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偏倚的双尾T值

偏倚的双尾T值
偏倚的双尾T值

问题:

我目前做的偏倚分析中讲到显著的T值,即下表中的双尾T值,在整个分析中有什么意义?它的值的大小代表什么合格不合格吗?

偏倚的判断标准只是和“上、下限有关”,而上下限的计算中好像没有用的这个双尾T的常数!

参考值=1.000,α=0.05,g=1,d2=3.47193,d2*=3.55333

df=10.8, 双尾t值=2.2814,偏倚=0.0067,偏倚的95%的置信度区间的下限

=-0.00095,上限=0.00229

答复:

您所反馈的内容是第三版MSA手册中确定计量型测量系统偏倚的实例(中文版P87-88)。请参看该手册!

显著t值是指显著水平α=0.05,亦即置信度1-α=0.95时对应的t值,t分布中的t值相当于标准正态分布中的Z值。因这里的显著t值是双尾数的,所以该显著t值应为标准t分布表中α=0.025时的临界值。

(这里双尾是双边的意思吧?)

这个例子中测量零件的次数为15次,作为一个子组处理(g=1),因此该子组的大小(也叫子组容量)m=15。

查第三版MSA中P195页的附录C,可得d*=3.55333, 自由度df=10.8。

以自由度df=10.8和α=0.025为条件查t分布的临界值应为2.206,而不是2.2814(按df=10时,t=2.228和df=11时,t=2.201运用插值法计算得出)。至于为什么自由度df不为整数则是因为所构造的t统计量t=偏倚/测量平均值

的标准差近似相当于附录C中所给出的df值对应的临界t值,也就是说用来确定偏倚的t统计量只是近似地服从t分布。通过这个t统计量,可以大致知道偏倚值的95%的置信区间在哪个范围。

MSA手册中的例子计算出的偏倚值有95%的可能性(也就是95%的概率)落在下限为-0.1185至上限为0.1319的区间内。因为零值被包括在这个区间,所以该工程师可认为这个测量系统的偏倚是可接受的,即可认为在实际使用中偏倚将不会带来额外的变差(Variation)来源。这里的显著t值是用来计算偏倚的置信区间的。

偏倚及其控制

流行病学中常见的偏倚及其控制 误差(error)对事物某一特征的测量值偏离真实值的部分。包括随机误差、系统误差 随机误差:指随机抽样所得的均值与总体参数的差异,也称抽样误差。只能减少,不能避免。随机误差的两个特点 1、样本的观察值都在平均值上下分布,从许多无偏倚样本中得到的观察值均数,假如数量较大,总是趋向于接近总体值; 2、随机误差的范围可以用可信区间估计,当保持随机方法而加大样本时,样本均值逐渐向总体均值接近。 系统误差:当对群体的某一特征做一次测量或对某一个体的某一特征做多次测量时,所得均值与总体间的真实性也会产生误差,如果误差向量的方向一致或基本一致时,这种误差称为系统误差。 随机误差和系统误差的区别 1、假设一项研究可以将样本量增至无穷大,如果研究样本无穷大能使误差减小到零,则此误差为随机误差。系统误差不受样本量增加的影响,因此在研究样本无穷大时仍然存在的误差是系统误差; 2、适当的重复试验或增加样本含量可以减少随机误差,但不能减少系统误差。 偏倚(bias):指在流行病学研究中样本人群所测得的某变量系统地偏离了目标人群中该变量的真实值,使得研究结果或推论的结果与真实情况之间出现偏差,这是由系统误差造成的。 选择偏倚(selection bias ):指被选入到研究中的研究对象与没有被选入者特征上的差异所造成的系统误差。主要产生于研究的设计阶段,在各类流行病学研究中均可能发生,以在病例对照研究与现况研究中为常见。 常见的选择偏倚 1、入院率偏倚(admission rate bias)亦称伯克森偏倚(Berkson’s bias),是指利用医院就诊或住院病人作为研究对象时,由于入院率的不同或就诊机会的不同而导致的偏倚。 用住院病例进行研究时可能没有包括: 1)抢救不及时死亡的病例 2)距离医院远的病例 3)无钱住院的病例 4)病情轻的病例 2、现患-新发病例偏倚(Prevalence-incidence bias)又称奈曼偏倚(Neyman bias),凡因现患病例与新病例的构成不同,只调查典型病例或现患病例的暴露状况,致使调查结果出现的系统误差都属于本类偏倚。 3、无应答偏倚和志愿者偏倚(non-respondent bias and volunteer bias)无应答者指调查对象中那些因为各种原因不能回答调查研究工作所提出的问题的人。一项研究工作的无应答者可能在某些重要特征或暴露上与应答者有所区别。如果无应答者超过一定比例,就会使研究结果产生偏倚,即无应答偏倚。 4、检出征候偏倚(detection signal bias)亦称为揭露伪装偏倚(unmasking bias),指某因素与某疾病在病因学上虽无关联,担由于该因素的存在而引起该疾病症状或体征的出现,从而使患者及早就医,接受多种检查,导致该人群较高的检出率,以致得出该因素与该病相关联的错误结论。 5、易感性偏倚(susceptibility bias)有些因素可能直接或间接影响观察人群或对照人群对所研究疾病的易感性,导致某因素与某疾病间的虚假联系,由此产生的偏倚称为易感性偏倚。 6、排除偏倚(exclusive bias)在研究对象的确定过程中,没有按照对等的原则或标准,而自观察组或对照组中排除某些研究对象,这样导致因素与疾病之间联系的错误估计,称为排除

