口腔實驗流行病學(xué)-試驗研究步驟

口腔流行病學(xué)實驗性研究實驗性研究資料的統(tǒng)計分析學(xué)習(xí)目標(biāo)了解實驗研究資料分析步驟學(xué)會實驗研究資料統(tǒng)計分析方法目錄content1.假設(shè)檢驗2.統(tǒng)計資料類型3.統(tǒng)計分析方式4.計量資料的統(tǒng)計分析5.計數(shù)資料的統(tǒng)計分析一、假設(shè)檢驗口腔流行病學(xué)研究常用抽樣研究，不可避免會產(chǎn)生抽樣誤差。當(dāng)我們從同一總體中隨機抽取若干例數(shù)相等的樣本，計算他們的樣本均數(shù)或樣本率時，這些樣本均數(shù)或率不可能都相等，也不可能都等于總體均數(shù)或率，這種誤差為抽樣誤差。

如調(diào)查某市小學(xué)生齲病患病情況，隨機抽取6～11歲學(xué)生1200人(每年齡組抽200人)，齲均為2.0；如再從該市隨機抽取同年齡1200人，齲均就不一定仍為2.0，也不一定恰好等于該市同年齡小學(xué)生的實際齲均。造成樣本均數(shù)(或率)與總體均數(shù)(或率)差別的原因，可能是由于抽樣誤差所致，也可能兩均數(shù)確實存在質(zhì)的差別。對兩種可能性進行判斷的方法，就用假設(shè)檢驗來推斷。（1）假設(shè)檢驗的目的假設(shè)檢驗的目的是以樣本之間的差異，推斷總體之間是否確有差異，是屬于抽樣誤差所致的波動，還是有本質(zhì)上的差別。若是由于抽樣誤差引起的可能性很小，就可以推斷它們之間確有本質(zhì)差別。通常按下列標(biāo)準(zhǔn)做出統(tǒng)計學(xué)上的判斷：（2）統(tǒng)計學(xué)意義P＞0.05統(tǒng)計學(xué)無顯著意義0.05≥P＞0.01統(tǒng)計學(xué)有顯著意義P≤0.01統(tǒng)計學(xué)有高度顯著意義以P值表示概率大小，常用5%(即0.05)或1%(即0.01)作為判斷統(tǒng)計學(xué)意義的標(biāo)準(zhǔn)。一、假設(shè)檢驗統(tǒng)計資料一般分為計量資料與計數(shù)資料。計量資料是對每個觀察單位用定量方法測定某項指標(biāo)的數(shù)值，一般用度量衡等單位表示，如齲的牙數(shù)、牙齦炎的區(qū)段數(shù)等。計數(shù)資料是先將觀察單位按性質(zhì)或類別進行分組，然后清點各組觀察單位的個數(shù)，如對某校學(xué)生進行口腔檢查，將檢查結(jié)果按患齲人和無齲人分為2組，然后清點每組人數(shù)即知該校有多少學(xué)生患齲病，多少學(xué)生無齲病。二、統(tǒng)計資料類型（1）人工計算：數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析可以使用公式計算。（2）計算機統(tǒng)計軟件計算：統(tǒng)計分析也可以借助計算機統(tǒng)計軟件計算，常用的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析軟件有SPSS(社會統(tǒng)計程序包，statisticalpackageforsocialscience)、SAS(統(tǒng)計分析系統(tǒng)，statisticalanalysissystem)等。下面介紹幾種數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的方法。三、統(tǒng)計分析方式（1）兩樣本均數(shù)的比較：檢驗兩個樣本均數(shù)差異是否有統(tǒng)計學(xué)意義，若樣本含量小，一般用t驗，樣本含量大時一般用u檢驗。（2）多個樣本均數(shù)的比較：檢驗兩組以上樣本均數(shù)間差別的統(tǒng)計學(xué)意義，通常用方差分析、秩和檢驗方法。四、計量資料的統(tǒng)計分析五、計數(shù)資料的統(tǒng)計分析（1）兩個樣本率差異的假設(shè)檢驗：檢驗兩個樣本率差異是否有統(tǒng)計學(xué)意義，一般用u檢驗。（2）χ2檢驗：兩個或兩個以上樣本率和構(gòu)成比之間差別的假設(shè)檢驗常用χ2檢驗?？谇涣餍胁W(xué)實驗性研究實驗效果主要評價指標(biāo)學(xué)習(xí)目標(biāo)了解實驗效果主要評價指標(biāo)學(xué)會計算實驗效果主要評價指標(biāo)目錄content一、保護率二、效果指數(shù)三、抗體陽性率四、抗體幾何平均滴度(GMT)五、有效率六、治愈率一、保護率%100)()()(-=率或死亡對照組發(fā)病率或死亡實驗組發(fā)病率或死亡對照組發(fā)病保護率二、效果指數(shù)對照組發(fā)病（或死亡）率實驗組發(fā)?。ɑ蛩劳觯┞市Ч笖?shù)=三、抗體陽性率%100=檢查總?cè)藬?shù)抗體陽性人數(shù)×抗體陽性率四、抗體幾何平均滴度(GMT)應(yīng)用條件變量值的對數(shù)值呈正態(tài)分布或近似正態(tài)分布資料，或相鄰兩組資料比值相等（等比級數(shù)資料）。如抗體滴度，血清效價等。方法直接法：小樣本加權(quán)法：大樣本幾何均數(shù)G的計算-直接法四、抗體幾何平均滴度(GMT)四、抗體幾何平均滴度(GMT)幾何均數(shù)G[例1]5人的血清滴度分別為1:2、1:4、1:8、1:16、1:32，求平均滴度。G＝lg-1

