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刘博：发生频率，描述性统计最重要的工具

文摘 2024-10-26 08:00 广东

Hello，大家好，又到了周末统计课的时间了。

当临床试验结束，进入统计分析阶段之后，第一步，就是要对你所收集到的临床数据进行良好的概述，这个时候，就需要使用描述性统计这个工具了，关于这一点，我在上周的文章《刘博：描述性统计，快速评估临床数据是否可靠的方法》当中进行了讨论。

而在进行描述性统计的时候，需要让信息容易被别人获得，以及，理解，这个时候，就需要使用发生频率（Frequency of Occurrence）了，这也是我们今天的话题。

一般来说，发生频率有三种不同的类型，绝对频率（Absolute Frequency）、相对频率（Relative Frequency）和累积频率（Cumulative Frequency）。

绝对频率，就是指一个数值出现的次数，或者，你记录下来的次数，需要用整数来进行表示。

我们可以把绝对频率用来显示序数，或者区间数据，而且，通常可以用直方图来进行图形化展示。

我给你举个例子，假设我们现在有10位患者，对于现在开发的这款药物呢，都具备耐受性。

在这种情况下，我们设计了四个类别，非常好、好、一般和差，然后，统计表现出不同耐受性类别的患者数量，然后再用直方图进行展示，就像下面这样，

在这张图当中，每一条，代表了前面定义的类别，而每一条的高度，代表了在该类别当中，具有耐受性的患者数量。

要注意啊，在统计绝对频率的时候，就只能使用离散数据（Discrete Data），也就是像人数、车辆数、产品数量，这样具有明显间隔的数据，而不能是像长度、重量、时间、温度这样无限可分，无限多值的连续数据（Continuous Data）。

下一个，就是相对频率。

相对频率，也被称为经验频率，它是将绝对频率除以临床试验当中所包含的受试者总数得出的，所以，有的时候也被称为百分比、比例、比率、或者分数。

正因为如此，如果我们将所有分类的相对频率加在一起，它们的结果一定是100%。

和绝对频率相比，相对频率包含的信息量要大很多，应为它将绝对频率和所观察样本的大小联系在了一起。

我也给你举个例子。

比如，如果你正在进行一个只包括25名患者的临床试验，但在其中就观察到了20起不良事件，那这是一个很严重的问题。

但如果你在进行一个包括25,000名患者的临床试验，其中观察到了250起不良事件，从绝对频率的角度来看，这个临床结果可比上一个试验糟糕多了，但如果从相对频率的角度来看，不良事件的发生率只有1%，所以，这可能是一个非常好的临床结果。

所以，和绝对频率相比，相对频率带来了一个全新的视角。

最后一个，就是累积频率。

累积频率是指等于或小于考虑值的绝对或相对频率之和，因此，累积频率可以帮助你找到临界点的绝对或相对总数。

结合前面的耐受性例子，我给你进一步的阐述这个问题。

在“非常好”这个类别当中，我们有四名患者，而在“好”这个类别当中，我们有三名患者，因此，在本次临床试验当中，至少有七名患者的耐受性到达了良好的水平。

看，这就是绝对累积频率。

而相对累积频率，就是用绝对累积频率除以患者总数，有或者，可以把相关类别的相对频率加起来，从而达到该阈值，在上面这个例子当中，它就是70%（7/10=70%），我们就可以说，找到对该研究产品耐受性至少为良好的人的概率，是70%

好了，关于发生频率的问题，我已经给你讲完了，你看，频率是可以以一种非常容易让人理解的方式，向我们提供很多有价值的信息。

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*个人观点，仅供参考。

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诊断科学，产品和合规咨询顾问，打造了《IVD上市课》等系列课程，曾为多家国内外诊断公司提供战略咨询服务，提倡“从概念到市场”的理念，为诊断厂家提供产品和合规规划的参考方向，一起更早看到未来。使命：降低产品上市认知门槛。

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