可信区间的用途和意义

!』生堕兰兰童己—型坠L业旦

曼!童笙!塑

兰!!!:::!!!::型生兰:,!!!!!:堡兰!坚:!!::!!:!!!!!翌堡:;业!:!’型:!兰!!

・方法学・

可信区间的用途和意义

刘关键

成都610041)

(四川大学华西医院临床流行稿学教研室

reducti

1111-:本文介绍了可信区问的用途和意义,并集中举例说明f常用统计指标.如RRR(rPlatiw,sk

可信区同计算方法.以供循证医学研究者参考。关键词:可信区间循证医学

m.相对危险

度减少宰)、ARR(absoluteriskreduction.绝对危险度减少率)、NN’1(numbernPededtotreat,需要处理的病人数)等的

Applicationofconfidenceinterval(C1)

LIU

Guan-jian・HONGQi(DepartmentofClinicalEpidemiol093-.WestChinaHoapital,Ewhuanf7"jtFr5,rv,(?kengdu.

Chf”d)

paper,we

61004l

ABSTRACTS:Inthis

introducemeaningand

user

purpose

ofconfidenceinlerva[((、I)in

example,RRR、ARR、NNl.11’sreferanceforanddoeruf

EBMi㈧(7hi

evidelice.ba㈣d㈣di

inP.For

Keywords:Confidenceinterval:cvidence—basedmedicine

前言

在循证医学的研究或应用中,经常使用可信区

善墓-估汁总体率、均数的町信区间用于估计总体

(2)假设检验,可信区间也可用于假设检验,95%的可信区间与a为0.05的假设检验等价。若某研究的样本RR或OR的95%町信区间不包含I,即t下限均大于1或上下限均小于l时,有统计学意义(P<0.05);若它的RR或OR值95%可信区问包含l时,没有统计学意义(P>0.05)。再如某研究两疗效差值的95%可信区问不包含0.即上下限均大于0或上下限均小于0时,有统计学意义(P<0.05);两疗效差值的95%可信区间包含0时,两疗效无差别(P>0.05):

各种指标的可信区间计算,最常采用正态近似法,其中标准误的计算是其关键。标准误是由于抽样所致的样本与总体问的误差,用以衡量样本指标估计总体参数的口『靠性.标准误越大,用样本估计总体的误差也就越大,反之就越小。在数值资料(汁量资料)中,标准误的大小与个体变异(一)成止

比,与样奉含量(n)的平方根成反比。在分类资料

问(confidenceinterval,CI)对某事件的总体进行推

断:可信区间是按一定的概率去估计总体参数(均数或率)所在的范围,它是按预先给定的概率(1一

。.常取95%或99%)确定未知参数值的可能范

围.这个范围被称为所估计参数值的可信区间或置信区间。如95%可信区间.就是从被估计的总体中随机抽取含量为n的样本,由每一个样本计算一个町信区间,理论上其中有95%的可能性(概率)将包含被估计的参数。故任何一个样本所得95%可信区问用于估计总体参数时,被估计的参数不在该区间内的可能性(概率)仅有5%。可信区间是以上、下可信限为界的一个开区1日】(小包含界值在内)。可信限(confidencelimit,CL)或置信限只是可信区间的上、下界值。可信区间的用途主要

有两个:

