口腔实验流行病学-试验研究步骤

口腔流行病学实验性研究实验性研究资料的统计分析学习目标了解实验研究资料分析步骤学会实验研究资料统计分析方法目录content1.假设检验2.统计资料类型3.统计分析方式4.计量资料的统计分析5.计数资料的统计分析一、假设检验口腔流行病学研究常用抽样研究，不可避免会产生抽样误差。当我们从同一总体中随机抽取若干例数相等的样本，计算他们的样本均数或样本率时，这些样本均数或率不可能都相等，也不可能都等于总体均数或率，这种误差为抽样误差。

如调查某市小学生龋病患病情况，随机抽取6～11岁学生1200人(每年龄组抽200人)，龋均为2.0；如再从该市随机抽取同年龄1200人，龋均就不一定仍为2.0，也不一定恰好等于该市同年龄小学生的实际龋均。造成样本均数(或率)与总体均数(或率)差别的原因，可能是由于抽样误差所致，也可能两均数确实存在质的差别。对两种可能性进行判断的方法，就用假设检验来推断。（1）假设检验的目的假设检验的目的是以样本之间的差异，推断总体之间是否确有差异，是属于抽样误差所致的波动，还是有本质上的差别。若是由于抽样误差引起的可能性很小，就可以推断它们之间确有本质差别。通常按下列标准做出统计学上的判断：（2）统计学意义P＞0.05统计学无显著意义0.05≥P＞0.01统计学有显著意义P≤0.01统计学有高度显著意义以P值表示概率大小，常用5%(即0.05)或1%(即0.01)作为判断统计学意义的标准。一、假设检验统计资料一般分为计量资料与计数资料。计量资料是对每个观察单位用定量方法测定某项指标的数值，一般用度量衡等单位表示，如龋的牙数、牙龈炎的区段数等。计数资料是先将观察单位按性质或类别进行分组，然后清点各组观察单位的个数，如对某校学生进行口腔检查，将检查结果按患龋人和无龋人分为2组，然后清点每组人数即知该校有多少学生患龋病，多少学生无龋病。二、统计资料类型（1）人工计算：数据统计分析可以使用公式计算。（2）计算机统计软件计算：统计分析也可以借助计算机统计软件计算，常用的数据统计分析软件有SPSS(社会统计程序包，statisticalpackageforsocialscience)、SAS(统计分析系统，statisticalanalysissystem)等。下面介绍几种数据统计分析的方法。三、统计分析方式（1）两样本均数的比较：检验两个样本均数差异是否有统计学意义，若样本含量小，一般用t验，样本含量大时一般用u检验。（2）多个样本均数的比较：检验两组以上样本均数间差别的统计学意义，通常用方差分析、秩和检验方法。四、计量资料的统计分析五、计数资料的统计分析（1）两个样本率差异的假设检验：检验两个样本率差异是否有统计学意义，一般用u检验。（2）χ2检验：两个或两个以上样本率和构成比之间差别的假设检验常用χ2检验。口腔流行病学实验性研究实验效果主要评价指标学习目标了解实验效果主要评价指标学会计算实验效果主要评价指标目录content一、保护率二、效果指数三、抗体阳性率四、抗体几何平均滴度(GMT)五、有效率六、治愈率一、保护率%100)()()(-=率或死亡对照组发病率或死亡实验组发病率或死亡对照组发病保护率二、效果指数对照组发病（或死亡）率实验组发病（或死亡）率效果指数=三、抗体阳性率%100=检查总人数抗体阳性人数×抗体阳性率四、抗体几何平均滴度(GMT)应用条件变量值的对数值呈正态分布或近似正态分布资料，或相邻两组资料比值相等（等比级数资料）。如抗体滴度，血清效价等。方法直接法：小样本加权法：大样本几何均数G的计算-直接法四、抗体几何平均滴度(GMT)四、抗体几何平均滴度(GMT)几何均数G[例1]5人的血清滴度分别为1:2、1:4、1:8、1:16、1:32，求平均滴度。G＝lg-1

＝lg-1(0.903)=8

平均滴度1:8四、抗体几何平均滴度(GMT)几何均数G的计算-加权法四、抗体几何平均滴度(GMT)[例2]某年某市100名儿童接种某种疫苗后，测定抗体滴度的资料如表5-5-16-1第(1)、(2)列所示，求该疫苗的抗体平均滴度。几何均数G的计算-加权法五、有效率x表5-5-16-1抗体平均滴度的加权法计算

抗体滴度人数滴度倒数lgx(1)(2)(3)(4)(5)＝(2)×(4)1:2220.30100.60201:41140.60216.62311:81880.903116.25581:1636161.204143.34761:3222321.505133.11221:648641.806214.44961:12831282.10726.3216合计=100－－∑=120.7119

