《混雜偏倚(confounding bias)與交互作用【優(yōu)制材料】》由會員分享，可在線閱讀，更多相關(guān)《混雜偏倚(confounding bias)與交互作用【優(yōu)制材料】（41頁珍藏版）》請在裝配圖網(wǎng)上搜索。
1、北京大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院北京大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院流行病學(xué)與衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)系流行病學(xué)與衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)系 胡永華胡永華1嚴(yán)選課件 偏倚：偏倚：選擇偏倚選擇偏倚(selection bias)selection bias)信息偏倚信息偏倚(information bias)information bias)混雜偏倚混雜偏倚(confounding bias)confounding bias)2嚴(yán)選課件（一）混雜偏倚的概念：3嚴(yán)選課件混雜因子混雜因子(confounding factorconfounding factor，confounder)confounder)？研究的暴露因素和研究疾病之外因素（第三因子，外部
2、因素）研究的暴露因素和研究疾病之外因素（第三因子，外部因素）此外部因素與研究疾病有關(guān)（獨(dú)立相關(guān)）此外部因素與研究疾病有關(guān)（獨(dú)立相關(guān)）并且與研究的暴露因素有關(guān)（統(tǒng)計關(guān)聯(lián)）并且與研究的暴露因素有關(guān)（統(tǒng)計關(guān)聯(lián)）混雜（混雜（confoundingconfounding）混雜因素在比較的人群組中分布不勻混雜因素在比較的人群組中分布不勻,可以歪曲可以歪曲(掩蓋或夸大掩蓋或夸大)因因素與疾病之間真正聯(lián)系。素與疾病之間真正聯(lián)系。舉例舉例 研究吸煙與肺癌的關(guān)系研究吸煙與肺癌的關(guān)系 性別是個外部變量，性別與肺癌有關(guān)，性別與吸煙暴露有關(guān)。故性性別是個外部變量，性別與肺癌有關(guān)，性別與吸煙暴露有關(guān)。故性別是該研究中的混
3、雜因子。別是該研究中的混雜因子。無論是隊列研究還是病例對照研究，若性別在比較組中分布不均衡，無論是隊列研究還是病例對照研究，若性別在比較組中分布不均衡，研究將出現(xiàn)混雜。研究將出現(xiàn)混雜。4嚴(yán)選課件為明確定義混雜因子：流行病學(xué)分析中排除一類外部因子：該因子是暴露導(dǎo)致疾病的中間環(huán)節(jié)或中間變量。如：吸煙吸煙 高血壓高血壓 心臟病心臟病 吸煙吸煙 COPDCOPD 肺癌肺癌高血壓與COPD都不是混雜因子。因 為 它 們 為 病 因 鏈 中 的 因 子，也 稱 內(nèi) 部 介 導(dǎo) 因 子（Intermediate Factor)。5嚴(yán)選課件混雜因子混雜因子(confounding factorconfound
4、ing factor，confounder)confounder)？研究的暴露因素和研究疾病之外因素（第三因子，外部因素）研究的暴露因素和研究疾病之外因素（第三因子，外部因素）1.1.此因素與研究疾病有關(guān)（獨(dú)立相關(guān)，危險因子或保護(hù)因子）此因素與研究疾病有關(guān)（獨(dú)立相關(guān)，危險因子或保護(hù)因子）2.2.并且與研究的暴露因素有關(guān)（統(tǒng)計關(guān)聯(lián)）并且與研究的暴露因素有關(guān)（統(tǒng)計關(guān)聯(lián)）3.3.該因素不該因素不是暴露導(dǎo)致疾病的中間環(huán)節(jié)或中間變量6嚴(yán)選課件（二）混雜（混雜（confounding confounding）的本質(zhì)）的本質(zhì)是一種效應(yīng)的混淆。是一種效應(yīng)的混淆。外部因素對疾病的效應(yīng)與暴露因素對疾病的效應(yīng)交織外