一文解析临床研究中的偏倚及控制方法

一文解析临床研究中的偏倚及控制方法 在临床科研过程中,我们都致力于一点,就是让分析所得的关联性(association)尽量接近病因性(causation)。除了应用统计学方法以外,非常重要的就是从根本上分析造成偏倚(bias)的原因并控制误差和偏倚。正如LinkLab前文所提及的,我们需要重点分析和排除的误差包括:随机误差和系统误差(bias),以及发现和解释效应修正(effect modification)。其中随机误差是随机分布且不可预测的,因此除了增加样本量或重复测量取均值外别无他法。但对于系统误差和效应修正却可以得到控制或解释,帮助理解所得结论。 系统误差包括:混淆偏倚(confounding)、选择偏倚(selection bias)和信息偏倚(information bias)。其中,信息偏倚(information bias)是指在研究的实施阶段中从研究对象获取研究所需的信息时产生的系统误差,其原因是由于诊断疾病、测量暴露或结局的方法有问题,导致被比较各组间收集的信息有差异而引入的误差。本文将不对其进行描述。 阅读此文前强烈建议您阅读LinkLab 2015年11月6日《流行病学也好玩(四):一种方法教会你理清科研思路》,之后就能轻松理解清楚误差和偏倚,以及有效的解决方法。 混淆偏倚(confounding) E:暴露变量(exposure); Y:结果变量(outcome); C:混淆因素 在研究暴露与疾病的联系时,C作为混淆因素(confounder)必须满足:

1)与exposure相关联; 2)与outcome相关联且不是因为exposure; 3)不在E和Y的因果链上。 但并不是满足这三个条件就是混淆因素。由于混杂变量的存在,造成了观察到的联系强度偏离了实际情况,则称为混杂偏倚。 小测试: 假设A=exposure,Y=outcome,哪些图的L不是混淆因素呢? 答案就是最后一个图。 混淆因素严重干扰我们对于risk的估计,所以必须想办法控制这些variable。但是有时候因为我们需要考虑的混淆因素不可测量,为了能够分析出真实的结果,可以使用surrogate confounder来控制混淆因素。 如下图: U为不可测量的混淆因素,为了控制U,我们可以替代使用能够代表U的其他变量L 来分析。比如,我们需要考虑社会地位这个因素,因为无法测量社会地位,所以我们可以使用教育、收入、住址、学历等因素代表社会地位进行分析。

