真实性与可靠性
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一、真实性 二、偏倚 三、选择偏倚 四、信息偏倚 五、混杂偏倚 六、交互作用
二、偏倚
（一）偏倚的定义
对所得观察资料的推理偏离真实值，或 自样本人群所得暴露变量与结果变量的联 系不能反映目标人群的暴露变量与结果变 量间的真实联系即谓之偏倚。
（二）偏倚的方向
偏倚是一种系统误差，具有方向性。
偏向 正方向，使原来的真实值被夸大，
例如，在体育锻炼预防冠心病的观察研究中，志愿参加者作为 试验组，而将非志愿者作为对照，以比较该项措施的效果。这 当然是得不出正确结论的。
8.失访偏倚 loss to follow-up bias
• 由于失访而引起的偏倚称为失访偏倚。 • 失访也是一种特殊的无应答形式，只是它主要发生在前瞻性
队列研究及临床试验中。 • 失访基本上有两种：
10.时间效应偏倚 time effect bias
许多慢性病，自接触有效暴露之日起至出现 临床表现止，其间经过一段漫长的潜隐过 程，在此期间他们实际上是有暴露史但未 出现症状或未能用现有检查手段发现疾病 的病人，因此，常被归入健康对照组内。 如此产生的偏倚称为时间效应偏倚。
11.领先时间偏倚 lead time bias
内部真实性 internal validity • 指一项能正确反映研究 人群及目标人群真实状况的 研究结果的外延性。 • 内部真实性强调研究结 果是否无偏地反映了所研究 因素与疾病的真实联系。通 常受误差（随机误差和系统误差）影响。
外部真实性 external validity 从研究中得出的联系可否被外推至不同时间、不同地 区的不同人群。
病例（A） 200 800 1000
20
对照（B) 200 800 1000
20
OR=(200×800)/(200×800)=1
设: 患A病的入院率为50%，B病的入院率为20%，吸烟 者入院率为40%，这样实际住院人数应为：
1．A病又吸烟的200人中， (1)因A病住院率为50％，其住院人数为100人
（二）种类
1.检出征候偏倚 detection signal bias
由于某因素的存在而引起某种疾病症候出现，使患者提早 就诊，导致该病的检出率增高，形成所研究因素与疾病有 关的假象。
口服雌激素——子宫内膜癌的关系
服雌激素者易发生子宫出血而去医院就诊从而被发现子宫 内膜癌而被选入病例组，因而病例组中选择地纳入大量口 服雌激素的子宫内膜癌患者。进一步分析可见服用雌激素 的病人中79％为早期子宫内膜癌病人，未服用病例中早期 病例为55％。
负方向，使原来的真实值被缩小。
A. B. C.
颠倒偏倚 switchover bias
当 RR(θ)＝0.5， RR( )＝ˆ1.5， 或反之，即所产生的偏倚跨过零效应值1.0， 由保护效应偏离为危险效应，或由危险效应 偏离为保护效应。
颠倒偏倚使偏倚的结论走向原真实情况的 反面，歪曲了真相。
（三）偏倚的种类
临床研究从设计、实施、分析至推断过程中均可发 生偏倚。偏倚可存在于各种类型的研究中。偏倚发 生的环节繁多，形式各异，大致可分为以下三类： 1.选择偏倚：主要发生在研究的设计阶段
如入院率偏倚、奈曼偏倚和检出征候偏倚等。
2.信息偏倚：主要发生在研究的实施阶段
如报告偏倚、调查者偏倚和回忆偏倚等。
3.混杂偏倚：主要发生在研究的设计和分析阶段
在研究设计过程中应明确定义目标人群和研究人群，根据研究 的性质预测样本建立过程中可能产生的各种选择性偏倚，并 采取相应的措施以减少或控制选择性偏倚的发生。若选择性 偏倚可能与潜在的混杂因素有联系，则可通过对研究对象加 以限制或精确地测量该因素，以便在分析过程中加以控制。
• 临床试验: 随机分组 • 病例对照研究: 病例类型 两种以上的对照 • 队列研究: 多个比较组
(1)因B病住院率为20％，其住院人数为40人（200×20%）；
(2)吸烟者入院率为40%，则余下的160人（200-40）中，
64人（160×40％）住院，