5、部因素對疾病的效應(yīng)與暴露因素對疾病的效應(yīng)交織 在一起，故無法正確評價暴露因素對疾病的真實(shí)關(guān)系。在一起，故無法正確評價暴露因素對疾病的真實(shí)關(guān)系。代理混雜因子（代理混雜因子（Surrogate ConfoundersSurrogate Confounders）與混雜因子密切相關(guān)，能夠引起混雜外部變量稱為代理與混雜因子密切相關(guān)，能夠引起混雜外部變量稱為代理混雜因子。如年齡、文化程度、經(jīng)濟(jì)狀況等。混雜因子。如年齡、文化程度、經(jīng)濟(jì)狀況等。7嚴(yán)選課件 E E E D D D F F F 1 1 2 2 3 3 E E E E D D D D F F F F 4 5 6 7 F（代理混雜）8嚴(yán)選課件（三）混
6、雜的測量混雜的測量 9嚴(yán)選課件（三）混雜的測量混雜的測量 10嚴(yán)選課件（四）混雜的大小及其方向（四）混雜的大小及其方向 cRR aRR cOR-aORcRR aRR cOR-aOR混雜偏倚混雜偏倚=-=-or or -aRR aORaRR aORcRR=aRR:cRR=aRR:無混雜無混雜cRR aRR:cRR aRR:正混雜正混雜(positive confounding)positive confounding)，亦稱陽性混雜亦稱陽性混雜cRR aRR:cRR aRR:負(fù)混雜負(fù)混雜稱陰性混雜稱陰性混雜,cRRcRR低估低估 了因素與研究疾病之間的聯(lián)系。了因素與研究疾病之間的聯(lián)系。11嚴(yán)選課
7、件(五）混雜的控制五）混雜的控制（1 1）設(shè)計階段）設(shè)計階段 限制、隨機(jī)化、配比限制、隨機(jī)化、配比 利與弊利與弊（2 2）分析階段）分析階段 分層（分層（M-H M-H 法）法）標(biāo)準(zhǔn)化標(biāo)準(zhǔn)化(直接，間接法直接，間接法)多因素分析（多元回歸分析）多因素分析（多元回歸分析）12嚴(yán)選課件。使研究對象以等同的機(jī)率被分配在各處理組中，使研究對象以等同的機(jī)率被分配在各處理組中，從而使?jié)撛诘幕祀s因素在各組間分布均衡。從而使?jié)撛诘幕祀s因素在各組間分布均衡。隨機(jī)化方法常用于實(shí)驗(yàn)性研究，以在臨床試驗(yàn)中隨機(jī)化方法常用于實(shí)驗(yàn)性研究，以在臨床試驗(yàn)中最常用。最常用。隨機(jī)分配方法分為簡單隨機(jī)分配與分層隨機(jī)分配隨機(jī)分配方法分
8、為簡單隨機(jī)分配與分層隨機(jī)分配。13嚴(yán)選課件 使研究對象以等同的機(jī)率被分配在各處理組中，使研究對象以等同的機(jī)率被分配在各處理組中，從而使?jié)撛诘幕祀s因素在各組間分布均衡。從而使?jié)撛诘幕祀s因素在各組間分布均衡。隨機(jī)化方法常用于實(shí)驗(yàn)性研究，以在臨床試驗(yàn)中最隨機(jī)化方法常用于實(shí)驗(yàn)性研究，以在臨床試驗(yàn)中最常用。常用。隨機(jī)分配方法分為簡單隨機(jī)分配與分層隨機(jī)分配隨機(jī)分配方法分為簡單隨機(jī)分配與分層隨機(jī)分配。14嚴(yán)選課件配比指的是對比較組的選擇，使其針對一個或多個潛在的混配比指的是對比較組的選擇，使其針對一個或多個潛在的混雜因素與指示研究對象相同或接近。雜因素與指示研究對象相同或接近。配比可在研究對象間逐個配比，此
