匹配(1比1)病例对照研究样本量计算
SPSS操作：搞定病例与对照的1：1匹配
SPSS操作：搞定病例与对照的1：1匹配说起病例对照研究(case control study)，相信各位⼩伙伴并不陌⽣。
简单来说，就是把患有某种疾病的⼀组病⼈作为病例组(case)，不患该疾病但是可⽐的另⼀组个体作为对照组(control)，通过⽐较两组中我们关⼼的暴露因素的⽐例，从⽽推断暴露因素和疾病之间的关联。
讲到这⾥，就不得不提到确保病例组和对照组可⽐性的绝招——匹配！⼀般来说匹配包括频数匹配和个体匹配，前者只要保证匹配的因素在两组分布⽐例相同，⽐如说病例组男、⼥各半，对照组也应该⼀样；后者要求病例组每⼀个研究对象，在对照组中也有⼀个匹配因素相近或⼀致的研究对象与之匹配，⽐如说病例组有⼀个23岁男性，对照组中应给他匹配⼀个23岁左右的男性。
本期和⼤家⼀起学习如何使⽤SPSS搞定病例与对照的1:1匹配。
需要注意的是，SPSS22及以上版本才提供病例对照匹配(Case Control Matching)的功能，其他的版本要想使⽤这个功能，必须安装相应插件才能实现。
本次使⽤SPSS22为⼤家演⽰。
⼀、问题与数据⽬前对于吸烟与⾼⾎压之间关系仍存在争议，拟采⽤巢⽒病例对照设计（⾼⾎压组与正常组）探讨吸烟与⾼⾎压之间的关系，其中对照组按照年龄±2岁，性别相同与病例组进⾏匹配。
已有的队列数据在匹配前是这个样⼦（见表1），可以看到两组在匹配之前的性别分布和年龄均有明显差异。
下⾯⼀起看看SPSS如何搞定匹配！表1. 两组基线情况⽐较（匹配前）⼆、 SPSS分析⽅法1. 数据录⼊(1) 变量视图(2) 数据视图2. 病例对照匹配选择Data→Case Control Matching，就进⼊病例对照匹配的主对话框。
将需要匹配的变量(Age, Sex)放⼊Variables to Match on中；Match Tolerance⽤来设置匹配条件，⼀般分类变量要求相同，设置为“0”，对于连续变量，可根据具体情况限定⼀个范围，⽐如这⾥我们限定年龄±2岁，设置为“2”，但是需要注意，设置匹配条件必须与匹配变量放置顺序相⼀致，并且⽤“空格”隔开；Group Indicator指定分组，⼀般病例组赋值为“1”，对照组赋值为“0”；Case ID确定观测对象的ID，⼀般为病例号，调查编码等；Names for Match ID Variables设定⼀个变量，⽤来明确对照组中匹配成功的ID；Names for Matchgroup Variables 设定⼀个变量，⽤来明确病例组中相同条件的观测对象，⽐如有两个23岁男性。
病例对照研究方法精要-203-2019年华医网继续教育答案
2019年华医网继续教育答案-病例对照研究方法精要备注:红色选项或后方标记“[正确答案]”为正确选项
(一)病例对照研究基本原理
详见
1、匹配法注意事项包括
A、慎重选择匹配因素
B、可疑病因不作为匹配因素
C、比例一般为1:1，最多不超过1:4
D、以上都正确[正确答案]
E、以上都不正确
2、有关匹配说法正确的是
A、每一个病例选择一个或几个对照，使病例与对照配成对
B、要求对照在某些因素或特征上与病例保持一致
C、目的提高研究效率，控制混杂因素
D、以上都正确[正确答案]
E、以上都不正确
3、病例对照研究特点不包括
A、回顾性
B、由果到因的研究
C、观察法
D、采用随机分组的方法[正确答案]
E、一般不能确证暴露与疾病的因果关系
4、流行病学中的病例对照研究属于
A、观察性研究[正确答案]
B、实验性研究
C、理论性研究
D、描述性研究
E、以上都不是
5、病例对照基本原理不包括。
样本量计算教程：非劣效性试验+生存分析
样本量计算教程：非劣效性试验+生存分析医咖会之前推送过的“非劣效性试验的样本量计算”教程中，研究结局是连续变量或者分类变量，那如果是生存数据，又该如何计算样本量呢？一、研究问题与数据某研究者拟开展一项非劣效的随机对照试验，探讨某免疫抑制剂对肺癌的疗效。
估计对照组的中位生存时间（mOS）为8月，假设试验组相对于对照组的HR的非劣效性界值为1.3。
