在做meta分析时经常为对计数资料Peto odds ratio、Odds ratio 、Relative risk、hazard ratio、Risk difference 等衡量效应尺度的选择而苦恼。 风险比(risk ratio,RR)(也称为相对危险度relative risk,RR); 优势比(odds ratio,OR) 风险差异(risk difference,RD)(也称为绝对风险缩减量absolute risk reduction,ARR) ...
1.相对危险度(RR) RR也叫危险比(risk ratio)或率比(rate ratio),是反映暴露与发病关联强度的最有用的指标。 RR表明暴露组发病或死亡的危险是非暴露组的多少倍。RR值越大,表明暴露的效应越大,暴露与结局关联的强度越大。即暴露组发病率或死亡率与非暴露组发病率或死亡率之比。 2.归因危险度(AR) ...
只要这个比值大于1,也就意味着这个危险因素和得病是有关的(你看你看,得病的人里面,有危险因素的人数明显更多嘛,就约莫估计这个病和这个危险因素有关好了。同时,也因此优势比在统计学上没有相对危险靠谱)。 接着问题又来了,啥时候优势比可以“估算”相对危险? 按照数学来讲: RR = a/(a+b) / c/(c+d) ...
OR(odds ratio) 被称为比值比或者优势比；它是一可以量化事件A（暴露因素）和事件B（结果）之间关联强...
Log odds ratio 1.495 0.467 0.579 2.412 0.001 Risk ratio 2.127 0.579 2.412 0.003 Log risk ratio 0.755 0.253 0.260 1.250 0.003 #Visulatization %matplotlib inline pd.crosstab(df.Treatment, df.Censor).plot(kind="bar") plt.title("Treatment vs Placebo") ...
Odds ratio(OR)从字面上可看出,是两个odds的ratio,其用于: 在病例对照研究(case-control study)中,分析暴露风险因素与疾病(或者用药)的关联程度;主要是反映暴露与疾病之间关联强度的指标,OR常适用于病例对照研究,也可以运用于前瞻性的研究(当观察时间相等时)
还能利用优势比估算相对危险，实现高效研究。综上所述，优势比与相对危险在医学统计学中扮演着互补角色。在特定情况下，优势比能够近似估算相对危险，使研究者能够更有效地评估罕见病与因素之间的关联性，实现研究目标的同时减少资源消耗。这种巧妙的数学关联，正是医学研究中智慧与效率的体现。
第一条:likelihood ratio 说明/解释:这个表达也用于描述两组间事件发生概率的比值,与“odds ratio”在含义上相近。 第二条:risk ratio 说明/解释:“risk ratio”同样用于比较两组间的风险或概率,虽然在某些上下文中可能略有差异,但在许多情况下可以作为“odds ratio”的同义表达。 第三条:probability ratio 说...
Odds ratio(OR)从字⾯上可看出，是两个odds的ratio，其⽤于：在病例对照研究（case-control study）中，分析暴露风险因素与疾病（或者⽤药）的关联程度；主要是反映暴露与疾病之间关联强度的指标，OR常适⽤于病例对照研究，也可以运⽤于前瞻性的研究（当观察时间相等时）与其相似的有个指标relative risk(RR)...
Odds: To measure the riskOdds ratio: To compare two risk优势比就是用来评估风险的。例子的话可以用两支球队赢球的概率分别是0.8和0.2。然后分别计算优势，再算出优势比，这样就知道买哪个队获胜风险更小了。