信区间不包含1时为有统计学意义；反之，其 可信区间包含1时为无统计学意义
阿斯匹林治疗组的病死率p1=15/125，对照组的病死 率p0=30/120，其RR和可信区间为： RR p1 15 /125 0.48 p0 30 /120
Ln(RR)=ln0.48=-0.734
=0.289
故RR的95%的可信区间为： Exp[ln(RR)±1.96SE(lnRR)]= exp[-0.734±1.96×0.289]=[0.272,0.846] 该例RR的95%的可信区间为 0.272～0.846， 使用阿斯匹林治疗的病人，其病死率小于对 照组，可认为阿斯匹林可降低心肌梗死有效
4、OR及其可信区间
优势比OR又称比值比，指病例组中暴露人数与非暴 露人数的比值除以对照组中暴露人数与非暴露人数 的比值。 OR计算的四格表
组别
暴露 非暴露 合 计
病例组
a
对照组
c
b
a+b
d
c+d
合计
a+c
统计指标因而也分为数值资料指标与分类 资料指标两类。
可信区间（confidence interval,CI）
是循证医学中常用的统计指标之一。
可信区间主要用于估计总体参数，从获取的 样本数据资料估计某个指标的总体值（参 数）。如，率的可信区间估计总体率，均数 的可信区间估计总体均数。
可信区间在一定情况下可以代替假设检验， 尤其是试验组与对照组某指标差值或比值的 可信区间，在循证医学中更为常用。
阿斯匹林治疗心肌梗死的效果EER=15/125=12%， CER=30/120=25%，两者率的标准误：
SE( p1 p2 )
p1(1 p1) p2 (1 p2 )
n1
n2
0.12(1 0.12) 0.25(1 0.25)
125
120
0.049
该试验两率差（RD）的95%可信区间为：
一、概述
临床研究的数据资料必须经过恰当的统计分 析才能得出正确结论。
在循证医学实践中，无论是证据提供者或使 用者，熟悉统计分析方法和指标都是十分必 要的。
统计分析的目的
统计描述——反映某事物之数量特征或规律 统计推断——由样本信息推断总体特征
数据资料分类
数值资料（计量） 分类资料（计数和等级）
如试验组与对照组某指标差值或比值的95% 可信区间与α= 0.05的假设检验等价， 99%可 信区间与α= 0.01的假设检验等价。
循证医学中常用的可信区间： ➢ 率的可信区间 ➢ 两率差的可信区间 ➢ RR或OR的可信区间 ➢ 均数的可信区间 ➢ 两均数差值的可信区间
二、分类资料的指标
在循证医学的研究与实践中，除了有效率、 死亡率、患病率、发病率等常用率的指标外， 相对危险度（RR）、比值比（OR）及由此 导出的其他指标也是循证医学中富有特色的 指标。
CER——对照组中某事件的发生率（control event rate, CER）如对某种暴露不采取防治 措施该疾病的发生率。
2、RD（率差）及可信区间
两个发生率的差即为率差，也称危险差(rate difference, risk difference, RD), 如试验组的发 生率(EER)与对照组发生率(CER)的差，其大 小可反映试验效应的大小。
目前，在循证医学中分类资料常用的描述指
标主要有EER、CER、OR、RR、RRR、 ARR、NNT、NNH等。
1、EER与CER
循证医学中预防和治疗性试验中，率可细分 为EER和CER两类。
EER——试验组中某事件的发生率 （experimental event rate, EER）如对某种暴 露采用某些防治措施后该疾病的发生率。
RD±uαSE(p1-p2)=
（0.12-0.25）±1.96×0.049=-0.23～-0.03
该例两率差的可信区间为-0.23～-0.03，上下 限均小于0（不包含0），两率有差别。可认 为阿斯匹林可降低心肌梗死的病死率。
3、RR及可信区间
相对危险度RR（relative risk, RR）是前瞻性 研究中较常用的指标，它是试验组某事件发 生率P1与对照组某事件发生率P0之比，用于 说明前者是后者的多少倍，常用来表示试验 因素与疾病联系的强度及其在病因学上的意 义大小。
例:某医师研究了阿司匹林治疗心肌梗死的效果, 资料见下表
组别 阿司匹林组
对照组 合计
死亡 15 (a) 30 (c) 45
未死亡 110 (b) 90 (d) 200
例数
125 (n1) 120 (n2 ) 225 (n )
该试验结果的EER和CER计算结果为:
EER=a/n1=15/125=12%, CER=c/n2=30/120=25%
RR的可信区间,应采用自然对数进行计算，即应求RR 的自然对数值ln(RR)和ln(RR)的标准误SE（lnRR ），其 计算公式如下：
SE(ln RR) 1 1 1 1 a c ab cd
ln(RR)的1-α可信区间为：
lห้องสมุดไป่ตู้(RR)±uαSE（lnRR） RR的可信区间为：
Exp[ln(RR)±uαSE（lnRR）] 由于RR=1时为试验因素与疾病无关，故其可
两率差的可信区间由下式计算： |p1-p2|±uαSE(p1-p2)=RD±uαSE(p1-p2)
两率差的标准误：
SE( p1 p2 )
p1(1 p1) p2 (1 p2 )
n1
n2
两率差为0时，两组的某事件的发生率没有差别。
两率差的可信区间不包含0（上下限均大于0或上下 限均小于0 ），则两个率有差别；反之，两率差的 可信区间包含0，则无统计学意义。
RR计算的四格表：
组别
试验组 对照组
发病
a(r1) c(r2)
未发病
b d
例数
n1 n2
试验组的发生率为：p1=a/(a+b)=r1 /n1 对照组的发生率为： p0=c/(c+d)=r2 /n2 相对危险度按下式计算：RR=p1/p0=EER/CER
当RR=1时，可认为试验因素与疾病无关； 当RR≠1时，可认为试验因素与疾病有关； 当RR>1时，可认为试验组发生率大于对照组； 当RR<1时，可认为试验组发生率小于对照组；