分析性研究--一、病例对照研究(4)
作者：admin发布时间：2012-11-01 19:27浏览：
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9
257
266
不饮酒
20
138
158
合计
78
448
526
合计
122
328
450
OR=10.3 χ2=53.99 OR=3.70 χ2=24.62
计算ORMH，先用公式（4-3）计算
再用公式（4-4）作χ2检验：
χ2MH＝76.84
ρ<0.00000001。用附录五公式（附式5-1）计算ORMH的95％可信限，上限为8.09，下限为3.81。用附录五（一）的Woolf法作各层ORi的齐性检验，结果说明各层间的OR差异显著，来自同一总体的可能性很小，所以ORMH不能说明吸烟、饮酒与食管癌的联系，因此是无意义的。这种齐性检验可同时检验各因素间是否存在交互作用。本例的计算过程及结果解释见附录五（一）的计算实例。
以上关于分析方法的介绍，都是以暴露有无和疾病有无这种最简单的两分变量为例。实际情况常较此复杂，有必要时读者可参考专书。
多个混淆因子如用分层法同时控制多个混淆因子，则分成的层数将很多（例如，年龄分5组，性别分2组，吸烟与否2组，就已有20层），在样本含量不是特别大的情况下，每层的人数将剧减，而且各层中病例数与对照数或与未暴露者数目的比例波动很大，可能出现只有病例而无对照或相反以及人数为零的层，以致统计效率降低，信息丢失。这时应采用多元分析法解决问题。现在借助电子计算机及软件包，已可使过去用手工计算很难进行的几种方法成为普及。多元分析法在样本不是极大的情况下可同时控制多个变量的作用而不影响研究效率。现在应用十分广泛的是多元logistic回归分析。
（2）匹配数据的分析：本书只以1：1匹配的数据为例。数据分析的程序基本上与非匹配数据相同。
1）检验病例与对照的暴露比例是否有显著差别：就每一对中的病例与对照的暴露史而言，可能有四种组合情况（频数记为f ，有暴露记为下标1，无暴露记为下标0）：①病例有暴露，对照也有暴露（记为f11）；②病例有暴露，对照无暴露（f10）；③病例无暴露，对照有暴露（f01）；④病例与对照都无暴露（f00）。只有这四种组合，而且四者必居其一。设四种情况的对子各有f11，f10，f01，f00对，则全部数据可用一张四格表归纳（表4-5）。每格的数字代表对子数。
设暴露与患病无联系，即H0：OR=1，x2检验用下式：
表4-5 配对数据的四格表
病倒 对照
合计
暴露
未暴露
暴 露
f11
f10
f11＋f10
未暴露
f01
f00
f01＋f00
合计
f11＋f01
f10＋f00
N
（式4-5）
自由度=1。此式适用于较大样本。
2）比数比及其可信限的计算：只有病例与对照暴露史不相同的对子（f10与f01），才能提供关于暴露与疾病联系程度的信息。
OR=f10/f01 (f01≠0时)
（式4-6）
OR可信限可用附录五公式（附式5-1）计算。
实倒1：有一项调查 心肌梗死与高血压的关系的病例对照研究，用1：1匹配设计，以收缩压（SBP）≥18.6kPa（140mmHg）为高血压。数据如表4-6（虚构）。
表4-6 高血压与心肌梗死的病例对照研究
心肌梗死病倒
对 照
合计
SBP≥18.6
SBP＜18.6
SBP≥18.6
15
60
75
SBP＜18.6
35
40
75
合计
50
100
150
用公式（式4-5）作卡方检验：
用公式（式4-6）计算OR：
OR=60／35＝1．71
用附录五公式（附式5-1）计算OR的95％可信限：