9、為個體配比，也可是組間配比可在研究對象間逐個配比，此為個體配比，也可是組間的配比，此為頻數(shù)配比。個體配比與頻數(shù)配比無本質(zhì)的不同。的配比，此為頻數(shù)配比。個體配比與頻數(shù)配比無本質(zhì)的不同。在隊列研究中，如果設(shè)計時進(jìn)行了配比，就無需在分析時控在隊列研究中，如果設(shè)計時進(jìn)行了配比，就無需在分析時控制配比因素。制配比因素。在病例對照研究中在病例對照研究中,若配比因素確實(shí)是一個混雜因素，將引若配比因素確實(shí)是一個混雜因素，將引入了一個極似混雜的選擇偏倚。入了一個極似混雜的選擇偏倚。引入的偏倚可通過分層分析進(jìn)行控制。即：配比本身未直接引入的偏倚可通過分層分析進(jìn)行控制。即：配比本身未直接起到控制混雜的作用，控制混雜
10、是靠分層分析實(shí)現(xiàn)的。起到控制混雜的作用，控制混雜是靠分層分析實(shí)現(xiàn)的。15嚴(yán)選課件在隊列研究中，如果設(shè)計時進(jìn)行了配比，就無需在在隊列研究中，如果設(shè)計時進(jìn)行了配比，就無需在分析時控制配比因素。分析時控制配比因素。在病例對照研究中在病例對照研究中,若配比因素確實(shí)是一個混雜因若配比因素確實(shí)是一個混雜因素，將引入了一個極似混雜的選擇偏倚。素，將引入了一個極似混雜的選擇偏倚。引入的偏倚可通過分層分析進(jìn)行控制。即：配比本引入的偏倚可通過分層分析進(jìn)行控制。即：配比本身未直接起到控制混雜的作用，控制混雜是靠分層身未直接起到控制混雜的作用，控制混雜是靠分層分析實(shí)現(xiàn)的。分析實(shí)現(xiàn)的。16嚴(yán)選課件至少有三種類型的配比過
11、頭至少有三種類型的配比過頭。損害統(tǒng)計效率的配比損害統(tǒng)計效率的配比：如對僅與暴露有關(guān)而與疾：如對僅與暴露有關(guān)而與疾病無關(guān)的變量的配比。病無關(guān)的變量的配比。損害真實(shí)性的配比損害真實(shí)性的配比：如將暴露與疾病之間一個中：如將暴露與疾病之間一個中間變量配比。間變量配比。(例：吸煙、例：吸煙、COPDCOPD、肺癌肺癌)損害費(fèi)用效益的配比損害費(fèi)用效益的配比：過多的選擇配對條件，使：過多的選擇配對條件，使得實(shí)施復(fù)雜。得實(shí)施復(fù)雜。17嚴(yán)選課件將研究資料按照混雜因素分層將研究資料按照混雜因素分層若各層間研究因素與疾病之間的若各層間研究因素與疾病之間的,可用可用Mantel-Mantel-HaenszelHaen
12、szel分層分析方法進(jìn)行分析得到將該分層分析方法進(jìn)行分析得到將該混雜因素調(diào)整后的效應(yīng)估計值混雜因素調(diào)整后的效應(yīng)估計值若各層間研究因素與疾病之間的差異較大若各層間研究因素與疾病之間的差異較大,可采用可采用標(biāo)化的方法調(diào)整。（前提：排除交互作用）標(biāo)化的方法調(diào)整。（前提：排除交互作用）18嚴(yán)選課件19591959年年MantelMantel和和HaenszelHaenszel首次提出了著名的首次提出了著名的分層分析法分層分析法（stratified analysisstratified analysis），以解決腫瘤回顧性研究中的），以解決腫瘤回顧性研究中的混雜問題?；祀s問題。M-HM-H法計算簡單，
13、而且即使在每層內(nèi)的頻數(shù)較少或資料偶法計算簡單，而且即使在每層內(nèi)的頻數(shù)較少或資料偶然含有零的情況下，也能比較好的估計效應(yīng)值。然含有零的情況下，也能比較好的估計效應(yīng)值。在一般情況下，優(yōu)先選用在一般情況下，優(yōu)先選用M-HM-H法，尤其是在處理四格表資法，尤其是在處理四格表資料時。料時。19嚴(yán)選課件Statistical AnalysisMantel-Haenszel(M-H)estimatorMantel-Haenszel test statistic aibicidiE Enimiti Ni=ni+mii=1,K aidi/Nii=1K bici/Nii=1K(ai niti/Ni)2Ki=1 t
