实习3病例对照研究 万宝路之旅 张爱红 2021年2月3日星期三
实习3 病例对照研究 ----万宝路之旅 2021年2月3日星期三 1 张爱红
【目的】 1.掌握病例对照研究的特点和应用范围 2.掌握分类量表一致性检验方法 3.了解吸烟与肺癌的行为干预 【时间】2小时 【内容】 1.豪迈的万宝路之旅 2华丽的谢幕 3.病例对照研究基础知识回顾 4.Do&Hl:吸烟与肺癌关系的病例对照研究结果 5.吸烟的“5R”和“5A”千预模式 2021年2月3日星期三
【目的】 1. 掌握病例对照研究的特点和应用范围 2. 掌握分类量表一致性检验方法 3. 了解吸烟与肺癌的行为干预 【时间】2小时 【内容】 1. 豪迈的万宝路之旅 2. 华丽的谢幕 3. 病例对照研究基础知识回顾 4. Doll&Hill：吸烟与肺癌关系的病例对照研究结果 5. 吸烟的“5R”和“5A”干预模式 2021年2月3日星期三 2
课堂提问 1病例对照研究的原理?类型? 2什么是匹配?匹配过度?匹配的类型? 3病例对照研究常见偏倚及其控制? 4什么是巢式病例对照研究?病例队列研究? 5什么是调查的可靠性? 2021年2月3日星期三
课堂提问 • 1.病例对照研究的原理？类型？ • 2.什么是匹配？匹配过度？匹配的类型？ • 3.病例对照研究常见偏倚及其控制？ • 4.什么是巢式病例对照研究？病例队列研究？ • 5.什么是调查的可靠性？ 2021年2月3日星期三 3
可靠性/重复性( repeatability)/信度 reliability)/精确度( precision) 是指在完全相同条件下,进行重复试验或 调查所获得结果的稳定性。 影响可靠性的因素:研究者(之间、内部 即自己)、测量仪器、试剂、研究对象 可靠性评价方法 计量资料:组间变异系数(WCB)、组内相 关系数(ICC)、一致性相关系数(CCC) >计数资料:观察符合率和 kappa值 2021年2月3日星期三
可靠性/重复性（repeatability）/信度（ reliability）/精确度（precision） • 是指在完全相同条件下，进行重复试验或 调查所获得结果的稳定性。 • 影响可靠性的因素：研究者（之间、内部 即自己）、测量仪器、试剂、研究对象 • 可靠性评价方法： ➢计量资料：组间变异系数（WCB)、组内相 关系数（ICC）、一致性相关系数（CCC） ➢计数资料：观察符合率和kappa值 2021年2月3日星期三 4
Kp值 °Kap值:是从观察一致率中扣除了机遇一 致率后的实际一致率与最大可能一致率之 比。 应用:可用于判断不同观察者对同一批研 究对象的测量结果符合程度,也可用于判 断同一个观察者两次对同一批研究对象的 测量结果一致程度,或者是两种测量方法 对同一批研究对象的测量结果一致程度 2021年2月3日星期三
Kappa值 • Kappa值：是从观察一致率中扣除了机遇一 致率后的实际一致率 与最大可能一致率之 比。 • 应用：可用于判断不同观察者对同一批研 究对象的测量结果符合程度，也可用于判 断同一个观察者两次对同一批研究对象的 测量结果一致程度，或者是两种测量方法 对同一批研究对象的测量结果一致程度 2021年2月3日星期三 5
表1cXC列联表 测量 测量(2) (1)1 合计率 2 ●● 12 13 Ic C 3 31 A 32 33 Jc A3 .。。 C 3 C 合计B1B2B B N 率b1 2021年2月3日星期三
2021年2月3日星期三 6 测量 （1） 测量（2） 合计 率 1 2 3 … c 1 A11 A12 A13 …… A1c A1 a1 2 A21 A22 A23 …… A2c A2 a2 3 A31 A32 A33 …… A3c A3 a3 … …… …… …… …… …… …… …... c Ac1 Ac2 Ac3 …… Acc Ac ac 合计 B1 B2 B3 …… Bc N 率 b1 b2 b3 …… bc 表1 c×c列联表
两分类或无序多分类变量 Kappa值计算 ∑A 观察一致率:P A N 机遇一致率 ∑ AB B N2 实际一致率 Kapp值:K 最大可能一致率 P(1-P) K值标准误:SVN(1-P)2 假设检验:∥、 e(k) 2021年2月3日星期三
2021年2月3日星期三 7 e o e P P P K − − = 1 N A P ii o = 2 N A B P a b i i e i i = = N B b i i = ( ) 2 (1 ) (1 ) e o o e k N P P P S − − = Se(k ) K u = 观察一致率： 机遇一致率： N A a i i = Kappa值： Kappa值标准误： 假设检验： 两分类或无序多分类变量Kappa值计算 最大可能一致率 实际一致率
有序分类变量加权 Kappa值(Kn)计算 对于有序分类变量,应引入被第一次测量判为第i 类,被第二次测量判为第j类的权重W,不仅仅是 考虑主对角线上的数据。 确定权重的 C (线性权重) m=∑∑(D(到 两种方法 Pm=∑∑ab形 K O e(w 1-P 2021年2月3日星期三 图的
2021年2月3日星期三 8 对于有序分类变量，应引入被第一次测量判为第i 类，被第二次测量判为第j 类的权重Wij， 不仅仅是 考虑主对角线上的数据。 （线性权重）√ 2 （平方权重） 2 ( 1) 1 − − = − c i j Wi j 1 1 − − = − c i j Wi j = N A W P i j i j o(w) e w = i j Wi j P( ) a b ( ) ( ) ( ) 1 e w o w e w w P P P K − − = 有序分类变量加权Kappa值（Kw）计算 确定权重的 两种方法
假设检验 K e(kw) ∑∑abW1-∑aW1-∑bW)2-P2 e(kw) 2N[1-P2m] 2021年2月3日星期三
2021年2月3日星期三 9 2 [1 ] ( ) 2 ( ) 2 2 ( ) ( e w i j i j i i j j i j e Kw N P a b W aW b W P S e w − − − − = ） e(Kw) w S K u = 假设检验
(5) kappa 值的意义 ①范围:-1~+1之间 ②≥0.75两次测量结果符合很好 ③04~0.75两次测量结果符合一般 ④≤04 两次测量结果一致性差 两次测量结果完全一致 两次测量结果完全不一致 ⑦=0 观察一致率完全由机遇所致 ⑧<0 机遇一致率大于观察一致率,此 时应该进行不一致性评价 2021年2月3日星期三
2021年2月3日星期三 10 （5）kappa值的意义 ① 范围：-1～+1之间 ② ≥0.75 两次测量结果符合很好 ③ 0.4～0.75 两次测量结果符合一般 ④ ≤0.4 两次测量结果一致性差 ⑤ =1 两次测量结果完全一致 ⑥ =-1 两次测量结果完全不一致 ⑦ =0 观察一致率完全由机遇所致 ⑧ ＜0 机遇一致率大于观察一致率，此 时应该进行不一致性评价