现况调查的基本统计分析策略

观察性研究主要包括横截面研究、病例对照研究、队列研究。其中，横截面研究这一研究设计类型中，最常见的是现况调查。

现况调查（Prevalence Survey），又称现患调查或横断面调查（Cross-Sectional Survey）:采用一时性调查方法，获得某地某人群在某一时点上关于某种疾病及有关因素（流行病学称之为暴露因素）分布的信息，并查明疾病与有关因素之间的相关性。

现况调查是一类非常常见的研究，研究者通过抽样调查的方式，获得人群的信息，基于统计学方法，描述人群的健康现况，分析暴露因素与结局的相关性。

根据上述的研究目的，一般现况调查需要借助多种形式的统计分析方法。

实例分析

我以下题目为例介绍现况调查的基本统计分析策略

浙江中医药大学本科实习护生患者安全感知现状与自主学习能力的相关性研究

研究目的：了解本科实习护生患者安全感知和自主学习能力现状，并分析两者的相关性。

抽样方式：整群随机抽样毕业实习的本科护理学生学生279名。

研究结局：护理生的患者安全感知。测量工具：H-PEPSS量表，量表总分为17个条目之和（0-85分），包括两个维度，得分越高表明护生对患者安全感知程度越高。

暴露因素：自主学习能力。测量工具：护理学专业学生自主学习能力量表，共28个条目，包括3个维度：自我管理能力（10个条目）、信息能力（11个条目）、学习合作能力（7个条目）（28-140分），得分越高表明护生自主学习能力越强。

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案情分析

该研究作为抽样调查，研究目的包括了解总体人群现况和探讨暴露因素和结局的相关性（重点是相关性）。

关键的问题是研究结局是什么？暴露因素是是什么？数据是什么类型?

研究结局是患者安全感知，它是定量数据。暴露因素--自主学习能力，也是定量数据。因此，研究探讨的是定量数据与定量数据的相关性，甚至因果关系。

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统计策略

如何分析现况？一般情况下，现况调查的统计分析有以下几部分内容：

第一，描述样本人群的特征。这一步即为描述统计学，即计算样本人群的均数、标准差、中位数、四分位数间距、绝对数、率或者构成比。这一步同实验性研究的统计描述方法一致。

第二，参数估计。这是现况调查十分关键的一步。现况调查主要目的之一便是估计总体参数。既然如此，必须要根据样本的特征计算总体参数的置信区间。置信区间估计，可分为定量数据的总体均数置信区间估计和率的置信区间估计。本公众号先前已对率的置信区间估计做了介绍（总体率的95%置信区间估计基本方法和软件操作）

第三，差异性比较。流行病学疾病现况分析存在着一个概念：三间分布，意味着要在空间、时间、和人间描述健康状况。因此一般情况下，现况调查会开展不同人群的健康结局的统计描述和不同人群的健康结局的差异性比较。

在本系列的统计课程中，我已经介绍了实验性研究的实验组和对照组的差异性分析方法， 包括t检验、卡方、F检验等。现况调查的差异性研究，一般应该采用什么方法呢？也是t检验、卡方、F检验、秩和检验！

不同的是，实验性研究的差异性结果，往往可以认定干预因素与结局的存在着因果关系，可以认为差异是干预措施带来的。而观察性研究的差异性分析结果，只能认为是两组人群是有差异的，但不能认定暴露因素与结局变量的因果关系成立！

换言之，由于差异即相关的特点，观察性研究的差异性结果只能意味着相关暴露因素与结局存在着统计学上的相关性，而实验性研究的差异，往往意味着干预因素与结局不仅相关，而且存在着因果关系。

第四、简单关联性分析

除了从差异性分析角度探讨变量与变量的相关性，统计分析策略方面，我们往往借助更多的方法探讨变量与变量的相关性。

更多的关联性方法包括线性相关分析、秩相关分析和简单回归分析。其中，线性相关分析和秩相关分析是研究变量相关性的重要补充，因为t检验、F检验和卡方检验，无法去分析定量变量与定量变量的相关性！（我将在接下来一讲介绍线性相关分析和秩相关分析）

回归分析，是关联性分析方法的高级方法。回归分析常见包括线性回归、logistic回归、Cox回归分析、Poisson回归等。当探讨暴露因素与结局变量两个变量相关时，回归分析结果与t检验一致、与F检验一致、与卡方检验一致，与线性相关分析结果一致。具体可以关注公众号推文（两组均数比较，可以用方差分析吗？谈谈结果一样的那些统计方法。）

