医学的研究方法(2)
二、比较成组的人而不比较个人
我们比较的是两组人而不拿个人同个人作比较。这样做的理由很简单，因为个人没有代表性，不是比较的好对象。一个不讲卫生的人，也许一生也没有患过伤寒、痢疾，并且寿命还很长。但这个人并不能代表所有不讲卫生的人。一个讲卫生的人健康状况和寿命也许恰恰相反。这没有什么奇怪，因为生物界的个体差异是经常出现的现象。
临床医学也有同样情况。看到一个发高烧的急性病人服药后体温迅速下降了，能下什么结论呢？能说所给的药有退烧的特效吗？不，不能；什么结论也下不了。服药后的病人退热是事实，但能否说所服的药同病人的退烧有因果关系呢？根据一例或少数几例的现象归纳成结论，不是明智的。当然我们并不反对任何一例的记录，我们只是说从一例或少数几例归纳为一般性结论是很不妥当的。另有一种情况，也要考虑到。如果有人发明一种药能把色盲治好(必须是的的确确的治好)，我们将给以极大的注意，如果再试仍同样有效，不需要很多例就可以下结论。这并不违背统计学的原则。
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一般说来，无论在预防医学还是临床医学上，我们总是用成组的人(多数人)进行比较的。
拿1972年上海皮炎大流行的事例来说。皮肤科专家不能从皮炎症状判断皮炎的病因。我们也不能从个别病人的调查说明流行的起因。我们把一个大造船厂的工人和职员按工种职别分组，调查各组的皮炎罹患率。我们发现除电焊工组外，各组的皮炎罹患率没有显著差异。只有电焊工组皮炎罹患率显著低于别组。在随机抽查的各工种900名男工人中，皮炎罹患率为53%，而86名电焊男工人中则为34%，差异显著(P<0.01)。我们受到这项调查分析结果的启示，做了更多的调查，最后给我们把皮炎的病因查出来了。
启东县的肝癌流行因素也是根据同样的比较原则搞清楚了的。我们把流行地区的居民按饮水的不同来源分组，调查各组年平均肝癌发病率并作比较。举启东县1971~1972年数据为例：
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井水与沟水、河水饮用者的肝癌发病率的不同，一见即明。即使有少数几个肝癌病人是饮井水者在调查时被漏掉，亦不足影响启东县肝癌致病因素在沟水这一结论的做出(另有其他有力的调查证据，从略)。
当今举世皆知吸烟与肺癌有关，这是Doll和Hill二人采用分组比较法推导出来的。
分组比较的方法早在 1854年伦敦霍乱大流行时，Snow即用来阐明当时霍乱的病因在水。Snow是流行病学的先行者，但当时霍乱孤菌尚未被发现，Snow说不出污水里的什么东西是霍乱的病因。
现代的医疗效果评价，用的也是成组比较的方法。所用的技术种类不同，原则则相同。因为人类对疾病或药物的反应各不同，有时差异极大，只有将受不同方法治疗者分组比较，才有可能得出结论。
三、组的大小和误差
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常常听见有人问：“比较两种药物的疗效，需要试多少人？”；“考核某种疫苗的防病效果，需要试多少人？”；“为了测验中国人血糖的正常值，需要调查多少人？；“为了了解某地居民鼻咽癌的发病频率，需要调查多少人？”等等。对于这类问题，没有一个统一的答案。也许十万个不嫌多，50个不嫌少。有人认为搞大量调查总不会错。美国人看到我国普查疾病，往往调查成千上万或甚至几十万人，惊奇莫名，甚至赠送“奖金”，以示敬佩。现在普查范围有愈来愈大之势。这种做法是否受当，大成问题，要知道片面追求数量，有时是有害的，因为如有错误，容易使人误以为真。定对象人数多少不是个简单问题，有几条原则值得注意。如果两种药物的疗效相差悬殊，则用以比较的人数可以少些。反之，如果某种新药较老药仅稍有改进，则比较的对象人数就需要很多。