14、i(Ni ti)nimi/(Ni2(Ni 1)Ki=1Mantel N,Haenszel WH Statistical aspects of the analysis of data from retrospective studies of disease.J.Natl.Cancer Inst.1959;22:719-748.20嚴(yán)選課件iiiiiiiiTNbTNa10MHRR疾病暴露組未暴露組合計有aibiM1i無cidiM0i合計NiN0iTi隊列研究21嚴(yán)選課件暴露未暴露合計病例aibiM1i對照cidiM0i合計N1iN0iTiORMH=iiiiiiiiTcbTda 22嚴(yán)選課件殺精
15、子劑的使用母親的年齡（歲）3535有無合計有無合計病例3912134對照1041059116358691合計1071068117568995比值比3.395.73ORORMHMH=78.3158.0797.0905.0704.295351175910495861117510593 暴露暴露有有無無病例對照4109121145粗的OR=3.5023嚴(yán)選課件粗的OR=3.50ORORMHMH=3.78=3.78 cOR aOR 3.50-3.78 cOR aOR 3.50-3.78混雜偏倚混雜偏倚=-=-=-=-0.07=-=-0.07 aOR 3.78 aOR 3.78負(fù)混雜，混雜因子造成低估暴
16、露因素的致病作用。負(fù)混雜，混雜因子造成低估暴露因素的致病作用。控制混雜后暴露與疾病的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度控制混雜后暴露與疾病的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度OROR值為值為3.783.78。24嚴(yán)選課件 如果欲控制的混雜因素較多，往往受樣本量的影如果欲控制的混雜因素較多，往往受樣本量的影響，分層分析常不適用。在這種情況下響，分層分析常不適用。在這種情況下,可應(yīng)用可應(yīng)用多因素分析方法予以控制多因素分析方法予以控制,如多元協(xié)方差分析，如多元協(xié)方差分析，多元多元Logistic Logistic 回歸分析等等。回歸分析等等。25嚴(yán)選課件（一）背景背景不同學(xué)科、不同學(xué)者對交互作用的概念定義存在歧異。不同學(xué)科、不同學(xué)者對交互作用的概念定
17、義存在歧異。毒理學(xué)、藥理學(xué)、生物化學(xué)、物理學(xué)毒理學(xué)、藥理學(xué)、生物化學(xué)、物理學(xué)在同一學(xué)科中（如在同一學(xué)科中（如流行病學(xué)）流行病學(xué)），交互的概念也常被混混，交互的概念也常被混混淆。淆。交互作用的概念在流行病學(xué)文獻(xiàn)中一直有些爭議。術(shù)語交互作用的概念在流行病學(xué)文獻(xiàn)中一直有些爭議。術(shù)語“交互交互作用作用”曾經(jīng)被用作性質(zhì)截然不同的統(tǒng)計學(xué)、生物學(xué)和公共衛(wèi)生曾經(jīng)被用作性質(zhì)截然不同的統(tǒng)計學(xué)、生物學(xué)和公共衛(wèi)生學(xué)概念。爭議的原因主要是人們對這些概念有著不同理解。學(xué)概念。爭議的原因主要是人們對這些概念有著不同理解。26嚴(yán)選課件(二)流行病學(xué)研究中的交互作用概念流行病學(xué)研究中的交互作用概念27嚴(yán)選課件 采用數(shù)學(xué)模型評價
