Idiot ' 배당률 가이드 – JournalFeed

12월 8, 2020

Idiot ' 배당률 가이드 – JournalFeed

Clay Smith 작성

멍청한 가이드

맞습니다. 제가 가이드가되어 드리겠습니다. 멍청한 가이드가있는 것의 좋은 점은 직접 이해하기 쉽게 만들어야한다는 것입니다. 즉, 여러분도 이해할 수 있기를 바랍니다.

확률 또는 확률

확률
확률은 이벤트 발생 위험을 해당 이벤트가 발생할 위험에 처한 총 사람 수로 나눈 값입니다. 최근 JAMA 기사에서 예제를 사용하겠습니다. 52 장의 카드 한 벌에는 13 개의 스페이드가 있습니다. 따라서 덱에서 무작위로 카드를 뽑고 스페이드를 얻을 위험 (또는 확률)은 13/52 = 0.25 = 25 %입니다. 분자는 스페이드의 수이고 분모는 카드의 총 수입니다.

확률
확률은 덜 직관적 인 것 같습니다. 일이 일어날 확률과 그렇지 않을 확률의 비율입니다. 스페이드 예에서 스페이드를 그릴 확률은 0.25입니다. 스페이드를 그리지 않을 확률은 1-0.25입니다. 따라서 배당률은 0.25 / 0.75 또는 1 : 3 (또는 0.33 또는 1/3은 1 대 3의 배당률로 발음 됨)입니다.

통계적 의미
배당률이 (OR)이 1이면 노출과 결과 사이에 연관성이 없음을 의미합니다. 따라서 OR에 대한 95 % 신뢰 구간에 1이 포함되면 결과가 통계적으로 유의하지 않음을 의미합니다. 예를 들어, 유색 크리스마스 조명과 흰색 크리스마스 조명에 대한 노출은 농담 점수 증가와 관련이 있습니다. OR = 1.2 (95 % CI 0.98-1.45). 죄송합니다. 이것은 통계적으로 유의미하지 않습니다. 흰색 조명 만 사용하겠습니다…

사용
OR 또는 위험 비율 (RR)은 여러 연구 유형에서 사용할 수 있습니다. 그러나 사례 대조 연구에서는 OR 만 사용할 수 있습니다. RR을 계산하려면 위험을 알아야합니다. 위험은 확률로, 노출 된 전체 인구 대비 결과에 노출 된 사람들의 비율입니다. 노출 된 전체 인구를 모른 채 이미 결과를 얻은 사람들이 포함 된 사례 대조 연구에서는 불가능합니다.

위험 비율

RR은 매우 직관적 인 개념입니다. 한 결과의 확률 (또는 위험)이 다른 결과의 확률 (위험)에 대한 것입니다. 이 개념을 논의하기 위해 JF에서 다룬 연구를 사용하겠습니다. 체포 중에 삽관 한 소아 환자는 삽관하지 않은 환자에 비해 생존율이 낮았습니다 : 411/1135 (36 %) 대 460/1135 (41 %). 따라서 RR은 36.2 % / 40.5 % = 0.89입니다. 즉, 체포 중에 삽관을 한 소아 체포 환자와 그렇지 않은 환자의 생존율이 0.89 배 감소했습니다. 예를 들어, 생존율이 40 %로 예상되는 경우 체포 중 삽관하면 40 % x 0.89 = 35.6 %로 줄어 듭니다.

한 번 더 해보겠습니다. 예. 보모의 팔꿈치를 줄이기위한 Supination-flexion (SF) vs hyperpronation (HP)은 실패 할 가능성이 더 큽니다. SF의 실패 위험은 HP의 경우 96/351 (27 %) 대 32/350 (9 %)이었습니다. RR은 3입니다. 이것은 매우 직관적 인 의미를 가지고 있습니다. SF로 인한 실패 위험은 HP보다 3 배 더 높았습니다.

오즈 비율

OR는 위험 요소 / 노출과 결과 간의 연관성의 강도를 나타내는 방법입니다. OR이 < 1이면 결과에 대한 확률이 감소합니다. 또는 > 1은 주어진 결과에 대한 확률이 증가 함을 의미합니다. 예를 다시 살펴보고 확률을 고려해 보겠습니다.