(1)估计总体参数,在临床科研工作,许多指标都是从样本资料获取.若要得到某个指标的总体值(参数)时,常用可信区间来估计。如率的可信区间

(汁数资料)中,标准误主要受样本含量(”)和某事

件发生率(P)大小的影响,样本含量愈大,抽样误

怍者简介:刘关键.男,46岁.副教授,发表沦文10余篇,以生物统计学为主要研究方向。

235

万方数据 

中国循证医学2001年12月第1卷第4期

差愈小;某事件发生率愈接近于0.5,其抽样误差愈小,某事件发乍率离0.5愈远(即发牛率愈接近于0或1),抽样误差愈大。

可信区间的范围愈窄,样本估计总体的可靠性愈好;可信区间的范围愈宽,样本估计总体的可靠

件愈差。

2率的可信区间

总体率的可信区间可用于估计总体率、样本率与总体率比较,两样本率比较。计算总体率的可信

区间时要考虑样本率(P)的大小。

(1)正态近似法

当H足够大,如n>100,且

样本率P与1一P均不太小,且月p与H(1一P)均大于5时,可用下式求总体率的1一a可信区问

率的标准误:SE= ̄/p(1一P)/n

率的可信区间:P±uaSE=(P—u。SE,p+u。

SE)

式中u。以a在u值表,若计算95%的可信区

间,这时ua

05=1.96.口=0.05。

例如:采用某治疗措施治疗60例某病患者,治愈24例,其治愈率为24/60=40%,该治愈率的

95%的可信区间为:

SE=一v/P(1

P)/n=,/o.4(1—0.4)/60=0.063

P!uaSE=(P

uQSE,P+UaSE)

=(0.4—1.96×0.063.0.4+1.96×

0.063)

=(27.6%,52.4%)

该治愈率的95%的可信区I司是27.6%~

524%:

(2)当样本率P<0.30或P>0.70时,对百分数采用平方根反正弦变换,即

y=sin。1虾或sinY=4pp

当P从0%~100%时,Y从0~90(角度,以下

略去),若以弧度表示则Y从0~1.57(x/2),

(Bartlett.MS建议当P=100%时,P=1

l/4n,

当P=0时,P=1/4n)。Y的标准误,按角度计算

Sv=√丽百了石;若按弧度计算s,=/Ⅳr丽,总体

率的1

a的可信区间按下式计算:

(Y

u。sy,Y+uasy)

然后再按下式变换求出百分数表示的可信区

间:

PI=sin2(Y—u。s。);Pu=sin2(Y+u。s。)

例如:某医师调查某厂工人高血压病的患病情

况.检查4553人,257人有高血压,患病率为

・236・

万 

方数据5.6446%,求该厂高血压患病率的95%可信区间?

本例u¨∞=1.96,按卜式I|算:

Y=sin。 ̄/—0.05—6446=0.239878.

s。= ̄/I/(4×4553)=0.0074“以弧度计)则y的95%可信区间为:

(0.239878—1.96×0.007410.0.239878+1.96×0.007410)=(0.2254,0.2544)

而率的95%可信区问为:

PI.=sin2(0.2254)=0.0499;PIl=sin2(0,2544)=0.0633

故该厂高血压患病率的95%可信区间为

(4.99%,6.33%)。

RR的可信区间

相对危险度的RR(relativerisk),应先计算

RR.再求RR的自然对数值【n(RR),其In(RR)的标准误SE(InRR)按下式计算:

s踟n㈣=√÷+{土。;。

~+——————————

丌T广i~rl

r2

[11

n2

In(RR)的可信区问为:In(RR)=u。SE(1nRR)RR的可信区间为:exp[In(RR)±u。sE

(InRR)j

例如:某医师研究了阿斯匹林治疗心肌梗塞的效果,其资料见表1.试估计其RR的95%可信区

l目。

裹l

阿斯匹林治疗心肌梗死的效果

Table2’I'heeffHtofaspirin

treat

MI

RR=面pt一丽rl/nl=黜=048

jn(RR)=1n(0.48)=0.734

sE(InRR)=√{+吉一击五l

/1.1

ll~1530

125

12【)

=0.289

In(RR)的95%可信区间为:

In(RR)±1.96SE(1nRR)

0.734±1

96×0.289=(1301,0

167)

刘关键可信区问的用途的意义

RR的95%可信区间为:exp【In(RR)11.96SE(InRR)]

=exp(一I.301,0.167)=(0.272,0,846)