=lg-1(1.2071)=16.11五、有效率五、有效率有效率＝

治愈率＝

六、治愈率七、其它指标

除上述指标外，治疗措施效果的考核还可用病情轻重、病程长短及后遗症发生率、复发率等指标评价；考核病因预防可用疾病发病率、感染率等指标评价；对慢性非传染性疾病评价指标常用以下中间结局变量：①人群认知、态度、行为的改变；②行为危险因素的变化，如控烟、合理膳食等；③生存质量的变化，包括生理机能、心理机能、社会机能、疾病的症状体征等方面；④干预投入、产出效果评价等。口腔流行病学实验性研究实验性研究资料的整理学习目标了解实验研究资料整理步骤学会计算常用指标目录content一、数据整理二、统计指标一、数据整理

口腔流行病学的现场调查工作结束后，常会得到大量的数据资料，在这些资料中有许多数据需要进行统计学处理和分析，工作量极大。为了保证资料的完整性和准确性，就必须在统计分析前对收集到的资料进行认真细致的整理。整理工作一般分三步：（1）核对：

首先是对所有数据进行认真核对。资料收集以后，对调查表中的每一个项目都要仔细检查，一般项目中的性别、年龄、职业是否相符，口腔健康状况项目中是否有缺漏，有无不符合逻辑的错误，以保证分析的结果不致发生偏差。一、数据整理（2）

分组：

资料核对无误后，接下来的工作就是分组。分组就是把调查资料按照一定的特性或程度进行归类。常按不同地区及不同人群的特征，如性别、年龄、城乡、种族等分组。也可按照某种疾病的患病严重程度进行分组，常见的如按患龋牙数或牙周袋深浅分组。分组是口腔流行病学调查中进行统计分析的关键一步，在“同质”条件下进行恰当的分组可以正确反映疾病的流行特征，提示各种影响流行的因素，并能建立病因假设，而不恰当的分组可能会掩盖许多有用信息。另外，在对连续性变量进行分组时还必须考虑到变量分界点的选择，应按照习惯的分界点或国际上普遍使用的分界点作为分组标志，这样可以对统计的数据进行相互比较。例如，当我们对某一调查资料按年龄分组时，如果国际上普遍以每10岁为一组，而我们却以每5岁为一组，结果相互之间就难以比较。一、数据整理（3）

计算：

资料分组后，就可以清点每组中的频数。人工整理时，可用计数法，将每一组中的频数相加。人工整理花时多，且误差大，尤其是在进行大规模的口腔流行病学调查时，变量多达几千万或更多，资料整理十分困难，因此，在有条件的地方可以使用计算机整理。一、数据整理二、统计指标

在对口腔流行病学资料进行统计分析之前，必须首先确定所用的一些特定的统计指标，以便能定量地，简练地描述所收集到的数据的集中趋势与离散趋势。常用的统计指标有：应用条件变量值呈正态分布或对称分布的计量资料，如身高、体重等

。计算方法

直接法：小样本n<50加权法：大样本n≥50(1)算术均数“，”二、统计指标①算术均数的计算-直接法二、统计指标测定了5名健康人第一小时末血沉，分别是6、3、2、9、l0mm，求均数

例1二、统计指标②算术均数的计算-加权法

分别为第一组段至最后组段的频数分别为第一组段至最后组段的组中值组中值=二、统计指标[例1]某年某市120名12岁健康男孩身高(cm)资料如表5-5-17-1求其平均数。142.3156.6142.7145.7138.2141.6142.5130.5132.1135.5134.5148.8134.4148.8137.9151.3140.8149.8143.6149.0145.2141.8146.8135.1150.3133.1142.7143.9142.4139.6151.1144.0145.4146.2143.3156.3141.9140.7145.9144.4141.2141.5148.8140.1150.6139.5146.4143.8150.0142.1143.5139.2144.7139.3141.9147.8140.5138.9148.9142.4134.7147.3138.1140.2137.4145.1145.8147.9146.7143.4150.8144.5137.1147.1142.9134.9143.6142.3143.3140.2125.9132.7152.9147.9141.8141.4140.9141.4146.7138.7160.9154.2137.9139.9149.7147.5136.9148.1144.0137.4134.7138.5138.9137.7138.5139.6143.5142.9146.5145.4129.4142.5141.2148.9154.0147.7152.3146.6139.2139.9表5-5-17-1某年某市120名12岁健康男孩身高(cm)资料二、统计指标组段(1)划记(2)频数f(3)125～一1129～止4133～正止9137～正正正正正下28141～正正正正正正正

35145～正正正正正丁27149～正正—11153～止4157～161—1合计=120表5-5-17-2120名12岁男孩身高(cm)资料的频数分布二、统计指标③算术均数-编制频数分布表全距（极差）R=最大值-最小值R=160.9-125.9=35cm确定组距:8～15个i=R/10=35/10=3.5划分组段i≈4㎝第一组段应包括最小值最后一组段应包括最大变量值，封口。列表归组，划“正”统计。