第九章 常见偏倚及其控制

第九章常见偏倚及其控制(Biases and Their Control) 第一节研究结果的变异性 1、研究结果的变异性(Variability)数据(指标)的变动或波动。它可存在于不同水平,包括个体水平,群体水平和样本(研究)水平。 2、变异性的来源:⑴生物学(真实)变异和测量变异:物学变异反映真实的客观变异,测量变异反映测量过程的误差。⑵随机变异和系统变异:随机变异(误差)的绝对值和方向(符号)交错变化,并呈有界范围的正态分布。系统变异(误差)的绝对值和方向保持恒定。测量误差分为随机误差和系统误差。 3变异的水平:⑴个体水平的变异性:指某个体特征测量值的变化,它可以是个体真值随时间的改变,也可以是由 于测量误差引起的变化 ⑵群体水平的变异性:可以看成是各个体的累计变异,因为构成群体的各个体具有不同的遗传素质 并受到不同的环境影响。群体的变异程度常常大于个体的变异。也受到测量 误差的影响。 ⑶样本水平的变异性:指通过不同样本的研究所得结果的差异性。 第二节研究的真实性 一、概述 研究真实性或效度(Validity)指研究收集的数据、分析结果和所得结论与客观实际的符合程度。 研究误差是研究真实性的反面。 研究误差的两种常见类型:随机误差(random error) 系统误差(systematic error) 随机误差(random error):指随机抽样所得统计量与总体参数的差异 ?由抽样(机遇)所致,通常与测量过程及其它变量的影响无关,无方向性 ?可通过统计学方法估计和评价 ?是不可避免的,但通过合理的设计、正确的抽样(加大样本量等)可使之减小 系统误差(systematic error) ?随机误差以外的误差,任何研究都有发生的可能 ?在流行病学调查研究中系统误差又叫偏倚(bias) ?可以通过严格的设计、实施、分析来尽可能地控制 ?重复试验及增加样本含量并不能减小系统误差 研究的可靠性或信度(reliability)亦称精确度(precision),就是反映研究结果中随机误差大小的程度,随机误差小则研究信度高。 二、内部真实性 内部真实性internal validity指研究结果与实际研究对象真实情况的符合程度,它回答一个研究本身是否真实或有效。 改善措施:限制研究对象的类型和研究的环境条件。 三、外部真实性 外部真实性(external validity)研究结果与推论对象真实情况的符合程度,又称为普遍性(generalizability)。它回答一个研究能否推广应用到研究对象以外的人群。

如何快速把握住偏倚及其控制的学习要点

如何快速把握住偏倚及其控制的学习要点 一般将偏倚分为三大类,即选择偏倚、信息偏倚和混杂偏倚。主要是了解各种偏倚的定义即其是如何产生的,另外要掌握这三大类偏倚各包括哪些偏倚,以及各种偏倚的控制方法。 选择偏倚:是选择研究对象时,被选入者特征上的差异所产生的系统误差。 信息偏倚:是在研究实施过程中,获取研究信息时产生的系统误差。 混杂偏倚:是由于混杂因素的影响,掩盖或夸大了研究因素与研究疾病之间的联系,从而使真正联系被错误地估计的系统误差。 一、选择偏倚:病例对照研究和现况研究中最为常见。 (1)入院率偏倚:也叫伯克森偏倚。是由不同患者入院率的不同导致的。 (2)现患病例-新发病例偏倚:也称奈曼偏倚。是指现患病例和新发病例研究时相比,因研究对象的特征差异所致的系统误差。 (3)检出症候偏倚:某因素与研究疾病在病因学上无关,但由于该因素的存在导致了所研究疾病相关症状或体征的出现,使其及早就医,以致该人群比一般人群该病的检出率高,从而得出该因素与该疾病相关联的错误结论。 (4)无应答偏倚:指由于种种原因那些没有对调查信息予以应答的研究对象造成的偏倚。 (5)易感性偏倚:研究对象暴露于某可疑致病因素与否,与许多主、客观原因有关,其有可能直接或间接地影响研究对象对所研究疾病的易感程度,从而导致某因素与某疾病间的虚假联系。 选择偏倚控制方法 主要应通过适当的研究设计与实施予以控制:①掌握发生环节;②严格选择标准;③研究对象的合作;④采用多种对照。 二、信息偏倚 (1)回忆偏倚:是指研究对象在回忆以往研究因素的暴露情况等信息时,由于准确性或完整性上的差异而导致的系统误差。 (2)报告偏倚:是指在研究信息收集时,由于某些原因,研究对象有意夸大或缩小某些信息而导致的系统误差。 (3)暴露怀疑偏倚:研究者若事先了解研究对象的患病情况或某结局,可

