循证医学中常用的统计指

循证医学中常用的统计指2024-01-24引言描述性统计指标推论性统计指标诊断性试验评价统计指标临床预后评价统计指标成本效果分析统计指标目录01引言循证医学的概念循证医学是一种基于最新、最佳科学研究证据的医学实践方法。它强调医生在诊断和治疗过程中应参考高质量的研究证据，结合患者的具体情况和医生的临床经验，做出最佳的医疗决策。循证医学的目的是提高医疗质量，减少医疗浪费，改善患者预后和生活质量。123统计指标是评估研究证据质量和可靠性的重要工具。在循证医学中，常用的统计指标包括效应大小、可信区间、P值等，用于评估研究结果的统计学显著性和临床意义。通过合理的统计分析和解读，可以帮助医生更准确地理解研究证据，指导临床实践，提高医疗决策的科学性和有效性。统计指标在循证医学中的重要性02描述性统计指标频数与频率频数指某一特定数值或特定组数值在数据集中出现的次数。频率频数与总观察次数的比值，用于描述某一特定数值或特定组数值在数据集中出现的相对频率。算数均数所有观察值之和除以观察值的个数，用于描述一组数据的平均水平。中位数将数据按大小顺序排列后，位于中间位置的数值，用于描述一组数据的中心位置。众数数据集中出现次数最多的数值，用于描述一组数据的典型值。集中趋势指标01数据集中最大值与最小值之差，用于描述数据的波动范围。极差02上四分位数与下四分位数之差，用于描述数据中间50%的离散程度。四分位数间距03方差是每个观察值与均数之差的平方的平均值，标准差是方差的平方根，用于描述数据的离散程度。方差与标准差离散程度指标03推论性统计指标零假设与备择假设在假设检验中，首先设定一个零假设（H0），即假设观察结果是由随机误差引起的，然后设定一个备择假设（H1），即假设观察结果是由某种非随机因素引起的。检验统计量与P值根据样本数据计算检验统计量，如t值、F值等，并与设定的显著性水平进行比较，得出P值。P值越小，拒绝零假设的依据越强。两类错误在假设检验中，可能会犯两类错误，即第一类错误（弃真）和第二类错误（取伪）。需要合理控制两类错误的概率，以保证检验结果的可靠性。假设检验置信水平与置信区间01置信水平是指总体参数落在某一区间内的概率，而置信区间则是由样本数据计算得出的一个区间估计，用于描述总体参数的可能取值范围。置信区间的计算02根据样本数据、置信水平以及总体分布的情况，选择合适的计算方法，如t分布法、正态分布法等，得出置信区间的上下限。置信区间的意义03置信区间提供了总体参数的一个可能取值范围，其宽度反映了估计的精确性。同时，通过比较不同样本或不同研究得出的置信区间，可以对研究结果的一致性和差异性进行评估。置信区间效应量的定义效应量是指某一处理效应的大小或强度，通常用于描述两组或多组数据之间的差异程度。与假设检验不同，效应量更注重描述效应的大小和方向，而非仅仅判断效应是否存在。常见的效应量指标常见的效应量指标包括均值差、标准化均值差（如Cohen'sd）、相关系数（如Pearsonr）等。这些指标可以帮助我们更全面地了解处理效应的特征和意义。效应量的解释与应用通过对效应量的计算和解释，我们可以更准确地了解不同处理或干预措施对结果变量的影响程度。同时，效应量还可以用于比较不同研究的结果，以及进行元分析和系统评价等高级统计分析。效应量04诊断性试验评价统计指标指金标准确诊的病例中，待评价试验也判断为阳性者所占的百分比。灵敏度（Sensitivity）指金标准确诊的非病例中，待评价试验也判断为阴性者所占的百分比。特异度（Specificity）灵敏度与特异度似然比与预测值阳性似然比（PositiveLikel…真阳性率与假阳性率之比，说明待评价试验正确判断患者为病例的能力是错误判断患者为病例的多少倍。阴性似然比（NegativeLikel…假阴性率与真阴性率之比，说明待评价试验错误判断患者为非病例的能力是正确判断患者为非病例的多少倍。阳性预测值（PositivePredi…待评价试验判断为阳性者中，真正病例所占的百分比。阴性预测值（NegativePredi…待评价试验判断为阴性者中，真正非病例所占的百分比。ROC曲线（ReceiverOperatingCh…以灵敏度为纵坐标，1-特异度为横坐标绘制的曲线图，用于描述待评价试验的诊断性能。要点一要点二AUC值（AreaUndertheCurve）ROC曲线下的面积，取值范围为0.5~1.0。AUC值越接近1.0，说明待评价试验的诊断性能越好；AUC值等于0.5时，说明待评价试验无诊断价值。ROC曲线与AUC值05临床预后评价统计指标指某病患者经过n年的随访（观察）后，尚存活的病例数占观察病例总数的比例。生存率反映了疾病的预后情况和长远疗效，常用于评价癌症、心血管病等慢性病的治疗效果。生存率以生存时间为横坐标，生存率为纵坐标绘制的曲线。生存曲线可以直观地展示患者的生存情况，帮助医生评估治疗效果和预测患者预后。生存曲线生存率与生存曲线指某病患者中发生某事件的危险性，常用危险度比或危险度差异来表示。危险度可以帮助医生了解患者的病情严重程度和预后情况。指暴露组与非暴露组之间危险度的比值，用于比较两组之间发生某事件的危险性大小。相对危险度常用于评价干预措施的效果和安全性。危险度与相对危险度相对危险度危险度归因危险度指某因素暴露人群中由该因素引起的某事件发生的危险性。归因危险度可以帮助医生了解某因素对疾病发生的影响程度。人群归因危险度指整个人群中由某因素引起的某事件发生的危险性。人群归因危险度常用于评价公共卫生干预措施的效果和成本效益分析。归因危险度与人群归因危险度06成本效果分析统计指标成本效果比（Cost-EffectivenessRatio，CER）是指在特定医疗干预下，每单位健康产出所需的成本。它通过将总成本除以健康产出来计算，用于比较不同干预措施的经济效率。CER可以帮助决策者确定哪些干预措施在给定资源下能够产生最大的健康效益。较低的CER值表示较少的成本可以获得相同的健康效果，因此更具经济吸引力。成本效果比VS增量成本效果比（IncrementalCost-EffectivenessRatio，ICER）用于比较两种或多种医疗干预措施之间的经济效率差异。它计算为两种干预措施之间的成本差异除以它们之间的健康效果差异。ICER帮助决策者确定相对于现有干预措施，新的或更昂贵的干预措施是否具有经济上的优势。当ICER低于某个预定的阈值时，新的干预措施可能被认为是具有成本效果的。增量成本效果比成本效用比（Cost-UtilityRatio，CUR）是一种更广泛的成本效果分析指标，它考虑了健康相关生活质量