危險度分析和logistic回歸(編輯修改稿)
2025-06-17 17:15 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ───────────── 使用過雌激素 未用過 小計 ──────────────────────────────────────── 病例組 (子宮內(nèi)膜癌患者 ) 55 128 183 對照組 (非子宮內(nèi)膜癌患者 ) 19 164 183 ──────────────────────────────────────── 小計 74 292 366 ──────────────────────────────────────── 一．成組病例對照研究 一．成組病例對照研究 解 ： 由 ()式 , =(55 164)/(19 128)= H0:Ψ=1 H1:Ψ≠1 =[(55 16419 128)2(3661)]/(74 292 183 183)= 由于 =,故 P， 拒絕 H0,認(rèn)為總體比數(shù)比不為 1,患子宮內(nèi)膜癌與絕經(jīng)期使用過雌激素有關(guān)；并估計絕經(jīng)期使用過雌激素的婦女患子宮內(nèi)膜癌的相對危險度是不用者的 。 ??2?2?病例對照研究優(yōu)點(diǎn)： 簡單易行，不需長期隨訪，特別適用于研究發(fā)病率低的疾病。 病例對照研究缺點(diǎn)： 回顧性研究，從果到因，不合理，可靠性差。 一．成組病例對照研究 二．分層分析 ? 有時在分析某危險因素與疾病之間的關(guān)系時 , 有些額外因素會對所分析的問題起干擾作用 ,這些額外因素就稱為混雜因素。它能部分甚至全部掩蓋危險因素與疾病之間的真實(shí)關(guān)系 ,故必須設(shè)法排除。例如要研究衛(wèi)生狀況與某傳染病發(fā)病之間的關(guān)系 ,但傳播可能與居住密度有關(guān) ,故居住密度對所研究的問題就成為一個混雜因素 ,如果結(jié)論中未排除該因素之干擾 ,將影響推斷之可靠性。以下這個假設(shè)例說明混雜因素所起的干擾作用 ,假定混雜因素分為 2個水平 (Ⅰ,Ⅱ) 表 混雜因素干擾的假設(shè)例 ──────────────────────────────────────── 混雜因素未分層 混雜因素分層分析 ────────── ────────────────────── Ⅰ Ⅱ ────────── ────────── 暴露 非暴露 暴露 非暴露 暴露 非暴露 ──────────────────────────────────────── 病例 300 56 294 21 6 35 對照 700 944 606 79 94 865 ──────────────────────────────────────── 混雜因素未分層時 ?? = ( 3 00 944)/(56 700)= 混雜因素分層 Ⅰ層 ?? =( 2 9 4 7 9) / ( 60 6 21)= Ⅱ?qū)??? =( 6 8 6 5 )/ ( 9 4 35)= 未分層時 ?? =, 似乎表明該危險因素作用很大 ,二．分層分析 但將混雜因素分為兩層后 ,Ⅰ,Ⅱ 層的分別僅為 ,。 由此可見該混雜因素的干擾會導(dǎo)致不正確的推斷。分層分析有助于克服混雜因素之干擾。 分層分析 (Stratified Analysis)是對可能的混雜因素 (常常是性別 ,年齡 ,或其它有關(guān)條件 )進(jìn)行分層 ,使得每一層內(nèi)混雜因素處于同一水平上 ,這樣就可排除它的干擾 。 二．分層分析 K層 2 2表統(tǒng)計分析步驟 : ? 以 P323， 例 ，根據(jù)年齡分為 5層 ? （ 1）計算各層的比數(shù)比，作顯著性檢驗(yàn)。 ? （ 2）檢驗(yàn)各層的總體比數(shù)比是否相同。 ? 如差異有統(tǒng)計學(xué)意義，結(jié)束。 ? （ 3）如差異無統(tǒng)計學(xué)意義， ? 計算公共比數(shù)比。 ? （ 4）檢驗(yàn)公共比數(shù)比和 1之間的差異是否有統(tǒng)計學(xué)意義。 三．配對病例對照研究 ? 在成組病例對照研究中 ,為了排除混雜因素的干擾可以使用分層分析 ,但當(dāng)可能的混雜因素較多時 ,所分層次就會很多 ,而且必須調(diào)查較大的樣本 , 否則各層中頻數(shù)就會太小 ,這種情況有時會給工作帶來困難 ,一個較好的控制混雜因素的辦法就是配對病例對照研究 (Paired CaseContral Study)。 本方法的基本點(diǎn)就是對每一名病例 , 選擇一名或數(shù)名各種控制因素與病例相近的非病例作為對照者 ,在調(diào)查一開始就把他們配成對 ,然后一對對地進(jìn)行比較分析。這樣做可以使各對內(nèi)部保持均衡 ,盡可能排除或減少混雜因素的影響 ,從而提高分析的效能。配對因素可以是按屬性分類的變量 ,如性別、民族、血型、職業(yè)、既往病
環(huán)評公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1