調查資料分析時的質量控制(編輯修改稿)
2025-03-17 15:36 本頁面
【文章內容簡介】 描述研究對象的一般特征，如性別、年齡、職業(yè)、出生地、居住地、疾病類型等。 1．描述性分析 （ 2）均衡性檢驗 比較病例組與對照組研究因素以外的某些特征構成是否齊同，檢驗其可比性。 ? 計量指標的比較（如兩組平均年齡的比較）可采用 t檢驗、 ANOVA； ? 計數指標的比較（如兩組性別構成比較）可采用 χ2檢驗。 ? 對有統(tǒng)計學顯著差異的因素，在分析時應考慮它對主要關聯(lián)因素的影響。 2．推斷性分析 （ 1）成組設計病例對照研究資料的分析 比較病例組和對照組之間研究因素暴露比例的差異，推斷暴露和疾病之間是否存在統(tǒng)計學關聯(lián)（ χ2檢驗），計算關聯(lián)強度（ OR）及其 95％的可信區(qū)間。 病例對照 研究的資料整理表 2．推斷性分析 （ 2）成組設計分層資料的分析 分層分析是把研究人群（暴露與未暴露人群或者病例與對照）根據某些特征和因素分為不同層（如按性別分為兩層），然后分別分析各層中暴露與疾病的關聯(lián)。 2．推斷性分析 （ 2）成組設計分層資料的分析 如果各層 OR值接近，異質性檢驗無統(tǒng)計學意義，則可通過 Mantalhaenszel方法計算 χ2MH，并計算控制混雜因素（分層因素）影響后暴露和疾病之間真實的關聯(lián)強度 ORMH及其 95％可信區(qū)間 。 病例對照研究分層資料整理表 第 i 層 暴露特征 病例 對照 合 計 有 無 a i c i b i di n 1i n 0i 合 計 m 1i m 0i N i 表 5－ 7 按年齡分層 計算 OR值 表 5 9 按 年齡 分層分析 OC 與 MI 的關系 40 歲 ≥ 40 歲 服 OC 未服 OC 合計 服 OC 未服 OC 合計 病例組 21 26 47 18 88 10 6 對照組 17 59 76 7 95 1 02 合計 38 85 123 25 1 83 208 OR 2. 80 2 . 78 兩層的 OR均較不分層的 OR()大 。 進一步分析 年齡對 MI的關系 按 OC與 MI的關系列表計算 χ2=, RR= 可見 OC與 MI有聯(lián)系 2．推斷性分析 （ 2）成組設計分層資料的分析 如果各層 OR值相差較大，異質性檢驗有統(tǒng)計學意義，則不宜采用 Mantalhaenszel方法合并，可通過計算標準化死亡比（ standard mortality ratio， SMR）或標準化率比（standard rate ratio， SRR），評價控制混雜因素影響后暴露和疾病的真實關聯(lián)強度（具體原理和計算方法參見相關專業(yè)書籍） 2．推斷性分析 （ 3）成組設計分級暴露資料的分析 若能獲得某暴露因素在不同暴露水平的資料，計算不同暴
電大資料相關推薦
鄂ICP備17016276號-1