该例RR的95%可信区间为0.272~0.846,

其上、F限均小于I.可以认为阿斯匹林治疗心肌

梗死有效。

OR的可信区间

由于队列资料的RR的1一口可信区间与OR

的1一。可信区间很相近,且后者计算简便,因而临床医学可用OR的可信区问计算法来代替RR的可信区间的计算。

OR的可信区间的计算,应先计算OR,再求OR的自然对数值In(OR),其In(OR)的标准误SE(1nOR)按下式汁算

SE(InOR)二 ̄,l/a+l/b十1/c+1/d

In(OR)的可信区问为:In(OR)±u。SE(InOR)OR的可信区间为:exp[In(OR)±U。SE(1nOR)]

例如:前述阿斯匹林治疗心肌梗塞的效果,试估计其OR的95%可信区间。

OR=暴器=0409

In(oR)=ln(2.44)=一0.894

SE(InOR)=、/『万了『7丽_T万砜

=、厂『万矿可刁矿可7订了T?丽=0.347

In(OR)的95%可信区间为:

【n(oR)±1.96SE(InOR)二0.892±1.96×

347=f一1.573,一0.214)

OR的95%可信区间为:

exp[In(OR)±1.96SE(1nOR)]

=exp(

1.573,一0.214)=(0.207。0.807)

该例OR的95%可信区间为0.207~0.807,

而该例的RR的95%可信区间为0.272~0.846,可见OR是RR的估计值。

RRR的可信区间

RRR可信区『白J的计算,由于RRR=1一RR.故

RRR的可信区间可由1

RR的可信区间得到,如

上例RR=0.48,其95%的可信区间为0.272~0.846,故RRR=l0.48=0.52,其95%的可信区

间为0.154~0.728。

ARR的可信区间

ARR的标准误为:

万 

方数据sE:/业二型4.—p2(1—-P一2)

“1

“2

ARR的口r信区间:ARR

U。SE=(ARR—IJ。

SE.ARR+UaSE)

例如:试验组某病发生率为15/125—12%,而对照组人群的发生率为30/120=25%,其ARR=

25%一12%=13%,标准误为:

簪西

=^fO.12(1-0.12)25

+堕型上120旦型=o

_J

049

u_J

其95%的可信区间为:

ARR±u。SE=(ARR—u。SE,ARR+u。SE)

=(0.13

1.96×0.049.0.13十1.96×0.049)=

(3.4%.22.6・帖)

该治愈率的95%的可信区间为3.4%一

22.6%。7

NNT及可信区间

町信区间的计算,由于无法计算NNT的标准

误,可由ARR的95%的可信区间来计算。因为NN-r=l/ARR,故NNT的95%的町信区间为:

NNT95%可信区间的下限:l/(ARR95%可信区间的上限值)NNT95%可信区间的上限:1/(ARR95%可信区间的下限值)

例如上述ARR的95%叮信区间为3.4%~

22.6%,其NNT的95%可信区间下限为:l/22.6%=4.4;上限为:1/3.4%=29.4,故该NNfI的95%可倍区间为4.4~29.4。

8均数的可信区间

总体均数据的可信区间可用于估计总体均数、样本均数与总体均数比较、两均数比较。计算时当总体标准差未知时用t分布原理,而a已知时,按正态分布原理计算。

(1)均数的可信区间

通常,均数的95%的可信间可按下式计算:又±to.05。sE即95%CI的下限为:x

to喊,

SE,上限为:X+t005.。SE

式中一为样本含量,又。s分别为样本均数和标准差,sE为标准误,SE=s/五.t…的值可用自由度(u)与检验水准(a)查t界值表得到。

当样本含量足够大时,如”>100.其95%的可信问可按下式近似汁算,n越大近似程度愈好。

・237・

中国循证医学

200l午12月第1卷第4期

Chin…Jou

1.96

alof

EvidenceBasedMedicineDecembet

2001,V¨INm4

X=1

96SE即95%CI的下限为:X

例如:某研究的XI=17.2,s1=6.4.nI=38,X2

=15.9,s2=5.6,n2=45,其均数的差值为:

d=一Xl一一X2l=17.2一15其差值的标准误为:

SE

9=l

SE+上限为:X+usE

例:某医师测定某工厂144名健康男性工人血清l岛密度脂蛋白(mmol/L)的均数又=1.3207,标准差s=0.3565,试估计该厂健康男性工人血清高密度脂蛋白总体均数的95%可信区间?

