原因
9、,使之达到同质。v种类包括:临床异质性、方法学异质性和统计学异质性。种类包括:临床异质性、方法学异质性和统计学异质性。统计学异质性统计学异质性v是指干预效果的评价在不同试验间的变异,它是研究间的临床和方法是指干预效果的评价在不同试验间的变异,它是研究间的临床和方法学上变异联合作用的结果。学上变异联合作用的结果。v通常将通常将Meta分析的统计学异质性简称为分析的统计学异质性简称为“异质性异质性”,它是以各研究,它是以各研究之间可信区间(之间可信区间(CI)的重合程度来度量异质性的大小;)的重合程度来度量异质性的大小;v多个研究间的多个研究间的CI重合程度越大,存在统计学异质性的可能性就越小,重
10、合程度越大,存在统计学异质性的可能性就越小,反之,各研究间存在统计学异质性的可能性就越大。反之,各研究间存在统计学异质性的可能性就越大。v异质性分析的意义:异质性分析的意义:Meta分析的核心计算是合并(相加),按统计分析的核心计算是合并(相加),按统计原理,只有同质的资料才能进行合并或比较等统计分析,反之则不能。原理,只有同质的资料才能进行合并或比较等统计分析,反之则不能。异质性检验异质性检验v异质性检验(异质性检验(tests for heterogeneity)又称同质)又称同质性检验(性检验(tests for homogeneity)v用假设检验的方法检验多个独立研究是否具有异质性(
11、同用假设检验的方法检验多个独立研究是否具有异质性(同质性),质性),RevMan5.1软件中,用的是卡方检验。软件中,用的是卡方检验。评价异质性的指标评价异质性的指标vP值:若异质性检验结果为值:若异质性检验结果为P0.10时,多个研究的异质时,多个研究的异质性无统计学意义;若多个研究结果为性无统计学意义;若多个研究结果为P0.10时,多个研时,多个研究的异质性有统计学意义。究的异质性有统计学意义。vI2:可用于衡量多个研究结果间异质程度的大小。这个指:可用于衡量多个研究结果间异质程度的大小。这个指标用于描述由各个研究间由非抽样误差所引起的变异(异标用于描述由各个研究间由非抽样误差所引起的变异
12、(异质性)占总变异的百分比。质性)占总变异的百分比。I2越大,其异质性越大,越越大,其异质性越大,越不可接受。在不可接受。在Cochrane 系统评价中,只要系统评价中,只要I2不大于不大于50%,其异质性可以接受。,其异质性可以接受。异质性的处理方法异质性的处理方法v当异质性检验出现当异质性检验出现P0.10时,首先应找出产生异质性的时,首先应找出产生异质性的原因,如疗程长短、用药剂量、病情轻重、对照选择等是原因,如疗程长短、用药剂量、病情轻重、对照选择等是否相同。否相同。v由上述原因引起的异质性,可以使用亚组分析和由上述原因引起的异质性,可以使用亚组分析和Meta回回归。归。合并统计量合并
13、统计量v就是将多个独立研究的结果合并成一个汇总统计量,即用就是将多个独立研究的结果合并成一个汇总统计量,即用多个独立研究的某个指标的合并统计量反映其试验效应。多个独立研究的某个指标的合并统计量反映其试验效应。v固定效应模型:若多个研究具有同质性时(无统计学异质固定效应模型:若多个研究具有同质性时(无统计学异质性),可使用固定效应模型。性),可使用固定效应模型。v随机效应模型,若多个研究不具有同质性时(异质性有统随机效应模型,若多个研究不具有同质性时(异质性有统计学意义),先对异质性原因进行处理,若异质性分析与计学意义),先对异质性原因进行处理,若异质性分析与处理后仍无法解决异质性时,可使用随机
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