研究证据的分类

Evidence-based Medicine
用于分层的特征是指影响观察值变化的主要因素。 方法 本例：6个年级，每个年级为一层，每层随机抽取学生， 合起来为200学生。 优点：样本代表性好，抽样误差减少。
Evidence-based Medicine
注意： 各种抽样方法的抽样误差大小是不同的。 整群抽样≥单纯随机抽样≥系统抽样≥分 层抽样。
Evidence-based Medicine
（三）整群抽样（cluster sampling）： 先将总体划分为k个群组（如k个地区），再随 机抽取部分群，并将被抽取的各个群的全部观 察单位组成样本。 方法 班级编号：1，2，3，……，40 随机数字：22，56，07，97，75 … …←40～ 80者减40， >80者减80。 抽中班号：22，16，07，35… …
实验对照(experimental control)
Evidence-based Medicine
对照组不施加处理因素，但是施加某种与处理 因素有关的实验因素。
赖氨酸添加试验中，实验组儿童的课间餐为添 加氨基酸的面包，对照组为不加氨基酸的面包。
自身对照（self control）
对照与试验在同一受试对象身上进行。如身体对称部 位或试验前后接受不同研究因素，一个为对照，一个 为实验，比较其差异。
观察性研究
队列研究(cohort study) 病例对照试验(case control study) 横断面调查(cross-sectional study) 叙述性研究(descrptive study) 病例系列(case series) 个案报道(case report)
Evidence-based Medicine
方法 2000/200=10（人）— 抽样间距 1，2，3，4，5，6，7，8，9，10 样本： 6，16，26，36，… ，1996 — 200人 本例 先将总体中的个体顺序编号，再每隔相等的间隔抽 取一个个体组成样本。
Evidence-based Medicine
系统抽样优缺点 优点：易于理解、简便易行。 缺点：总体有周期或增减趋势时，易产 生偏性。
Evidence-based Medicine
方法 先将总体中的所有个体顺序编号，再用随机的方 法抽取个体组成样本。 本例学生编号：1，2，3，4，5，6，…，2000
假设需调查的样本数为200，则需要查随机数字200个 注意：查取得随机数字的位数等于样本含量的位数。
Evidence-based Medicine
Evidence-based Medicine
原始研究的基本设计类型
试验性研究
Evidence-based Medicine
随机对照实验（randomized control trials,RCT） 交叉试验(cross-over trials) 自身前后对照试验(before-after study) 非随机同期对照试验(non-randomized concurrent control trials)
安慰剂对照(placebo control)
Evidence-based Medicine
对照组采用一种无药理作用的假药，在药物剂 型或处置上不能为受试者识别，成为安慰剂 （placebo）。
有助于避免对照组病人产生与实验组病人不同 的心理作用，克服研究者、受试者、评价者等 由于心理因素所形成的偏倚。
二区组
6 7 8 03 93 78 23
三区组
9 10 11 12 15 58 57 48
序号R
组 别
Evidence-based Medicine
3
C
2
B
1
A
4
D
1
A
4
D
3
2
1
4
3
2
B
C B
A D C
编 号 随机数 序号R 组 别
四区组
五区组
13 14 15 16
61 36 18 88 3 C 2 B 1 A 4 D
此时应该对可能影响实验过程和结果的 混杂因素进行分层，然后在每一层内进 行完全随机化，即进行分层随机化。
Evidence-based Medicine
例3 为比较4种抗癌药物（A,B,C,D） 的疗效，拟用20只小白鼠做实验，该如 何做？ 应将体重作为分层因素
编 பைடு நூலகம் 随机数
一区组
1 2 3 4 5 22 19 16 78
单纯随机抽样 系统抽样
抽样方法
整群抽样 分层抽样
例1 某中学有2000名学生（6个年级、 40个班），调查其近视眼患病率。
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(一) 简单随机抽样（simple random sampling）：
即先将调查总体的全部观察单位编号，再用随机数字 表或者抽签等方法随机抽取部分观察单位组成样本。
随机数字：2217，6865，8168，9523，…，0102 共200个