本例n=144,X=1.3207,s=0.3565.u=144

=,∥338-1)x

=1.317

6.42+(45-1)x

542"6.5

。(上38+4上5)

—1,可用大样本公式又11.96s/石计算

下限为:X

1.96s/4n

该例自由度u=38十45—2=8l≈8fl,故以自

由度为80,a=0.05,查表得to05㈣=1.99.将其代人95%cI的计算公式.得:d±t”'05。SE=1.3±

=1.3207一(1.96)(0.3565)//雨=1,2625

上限为:x+1.96s/4nn

=1.3207+(1.96)(0.3565)/√雨=1.3789

故该例总体均数的95%可信区间为(1.2625

mmol/L.1.3789mmol/[。)。

I.99×1.317=(一I.32.3.92)

参考文献

I—Sackett.W.SkottRichardmn.William

(2)两个均数差值的可信区间

95%CI为:d±to05..SE

David

Rosenberg.eta1.Evidence—hased

practice

medicinc——how

10

即95%CI的下限为:d—to㈣。SE

上限为:d+to05。SE

andteachEBM

lMjThesecondedition.

ChurchillLivingstonePublishHoll辨Toronlo:2000

式中d为两均数之差,即d=l又I

两均数差值的标准i吴,其计算公式为:

王家良。主编,临床流行病学[MJ。第2版。上海:上海科技出版社,2001.

X2;SE为

3杨树勤。主编。n生统计学[M!。第3版.北京:人民

口生山版社.1996

・消息・

四川大学华西第二医院举办循证医学学术讲座

为了让医疗业务人员和管理人员适应现代医学的发展,对循证医学有一个初步的认识和r解,

华西第二医院于2001年10月20I]举办了一期循

证医学中心有了一定的认识。刘呜教授的讲曝题

目为《在临床工作中实践循证医学——医护人员的

作用》。刘教授结合临床实例,深入浅出地讲解了

循证医学在临床实践中应用的罩要意义.使与会者受益匪浅。

证医学学术讲座,邀请了中国循证医学中心主任李幼平教授和副主任刘鸣教授来院讲课。共105人参加了听课,约占全院业务人员的1/3。听课人员涉及I艋床医隹、医技科窜的技术人员、研究机构的科研人员、护理人员、部分相关的管理人员。

李幼平教授讲课的题目为《循证医学简介》。李教授介绍了循证医学的概念及中国循汪医学中心的建设和发展。使与会者对循证医学及中国循

由于此次学术活动举办得非常成功,且对医务人员和医疗管理人员有很大帮助,医院决定再次邀请李幼平教授和刘呜教授到我院举办循证医学讲座.要求没有参加过听课的人员必须接受循证医学教育。同时,医院将借此契机,启动循证医学发展。

f四川赶学芈西摹二医院科教部张迅)

万方数据 

238

可信区间的用途和意义

作者:作者单位:刊名:英文刊名:年,卷(期):

刘关键, 洪旗

四川大学华西医院临床流行病学教研室,成都,610041中国循证医学

CHINESE JOURNAL OF EVIDENCE-BASED MEDICINE2001,1(4)

参考文献(3条)

1. 杨树勤 卫生统计学 19962. 王家良 临床流行病学 2001

3. David L Sackett;W Scott Richardson;William Rosenberg Evidence-based medicine--how to practice andteach EBM 2000

本文链接:http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_zgxzyx200104008.aspx

!』生堕兰兰童己—型坠L业旦

曼!童笙!塑

兰!!!:::!!!::型生兰:,!!!!!:堡兰!坚:!!::!!:!!!!!翌堡:;业!:!’型:!兰!!

