统计数据指出:单位的分析
BMJ1997年;314年doi:https://doi.org/10.1136/bmj.314.7098.1874(1997年6月28日出版)引用这个:BMJ314:1874 1997;
- 函授:奥特曼
文章
在临床研究感兴趣的焦点几乎总是病人。如果我们进行随机试验比较两个治疗我们感兴趣的是比较的结果病人的治疗。在某些情况下几个测量将在同一个病人,但感兴趣的焦点仍是病人。未能认识到这一事实导致了多种计算个体患者和严重扭曲的结果。下面我们解释这个错误。频率在医疗研究显示整个章致力于安徒生的经典编译。1
最简单的例子是当研究人员研究的人体解剖学的一部分,可以说,一式两份:眼睛,耳朵,胳膊,等等。在另一个极端很多测量可以采取在一个病人。这些数据经常出现在牙科,测量了每一个牙齿,甚至每个牙齿的每个面,和风湿病,疼痛或流动性可能评估每个每个手指的关节。在统计术语病人抽样单位(或单位的调查),因此应该分析的单位。
有两个相关的后果无视这一事实的数据包括多个观测同一个人。首先,这个过程违反普遍假设的统计分析数据值应该是独立分开。其次,样本规模膨胀,有时明显,这可能会导致虚假的统计学意义。
膨胀的样品
举一个简单的情况下,我们可能希望比较两组30个病人的血压。如果我们每个病人测量血压在每个部门我们可以观察但不的数量增加一倍的信息量,从每个病人的两个压力将是非常相似的。的使用t测试比较两组60观测是无效的。安徒生1提出了数据的随机双盲交叉试验ketoprofen和阿司匹林治疗类风湿性关节炎。一个令人印象深刻的P值为0.00000001的分析,获得了3944年的观察,但这些只获得58例。这些错误并不罕见。回顾196年随机试验的非甾体抗炎剂Gøtzsche发现63%的使用了错误的单位的分析报告。2
我们以前讨论过类似的谬误产生的使用相关系数,当多个观察从每个个体产生一个假的增加样本容量和相应的虚假的“意义”的关系。3我们建议技术来分析这些数据时,重点是主题内的变异4或主题之间。5
在收集这些数据没有错;确实使用多个观测通常可以提高统计能力的研究。但这些研究需要正确分析。最简单的方法是为一个人崩溃的所有数据到一个总结。6例如,我们可以有效地分析两个血压值的均值为每个病人。或者,我们可以用统计方法,明确多重性的考虑。精心设计的研究我们可以使用方差分析。一个更复杂的一般方法是多层次的造型,7在标准统计软件不可用,可能很难应用和解释。
考虑到多重性
同样的反对意见适用于多个测量在不同场合的使用。这里也抽样单位是病人,因此分析的单位也应该是病人。2这种类型的研究进一步的特点是,在某些情况下测量了病人的数量可能本身携带的预后信息。例如,重复测量可以只有一些临床关心的例子,在怀孕期间胎儿超声测量。对所有这些测量作为独立显然是错误的,但偏见是介绍了那些数据时系统不同于那些单一的观察。一个极端的例子,这一现象发生在分析多个住院一个潜在致命的条件。1那些拥有不止一个入学第一个承认必须幸存下来。
未能进行正确的分析也可以导致问题的解释。评论一个试验,安德森说,“这次试验导致明显的结论:经过1年22%的患者,但只有16%的腿,已经过期了。”1
类似的问题出现,当我们不能直接样本个体病人,但选择一个样本医院、病房、或一般实践,然后获得数据对于所有这些群体内或子样品的病人。这里为个体患者数据的分析导致上述错误。我们考虑在即将到来的统计指出这种类型的研究。