混杂偏倚confounding bias与交互作用课堂
合集下载
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
? 在队列研究中，如果设计时进行了配比，就无需在分析时控 制配比因素。
? 在病例对照研究中 ,若配比因素确实是一个混杂因素，将引 入了一个极似混杂的选择偏倚。
? 引入的偏倚可通过分层分析进行控制。即：配比本身未直接 起到控制混杂的作用，控制混杂是靠分层分析实现的。
15
配比(Matching)
? 在队列研究中，如果设计时进行了配比，就无需在 分析时控制配比因素。
（Intermediate Factor)。
5
? 混杂因子(confounding factor ，confounder) ？
? 研究的暴露因素和研究疾病之外因素（第三因子，外部因素） 1.此因素与研究疾病有关（独立相关，危险因子或保护因子） 2.并且与研究的暴露因素有关（统计关联） 3.该因素不是暴露导致疾病的中间环节或中间变量
2
（一）混杂偏倚的概念：
指在流行病学研究中 , 由于一个或多个潜在的 混 杂因素（confounding factor) 的影响，掩盖或夸 大了研究因素与疾病 (或事件)之间的联系，从而 使两者之间的真正联系被错误地估计，造成 混杂 （confounding ）。
3
? 混杂因子(confounding factor ，confounder) ？
? 研究的暴露因素和研究疾病之外因素（第三因子，外部因素） ? 此外部因素与研究疾病有关（独立相关） ? 并且与研究的暴露因素有关（统计关联）
? 混杂（confounding ）
? 若混杂因素在比较的人群组中分布不匀,可以歪曲(掩盖或夸大)因 素与疾病之间真正联系。
? 举例
? 研究吸烟与肺癌的关系 ? 性别是个外部变量，性别与肺癌有关，性别与吸烟暴露有关。故性
随机化 (randomization)
? 使研究对象以等同的机率被分配在各处理组中， 从而使潜在的混杂因素在各组间分布均衡。
? 随机化方法常用于实验性研究，以在临床试验中 最常用。
? 随机分配方法分为简单随机分配与分层随机分配 。
13
随机化 (randomization)
? 使研究对象以等同的机率被分配在各处理组中， 从而使潜在的混杂因素在各组间分布均衡。
别是该研究中的混杂因子。 ? 无论是队列研究还是病例对照研究，若性别在比较组中分布不均衡，
研究将出现混杂。
4
? 为明确定义混杂因子：
? 流行病学分析中排除一类外部因子：
? 该因子是暴露导致疾病的中间环节或中间变量。
? 如：
吸烟
Biblioteka Baidu
高血压
心脏病
吸烟
COPD
肺癌
高血压与COPD都不是混杂因子。 因为它们为病因链中的因子，也称内部介导因子
6
（二）混杂的特点 1、混杂（ confounding ）的本质是一种效应的混淆。
外部因素对疾病的效应与暴露因素对疾病的效应交织 在一起，故无法正确评价暴露因素对疾病的真实关系。 2、代理混杂因子（Surrogate Confounders） 与混杂因子密切相关，能够引起混杂外部变量称为代理混 杂因子。如年龄、文化程度、经济状况等。
? 若cRR≠aRR(f) 则f 有混杂作用,cRR存在f 的混杂偏倚。
? 若cRR>aRR(f) 为正混杂 (positive confounding)，亦 称阳性混杂，即由于f 的混杂作用，使cRR高估了研究因 素与研究疾病之间的联系。
? 若cRR<aRR(f) 为负混杂 (negative confounding)，亦 称阳性混杂, 即由于f 的混杂作用，使cRR低估了因素与 研究疾病之间的联系。
7
混杂因素成立与不成立的几种情 况
E D
D F
1
E
E
D
F
F （代理混杂）
F
2
3
E
E
E
D
D
D
D
F
F
E F
8
（三）混杂的测量
? 若 cRR=aRR(f) 则f无混杂作用,cRR不存在f 的混杂偏倚。
? 若 cRR≠aRR(f) 则f 有混杂作用,cRR存在f 的混杂偏倚。
? 若 cRR>aRR(f) 正混杂(positive confounding)，亦称阳性混杂，即由于 f 的