・方法学・

可信区间的用途和意义

刘关键

成都610041)

(四川大学华西医院临床流行稿学教研室

reducti

1111-:本文介绍了可信区问的用途和意义,并集中举例说明f常用统计指标.如RRR(rPlatiw,sk

可信区同计算方法.以供循证医学研究者参考。关键词:可信区间循证医学

m.相对危险

度减少宰)、ARR(absoluteriskreduction.绝对危险度减少率)、NN’1(numbernPededtotreat,需要处理的病人数)等的

Applicationofconfidenceinterval(C1)

LIU

Guan-jian・HONGQi(DepartmentofClinicalEpidemiol093-.WestChinaHoapital,Ewhuanf7"jtFr5,rv,(?kengdu.

Chf”d)

paper,we

61004l

ABSTRACTS:Inthis

introducemeaningand

user

purpose

ofconfidenceinlerva[((、I)in

example,RRR、ARR、NNl.11’sreferanceforanddoeruf

EBMi㈧(7hi

evidelice.ba㈣d㈣di

inP.For

Keywords:Confidenceinterval:cvidence—basedmedicine

前言

在循证医学的研究或应用中,经常使用可信区

善墓-估汁总体率、均数的町信区间用于估计总体

(2)假设检验,可信区间也可用于假设检验,95%的可信区间与a为0.05的假设检验等价。若某研究的样本RR或OR的95%町信区间不包含I,即t下限均大于1或上下限均小于l时,有统计学意义(P<0.05);若它的RR或OR值95%可信区问包含l时,没有统计学意义(P>0.05)。再如某研究两疗效差值的95%可信区问不包含0.即上下限均大于0或上下限均小于0时,有统计学意义(P<0.05);两疗效差值的95%可信区间包含0时,两疗效无差别(P>0.05):

各种指标的可信区间计算,最常采用正态近似法,其中标准误的计算是其关键。标准误是由于抽样所致的样本与总体问的误差,用以衡量样本指标估计总体参数的口『靠性.标准误越大,用样本估计总体的误差也就越大,反之就越小。在数值资料(汁量资料)中,标准误的大小与个体变异(一)成止

比,与样奉含量(n)的平方根成反比。在分类资料

问(confidenceinterval,CI)对某事件的总体进行推

断:可信区间是按一定的概率去估计总体参数(均数或率)所在的范围,它是按预先给定的概率(1一

。.常取95%或99%)确定未知参数值的可能范

围.这个范围被称为所估计参数值的可信区间或置信区间。如95%可信区间.就是从被估计的总体中随机抽取含量为n的样本,由每一个样本计算一个町信区间,理论上其中有95%的可能性(概率)将包含被估计的参数。故任何一个样本所得95%可信区问用于估计总体参数时,被估计的参数不在该区间内的可能性(概率)仅有5%。可信区间是以上、下可信限为界的一个开区1日】(小包含界值在内)。可信限(confidencelimit,CL)或置信限只是可信区间的上、下界值。可信区间的用途主要

有两个:

(1)估计总体参数,在临床科研工作,许多指标都是从样本资料获取.若要得到某个指标的总体值(参数)时,常用可信区间来估计。如率的可信区间

(汁数资料)中,标准误主要受样本含量(”)和某事

件发生率(P)大小的影响,样本含量愈大,抽样误

怍者简介:刘关键.男,46岁.副教授,发表沦文10余篇,以生物统计学为主要研究方向。

235

万方数据 

中国循证医学2001年12月第1卷第4期

差愈小;某事件发生率愈接近于0.5,其抽样误差愈小,某事件发乍率离0.5愈远(即发牛率愈接近于0或1),抽样误差愈大。

可信区间的范围愈窄,样本估计总体的可靠性愈好;可信区间的范围愈宽,样本估计总体的可靠

件愈差。

2率的可信区间

总体率的可信区间可用于估计总体率、样本率与总体率比较,两样本率比较。计算总体率的可信

区间时要考虑样本率(P)的大小。

(1)正态近似法

当H足够大,如n>100,且

样本率P与1一P均不太小,且月p与H(1一P)均大于5时,可用下式求总体率的1一a可信区问

率的标准误:SE= ̄/p(1一P)/n

率的可信区间:P±uaSE=(P—u。SE,p+u。

SE)

式中u。以a在u值表,若计算95%的可信区

间,这时ua

05=1.96.口=0.05。

例如:采用某治疗措施治疗60例某病患者,治愈24例,其治愈率为24/60=40%,该治愈率的

95%的可信区间为:

SE=一v/P(1

P)/n=,/o.4(1—0.4)/60=0.063

P!uaSE=(P

uQSE,P+UaSE)

=(0.4—1.96×0.063.0.4+1.96×

0.063)

=(27.6%,52.4%)

该治愈率的95%的可信区I司是27.6%~

524%:

(2)当样本率P<0.30或P>0.70时,对百分数采用平方根反正弦变换,即

y=sin。1虾或sinY=4pp

当P从0%~100%时,Y从0~90(角度,以下

略去),若以弧度表示则Y从0~1.57(x/2),

(Bartlett.MS建议当P=100%时,P=1

l/4n,

当P=0时,P=1/4n)。Y的标准误,按角度计算

Sv=√丽百了石;若按弧度计算s,=/Ⅳr丽,总体

率的1

a的可信区间按下式计算:

(Y

u。sy,Y+uasy)

然后再按下式变换求出百分数表示的可信区

间:

PI=sin2(Y—u。s。);Pu=sin2(Y+u。s。)

例如:某医师调查某厂工人高血压病的患病情

况.检查4553人,257人有高血压,患病率为

・236・

万 

方数据5.6446%,求该厂高血压患病率的95%可信区间?

本例u¨∞=1.96,按卜式I|算:

Y=sin。 ̄/—0.05—6446=0.239878.

s。= ̄/I/(4×4553)=0.0074“以弧度计)则y的95%可信区间为:

(0.239878—1.96×0.007410.0.239878+1.96×0.007410)=(0.2254,0.2544)

而率的95%可信区问为:

PI.=sin2(0.2254)=0.0499;PIl=sin2(0,2544)=0.0633

故该厂高血压患病率的95%可信区间为

(4.99%,6.33%)。

RR的可信区间

相对危险度的RR(relativerisk),应先计算

RR.再求RR的自然对数值【n(RR),其In(RR)的标准误SE(InRR)按下式计算:

s踟n㈣=√÷+{土。;。

~+——————————

丌T广i~rl

r2

[11

n2

In(RR)的可信区问为:In(RR)=u。SE(1nRR)RR的可信区间为:exp[In(RR)±u。sE

(InRR)j

例如:某医师研究了阿斯匹林治疗心肌梗塞的效果,其资料见表1.试估计其RR的95%可信区

l目。

裹l

阿斯匹林治疗心肌梗死的效果

Table2’I'heeffHtofaspirin

treat

MI

RR=面pt一丽rl/nl=黜=048

jn(RR)=1n(0.48)=0.734

sE(InRR)=√{+吉一击五l

/1.1

ll~1530

125

12【)

=0.289

In(RR)的95%可信区间为:

In(RR)±1.96SE(1nRR)

0.734±1

96×0.289=(1301,0

167)

刘关键可信区问的用途的意义

RR的95%可信区间为:exp【In(RR)11.96SE(InRR)]

=exp(一I.301,0.167)=(0.272,0,846)