＝lg-1(0.903)=8

平均滴度1:8四、抗體幾何平均滴度(GMT)幾何均數(shù)G的計算-加權(quán)法四、抗體幾何平均滴度(GMT)[例2]某年某市100名兒童接種某種疫苗后，測定抗體滴度的資料如表5-5-16-1第(1)、(2)列所示，求該疫苗的抗體平均滴度。幾何均數(shù)G的計算-加權(quán)法五、有效率x表5-5-16-1抗體平均滴度的加權(quán)法計算

抗體滴度人數(shù)滴度倒數(shù)lgx(1)(2)(3)(4)(5)＝(2)×(4)1:2220.30100.60201:41140.60216.62311:81880.903116.25581:1636161.204143.34761:3222321.505133.11221:648641.806214.44961:12831282.10726.3216合計=100－－∑=120.7119

=lg-1(1.2071)=16.11五、有效率五、有效率有效率＝

治愈率＝

六、治愈率七、其它指標(biāo)

除上述指標(biāo)外，治療措施效果的考核還可用病情輕重、病程長短及后遺癥發(fā)生率、復(fù)發(fā)率等指標(biāo)評價；考核病因預(yù)防可用疾病發(fā)病率、感染率等指標(biāo)評價；對慢性非傳染性疾病評價指標(biāo)常用以下中間結(jié)局變量：①人群認知、態(tài)度、行為的改變；②行為危險因素的變化，如控?zé)?、合理膳食等；③生存質(zhì)量的變化，包括生理機能、心理機能、社會機能、疾病的癥狀體征等方面；④干預(yù)投入、產(chǎn)出效果評價等?？谇涣餍胁W(xué)實驗性研究實驗性研究資料的整理學(xué)習(xí)目標(biāo)了解實驗研究資料整理步驟學(xué)會計算常用指標(biāo)目錄content一、數(shù)據(jù)整理二、統(tǒng)計指標(biāo)一、數(shù)據(jù)整理

口腔流行病學(xué)的現(xiàn)場調(diào)查工作結(jié)束后，常會得到大量的數(shù)據(jù)資料，在這些資料中有許多數(shù)據(jù)需要進行統(tǒng)計學(xué)處理和分析，工作量極大。為了保證資料的完整性和準(zhǔn)確性，就必須在統(tǒng)計分析前對收集到的資料進行認真細致的整理。整理工作一般分三步：（1）核對：

首先是對所有數(shù)據(jù)進行認真核對。資料收集以后，對調(diào)查表中的每一個項目都要仔細檢查，一般項目中的性別、年齡、職業(yè)是否相符，口腔健康狀況項目中是否有缺漏，有無不符合邏輯的錯誤，以保證分析的結(jié)果不致發(fā)生偏差。一、數(shù)據(jù)整理（2）

分組：

資料核對無誤后，接下來的工作就是分組。分組就是把調(diào)查資料按照一定的特性或程度進行歸類。常按不同地區(qū)及不同人群的特征，如性別、年齡、城鄉(xiāng)、種族等分組。也可按照某種疾病的患病嚴(yán)重程度進行分組，常見的如按患齲牙數(shù)或牙周袋深淺分組。分組是口腔流行病學(xué)調(diào)查中進行統(tǒng)計分析的關(guān)鍵一步，在“同質(zhì)”條件下進行恰當(dāng)?shù)姆纸M可以正確反映疾病的流行特征，提示各種影響流行的因素，并能建立病因假設(shè)，而不恰當(dāng)?shù)姆纸M可能會掩蓋許多有用信息。另外，在對連續(xù)性變量進行分組時還必須考慮到變量分界點的選擇，應(yīng)按照習(xí)慣的分界點或國際上普遍使用的分界點作為分組標(biāo)志，這樣可以對統(tǒng)計的數(shù)據(jù)進行相互比較。例如，當(dāng)我們對某一調(diào)查資料按年齡分組時，如果國際上普遍以每10歲為一組，而我們卻以每5歲為一組，結(jié)果相互之間就難以比較。一、數(shù)據(jù)整理（3）

