OR的置信区间及如何由置信区间求解标准差

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1、OR的置信区间及如何由置信区间求解标准差董圣杰(Dongsj)02-08-2014关于OR、lnOR及置信区间的计算????1、处理组的暴露比值=a/b，对照组的暴露比值=c/d，两组的优势比OR==????暴露非暴露合计处理组59（a）28（b）87（n1）2、OR置信区间的计算：主要有计算方法，即Miettinen法和Woolf法，其中Woolf法对照组8（c）33（d）41（n2）是Meta分析中采用的方法；先简单介绍两种方法。合计67（m1）61（m2）128（N）(1)Miettinen法：计算中要利用四个表的卡方值，计算

2、如下：标准正态分布的分位数2Z5933adbcn1/21.96221OR8.6926.07OR8.693.39,19.9326.07828abcdacbd(2)Woolf法：该法采用了对数转换，利用了正态分布的进行计算，总体OR的?的置信区间：11111111explnORZSE/2lnORSElnOR0.456abcd5928833expln8.691.960.4563.56,21.24ByDongsj02-08-14如何采用S

3、tata计算OR及其置信区间命令很简单：Woolf法计算的结果知道置信区间如何求解标准差（误）•经典统计学置信区间的计算，是通过构建枢轴量，根据枢轴量的分布获得的。ByDongsj02-08-14置信区间的求解•1、寻找一个样本X1,X2,…,Xn和θ的函数W=W(X1,X2,…,Xn;θ)，使W的分布不依赖于以及其他未知参数，称具有这种性质的函数W为枢轴量；•2、对于给定的置信水平1-，定出两个常数a,b使得PaWXX12,,...Xn;b1•从aWXX12,,...X;bn求解得到与之等价的θ的不

4、等式，其中()XX12,,,Xn和()XX12,,,Xn都是统计量，那么(),就是θ的一个置信水平为1-的置信区间。ByDongsj02-08-14知道置信区间如何求解标准差（误）•如果知道不同统计量的置信区间，求解标准差的过程是相似的，以lnOR为例，设LCI为置信区间的下限，UCI为上限，则有LCIORZlnlnSEUCIORZSE/2ln/2lnORORUCILCIZSE2/2lnORUCILCISElnOR2Z/2•以前面的例题为例，lnOR=ln(8.69)，其95%的

5、CI为(1.27，3.06)，则3.061.271.79SE0.4566lnOR21.963.92置信区间计算而得原始数据计算而得ByDongsj02-08-14关于对数的一点说明•如果a的x次方等于N（a>0，且a不等于1），那么数x叫做以a为底N的对数（logarithm），记作x=logaN，其中，a叫做对数的底数，N叫做真数，x叫做“以a为底N的对数”。通俗的讲就是求幂。对数可以大大的简化运算，特别的在统计学中对数化后，往往可以是数据具有更好的统计性质，更有利于分析和计算。在多数统计软件采用的是自然对数(Natur

6、allogarithm)，即底数a为无理数e(e=2.71828…)，软件的对应的即log()运算函数。ByDongsj02-08-14以BCG数据为例，采用R语言计算•BCG例中有原始数据，在此旨在演示如何计算，并以原始数据为参照进行对比。数据如下：•数据中的lci及uci为or置信区间的上下限，如果利用置信区间及效应值进行meta分析时，需要注意应该采用对数转换后的数据（至少在R、stata软件中是这样）。R、stata进行运算时其默认的效应值是对数转换后的，即lnOR及lnOR的标准误（这一点尤为重要）。ByDongsj02-

7、08-14RCode•dat=read.csv(“c:/bcg.csv”)•attach(dat)•lnlci=log(lci)•lnuci=log(uci)•se=(lnuci-lnlci)/3.92•lnor=log(or)•library(metafor)•res=rma(yi=lnor,sei=se,method=“FE”)•res2=rma(measure=“OR”,ai=a,bi=b,ci=c,di=d,data=dat,method=“FE”)ByDongsj02-08-14Results置信区间计算而得原始数据计算而

8、得ByDongsj02-08-14来几张图看看。。。forest(res,slab=paste(authors),transf=exp,refline=1,alim=c(0,2),steps=5,xlim=c(-2,3.5),main