多因素案例分析概要.ppt

多因素案例分析 案例18-1 某研究者为探讨帕金森病(PD)与吸烟的关系,采用以人群为基础的病例-对照研究,调查某市PD病例共114例,以及对照205例(性别、民族及居住于与病例相匹配)。采用非条件logistic回归分析，结果见表18-1。请根据所提供信息，分析该研究中存在的主要统计学缺陷。 表18-1 PD与吸烟关系的非条件logisti回归分析 该研究中存在的主要统计学缺陷。 1.我们研究的是PD和吸烟的关系，而设计变量中含有喝茶和饮酒这两个变量，这些因素可能成为混杂因素或者交互因素。 2.设计性别这一个变量与案例的前提有冲突，案例中给定了205例(性别、民族及居住于与病例相匹配)。所以不应设为变量来分析。 3.由表可以看出在年龄这一行中P值=0.0320.05接受原假设，OR值的95%CI中包含1拒绝原假设，所以说两处矛盾。 4.变量设计不合理，没有充分的为我们研究提供帮助。 案例18-2 为探讨超重和肥胖对高血压病的影响，2004年，某研究者采用整群抽样的方法，对某地6个镇35周岁以上的常住人口进行高血压普查，同时收集了身高、体重等相关信息。体质指数BMI≥25判为“超重或肥胖”，BMI5为“正常”；收缩压≥140mmHg和（或）舒张压≥90mmHg判为“高血压”。整理后资料见表18-13。 表18-13不同体质指数高血压患病率 自变量X为体质指数，X=1表示“超重或肥胖”，X=0表示“正常”；因变量Y为是否患病， Y=1表示“患病”，Y=0表示“未患病”。X对Y影响的单因素logistic回归结果见表18-14。(课本404)请问该二分类单因素logistic回归所得OR值与采用2*2表所计算的OR有何关系？ 单因素logistic所得OR值为2.727， 根据公式计算2*2表所计算的OR =2.727 与单因素logistic所得到结果一致 案例18-3 为研究居民两周患病未治疗的影响因素，采用单纯随机抽样，对某地11790名农村居民进行了调查。调查内容包括性别、年龄、年人均收入、医疗保障、距就近医疗点时间、自感疾病严重程度、发病时间。变量赋值见表18-3。请评述该赋值方式是否恰当？并说明各种变量赋值方法主要的利弊。 表18-3 居民两周患病未治疗的影响因素及其赋值 1.该赋值方式是否恰当？ 发病时间的设置不恰当，虽然‘发病时间’为有序多分类资料，但是不能确定数据中的数值可以真实反映其测度，故以最高值为参照水平，产生两个哑变量。 “发病时间”哑变量： 2.并说明各种变量赋值方法主要的利弊。 1、等级变量：（有序多分类变量）可以按等级的秩次赋值 2、二分类变量：用0、1赋值 3、多分类无序变量：多分类无序变量需要转换成哑变量，k个类别需要k-1个哑变量 （当样本含量足够大，且对变量的作用方式不准时，哑变量是最好的选择。逐步回归要求哑变量座位一个整体进行筛选。然而当哑变量数目太多，要求过大的样本含量。） 案例19-1 某医师收集30例肺癌术后患者的生存情况，有1例由于电话和地址错误无法随访到患者，他设计了以下几种处理方法：① 把该病例去掉；② 把这例患者写入SPSS数据，但末次随访时间空白，让SPSS自动去分析；③ 因为某一天（比如2006年9月1日）想随访这例患者但是没有随访到，所以将末次随访时间写为随访当天的日期。另欲分析肺癌术后患者的中位生存期，计算结果为10个月，但是检查原始数据发现，生存时间为10个月的这个患者一直存活到随访结束，似乎与中位生存期的定义相矛盾。 请问： （1）该医师对这例失访患者的处理是否恰当？为什么？正确的处理方法是什么？ 该医师对这例失访患者的三种处理都不恰当。应作为截尾病例，删失生存时间的计算为从手术切除到最后一次随访的时间。 （2）另有1例患者死于脑梗死，生存分析时应如何处理？ 删失数据产生的原因： 1、研究结束时终点事件尚未发生； 2、失访； 3、病人死于其他原因而终止观察等； 该患者属于第三种情况，故作为删失数据处理。 （3）该医师的发现是否与中位生存期的定义相矛盾？为什么？ 该医师的发现与中位生存期的定义并不矛盾，中位生存期不能与个体生存时间相混淆。 中位生存期： 又称半数生存期，表示恰有50%的个体尚存活的时间； 案例19-2 评价A、B两种治疗方案对某病的治疗效果，A组（group＝0）12人，B组（group＝1）13人。患者分组后检查其肾功能（kidney）