施紅英,陳常中,毛廣運(yùn),黃陳平,楊新軍
(1.溫州醫(yī)科大學(xué) 公共衛(wèi)生與管理學(xué)院預(yù)防醫(yī)學(xué)系,浙江 溫州 325035;2.美國哈佛大學(xué)醫(yī)學(xué)院Dana.Farber癌癥研究所,馬薩諸塞州 02115)
基于EmpowerStats的混雜因素篩選及其校正方法
施紅英1,陳常中2,毛廣運(yùn)1,黃陳平1,楊新軍1
(1.溫州醫(yī)科大學(xué) 公共衛(wèi)生與管理學(xué)院預(yù)防醫(yī)學(xué)系,浙江 溫州 325035;2.美國哈佛大學(xué)醫(yī)學(xué)院Dana.Farber癌癥研究所,馬薩諸塞州 02115)
目的:介紹和演示一種新的混雜因素篩選和校正方法。方法:從原理簡介、實(shí)例講解、軟件操作多角度全面介紹如何根據(jù)粗效應(yīng)值和調(diào)整效應(yīng)值的變化實(shí)現(xiàn)混雜因素的篩選以及獨(dú)立效應(yīng)評價(jià)。結(jié)果:EmpowerStats統(tǒng)計(jì)軟件能夠按照一定的標(biāo)準(zhǔn),科學(xué)、簡便地實(shí)現(xiàn)混雜因素的識別、篩選及其控制,得到對效應(yīng)值的最優(yōu)估計(jì),優(yōu)于傳統(tǒng)的逐步回歸法。結(jié)論:基于效應(yīng)估計(jì)值的改變進(jìn)行混雜因素的識別和篩選,可以更合理地獲得研究因素的效應(yīng)估計(jì)值。
混雜因素;偏倚;協(xié)變量;統(tǒng)計(jì)學(xué)
眾所周知,一種疾病的預(yù)后、一個藥物的療效、一項(xiàng)指標(biāo)的大小往往是多因素共同作用的結(jié)果。當(dāng)研究某因素(x)與結(jié)局變量(y)之間的關(guān)聯(lián)性或研究某因素(x)對于結(jié)局變量(y)的效應(yīng)大小時(shí),由于某個既與y有關(guān),又與x有關(guān)的其他因素(z)的影響,扭曲(夸大、縮小甚至掩蓋)了x與y之間的關(guān)系,這種現(xiàn)象就稱為混雜(confounding),因此而產(chǎn)生的系統(tǒng)誤差稱為混雜偏倚(confounding bias),而引起該混雜偏倚的因素(z)為混雜因素(confounding factor)。簡單地說,混雜因素就是會扭曲疾病和暴露之間的關(guān)聯(lián)性或扭曲某研究因素效應(yīng)大小的所有因素[1]。……