•合计: B病又吸烟者住院人数104人(40+64)。
4．B病而不吸烟的800人中，
因B病住院率为20%，住院人数为160人（800×20%）。
• 无应答偏倚不仅影响对象的代表性，当使用缺损值 处理软件来处理无应答者和失访者资料时，产生的 偏倚可同时涉及选择偏倚和信息偏倚。
7. 志愿者偏倚 volunteer bias
志愿参加观察研究者同非志愿者在关心健康、注意 饮食卫生及营养食疗、禁烟禁酒、坚持锻炼等方面有 系统差异，因志愿者常被入选为观察对象，而非志愿 者常落选，故这样的观察或研究结果肯定存在选择偏 倚，这种偏倚称为志愿者偏倚。
二、偏倚
误差可分为随机误差和系统误差。
来源 性质 可控性 作用
随机误差 （机遇）
系统误差（偏倚）
总体中各个个体存在变异 设计、分析、测量技术
非系统误差
系统误差
加大样本可缩小抽样误差 加大样本不能缩小系统误差
用可信限估计抽样误差范围 系统误差大小无法估计
影响结果的精确性
歪曲真实联系
以测量血压为例说明随机误差与系统误差之间的关系。
(三)选择偏倚的控制
1. 研究设计阶段 (1)建立健全的健康监测系统
控制选择偏倚的关键在于获取有代表性的研究样 本，而只有建立健全的健康监测系统（health information system，HIS），掌握全人群有关 暴露和疾病的信息，才能最大限度地获取人群中有 代表性的样本。
（2）采用严格科学的研究设计
OR=(140×160)/(400×104)=0.54
5.现患病例—新发病例偏倚
prevalence-incidence bias
奈曼偏倚，Neyman bias
病例对照研究 队列研究 结论不一致
往往只纳入现患病例 或存活病例，即同时 纳入新、旧病例.
而不包括死亡病例和 那些病程短的病例。
新发病例
2年3个月 存活
时间
3个月
2年
诊断 筛检 症状出现
时间
有些慢性病，比如肿瘤，自临床表现出现并被诊断后，经治疗， 它的平均存活期是2年。若在健康人群中进行筛检这类疾病， 使这类病人在其症状出现前3个月被检出，并被诊断和治疗， 平均存活期约2年3个月，于是认为，筛检能使该病延长生存 期平均约3个月。这实际上为领先时间偏倚。因为延长的 3 个月是我们提早发现病人的时间，即领先时间，实际上病人 的生存期自出现临床表现算起并未延长。
(30/450)/(20/450)=1.5
不能因为A组和B组失访人数相同而采纳，而应了解各组 失访的可能原因及结局，从而纠正编倚。
失访产生的偏倚可同时涉及选择偏倚和信息偏倚。
9.健康工人效应 healthy worker bias
在进行职业流行病学研究时，当选择接触某种职业 危险因素的工人作为观察对象时，很可能这些工人 都是留下来不易患所研究疾病的人群，而对该危险 因素敏感的那些工人可能早已转出而失访，由此可 能会发现暴露于该因素者，某些疾病的死亡率或发 病率反而比一般人群低，这种偏倚称为健康工人效 应。
第六章
临床研究中的 真实性和可靠性
第一节 研究的真实性 第二节 研究的可靠性
第一节 研究的真实性
一、真实性 二、偏倚 三、选择偏倚 四、信息偏倚 五、混杂偏倚 六、交互作用
一、真实性
真实性
一系列观察或研究所作推论的正确及可靠程 度，即所得结果反映了欲测试对象的真实情 况。
研究的真实性
在充分考虑了各种影响结论或推断的因素后， 将研究结果外推至样本以外人群时的真实程 度，包括内部真实性和外部真实性。
病情、病型、病程 和预后等都不尽相 同，既往暴露状况 也各有特点。
现患病例:
相当部分可能为“生物学上的强者” 有时会主动更改对危险因素的暴露
P.174
6.无应答偏倚 non－response bias
• 现况调查中由于调查对象不合作或不参加调查，降 低了研究的应答率，或在病例对照研究和队列研究 中各比较组应答率的不同，从应答人群中得出的有 关研究因素与疾病的联系不能反映两者间的真实联 系。
失访— 被动失访，一般同所观察的暴露因素或结果
无关，统计学处理时将这种失访当作截尾数据 处理，若数量不大，不至于引起偏倚。
