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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。
Evidence-based Medicine
(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
Evidence-based Medicine
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( )

组 处

Evidence-based Medicine
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
Evidence-based Medicine
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。

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) :
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