研究的入组时间预计为T1=10月，随访时间计划为T2=12月。
试验组对照组比例1:1。
取α=0.025（单侧），把握度1-β=0.8。
则需要多少样本量？二、对问题的分析在介绍样本量计算之前，首先介绍几个参数的概念。
1. 中位生存时间mOS：即50%的患者死亡时所对应的时间。
如果将所有患者生存时间按从小到大排序，中位生存时间即顺序处于中间的患者的生存时间。
2. 入组时间：入组患者很难瞬间完成，尤其对于发病率比较低的肿瘤，因此患者入组往往要经过相对较长的时间。
入组时间为第1例患者入组到最后一例患者入组所经历的时间。
3. 随访时间：在最后一例患者入组完成后，还需对所有患者随访一段时间。
从最后一例患者入组，到试验截止日期的间隔称为随访时间。
注意，这里的随访时间，跟患者的观察时间意义不同。
如果一个临床试验入组时间为12个月，随访时间为24个月，那么对于第一例入组的患者，其观察时间最长为12+24=36个月（尽管该患者可能在试验截止前就已死亡）。
而对于最后一例入组的患者，其最长观察时间为24个月，即各个患者观察时间不同。
观察时间越长，观察到结局发生的可能性越大。
如图1的3号患者，其观察时间（33个月）大于研究的随访时间（24个月）。
图1. 入组时间、随访时间和观察时间示意图4. 入组模式是指研究对象入组的速度是匀速（等比例）还是非匀速。
常见的入组模式是匀速入组，即单位时间内，研究对象入组的数量相等（图2）。
图2. 匀速入组示意图5. HR：风险比，是两组患者瞬时死亡概率之比，是衡量干预效果最常用的参数。
病例对照研究实习
对照组
+ －
病例组 + a c － b d
合计对子数
a+b c+d
合计对子数
a+c
b+d
N
显著性检验 检验暴露史是否与疾 病有联系。
(b c) X bc
2 2
当b+c＜40时校正公式：
X
2
( b c 1) bc
2
求比值比
c OR b
(11.96/ x2 )
习题4 2001年1月～12月，在西安市某口腔医 院门诊进行了一项关于“吸烟与口腔粘 膜白斑病之间关系”的配比病例对照研 究。对照选自该口腔医院门诊的非口腔 粘膜白斑病就诊者，对照与病例的配比 条件：同性别、年龄相差2岁以内、西 安市居民并近10年来居住在该市。结果： 病例与对照均吸烟者共45对；均不吸烟 者20对，病例吸烟而对照不吸烟25对； 病例不吸烟而对照吸烟10对。请： ① 将以上资料整理成四格表！ ② 对资料进行分析 ③ 根据此研究结果，如何下结论？
习题2：一项吸烟与食管癌的病例 对照研究结果：
吸烟与食管癌关系的病例对照研究资料整理表
食管癌 吸烟 不吸烟 309 126
对照 208 243
合计 517 369
合计
435
451Байду номын сангаас
886
请对此研究结果进行统计推断和分析， 并简要解释！
习题3
一项雌激素与子宫内膜癌关系 的配对病例对照研究共70对，病例 与对照均有雌激素暴露史的25对， 病例与对照均无雌激素暴露史的5 对，病例组有暴露史而对照组无暴 露史的30对，请进行推断分析！
素或具备某种特征或处于某种状 态，即为暴露因素，也叫研究变 量。 有害的 有益的
流行病学：第5章 病例对照研究
16
对照的选择
对照选择原则：必须来自产生病例的总体 对照与病例比较的方法 来源
研究的总体人群或抽样人群中具有代表性的非病例； 医院中患有其他疾病的病人； 亲属、邻居、同事； 社会团体人群中的非该病病例或健康人； 社区人口中的非病例或健康人群； 队列内进行的病例对照研究选择未发病者作为对照。 其中以第5种最接近全人群的无偏样本，以第(1)种使用最多。
因有后两个因素存在才使用己烯雌酚治疗 做出结论：
母亲在妊娠早期服用己烯雌酚使她们在子宫中的女儿以 后发生阴道腺癌的危险性增加。
2020/11/10
流行病学
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病例对照研究特点
研究开始可以选择病例 研究对象分病例和对照组 暴露通过回顾获得 由果及因 比较暴露率或计算OR来分析暴露与疾病的联系