退出—主动退出，一般同所研究的暴露因素或结果有关，
统计处理时也当作截尾数据处理。若数量较大， 且与研究中的有关变量牵连，则将产生偏倚。
P.129
(50/500)/(20/500)=2.5
（200×50%） (2)吸烟者入院率为40%，则余下的100人（200-100）
中，40人（100×40％）住院， •合计: A病又吸烟者住院人数140人(100+40)。
2.Ａ病而不吸烟的800人中，
因A病住院率为50%，住院人数为400人 （800×50%）。
3．B病又吸烟的200人中，
OR=1
(3)明确对象纳入标准、 统一疾病诊断和监测程序
• 所有纳入研究的对象都必须符合事先设立的 纳入标准，包括疾病诊断标准和暴露判别标 准。
• 应尽可能选取合格的新发病例，避免来自存活
者的偏倚。
2.资料收集阶段
（1）加强随访，提高应答率
• 在队列研究和干预试验的实施过程中应动态地掌握整个队 列的变迁，定期随访、记录队列中有关暴露与疾病的变化， 做好研究的宣传和解释工作，减少中途退出和失访。
某技术熟练医师测量某人舒张压
先由动脉内插管反复测量，各次读数的均值为80mmHg。此法虽 然准确但在实际应用中有困难。 再用血压计反复测量，各次测量结果均在套管法测量值的右侧， 其均值为90mmHg。
由血压计测量个体血压所得的数值相对于套管法测量的误差， 即为系统误差，这显然是由于检查器械和方法的不同所引起的。
内用卫生棉条——中毒性休克综合征 医生获得上述两者之间的关系后，会有意或无意地将经期 且使用内用卫生棉条有相关症状的妇女诊断为中毒性休克 综合征；对有同样症状而近期无使用卫生棉条史的妇女， 较少获得同样的诊断。因而夸大了内用卫生棉条与中毒性 休克综合征间的关系。
3.入院率偏倚 admission rate bias
2.诊断偏倚 diagnostic bias
当临床医生对暴露者与非暴露者采用不同的诊断或报告 标准时，例如，疾病没有严格的统一诊断标准时，临床医 生可能根据所掌握的有关危险因素与疾病发生的知识诊断 病人，从而使病例对照研究中病例的暴露史在研究开始前 就部分设定。由此造成的诊断上的偏倚称为诊断偏倚。
有人开展了一项历史性队列研究，来评价接 触木尘对呼吸系统疾病死亡率的影响。
家具制造厂的工人 暴露组
全人群 （年龄、性别和 非暴露组 种族等可比）
呼吸系统疾病 的死亡率
这并不能表明，木尘暴露可降低呼吸系统疾病的 危险性。相反，这可能反映出健康工人效应。
因为非暴露组人群中包括未从事家具制造业的人员或由于 工种（劳动强度较大）的要求被排除在外的人员（身体条件较 差或危险人群），因此所比较结果很可能是一种负偏倚。
伯克森偏倚 Berkson’s bias
指在以医院为基础的病例对照研究中，由 于所比较各组入院率不同而导致的偏倚。
设:某人群中患A病和患B病者各为1000人,患A病 和B病的患者中各有20%的人吸烟。 如表所示。
表1 以社区为基础的病例对照研究中吸烟与疾病A的关系 吸烟 不吸烟 总人数 吸烟者的比例％
第一节 研究的真实性
一、真实性 二、偏倚 三、选择偏倚 四、信息偏倚 五、混杂偏倚 六、交互作用
三、选择偏倚 selection bias
（一）定义 医学研究过程中，从按一定的条件纳入的研 究对象中获得的有关因素与疾病的联系，不 同于目标人群中该因素与疾病之间的真实联 系，即认为有选择偏倚存在。
但是无论单用插管法测量还是单用血压计法依然有误差，这是 随机误差，是由于机体血压本身就有瞬时变化和测量中的偶然因
素所引起的，各自的变异结果均服从随机分布。
观
察
系统误差
次
数
动脉内插管法
血压计法
随机误差
随机误差
80
90 舒张压（mmHg）
图1 动脉内插管法和血压计法测量舒张压值的分布
第一节 研究的真实性
表2 以医院为基础的病例对照研究中吸烟与疾病A的关系
────────────────────────────
疾病 吸烟者 不吸烟者 总人数 吸烟者的比例％
────────────────────────────
