一些常见的统计错误（三）率、构成比、相对数 傻傻分不清楚？
相对数作为最为常用的一个指标，它是指两个互相联系的量之比，表示相对大小。然而根据其分子和分母的关系，以及表达的意义，其实相对数包括率、构成比和相对数这三种，有着不同的适用条件和意义。但是您真的能区分清楚吗？
1.率
意义：表示某事件发生的强度或频率
计算公式：（1）某事件实际发生的频数/某事件总的个数 * 比例系数（频率）
（2）某事件发生的频次/某事件总的频次 * 比例系数 （强度）
常见的比例系数为100%，1000‰，1万/1万，10万/10万等
常见的指标：发病率、死亡率、医院感染发病频次等
2.构成比
意义：某事物内部各个组成部分所占的比重
计算公式：某事物组成部分的个体数/某事物总体数 * 100%
常见指标：送检率、检出率、病死率、耐药率等
3.相对数
意义：任何两个相关联的变量之比
计算公式：事件A/事件B
常见指标： 性别比、相对危险度、变异系数等
率
构成比
相对数
分子
频率/频次
单个构成例数
事件A
分母
总体数/频次
总体数
事件B
是否同质
同一性质
同一性质
可不相同
系数
100%、1000‰、1万/1万等
100% 无
特点
某事物发展趋势或水平
之和为100%，各部分互相影响
没有实际意义
意义
某现象发生频率或强度
比重或分布
两个数之比
本帖最后由 御剑迎风 于 2017-8-24 09:18 编辑
光看定义，大家可能还无法区分他们，下面将以具体例子来讲一下：
（1）率
例： 某医院的院内感染调查中，300例患共观察9900人日（例均33.0日），其中有16例在医院内发生感染，则他们的感染率和感染强度分别为：
院内感染率=16/300*100%=5.33%
院内感染强度=16/9900*1000/1000=0.016人/1000人日
5.33%表示100例患者中可能有5.33例患者在医院获得感染，这是获得感染的可能性
0.16人/100人日意味着每100例患者平均每天有0.16例在医院获得感染，表示获得感染的强度
（2）构成比
例：某医院某年共收到100例微生物标本，其中肺炎克雷伯菌40例，大肠埃希菌30例，金黄色葡萄球菌30例，药敏试验结果显示对抗生素敏感的例数分别为16例、9例、6例，则三个细菌的送检构成比和各自耐药率分别为：
肺炎克雷伯菌送检构成比=40/（40+30+30）*100=40%
大肠埃希菌送检构成比=30/（40+30+30）*100=30%
金黄色葡萄球菌送检构成比=30/（40+30+30）*100=30%
肺炎克雷伯菌耐药率=(40-16)/40*100=60%
大肠埃希菌耐药率=(30-9)/30*100=70%
金黄色葡萄球菌耐药率=(30-6)/80*100=80%
耐药菌中肺炎克雷伯菌比例=24/（24+21+24）*100=34.78%
耐药菌中大肠埃希菌比例=21/（24+21+24）*100=30.44%
耐药菌中金黄色葡萄球菌比例=24/（24+21+24）*100=34.78%
虽然咱们使用的很多指标名称中，如送检率、耐药率、病死率等等，虽然都有“率”这个字，但很多时候却是构成比概念，这个在计算阶段一定不要搞混，否则后续统计工作很难进行
（3）相对比
例：男性：女性=31:64 变异系数=标准差：平均数等等它没有实际意义，只是相对的反应两者的大小
本帖最后由 御剑迎风 于 2017-8-24 09:47 编辑
为什么特别要强调率和构成比的差异呢？
这是因为率和构成比进行统计分析的时候，方法完全不同。
如例1中，院内感染强度为0.016人/1000人日，若经过一段时间干预后，院内感染强度降低为0.008人/1000人日，虽然从数值上看是显著减半，但统计时却需要使用Poisson回归来进行统计检验
例2中，想比较肺炎克雷伯菌的耐药率和大肠埃希菌的耐药率是否有所不同，就需要进行卡方检验
但若想比较A年和B年 三个细菌送检构成是否有差异，如下表
A年
B年
肺炎克雷伯菌
40 70
大肠埃希菌
30 50
金黄色葡萄球菌
30 60
这个时候，就需要用2*C表统计分析
学过统计学后，可能理解起来好一点。 学习了，构成比和相对数更明白了。 2-3楼一定更精彩的，持续等待...... 谢谢分享，学习到新知识 率、构成比的误用比较常见 看了老师的分享，对此明白了许多！
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