临床科研方法学-基本方法（二）在线视频

大家好

我是肖奎

来自中南大学湘雅二医院呼吸内科

今天和大家一起共同来学习循证医学这门课当中的

临床科研方法学的内容

在前面的课程当中

我们学习了研究的基本程序 基本要素 原则

数据 伦理以及分析方法的第一部分内容

因为分析方法的内容比较多

所以我们上节课讲的是统计描述的常用指标

这节课我们要学习统计推断的报告

我们来看看统计推断

应该由哪些数值来进行报告

这里大家最熟悉的就是P值

最熟悉的是P值

其次我们还可以通过t检验的t值

方差分析的F值 卡方检验的卡方值

以及非参数检验的Z值

OR值 RR值

以及相关系数等一些检验值

我们与P值一起来做报告

通过P值与0.05的关系

我们来回答

我们所得出的结论

我们所研究的数据

是不是有统计学的意义

首先我们来看P值

P值指的是概率

指的是我们犯第一类错误α

它的概率

P值的报告我们有三种

P大于0.05

P小于0.05和P小于0.01

大概的意思是P大于0.05的时候

指的是我们犯错误的概率在5%以上

往往这个时候如果是用于两组比较

可能两组之间是没有统计学差异的

P小于0.05指的是统计学上犯错误的概率小于5%

这个时候往往提示有统计学意义

P小于0.01

这个时候指的是我们犯错误的概率小于1%

统计学上的差异可能更大

也就是在差异性检验的时候

提示我们这个P小于0.05

提示他这个有统计学意义

而在正态性检验或者是方差齐性检验的时候

往往是希望P大于0.05的

这种情况下提示我们的数据

是符合正态分布而且方差是齐的

接下来我们来看P值的报告规范

前面讲到了

根据统计学意义

它有三种情况

小于0.01 小于0.05 大于0.05

根据不同杂志的要求

有些是要求报告具体的P值

有的是要求报一个大概的值

报大致值的时候

可以参考上面这三种情况来报

如果是要求报告具体的P值

我们一般是保留三位小数

t检验的统计量就是t值

t检验我们是一般用于

资料符合正态或者近似正态分布

单组数据

两组数据或者配对资料的比较

我们看这一个统计表

它比较的是配对以后的两组间的比较

处理组

一个是对照组

根据均数和标准差

算出相应的t值

得出相应的P值

这是另外一个统计表

它比较的是两组数据根治组 姑息组

在手术时间

术后住院日这上面的差异

所以分别算出它的t值

分别求出它的P值

那下面这个表也是类似

根据t值计算出P值

接下来我们来看F值

F是什么

F是我们方差分析的统计量

它一般用于资料

首先是符合正态分布

然后多组资料的比较以及多因素的组间比较

我们来看这个统计表

这个统计表当中统计了不同的指标

在多个组之间的差异

我们比方说看这个情绪衰竭这样的一个指标

在四组数据当中我们求出的F值

是1.870

所以根据F值我们得出的P值是P大于0.05

也就是说这四组之间

是不存在统计学差异的

接下来我们来看一个

另外一个统计表

这个是比较了两组患者

糖尿病控制自我效能

各个维度得分

以及总分的比较

这两组

分别是试验组和对照组

但是这当中的项目很多

所以计算出来时间效应有一个F值

有一个P值

计算出来组间效应有一个F值 有一个P值

交互效应

有一个F值 有一个P值

卡方检验

大家可能在学医学统计学的时候也非常熟悉了

主要是用于

两分类或者是无序多分类资料的组间比较

两分类就是我们最典型的四格表资料

我们来看这两个表

它比较的是根治组和姑息组

腹部并发症无 有

腹部以外并发症无 有

这四个数值就构成了一个经典的四格表

通过这个四格表的数据

我们计算出它的卡方值

求出它的P值

下面这个表也是一样

也是一个典型的四格表资料

求出它的卡方值

最后我们求出它的P值

Z值是我们两组非参数检验的统计量

为什么要使用非参数检验

它往往提示我们资料是不符合正态分布的

这当中包括了两组或者是两对资料作秩和检验

包括了有序多分类资料的这种

统计这个计算

接下来我们来看这两个统计表

前面也出现过

比较的是远端胃切除患者不同手术方式

这个创伤程度的

这里输血量它是一个非正态分布的资料

所以用的是中位数来表示

计算出两组之间的这个Z值