第九章 偏倚及其控制概要

第九章偏倚及其控制 一、学习要求 1. 应掌握内容偏倚的概念,以及流行病学三种主要偏倚的概念;控制混杂偏倚的分层分析方法的基本思路。 2. 需熟悉的内容研究真实性的概念,分类;选择偏倚、信息偏倚及混杂偏倚产生的原因及对结果真实性的影响。 3. 需了解的内容研究结果变异的概念及来源;分层分析的计算方法。 二、学习要点 (一)研究结果的变异性 1. 变异性的概念研究结果包括描述性和分析性数据(指标)的变动或波动,称为研究结果的变异性(variability)。 2. 变异性的来源与水平 (1)变异的来源:包括生物学真实变异和测量误差,其中测量误差可再分为随机误差和系统误差。 (2)变异的水平:包括个体水平、群体水平和样本水平三个层次。个体水平的变异性是指某个体特征测量值的变化,它可以是个体真值随时间的改变,也可以是由于测量误差引起的变化。群体水平的变异性可以看成是各个体的累计变异,因为构成群体的各个体具有不同的遗传素质并受到不同的环境影响。样本(研究)水平的变异性是指通过不同样本的研究所得结果的差异性。 (二)研究的真实性 1. 真实性的概念及与研究变异性的关系 (1)研究的真实性或效度(validity)是指研究收集的数据、分析结果和所得结论与客观实际的符合程度。 (2)研究的误差是研究真实性的反面,反映了研究数据的测量误差的程度,因此包括系统误差和随机误差两部分。研究中的系统误差部分称为偏倚(bias)。研究中的随机误差大小用信度(reliability)来反映,信度越高则随机误差越小,反之则随机误差越大。 2. 内部真实性和外部真实性 (1)内部真实性(internal validity):是指研究结果与实际研究对象真实情

