统计学：横断面研究资料的统计分析

横断面研究资料的统计分析(statisticaldescriptionofcross-sectionaldata)要求：1.掌握率的标准化法及其应用条件2.掌握寿命表制作原理及其常用统计指标3.了解去死因寿命表的制作及作用横断面研究

横断面研究(cross-sectionalstudy)又称为现况研究是研究特定时点或较短时期内（称时间横断面）与特定范围内人群中的有关变量(因素)与疾病或健康状况的关系，即是调查这个特定的群体中的个体是否患病和是否具有某些变量或特征的情况，也可用于评价，某种卫生政策干预的效果。

研究种类：普查与抽查

统计方法：描述性分析、统计推断、现时寿命表法等第一节死亡率的标准化

当两组或多组率之间比较，其内部各组段的率明显不同，且各组段观察例数的构成比，诸如年龄、性别、工龄、病情轻重、病程长短等也明显不同时，则不能直接比较两组或多组的总率，得出结论。解决这类问题通常采用标准化法，即按统一的“标准”对原始资料进行调整，使之具备可比性。这种方法称为指标标准化法。一、标化的意义和基本思想Standardizationmethod引例

欲研究一种新药治疗痢疾的效果，选择800名患者作试验。其中400名（男300名，女100名）服用新药，另外400名（男100名，女300名）服用传统药。试验结果见下表：表1800名患者的结果有效无效合计有效率%新药20020040050传统药24016040060表2男性患者的结果有效无效合计有效率%新药12018030040传统药307010030表3女性患者的结果有效无效合计有效率%新药802010080传统药2109030070Simpson现象及原因

虽然表2及表3之和等于表1的数字，然而从表2和表3的结果看，其结论恰恰与表1的结论相反，无论是男性或女性患者服用新药的疗效高于传统药组。这就是Simpson现象。当然Simpson矛盾现象并不是真正的矛盾，那么如何解释这一现象呢？如果我们仔细地观察就会发现，在上述试验中，男性患者试用新药的人数比例为3/4，大大高于女性。另一方面女性患者二种药物的有效率均高于男性。由于试验中服用不同药物的男女人数结构与有效率不一致，引起Simpson现象。为了保持三表结论的一致性，试验中要求男性患者中服用新药的人数与传统药的人数相同（或尽可能接近）。例16-1年龄组甲县乙县人口数死亡数死亡率人口数死亡数死亡率0~21483373.26232677104.2930~6500269.2336449719.2040~5432024448150~4377250114.233435042122.2760~2834093328.161865762332.3270~2076862298.541002632319.17合计42703524256.6737363717246.03表16-1甲、乙两地各年龄组人口数及肺癌死亡率（1/10万）年龄组标准组

被标化组人口数死亡数死亡率人口数死亡数死亡率1N1R1P1n1r1p12N2R2P3n2r2p2┊┊┊┊┊┊┊

KNkRkPknkrkpk合计NRPnrp计算标准化率的数据符号二、标准化率的计算例16-2年龄组标准人口数（Ni）甲地乙地原死亡率预期死亡数（Nipi）原死亡率预期死亡数（Nipi）0~4475103.26154.291930~1014519.23919.201940~9579844.184245.814450~78122114.2389122.279660~46997328.16154332.3215670~30794298.5492319.1798合计800672（N）56.6740146.03432直接法计算肺癌死亡率例16-3年龄组标准人口肺癌死亡率Pi甲市乙市人口数ni预期死亡数niPi人口ni预期死亡数niPi0~3.80368887142782251130~12.8064332838944540~44.895549125414801950~117.764297351323303860~329.812605086226717570~305.2511782361348541合计51.71（P）569515220427135188间接法计算肺癌标准死亡率已知某年甲市因肺癌死亡280人，乙市为153人，数据见表：三、标准化法使用注意事项1.标准化法的适用条件：①年龄分布相同②年龄别死亡率不同。2.标准化率并不表示实际水平，只能表明相互比较资料的相对水平，且仅限于采用共同标准构成的组间比较，选用标准不同，标准化率也不同。3.标准组应具备代表性、稳定性和大量性。4.两样本标准化率是样本值，存在抽样误差，若欲得出标化组和被标化组的总率是否相等的结论，还应作假设检验。5.如不计算标准化率，而分别比较各分组的率，也可得出正确结论，但不能比较总率大小。直接法SAS程序DATAstand1;INPUTn1d1n2d2;KEEPsnn1p1n2p2e1e2;p1=d1/n1*100000;p2=d2/n2*100000;sn=n1+n2;e1=ROUND(p1*sn/100000);e2=ROUND(p2*sn/100000);CARDS;21483372326771065002636449754320244147819437725034350422834093186576220768621002632;PROCPRINT;PROCMEANSSUMNOPRINT;VARe1e2;OUTPUTOUT=stand2SUM=te1te2;DATAstand3;SETstand2;KEEPte1te2sdp1sdp2;sdp1=ROUND(te1/800672*100000,0.01);sdp2=ROUND(te2/800672*100000,0.01);PROCPRINT;RUN;DATAstand4;INPUTspn1n2;KEEPspn1n2e1e2;e1=ROUND(n1*sp/100000);e2=ROUND(n2*sp/100000);CARDS;3.8036888727822512.81643323894444.895549141480117.764297332330329.812605022671305.251178213485;PROCPRINT;PROCMEANSSUMNOPRINT;VARe1e2;OUTPUTOUT=stand5SUM=te1te2;DATAstand6;SETstand5;KEEPte1te2smr1smr2sdp1sdp2;smr1=ROUND(280/te1,0.01);smr2=ROUND(153/te2,0.01);sdp1=ROUND(smr1*51.71,0.01);sdp2=ROUND(smr2*51.71,0.01);PROCPRINT;RUN;间接法SAS程序OPTIONLINESIZE=128;DATAz1;INPUTxpxdx;FORMATmx8.6qx8.6;IFx=0THENn=1;IFx=1THENn=4;IFx>=5THENn=5;mx=ROUND(dx/px,0.000001);qx=ROUND(2*n*mx/(2+n*mx),0.000001);IFx=0THENDO;mx=.;qx=ROUND(dx/px,0.000001);END;IFx=80THENqx=1;CARDS;02186525614425558576411451098446601511345296201277841312511892512830995231003576224924059686135456658025250554133565544331682603329488865294481025701868695610282998808984102376;DATAz2;SETz1;RETAINlx100000ddx0;lx=ROUND(lx-ddx,1);ddx=ROUND(lx*qx,1);PROCSORTDATA=z2;BYDESCENDINGx;DATAz3;SETz2;RETAINa0b0llxtx0ex0;IFx=80THENllx=ROUND(lx/mx,1);ELSEIFx=0THENllx=ROUND(a+0.15*ddx,1);ELSEllx=ROUND(n*(lx+a)/2,1);a=lx;tx=llx+b;b=tx;ex=ROUND(tx/lx,0.01);PROCSORTDATA=z3;BYx;PROCPRINT;VARxpxdxmxqxlxddxllxtxex;RUN;第二节寿命表的概念