可以探索一种疾病与多种暴露因素的关系 可以以较少病例展开病因分析 实施相对容易 经济
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应用
广泛地探索疾病的可疑危险因素，为前瞻性研究提供明确 病因线索； 深入检验某个或几个病因假说； 初步评价干预措施效果、治疗措施效果、副作用大小。
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第二节 病例对照研究的实施
提出假设,明确研究目的 制定研究计划
病例与对照的选择
选择病例与对照比较的方法 病例的诊断方法；病例与对照的来源与 方法；
巢式病例对照研究（nested case-control study） 病例队列研究（case-cohort study） 随访患病率研究（follow-up prevalence study） 病例-病例研究（case-only study） 病例交叉研究（case crossover study）等等，
随机对照试验样本量计算公式
随机对照试验样本量计算公式概述在医学研究和实验设计中，随机对照试验是一种常用的研究方法。
为了确保研究结果的可靠性和准确性，我们需要合理地计算样本量。
本文将介绍随机对照试验的样本量计算公式及其应用。
什么是随机对照试验？随机对照试验是一种将研究对象分为实验组和对照组进行比较的研究设计。
在随机对照试验中，实验组接受新的治疗方法或干预措施，而对照组接受传统治疗方法或安慰剂。
通过比较两组的疗效或效果，我们可以评估新的治疗方法的有效性。
为什么需要样本量计算？样本量计算是随机对照试验设计的重要组成部分。
合理的样本量计算可以确保试验的科学性和统计学有效性，减少因样本量不足或过多带来的结果偏差。
通过样本量计算，我们可以确定需要多少研究对象才能达到预期的研究目标。
样本量计算公式随机对照试验样本量计算涉及多个因素，包括临床意义差异、功效、显著性水平和变异度。
常用的样本量计算公式如下：n = (Z_1-α/2 + Z_1-β)^2 * (σ_1^2 + σ_2^2) / (μ_1 - μ_2)^2其中， - n为所需的总样本量； - Z_1-α/2是给定显著性水平（通常为0.05）下的标准正态分布的上分位数； - Z_1-β是给定功效（通常为0.8）下的标准正态分布的上分位数； -σ_12和σ_22分别是两个组的总体方差； - μ_1和μ_2分别是两个组的总体均值。
样本量计算实例我们通过一个具体的例子来说明如何使用随机对照试验样本量计算公式。
假设我们正在研究一种新的药物治疗某种疾病的有效性。
我们希望通过随机对照试验比较新药和传统治疗方法的疗效。
根据以往的研究结果，我们假设新药和传统治疗方法的疗效差异为10%。
显著性水平为0.05，功效为0.8。
两组的总体方差分别为1和1.5。
根据样本量计算公式，我们可以计算出所需的总样本量：n = (Z_1-α/2 + Z_1-β)^2 * (σ_1^2 + σ_2^2) / (μ_1 - μ_2)^2= (1.96 + 0.84)^2 * (1 + 1.5) / (0.1^2)= 93.072根据计算结果，我们需要至少93个研究对象才能进行这个随机对照试验。
病例对照研究解析
三、病例对照研究的衍生类型
（一）巢式病例对照研究
1.概念
是在队列内套用病例对照研究的一种设计，其研究对象
是在队列研究的基础上确定的，以队列中所有的病例作 为病例组，再根据病例发病时间，在研究队列的非病例 中随机匹配一个或多个对照，组成对照组。但是其研究 方法和分析方法仍与病例对照研究相同。此种研究设计 尤其适合于研究因素包括有复杂的化学或生化分析的前 瞻性研究。
结 果 2.1 单因素分析
2.2多因素Logistic回归分析
2.3 剂量效应梯度分析
应用实例
橡胶职业接触与肺癌关系的病例—队列研究
1.研究对象：1972年上海市中山医院对某橡胶厂职工进行缺血性心
脏病普查，参加者共1598人(男934人，女664人)作为队列成员，并