소아 체포의 경우 체포 중에 삽관 할 경우 생존 위험은 411/1135 (36 %) 대 460/1135였습니다. (41 %) 삽관하지 않은 경우. 배당률로 변환하고 OR을 계산해 보겠습니다.

삽관 : 411 / 1135-411 = 411/724 = 0.57 배당률
삽관되지 않음 : 460 / 1135-460 = 460/675 = 0.68 확률
그러므로 OR는 0.57 / 0.68 = 0.83입니다.

참고, 이것은 매우 가깝습니다. RR (0.89)에 있지만 결과에 미치는 영향을 약간 과대 평가 한 것입니다. 이는 항상 RR에 비해 OR의 경우입니다. 효과를 과대 평가합니다.

유모의 경우 외전 굴곡 대 과내 전의 예를 들어보세요. SF의 실패 위험은 HP의 경우 32/350에 비해 96/351이었습니다. 이것을 배당률로 환산하겠습니다.

SF : 96 / 351-96 = 0.376 배당률
HP : 32 / 350-32 = 0.10 확률
OR은 0.376 / 0.10입니다. = 3.7

참고, OR는 RR을 3으로 과대 평가합니다. SF를 사용하면 실패 할 위험이 3이라고 말할 수 있습니다. OR 기준으로는 HP보다 3.74 배 더 높았다 고 말할 수 없습니다. OR와 RR은 동일하지 않습니다. 말할 수있는 것은 실패 확률이 3.74 배 더 크다는 것입니다.

위험 비율 대 승산 비율

RR은 간단하게 해석 할 수 있지만 해석 할 수 없습니다. RR이 3이면 결과의 위험이 3 배 증가합니다. RR이 0.5이면 위험이 절반으로 줄어 듭니다. 그러나 3의 OR가 위험이 3 배라는 것을 의미하지는 않습니다. 오히려 배당률이 3 배 더 큽니다. OR의 해석은 확률이 아닌 확률로 이루어져야합니다. 다시 말하지만, OR은 항상 RR에 비해 과대 평가됩니다. 그러나 RR 및 OR는 드문 결과 인 < 10 %의 경우 유사합니다. 그러나 결과가 10 %를 초과함에 따라 OR는 점점 더 RR을 과대 평가합니다. 예를 들어 보면 이해하기 더 쉽습니다.

새로운 vape 인 Vapalicious가 암과 관련이 있다고 가정합니다.

Vapalicious가 암을 거의 유발하지 않으면 어떻게 되나요?

왜 이것이 중요한가요?

이는 OR와 RR을 동일시하기 때문에 중요합니다. 부주의 한 연구자, 평론가 또는 뉴스 매체는 Vapalicious의 암 위험이 16 배 증가했다고보고 할 수 있습니다. 실제로 Vapalicous로 인한 암 위험이 4 배 증가했습니다. Vapalicious (또는 다른 vape)를 사용할 계획은 아니지만 16 배 대 4 배 증가는 그 효과를 과대 평가 한 것입니다.

OR은 무엇을 의미합니까?

그러면 OR은 무엇을 의미합니까? 여기서는 평이한 언어로되어 있습니다.

OR 1.2는 주어진 노출에서 결과의 확률이 20 % 증가 함을 의미합니다. .
OR 2는 주어진 노출에서 결과의 확률이 100 % 증가 함을 의미합니다. 또는 이것은 결과의 확률이 두 배가된다고 말할 수 있습니다. 이는 위험을 두 배로 늘리는 것과는 다릅니다.
0.2의 OR은 80 % 감소를 의미합니다. 주어진 노출에 대한 결과의 확률.

요약

확률 비 노출 및 결과와의 연관 강도를 측정 한 것입니다.
- 또는 > 1은 노출 및 결과와 더 큰 연관성을 의미합니다.
- OR = 1은 노출과 결과간에 연관성이 없음을 의미합니다.
- 또는 < 1은 노출과 결과 사이의 연관 가능성이 낮음을 의미합니다.
OR에 대한 95 % 신뢰 구간에 1이 포함되면 결과가 통계적으로 유의하지 않습니다.
OR 및 RR은 동일하지 않습니다.
OR는 항상 RR을 과대 평가하지만…
OR은 결과가 드물지만 결과가 초과 할 경우 현저하게 과대 평가하는 경우 RR을 근사합니다. 10 %.

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