可信区间为-ok.ppt

统计方法在循证医学中的应用 数据资料类型 数值(计量)资料：定量的，有度量衡单位的 身高、体重、血压 分类(计数或等级)资料：按照研究对象的某种属性进行分类 二分类：有效、无效 多分类： 无序多分类：血型 有序多分类：疗效(痊愈、显效、进步、无效) 可信区间 （confidence interval,CI） 按预先给定的概率(常取95%或99%)去估计未知总体参数(如总体均数或总体率)的可能范围，即是指该区间有95%的可能性包含了被估计的参数。 CI与标准误有关：标准误越小，抽样误差越小，可信区间的范围越窄 用途：参数估计、假设检验 一、循证医学中的常用统计指标 分类资料 1. EER，CER及可信区间 EER (experimental event rate) CER (control event rate) 率的可信区间 p±uαSE 应用条件：np和n（1-p）均大于5，n100。 率差(RD)及可信区间 也称危险差(rate difference , risk difference)两个发生率的差，其大小可以反映试验效应的大小，其可信区间可以推断两个率有无差别(是否包含0) 可信区间 可以推断两个率有无差别(是否包含1) 计算： SE(lnRR)= RR的可信区间 两均数差的可信区间 1976年英国教育心理学家G. V. Glass在教育学文献综述中首次命名Meta – Analysis 80年代末引入我国，译名荟萃分析、二次分析、汇总分析、集成分析等 “The statistical analysis of large collection of analysis results from individual studies for the purpose of integrating the findings” G. V. Glass “Meta-analysis is statistical technique for assembling the results of several studies in a review into a single numerical estimate” 《The Cochrane Library》 “A systematic review that uses quantitative methods to summarize the results” David Sackett Meta-分析基本原理 把不同研究者对同一问题所作的研究看作是从同一总体中随机抽取的样本。如果都是按照相同的设计方案得到的研究结果，并且我们可以获得每一项研究的结果，则可得到一个更为可靠的综合的结果。 Meta分析方法可以定量估计研究效应的平均水平和提高统计学检验效能。 Meta-分析的统计目的 女童掌骨Ⅱ皮质厚度的11个研究 传统文献综述的特点 处理同一问题的多个结果报道时，通常是平等(等权重方法)对待每个研究结论。 以某类结果文献数量的多少得出结论 存在问题： 多个研究质量不同 各个研究的样本含量的大小(权重)不相等 Meta-分析的目的 增大样本含量，减少随机误差所致的差异，增大和提高统计分析效能 探讨多个研究结果间的异质性，实现不一致研究结果间的定量综合，即分析多个同类研究的分歧和原因 增加效应量的估计精度 引出新的见解 节省研究经费 Meta-分析与系统评价的关系 当数据资料适合并使用了Meta分析，系统评价可以克服传统文献综述的两大问题，其分析结论的可靠性更高； 当数据资料不适合作Meta分析时，系统评价只能解决文献评价的问题，不能解决样本含量的问题，也无法得到多个研究的合并效应量，无法得出较为确切的分析结论。 没有按系统评价标准操作规范实施，或未经严格文献评价的研究，即使用了Meta分析也不一定是系统评价的研究，更难说是高质量的研究。 Meta-分析的统计过程 异质性分析 合并效应量 合并效应量的检验 可信区间 假设检验：u 检验 敏感性分析 异质性分析 目的：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 异质性检验(tests for heterogeneity)： 又称同质性检验(tests for homogeneity)，即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) 异质性检验方法 Revman4.2及以后的