Kaip apskaičiuoti koreguotą šansų santykį

Jūsų gydytojas davė jums galimybę pasirinkti du vaistus astmai gydyti. Palyginę skubios pagalbos skyriaus apsilankymus pastebite, kad 10 pacientų, vartojusių A vaistus, pranešė apie kelionę į ligoninę, palyginti su penkiais pacientais, vartojusiais vaistus B. Iš pirmo žvilgsnio atrodo, kad vaistas B yra akivaizdus geriausias pasirinkimas. Tačiau norėdami priimti pagrįstą sprendimą, turėsite šiek tiek atidžiau išnagrinėti duomenis. Norėdami nustatyti, kuris iš šių dviejų vaistų nuo astmos jums geriau pasitarnaus, galite naudoti statistiką, kad apskaičiuotumėte pakoreguotą koeficientą.

TL; DR (per ilgai; Neskaiciau)

Šansų koeficientas yra statistinis asociacijos matas, naudojamas nustatyti santykį tarp skirtingų pozicijų ir rezultatų rinkinių. Rasta padalijus vieno rezultato rezultatus iš antrojo rezultato, šansų santykis gali suteikti supratimą apie eksperimentinio gydymo efektyvumą ir dar daugiau. Tačiau, norint nustatyti koreguotą dviejų duomenų rinkinių koeficientų koeficientą, reikia atsižvelgti į kintamuosius, todėl koreguotų koeficientų santykį sunku nustatyti daugeliu atvejų.

Kas yra šansų santykis?

Šansų koeficientas yra statistinis poveikio ir rezultato ryšio matas. Kitaip tariant, šansų santykis yra statistinė tikimybė, o ne rezultatas atsiras esant konkrečiai sąlygai: Mūsų pavyzdys, šansų santykis rodo galimybę, kad vartojant vieną iš dviejų vaistų nuo astmos vis tiek galima apsilankyti ligoninėje. Šansų koeficientus lengva apskaičiuoti. Jei padalysite praneštus ligoninės apsilankymus dėl vaisto B iš tų, kurie vartojo vaistus A, apskaičiuosite šansų santykį. Šiame pavyzdyje šansų santykis yra 0,5. Šis santykis reiškia, kad vartodami A vaistus, o ne B, turite maždaug 50% didesnę tikimybę patekti į ligoninę. Tačiau tai nebūtinai reiškia, kad vaistas B yra geresnis: šis 0,5 santykis yra žinomas kaip nepakoreguotas, arba neapdorotų šansų santykį, nes į tai neatsižvelgiama, išskyrus nurodytą ligoninių skaičių apsilankymai.

Poveikiai ir rezultatai

Skaičiavimo koeficiento skaitinė vertė suteikia tam tikrą idėją, kas nutiks, kai pacientas bus ką nors veikęs - šiuo atveju vaistai nuo astmos. Šansų koeficientas 1 reiškia, kad poveikis neturi įtakos rezultatams: Kitaip tariant, vaistai neveikia. Didesnis nei 1 koeficientas rodo didesnį rezultato koeficientą, o mažesnis nei 1 koeficientas - mažesnį rezultato koeficientą.

Gyvenimas ir sumaišantys kintamieji

Neapdorotų šansų santykio bėda yra ta, kad jis yra visiškai vienmatis. Tai neatspindi trukdančių veiksnių, tokių kaip amžius, kitos sveikatos būklės ar net kažkas tokio paprasto, kaip patekimas į kliniką, palyginti su skubios pagalbos skyriumi, įtakos. Jūsų šansų santykis gali interpretuoti vaistus, jei sužinosite, kad visi pacientai, vartojantys vaistą A, taip pat gydėsi plaučių vėžį ir visi B vaistą vartojusių pacientų sveikata buvo kitokia, arba jei sužinojote, kad A vaistą vartojantys pacientai gyveno už penkių mylių nuo ligoninės ir 60 mylių nuo artimiausios klinika.

Siekiama koreguoto šansų santykio

Labai nedaug dalykų gyvenime turi aiškų priežasties ir pasekmės ryšį. Statistikoje „kiti“ veiksniai, darantys įtaką dviejų dalykų santykiui, yra žinomi kaip sudėtiniai kintamieji. Jei santykį veikia tik vienas kintamasis, matematikai atliks statistinį koregavimą, kad gautų tikslesnį santykį. Kai bus atsižvelgta į visus kintamuosius, sakoma, kad santykis yra visiškai pakoreguotas. Kadangi šansų koeficiento koregavimas yra labai sudėtingas, mokslininkai stengiasi kontroliuoti kuo daugiau kintamųjų, kad užtikrintų tikslius rezultatus. Pavyzdžiui, farmacijos tyrimų metu mokslininkai ieškos to paties amžiaus ir lyties dalyvių, turinčių panašią ligos istoriją.

  • Dalintis
instagram viewer