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【1097.】随机对照试验统计分析思路

 松哥精鼎统计 2020-10-23
缘起
      临床科研设计,说简单点就是三看一干,三看就是看当下(横断面)、看过去(病例对照)、看未来(队列研究);一干就是随机对照试验。那么前面我们聊过看当下(横断面研究)统计分析思路。
【1094.】横断面研究思路与统计分析方法
    这期松哥和大家聊聊一干(随机对照试验)的统计分析思路。话不多说,走起走起!

关于:3看一干




三看一干,总体上三看(横断面、病例对照和队列研究)的统计分析难度要高于一干(随机对照试验)。

因为三看的研究对象的选择、研究对象的分组比较,条件比较的宽泛,意思是受试对象的选择与分组条件不严,因此在统计分析时,需要在采用多因素分析(分层卡方、多因素方差分析、线性回归、Logisitc回归或者Cox回归等)进行统计分析。

而研究因素越多,采用的统计分析方法越难,这是公认的道理。不仅要考虑到因素有无作用,有时还要考虑多因素之间的交互作用。

随机对照试验就不一样了。受试对象的选择经过严格的纳入和排除标准,而且分组采用随机化分组,因此很好的控制了非试验因素的干扰,组间具有很好的可比性,因此往往采用单因素分析就可以实现我们的研究目的。

万一组间随机分组可比性没有达到(这点真实研究时完全可以出现),再采用多因素方法进行校正。

随机分组可比时




1.随机对照分组为2组时:
 1.1如果研究变量为数值变量,则优先考虑两独立样本t检验(条件:独立。正态、方差齐);条件不符:考虑非参数。

1.2如果研究变量为等级变量,则优先考虑非参数Wilcoxon秩和检验;

1.3如果研究变量为二分类,如(有效和无效),则优先考虑成组四格表卡方检验(条件:四十不惑、五谷丰登和缺一不可)

2.随机分组为K组时:
2.1 如果研究变量为数值变量,则优先考虑单因素设计方差分析(条件:独立。正态、方差齐);条件不符:考虑非参数Kruskall wallis H检验。

2.2如果研究变量为等级变量,则优先考虑非参数Kruskall wallis H检验。

2.3如果研究变量为二分类,如(有效和无效),则R×C卡方检验(条件:不可T<1,且1<T<5的格子数不超过总格子数的1/5);条件不符合,则可以考虑R×C表的Fisher确切概率法。

随机分组不可比




如果按照随机分组,但是非常不幸,组间一些非常重要的非试验因素再组间不平衡,也就是未达到可比性的状态。

(1)如果结局变量为数值变量:可以采用多因素线性回归;

(2)如果结局变量为等级变量:可以采用有序Logistic回归;

(3)如果结局变量为二分类变量:可以采用二项Logistic回归;

(4)如果结局变量为多分类变量:可以采用多项Logistic回归;

如果结局变量:二分类+时间




结局变量为二分类+时间,则考虑采用生存分析。生存分析常用的组间比较方法为“Kaplan merier”法;而多因素分析则采用的为Cox回归。

松哥统计说




统计分析犹如人生:前面半生苦点(学习苦),后半生就舒服点(找个好点工作);前半生寻求安逸(怕学习,早享乐),后半生就劳累些(为生计奔波);

统计亦然,课题设计时,多辛苦点,采用随机对照试验,那么统计分析就会简单点;课题设计时马虎,则统计分析就辛苦点,采用多因素分析的方法进行校正。

多中心临床试验时,为了分析多中心之间是否存在中心效应,需要把中心作为一个因素加入研究。根据研究结局变量的类型,可以采用多因素方差、分层卡方以及相应的回归分析方法。

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