調(diào)查資料分析時(shí)的質(zhì)量控制-資料下載頁(yè)
2025-02-27 15:36本頁(yè)面
【正文】 發(fā)病率或死亡率的差異，推斷暴露和疾病之間是否存在統(tǒng)計(jì)學(xué)關(guān)聯(lián)。 ? 符合正態(tài)分布或近似狀態(tài)分布，可進(jìn)行兩個(gè)率差別的 u檢驗(yàn)； ? 樣本較小、發(fā)病率較低時(shí)，可用直接概率法、二項(xiàng)分布或 Poisson分布檢驗(yàn)； ? 樣本稍大和發(fā)病率稍大時(shí)，可用四格表 χ2檢驗(yàn)。 隊(duì)列 研究的資料整理表 2. 推斷性分析 ? 再分組或分層計(jì)算關(guān)聯(lián)強(qiáng)度－相對(duì)危險(xiǎn)度（relative risk， RR）和 95％的可信區(qū)間，以及危險(xiǎn)度指標(biāo)。危險(xiǎn)度指標(biāo)包括 ： ? 歸因危險(xiǎn)度（ AR） ? 歸因危險(xiǎn)度百分比（ ARP） ? 人群歸因危險(xiǎn)度（ PAR） ? 人群歸因危險(xiǎn)度百分比（ PARP） 3. 標(biāo)化比的計(jì)算 ? 當(dāng)研究對(duì)象人數(shù)較少或死亡（發(fā)?。┞瘦^低時(shí)不宜計(jì)算率，此時(shí)可以全人口的死亡（發(fā)?。┞首鳛闃?biāo)準(zhǔn)，計(jì)算該觀察人群的預(yù)期死亡（發(fā)病）人數(shù)，然后計(jì)算實(shí)際死亡（發(fā)?。?shù)與預(yù)期數(shù)之比，即為 標(biāo)化死亡（發(fā)?。┍龋?standardized mortality ratio， SMR） 3. 標(biāo)化比的計(jì)算 ? 當(dāng)未能獲得人群歷年的人口資料，而僅有死亡人數(shù)、日期和年齡，則可計(jì)算 標(biāo)化比例死亡比（ standardized proportional mortality ratio， SPMR） ，即以全人口中某病因死亡占全死因死亡的比例乘以該人群實(shí)際死亡數(shù)而獲得預(yù)期死亡數(shù)，然后計(jì)算實(shí)際死亡（發(fā)?。?shù)與預(yù)期數(shù)之比。 3. 標(biāo)化比的計(jì)算 SMR、 SPMR和 RR一樣都是用來(lái)評(píng)價(jià)暴露和疾病的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度，是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，需作顯著性檢驗(yàn) ： ? 當(dāng)期望死亡數(shù)不太小（ ≧ 10）時(shí)，采用 u檢驗(yàn)或 χ2檢驗(yàn) ? 當(dāng)期望死亡數(shù)小于 10時(shí)，可查 Possion分布總體可信區(qū)間表判定。 4. 劑量反應(yīng)關(guān)系分析 ? 劑量反應(yīng)關(guān)系反映暴露與疾病間的共變關(guān)系，即暴露劑量越大，其效應(yīng)越大，則該暴露作為病因的可能性越大。計(jì)算各暴露等級(jí)時(shí)的發(fā)病率，計(jì)算關(guān)聯(lián)強(qiáng)度（ RR和 AR），并作趨勢(shì)性 χ2檢驗(yàn)。 ? 對(duì)于隊(duì)列研究資料也常用分層分析，具體方法同病例對(duì)照研究。 ? Logistic回歸和 Cox回歸等分析技術(shù)不僅可以探索疾病的危險(xiǎn)因素、混雜因素及研究因素之間的交互作用，也可以估計(jì)在不同暴露水平下個(gè)體患病的可能性。 偏倚的測(cè)量 選擇偏倚的測(cè)量 方法： 在理論上可以通過(guò)比較總?cè)巳号c實(shí)際抽樣人群研究疾病與暴露因素的分布的兩個(gè)四格表進(jìn)行測(cè)量 。 舉例： 以病例對(duì)照研究為例 信息偏倚的 測(cè)量 以隊(duì)列研究資料為例，論述錯(cuò)分偏倚產(chǎn)生的條件和類(lèi)型 謝 謝！ 謝謝觀看 /歡迎下載 BY FAITH I MEAN A VISION OF GOOD ONE CHERISHES AND THE ENTHUSIASM THAT PUSHES ONE TO SEEK ITS FULFILLMENT REGARDLESS OF OBSTACLES. BY FAITH I BY FAITH
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