流行病学研究中常见偏倚及其控制习题及答案

流行病学研究中常见偏倚及其控制 1.下列哪条不是 ..控制选择性偏倚的措施: A. 尽量选用新发病例 B. 选用中青年病例 C. 选用多种对照 D. 双盲法调查 E. 随机选取对象 2.下列哪一种情况不属于偏倚: A.由于抽样而导致的结果偏离真实情况 B.由于入选的研究对象与没有入选的研究对象特征上的差异导致的结果偏离真实情况 C.研究对象的某种特征被错误的分类导致的结果偏离真实情况 D.由于某个或某些混杂因素导致的结果偏离真实情况 E. 以上都不对 1.队列研究证明暴露因素E是疾病D的危险因素(RR=3,P<0.05)。但进行以医院为基 础的病例对照研究时,发现病例与对照组暴露情况没有显著性差异(OR=1.1,P>0.05)。 进一步分析显示,这种病例对照研究与队列研究结果之间的差异,是因为患者在诊断出此病后往往会改变其行为习惯,从而使患者的暴露情况改变。这属于: A.检出偏倚B.易感性偏倚C.Neyman偏倚D.Berksons偏倚E.诊断怀疑偏倚1.在探讨妊娠母亲各种暴露史与先天畸形之间联系的研究中,有人怀疑那些畸形儿的母亲 由于内疚而少报了她们的吸烟情况,而那些对照儿童的母亲报告的要准确些,这会产生: A.报告偏倚 B.易感性偏倚 C.回忆偏倚 D.混杂偏倚 E.抽样误差 2.如上题你的怀疑是正确的,并且实际上吸烟增加了畸形的危险,那么论文中报告的相对 危险度与“真正的”相对危险度比是 A.低估了 B.高估了 C.都不是 D.不能确定 E.没变化 2.可以控制混杂偏倚的措施是: A.匹配设计 B.分层分析 C.因素模型 D.随机化 E.双盲法 3.在以医院为基础进行病例对照研究时,最易出现的偏倚是: 4. A.信息偏倚 B.回忆偏倚 C.选择偏倚 D.混杂偏倚 E.失访偏倚 5.有人经Case-Control Study 报导子宫内膜癌患者的雌激素使用率入高于一般健康人,故 此推断服用雌激素能导致子宫内膜癌,此结论: A.正确 B.不正确,因该研究中病例的确定有选择性偏倚 C.不正确,因该研究中病例的确定有观察偏倚 D.不正确,因该研究中有混杂偏倚 E.不正确,因有交互作用 1.下列哪个不属于队列研究偏倚控制的内容: A.选择偏倚的控制 B.入院偏倚的控制 C.信息偏倚的控制

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流行病学中常见的偏倚及其控制 误差(error)对事物某一特征的测量值偏离真实值的部分。包括随机误差、系统误差随机误差:指随机抽样所得的均值与总体参数的差异,也称抽样误差。只能减少,不能避免。 随机误差的两个特点 1、样本的观察值都在平均值上下分布,从许多无偏倚样本中得到的观察值均数,假如数量较大,总是趋向于接近总体值; 2、随机误差的范围可以用可信区间估计,当保持随机方法而加大样本时,样本均值逐渐向总体均值接近。 系统误差:当对群体的某一特征做一次测量或对某一个体的某一特征做多次测量时,所得均值与总体间的真实性也会产生误差,如果误差向量的方向一致或基本一致时,这种误差称为系统误差。 随机误差和系统误差的区别 1、假设一项研究可以将样本量增至无穷大,如果研究样本无穷大能使误差减小到零,则此误差为随机误差。系统误差不受样本量增加的影响,因此在研究样本无穷大时仍然存在的误差是系统误差; 2、适当的重复试验或增加样本含量可以减少随机误差,但不能减少系统误差。 偏倚(bias):指在流行病学研究中样本人群所测得的某变量系统地偏离了目标人群中该变量的真实值,使得研究结果或推论的结果与真实情况之间出现偏差,这是由系统误差造成的。 选择偏倚(selection bias ):指被选入到研究中的研究对象与没有被选入者特征上的差异所造成的系统误差。主要产生于研究的设计阶段,在各类流行病学研究中均可能发生,以在病例对照研究与现况研究中为常见。 常见的选择偏倚 1、入院率偏倚(admission rate bias)亦称伯克森偏倚(Berkson’s bias),是指利用医院就诊或住院病人作为研究对象时,由于入院率的不同或就诊机会的不同而导致的偏倚。 用住院病例进行研究时可能没有包括: 1)抢救不及时死亡的病例 2)距离医院远的病例 3)无钱住院的病例 4)病情轻的病例 2、现患-新发病例偏倚(Prevalence-incidence bias)又称奈曼偏倚(Neyman bias),凡因现患病例与新病例的构成不同,只调查典型病例或现患病例的暴露状况,致使调查结果出现的系统误差都属于本类偏倚。 3、无应答偏倚和志愿者偏倚(non-respondent bias and volunteer bias)无应答者指调查对象中那些因为各种原因不能回答调查研究工作所提出的问题的人。一项研究工作的无应答者可能在某些重要特征或暴露上与应答者有所区别。如果无应答者超过一定比例,就会使研究结果产生偏倚,即无应答偏倚。

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