18、交互作用，雖不涉及生物學(xué)機(jī)理，但有助于探索病采用數(shù)學(xué)模型評價交互作用，雖不涉及生物學(xué)機(jī)理，但有助于探索病因因。采用生物作用機(jī)制模型或抽象生物模型評價交互作用。與生物作用機(jī)采用生物作用機(jī)制模型或抽象生物模型評價交互作用。與生物作用機(jī)制有關(guān)。制有關(guān)。應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)模型，多用于公共衛(wèi)生效果評價。（或稱用于評價公共衛(wèi)應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)模型，多用于公共衛(wèi)生效果評價。（或稱用于評價公共衛(wèi)生干預(yù)效果的統(tǒng)計學(xué)交互作用）生干預(yù)效果的統(tǒng)計學(xué)交互作用）28嚴(yán)選課件（三）統(tǒng)計學(xué)統(tǒng)計學(xué)交互作用與效應(yīng)修正統(tǒng)計學(xué)交互作用與效應(yīng)修正(EFFECT MODIFICATION(EFFECT MODIFICATION，EM)EM)的概念是一致
19、的。的概念是一致的。統(tǒng)計學(xué)交互作用效應(yīng)修正（交互因子統(tǒng)計學(xué)交互作用效應(yīng)修正（交互因子=效應(yīng)修正因子）效應(yīng)修正因子）在流行病學(xué)中一般所談的交互作用是指統(tǒng)計學(xué)交互作用在流行病學(xué)中一般所談的交互作用是指統(tǒng)計學(xué)交互作用。交互因子（交互因子（效應(yīng)修正因子）效應(yīng)修正因子）：。29嚴(yán)選課件率差效應(yīng)：無交互率比效應(yīng):有交互率差效應(yīng)：有交互率比效應(yīng):無交互0246810121234暴露組發(fā)病率非暴露組發(fā)病率年齡是否為交互因子？30嚴(yán)選課件X：因素X，X=1：暴露于X因素，X=0：未暴露X因素Z：因素Z，Z=1：暴露于Z因素，Z=0：未暴露Z因素R：效應(yīng),R11：同時暴露X與Z時的效應(yīng)，R10：暴露X與未暴露Z時
20、的效應(yīng)，R01：暴露Z與未暴露X時的效應(yīng)，R00：X與Z均未暴露時的效應(yīng)，31嚴(yán)選課件（1）加法模型如果測量的效應(yīng)為率差，如果測量的效應(yīng)為率差，X X與與Z Z無交互作用的條件為：無交互作用的條件為：R11R01R10R00也可寫成 R R1111R R0000（R R1010R R0000）+（R R0101R R0000）如果測量的效應(yīng)為率比，如果測量的效應(yīng)為率比，X X與與Z Z無交互作用的條件為：無交互作用的條件為：R11R01R10R00，等號兩邊均除R00，則：R11/R00R01/R00R10/R001也可寫成 R R1111/R/R00001=(R1=(R1010/R/R000
21、01)1)(R(R0101/R/R00001)1)32嚴(yán)選課件（2）乘法模型X X與與Z Z無交互作用的條件為：無交互作用的條件為：R R1111/R/R0101R R1010/R/R0000等式兩邊均乘等式兩邊均乘 R R0101/R/R00 00，則，則 R R1111/R/R0000=(R=(R1010/R/R0000)(R)(R0101/R/R0000)（3 3）判斷交互作用必須說明測量效應(yīng)類型，必須說明所選）判斷交互作用必須說明測量效應(yīng)類型，必須說明所選模型的類型！模型的類型！流行病學(xué)病因研究中，多用率比效應(yīng)。多用乘法模型。流行病學(xué)病因研究中，多用率比效應(yīng)。多用乘法模型。公共衛(wèi)生防治
