置信区很重要。 无论是均数、中位数、率的置信区间，都应该在统计分析结果中强化。均数的置信区间一般的统计分析软件都可方便计算。比如SPSS软件，统计描述时会给出均数的95置信区间，t检验时会给出均数差值的95置信区间。率的置信区间，我们在之前一篇推文已经介绍过：小技巧！如何用SPSS计算率的置信区间 那么如果是偏态分布，采用中位数描述和非参数秩和检验，如何估计中位数差值的置信区间呢？答案是：HodgesLehmann估计法或bootstrap估计法。 SPSS能否操作呢？能！现在，本文结合一篇临床试验论文来探讨下如何利用SPSS和R语言基于HodgesLehmann法开展中位数差值的置信区间估计。 案例所采用的文章是2019年9月5日发表在《新英格兰医学杂志》的一篇临床试验论文。它大多数定量指标差值的置信区间采用HodgesLehmann法估计得到。 本临床试验介绍 肺泡蛋白沉积症是一种以肺泡中表面活性剂异常积聚为特征的疾病。大多数病例是自身免疫性的，并且与抗粒细胞巨噬细胞集落刺激因子（GMCSF）的自身抗体有关，该自身抗体可防止肺泡巨噬细胞清除肺表面活性物质。一项开放标签的2期研究显示吸入重组人GMCSF对严重肺泡蛋白沉积症患者有一定疗效；然而，轻度至中度疾病患者的疗效尚不清楚。 为此，研究人员进行了一项双盲、安慰剂对照试验。64例自身免疫性肺病患者肺泡蛋白沉积症每日吸入重组人GMCSF（sargramostim），剂量为125g，每日两次，共7天，隔周一次，共24周，或安慰剂治疗，这些患者当呼吸环境空气低于70毫米汞柱（或症状患者amp；lt；75毫米汞柱）时，记录了动脉氧分压（Pao2）。排除患有严重肺泡蛋白沉积症（Pao2amp；lt；50mmHg）的患者，以避免被指定接受安慰剂治疗的患者可能加剧该疾病。该研究的主要终点是基线和第25周之间的肺泡血氧梯度的变化。 一句话：RCT研究，患者共64例，随机分为两组，比较重组人GMCSF与安慰剂组肺泡血氧梯度的变化。 结果发现，GMCSF组（33例患者）的平均（SD）肺泡血氧梯度变化明显好于安慰剂组（30例）（平均从基线变化为4。509。03mmHgvs。0。1710。50mmHg；P0。02）。CT扫描肺野密度的基线和第25周之间的变化在GMCSF组中也更好（组间差异为36。0895置信区间为61。58至6。99，使用MannWhitneyU检验和HodgesLehmann估计伪中位数的置信区间）。GMCSF组6例患者和安慰剂组3例患者出现严重不良事件。 主要结局指标基本为正态分布 其中一个次要结局指标CT密度，偏态分布 该研究统计描述采用均数加减标准差，差异性比较采用两样本秩和检验，置信区间采用HodgesLehmann估计法估计 文章最后结论是：在这项随机对照试验中，吸入重组人GMCSF与动脉氧张力实验室结果改善相关，但未发现临床益处。 本案例的主要统计学方法 1。统计描述 Numericalresultsarepresentedasmeans（SD）ormedianswithinterquartileranges。 2。两组数据的比较 TheMannWhitneyUtestwasusedtoassessthedifferencebetween thetwogroups，andthesigntestwasusedtoassessthedifferencesfrombaselinetoweek25withineachgroup。 Forcategoricalendpoints，thedatawerecomparedwiththeuseofeitherthechisquaretestorFisher’sexacttest。Forcontinuousvariables，themedianswerecomparedwithaMannWhitneyUtest。 3。关于P值 ThePvaluewastwosidedandusedfortheprimaryendpointonly。APvalueoflessthan0。05wasconsideredtoindicatestatisticalsignificance。 郑老师：从统计分析来看，作者直接采用MannWhitneyUtest方法进行分析，这个方法即两样本秩和检验。有些人好奇了，那么正态分布的怎么办？结局指标既有正态分布，又有偏态分布，是不是要t检验和秩和检验结合呢？其实也大可不必，因为秩和检验即可以用于正态分布数据比较，也可以用于偏态分布数据比较，为了统一用一种方法，研究人员干脆就统一用了两样本秩和检验。 统计方法还采用了比如混合效应模型来提供支持性的数据，这里不再做介绍。方法里面未提及置信区间的估计，作者在结果的表和论文的摘要中提到了置信区间估计的方法apseudomediandifferencecalculatedwiththeuseoftheHodgesLehmannestimatebasedontheMannWhitneyUtest 利用SPSS计算中位数差值置信区间 SPSS如何进行中位数差值置信区间估计呢？我们以下案例为例，进行HodgesLehmann估计。该方法就镶嵌在两样本秩和检验的SPSS操作界面之中。 某研究者将小鼠随机分为两组，观察局部加热治疗小鼠移植肿瘤的疗效，以生存时间（日）作为观察指标，实验结果见下表，试检验两组小鼠生存日数有无差别？ 局部加热组：10，12，15，15，15，16，20，2330，40 空白对照组：2，3，3，3，4，4，4，6，9，11，12，14 HodgesLehmann法的界面：它在SPSS的非参数检验方法中。 首先，非参数检验，在字段界面，设置检验变量（生产日期）和分组变量（分组） 然后，在设置界面中，定制检验，选择曼惠特尼（即两样本秩和检验），界面底部选择霍奇斯莱曼估算（即HodgesLehmann）计算置信区间。 最后得到，中位数差值的置信区间了！首先，展现给我们的是一个总表，，是秩和检验的P值。 接着，双击总表，得到下图后，选择下图左侧底部置信区间汇总视图，即可 最后，基于秩和检验的得到中位数差值置信区间估计值，95CI为7。0018。00。 利用R语言计算中位数差值置信区间 数据从SPSS导入 library（foreign）利用foreign直接将数据库从SPSS中导入 e3read。spss（rat。sav）读取数据集， e3amp；lt；as。data。frame（e3） str（e3）浏览变量 is。factor（e3group）group变量是因子吗？ is。numeric（e3time）group变量是数值吗？ 秩和检验和置信区间估计 wilcox。test（timegroup，datae3，mu0，exactF， pairedFALSE，conf。intT，conf。level0。95） 参考文献： RyushiTazawa，etal。InhaledGMCSFforPulmonaryAlveolarProteinosis。NEJM。2019。 另外有两篇中文的翻译，也探讨了中位数差别的置信区间，有兴趣可以看看 http：kuaibao。qq。coms20190902AZPJJ200 https：xw。qq。comcmsid20181213A0A7PL00 本文毕，更多基于论文的案例解读请点击下方统计技巧。 meta分析 R语言 真实世界研究 统计技巧
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