混杂偏倚(confounding bias)与交互作用

2020/2/10
7
E D
F 1
E D
F 4
E
E
D
D
F
F
2
3 F（代理混杂）
E
E
E
D
D
D
F
F
F
5
6
7
2020/2/10
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。
2020/2/10
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。
2020/2/10
13
Hale Waihona Puke Baidu
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。
了因素与研究疾病之间的联系。
2020/2/10
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）
2020/2/10
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。
2020/2/10
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
2020/2/10
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
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。
2020/2/10
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。
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。
2020/2/10
15
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。
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。
2020/2/10
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。
2020/2/10
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。
◦ 如：
吸烟
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 （Intermediate Factor)。
2020/2/10
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
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
偏倚：
◦ 选择偏倚(selection bias) ◦ 信息偏倚(information bias) ◦ 混杂偏倚(confounding bias)
2020/2/10
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）。
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。
2020/2/10
14
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。
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。