从1973年1月1日始随访至1995年12月31日，期间死亡共475人，失 访49人，死亡诊断按医院的死亡证明，并通过上海市肿瘤登记中心
三、病例与对照的来源与选择
（1）病例选择
①选择原则：应选择无偏样本。
②入选标准：尽量使用通用标准，标准要客观、 严格、统一。 ③病例来源： 医院（方便，代表性差，可产生选择偏倚） 社区（代表性好，工作量大）。
新发病例所提供的信息较为准确
（2）对照选择
①目的： 为比较病例组的暴露情况和暴露量提供一个基准。
2.影响样本含量的因素
①被研究因素在对照人群中的暴露率（率越高样本越小）。 ②估计该因素造成的相对危险度（RR）或暴露比值比（OR） OR越大样本越小。 ③需要达到的检验显著性水平，α=0.01样本大于α=0.05。 ④要求的把握度1-β 把握度要求越高样本越大。
3.样本量计算方法
①查表法 ②公式法
(完整版)样本量计算(DOC)
1.估计样本量的决定因素1.1资料性质计量资料如果设计均衡,误差控制得好,样本可以小于30例;计数资料即使误差控制严格,设计均衡,样本需要大一些,需要30-100例。
1.2研究事件的发生率研究事件预期结局出现的结局（疾病或死亡），疾病发生率越高，所需的样本量越小，反之就要越大。
1.31.41.5度为1.61.71.8双侧检验与单侧检验采用统计学检验时,当研究结果高于和低于效应指标的界限均有意义时,应该选择双侧检验,所需样本量就大;当研究结果仅高于或低于效应指标的界限有意义时,应该选择单侧检验,所需样本量就小。
当进行双侧检验或单侧检验时，其α或β的Ua?界值通过查标准正态分布的分位数表即可得到。
2.样本量的估算由于对变量或资料采用的检验方法不同，具体设计方案的样本量计算方法各异，只有通过查阅资料，借鉴他人的经验或进行预实验确定估计样本量决定因素的参数，便可进行估算。
护理中的量性研究可以分为3种类型：①描述性研究：如横断面调查，目的是描述疾病的分布情况或现况调查；②分析性研究：其目的是分析比较发病的相关因素或影响因素；③实验性研究：即队列研究或干预实验。
研究的类型不同，则样本量也有所不同。
2.1描述性研究护理研究中的描述性研究多为横断面研究，横断面研究的抽样方法主要包括单纯随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。
分层抽样的样本量大小取决于作者选用的对象是用均数还是率进行抽样调查。
例.要做一项有关北京城区护士参与继续教育的学习动机和学习障碍的现状调查，采用分层多级抽样，选用的是均数抽样的公式，Uα为检验水准α对应的υ值，σ为总体标准差，δ为容许误差，根据预实验得出标准差σ=1.09，取α=0.05，δ=0.1，样本量算得520例，考虑到10%-15%的失访率和抽样误差，样本扩展到690例。
2.2分析性研究2.2.1探索有关变量的影响因素研究有关变量影响因素研究的样本量大多是根据统计学变量分析的要求，样本数至少是变量数的5-10倍。
真实世界研究统计分析方法（二）：倾向性评分匹配（PSM）
真实世界研究统计分析方法（二）：倾向性评分匹配（PSM）试验性研究（例如RCT）做随机化分组目的是：控制混杂。
真实世界研究，不人为分配X（Assigned Exposure X），不做随机分组，需要通过数据分析的方法控制混杂。
2006年美国流行病学杂志Am J Epidemiol 总结了真实世界研究控制混杂常用的五种方法[1]，包括：1. 多元回归模型调整混杂2. 倾向性评分匹配（PSM）后构建回归模型3. 回归模型调整倾向性评分（PS）4. 回归模型加权（IPTW）处理5. 回归模型加权（SMR）处理本文分享第二种方法：倾向性评分匹配（PSM）往期相关资料：真实世界研究统计分析方法（一）：调整混杂2015年在NEJM发表了一项研究[2]，支架和CABG手术相比，对于多支病变的冠心病的疗效。
研究对象：冠心病患者X：两种治疗方式，第二代药物支架（PCI）与冠脉搭桥（CABG）相比Y：预后包括死亡、心梗、再次血运重建和卒中研究设计：观察性研究（observational）中的队列（cohort）研究。
