írta: Audrey Schnell
az Esélyarányok és a relatív kockázatok gyakran összekeverednek annak ellenére, hogy egyedi fogalmak. Miért?
nos, mind a bináris kimenetel változó, mind a folyamatos vagy bináris prediktor változó közötti összefüggést mérik.
és sajnos a neveket néha felcserélhetően használják. Nem kellene, mert valójában másképp értelmezik őket. Ezért fontos, hogy külön tartsuk őket, és hogy pontosak legyünk az Ön által használt nyelven.,
az alapvető különbség az, hogy az esélyarány két esély aránya (igen, ez nyilvánvaló), míg a relatív kockázat két valószínűség aránya. (A relatív kockázatot kockázati aránynak is nevezik). Nézzünk egy példát.
relatív kockázat/kockázat arány
tegyük fel, hogy van egy iskola, amely ki akarja próbálni egy új tutori programot. Az elején a tanév támaszthatnak az új nevelő program (kezelés) egy csoport diák véletlenszerűen kiválasztott azok, akik ennek hiányában legalább 1 tantárgy végén az 1. negyed., A fennmaradó hallgatók megkapják a szokásos tudományos támogatást (kontrollcsoport).
a tanév végén mérik az egyes csoportok azon diákjainak számát, akik valamelyik osztályukban kudarcot vallanak. Ha nem sikerül egy osztály tekinthető az eredmény esemény mi érdekli a mérés. Ezekből az adatokból össze tudunk állítani egy táblázatot, amely leírja a két lehetséges kimenetel gyakoriságát a két csoport mindegyikére.
egy esemény valószínűsége a kezelési csoportban a/(A+b)= R1 ., Ez az oktatott hallgatók száma, akik eseményt tapasztaltak (osztály hiányában) az oktatott hallgatók teljes számából. Így gondolhat rá, ha egy hallgatót oktatnak, mi a valószínűsége (vagy kockázata) az osztály meghibásodásának?
Hasonlóképpen, egy esemény valószínűsége a kontrollcsoportban c / (c+d) = R2. Újra, ez csak a száma untutored diákok tapasztalt esemény ki a teljes száma untutored diákok.
bár mindegyik valószínűség (azaz kockázat) maga is arány, ez nem a kockázati arány., Az oktatott hallgatók kudarcának kockázatát össze kell hasonlítani a nem oktatott hallgatók kockázatával, hogy megmérjék az oktatás hatását.
e két valószínűség R1/R2 aránya a relatív kockázat vagy kockázati arány. Elég intuitív.
Ha a program működött, a relatív kockázatnak kisebbnek kell lennie, mint egy, mivel a kudarc kockázatának kisebbnek kell lennie a tutored csoportban.
Ha a relatív kockázat 1, a korrepetálás egyáltalán nem tett különbséget. Ha 1 felett van, akkor az oktatott csoportnak nagyobb a kockázata annak, hogy kudarcot vall, mint az ellenőrzések.,
Odds Ratio
az esélyarány a kezelési csoportban egy esemény esélyeinek aránya a kontroll csoportban lévő esemény esélyeihez viszonyítva. Az “esélyek” kifejezés gyakori, de nem mindig egyértelmű, és gyakran helytelenül használják.
egy esemény esélye az események száma / a Nem események száma.
Ez egyenértékűnek bizonyul egy esemény valószínűségével / egy nem Esemény valószínűségével.
akkor gyakran látni esélye írt P / (1-P).,
így például a kezelési csoportban az esemény esélye azon oktatott hallgatók száma, akik kudarcot vallottak egy osztályban/az oktatott csoportban lévő hallgatók száma, akik minden osztályukat átadták.
a számláló ugyanaz, mint egy valószínűség, de a nevező itt más. Ez nem egy intézkedés az események ki minden lehetséges események. Ez az események aránya a nem eseményekhez. A valószínűség és az esélyek között oda-vissza válthat – mindkettő ugyanazt az információt adja, csak különböző skálákon.,
Ha az O1 az esemény esélye a kezelési csoportban, az O2 pedig az esemény esélye a kontroll csoportban, akkor az esélyarány O1 / O2. Csakúgy, mint a kockázati arány, ez egy módja annak, hogy megmérjük a tutori program hatását egy esemény esélyeire.
hasonlítsa össze ezt az RR-vel, amely egy esemény bekövetkezésének valószínűsége (a/A+b)/az esemény bekövetkezésének valószínűsége (c/c+d).
referenciák és további olvasmányok:
- esettanulmányok: tervezés, magatartás, elemzés (Epidemiológiai és biostatisztikai monográfiák) 1. kiadás James J., Schlesselman
- 2. kiadás Lilienfeld és Lilienfeld.
- a Biostatisztika alapvető elemei. Robert C. Elston és William D., Johnson 1994
- Miért használja Esélye Arányok a Logisztikai Regressziós
- Megértése Valószínűség, Esély, furcsa Arányok, a Logisztikai Regressziós
