如果只考虑肾结石总数,而不考虑肾结石的大小,用上面的数据可以计算出药物A和药物B去除肾结石的成功率分别为: 药物A: 78% - 350例中,273例成功; 药物B: 83% - 350例中,289例成功; 首先,选择药物不能这样算数。 例如:药物A医大小结石与药物B医大小结石分別案例数目一样。药物A医大小结石成功率分別是 0%与100%,而药物B医大小结石成功率分別是 80%与60%。有医院会傻到只用药物B医大小结石吗? 凡药物运用,严重过案成功率高会优先选择被採用。因为轻症还易用其它葯物取代。 文中, 去除大肾结石成功率: 药物A: 73% - 263例中,192例成功; 药物B: 69% - 80例中,55例成功; 无论成功率、案例数目多少比较,药物A去除大肾结石效果都比药物B优胜 去除小肾结石成功率: 药物A: 93% - 87例中,83例成功; 药物B: 87% - 270例中,234例成功; 药物A案例数目雖少,但失败个案也少。 取决於医重症好药难求,若两种药物只能二选一,药物A |
统计学里Non-parametric Statistics课或应用生物统计学课都会讲到类似的例子,出现这样分组A都高但在总样本中却B高的原因是不平衡的样本分布, 在小肾结石组, 虽然A的成功率很高, 可是总样本数少, 那么他的成功率在总样本中的权重则低了。你把小肾结石的A跟大肾结石的B成功率比, 把大肾结石的A跟小肾结石的B比, 他们样本数接近了。但你可以看到小肾结石的B成功率87%》大肾结石的A的成功率,以为样本大, 所以这87%占了很大分量。 利用Cochran-Mantel-Haenszel Test, 你可以ACCOUNT这样的情况。 我做的结果是B的效果好于A(总结论), 但是这个差别在统计中并不显著(p=0.055),或者说刚刚搭上显著的边。 老新有SAS的话, 运行下面的代码就可以得到结果了。在SAS的结果中找到(Col1 Risk), 就是你要的结果。 当然还有许多模型检测工作要做 *************************************************************************; data kidneyStone; input drug $ Effect Stone count; datalines ;A 1 1 83 A 0 1 4 B 1 1 234 B 0 1 36 A 1 2 192 A 0 2 71 B 1 2 55 B 0 2 25 ; run ;proc freq data = kidneyStone; table stone* Drug * Effect /cmh ; weight count ;run ; 本贴由[NuBHH]最后编辑于:2012-12-7 8:21:8 |
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