1、吳庫生汕頭大學醫學院預防醫學教研室汕頭大學醫學院預防醫學教研室w 數據資料可分為數值資料（計量）和分類資數據資料可分為數值資料（計量）和分類資料（計數和等級）兩大類。統計指標因而也料（計數和等級）兩大類。統計指標因而也分為數值資料指標與分類資料指標兩類。分為數值資料指標與分類資料指標兩類。w 統計指標可用于描述性的統計分析，也是反統計指標可用于描述性的統計分析，也是反映數據基本特征的統計分析方法。并可使人映數據基本特征的統計分析方法。并可使人們準確、全面地了解數據資料所包涵的信息，們準確、全面地了解數據資料所包涵的信息，以便于在此基礎上完成資料的進一步統計分以便于在此基礎上完成資料的進一步統計

2、分析。析。w 是循證醫學中常用的統計指標之一。是循證醫學中常用的統計指標之一。w 可信區間主要用于估計總體參數，從獲取的可信區間主要用于估計總體參數，從獲取的樣本數據資料估計某個指標的總體值（參樣本數據資料估計某個指標的總體值（參數）。如，率的可信區間估計總體率，均數數）。如，率的可信區間估計總體率，均數的可信區間估計總體均數。的可信區間估計總體均數。w 此外此外，可信區間還可用于假設檢驗，尤其是可信區間還可用于假設檢驗，尤其是試驗組與對照組某指標差值或比值的可信區試驗組與對照組某指標差值或比值的可信區間，在循證醫學中更為常用。間，在循證醫學中更為常用。w 通常，試驗組與對照組某指標差值或比值

3、的通常，試驗組與對照組某指標差值或比值的95%可信區間與可信區間與為為0.05的假設檢驗等價，的假設檢驗等價， 99%可信區間與可信區間與為為0.01的假設檢驗等價。的假設檢驗等價。w 常用常用的可信區間有：率的可信區間、兩率差可信區間有：率的可信區間、兩率差的可信區間、均數的可信區間、兩均數差值的可信區間、均數的可信區間、兩均數差值的可信區間、相對危險度可信區間等。的可信區間、相對危險度可信區間等。w 循證醫學中常用的是率的可信區間、循證醫學中常用的是率的可信區間、RR或或OR的可信區間、均數的可信區間、兩均數差的可信區間、均數的可信區間、兩均數差值的可信區間。值的可信區間。w 在循證醫學的

4、研究與實踐中，除了有效率、在循證醫學的研究與實踐中，除了有效率、死亡率、患病率、發病率等常用率的指標外，死亡率、患病率、發病率等常用率的指標外，相對危險度（相對危險度（RR）、比值比（）、比值比（OR）及由此）及由此導出的其他指標也是循證醫學中富有特色的導出的其他指標也是循證醫學中富有特色的指標。指標。w 目前，在循證醫學中分類資料常用的描述指目前，在循證醫學中分類資料常用的描述指標主要有標主要有EER、CER、OR、RR、RRR、ARR、NNT、NNH等。等。w 循證醫學中預防和治療性試驗中，率可細分循證醫學中預防和治療性試驗中，率可細分為為EER和和CER兩類。兩類。w EER即試驗組中某

5、事件的發生率即試驗組中某事件的發生率（experimental event rate,EER）如對某種暴）如對某種暴露采用某些防治措施后該疾病的發生率。露采用某些防治措施后該疾病的發生率。w CER即對照組中某事件的發生率（即對照組中某事件的發生率（control event rate,EER）如對某種暴露不采取防治措）如對某種暴露不采取防治措施該疾病的發生率。施該疾病的發生率。w 兩個發生率的差即為率差，也稱危險差兩個發生率的差即為率差，也稱危險差（rate difference, risk difference, RD), 如試驗如試驗組的發生率（組的發生率（EER）與對照組發生率（）與對

6、照組發生率（CER）的差，其大小可反映試驗效應的大小。的差，其大小可反映試驗效應的大小。w 兩率差的可信區間由下式計算：兩率差的可信區間由下式計算： |p1-p2|u uSESE(p1-p2)(p1-p2)= =(RD- u(RD- uSESE(p1-p2)(p1-p2),(RD+ u),(RD+ uSESE(p1-p2)(p1-p2)w 兩率差的標準誤：兩率差的標準誤：w 兩率差為兩率差為0時，兩組的某事件的發生率沒有差別。時，兩組的某事件的發生率沒有差別。w 因而兩率差的可信區間不包含因而兩率差的可信區間不包含0（上下限均大于（上下限均大于0或或上下限均小于上下限均小于0 ），則兩個率有差

