Vaš liječnik dao vam je izbor između dva lijeka za liječenje astme. Kada uspoređujete posjete hitnoj službi, primijetite da je 10 pacijenata na lijekovima A prijavilo putovanje u bolnicu naspram pet pacijenata na lijeku B. Na prvi pogled čini se da je lijek B očito najbolji izbor. Međutim, da biste donijeli informiranu odluku, morat ćete malo pažljivije ispitati podatke. Da biste utvrdili koji će vam od ova dva lijeka za astmu bolje poslužiti, možete koristiti statistiku za izračunavanje prilagođenog omjera šansi.
TL; DR (predugo; Nisam pročitao)
Omjer izgleda je statistička mjera povezanosti koja se koristi za određivanje odnosa između različitih skupova izloženosti i ishoda. Pronađen dijeljenjem rezultata jednog ishoda s rezultatima drugog, omjer šansi može pružiti uvid u učinkovitost eksperimentalnih tretmana i još mnogo toga. Međutim, određivanje prilagođenog omjera vjerojatnosti dvaju skupova podataka zahtijeva da uzmete u obzir zbunjujuće varijable - što čini prilagođene omjere iznosa teško odrediti u mnogim situacijama.
Što je omjer kvota?
Omjer izgleda je statistička mjera povezanosti izloženosti i ishoda. Drugim riječima, omjer izgleda je statistička šansa nego što će se ishod dogoditi pod određenim uvjetima: u slučaju naš primjer, omjer šansi predstavlja šansu da uzimanje jednog od dva lijeka za astmu i dalje može dovesti do posjeta bolnici. Omjere izgleda je lako izračunati. Ako podijelite prijavljene posjete bolnici za lijek B onima za lijek A, dobit ćete omjer šansi. U ovom primjeru omjer izgleda je 0,5. Omjer znači da imate otprilike 50% veće šanse za odlazak u bolnicu kada uzimate lijek A u odnosu na lijek B. Međutim, to ne mora nužno značiti da je lijek B bolji: ovaj omjer 0,5 poznat je kao neprilagođeni, ili omjera grubih šansi, jer ne uzima u obzir ništa osim prijavljenog broja bolnica posjeta.
Izloženost i ishodi
Numerička vrijednost omjera vjerojatnosti daje vam predodžbu o tome što će se dogoditi kad je pacijent nečemu izložen - u ovom slučaju lijekovima za astmu. Omjer šansi 1 znači da izloženost ne utječe na ishod: Drugim riječima, lijek ne djeluje. Omjer šansi veći od 1 ukazuje na veće izglede na ishod, dok omjer manji od 1 ukazuje na manje izglede na ishod.
Život i zbunjujuće varijable
Problem s omjerom sirove kvote je u tome što je u potpunosti jednodimenzionalan. Ne odražava utjecaj zbunjujućih čimbenika kao što su dob, druga zdravstvena stanja ili čak nešto tako jednostavno poput pristupa klinici u odnosu na hitnu službu. Vaša interpretacija omjera lijekova mogla bi se promijeniti ako saznate da su svi pacijenti na lijeku A također na liječenju od raka pluća i svi pacijenti na lijekovima B bili su inače dobrog zdravlja ili ako ste saznali da pacijenti na lijekovima A žive pet milja od bolnice i 60 milja od najbliže Klinika.
Traženje prilagođenog omjera kvota
Vrlo malo stvari u životu ima jasnu uzročno-posljedičnu vezu. U statistici su "ostali" čimbenici koji utječu na odnos dviju stvari poznati kao zbunjujuće varijable. Ako samo jedna varijabla utječe na odnos, matematičari će napraviti statističku prilagodbu kako bi dobili precizniji omjer. Kad se uzmu u obzir sve varijable, odnos će se u potpunosti prilagoditi. Budući da je podešavanje omjera vjerojatnosti vrlo složeno, istraživači pokušavaju kontrolirati što više varijabli kako bi osigurali točne rezultate. Primjerice, u farmaceutskim pokusima istraživači će tražiti sudionike iste dobi i spola sa sličnom povijesti bolesti.