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spss:医学统计中的or值与rr值 -世界杯买球app网站

  :医学统计中的or值与rr值是什么?在中,常常有or、rr值,表示某因素对病情的影响程度。

  下面学习一下odds、or、rr的概念:

  在病例对照研究中,可以画出下列的四格表:

  odds:称为比值、比数,是指某事件发生的可能性(概率)与不发生的可能性(概率)之比。在病例对照研究中病例组的暴露比值为:

  odds1 = (a/(a c))/(c(a c)) = a/c,

  对照组的暴露比值为:

  odds2 = (b/(b d))/(d/(b d)) = b/d

  or:比值比,为:病例组的暴露比值(odds1)/对照组的暴露比值(odds2) = ad/bc

  换一种角度,暴露组的疾病发生比值:

  odds1 = (a/(a b))/(b(a b)) = a/b

  非暴露组的疾病发生比值:

  odds2 = (c/(c d))/(d/(c d)) = c/d

  or = odds1/odds2 = ad/bc

  与之前的结果一致。

  or的含义与相对危险度相同,指暴露组的疾病危险性为非暴露组的多少倍。or>1说明疾病的危险度因暴露而增加,暴露与疾病之间为“正”关联;or<1说明疾病的危险度因暴露而减少,暴露与疾病之间为“负”关联。还应计算or的置信区间,若区间跨1,一般说明该因素无意义。

  关联强度大致如下:

  rr:相对危险度(relative risk)的本质为率比(rate ratio)或危险比(risk ratio),即暴露组与非暴露组发病率之比,或发病的概率之比。但是病例对照研究不能计算发病率,所以病例对照研究中只能计算or。当人群中疾病的发病率或者患病率很小时,or近似等于rr,可用or值代替rr。

  不同发病率情况下,or与rr的关系图如下:

  当发病率<10%时,rr与or很接近。当发病率增大时,两者的差别增大。当or>1时,or高估了rr,当or<1时,or低估了rr。

  设疾病在非暴露人群中的发病为p0,则可用下列公式对rr记性校正:

  rr =  or/((1-p0) (p0*or))

  若p0未知,可以用c/(c d)估计。

  的“交叉表(cross-table)”检验和分析可以直接给出or值及置信区间。

  交叉表检验中,勾选“风险”选项,如图:

  logisti回归中,勾选“exp(b)的ci”选项,如图:

来源:
爱科学

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