Evidence-based Medicine
抽取学生编号：0217，0865，0168，1523，…， 0102
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随机抽样的优缺点 优点：操作简单，均数、率及相应的标 准误计算简单。 缺点：总体较大时，难以一一编号。
17 18 19 20
09 12 85 38 1 A 2 B 4 3 D C
区组
Evidence-based Medicine
一 二 三
结 果 理 组 A B C D 3( ) 2( ) 1( ) 4( ) 5( ) 8( ) 7( ) 6( ) 9( ) 12( )11( )10( )
分
组 处
四
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1、随机对照实验（RCT） 随机对照试验是采用随机分配的方法， 将符合要求的研究对象，分别分配到实 验组和对照组，然后接受相应的试验措 施和对照措施，在一致的条件下或环境 里，进行研究和观察试验效应，并用客 观的效应指标测量试验结果，对数据进 行统计分析，得出试验结论。
循证医学定义
最佳
Evidence-based Medicine
证据
临床医生专业技能 和经验 患者的参与 循证医学
第一节 证据的分类
按照研究和应用的不同需要分类
Evidence-based Medicine
一、按研究方法分类
（一）原始研究证据（primary evidence） 原始研究证据是对直接在受试者中进行的 有关病因、诊断、预防、治疗和预后等试 验研究所获得的第一手数据，进行统计学 处理、分析、总结后得出的结论。 包括试验性研究和观察性研究
随机分组经常通过随机数来实现。 获得随机数的常用方法有两种： 查随机数字表和计算机产生随机数字。
Evidence-based Medicine
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随机分组分为：完全随机化分组和分层 随机化分组。 完全随机化分组：直接对受试对象进行 随机化分组。 简单易行，但各组例数可能不同。
Evidence-based Medicine
处理组别： 丙丙丙乙甲甲乙甲乙甲丙甲丙乙乙乙甲丙
规定R值：1～6为甲组，7～12为乙组，13～18为丙组。
Evidence-based Medicine
完全随机化虽然提高了各组的均衡性， WHY？ HOW？ 但是并不能保证各组间一定达到良好的 均衡性。
Evidence-based Medicine
随机分配（随机分组） 是在临床试验中，将被选择的合格的研 究对象用随机的方法分配到相应的试验 组（experimental group）和对照 组（control group）。
Evidence-based Medicine
随机化的目的 随机化就是采用随机的方式使每个受试 对象都有同等的机会被抽取或分到不同 的实验组和对照组。 随机化是对付大量不可控制非处理因素 的一个重要统计学手段。 它使不可控制的混杂因素在实验组和对 照组中的影响相当。
五
15(
17(
)14(
)18(
)13(
)20(
)16(
)19(
)
)
Evidence-based Medicine
(3)实验顺序的随机：每个受试对象先后 接受处理的机会相等，它使实验顺序的 影响也达到可均衡。 可以查随机数字，规定干预措施的分配 顺序。
Evidence-based Medicine
例2：要调查某种疾病在山东省的发病情 况，试设计一个调查方案。
Evidence-based Medicine
按地域将17个市分为3层
每层随机抽取2个市
Evidence-based Medicine
每个市随机抽取3个县
每个县随机抽取4个镇
Evidence-based Medicine
（2）分组的随机： 每个受试对象被分配到各组的机会相等。 保证受试对象的其他状况在对比组间尽 可能平衡，提高组间的可比性。 随机分组最简单的方法是抽签、掷硬币、 掷骰子等等。 简单易行，但不适用于受试对象数目较 大的多组分配。
Evidence-based Medicine
例2 将18名乙脑患者分为甲、乙、丙三组， 分别给予A、B、C三种药物治疗，比较 治疗后的退热时间。 如何进行随机分组？
患者编号：1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 58 71 9630 24 18 46 23 34 27 85 13 99 28 44 49 09 79 随机数字： 13 14 17 8 5 3 11 4 9 6 16 2 18 7 10 12 1 15 序号(R) ：