前几次，小编给大家讲了几个容易混淆的「率」，各位看官们对「率的知识」一定又有了更深的理解。而普天之下只要谈及「率」，大家都会想到如何去比较，比比不同地区的死亡率谁高谁低，看看不同医院的治愈率孰胜孰负。

本次小编就给各位看官们讲一讲如何公正地去比较两个率，也就是如何进行「率的标准化」。马上就是国庆小长假，小编心情无比激动，于是今天就不看枯燥的既往资料了，听小编讲个有趣的小故事。

「很久很久以前，一位旅人在旅行中生病了，发现当地村子中有两个医院，一个医院门口挂了3个灯笼，另一个医院门口挂了30个灯笼。旅人问村民这是什么意思，村民说每个医院死一个人就在门口挂一个灯笼，于是这个旅人坚定的走进了只有3个灯笼的医院。过了一个小时，医院门口又多了一个灯笼。」

上面这个集神话、惊悚、解谜、伦理、科幻于一身的小故事，深深地告诉我们这么一个深刻的统计学道理：「直接比较两个医院的死亡数以及死亡率是非常不合理的。」

再举一个通俗的例子：社区医院的患者死亡率低于三甲医院的患者死亡率，那是不是就表示说明三甲医院的诊疗水平不如社区医院呢？这个时候「标化」就如同严肃的法官一样降临于世，公正公平地判断两个医院之间的差异。下面小编就带大家走进这位严肃法官的日常生活。

率的标准化

定义：在一个指定的标准构成条件下，进行率的比较的方法。

意义：在比较两个不同人群的患病率、发病率、死亡率等资料时，因为其内部构成（如年龄、性别、工龄、病程长短等）不同不能直接比较两者之间的差异，使用标化可以消除这种影响，使得比较结果更为客观。

计算方法

方法：直接法、间接法和反推法三种。临床最为常用的是直接法。因此小编今天只给大家讲一下直接法的计算。

公式 ：

其中P’为标准化率，P1，P2，…Pk为原来每层的率，C1，C2，…Ck为标准构成的构成比。

标准构成方法选取：

1. 取某一个组的构成比为标准构成比。

2. 将几个组的观察个数合并，计算出合并的构成比，以其作为标准构成比。

3. 从外部取一个公认的标准构成比。（比如比较不同地区时，未消除年龄之间的差异，使用全国的标准人口构成作为标准构成比。）

举例说明

标化前：从上图合计的治愈率看出，甲医院的治愈率高于乙医院（65.5% vs 44.5%），但是从每一家医院的疾病程度来看，构成比有着明显的不同，甲医院病情轻的病人比例远远高于乙医院（1000:1100 vs 100:1100）=（90.91% vs 9.09%）。病情轻的患者治愈率自然高于病情重的，直接比较结果显然是不合适的，因此需要进行标化之后再进行比较。

计算方法：使用直接法，使用两组的合并构成比作为标准构成比。

计算过程（与计算结果对应查看）：

• 将两个医院的各级别患者人数分别相加计算出不同级别患者的合并人数。

• 用合并的轻症患者数和重症患者数分别除以合并总人数得出标准构成比。

• 将两家医院的原治愈率乘以计算出的标准构成比。

• 将不同级别的标化治愈率相加得到该医院的标化治愈率。

计算结果： 

标化后，甲医院的治愈率为45%，而乙医院的治愈率为65%，标化前甲医院的治愈率高于乙医院，而标化后甲医院的治愈率低于乙医院。 

小结

在对不同人群进行各种率的比较时，需要进行标化算出标化率再进行比较。特别需要提醒各位看官的是「标化率」仅用于相互比较，不代表实际水平。因此不要误将「标化率」当为实际情况来看待。

今天小编带大家严肃的计算了严肃的「标化」，以后在比较两组率的时候就请回想最开始的小故事。马上就要进入十一小长假了，不管是加班的看官，还是出游的看官，亦或是宅在家的看官，以及堵在高速上的看官。小编都要为大家送上振奋人心、鼓舞士气的一番话：

「国庆回来之后，调查派会有大大大福利相送。赶紧奔走相告，让您的同事同学们关注我们的微信，独乐乐不如众乐乐。」

新来的看官们想看之前的统计学小知识，请出贴左拐就可以查看了。

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编辑： 丁香园调查派