計算：

資料分組后，就可以清點每組中的頻數(shù)。人工整理時，可用計數(shù)法，將每一組中的頻數(shù)相加。人工整理花時多，且誤差大，尤其是在進行大規(guī)模的口腔流行病學(xué)調(diào)查時，變量多達幾千萬或更多，資料整理十分困難，因此，在有條件的地方可以使用計算機整理。一、數(shù)據(jù)整理二、統(tǒng)計指標(biāo)

在對口腔流行病學(xué)資料進行統(tǒng)計分析之前，必須首先確定所用的一些特定的統(tǒng)計指標(biāo)，以便能定量地，簡練地描述所收集到的數(shù)據(jù)的集中趨勢與離散趨勢。常用的統(tǒng)計指標(biāo)有：應(yīng)用條件變量值呈正態(tài)分布或?qū)ΨQ分布的計量資料，如身高、體重等

。計算方法

直接法：小樣本n<50加權(quán)法：大樣本n≥50(1)算術(shù)均數(shù)“，”二、統(tǒng)計指標(biāo)①算術(shù)均數(shù)的計算-直接法二、統(tǒng)計指標(biāo)測定了5名健康人第一小時末血沉，分別是6、3、2、9、l0mm，求均數(shù)

例1二、統(tǒng)計指標(biāo)②算術(shù)均數(shù)的計算-加權(quán)法

分別為第一組段至最后組段的頻數(shù)分別為第一組段至最后組段的組中值組中值=二、統(tǒng)計指標(biāo)[例1]某年某市120名12歲健康男孩身高(cm)資料如表5-5-17-1求其平均數(shù)。142.3156.6142.7145.7138.2141.6142.5130.5132.1135.5134.5148.8134.4148.8137.9151.3140.8149.8143.6149.0145.2141.8146.8135.1150.3133.1142.7143.9142.4139.6151.1144.0145.4146.2143.3156.3141.9140.7145.9144.4141.2141.5148.8140.1150.6139.5146.4143.8150.0142.1143.5139.2144.7139.3141.9147.8140.5138.9148.9142.4134.7147.3138.1140.2137.4145.1145.8147.9146.7143.4150.8144.5137.1147.1142.9134.9143.6142.3143.3140.2125.9132.7152.9147.9141.8141.4140.9141.4146.7138.7160.9154.2137.9139.9149.7147.5136.9148.1144.0137.4134.7138.5138.9137.7138.5139.6143.5142.9146.5145.4129.4142.5141.2148.9154.0147.7152.3146.6139.2139.9表5-5-17-1某年某市120名12歲健康男孩身高(cm)資料二、統(tǒng)計指標(biāo)組段(1)劃記(2)頻數(shù)f(3)125～一1129～止4133～正止9137～正正正正正下28141～正正正正正正正

35145～正正正正正丁27149～正正—11153～止4157～161—1合計=120表5-5-17-2120名12歲男孩身高(cm)資料的頻數(shù)分布二、統(tǒng)計指標(biāo)③算術(shù)均數(shù)-編制頻數(shù)分布表全距（極差）R=最大值-最小值R=160.9-125.9=35cm確定組距:8～15個i=R/10=35/10=3.5劃分組段i≈4㎝第一組段應(yīng)包括最小值最后一組段應(yīng)包括最大變量值，封口。列表歸組，劃“正”統(tǒng)計。

二、統(tǒng)計指標(biāo)142.3156.6142.7145.7138.2141.6142.5130.5132.1135.5134.5148.8134.4148.8137.9151.3140.8149.8143.6149.0145.2141.8146.8135.1150.3133.1142.7143.9142.4139.6151.1144.0145.4146.2143.3156.3141.9140.7145.9144.4141.2141.5148.8140.1150.6139.5146.4143.8150.0142.1143.5139.2144.7139.3141.9147.8140.5138.9148.9142.4134.7147.3138.1140.2137.4145.1145.8147.9146.7143.4150.8144.5137.1147.1142.9134.9143.6142.3143.3140.2125.9132.7152.9147.9141.8141.4140.9141.4146.7138.7160.9154.2137.9139.9149.7147.5136.9148.1144.0137.4134.7138.5138.9137.7138.5139.6143.5142.9146.5145.4129.4142.5141.2148.9154.0147.7152.3146.6139.2139.9[例1]某年某市120名12歲健康男孩身高(cm)資料如表8-1，求其平均數(shù)。表5-5-17-1某年某市120名12歲健康男孩身高(cm)資料二、統(tǒng)計指標(biāo)組段(1)劃記(2)頻數(shù)f(3)125～一1129～止4133～正止9137～正正正正正下28141～正正正正正正正35145～正正正正正丁27149～正正—11153～止4157～161—1合計=120表5-5-17-2120名12歲男孩身高(cm)資料的頻數(shù)分布二、統(tǒng)計指標(biāo)二、統(tǒng)計指標(biāo)組段組中值xff.x(1)(2)(3)(4)＝(2)×(3)

