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病例对照研究设计要点分享-empowerstats
看这个例子,文章方法部分写到“随机分为治疗组和对照组,采用双盲配对对 比”,结果出现治疗组153例、对照组90例。如果是随机分组,出现153:90 的 可能性0.005 。显然作者在写方法部分时复制套话,明显在说谎。“双盲法配对 对比”更不清楚是什么一回事,双盲一般指的是观察疗效时受试者与观察者都 不知道是在治疗组还是对照组。配对对比指的是统计分析时用的方法,这里153 比90 ,不知道如何配对的,显然这些完全都是空话。 2 摘要里结论部分说到“本品对不同程度,不同类型的心绞痛患者均有较好疗 效”,然而通篇文章里找不到相应的统计结果支持这个结论,这就是在说“想 象的话、武断的话”。 3 4 5 我们往往把很多精力放在研究什么新颖的X上,放在高新技术测量出来的指标上, 放在“先进”、“复杂”、“高级”的统计方法上,殊不知这些与“合理选择 研究对象”相比都是次要的。一篇文章中最闪光的部分就是“研究人群的选 择”。 6 7 观察偏性的控制,往往只是在流程上、在实施方案上做一点改进,其意义确远 胜于你在测量精确性上花钱花时间。你可能要花数月或数年的时间去学习一个 新方法,花数万数十万元去买一个新仪器,结果只是让某一个测量指标精确一 点,但如果观察偏性没有控制好,这些花费都是浪费。 8 混杂的结果, 1. 如果X不是危险因素,但因为有一个混杂Z存在(Z与X有关又与Y有关),而 我们又没有调整这个Z 的作用,导致观察出X与Y有关,此时X只是Z 的替罪羊。 2. 如果X是Y 的一个危险因素,但同时有一个混杂Z存在(Z与X有关又与Y有关), 而我们又没有调整这个Z 的作用,导致观察出来的X对Y 的作用(回归系数) 里包含了一部分Z 的作用,此时X把Z 的一部分罪责承担了,X从从犯被冤枉成 主犯。 你得到了阳性结果,p0.05,很高兴。但首先要想到的是: 这个结果是不是偶然的? 能不能从另一个角度验证?该从哪个角度去验证? 怎么把验证结果呈现出来,让人信服我的发现是真实可靠的,是经过内部验证 的? Nested case-control 是从同一个队列里找对照,减少了选择偏性。纯粹从另 一个人群(如医院里另一个科室或另一个社区)找对照的,很难避免选择偏性。 纯随机选 case 几乎没有,如果可用的cases比较多,通常采用“纳排标准”缩 小范围,如限定在一个相对窄一点的时段内发生的病例。 纯随机选 control 几乎没有,至少配比后随机。如果可用的controls比较多, 可以采用配对,然后在满足配对条件的可选对照里再随机。 为什么在一个开放的人群里,如到某医院就诊的病人,很少用纯随机的方法选 研究对象呢?因为在一个开放的人群你要找到某一个人比较困难,失访率比较 高。如果按随机产生的要调查的名单能查到的比例不够高,那随机就失去了意 义。如果不需要调查他们,也就是说他们的资料都有了,那为什么不把所有人 的资料都用上呢?为什么还要随机呢? 只要能用盲法的都会用盲法,目的是控制观察偏性。 以上这些都是在偏性上做文章,偏性是文章的重中之重。 11
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