Cochran–Mantel–Haenszel 检验
| 命令: | 统计 交叉表Cochran–Mantel–Haenszel 检验 |
|---|
Cochran–Mantel–Haenszel 检验计算考虑混杂因素后的比值比。
该检验为混杂因素的每个水平建立一系列表示危险因素与结局关系的 2x2 表，并计算各层（即混杂因素的亚组或水平）比值比的加权平均值。
如何输入数据
对于每个个案，在数据表的一行中输入结局、组和因子。
示例（改编自 https://sphweb.bumc.bu.edu/）：
数据
| A | B | C | D | E | |
|---|---|---|---|---|---|
| Case | CVD | Obese | AgeGroup | ||
| 1 | 1 | 0 | No | 2 | |
| 2 | 2 | 1 | No | 2 | |
| 3 | 3 | 0 | Yes | 2 | |
| 4 | 4 | 0 | No | 1 | |
| 5 | 5 | 0 | No | 1 | |
| 6 | 6 | 0 | No | 2 | |
| 7 | 7 | 0 | Yes | 1 | |
| 8 | 8 | 0 | Yes | 2 | |
| 9 | 9 | 0 | No | 1 | |
| 10 | 10 | 0 | No | 1 | |
| 11 | 11 | 0 | Yes | 2 |
结局变量为 CVD，组变量为 Obese，因子变量为 AgeGroup。
所需输入
- 结果：结局变量必须是二分类变量，只能包含编码为 0 或 1 的数据。如果数据编码不同，可以使用定义状态工具对数据重新编码。
- 组：选择包含识别两个组（例如治疗组和对照组、肥胖和非肥胖等）的代码的变量。
- 因子：分类混杂因素（例如年龄组）。
- 筛选条件：（可选）如果只想在分析中包含所选个案亚组，请输入数据筛选条件。
结果
Cochran–Mantel–Haenszel 检验
结果 | CVD |
|---|---|
组 | Obese |
因子 | AgeGroup |
Obese - 暴露组：
AgeGroup | Obese: | No | Yes | 比值比 | 95% CI | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
CVD: | 0 | 1 | 0 | 1 | |||
1 | 465 | 35 | 90 | 10 | 1.4762 | 0.7056至3.0883 | |
2 | 175 | 25 | 164 | 36 | 1.5366 | 0.8839至2.6712 | |
个案总数 | 640 | 60 | 254 | 46 | 1000 | ||
Cochran–Mantel–Haenszel 比值比
比值比 | 1.5161 |
|---|---|
95% CI | 0.9739至2.3602 |
卡方 | 3.41376 |
DF | 1 |
P | 0.06466 |
比值比同质性
| 卡方 | DF | P |
|---|---|---|---|
Breslow–Day | 0.007282 | 1 | 0.93200 |
Breslow-Day-Tarone | 0.007260 | 1 | 0.93210 |
  |
MedCalc 报告每一层的比值比及其 95% 置信区间。
然后报告混杂因素各层比值比的加权平均值（合并比值比）及其 95% 置信区间，以及
比值比的同质性检验
MedCalc 还对各层比值比的同质性进行 Breslow–Day 检验和 Breslow–Day–Tarone 检验。
这些检验的零假设是各层的比值比相等。如果 P 小于 0.05，则必须拒绝比值比同质的假设。
要使同质性检验有效，各层的样本量必须足够大。