在用比较法进行试验时，试验100次，结果不可能是100个正确，我们总要允许出现几次靠不住的结论，这是一个参数(以α表示)，大小由实验者自定。这个参数定得越小，则试验对象数越多。在生物医学中，往往定α=0.05或0.01。为什么不定α=0呢？如果这样定，就意味着你的“灵药”试验一万次、一千万次，甚至无穷次，都保证没有一次结论是错误的。谁能这样主观、大胆地做出这样的保证呢？如果有人把自己仅试过数次的药方说成是“百验”、“万灵”，他一定是一个“有意或无意的骗子”。另一个参数叫做β，可以译为“鉴别力的错误”或“把握度的错误”。β用百分数表示。(1-β)=99%时，鉴别鸡蛋的好坏或疾病是否在完全痊愈中，一百次试验仅有一次“吃不准”(即错判为无效)。β值定得越小，试验的对象人数就越要多。
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当调查一个多发病时需要调查的对象人数可以少些，调查一个非常稀有的疾病时，需要调查的人数必须多。例如，我们在调查肝癌时，调查对象是以千计、万计的。因为肝癌发病率是十万分之见或几十，在调查少数人中就可能找不到病例。
以上几项原则弄清楚了并且定出具体数字之后，就可应用一些现成的公式或表来估计需要的最少对象人数。公式举例：
公式中，n=各组对象数(亦称样本大小)；P=感染率或患病率或“阳性率”；Q＝1-P；α和β产值由主观定，定出之后 Kα/2和K(1-β)值可以查表得之。
这一公式特别适用于“阳性率”低的疾病。如果P值不确知，可以参考别的调查研究结果来估计。
如果调查一种多发病，如儿童蛔虫，下面的一个“实用公式”可以采用：
n= 调查人数，P为感染率或“阳性率”，这个率是参考以往的调查结果或是估计的；Q＝1-P。
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我们比较的是两组人而不拿个人同个人作比较。这样做的理由很简单，因为个人没有代表性，不是比较的好对象。一个不讲卫生的人，也许一生也没有患过伤寒、痢疾，并且寿命还很长。但这个人并不能代表所有不讲卫生的人。一个讲卫生的人健康状况和寿命也许恰恰相反。这没有什么奇怪，因为生物界的个体差异是经常出现的现象。
临床医学也有同样情况。看到一个发高烧的急性病人服药后体温迅速下降了，能下什么结论呢？能说所给的药有退烧的特效吗？不，不能；什么结论也下不了。服药后的病人退热是事实，但能否说所服的药同病人的退烧有因果关系呢？根据一例或少数几例的现象归纳成结论，不是明智的。当然我们并不反对任何一例的记录，我们只是说从一例或少数几例归纳为一般性结论是很不妥当的。另有一种情况，也要考虑到。如果有人发明一种药能把色盲治好(必须是的的确确的治好)，我们将给以极大的注意，如果再试仍同样有效，不需要很多例就可以下结论。这并不违背统计学的原则。
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一般说来，无论在预防医学还是临床医学上，我们总是用成组的人(多数人)进行比较的。
拿1972年上海皮炎大流行的事例来说。皮肤科专家不能从皮炎症状判断皮炎的病因。我们也不能从个别病人的调查说明流行的起因。我们把一个大造船厂的工人和职员按工种职别分组，调查各组的皮炎罹患率。我们发现除电焊工组外，各组的皮炎罹患率没有显著差异。只有电焊工组皮炎罹患率显著低于别组。在随机抽查的各工种900名男工人中，皮炎罹患率为53%，而86名电焊男工人中则为34%，差异显著(P<0.01)。我们受到这项调查分析结果的启示，做了更多的调查，最后给我们把皮炎的病因查出来了。
启东县的肝癌流行因素也是根据同样的比较原则搞清楚了的。我们把流行地区的居民按饮水的不同来源分组，调查各组年平均肝癌发病率并作比较。举启东县1971~1972年数据为例：
