最新确诊病例数量统计表格 统计表格图片

一 、D19-病例对照研究统计策略

观察性研究主要包括现况调查
、病例对照研究、队列研究。

其中，病例对照研究是一类重要的非干预性研究 。

广泛定义而言 ，医学中的病例对照研究
，是探讨健康有关阳性事件发生的关联因素的方法
。通过比较阳性人群和阴性人群，发生阳性事件之前接触某一或者某些的暴的水平差异性 ，初步分析因果关系
，为确证性研究提供线索。

健康阳性事件包括发病 、死亡
、伤残等不良事件，也包括临床结局比如疗效问题（比如客观缓解情况、有效性情况）等良性结局 ，也包括关于健康行为 、态度、意愿
、知识等结局 。

暴露因素指的是影响结局、能够改变结局的相关因素，通常也就是所谓的病因（Cause）
，更广泛来说是能够预测阳性结局的有关指标
。

病例对照研究存在着多种研究设计类型，诸如病例对照研究 、巢式病例对照研究
、病例队列研究、病例交叉研究等。常见的病例对照研究 ，根据其是否进行匹配又可分为成组病例对照 、成组匹配病例对照研究
、个体匹配病例对照研究等 。所有类型的病例对照研究具有相应的统计分析策略。

探讨不同类型变量的相关性
，分为简单关联性方法和多变量的复杂关联性分析；统计学方法包括基础统计学方法和高级统计学方法
。基础统计学方法探讨的是简单关联性，方法包括t检验、F检验 、卡方检验
、相关分析等 ，高级统计学方法常见为回归分析方法
，探讨多变量关联性方法。一般情况下，一个完整的分析报告 ，往往采取基础统计学方法和高级统计学方法相结合的方法 。

病例对照研究简单关联性方法
，往往从差异性角度来探讨（差异即相关）
。病例对照研究的差异性比较是按照病例/对照分组，即各个暴露因素的在病例组和对照组的分布有无统计学差异。比如病例组和对照组年龄有无差异、性别构成有无统计学差异 。

不同组差异性比较 ，将根据暴露因素变量类型的不同
，选择不同的统计学方法
。这些差异性方法与实验性研究分析方法无异。

采用单因素回归的方法开展分析 。常见就是单因素logistic回归分析
。当自变量是二分类时，单因素logistic回归分析结果与卡方分析结果一致。

2.2多变量关联性分析

高级统计学方法常用的方法包括分层分析 、回归分析
、倾向得分方法等 ，最常见也最重要的方法便是多因素回归分析方法 。

回归分析方法可以同时研究多个影响因素，它较简单关联性分析方法具有明显的优势（多因素线性回归分析）
，是病例对照研究的最重要
。

回归分析方法很多，病例对照研究结局为二分类数据 ，线性回归分析方法不再适用
，应该选择logistic回归分析方法。

二、两组病例数差10倍可以统计分析吗

两组病例数差10倍时，是否可以进行统计分析取决于多种因素 ，不能一概而论 。

样本量大小：

如果两组中的至少一组样本量足够大
，即使存在10倍的差异，也有可能进行有效的统计分析。样本量越大 ，统计分析的结果通常越可靠
。数据的正态性和方差齐性：

数据的正态性和方差齐性是进行某些统计分析（如独立样本t检验）的重要假设。如果数据满足这些假设
，那么即使病例数存在差异，也可以选择合适的统计方法进行比较 。统计方法的选择：

根据数据的特性和样本量大小 ，可以选择合适的统计方法进行比较
。例如
，如果数据满足正态性和方差齐性假设，可以使用独立样本t检验；如果不满足这些假设 ，可以考虑使用非参数检验等方法。小样本量的挑战：

如果两组的样本量都非常小，特别是当其中一组的样本量极小（例如小于20）时
，统计分析可能会变得不可靠 。小样本量可能导致结果的不稳定和不准确
。建议：

在进行统计分析之前，应该仔细评估样本量大小 、数据的正态性和方差齐性等因素 ，并选择合适的统计方法。如有必要
，可以咨询统计学专家或使用专业的统计分析软件进行辅助决策 。