二、统计指标142.3156.6142.7145.7138.2141.6142.5130.5132.1135.5134.5148.8134.4148.8137.9151.3140.8149.8143.6149.0145.2141.8146.8135.1150.3133.1142.7143.9142.4139.6151.1144.0145.4146.2143.3156.3141.9140.7145.9144.4141.2141.5148.8140.1150.6139.5146.4143.8150.0142.1143.5139.2144.7139.3141.9147.8140.5138.9148.9142.4134.7147.3138.1140.2137.4145.1145.8147.9146.7143.4150.8144.5137.1147.1142.9134.9143.6142.3143.3140.2125.9132.7152.9147.9141.8141.4140.9141.4146.7138.7160.9154.2137.9139.9149.7147.5136.9148.1144.0137.4134.7138.5138.9137.7138.5139.6143.5142.9146.5145.4129.4142.5141.2148.9154.0147.7152.3146.6139.2139.9[例1]某年某市120名12岁健康男孩身高(cm)资料如表8-1，求其平均数。表5-5-17-1某年某市120名12岁健康男孩身高(cm)资料二、统计指标组段(1)划记(2)频数f(3)125～一1129～止4133～正止9137～正正正正正下28141～正正正正正正正35145～正正正正正丁27149～正正—11153～止4157～161—1合计=120表5-5-17-2120名12岁男孩身高(cm)资料的频数分布二、统计指标二、统计指标组段组中值xff.x(1)(2)(3)(4)＝(2)×(3)

125～1271127129～1314524133139283892141～143355005145～147273969149～151111661153～1554620157～1611591159

合计一=12017172表5-5-17-3120名12岁健康男孩身高(cm)均数的加权法计算

再如：调查某校学生口腔健康状况，其中12岁男生共检查120人，检出108颗龋，从120个变量中得出一个平均数，即为每人平均患龋数。其它指标：标准差，标准误，可信区间，率，构成比（略）二、统计指标口腔流行病学实验性研究实验性研究资料的收集学习目标了解实验性研究资料收集的要求熟悉实验性研究资料收集的内容和方法01实验性研究资料的收集02处理因素03受试对象目录content单元五口腔流行病学04实验效应测量一、实验性研究资料的收集根据研究目的确定研究资料的收集，要求完整准确，便于统计分析计算预期分析指标，达成研究目的。实验研究是比较不同处理因素作用于研究对象所产生的效应。因此，实验设计中要首先明确三个基本要素：处理因素、受试对象和实验效应。资料收集也要考虑这三个方面。如用两种降糖药物治疗糖尿病人，观察比较两组病人血糖值的下降情况，所用的降糖药为处理因素，糖尿病人为受试对象，血糖值为实验效应。例如，在食品中加入了赖氨酸，观察其对身高的影响，赖氨酸就是处理因素。二、处理因素处理因素是指研究者根据研究目的施加于受试对象，在实验中需要观察并阐明其处理效应的因素。1.处理因素的性质是根据研究目的而施加的特定实验措施，包括化学性处理因素如药物、激素、致毒物、生产性粉尘等；物理性处理因素如外科手术、理疗、射线等；生物学因素如细菌、病毒、真菌、寄生虫等。（1）施加处理因素：如研究成年男女冠心病发病率，则性别就是固有处理因素；研究不同年龄人群血脂含量的差异，则年龄就是固有处理因素。（2）固有处理因素：二、处理因素2.处理因素的数目及水平处理因素的数目指研究中人为施加因素的数目，如果是一个施加因素称为单因素。单因素设计目标明确，简单易行，条件好控制，但同一因素在量上可有不同程度。例如，临床观察某药不同剂量的疗效时，分为不同剂量组，该药是单因素，大、中、小不同剂量即所谓水平，这叫单因素多水平实验研究。再如研究不同年龄组患者采用某种药物治疗的效果，这是两个因素，每个因素又可分为几个剂量水平，这就是多因素多水平的实验研究。二、处理因素处理因素不可过多在实验研究中，一般以一个或几个处理因素作为主要研究因素，如果处理因素过多，不仅会增加实验设计和实施的难度，影响实验结果的准确性，而且不利于对主要因素效应的正确判断。二、处理因素0203013.处理因素要标准化对于处理因素的施加途径和方法、干预的强度或药物的剂量等均应有明确的规定并严格执行，并且在整个实验过程中保持不变。如果一种药物在实验的不同时间使用不同的批号，或者手术开始阶段不熟练而后期熟练，这实际上等于研究因素不同，结果就不具有可比性。二、处理因素0203014.控制非处理因素对实验结果的影响非处理因素不是有意加到受试对象身上的，而在实验中可能起到干扰作用的因素。处理因素一般为研究者所重视，但不能忽略非处理因素的存在，在研究中要加以控制，否则会使实验结果产生混杂效应，故非处理因素又称混杂因素。例如，研究综合防治高血压病的效果，处理因素为药物治疗、体育锻炼。合理调配饮食结构和其他的辅助治疗措施也能缓解症状，有助于康复，但这不是本次研究的处理因