オッズ比率計算機
オッズ比を計算して、ケース制御研究における暴露と結果の関連付けを測定します。
オッズ比率を計算する
オッズ比率の総合ガイド
オッズ比(OR)は、露出と結果の関連付けを定量化する強力な統計測定です。 疫学、臨床研究、および社会科学で広く使用されて、その結果が特定の露出を与えられたオッズを表し、その暴露の欠如で起こる結果のオッズと比較して。
オッズ対確率の理解
オッズ比に潜入する前に、オッズと確率の違いを理解することが重要です。
- 確率: 0～1(または比率)の数字で表現されたイベントのチャンス。
- オッズ: イベントが起こる確率に発生する確率の比率。
例えば、イベントの確率が0.75(75)の場合%), それからオッズは0.75/(1-0.75) = 0.75/0.25 = 3、か3:1です。
計算プロセス
オッズ比を計算すると、2つのグループ間のイベントのオッズを2×2のコンピテンシーテーブルで比較します。
| アウトカムプレゼント | アウトカム・アベント | |
|---|---|---|
| 露出の提示 | a | b |
| 暴露 従順 | c | d |
オッズ比は次のように計算されます。
OR = (a/b) / (c/d) = (a×d) / (b×c)
オッズ比率の意義
または > 1
露出が結果の高いオッズに関連付けられていることを示します。 より大きいOR、より強い協会。
OR = 1
暴露と結果との間の関連付けを指示しません。 両方のグループで同じオッズです。
OR < 1
暴露は、潜在的な保護効果を提案し、結果の低いオッズに関連付けられていることを示します。
機密インターバル
オッズ比が統計的に重要であるかどうかを判断するために、研究者は自信の間隔(CI)を計算します。 の 95% CIは医学研究で一般的です。 自信の間隔が1を含んでいない場合、協会は統計的に有意と見なされます。
アッパー 95% CI = e^[ln(OR) + 1.96×sqrt(1/a + 1/b + 1/c + 1/d)]
Lower 95% CI = e^[ln(OR) - 1.96×sqrt(1/a + 1/b + 1/c + 1/d)]
オッズレシオ対相対リスク
オッズ比は、相対リスク(RR)と混同することが多い。 結果がまれに似ている間、彼らは異なる対策です。
- オッズ比率: 露出されていないグループ間のオッズの比率。
- 相対リスク: 露出されていないグループ間の確率の比率。
まれな結果(10未満)% 両方のグループで)、またはRRを近づけます。 しかし、一般的な結果については、ORはRRを上回ります。
オッズ比率の適用
ケーススタディ
OR は、相対的なリスクが直接計算できない場合に特に有用です。
ロジスティック回帰
ORsは、主に疫学的研究で用いられるロジスティック回帰モデルの自然な出力です。
リスク因子分析
または、病気や病気のリスク要因を特定し、定量化するのに役立ちます。
メタ分析
OR は、多くの場合、メタ分析で研究を組み合わせて証拠を強化します。
一般的な落札 オッズレシオの使用時
- 確率でオッズを混乱させる
- 複雑な変数を無視する
- ORの倍率を解釈する
- 相対的なリスクがより適切である場合のORを使用する
- 原因の結論をOR値に基づいてのみ描画
- ケーススタディとロジスティック回帰で使用される
- 変数間の関連付けの強度を測定する
- レトロスペクティブデータの計算が可能
- 疫学および臨床研究における重要なツール
- 病気や病気の危険因子を識別するのに役立ちます
詳しい作業例
実世界のシナリオでオッズ比率を計算し、解釈する方法を示すための完全な例を見てみましょう。
シナリオ:喫煙と肺がん研究
ケースコントロール研究では、喫煙と肺がんの関連性を調べています。 研究者は以下のデータを収集しました。
| 肺がん(症例) | 肺がん(制御)なし | 合計 | |
|---|---|---|---|
| スモーカー | 80 | 40 | 120 |
| ノンスモーカー | 20 | 60 | 80 |
| 合計 | 100 | 100 | 200 |
ステップ1:値を特定する
- a = 80(肺がんのスモーカー)
- b = 40(肺がんのないスモーカー)
- c = 20(肺がんの非喫煙者)
- d = 60 (肺癌のない非喫煙者)
ステップ2:グループごとにオッズを計算する
露出したグループ(スモーカー)のオッズ = a/b = 80/40 = 2.0
存在しないグループ(非喫煙者) = c/d = 20/60 = 0.33
ステップ3:オッズ比を計算する
OR = (露光中のodds) / (未指定のodds) = 2.0/0.33 = 6.0
OR = (a×d)/(b×c) = (80×60)/(40×20) = 4800/800 = 6.0
ステップ4:95を計算する% 自信の間隔
ln(OR) = ln(6.0) = 1.79
SE = 平方フィート(1/80 + 1/40 + 1/20 + 1/60) = 0.3
低い 95% CI = e^[ln(OR) - 1.96×SE] = e^[1.79 - 1.96×0.3] = e^[1.79 - 0.59] = e^1.2 = 3.32
アッパー 95% CI = e^[ln(OR) + 1.96×SE] = e^[1.79 + 1.96×0.3] = e^[1.79 + 0.59] = e^2.38 = 10.80
ステップ5:結果の解釈
オッズ比は6.0で95% 3.32, 10.80]の信頼区間。
通訳:スモーカーは、ノンスモーカーと比較して、肺がんを発症する6倍の高いオッズを持っています。 自信の間隔は1を含んでいませんので、この協会は統計的に有意です。
臨床意義:この強力な協会は、喫煙は、肺がんの重要な危険因子であることを示唆しています。これは、確立された医学的知識と整合しています。
オッズ比率とは?
オッズ比(OR)は、暴露と結果の間の関連付けの尺度です。 結果が特定の暴露で起こるオッズを表し、その露出の欠如で発生する結果のオッズと比較して。
- 症例制御研究で使用される
- 対策協会の強み
- グループ間のオッズを比較する
- 疫学で重要
オッズ比率の解釈
または > 1
露出したグループの結果のオッズの増加を示す。
OR = 1
グループ間のオッズの違いを示す。
OR < 1
露出したグループでの結果のオッズが減少しました。
機密インターバル
協会が統計的に重要であるかどうかを判断するのに役立ちます。
Oddsの比率の方式
次の式を使用して、オッズ比を計算します。
所在地:
- a = 結果で露出
- b = 結果なしで露出
- c = 結果の制御
- d = 結果なしで制御
事例紹介
例1オッズの増加
博覧会グループ: 40 結果、60 なし
コントロール グループ: 20 結果、80 なし
OR = 2.67
露出したグループでは、結果の2.67倍の高いオッズを持っています
例2協会について
博覧会 グループ: 30 結果と, 70 なし
コントロールグループ: 30 結果、70 なし
または = 1.0
グループ間のオッズの違いはありません
例3保護効果
博覧会 グループ: 20 結果、80 なし
コントロールグループ: 40 結果、60 なし
または= 0.375
露出したグループには、結果のオッズが0.375倍の確率があります