? 在病例对照研究中 ,若配比因素确实是一个混杂因 素，将引入了一个极似混杂的选择偏倚。
? 引入的偏倚可通过分层分析进行控制。即：配比本 身未直接起到控制混杂的作用，控制混杂是靠分层 分析实现的。
了因素与研究疾病之间的联系。
11
(五）混杂的控制 （1）设计阶段 ? 限制、随机化、配比 －－－利与弊
（2）分析阶段 ? 分层（M-H 法） ? 标准化(直接，间接法) ? 多因素分析（多元回归分析）
12
限制 (restriction)
针对某个或某些可能的混杂因素，在设计时对研究对象的 入选条件予以限制。
? 随机化方法常用于实验性研究，以在临床试验中最 常用。
? 随机分配方法分为简单随机分配与分层随机分配 。
14
配比(Matching)
? 配比指的是对比较组的选择，使其针对一个或多个潜在的混 杂因素与指示研究对象相同或接近。
? 配比可在研究对象间逐个配比，此为个体配比，也可是组间 的配比，此为频数配比。个体配比与频数配比无本质的不同。
混杂偏倚(confounding bias)与交互作用 (interaction)
北京大学公共卫生学院 流行病学与卫生统计学系 胡永华
1
一、混杂偏倚(confounding bias)
偏倚：
?选择偏倚(selection bias) ?信息偏倚(information bias) ?混杂偏倚(confounding bias)
10
（四）混杂的大小及其方向
cRR – aRR
cOR
- aOR
混杂偏倚=------------- or ------------
aRR aOR cRR= aRR: 无混杂
cRR> aRR: 正混杂(positive confounding) ， 亦称阳性混杂
cRR< aRR: 负混杂称阴性混杂, cRR低估
混杂作用，使cRR高估了研究因素与研究疾病之间的联系。
? 若 cRR<aRR(f) 负混杂(negative confounding)，亦称阳性混杂 , 即由于f 的
混杂作用，使cRR低估了因素与研究疾病之间的联系。
9
（三）混杂的测量
? 若cRR=aRR(f) 则f无混杂作用,cRR不存在f 的混杂偏倚。
? 在病例对照研究中 ,若配比因素确实是一个混杂因素，将引 入了一个极似混杂的选择偏倚。
? 引入的偏倚可通过分层分析进行控制。即：配比本身未直接 起到控制混杂的作用，控制混杂是靠分层分析实现的。
15
配比(Matching)
? 在队列研究中，如果设计时进行了配比，就无需在 分析时控制配比因素。
（Intermediate Factor)。
5
? 混杂因子(confounding factor ，confounder) ？
? 研究的暴露因素和研究疾病之外因素（第三因子，外部因素） 1.此因素与研究疾病有关（独立相关，危险因子或保护因子） 2.并且与研究的暴露因素有关（统计关联） 3.该因素不是暴露导致疾病的中间环节或中间变量
2
（一）混杂偏倚的概念：
指在流行病学研究中 , 由于一个或多个潜在的 混 杂因素（confounding factor) 的影响，掩盖或夸 大了研究因素与疾病 (或事件)之间的联系，从而 使两者之间的真正联系被错误地估计，造成 混杂 （confounding ）。
3
? 混杂因子(confounding factor ，confounder) ？
? 研究的暴露因素和研究疾病之外因素（第三因子，外部因素） ? 此外部因素与研究疾病有关（独立相关） ? 并且与研究的暴露因素有关（统计关联）
? 混杂（confounding ）
? 若混杂因素在比较的人群组中分布不匀,可以歪曲(掩盖或夸大)因 素与疾病之间真正联系。
? 举例
? 研究吸烟与肺癌的关系 ? 性别是个外部变量，性别与肺癌有关，性别与吸烟暴露有关。故性
随机化 (randomization)
? 使研究对象以等同的机率被分配在各处理组中， 从而使潜在的混杂因素在各组间分布均衡。
? 随机化方法常用于实验性研究，以在临床试验中 最常用。
? 随机分配方法分为简单随机分配与分层随机分配 。
13
随机化 (randomization)