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井水与沟水、河水饮用者的肝癌发病率的不同，一见即明。即使有少数几个肝癌病人是饮井水者在调查时被漏掉，亦不足影响启东县肝癌致病因素在沟水这一结论的做出(另有其他有力的调查证据，从略)。
当今举世皆知吸烟与肺癌有关，这是Doll和Hill二人采用分组比较法推导出来的。
分组比较的方法早在 1854年伦敦霍乱大流行时，Snow即用来阐明当时霍乱的病因在水。Snow是流行病学的先行者，但当时霍乱孤菌尚未被发现，Snow说不出污水里的什么东西是霍乱的病因。
现代的医疗效果评价，用的也是成组比较的方法。所用的技术种类不同，原则则相同。因为人类对疾病或药物的反应各不同，有时差异极大，只有将受不同方法治疗者分组比较，才有可能得出结论。
三、组的大小和误差
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常常听见有人问：“比较两种药物的疗效，需要试多少人？”；“考核某种疫苗的防病效果，需要试多少人？”；“为了测验中国人血糖的正常值，需要调查多少人？；“为了了解某地居民鼻咽癌的发病频率，需要调查多少人？”等等。对于这类问题，没有一个统一的答案。也许十万个不嫌多，50个不嫌少。有人认为搞大量调查总不会错。美国人看到我国普查疾病，往往调查成千上万或甚至几十万人，惊奇莫名，甚至赠送“奖金”，以示敬佩。现在普查范围有愈来愈大之势。这种做法是否受当，大成问题，要知道片面追求数量，有时是有害的，因为如有错误，容易使人误以为真。定对象人数多少不是个简单问题，有几条原则值得注意。如果两种药物的疗效相差悬殊，则用以比较的人数可以少些。反之，如果某种新药较老药仅稍有改进，则比较的对象人数就需要很多。在用比较法进行试验时，试验100次，结果不可能是100个正确，我们总要允许出现几次靠不住的结论，这是一个参数(以α表示)，大小由实验者自定。这个参数定得越小，则试验对象数越多。在生物医学中，往往定α=0.05或0.01。为什么不定α=0呢？如果这样定，就意味着你的“灵药”试验一万次、一千万次，甚至无穷次，都保证没有一次结论是错误的。谁能这样主观、大胆地做出这样的保证呢？如果有人把自己仅试过数次的药方说成是“百验”、“万灵”，他一定是一个“有意或无意的骗子”。另一个参数叫做β，可以译为“鉴别力的错误”或“把握度的错误”。β用百分数表示。(1-β)=99%时，鉴别鸡蛋的好坏或疾病是否在完全痊愈中，一百次试验仅有一次“吃不准”(即错判为无效)。β值定得越小，试验的对象人数就越要多。
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当调查一个多发病时需要调查的对象人数可以少些，调查一个非常稀有的疾病时，需要调查的人数必须多。例如，我们在调查肝癌时，调查对象是以千计、万计的。因为肝癌发病率是十万分之见或几十，在调查少数人中就可能找不到病例。
以上几项原则弄清楚了并且定出具体数字之后，就可应用一些现成的公式或表来估计需要的最少对象人数。公式举例：
公式中，n=各组对象数(亦称样本大小)；P=感染率或患病率或“阳性率”；Q＝1-P；α和β产值由主观定，定出之后 Kα/2和K(1-β)值可以查表得之。
这一公式特别适用于“阳性率”低的疾病。如果P值不确知，可以参考别的调查研究结果来估计。
如果调查一种多发病，如儿童蛔虫，下面的一个“实用公式”可以采用：
n= 调查人数，P为感染率或“阳性率”，这个率是参考以往的调查结果或是估计的；Q＝1-P。
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