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1、循证医学中常用的统计指标一、概述数据资料可分为数值资料（计量，measurementdata,quantitativedata）和分类资料categoricaldata(计数countdata,qualitativedata和等级,ordinaldata)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。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。可信区间（Confidenceinterval,CI）是循证医学中常用的统计指标之一。可信区间主要用于估计总体参数，从获取的
2、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。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。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。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。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。二、分类资料的指标在循证医学的研究与实践中，除了有效率、死亡率、患
3、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。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。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CEREER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。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（r
4、atedifference,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。两率差的可信区间由下式计算：两率差的标准误：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。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阿斯匹林治疗心肌梗死的效果EER＝15/125＝12％,CER=30/120=25
5、%,两率差的标准误：该试验两率差（RD）的可信区间为：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。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。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
6、照组。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：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。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)=-0.734RR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
7、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。4.OR及可信区间组别暴露非暴露例数病例组abn1非病例组cdn2odds1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)=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=当所研究疾
