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其95%的可信区间为： ARR±u?SE= (ARR－u?SE ，ARR＋u?SE) = (0.13－1.96×0.049，0.13＋1.96×0.049) = (3.4%，22.6%) 该治愈率的95%的可信区间为(3.4%，22.6%)。 8．ARR及可信区间 9．ARI 绝对危险度增加率(absolute risk increase，ARI)，即试验组中某不利结果发生率EERb与对照组某不利结果发生率CERb的差值，不利结果（bad outcomes）如：死亡、复发、无效等，其计算公式为 : ARI =|EERb－CERb| 该指标可反映采用试验因素处理后，患者的不利结果增加的绝对值。 绝对受益增加率(absolute benefit increase，ABI)，即试验组中某有益结果发生率EERg与对照组某有益结果发生率CERg的差值，有益结果（good outcomes）如：治愈、显效、有效等，其计算公式为： ABI=|EERg-CERg| 该指标可反映采用试验因素处理后，患者的有益结果增加的绝对值。 10 ．ABI 11．NNT、NNH及可信区间 NNT(the number needed to treat)的临床含义为：对病人采用某种防治措施处理，得到一例有利结果需要防治的病例数（the number of patients who need to be treated to achieve one additional favorable outcome，NNT）。其计算公式为： NNT=1/|CER-EER|=1/ARR 从公式可见，NNT的值越小，该防治效果就越好，其临床意义也就越大。 NNT的95%的可信区间，由于无法计算NNT的标准误，但NNT= 1/ARR，故NNT的95%的可信区间的计算可利用ARR的95%的可信区间来计算。 NNT95%可信区间的下限： 1/ARR的上限值 NNT95%可信区间的上限： 1/ARR的下限值 例如某试验的ARR的95%CI为3.4%～22.6%，其NNT的95%CI下限为：1/22.6%=4.4；上限为：1/3.4%=29.4，即4.4～29.4。 11．NNT、NNH及可信区间 12．NNH NNH的临床含义为：对病人采用某种防治措施处理，出现一例副作用需要处理的病例数(the number needed to harm one more patients from the therapy，NNH)。其计算式为： NNH = 1/ARI 从公式可见，NNH的值越小，某治疗措施引起的副反应就越大。 13．LHH LHH，防治性措施受益与危害的似然比（likelihood of being helped vs. harmed, LHH），其计算公式为： LHH=NNH/NNT 该指标反映了防治措施给受试者带来的受益与危害的比例，LHH1，利大于敝，反之，LHH1时，敝大于利。 WMD(加权均数差) SMD(标准化均数差) 数值资料的指标 1. WMD 加权均数差 (WMD, Weighted Mean Difference) 某个研究的两均数差d 可按下式计算: 1. WMD 两均数差d-的方差Var(d)，可按下式计算： 1. WMD 从公式可见，加权均数差(Weighted Mean Difference, WMD) 即为两均数的差值。 该指标以试验原有的测量单位，真实地反映了试验效应，消除了绝对值大小对结果的影响，在实际应用时，该指标容易被理解和解释。 2. SMD 标准化均数差 (Standardised Mean Difference, SMD) 某个研究的标准化均数差d，可按下式计算： 2. SMD 标准化均数差d的方差Var(d)，可按下式计算： 2. SMD SMD可简单地理解为两均数的差值再除以合并标准差的商，它不仅消除了某研究的绝对值大小的影响，还消除了测量单位对结果的影响。因此，该指标尤其适用于单位不同或均数相差较大的数值资料分析。 但是，标准化均数差(SMD)是一个没有单位的值，因而，对SMD分析的结果解释要慎重。 结束语 成功之路在脚下延伸 科学需要铺垫与积累 * 循证医学中的常用统计指标 寇长贵 流行病与卫生统计学教研室 主要内容 概述 分类资料的指标 数值资料的指标 本ppt 主要以四川大学华西医院刘关键教授的课件为参考。 数据资料可分为数值资料（计量）和分类资料（计数和等级）两大类。统计指标因而也分为数值资料指标