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  • 病例对照研究数据分析

    1,不匹配不分层

     第一,计算两组暴露率有无统计学差异,卡方计算使用四个表专用公式,该校正校正

    $X^{2}=frac{left ( ad-bc ight )^{2}n}{left (a+b  ight )left ( c+d ight )left ( a+c ight )left ( b+d ight )}$

    X2=7.70,p<0.01,两组暴露率有统计学差异。

    第二, 计算OR值,ad/bc=2.20

    第三,OR的CI(confidence interval)

    Woolf对数转换法

    Var(lnOR)=1/a+1/b+1/c+1/d=0.0826

    lnOR 95%CI=ln OR ±1.95* sqr(Var(lnOR))=ln2.2 ± 1.96 * 0.2874 = (0.2252, 1.3218)

    OR 95% CI=(1.25,3.75)

    Mietten卡方值法

    $OR95perCI=OR^{left ( 1pm 1.96sqrt{X^{2}} ight )}$ = (1.26,3.84)

    2,不匹配分层

     第一,计算各层OR

    OR1=(21*59)/(17*26)=2.80

    OR2=(18*95)/(7*88)=2.78

    两层的OR均较不分层时OR值(2.20)大

    第二,排除暴露因素与疾病的干扰

    排除暴露的影响,OR=2.10,卡方=7.27,说明年龄与MI的发生有关联

     排除疾病的干扰,OR=3.91,卡方=8.98,说明年龄与是否口服避孕药也有联系

     另外年龄也不是口服避孕药与心肌梗死的中间环节。所以认为年龄是研究OC与MI关系时的混杂因素。可以用分层分析的方法来控制年龄的混杂作用。

    用woolf齐性检验检验OR1与OR2是否同质(homogeneous)

    第三,计算总的OR

    若同质,计算总的OR,Mantel-Haenszel提出,ORMH

    第四,计算总的卡方值

    X2MH

    第五,计算总的OR的可信区间

    Mietten卡方值法

    3,分级暴露

    如能获得暴露因素不同暴露水平的资料,可用来分子暴露和疾病的剂量反应关系

    计算了各级OR和总的OR

    第一,各级OR,逐级变大,呈现明显的剂量-反应关系。

    第二,计算趋势卡方

    Cochran-Armitage趋势检验或者上文说到的MH卡方检验

    4,匹配资料

    介绍1:1配对

    卡方用McNemar公式,OR=b/c,95%CI用Mietten法。

    归因分值类似AR,归因危险度,≈(OR-1)/ OR

    Valar morghulis
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