? 使研究对象以等同的机率被分配在各处理组中， 从而使潜在的混杂因素在各组间分布均衡。
别是该研究中的混杂因子。 ? 无论是队列研究还是病例对照研究，若性别在比较组中分布不均衡，
研究将出现混杂。
4
? 为明确定义混杂因子：
? 流行病学分析中排除一类外部因子：
? 该因子是暴露导致疾病的中间环节或中间变量。
? 如：
吸烟
Biblioteka Baidu
高血压
心脏病
吸烟
COPD
肺癌
高血压与COPD都不是混杂因子。 因为它们为病因链中的因子，也称内部介导因子
6
（二）混杂的特点 1、混杂（ confounding ）的本质是一种效应的混淆。
外部因素对疾病的效应与暴露因素对疾病的效应交织 在一起，故无法正确评价暴露因素对疾病的真实关系。 2、代理混杂因子（Surrogate Confounders） 与混杂因子密切相关，能够引起混杂外部变量称为代理混 杂因子。如年龄、文化程度、经济状况等。
? 若cRR≠aRR(f) 则f 有混杂作用,cRR存在f 的混杂偏倚。
? 若cRR>aRR(f) 为正混杂 (positive confounding)，亦 称阳性混杂，即由于f 的混杂作用，使cRR高估了研究因 素与研究疾病之间的联系。
? 若cRR<aRR(f) 为负混杂 (negative confounding)，亦 称阳性混杂, 即由于f 的混杂作用，使cRR低估了因素与 研究疾病之间的联系。
7
混杂因素成立与不成立的几种情 况
E D
D F
1
E
E
D
F
F （代理混杂）
F
2
3
E
E
E
D
D
D
D
F
F
E F
8
（三）混杂的测量
? 若 cRR=aRR(f) 则f无混杂作用,cRR不存在f 的混杂偏倚。
? 若 cRR≠aRR(f) 则f 有混杂作用,cRR存在f 的混杂偏倚。
? 若 cRR>aRR(f) 正混杂(positive confounding)，亦称阳性混杂，即由于 f 的
? 在病例对照研究中 ,若配比因素确实是一个混杂因 素，将引入了一个极似混杂的选择偏倚。
? 引入的偏倚可通过分层分析进行控制。即：配比本 身未直接起到控制混杂的作用，控制混杂是靠分层 分析实现的。
了因素与研究疾病之间的联系。
11
(五）混杂的控制 （1）设计阶段 ? 限制、随机化、配比 －－－利与弊
（2）分析阶段 ? 分层（M-H 法） ? 标准化(直接，间接法) ? 多因素分析（多元回归分析）
12
限制 (restriction)
针对某个或某些可能的混杂因素，在设计时对研究对象的 入选条件予以限制。
? 随机化方法常用于实验性研究，以在临床试验中最 常用。
? 随机分配方法分为简单随机分配与分层随机分配 。
14
配比(Matching)
? 配比指的是对比较组的选择，使其针对一个或多个潜在的混 杂因素与指示研究对象相同或接近。
? 配比可在研究对象间逐个配比，此为个体配比，也可是组间 的配比，此为频数配比。个体配比与频数配比无本质的不同。
混杂偏倚(confounding bias)与交互作用 (interaction)
北京大学公共卫生学院 流行病学与卫生统计学系 胡永华
1
一、混杂偏倚(confounding bias)
偏倚：
?选择偏倚(selection bias) ?信息偏倚(information bias) ?混杂偏倚(confounding bias)
10
（四）混杂的大小及其方向
cRR – aRR
cOR
- aOR
混杂偏倚=------------- or ------------
aRR aOR cRR= aRR: 无混杂
cRR> aRR: 正混杂(positive confounding) ， 亦称阳性混杂
cRR< aRR: 负混杂称阴性混杂, cRR低估
混杂作用，使cRR高估了研究因素与研究疾病之间的联系。
? 若 cRR<aRR(f) 负混杂(negative confounding)，亦称阳性混杂 , 即由于f 的
混杂作用，使cRR低估了因素与研究疾病之间的联系。
9
（三）混杂的测量
? 若cRR=aRR(f) 则f无混杂作用,cRR不存在f 的混杂偏倚。