一些常见的统计错误（三）率、构成比、相对数 傻傻分不清楚？

御剑迎风

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

御剑迎风

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

御剑迎风

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

趴𒀱菜

学过统计学后，可能理解起来好一点。

yage

学习了，构成比和相对数更明白了。   

ICBC

2-3楼一定更精彩的，持续等待......

guoli2008

谢谢分享，学习到新知识

tracy

率、构成比的误用比较常见                 

lyluoxiuhua

看了老师的分享，对此明白了许多！