通过Z值得出了一个P值

大家注意这个P

是一个精确的P

P等于0.000

其他组得出来的

比方说P值有0.489

类似的全胃切除的这种比较

输血量是一个非正态分布的数值

所以我们得出的是Z值

然后根据Z值计算出它的P值

这一段文字是我们在看文章的时候经常会看到的

关于临床研究采用统计学分析方法的一段说明

大家可以看到

在这个说明当中

它讲了采用的是哪一种统计软件

然后用的是单侧还是双侧的检验

它的P的界值是多少

计量资料是怎么表示的

像这当中特别描述了它的有序分类资料的比较

采用的是秩和检验

它的计数资料的比较采用的是卡方检验

以及其他的一些

大家认为需要交代的一些数值

都会在这段话里面来做描述

接下来我们来看相对危险度

也就是RR值

相对危险度又称为危险度比

它指的是什么

指的是暴露组的危险度

和对照组的危险度之比

另外一个指标叫率比

指的是暴露组和对照组的发病密度之比

这个是另外一个比

危险度之比和率比都是反映暴露于发病

或者是死亡关联强度的一个指标

我们接下来来看

在这个表当中

也是个统计表

在这个表当中

它研究的是膀胱癌复发风险因素的Cox比例

风险模型

相对危险度

根据不同的比方说肿瘤直径 肿瘤数量

即刻灌注 初次复发

计算出相应的相对危险度

计算出它相应的95%的可信区间

也得出相应的P值

下面这个是类似的

下面这个是进展风险的

得出不同的指标

它的相对危险度

大小是多少

相应的P值是多少

接下来我们来看比值比OR又叫优势比

它是指的什么

它是指的两个比值的比

它有很多名字又叫机会比 又叫优势比

或者叫交叉乘积比

或者是相对比值有很多个名字

我们来看这个统计表

这个表统计了4884例

轻型脑损伤患者的多因素

Logistic回归分析

这当中它列出的是CT异常

前面大家看前面是例数

后面是百分比

OR相对的以男性为1

女性

10.67%除以13.75%

得出的就是0.703

像下面的这个7.52%

这个女性的74.74%

得出的相应的OR值

就是18.17

通过OR值可以得出相应的P值

最后我们来看一下相关系数

相关系数它表示的是两个变量之间

相互关系的密切程度和方向

它反映了两个问题

第一个反映了密切程度

第二个反映了它的方向

相关系数我们主要有两个

一个是皮尔森相关

这个是符合正态

或者是近似正态分布的时候

我们采用皮尔森相关

这个相关系数用r来表示

还有一个叫spearman相关

这个适用于两变量资料

不符合正态分布

或者是等级资料的时候我们采用

这个时候它的相关系数我们用rs来表示

我们来看一下相关关系密切程度如何来进行判断

一般来说

如果样本量比较大

而且对这个r进行假设检验有统计学意义的时候

如果r的绝对值越大

说明关联的程度就越强

一般来讲

如果r的绝对值小于0.4

我们认为是一个低度的相关

如果大于等于0.7

我们认为是高度相关

在0.4到0.7之间

我们认为这是一个中度相关

我们来看一个典型的图

这当中计算是一个粘附分子

和肺损伤评分之间的关系

算出来的这个r值是-0.732

也就是说它的绝对值是大于0.7的

另外一个这个粘附分子

和这个肺纤维化的程度之间也做了相关分析

得出的r值是-0.779

它的绝对值也是大于0.7

提示都是高度相关的

我们这门课讲到这里

最后我们做一个总结

我们如何设计一个临床研究

这个就是相当于我们要去想

尽可能少露破绽的一个故事

如果我们的故事想要尽可能的少露破绽

那我们就需要考虑基本要素是不是做到位了

基本原则掌控的好不好

分析的方法正不正确

质量控制

做的是不是非常漂亮

设计临床试验的时候有几个

大家一定要记在心里的

比方说盲法

随机 对照 均衡 重复

这些都是我们

在设计临床试验的时候要放在心上

同时特别要注意我们的临床研究

是不是符合伦理

当我们都考虑到了这些所有的因素

在分析方法和质量控制又非常优秀的情况下

最终我们能够通过研究因素

作用于研究对象

对观察指标效应分析

最后得出一个有说服力的临床数据

然后这个临床数据能够用于

我们来说这样一个非常漂亮的故事

这节课就到这里

谢谢大家