该例RR的95%可信区间为0.272~0.846,

其上、F限均小于I.可以认为阿斯匹林治疗心肌

梗死有效。

OR的可信区间

由于队列资料的RR的1一口可信区间与OR

的1一。可信区间很相近,且后者计算简便,因而临床医学可用OR的可信区问计算法来代替RR的可信区间的计算。

OR的可信区间的计算,应先计算OR,再求OR的自然对数值In(OR),其In(OR)的标准误SE(1nOR)按下式汁算

SE(InOR)二 ̄,l/a+l/b十1/c+1/d

In(OR)的可信区问为:In(OR)±u。SE(InOR)OR的可信区间为:exp[In(OR)±U。SE(1nOR)]

例如:前述阿斯匹林治疗心肌梗塞的效果,试估计其OR的95%可信区间。

OR=暴器=0409

In(oR)=ln(2.44)=一0.894

SE(InOR)=、/『万了『7丽_T万砜

=、厂『万矿可刁矿可7订了T?丽=0.347

In(OR)的95%可信区间为:

【n(oR)±1.96SE(InOR)二0.892±1.96×

347=f一1.573,一0.214)

OR的95%可信区间为:

exp[In(OR)±1.96SE(1nOR)]

=exp(

1.573,一0.214)=(0.207。0.807)

该例OR的95%可信区间为0.207~0.807,

而该例的RR的95%可信区间为0.272~0.846,可见OR是RR的估计值。

RRR的可信区间

RRR可信区『白J的计算,由于RRR=1一RR.故

RRR的可信区间可由1

RR的可信区间得到,如

上例RR=0.48,其95%的可信区间为0.272~0.846,故RRR=l0.48=0.52,其95%的可信区

间为0.154~0.728。

ARR的可信区间

ARR的标准误为:

万 

方数据sE:/业二型4.—p2(1—-P一2)

“1

“2

ARR的口r信区间:ARR

U。SE=(ARR—IJ。

SE.ARR+UaSE)

例如:试验组某病发生率为15/125—12%,而对照组人群的发生率为30/120=25%,其ARR=

25%一12%=13%,标准误为:

簪西

=^fO.12(1-0.12)25

+堕型上120旦型=o

_J

049

u_J

其95%的可信区间为:

ARR±u。SE=(ARR—u。SE,ARR+u。SE)

=(0.13

1.96×0.049.0.13十1.96×0.049)=

(3.4%.22.6・帖)

该治愈率的95%的可信区间为3.4%一

22.6%。7

NNT及可信区间

町信区间的计算,由于无法计算NNT的标准

误,可由ARR的95%的可信区间来计算。因为NN-r=l/ARR,故NNT的95%的町信区间为:

NNT95%可信区间的下限:l/(ARR95%可信区间的上限值)NNT95%可信区间的上限:1/(ARR95%可信区间的下限值)

例如上述ARR的95%叮信区间为3.4%~

22.6%,其NNT的95%可信区间下限为:l/22.6%=4.4;上限为:1/3.4%=29.4,故该NNfI的95%可倍区间为4.4~29.4。

8均数的可信区间

总体均数据的可信区间可用于估计总体均数、样本均数与总体均数比较、两均数比较。计算时当总体标准差未知时用t分布原理,而a已知时,按正态分布原理计算。

(1)均数的可信区间

通常,均数的95%的可信间可按下式计算:又±to.05。sE即95%CI的下限为:x

to喊,

SE,上限为:X+t005.。SE

式中一为样本含量,又。s分别为样本均数和标准差,sE为标准误,SE=s/五.t…的值可用自由度(u)与检验水准(a)查t界值表得到。

当样本含量足够大时,如”>100.其95%的可信问可按下式近似汁算,n越大近似程度愈好。

・237・

中国循证医学

200l午12月第1卷第4期

Chin…Jou

1.96

alof

EvidenceBasedMedicineDecembet

2001,V¨INm4

X=1

96SE即95%CI的下限为:X

例如:某研究的XI=17.2,s1=6.4.nI=38,X2

=15.9,s2=5.6,n2=45,其均数的差值为:

d=一Xl一一X2l=17.2一15其差值的标准误为:

SE

9=l

SE+上限为:X+usE

例:某医师测定某工厂144名健康男性工人血清l岛密度脂蛋白(mmol/L)的均数又=1.3207,标准差s=0.3565,试估计该厂健康男性工人血清高密度脂蛋白总体均数的95%可信区间?

