循证医学中常用的统计指标演示

（优选）循证医学中常用的统计指标现在是1页\一共有61页\编辑于星期五一、概述现在是2页\一共有61页\编辑于星期五

数据资料可分为数值资料（计量）和分类资料（计数和等级）两大类。统计指标因而也分为数值资料与分类资料指标两类。现在是3页\一共有61页\编辑于星期五

统计指标可用于描述性的统计分析，也是反映数据基本特征的统计分析方法。并可使人们准确、全面地了解数据资料所包涵的信息，以便于在此基础上完成资料的进一步统计分析。现在是4页\一共有61页\编辑于星期五

可信区间（Confidenceinterval,CI）是循证医学中常用的统计指标之一。现在是5页\一共有61页\编辑于星期五

可信区间主要用于估计总体参数，从获取的样本数据资料估计某个指标的总体值（参数）。如，率的可信区间估计总体率，均数的可信区间估计总体均数。现在是6页\一共有61页\编辑于星期五

此外，可信区间还可用于假设检验，尤其是试验组与对照组某指标差值或比值的可信区间，在循证医学中更为常用。现在是7页\一共有61页\编辑于星期五

通常，试验组与对照组某指标差值或比值的95％可信区间与为0.05的假设检验等价，99％的CI与为0.01的假设检验等价。现在是8页\一共有61页\编辑于星期五

常用的可信区间有：率的可信区间、两率差值的可信区间、均数的可信区间、两均数差值的可信区间、相对危险度可信区间等。现在是9页\一共有61页\编辑于星期五

循证医学中常用的是率的可信区间、RR或OR的可信区间、均数的可信区间、两均数差值的可信区间等。现在是10页\一共有61页\编辑于星期五二、分类资料的指标现在是11页\一共有61页\编辑于星期五

在循证医学的研究与实践中，除了有效率、死亡率、患病率、发病率等常用的指标外，相对危险度（RR）、比值比（OR）及由此导出的其他指标也是循证医学中富有特色的指标。现在是12页\一共有61页\编辑于星期五

目前，在循证医学中分类资料常用的描述性指标主要有EER、CER、OR、RR、RRR、ARR、NNT等。现在是13页\一共有61页\编辑于星期五

循证医学中预防和治疗性试验中，率可细分为EER和CER两类。1.EER与CER现在是14页\一共有61页\编辑于星期五EER即试验组中某事件的发生率（experimentaleventrate,EER）,如对某病采用某些防治措施后该疾病的发生率。

CER即对照组中某事件的发生率（controleventrate,CER）,如对某病不采取防治措施的发生率。现在是15页\一共有61页\编辑于星期五2.RD（率差）及可信区间

两个发生率的差即为率差，也称危险差（ratedifference,riskdifference,RD）,如试验组发生率（EER）与对照组发生率（CER）的差，其大小可反映试验效应的大小。现在是16页\一共有61页\编辑于星期五两率差的可信区间由下式计算：现在是17页\一共有61页\编辑于星期五两率差的标准误：现在是18页\一共有61页\编辑于星期五

两率差为0时，两组的某事件发生率没有差别。因而两率差的可信区间不包含0（上下限均大于0或上下限均小于0），则两个率有差别；反之，两率差的可信区间包含0，则无统计学意义。现在是19页\一共有61页\编辑于星期五阿司匹林治疗心肌梗死的效果

死亡未死亡例数阿司匹林治疗组15（a）110(b)125(n1)对照组30（c）90(d)120(n2)合计45200245现在是20页\一共有61页\编辑于星期五阿斯匹林治疗心肌梗死的效果EER＝15/125＝12％,CER=30/120=25%,两率差的标准误：现在是21页\一共有61页\编辑于星期五该试验两率差（RD）的可信区间为：现在是22页\一共有61页\编辑于星期五

该例两率差的可信区间为-0.23～-0.03，上下限均小于0（不包含0），两率有差别。可认为阿斯匹林可降低心肌梗死的病死率。现在是23页\一共有61页\编辑于星期五3.RR及可信区间

相对危险度RR（relativerisk,RR）是前瞻性研究中较常见的指标，它是试验组某事件发生率与对照组（或低暴露）的发生率之比，用于说明前者是后者的多少倍，常用来表示试验因素与疾病联系的强度及其在病因学上的意义大小。现在是24页\一共有61页\编辑于星期五其计算方法为：

