学习EP9-A3体会之6：弄懂检测程序比较（方法学比较）使用的统计意义

不论哪个版本的EP9文件，最终还是需要读者使用统计手段，对检测程序比较的实验数据进行归纳分析。EP9-A3也不例外。最后还是要各个厂商与临床实验室，对使用新鲜病人标本进行检测程序比较（过去为方法学比较）的数据，进行归纳分析。使用的统计工具最多的还是直线回归分析和相关系数。但是，至今，全世界的临床实验室在使用回归和相关统计中，究竟这些统计结果内在意义还是很模糊。

为此，Dr Westgard早于1973年的文章，就系统地向临床实验室做了系统的介绍。1978年。更是在美国医学实验室杂志（AmerJ Med Technol）上，应邀连续刊登了“临床化学方法评价的概念和实践”五篇讲座上，均完整地介绍了评价方法和使用统计方法进行实验数据归纳分析的内容。1998年，他应美国临床化学杂志（AACC）邀请，于1998年专门为杂志撰写社论“床旁检验在方法学比较研究中使用的统计量”。这篇文章再次明确地阐述了在检测程序比较中使用的回归统计、相关统计、和t检验等的统计意义和临床意义。被AACC列为最有价值的文章。

我在我的“临床检验质量管理技术基础”第二版书中，将这篇社论的精神编写在分析性能评价的第三章的第三节。在学习EP9-A3中，再次阅读Westgard强调的内容非常有意义。因此，我将这段内容摘录下来。供大家学习。

三、方法学比较数据统计应用的意义

统计是对误差的估计，不是可接受性的指示。这是方法学评价中最重要的基础。统计不直接提示方法是否属可接受，而只是对误差作了估计，让你去判断方法的可接受性。你将估计的误差量和临床允许误差相比较，若实验估计误差小于临床允许误差，说明新方法的引入尽管有误差，但这样的误差不会影响检验结果在临床上的使用，造成诊断错误，这个方法在临床上认为是可以用的（即可接受）；反之，实验估计误差大于临床允许误差，新方法不可用（不可接受）。

（1）方法学比较实验的主要目的是获得新方法引入后的系统误差估计或偏移，即正确度的评估。通过方法学比较实验，可得到系统误差中的比例误差和恒定误差的估计，还有方法学比较实验时的随机误差量。在今后工作中，为了对检验总误差的控制，实验资料会告诉我们应该去做什么，例如，应改善校准手段去减小比例误差。计算出的总误差是对方法判断可否使用的重要数据。

（2）方法学比较实验必须和该检验项目临床应用相结合。实验时选择的样品要环绕医学决定水平浓度（临界浓度），统计方法取决于医学决定水平的数据分布表现。若某项目只有一个临床决定水平浓度，则方法比较实验时只要有一批环绕该浓度的样品作比较，统计两方法对同批标本检测平均差异就可以了。若某项目有两个或更多的临床决定水平浓度，就要收集较宽浓度范围的样品，对实验结果绘制分布图，以回归分析统计出各个决定水平浓度处的系统误差。

（3）若某项目只有一个临床决定水平浓度，则须估计在实验数据均值附近的系统误差。在统计上，用系统误差配对t-检验计算偏倚，或者用回归统计估计的系统误差都将是一样的。

注：配对t-检验估计的偏移（bias），为两比较方法对同批样品检测的各自方法均值的差值。即，

以回归统计方法学比较的数据时，有

在医学决定水平浓度处，新方法具有的估计值为，引入的系统误差(SE):

在回归统计中

则

因此在只作单点

（4）某项目有两个或更多的临床决定水平浓度，以相关系数（r）估计方法学比较的标本对比数据分布范围是否适当，确认是否可以作回归分析。一般而言r ≥0.99，表示数据分布范围较好；作回归统计时，其斜率和截距的估计较可靠。若r＜0.975，说明数据分布不够宽，回归统计不一定可靠。要注意的是，r不能用来作为判断方法性能可否接受的指标，它只能告知数据分布范围是否可用于回归统计。

（5）相关系数好，但斜率和截距仍然受离群值和非线性以及数据分布范围的影响。在方法学比较实验时，随时将实验数据点在分布图，发现异常值即复做，及时纠正，可减少离群值出现的机会。数据呈非线性表现时，肉眼判断其线性部分，减小数据分布范围，以线性部分重作统计，可减少影响。

（6）当相关系数较差，应改善数据分布范围，或改用其它统计手法。可收集更多样品再继续实验，使数据分布范围增大；或者对比较方法作双份测定，减少检测变异，改善方法比较数据分布离散度；或者估计数据均值附近的SE。也可将数据分成几组，选用组均值和临床决定水平浓度较一致的那组数据再作统计处理（可使用配对t-检验中的差异均值，即偏移）等。

（7）若相关系数较差，可由配对t-检验对SE作定量的估计。在进行这样处理时，首先要对各样品方法比较成对数据差异的有效性作一估计。因为这些差异受方法间比较实验的随机误差的影响。使用配对t-检验，先计算偏移（即所有成对数据差异的平均值），再计算差异的标准差，这是对方法间随机误差的估计。再计算出t值。要注意的是，差异的标准差是方法间的离散度，它取决于比较的两个方法各自的不精密度，以及各种影响各个样品干扰因素。t值本身是方法比较实验中系统误差（偏移）和随机误差的比值，主要来确定数据是否足够，使偏移的估计具可靠性（但千万不能用t检验作为判断方法是否可接受的依据）。

（8）对统计方法的可靠性有疑问，应从改换统计方法后，是否对于可接受性的决定有明显影响去考虑。若确实发生这样的情况，最好再多做实验，直至新数据可以说明问题。

（9）实验方案的设计以及数据的收集须和所有的统计方法相适应。完整地理解和正确使用统计是使实验少走弯路、容易得出结论的重要前提。一旦确定评价实验方案，应该按要求去收集相应数据。要有完整的数据，必须收集正确的样品，处理和保存完好，两个对比方法检测系统良好，检测标本时在良好的控制下。只有每一步骤都严加注意，才可获得满意的结果。统计只是工具，它无法在实验中发挥作用。也无法去弥补实验设计中的缺陷。因此根本的还是从实验方案开始就作全面考虑。然后，如上所述，认真重视实验，最后才是统计的归纳。