中医药研究文章再发国际顶刊!我今天来聊聊多组两两比较的统计学方法
⭐发布日期:2024年10月09日 | 来源:萌果乐园
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之前我们对我国学者的一篇发表在顶级期刊《Annals of Internal Medicine》(医学一区top,IF=19.6)的一篇中医药临床试验文章进行了解读,同时对其统计学方法展开论述!
该研究是一项为期 24 周的多中心随机对照临床试验,研究团队在四川、贵州、陕西、山西设立4个临床分中心,纳入716例慢性颈痛患者,随机分为高敏化穴(HSA)组、低敏化穴(LSA)组、假穴(SA)组和等待治疗(WL)组。评价针刺治疗颈部慢性疼痛的效果,结局指标为颈部疼痛视觉模拟量表 (VAS) 评分 。
现在我们把它做成一个系列进行解读:
1、 医学院那就统计学方法约复杂越好
2、 多组比较时多重比较应该如何控制假阳性问题?
3、多组研究设计样本量如何计算?
(关注“医学论文与统计分析”公z号回复 “ pdf” 即可获得文献PDF等资料)
在这篇文章中,我讨论多重比较如何控制假阳性。
今天从三个方面详细说说!
1、什么情况下需要进行两两比较?
2、如何进行两两比较?每两组都要比吗?
3、多重比较,如何控制假阳性错误?
1.什么情况下需要进行两两比较?
在医学研究中,方差分析,卡方检验,秩和检验等方法都会碰到多组数据的比较,多组数据比较紧跟着的是两两比较,这是我们最熟知的。
但不只这个,在医学研究上可以包括以下几类:
1)多组数据两两比较
2)多个结局指标比较
3)临床试验的期中分析(2次,3次期中分析)
4)亚组比较(多个人群)
2.如何进行两两比较?每两组都要比吗?
不同情况下,对于两两比较的设计并不相同,是不是多重比较中,每两个都要进行两两比较呢?很显然,并不是这样!
多重比较并不一定要对每一对组别都进行两两比较。在实际应用中,这取决于你的研究设计和具体需求。
- 如果你只关心特定的几个成对组合,那么就只需要对这些感兴趣的组合进行比较。例如,其他组别都只与对照组进行两两比较;或者你对两个干预组之间是否有差异更感兴趣。
- 如果你的目标是检测所有组别之间是否存在显著差异,那么确实需要对每一对组别都进行比较,进行全面的两两比较。
但是,超过4组数据多重比较时,不要全部进行两两比较(全部两两比较要进行10次。此时,你想要某一个感兴趣的比较出现阳性结果会很难)。
比如,4组比较,我感兴趣的是1 和 4组有没有差别,但是如果采用全部两两比较时,很难得到1 和 4的差别,因为单次比较的P要小于0.005才有统计学意义。那么怎么办呢?
这时,可以挑选若干组进行比较,采用α分割法控制假阳性错误。比如,4组比较,我就比较1 vs 4,1 vs 3,那么比较两次α=0.05/2=0.025, 即这个时候可以采用t检验,当P<0.025便具有统计学意义。
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★注意:这种挑选比较的方式,必须在数据分析之前,甚至在科研设计之前,就是必须先设定好,而不是谁有阳性就挑选谁!
3.多重比较,如何控制假阳性错误
临床研究中的多重性(multiplicity)是指在一项完整的研究中,需要经过不止一次统计推断(多重检验)对研究结论做出决策的相关问题。那么就可能会增加假阳性错误的概率,导致I类错误膨胀。
例如,若进行 10 个检验,当无差异假设均为真时,此时假阳性的概率高达 40%
所以,控制假阳性错误显得尤为重要,我们简单介绍几个常用方法:
(1)平行策略多重性调整方法——Bonferroni方法
郑老师:它是保守的方法,但是我还是蛮喜欢用,实际上临床研究很认可。
(2)序贯策略多重性调整方法——Holm 递减方法
(3)序贯策略多重性调整方法——Hochberg递增方法
(4)序贯策略多重性调整方法——固定顺序的检验方法
(5)序贯策略多重性调整方法——回退法
方法介绍我就不过多赘述了,以上可参见本公众号同名视频号中【第9期 临床试验假阳性问题的统计学考虑】。
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4. 本案例的多重比较方法
我们所参考的这篇中医药临床试验文章,考虑到多重比较,利用Bonferroni校正(校正P值为0.017)对两两比较进行了校正。
为什么?在本案例中,四组数据的比较如果全部两两比较,需要比较6次,若采用Bonferroni法分割时α=0.008,这显然不利用分析结果,而且干了一些不是研究目的的事情,不仅画蛇添足而且对我们想要评价的主要目的产生严重的影响。
该研究其实想探讨的几个关键比较,所以α/3=0.017,再这样的研究目的下,一般只能讨论高敏化穴相对于其它三组有没有差异,但这样的话,其实没法提供低敏化穴相对假针组、等待组的差异性数据。
The modified intention-to-treat population included 683 participants. The mean baseline VAS was 50.36, 50.10, 49.24, and 49.16 for HSA, LSA, SA, and WL, respectively. Compared with a mean baseline to week 4 change of 12.16 in the HSA group, the mean changes were 10.19 in the LSA group(net difference [ND], 1.97 [95% CI, 5.03 to 1.09]), 6.11 in the SA group (ND, 6.05 [CI, 9.10 to 3.00]), and 2.24 in the WL group (ND, 9.93 [CI, 12.95 to 6.90]).
不过呢,老郑看它具体分析内容,似乎有那么点值得争议的地方,或者多余的内容,有兴趣的朋友可以看看原文。
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闲来郑语
其实,不是所有医学研究多重比较都要控制假阳性。
医学研究,有随机对照研究,也有观察性研究,多组比较实际上大多数都不用控制,尤其是观察性研究,因为观察性研究绝大多数是探索性的研究。
只有验证性的随机对照研究才需要,比如3期临床试验。其他的探索性研究,很多临床大夫发起的临床试验,都可以不用控制。
但你得加一句:我的结果是探索性的结果,而不是验证性的。
我们将继续推出统计学细节讲解,继续介绍这篇文章的统计学方法,说到多组比较,你知道临床试验多组比较样本量怎么计算吗?
下一期,我们来一起探讨,敬请关注。
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汤姆·班尼特
2秒前:09]), 6.
IP:11.82.3.*
海莉·清子
4秒前:什么情况下需要进行两两比较?
IP:71.45.6.*
Cassandra
1秒前:其他的探索性研究,很多临床大夫发起的临床试验,都可以不用控制。
IP:64.26.1.*