7、別；反之，兩率），則兩個率有差別；反之，兩率差的可信區間包含差的可信區間包含0，則無統計學意義。，則無統計學意義。222111)21()1 ()1 (nppnppSEpp 死亡 未死亡 例數阿司匹林治療組 15(a) 110(b) 125(n1)對照組 30(c) 90(d) 120(n2 )合計 45 200 225(n)該試驗結果的EER和CER計算結果為: EER=a/n1=15/125=12%, CER=c/n2=30/120=25%w 阿斯匹林治療心肌梗死的效果阿斯匹林治療心肌梗死的效果EER=15/125=12%，CER=30/120=25%，兩者率的標準誤：，兩者率的標準誤：22

8、2111)21()1 ()1 (nppnppSEpp049. 0120)25. 01 (25. 0125)12. 01 (12. 0w 該試驗兩率差（該試驗兩率差（RD）的）的95%可信區間為：可信區間為：w RDRDu uSESE(p1-p2)(p1-p2)= =（0.12-0.250.12-0.25）1.961.960.049=-0.230.049=-0.23-0.03-0.03 該例兩率差的可信區間為該例兩率差的可信區間為-0.23-0.23-0.03-0.03，上，上下限均小于下限均小于0 0（不包含（不包含0 0），兩率有差別。可），兩率有差別。可認為認為阿斯匹林可降低心肌梗死的病死

9、率。阿斯匹林可降低心肌梗死的病死率。w 相對危險度相對危險度RR（relative risk, RR）是前瞻性）是前瞻性研究中較常用的指標，它是試驗組某事件發研究中較常用的指標，它是試驗組某事件發生率生率P1與對照組某事件發生率與對照組某事件發生率P0之比，用于之比，用于說明前者是后者的多少倍，常用來表示試驗說明前者是后者的多少倍，常用來表示試驗因素與疾病聯系的強度及其在病因學上的意因素與疾病聯系的強度及其在病因學上的意義大小。義大小。RR計算的四格表： 組別 發病 未發病 例數 試驗組 a(r1) b n1 對照組 c(r2) d n2試驗組的發生率為試驗組的發生率為：p1=a/(a+b)=

10、r1 /n1對照組的發生率為對照組的發生率為： p0=c/(c+d)=r2 /n2相對危險度按下式計算相對危險度按下式計算：RR=p1/p0=EER/CERw 當當RR=1時，可認為試驗因素與疾病無關；時，可認為試驗因素與疾病無關；w 當當RR1時，可認為試驗因素與疾病有關；時，可認為試驗因素與疾病有關；w 當當RR1時，可認為試驗組發生率大于對照組；時，可認為試驗組發生率大于對照組；w 當當RR1, 利大于弊利大于弊, 反之反之, LHH1時時, 利小于弊。利小于弊。1. WWD（weighted mean difference），加權均數差），加權均數差,某個研究的兩均數差某個研究的兩均數

11、差d可按下式計算：可按下式計算：w 兩均數差兩均數差d的方差，可按下式計算：的方差，可按下式計算：21XXd21212122212122) 1() 1(nnnnnnnSnSSw 從公式可見，加權均數差（從公式可見，加權均數差（weighted mean difference，WWD）即為兩均數的差值。）即為兩均數的差值。w 該指標以試驗原有的測量單位，真實地反映該指標以試驗原有的測量單位，真實地反映了試驗效應，消除了絕對值大小對結果的影了試驗效應，消除了絕對值大小對結果的影響，在實際應用時，該指標容易被理解和解響，在實際應用時，該指標容易被理解和解釋。釋。2. SMD(standardised

12、 mean difference)，標準化均，標準化均數差數差w 某個研究的標準化均數差某個研究的標準化均數差d，可按下式計算：，可按下式計算：)9431 (21NSXXdc221)12()11(2221nnssSnncw 標準化均數差標準化均數差d的方差的方差S2可按下式計算：可按下式計算：)94. 3(22212NdnnNSw SMD可簡單地理解為兩均數的差值再除以合可簡單地理解為兩均數的差值再除以合并標準差的商，它不僅消除了某研究的絕對并標準差的商，它不僅消除了某研究的絕對值大小的影響，還消除了測量單位對結果的值大小的影響，還消除了測量單位對結果的影響。因此，該指標尤其適用于單位不同或影

13、響。因此，該指標尤其適用于單位不同或均數相差較大的數值資料分析。均數相差較大的數值資料分析。w 但是，標準化均數差（但是，標準化均數差（SMD）是一個沒有單）是一個沒有單位的值，因而，對位的值，因而，對SMD分析的結果解釋要慎分析的結果解釋要慎重。重。wDavid L. Sackett, W.Scott Richardson,William Rosenberg, et al. Evidence-based Medicine-How to practice and teach EBM. 2nd ed. 2000, Toronto :Churchill Livingstone Publish House. wMatthais Egger, George Davey Smith, Douglas G