125～1271127129～1314524133139283892141～143355005145～147273969149～151111661153～1554620157～1611591159

合計一=12017172表5-5-17-3120名12歲健康男孩身高(cm)均數(shù)的加權(quán)法計算

再如：調(diào)查某校學(xué)生口腔健康狀況，其中12歲男生共檢查120人，檢出108顆齲，從120個變量中得出一個平均數(shù)，即為每人平均患齲數(shù)。其它指標(biāo)：標(biāo)準(zhǔn)差，標(biāo)準(zhǔn)誤，可信區(qū)間，率，構(gòu)成比（略）二、統(tǒng)計指標(biāo)口腔流行病學(xué)實驗性研究實驗性研究資料的收集學(xué)習(xí)目標(biāo)了解實驗性研究資料收集的要求熟悉實驗性研究資料收集的內(nèi)容和方法01實驗性研究資料的收集02處理因素03受試對象目錄content單元五口腔流行病學(xué)04實驗效應(yīng)測量一、實驗性研究資料的收集根據(jù)研究目的確定研究資料的收集，要求完整準(zhǔn)確，便于統(tǒng)計分析計算預(yù)期分析指標(biāo)，達成研究目的。實驗研究是比較不同處理因素作用于研究對象所產(chǎn)生的效應(yīng)。因此，實驗設(shè)計中要首先明確三個基本要素：處理因素、受試對象和實驗效應(yīng)。資料收集也要考慮這三個方面。如用兩種降糖藥物治療糖尿病人，觀察比較兩組病人血糖值的下降情況，所用的降糖藥為處理因素，糖尿病人為受試對象，血糖值為實驗效應(yīng)。例如，在食品中加入了賴氨酸，觀察其對身高的影響，賴氨酸就是處理因素。二、處理因素處理因素是指研究者根據(jù)研究目的施加于受試對象，在實驗中需要觀察并闡明其處理效應(yīng)的因素。1.處理因素的性質(zhì)是根據(jù)研究目的而施加的特定實驗措施，包括化學(xué)性處理因素如藥物、激素、致毒物、生產(chǎn)性粉塵等；物理性處理因素如外科手術(shù)、理療、射線等；生物學(xué)因素如細菌、病毒、真菌、寄生蟲等。（1）施加處理因素：如研究成年男女冠心病發(fā)病率，則性別就是固有處理因素；研究不同年齡人群血脂含量的差異，則年齡就是固有處理因素。（2）固有處理因素：二、處理因素2.處理因素的數(shù)目及水平處理因素的數(shù)目指研究中人為施加因素的數(shù)目，如果是一個施加因素稱為單因素。單因素設(shè)計目標(biāo)明確，簡單易行，條件好控制，但同一因素在量上可有不同程度。例如，臨床觀察某藥不同劑量的療效時，分為不同劑量組，該藥是單因素，大、中、小不同劑量即所謂水平，這叫單因素多水平實驗研究。再如研究不同年齡組患者采用某種藥物治療的效果，這是兩個因素，每個因素又可分為幾個劑量水平，這就是多因素多水平的實驗研究。二、處理因素處理因素不可過多在實驗研究中，一般以一個或幾個處理因素作為主要研究因素，如果處理因素過多，不僅會增加實驗設(shè)計和實施的難度，影響實驗結(jié)果的準(zhǔn)確性，而且不利于對主要因素效應(yīng)的正確判斷。二、處理因素0203013.處理因素要標(biāo)準(zhǔn)化對于處理因素的施加途徑和方法、干預(yù)的強度或藥物的劑量等均應(yīng)有明確的規(guī)定并嚴(yán)格執(zhí)行，并且在整個實驗過程中保持不變。如果一種藥物在實驗的不同時間使用不同的批號，或者手術(shù)開始階段不熟練而后期熟練，這實際上等于研究因素不同，結(jié)果就不具有可比性。二、處理因素0203014.控制非處理因素對實驗結(jié)果的影響非處理因素不是有意加到受試對象身上的，而在實驗中可能起到干擾作用的因素。處理因素一般為研究者所重視，但不能忽略非處理因素的存在，在研究中要加以控制，否則會使實驗結(jié)果產(chǎn)生混雜效應(yīng)，故非處理因素又稱混雜因素。例如，研究綜合防治高血壓病的效果，處理因素為藥物治療、體育鍛煉。合理調(diào)配飲食結(jié)構(gòu)和其他的輔助治療措施也能緩解癥狀，有助于康復(fù)，但這不是本次研究的處理因