没有随机分配治疗方案，不是RCT，是在真实世界中观察不同治疗方案的疗效。
纳入了3万多人，PSM后剩下不到2万人，样本量少了很多。
目的是控制混杂：挑出一部分人，使得接受不同治疗方案（X）的患者基线情况相似。
这一点非常重要。
试想，如果病情重的人偏向于做搭桥手术，病情重的人预后不好，就会得出搭桥手术疗效差的假象。
解决办法：研究设计时通过PSM的方法选择患者，使得不同X组的人基线相似。
即纳入的人既有可能接受PCI，又有可能接受CABG。
给定一个病例，从数据库里找出满足配对条件的所有可能的对照，然后根据匹配数随机选择对照。
如1：1匹配，随机选一个作对照；1：2匹配，随机选2个配对。
因此PSM的方法又被成为事后随机化，相当于在队列里面构建RCT。
这个就厉害了！正因为倾向性评分（Propensity score ，PS）在控制混杂方面有独特的优势，肿瘤领域的真实世界研究，近年运用PS方法论文的比例出现了爆发[3]：使用PS分析方法的论文数量随发表年份的变化图2017年发布了PS论文报告标准，规范了19条需要在论文中描述的重要内容[3]。
重要-整合版流行病学试题及答案
流行病学实验研究1证实病因假设最可靠的流行病学方法是DA 现况调查B 抽样调查C 筛检试验D 实验性研究E 病例对照研究2实验性研究有以下特点，除了CA 可以证实病因假设B 可以在临床和社区进行C 先选择病例，再比较暴露因素D 可以在人群中观察某预防措施的效果E 可以在临床观察某新药或新疗法的疗效3实验性研究中采用双盲法的主要目的是DA 尽可能减少失访B 减少抽样误差的影响C 使实验组和对照组不知道实验目的D 消除研究者和研究对象对结果的主观影响E 使实验组和对照组人口学特征更具有可比性4流行病学实验性研究与分析性研究的基本区别CA 需要计算样本量B 需要以盲法观察C 由研究者控制研究因素D 同时对实验组和对照组进行观察E 病例需要以公认的诊断标准确定5临床试验中，某一药物的双盲试验是指EA 实验组服药，对照组服安慰剂B 实验组和对照组均不知道如何分组C 实验组和对照组均不知道谁是观察者D 实验组和对照组均不知道谁服药物或安慰剂E 研究者和研究对象均不知道如何分组和谁服药物或安慰剂6以下是临床试验效果的评价指标，除了BA 有效率B 患病率C 治愈率D 生存率E 保护率7 由于实验性研究以人为研究对象，所以必须慎重考虑AA 医德问题B 调查员的培训C 研究的持续时间D 开展研究的医院E 调查对象的样本量8 为避免各种偏倚的影响,最佳的对照类型是CA 非随机对照B 历史性对照C 随机同期对照D 不同医院的对照E 不同病种的对照9 以下哪项研究宜采用实验流行病学方法CA 某人群HbsAg筛查B SARS发病与吃果子狸关系的研究C AIDS疫苗保护效果的评价D 肺癌5年生存率研究E 流感病毒基因变异规律研究10 100名失眠患者接受气功疗法治疗，随访3个月，80人失眠有不同程度的改善,下列结论中正确的是E A．气功治疗失眠有效B．气功治疗失眠无效C．因样本量不大而无法下结论D．因观察时间不长而疗效可疑E．因未设立对照组而无法下结论11 为探讨叶酸预防胎儿神经管畸形的作用，研究者选择了10万名孕妇，随机分为服用叶酸的实验组和服用安慰剂的对照组，追踪全部孕妇的胎儿出生情况，观察有无神经管畸形发生。
匹配设计病例对照研究样本量估算
匹配设计病例对照研究样本量估算一、手工计算方法一：（一）按1:1配对设计，单侧检验，实验组样本含量：M=[zα/2+zβ√p(1−p)]2/[(p−1/2)2(p0q1+p1q0)]其中α=0.05，zα=1.645，β=0.1，zβ=1.282，p=OR/(1+OR)，OR按95%可信区间计算OR=0.5，p0为所研究疾病的发病率（按0.？计算），q1=1−p1，P1为研究因素在病例组中的暴露率，p1=p0OR/[1+p0(OR−1)]，q0= 1−p0（二）计算出实验组样本含量后，再加上可能发生的20%脱落和退出病例，（三）实验组最后样本量为M×1.2，对照组样本含量与实验组相同。