当RR＝1时，可认为试验因素与疾病无关；当RR≠1时，可认为试验因素与疾病有关；当RR＞1时，可认为试验组发生率大于对照组；当RR＜1时，可认为试验组发生率小于对照组。现在是25页\一共有61页\编辑于星期五RR的可信区间，应采用自然对数进行计算，即应求RR的自然对数值In(RR)和In(RR)标准误SE（InRR）,其计算公式如下：现在是26页\一共有61页\编辑于星期五In(RR)的可信区间为：RR的可信区间为：

由于RR=1时为试验因素与疾病无关，故其可信区间不包含1时为有统计学意义；反之，其可信区间包含1时为无统计学意义。现在是27页\一共有61页\编辑于星期五RR计算的四格表

组别发病未发病例数试验组a(r1)bn1

对照组c(r2)dn2

现在是28页\一共有61页\编辑于星期五

阿斯匹林治疗组的病死率对照组的病死率其RR和可信区间为：

In(RR)=In(0.48)=-0.734现在是29页\一共有61页\编辑于星期五RR的95％可信区间为：=exp(-0.734±1.96×0.289)=(0.272,0.846)

该例RR的95％可信区间为0.272～0.846，使用阿斯匹林治疗的病人，其病死率小于对照组，可认为阿斯匹林可降低心肌梗死有效。现在是30页\一共有61页\编辑于星期五4.OR及可信区间组别暴露非暴露例数病例组abn1非病例组cdn2现在是31页\一共有61页\编辑于星期五odds1是病例组暴露率p1和非暴露率1-p1的比值，即odds1=p1/(1-p1)=

odds0是对照组暴露率p0和非暴露率1-p0的比值，即odds0=p0/(1-p0)=

现在是32页\一共有61页\编辑于星期五

以上两个比值之比即为比值比（oddsratio,OR）,又称机会比、优势比等，公式为：OR=现在是33页\一共有61页\编辑于星期五

当所研究疾病的发病率较低时，即a和c均较小时，OR近似于RR,故在回顾性研究中可用OR估计RR;

由于前瞻性研究中，OR的可信区间与RR的可信区间很相近，且OR的计算更为简便，因此，常用OR可信区间的计算来代替RR的可信区间的计算。

OR值的解释与RR相同。现在是34页\一共有61页\编辑于星期五OR的可信区间同样需要采用自然对数计算，其In(OR)的标准误SE(InOR)按下式计算：

现在是35页\一共有61页\编辑于星期五In(OR)的可信区间为：OR的可信区间为：现在是36页\一共有61页\编辑于星期五例如：前述阿斯匹林治疗心肌梗死的效果估计其OR的95％可信区间。In(OR)=In(0.409)=-0.894现在是37页\一共有61页\编辑于星期五OR的95％可信区间为：=exp(-0.894±1.96×0.347)=(0.207,0.807)

该例OR的95％可信区间为0.207～0.807,可认为阿斯匹林治疗心肌梗死有效。现在是38页\一共有61页\编辑于星期五5.RRR及可信区间RRR为相对危险度减少率（relativeriskreduction）,其计算公式为：RRR=∣CER-EER∣/CER=1-RRRRR的可信区间可由1-RR计算得到。如前例RR=0.48,其95％的可信区间为0.272～0.846,其RRR＝1-0.48＝0.52，RRR的95％可信区间为0.154～0.728。现在是39页\一共有61页\编辑于星期五RRR反映了某试验因素使某结果的发生率增加或减少的相对量，但是，该指标无法衡量发生率增减的绝对量。如：试验人群中某病的发生率EER=39%,而对照组人群的发生率CER=50%,RRR=(CER-EER)/CER=(50%-39%)/50%=22%

但是，若在另一研究中，试验组的疾病发生率为0.39/10万，对照组的疾病发生率为0.50/10万，其RRR仍为22％。现在是40页\一共有61页\编辑于星期五6.RRIRRI,相对危险度增加率（relativeriskincrease,RRI）,试验组中某不利结果的发生率为EERb,对照组某不利结果的发生率为CERb,RRI可按下式计算：