病例（A） 140 104
160
264
39.39
────────────────────────────
二、偏倚
（一）偏倚的定义
对所得观察资料的推理偏离真实值，或 自样本人群所得暴露变量与结果变量的联 系不能反映目标人群的暴露变量与结果变 量间的真实联系即谓之偏倚。
（二）偏倚的方向
偏倚是一种系统误差，具有方向性。
偏向 正方向，使原来的真实值被夸大，
例如，在体育锻炼预防冠心病的观察研究中，志愿参加者作为 试验组，而将非志愿者作为对照，以比较该项措施的效果。这 当然是得不出正确结论的。
8.失访偏倚 loss to follow-up bias
• 由于失访而引起的偏倚称为失访偏倚。 • 失访也是一种特殊的无应答形式，只是它主要发生在前瞻性
队列研究及临床试验中。 • 失访基本上有两种：
10.时间效应偏倚 time effect bias
许多慢性病，自接触有效暴露之日起至出现 临床表现止，其间经过一段漫长的潜隐过 程，在此期间他们实际上是有暴露史但未 出现症状或未能用现有检查手段发现疾病 的病人，因此，常被归入健康对照组内。 如此产生的偏倚称为时间效应偏倚。
11.领先时间偏倚 lead time bias
内部真实性 internal validity • 指一项能正确反映研究 人群及目标人群真实状况的 研究结果的外延性。 • 内部真实性强调研究结 果是否无偏地反映了所研究 因素与疾病的真实联系。通 常受误差（随机误差和系统误差）影响。
外部真实性 external validity 从研究中得出的联系可否被外推至不同时间、不同地 区的不同人群。
病例（A） 200 800 1000
20
对照（B) 200 800 1000
20
OR=(200×800)/(200×800)=1
设: 患A病的入院率为50%，B病的入院率为20%，吸烟 者入院率为40%，这样实际住院人数应为：
1．A病又吸烟的200人中， (1)因A病住院率为50％，其住院人数为100人
（二）种类
1.检出征候偏倚 detection signal bias
由于某因素的存在而引起某种疾病症候出现，使患者提早 就诊，导致该病的检出率增高，形成所研究因素与疾病有 关的假象。
口服雌激素——子宫内膜癌的关系
服雌激素者易发生子宫出血而去医院就诊从而被发现子宫 内膜癌而被选入病例组，因而病例组中选择地纳入大量口 服雌激素的子宫内膜癌患者。进一步分析可见服用雌激素 的病人中79％为早期子宫内膜癌病人，未服用病例中早期 病例为55％。
负方向，使原来的真实值被缩小。
A. B. C.
颠倒偏倚 switchover bias
当 RR(θ)＝0.5， RR( )＝ˆ1.5， 或反之，即所产生的偏倚跨过零效应值1.0， 由保护效应偏离为危险效应，或由危险效应 偏离为保护效应。
颠倒偏倚使偏倚的结论走向原真实情况的 反面，歪曲了真相。
（三）偏倚的种类
临床研究从设计、实施、分析至推断过程中均可发 生偏倚。偏倚可存在于各种类型的研究中。偏倚发 生的环节繁多，形式各异，大致可分为以下三类： 1.选择偏倚：主要发生在研究的设计阶段
如入院率偏倚、奈曼偏倚和检出征候偏倚等。
2.信息偏倚：主要发生在研究的实施阶段
如报告偏倚、调查者偏倚和回忆偏倚等。
3.混杂偏倚：主要发生在研究的设计和分析阶段
在研究设计过程中应明确定义目标人群和研究人群，根据研究 的性质预测样本建立过程中可能产生的各种选择性偏倚，并 采取相应的措施以减少或控制选择性偏倚的发生。若选择性 偏倚可能与潜在的混杂因素有联系，则可通过对研究对象加 以限制或精确地测量该因素，以便在分析过程中加以控制。
• 临床试验: 随机分组 • 病例对照研究: 病例类型 两种以上的对照 • 队列研究: 多个比较组
(1)因B病住院率为20％，其住院人数为40人（200×20%）；
(2)吸烟者入院率为40%，则余下的160人（200-40）中，
64人（160×40％）住院，
•合计: B病又吸烟者住院人数104人(40+64)。
4．B病而不吸烟的800人中，