差异即相关！

因此，第三步差异性分析结果，和第四步的两个变量的回归分析（单因素回归）结果一致。因此现况调查统计分析时，一般情况下不会在统计报告中同时呈现这两步的结果，推荐呈现差异性分析结果。

第五，多因素回归分析

第三步差异性与第四步的关联性分析探讨的是两个变量的相关性。但由于观察性研究暴露组和对照组分组不均衡的特点（非随机分组），这种简单的两个变量的统计学的关联分析，无法克服偏倚，特别是混杂偏倚，因此无法证明暴露因素是影响结局发生的因子。

解决的方案之一便是在简单回归分析基础上，开展多因素回归分析。多因素回归可以帮助控制其它干扰因素，从而更为科学地探讨暴露因素与结局的因果关系，研究暴露因素对结局的影响及影响程度。

总的来说，现况调查基本的统计策略便是，统计描述、总体置信区间估计、差异性比较、简单关联性分析、多因素回归分析。

上述5部分策略，并非需要面面俱到。一般而言，根据现况调查不同的目的，统计分析会有倾向性。当侧重于估计总体时，总体置信区间估计与差异性比较内容在统计报告中会重点阐述；当探讨关联性时，则差异性比较和回归分析会是重要内容。

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实例分析

浙江中医药大学本科实习护生患者安全感知现状与自主学习能力的相关性研究

首先，描述样本特征、估计总体置信区间

279名护生护生患者安全感知总分71.42±10.91分(95%CI 70.14-72.71) ，各维度得分分别为组织环境相关感知维度41.9±6.60分(95%CI 41.12-42.27)、自身相关感知维度29.52±4.54分(95%CI 28.99-30.06)。

279名护生自主学习能力总分为87.17±7.57分(95%CI 86.22-88.06)，各维度得分分别为信息能力34.6±4.05分(95%CI 34.13-35.08)、自我管理能力32.03±3.32 分(95%CI 31.63-32.42)、学习合作能力20.54±2.71分(95%CI 20.22-20.86）。

接着，探讨不同人群的差异性

不同人群的患者安全感知差异性比较。分组比较，定量数据，一般采用t检验、F检验或者秩和检验。由于数据偏态分布，因此采用秩和检验。

作者额外还开展了自主学习能力均分与全国及东部地区护理专业学生常模均分的比较。

然后，利用相关分析分析进行简单关联性分析。由于自主学习能力得分与患者安全感知得分均为定量数据，无法用差异性方法进行探讨，因此采用线性相关分析的方法探讨自主学习能力各维度得分与患者安全感知及各维度得分之间的关联性。

作者并未采用简单回归分析的方法探讨各个变量（性别、年龄、生源地、是否独生子女）与患者安全感知得分的关系，否则将与上表差异性分析结果重复。

最后，多因素回归分析。因素回归研究影响因素，最常见的方式是纳入差异性分析与关联性分析具有统计学意义的自变量开展多因素回归。因此，作者纳入了自主学习能力三个子维度和差异性分析中有统计学意义的变量（实习科室数量）作为自变量构建多因素线性回归模型，分析自主学习能力三个子维度对结果的影响。

上述就是该论文的基本分析过程。最后提醒一句，我挑选本篇论文作为示例，并不是该文章研究设计与分析方法有多么优秀，而是其统计分析思路是现况调查常见的模式，值得拿来作为案例进行介绍。

特别注意

目前非常普遍的现象是，现况调查正在被不正确地应用。为此，我介绍几点注意事项：

1.以估计总体为主要目的的现况调查，必须强调抽样的代表性问题。现况调查在研究设计时，必须要采用合适的抽样调查，获得代表性的有样本。特别是估计总体的现况调查，如果缺乏科学的抽样，研究结论没有任何价值。所以，不推荐随意、随便调查来开展现况调查。

2.现况调查必须要有相应的样本量计算方式，以获得可靠的结论。本公众号将与近期推出现况调查样本量的计算方式，欢迎关注。

3.现况调查的因果关联性分析，往往是探索性的研究，结论侧重于相关而不是因果。现况调查经常地应用线性回归、logistic回归构建多因素回归，探讨影响因素。但诸位一定谨慎下“影响、因果”的结论。因为现况调查暴露因素与结局数据是同一个时间点调查获得，其因果关系很难理清。因此，现况调查一般结论侧重于说暴露因素与结局相关性，而不是因果关系。一般流行病学研究认为现况调查可以因果关系提供线索，但无法证明因果。建议诸位撰写现况调查论文，在讨论与结论指出“该研究为现况调查，研究因素与结论的关系是探索性的，其因果关系需要进一步通过前瞻性研究予以确认。”

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