基线资料均衡性检验存在的问题与探讨

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1、中国卫生统计2011年4月第28卷第2期·l55·基线资料均衡性检验存在的问题与探讨王永吉蔡宏伟夏结来‘^李婵娟蒋志伟陈冬【提要】目的选择恰当的均衡性检验方法，探讨均衡性检验的必要性。方法采用MonteCarlo模拟比较假设检验和标准化差异检验基线资料均衡性的能力。结果随机化研究中，大样本情况下出现不均衡的可能性很小；而在样本量相对较小的情况下，很难保证基线资料的均衡性。结论标准化差异是一种有效的均衡性检验方法。非随机化研究中，均衡性检验必不可少；随机化研究中，样本相对较小情况下也需要作均衡性检验。【关键词】标准

2、化差异假设检验均衡MonteCarlo模拟均衡性原则是指除了处理因素不同外，其他对观应该具备的两个性质：首先，它应该是针对样本而不是察结果有影响的因素应尽量一致⋯。组间基线资料总体；其次，样本量不应该影响统计量的值。的均衡性是为了保证反应变量观察结果的组间可比标准化差异的定义由Flury和Reidwyl在1986年性，以便在相似的基线条件下考察处理因素对观察结首次提出。。对于连续性变量，其定义是：果的真实影响。，J丁一cJ=——二=二二二／22目前基线资料均衡性的检验方法常用的是假设检!验。随机化是假设检验应用的

3、前提，只有满足了随机2化原则的资料才能应用假设检验做统计推断。在非随其中，和分别表示处理组和对照组中待检验变机化研究中用假设检验来检验基线资料的均衡性显然量的均值，；和；分别表示处理组和对照组中待检验是不合理的；虽然随机化分组在大样本的情况下能较变量的方差。对于分类变量，其定义是：好的保持组间均衡性J，但在样本量相对较小的情况，IP，一Pcl=——二二二二二二二二=二二二二二二二二==下即使采用了随机化分组也有较大的可能出现组问基／p(1一Pr)+Pc(1一Pc)线资料不均衡。另外文献报道了其他的检验基线资料2均

4、衡性方法，如描述性统计、图示法(如Q—Q图、箱式其中，P和P分别表示处理组和对照组中待检验变图)、标准化差异(standardizeddifference)和方差比量的阳性率。一般地，当标准化差异小于0．1时，认为(varianceratios)等，其中标准化差异在近年的研究组间该变量的均衡性较好。中应用较多。本文的目的是通过理论阐述与模拟MonteCarlo模拟研究探讨均衡性检验必要性的问题，以及如何选择恰当的统计方法有效地评价组问的不均衡性。1．模拟方法及步骤采用MonteCarlo模拟比较假设检验和标准化差

5、假设检验与标准化差异的适用性异在检验基线资料均衡性中的应用。本研究所有数据假设检验的目的是通过样本对总体进行推断，而均由模拟产生，数据模拟及统计分析程序采用SAS基线均衡性比较的目的是比较样本问的可比性，因此9．1统计软件。模拟主要分为模型建立和统计分析两前者的意义在总体层面，后者的意义则在样本层面上。部分，其中模型建立主要是建立处理因素与协变量的另外根据假设检验和样本量的关系可知，即使样本实关系。具体模拟过程如下：际的均衡性没有变化，随着样本量的减少，检验效能降(1)假定样本量为500，设定种子数，根据Ber．

6、低，也会得出较大的P值，即均衡性变好的假相，所以noulli分布产生两个独立的随机二分类变量和，通过假设检验得出的基线“均衡”是不可靠的。假设模拟保证两个变量各自阳性数与阴性数比例都约为检验用于基线均衡性比较本质上只能考察随机化是否1：1，利用SAS函数rand(’bernoulli’，P)生成，尸均设正确实施。我们需要一种恰当的方法来作均衡性检为0．5。验，标准化差异满足了Imai等提出的均衡性检验方法(2)模拟以处理因素为应变量，X。和为协变量建立如下模型：：国家自然科学基金资助(30800952，81001

7、290)logit(P)：a0+alx1+a2x2l第四军医大学预防医学系卫生统计学教研室(710032)其中，71为二分类处理因素，利用SAS函数rand2第四军医大学f_I腔医学院信息中心(710032)△：通讯作者(’bernoulli’，尸)求得，T：rand(’bernoulli’，Pr)；a0为ChineSeJournalofHealthStatisties．Apt：20I1，Vo1．28，No．2常数项，调整a。可以控制处理因素阳性结果发生出率随样本量增大而降低，标准化差异的检出率高于率，即处理组与

8、对照组间样本比例，为了方便模拟，将假设检验，并且一直处于相对平稳的状态。结果提示1，000处理组和对照组样本量比例控制在1：1；a(i=1，2)为标准化差异不受样本量的影响，而假设检验受样本量回归系数，其中ORf=exp(af)，设OR1=l，OR2=1．5，的影响，即使在小样本情况下，标准化差异也可以检验数据集模拟完成。出变量的不均衡性。(3)采用C检验和标准化差异法分