22、效果評估，多用率差效應(yīng)。多用加法模型。公共衛(wèi)生防治效果評估，多用率差效應(yīng)。多用加法模型。符合模型條件表明無交互，反之，有交互。符合模型條件表明無交互，反之，有交互。33嚴(yán)選課件3、識別統(tǒng)計學(xué)交互作用的一般方法識別統(tǒng)計學(xué)交互作用的一般方法因素之間是否統(tǒng)計學(xué)聯(lián)系？因素之間是否統(tǒng)計學(xué)聯(lián)系？這種聯(lián)系是否為偏倚所致？這種聯(lián)系是否為偏倚所致？分層分析，比較各層間的分層分析，比較各層間的RRRR、RDRD。如果層間。如果層間RRRR、RDRD差差別較大（經(jīng)統(tǒng)計學(xué)檢驗(yàn)）則可能存在交互作用。別較大（經(jīng)統(tǒng)計學(xué)檢驗(yàn)）則可能存在交互作用。一般多元回歸多是以乘法模型為基礎(chǔ)，對數(shù)據(jù)要求嚴(yán)格，對結(jié)果的解說也存在一定問題。3
23、4嚴(yán)選課件4.4.分析統(tǒng)計學(xué)交互作用時需注意的問題分析統(tǒng)計學(xué)交互作用時需注意的問題所選擇的測量效應(yīng)是什么？所選擇的測量效應(yīng)是什么？所選擇的模型是什么？所選擇的模型是什么？符合哪個模型就表明不存在相應(yīng)的交互作用；不符合哪個符合哪個模型就表明不存在相應(yīng)的交互作用；不符合哪個模型就表明存在相應(yīng)的交互作用。模型就表明存在相應(yīng)的交互作用。需要進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)需要進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)有統(tǒng)計交互不意味有生物學(xué)意義，下結(jié)論要慎重。有統(tǒng)計交互不意味有生物學(xué)意義，下結(jié)論要慎重。35嚴(yán)選課件4.混雜因子與效應(yīng)修正因子的區(qū)別混雜因子與效應(yīng)修正因子的區(qū)別 概念不同 性質(zhì)不同 處理的方法不同36嚴(yán)選課件概念CFCF：與所研究的暴
24、露因素和疾病都有聯(lián)系的外部與所研究的暴露因素和疾病都有聯(lián)系的外部因子，因子，暴露暴露與所研究的暴露因素和疾病都有聯(lián)系的外部與所研究的暴露因素和疾病都有聯(lián)系的外部因子，它的存在使得暴露因素和疾病之間的效應(yīng)因子，它的存在使得暴露因素和疾病之間的效應(yīng)發(fā)生真實(shí)的改變。發(fā)生真實(shí)的改變。37嚴(yán)選課件性質(zhì)CF：造成偏倚，影響結(jié)果的真實(shí)性。EM：是一種真實(shí)的效應(yīng)，與真實(shí)性無關(guān)。38嚴(yán)選課件處理的方法CF：應(yīng)盡量避免與消除。EM：應(yīng)盡量去發(fā)現(xiàn)，評價。39嚴(yán)選課件要求掌握的內(nèi)容：1、confounding factor confounding factor？confounding bias?confounding bias?2、控制混雜的主要方法控制混雜的主要方法?各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)？各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)？3 3、overmatching?overmatching?4 4、interaction?interaction?5 5、effect modifacation?effect modifacation?6 6、混雜因子與效應(yīng)修正因子的區(qū)別？、混雜因子與效應(yīng)修正因子的區(qū)別？40嚴(yán)選課件 謝謝！41嚴(yán)選課件
混雜偏倚(confounding bias)與交互作用【優(yōu)制材料】
