重叠，无显著性差异。
研究B样本较大（2000人），两组效应指标（心肌梗死风险）的95%CI较小，未发生重叠，有显著性差异。
样本越大，效应估计值的抽样误差越小（95%可信限越小），统计检验能发现的两组间效应差值越小。 样本非常大，两组间差异很小的效应值也会有统计学显著差异，但这很少有生物学或临床意义。
真实性(效度)
定义 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。
系统误差称为偏倚 来自于对象选取、测量和统计分析等的方法学缺陷，有固定方向和固定大小的误差 。
随机误差 用统计学方法来估计，增大样本含量可减少，没有固定方向和固定大小，一般呈正态分布 。 二、内部真实性
? 内部真实性（internal validity）
定义 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）
定义 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。 ? 改善措施
增加研究对象的异质性，使得研究对象的代表性范围扩大。
在实际研究时，需要综合平衡考虑 研究对象的同质性和异质性问题
第三节 研究的偏倚
1946年，Berkson做最著名的偏倚研究并给予证实，又称为Berkson偏倚。 1976年，Miettinen详细讨论了偏倚的定义，并给出分类框架,分三类 选择偏倚 信息偏倚 混杂偏倚
一、选择偏倚（selection bias） 定义
研究对象的选取过程中，由于选取方式不当，导致入选对象与未入选对象之间存在系统差异，由此造成的偏倚称为选择偏倚。例如研究对象采用志愿者，方便样本，或者研究对象的无应答或失访等。
? 描述性研究的选择偏倚
主要体现在样本对总体的代表性上
如不是采用随机抽样而是使用方便样本，或某些特定群体（志愿者、因特网利用者等）造成的外部效度（外推）受限问题。 控制方法
尽量采用随机抽样，避免样本选取的偏向
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对特定群体的结果在外推上要谨慎等 ? 分析性研究的选择偏倚
主要体现 研究对象进入、排除、不参与或失访等与研究暴露或处理因素存在关联，由此增大或减少暴露与疾病、处理与效应的关联，导致效应估计的偏倚。 控制方法
选取具体环节或已选取人群的具体特征
分析研究对象的选取是否同暴露或处理因素有关 常见选择偏倚 入院偏倚 失访偏倚 志愿者偏倚
确定有无选择偏倚的关键
把握选取环节或已入选对象，是否存在人为增大或减少研究因素与结局的关联程度
控制方法
严密掌握对象选取的各个环节，注意选取对象的代表性，增加应答和减少失访等 二、信息偏倚（information bias） 定 义
又称测量偏倚或观察偏倚，是来自于测量或资料收集方法的问题，使得获取的资料存在系统误差。由于流行病学的暴露或疾病多为分类测量，所以信息偏倚又可称为错误分类偏倚（misclassification bias）。
信息偏倚同样影响描述性研究和分析性研究的结果。 无差异性错误分类和差异性错误分类 差异性信息偏倚的两种常见类型 回忆偏倚（recall bias）
产生于研究对象记忆过去活动和暴露能力的差异。 调查者偏倚（interviewer bias）
产生于调查者对研究对象有差异性地收集信息。采取盲法，可以降低调查者偏倚。 为了减少错误分类以及改善测量的准确性，研究者们正在越来越多地使用生物学标记物（biological markers）。它们可以用来测量易感性、内暴露（实际进入体内）剂量或生物学效应（剂量）等。
三、混杂偏倚（confounding bias） 定义
是指暴露因素与疾病发生的相关(关联)程度受到其他因素的歪曲或干扰。
混杂的本来含义是“混合掺杂”( mixing together )，这里是指暴露因素对疾病的独立效应与混杂因素的效应混在一起，造成对暴露因素效应的估计偏倚。
判定原则
比较混杂因素调控前后的暴露因素效应估计值，如果存在有意义的差异，就产生了混杂偏倚。
调控的统计方法
设计阶段：标准化率、分层和多变量分析 设计阶段：配比、随机化分配或限制进入 继发关联（secondary association） 定义
是一种纯粹由混杂偏倚产生的关联
即怀疑的病因（暴露）E与疾病D并不存在因果关系，而是由于两者（E,D）有共同的原因C，E,D同C存在关联，从而继发产生E与D的关联。 直接因果关联的歪曲
如果怀疑病因E与疾病D既存在直接关联，又存在间接关联(图A)或与其他危险（保
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护）因素F存在相关(图B)，暴露E与疾病D的直接因果关联程度或方向将可能受到混杂干扰，即得到歪曲的关联估计值。
例如 静脉吸毒E与性乱F都是HIV感染D的危险因素，吸毒者易发生多性伴行为，即吸毒同HIV感染既存在直接关联（E→D）又存在间接关联（E→F→D）（图8-3,(2)），吸毒与多性伴没有确定的时间先后而呈双向相关（图8-3,(3)），多性伴F将对吸毒E与HIV感染D的直接因果关联起混杂或歪曲作用。