因B病住院率为20%，住院人数为160人（800×20%）。
• 无应答偏倚不仅影响对象的代表性，当使用缺损值 处理软件来处理无应答者和失访者资料时，产生的 偏倚可同时涉及选择偏倚和信息偏倚。
7. 志愿者偏倚 volunteer bias
志愿参加观察研究者同非志愿者在关心健康、注意 饮食卫生及营养食疗、禁烟禁酒、坚持锻炼等方面有 系统差异，因志愿者常被入选为观察对象，而非志愿 者常落选，故这样的观察或研究结果肯定存在选择偏 倚，这种偏倚称为志愿者偏倚。
二、偏倚
误差可分为随机误差和系统误差。
来源 性质 可控性 作用
随机误差 （机遇）
系统误差（偏倚）
总体中各个个体存在变异 设计、分析、测量技术
非系统误差
系统误差
加大样本可缩小抽样误差 加大样本不能缩小系统误差
用可信限估计抽样误差范围 系统误差大小无法估计
影响结果的精确性
歪曲真实联系
以测量血压为例说明随机误差与系统误差之间的关系。
(三)选择偏倚的控制
1. 研究设计阶段 (1)建立健全的健康监测系统
控制选择偏倚的关键在于获取有代表性的研究样 本，而只有建立健全的健康监测系统（health information system，HIS），掌握全人群有关 暴露和疾病的信息，才能最大限度地获取人群中有 代表性的样本。
（2）采用严格科学的研究设计
OR=(140×160)/(400×104)=0.54
5.现患病例—新发病例偏倚
prevalence-incidence bias
奈曼偏倚，Neyman bias
病例对照研究 队列研究 结论不一致
往往只纳入现患病例 或存活病例，即同时 纳入新、旧病例.
而不包括死亡病例和 那些病程短的病例。
新发病例
2年3个月 存活
时间
3个月
2年
诊断 筛检 症状出现
时间
有些慢性病，比如肿瘤，自临床表现出现并被诊断后，经治疗， 它的平均存活期是2年。若在健康人群中进行筛检这类疾病， 使这类病人在其症状出现前3个月被检出，并被诊断和治疗， 平均存活期约2年3个月，于是认为，筛检能使该病延长生存 期平均约3个月。这实际上为领先时间偏倚。因为延长的 3 个月是我们提早发现病人的时间，即领先时间，实际上病人 的生存期自出现临床表现算起并未延长。
(30/450)/(20/450)=1.5
不能因为A组和B组失访人数相同而采纳，而应了解各组 失访的可能原因及结局，从而纠正编倚。
失访产生的偏倚可同时涉及选择偏倚和信息偏倚。
9.健康工人效应 healthy worker bias
在进行职业流行病学研究时，当选择接触某种职业 危险因素的工人作为观察对象时，很可能这些工人 都是留下来不易患所研究疾病的人群，而对该危险 因素敏感的那些工人可能早已转出而失访，由此可 能会发现暴露于该因素者，某些疾病的死亡率或发 病率反而比一般人群低，这种偏倚称为健康工人效 应。
第六章
临床研究中的 真实性和可靠性
第一节 研究的真实性 第二节 研究的可靠性
第一节 研究的真实性
一、真实性 二、偏倚 三、选择偏倚 四、信息偏倚 五、混杂偏倚 六、交互作用
一、真实性
真实性
一系列观察或研究所作推论的正确及可靠程 度，即所得结果反映了欲测试对象的真实情 况。
研究的真实性
在充分考虑了各种影响结论或推断的因素后， 将研究结果外推至样本以外人群时的真实程 度，包括内部真实性和外部真实性。
病情、病型、病程 和预后等都不尽相 同，既往暴露状况 也各有特点。
现患病例:
相当部分可能为“生物学上的强者” 有时会主动更改对危险因素的暴露
P.174
6.无应答偏倚 non－response bias
• 现况调查中由于调查对象不合作或不参加调查，降 低了研究的应答率，或在病例对照研究和队列研究 中各比较组应答率的不同，从应答人群中得出的有 关研究因素与疾病的联系不能反映两者间的真实联 系。
失访— 被动失访，一般同所观察的暴露因素或结果
无关，统计学处理时将这种失访当作截尾数据 处理，若数量不大，不至于引起偏倚。
退出—主动退出，一般同所研究的暴露因素或结果有关，
统计处理时也当作截尾数据处理。若数量较大， 且与研究中的有关变量牵连，则将产生偏倚。