【文献来源：史周华，何雁.中医药统计学与软件应用（第二版）[M]，北京，中国中医药出版社，2017，12:300】方法一：（一）多组研究，每组样本量相同，单侧检验，实验组样本含量：n=(Uα+Uβ)22P(1−P)/(p1−p0)2n为每一组所需的样本量，Uα、Uβ为α、β对应的U值，α=0.05，β=0.1，时查正态分布分位数表得到Uα（0.05）=1.65，Uβ（0.1）=1.28，p0、p1分别代表原有的疗效和预计可达到的疗效，P=(p1+p0)/2×100%=0..（二）计算出每组样本含量后，再加上可能发生的20%脱落和退出病例。
（三）每组最后样本量为n×1.2，各组样本含量相同。
【文献来源：刘建平.临床试验样本含量的计算[J]，中国中西医结合杂志，2003，23（7）:536~538】二、PASS软件计算样本量计算：匹配设计的病例对照研究1、问题与数据某研究者拟探讨吸烟与肺癌的关系，考虑到年龄可能和肺癌的发生有关，因此设计一项按照年龄1:1匹配的病例对照研究。
选择肺癌患者为病例组，并对于每一个病例组研究对象，选择一个与其年龄差在±3岁以内的非肺癌患者为对照组研究对象。
4流行病学_病例对照研究
OR数值范围对暴露与疾病关联的意义
OR 值范围
关联意义
0～0.3
0.4～0.5 0.6～0.8
0.9～1.1 1.2～1.6 1.7～2.5
≥2.6
高度有益
中度有益 微弱有益
不产生影响 微弱有害 中度有害
高度有害
OR值的可信限或可信区间：
OR是根据样本提供的信息计算出来的统计量，对 暴露因素与疾病联系程的判断只是一个点值估计。 因此应估计其总体OR值的可信限（区间）。研究中 一般只估计OR值95%的可信限。
计算OR可信区间除了有助于估计变异大小的范 围外，有助于检验OR值的判定意义。
计算公式如下：
OR l ,OR u = OR (1±uα/ χ2 )
uα为不同可信范围所对应的正态离差值。 x2为假设检验时计算的值。
如果区间包含1，则暴露因素与疾病可能无关联。
例4-5 doll 和hill在1950年报告的病例对照
二、病例对照研究
（一）概念
病例对照研究（ case-control study ），是选 择患有和未患有某种疾病的人群分别作为病例组和 对照组，调查两组人群过去暴露于某种或某些可疑 危险因素的比例或水平，通过比较两组之间暴露水 平的差异，判断暴露因素是否与该疾病有关联及其 关联程度大小的一种观察性研究方法。
（三）病例对照研究的种类：
1.非匹配病例对照研究：要求对照组的数量等于 或多于病例组的数量，也叫成组病例对照研究。
2.匹配病例对照研究：也叫配比或配对对照。 要求病例组和对照组在某些特征上一致，目的是解 除这些特征对研究的干扰。
（1）频数匹配 （2）个体匹配
匹配病例对照研究的类型
频数匹配 frequency matching
流行病复习资料-题库
流行病复习资料-题库流行病第一章绪论三、判断题（正确打“√” ，错误打“×” ）1. 临床流行病学研究的主要的实践者是流行病学工作者。
（）2. 临床流行病学研究的对象是病人群体。
（）3. 临床流行病学研究的内容是各种临床问题，包括疾病的病因、诊断、治疗、预后以及影响因素等，不包括临床决策和临床经济学评价等问题。
（）4. DME是临床流行病学所特有的内容。
（）5. 流行病学研究的对象是人群群体，而临床研究的对象是病人个体。
（）四、单选题 1．接种牛痘的发明者是（）A．詹姆斯·林德 B．琴纳 C．约翰·斯诺 D．峨嵋山人 E．李时珍2. 应用标点地图的方法论证了当年伦敦宽街霍乱流行与水井的关系的是（）A．詹姆斯·林德 B．琴纳 C．约翰·斯诺 D．峨眉山人 E．李时珍3. 关于吸烟与肺癌关系的研究，开创了慢性病病因学研究的是（）A．约翰·斯诺B．Doll和Hill C．James Lind D. Ignaz Philipp Semmelweis E. 琴纳4. 通过对坏血病的治疗研究开创了临床试验的先河的是（）A．约翰·斯诺B．Doll和HillC. James Lind D. Ignaz Philipp Semmelweis E. 琴纳5．疾病与病因因果关系论证强度最大的研究方法是（）A．生态学研究B．病例对照研究C．队列研究D．横断面研究E．临床试验6．下列属于分析性研究方法的是（）A．现况调查 B．配对病例对照研究 C．生态学研究 D．现场试验E．理1.×2.√3.×4.×5.×四、单选题 1．B 2．C 3．B 4．C 5．E 6．B 第二章疾病的群体现象三、判断题（正确打“√” ，错误打“×” ）1．研究疾病分布的意义在于帮助我们认识疾病的流行特征，为疾病诊断提供依据。