寿命表（生命表）是根据特定人群的年龄组死亡率编制出来的一种统计表，用以说明在特定人群年龄组死亡率的条件下，人的生命过程或死亡过程。寿命表早期（18世纪~19世纪）应用于社会保险研究，作寿命的随机分析。20世纪初至20世纪50年代，由于卫生统计学家在医学随访资料方面的工作，利用寿命表作生存分析和死亡模型研究，并对模型参数进行统计推断。由于寿命表中各项指标不受人口年龄构成的影响，不同人群的寿命表指标具有良好的可比性。编制寿命表需要完整可靠的人口资料与死亡登记资料。

欧洲某些国家编制第一张寿命表的时间：英国（1843）、瑞典（1775）、荷兰（1816）、法国（1817）、挪威（1821）、德国（1871）、瑞士（1876）。我国1982年人口普查编制1981年人口寿命表，平均寿命是：男性66.43岁，女性69.35岁；2000年人口普查平均预期寿命已提高到71.40岁(北京76.7岁)，比世界平均水平高5岁，比发展中国家和地区高7岁。寿命表的分类1.现时寿命表（currentlifetables）现时寿命表是从某个时期断面来看当年这段时期内一群人的死亡和生存经历。它完全取决于这个时期中各年龄组死亡率，以给定人口的实际死亡率为基础，把每个人的一生投影到一个假设的定群中。例如：当我们说到当年生下的一个婴儿的期望寿命时，我们假定这个婴儿在其一生中都遵循当年资料中所呈现的年龄组死亡率陆续死去，计算出“这一代人”按年龄的尚存人数、死亡人数、生存人年数及预期寿命。依据年龄分组不同，现时寿命表可分为1岁1组的完全寿命表（completelifetable）和几岁一组的简略寿命表（curatelifetable）2.定群寿命表（cohortlifetable）

定群寿命表是对某特定人群（同时出生）从出生到最后一个人死亡的实际死亡过程的记录。

医学研究中，常把“出生”、“死亡”的含义稍加变通，可以把寿命表推广到临床，如：以“手术”代替、“第一次犯心肌梗死”、“处理”等代替“出生”。例16-42002年某市居民简略寿命表年龄组平均人口数实际死亡人数年龄组死亡率死亡概率尚存人数死亡人数生存人年数生存总人年数期望寿命xPxDxmxqxlxdxLxTxex0~21865256_0.011708100000117199005714565071.461~44255580.0013110.00523098829517394282704664571.305~76411450.0005890.00294198312289490838665236367.6710~98446600.0006090.00304098023298489370616152562.8615~113452960.0008460.00422197725412487595567215558.0420~1277841310.0010250.00511297313497485323518456053.2825~1189251280.0010760.00536696816520482780469923748.5430~995231000.0010050.00501296296483480273421645743.7935~76224920.0012070.00601795813577477623373618438.9940~596861350.0022620.011246952361071473503325856134.2245~665802520.0037850.018748941651765466413278505829.5850~554133560.0064240.031612924002921454698231864525.0955~443316820.0153840.07407189479662843085186394720.8360~332948880.0266710.1250198285110358388360143312217.3065~2944810250.0348070.1601037249311606333450104476214.4170~186869560.0511610.226797608871380926991371131211.6875~102829980.0970630.39054647078183861894254413999.3880~898410230.1138691.0000028692286922519742519748.78一、现实寿命表的编制原理与方法寿命表的指标有：3.生存人年数和总人年数国际标准的a0估计值（蒋庆琅法）婴儿死亡率（‰）a0<200.0920~400.1540~600.23>600.30我国在1981年、1982年部分地区人口统计时的a0值性别a0男婴0.1450女婴0.1525合计0.1484（2）最后一组年龄的各项指标4.平均预期寿命ex

因此，只要有了nqx,就可以算出寿命表其他各项指标。例16-4的算法（5）生存人年数第（8）栏（6）生存总人年数第（9）栏（7）平均预期寿命表第（10）栏二、寿命表指标的分析与应用1.尚存人数lx反映在一定年龄组死亡基础上，一代人口的生存过程（见图）。2.死亡人数ndx反映在一定年龄组死亡率基础上，一代人口的死亡过程。3.死亡概率nqx一般用半对数图表示，用于不同地区死亡概率的比较（见图）。4.预期寿命ex一般用线图表示，是评价居民健康状