四、混杂偏倚的分层分析
M-H(Mantel-Haenszel)分层分析方法的步骤
– 对可能的混杂因素进行分层
– 判定层间RR或OR是否相等或相近 – 得到控制混杂后的调整RR或OR
– 再将调整RR或OR与分层前的粗RR或粗OR（cRR或cOR）进行比较
? 队列研究
(1) 累计发病率资料 (2) 发病密度资料
? 病例对照研究
（1）按可能的混杂因素吸烟分层 (2) 判定层间关联效应水平是否同质
(3) 计算综合或调整OR，并与粗OR比较 (4) 结论
?吸烟对饮酒与肺癌的关联（cOR = 3.69）有混杂作用（cOR ≠ ORMH） ?控制吸烟的混杂作用后，饮酒与肺癌无关联（= 0.6509, P＞0.25）
?注意针对ORMH的?2检验是在排除了混杂偏倚的基础上再排除随机误差，而针对cOR的?2检验是建立在没有排除混杂偏倚的基础上的
第十章 病因与因果推理 第一节 病因的概念
一、病因的定义
?从决定论因果观到概率论因果观的发展
?传统 (决定论）
一定的原因必然导致一定的结果
?现代 (概率论因果观或称广义因果律)
一定的原因只是可能而不是必然导致一定的结果
?现代流行病学的病因定义
Lilienfeld：
那些能使人群发病概率升高的因素，就可认为是病因，其中某个或多个因素不存在时，人群疾病频率就会下降。
?防治效应的原因定义
?防治实验研究 （因 果）
?研究因果关系的实验是指：在受控条件下，研究者有意改变一个或多个因素（处理），并前
瞻地确定其效应的研究。
?原因
防治实验中的处理（treatment or maneuver）使特定效应发生的概率升高 二、病因模型
?生态学模型
将机体与环境作为一个整体来考虑
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?寻找病因的条目指南
宿主病因
先天 基因 染色体 性别差异 环境病因
生物 病原体 感染动物 媒介昆虫 食入的动植物 物理 气象 地理 水质 大气污染 电离辐射 噪声 振动
三 、充分病因和必要病因
?概念
?充分病因(sufficient cause)是指有该病因存在，必定（概率为100％）导致疾病发生。 ?必要病因(necessary cause)是指有相应疾病发生，以前必定（概率为100％）有该病因存
在。
按病因是否充分或必要分类 充分且必要病因
传统因果观；几乎不存在 必要但不充分病因
传染病病原体；Vit缺乏症的Vit不足 充分但不必要病因
致死量的毒物；实际也不存在 不充分且不必要病因 吸烟——肺癌
?充分病因和必要病因的局限性
?充分病因的局限性
充分病因几乎是不存在的，牵强的例子造成病因和疾病结果几乎是一回事（因果同一），失去了因果关系的意义。
?必要病因的局限性
传染病的特定病原体为必要病因。
对于一般的慢性病，从字面或定义上，我们不可能得到“必要病因”的启示。 对某些按“病因”分类的慢性病，可知道它们的必要病因。 如“血管性痴呆”，脑血管病变就是它的必要病因。
总之，对于按某病因进行分类的疾病（包括非传染病），该病因就是它的必要病因，而正因为有该病因才被分类为该疾病。
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第二节 因果推断的逻辑方法
?假设演绎法 ?Mill准则
?因果性实验中的对照法则
一、假设演绎法
? 假设演绎法的推理过程
?因为假设H ,所以推出证据E
(演绎推理)
?因为获得证据E ,所以反推假设H
(归纳推理）
?假设演绎法的应用
假设H :乙型肝炎病毒（HBV）持续感染导致原发性肝癌（PHC）
根据该假设H，加上相关背景知识为前提，演绎地推出若干具体经验证据 E1 （肝癌病例的HBV感染率高于对照） E2 （HBV感染队列肝癌发生率高于对照） E3 （控制HBV感染后，肝癌的发生率下降）
如果证据E1，E2，E3 成立，则假设H亦获得相应强度的归纳支持。 二、Mill准则
?分类
?求同法 ?差异法 ?同异并用法 ?共变法 ?剩余法
求同法（method of agreement）
是辨别某类事件或属性的必要条件的方法 推理形式为：
事件（病例,A） 有关（暴露）因素 A,B,C -------- a,b,c A,D,E -------- a,d,e A,F,G -------- a,f,g ?? -------- ??
所以，a 是A的必要条件
求异法（method of difference）
是辨别某类事件或属性的充分条件的方法 推理形式为：
事件（对照,非A） 有关（暴露）因素 B,C -------- (a不出现),b,c D,E -------- (a不出现),d,e F,G -------- (a不出现),f,g ? --------- ??
所以，a 是A的充分条件
同异并用法（joint method of agreement and difference） 是辨别某类事件或属性的必要且充分条件的方法 推理形式为：
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