（）2．发病率是指新旧病例在人群中所占的比例。
病例对照研究
样本大小的估计
由于种种原因，人们无法对总体进行研究， 只能从总体中抽取一部分个体样本进行研 究，希望从样本的结果来推测总体。究竟 选择多少样本呢？无论从公式计算或查表， 都需要一些先决条件，如估计相对危险度、 对照组的暴露比例、Ⅰ类错误的概率(a）、 Ⅱ类错误的概率(β）等。
样本大小的估计
1、1：1病例对照研究所需样本含量的计算 公式
病例对照研究步骤
一、提出假设 确定需研究的疾病及待检验的可疑 危险因素，假设它们之间可能存在的因 果关系。
病例对照研究步骤
二、选择研究对象 病例对照研究的对象是患所研究疾 病的病例和未患此疾病的对照。作为对 照的可以是健康人，也可以是患有其他 疾病的病人。
病例对照研究步骤
（一）病例的选择 病例定义：临床资料＋人＋时＋地 入选标准： 1）首先符合病例定义。 2）有代表性。 3）有暴露的可能性。 4）尽可能的选用新病例。 5）能合作。
表 口服雌激素与子宫内膜癌关系 病例 对照 ＋ ＋ — 合计 12 43 55 ( a ) ( c ) 7 121 128 — ( b ) ( d ) 19 164 183 合计
分析
OR=c/b
x2 =(b-c)2 /(b+c) 本例： OR＝43/6=6.14 x2 =(7-43)2 /(7+43)=24.5 n=1, P<0.001.
（Z 2 pq Z p1 q1 p0 q0 ) 2 N＝ ( p1 p0 ) 2
获取暴露信息（暴露测量）
暴露信息包括所研究的危险因素、可疑的 危险因素、混杂因素、可疑混杂因素、效 应修饰因素的暴露来源、以及暴露是连续 的或间断的等。 个案调查表
获取暴露信息（暴露测量）
流行病学：病例对照研究_
校正公式 2
2
2
m1m0n1n0
(a b)(a c)(b d )(c d )
第四节 资料分析
吸烟与肺癌关系的病例对照研究
暴露史
病例组
对照组
合计
吸烟 不吸烟 合计
68(a) 40(c) 108(m1)
49(b) 59(d) 108(m0)
117(n1) 99(n0) 216(n)
第四节 资料分析
定义
Odds ratio, OR 比值比
➢ 某因素病例组的暴露比值和对照组的暴露比值之比，反映了病例组某
因素的暴露比例为对照组的多少倍。
➢ 意义：暴露者发生某种疾病的危险性是非暴露者的多少倍
公式推导
在病例对照研究中，病例组的暴露比值是 a /(a c) a / c
c /(a c)
第一节 概述
用途
1. 广泛探索影响因素 2. 深入检验病因假说（某个或几个） 3. 研究健康状态等事件发生的影响因素 4. 疾病预后因素的研究 5. 临床疗效影响因素的研究
第一节 概述
类型
匹配（matching）又称配比，是指所选择的对照在某些因素或特征上与病例保 持一致，这些因素或特征被称为匹配因素或匹配变量。
对照组
合计
有 无 合计
a c a+c=m1
b d b+d=m0
a+b=n1 c+d=n0 a+b+c+d=n
2 (ad bc)2 n
(ad bc)2 n
m1m0n1n0 (a b)(a c)(b d )(c d )
(| ad bc | t ห้องสมุดไป่ตู้2 n
病例对照研究
编辑课件
7
阴道腺癌
编辑课件
乙烯雌酚
8
研究背景
美国波士顿Vincent纪念医院妇产科医生 Herbst发现，1966～1969年收治7例 阴道腺癌患者，均为15岁～22岁女青年。 通常阴道癌占女性生殖系统癌的2%，阴 道腺癌仅占阴道癌的5%～10%，非常罕 见，而这7例全是腺癌；过去年龄均大于 25岁，而这7例全在15岁～22岁之间。