本例n=144,X=1.3207,s=0.3565.u=144

=,∥338-1)x

=1.317

6.42+(45-1)x

542"6.5

。(上38+4上5)

—1,可用大样本公式又11.96s/石计算

下限为:X

1.96s/4n

该例自由度u=38十45—2=8l≈8fl,故以自

由度为80,a=0.05,查表得to05㈣=1.99.将其代人95%cI的计算公式.得:d±t”'05。SE=1.3±

=1.3207一(1.96)(0.3565)//雨=1,2625

上限为:x+1.96s/4nn

=1.3207+(1.96)(0.3565)/√雨=1.3789

故该例总体均数的95%可信区间为(1.2625

mmol/L.1.3789mmol/[。)。

I.99×1.317=(一I.32.3.92)

参考文献

I—Sackett.W.SkottRichardmn.William

(2)两个均数差值的可信区间

95%CI为:d±to05..SE

David

Rosenberg.eta1.Evidence—hased

practice

medicinc——how

10

即95%CI的下限为:d—to㈣。SE

上限为:d+to05。SE

andteachEBM

lMjThesecondedition.

ChurchillLivingstonePublishHoll辨Toronlo:2000

式中d为两均数之差,即d=l又I

两均数差值的标准i吴,其计算公式为:

王家良。主编,临床流行病学[MJ。第2版。上海:上海科技出版社,2001.

X2;SE为

3杨树勤。主编。n生统计学[M!。第3版.北京:人民

口生山版社.1996

・消息・

四川大学华西第二医院举办循证医学学术讲座

为了让医疗业务人员和管理人员适应现代医学的发展,对循证医学有一个初步的认识和r解,

华西第二医院于2001年10月20I]举办了一期循

证医学中心有了一定的认识。刘呜教授的讲曝题

目为《在临床工作中实践循证医学——医护人员的

作用》。刘教授结合临床实例,深入浅出地讲解了

循证医学在临床实践中应用的罩要意义.使与会者受益匪浅。

证医学学术讲座,邀请了中国循证医学中心主任李幼平教授和副主任刘鸣教授来院讲课。共105人参加了听课,约占全院业务人员的1/3。听课人员涉及I艋床医隹、医技科窜的技术人员、研究机构的科研人员、护理人员、部分相关的管理人员。

李幼平教授讲课的题目为《循证医学简介》。李教授介绍了循证医学的概念及中国循汪医学中心的建设和发展。使与会者对循证医学及中国循

由于此次学术活动举办得非常成功,且对医务人员和医疗管理人员有很大帮助,医院决定再次邀请李幼平教授和刘呜教授到我院举办循证医学讲座.要求没有参加过听课的人员必须接受循证医学教育。同时,医院将借此契机,启动循证医学发展。

f四川赶学芈西摹二医院科教部张迅)

万方数据 

238

可信区间的用途和意义

作者:作者单位:刊名:英文刊名:年,卷(期):

刘关键, 洪旗

四川大学华西医院临床流行病学教研室,成都,610041中国循证医学

CHINESE JOURNAL OF EVIDENCE-BASED MEDICINE2001,1(4)

参考文献(3条)

1. 杨树勤 卫生统计学 19962. 王家良 临床流行病学 2001

3. David L Sackett;W Scott Richardson;William Rosenberg Evidence-based medicine--how to practice andteach EBM 2000

本文链接:http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_zgxzyx200104008.aspx


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