P.129
(50/500)/(20/500)=2.5
（200×50%） (2)吸烟者入院率为40%，则余下的100人（200-100）
中，40人（100×40％）住院， •合计: A病又吸烟者住院人数140人(100+40)。
2.Ａ病而不吸烟的800人中，
因A病住院率为50%，住院人数为400人 （800×50%）。
3．B病又吸烟的200人中，
OR=1
(3)明确对象纳入标准、 统一疾病诊断和监测程序
• 所有纳入研究的对象都必须符合事先设立的 纳入标准，包括疾病诊断标准和暴露判别标 准。
• 应尽可能选取合格的新发病例，避免来自存活
者的偏倚。
2.资料收集阶段
（1）加强随访，提高应答率
• 在队列研究和干预试验的实施过程中应动态地掌握整个队 列的变迁，定期随访、记录队列中有关暴露与疾病的变化， 做好研究的宣传和解释工作，减少中途退出和失访。
某技术熟练医师测量某人舒张压
先由动脉内插管反复测量，各次读数的均值为80mmHg。此法虽 然准确但在实际应用中有困难。 再用血压计反复测量，各次测量结果均在套管法测量值的右侧， 其均值为90mmHg。
由血压计测量个体血压所得的数值相对于套管法测量的误差， 即为系统误差，这显然是由于检查器械和方法的不同所引起的。
内用卫生棉条——中毒性休克综合征 医生获得上述两者之间的关系后，会有意或无意地将经期 且使用内用卫生棉条有相关症状的妇女诊断为中毒性休克 综合征；对有同样症状而近期无使用卫生棉条史的妇女， 较少获得同样的诊断。因而夸大了内用卫生棉条与中毒性 休克综合征间的关系。
3.入院率偏倚 admission rate bias
2.诊断偏倚 diagnostic bias
当临床医生对暴露者与非暴露者采用不同的诊断或报告 标准时，例如，疾病没有严格的统一诊断标准时，临床医 生可能根据所掌握的有关危险因素与疾病发生的知识诊断 病人，从而使病例对照研究中病例的暴露史在研究开始前 就部分设定。由此造成的诊断上的偏倚称为诊断偏倚。
有人开展了一项历史性队列研究，来评价接 触木尘对呼吸系统疾病死亡率的影响。
家具制造厂的工人 暴露组
全人群 （年龄、性别和 非暴露组 种族等可比）
呼吸系统疾病 的死亡率
这并不能表明，木尘暴露可降低呼吸系统疾病的 危险性。相反，这可能反映出健康工人效应。
因为非暴露组人群中包括未从事家具制造业的人员或由于 工种（劳动强度较大）的要求被排除在外的人员（身体条件较 差或危险人群），因此所比较结果很可能是一种负偏倚。
伯克森偏倚 Berkson’s bias
指在以医院为基础的病例对照研究中，由 于所比较各组入院率不同而导致的偏倚。
设:某人群中患A病和患B病者各为1000人,患A病 和B病的患者中各有20%的人吸烟。 如表所示。
表1 以社区为基础的病例对照研究中吸烟与疾病A的关系 吸烟 不吸烟 总人数 吸烟者的比例％
第一节 研究的真实性
一、真实性 二、偏倚 三、选择偏倚 四、信息偏倚 五、混杂偏倚 六、交互作用
三、选择偏倚 selection bias
（一）定义 医学研究过程中，从按一定的条件纳入的研 究对象中获得的有关因素与疾病的联系，不 同于目标人群中该因素与疾病之间的真实联 系，即认为有选择偏倚存在。
但是无论单用插管法测量还是单用血压计法依然有误差，这是 随机误差，是由于机体血压本身就有瞬时变化和测量中的偶然因
素所引起的，各自的变异结果均服从随机分布。
观
察
系统误差
次
数
动脉内插管法
血压计法
随机误差
随机误差
80
90 舒张压（mmHg）
图1 动脉内插管法和血压计法测量舒张压值的分布
第一节 研究的真实性
表2 以医院为基础的病例对照研究中吸烟与疾病A的关系
────────────────────────────
疾病 吸烟者 不吸烟者 总人数 吸烟者的比例％
────────────────────────────
病例（A） 140 104
160
264
39.39
────────────────────────────