（3）匹配和分层：
➢ 匹配的条件或变量应该是与疾病无直接关系的 因素，如果匹配变量中包括了疾病的危险因素 或病因，就不能正确分析该因素与疾病的关系。
➢ 匹配条件或变量不宜太多，否则将给对照的选 择带来困难。
➢ 匹配比例一般可为1∶1，1∶2，1∶3，最多不 宜超过1∶4。
➢ 分层是指先按欲控制的混杂因素的不同组别将总体 分层，然后从各层中按预定的比例随机抽样。
8
26 28 有
3/4
有 0/4
合计
7/8 21/32 3/8 1/32
平均 26.1 29.3
Χ2 自由度为 1①
0.53
4.52
P
0.50
(不显著②)
(不显著)
<0.05
OR
5.7
8.0
注 ① 用 Pike 与 Morrow 的配对对照Χ2 检验公式。
s ② 配对 t 检验，
=1.7 岁 x
编辑课件
分分析析流流行行 病病 学学方方法法
CasCea-sceo-cnotnrtorol lssttuuddy
RetRreotsropsepcetcivtievessttuuddy
11
流行病学 研究方法
描述流行病学 观察法
分析流行病学
前瞻性随机病例对照研究样本量计算
前瞻性随机病例对照研究样本量计算
效果参数：HR，风险比，是两组患者瞬时死亡概率之比，是衡量干预效果最常用的参数。
HR可近似计算为：HR=对照组mOS / 试验组mOS
除此之外该类参数还有死亡风险（Hazard Rate），死亡率（Mortality，如5年死亡率），生存率（Proportion Surviving）。
这些参数都可以进行相互换算，例如在生存数据满足指数分布假设下，试验组与对照组的。
样本量计算中对参数的估计主要是对干预效果的估计。
临床常用的干预效果参数主要有mOS和t年死亡率（或生存率），因为这两组参数最直观也最容易理解。
有了两组的mOS或t年死亡率（生存率）就可以推算出其他所有参数，例如HR。
样本量计算(Epiinfo2002流行病学分析软件的应用讲座补充资料)
应用Epi info2002流行病学分析软件进行样本量的计算（“Epi info2002流行病学分析软件应用讲座”补充资料，主讲人：李海闽） （一）关于Epi info2002计算样本量涉及的几个概念1、把握度又称检验效能（power of test），是用数量描述的事物现象之间如果确定有一个真正的差别存在，能被显著性检验所检出的概率。
数理统计学用β表示II型错误的概率，1-β称为把握度。
做研究设计时，如果要求检出差别显著性的把握度越大，则要求样本含量也越多。
2、置信水平置信水平（confidence level）是置信度的互补概率。
例如95％置信度，其置信水平为0.05；99％置信度，其置信水平为0.01。
一般情况α取0.05，则置信度为95%（1-α=0.95）。
3假设检验的两类错误由于假设检验是根据有限的样本信息对总体作推断，不论做出哪一种推断结论，都有可能发生错误。
这就是假设检验的两类错误。
如果实际情况与H0不一致，检验结论为拒绝H0，接受H1, ；或者实际情况与H0一致，检验结论为接受H0；这两种推断结论都是正确的。
如果实际情况与H0一致，仅仅由于抽样的原因，使得统计量的观察值落到拒绝域，拒绝原本正确的H0，导致推断结论错误。
这样的错误称为第I类错误。
如果实际情况与H0不一致，也仅仅是抽样的原因使得统计量的观察值落到接受域,不能拒绝原本错误的H0，则导致了另一种推断错误。
这样的错误称为第II类错误。
表6-3 归纳了假设检验中两种实际情况和不同检验结论的关系。
犯第 I 类错误的概率用α来控制，其大小与检验水准相同。
根据研究者的需要。
常取为0.05 或0.01 等。
当α取为0.05 时，其意义是：如果原假设H0 成立，按照同样的方法在原假设H0 规定的总体中重复抽样，那么在每100 次检验结论中平均可以有5 次拒绝H0 （犯第I类错误）。
犯第II类错误的概率用β来控制。
因为H0 不成立时检验统计量的精确分布往往难以确定，所以在多数情况下准确估计β的数值比较困难。