该指标可反映采用试验因素处理后，患者的不利结果增加的百分比。现在是41页\一共有61页\编辑于星期五7.RBIRBI,相对获益增加率（relativebenefitincrease,RBI）,试验组中某有益结果的发生率为EERg，对照组某有益结果的发生率为CERg,RBI可按下式计算：

该指标可反映采用试验因素处理后，患者的有益结果增加的百分比。现在是42页\一共有61页\编辑于星期五8.ARR及可信区间绝对危险度减少率（absoluteriskreduction,ARR）,其计算公式为：

ARR=∣CER-EER∣ARR的可信区间为：现在是43页\一共有61页\编辑于星期五ARR的标准误：

ARR的可信区间：现在是44页\一共有61页\编辑于星期五例如：试验组某病发生率为15/125＝12％，而对照组人群发生率为30/120=25%,其ARR=25%-12%=13%,标准误为：现在是45页\一共有61页\编辑于星期五其95％可信区间为：=(0.13-1.96×0.049,0.13+1.96×0.049)=(3.4%,22.6%)该治愈率的95％可信区间为3.4%～22.6％现在是46页\一共有61页\编辑于星期五9.ARI

绝对危险度增加率（absoluteriskincrease,ARI）,即试验组中某不利结果发生率EERb与对照组某不利结果发生率CERb的差值，不利结果（badoutcomes）如：死亡、复发、无效等，其计算公式为：

该指标可反映采用试验因素处理后，患者的不利结果增加的绝对值。

现在是47页\一共有61页\编辑于星期五10.ABI

绝对受益增加率（absolutebenefitincrease,ABI）,即试验组中某有益结果发生率EERg与对照组某有益结果发生率CERg的差值，有益结果（goodoutcomes）如：治愈、显效、有效等，其计算公式为：

该指标可反映采用试验因素处理后，患者的有益结果增加的绝对值。现在是48页\一共有61页\编辑于星期五11.NNT、NNH及可信区间

NNT(Thenumberneededtotreat)的临床含义为：对病人采用某种防治措施处理，得到一例有利结果需要防治的病例数（thenumberofpatientswhoneededtobetreatedtoachieveoneadditionalfavorableoutcome,NNT）。其计算公式为：NNT=1/∣CER-EER∣=1/ARR

从公式可见，NNT的值越小，该防治效果就越好，其临床意义也就越大。现在是49页\一共有61页\编辑于星期五NNT的95％可信区间，由于无法计算NNT的标准误，但NNT=1/ARR,故NNT的95％可信区间的计算可利用ARR的95％的可信区间来计算。

NNT95％可信区间的下限：1/ARR的上限值

NNT95％可信区间的上限：1/ARR的下限值例如某试验的ARR的95％CI为3.4％～22.6％，其NNT的95％CI下限为：1/22.6%=4.4;上限为：1/3.4%=29.4，即4.4～29.4。现在是50页\一共有61页\编辑于星期五12.NNHNNH的临床含义为：对病人采用某种防治措施处理，出现一例副作用需要处理的病例数（thenumberneededtoharmonemorepatientsfromthetherapy,NNH）。其计算公式为：

NNH=1/ARI

从公式可见，NNH的值越小，某治疗措施引起的副作用就越大。现在是51页\一共有61页\编辑于星期五13.LHHLHH,防治性措施受益与危害的似然比（likehoodofbeinghelpedvs.harmed,LHH）,其计算公式为：

LHH=NNH/NNT

该指标反映了防治措施给受试者带来的受益与危害的比例，LHH>1,利大于弊，反之，LHH<1时，弊大于利。现在是52页\一共有61页\编辑于星期五三、数值资料的指标

现在是53页\一共有61页\编辑于星期五1.WMD加权均数差（WMD,WeightedMeanDifference）某个研究的两均数差d可按下式计算：现在是54页\一共有61页\编辑于星期五两均数差d的方差Var(d)(也可用S2表示)，可按下式计算：现在是55页\一共有61页\编辑于星期五

从公式可见，加权均数差（WMD,WeightedMeanDifference）即为两均数的差值。该指标反映一试验原有的测量单位，真实地反映了试验效应，消除了绝对值大小对结果的影响，在实际应用时，该指标容易被理解和解释。现在是56页\一共有61页\编辑于星期五2.SMD

标准化均数差（St