odds ratio是什么意思

odds ratio

[英][ɔdz ˈreiʃiəu][美][ɑdz ˈreʃo]

让步比; 比值比

双语例句

1

The introduction of odds ratio ( OR value).

引入了比值比（OR值）。

2

Exact confidence interval for odds ratio of matched case-control study

配对病例对照研究比数比的确切可信区间

让步比（odds ratio）在统计学中的意义是什么？最好有举例说明。

让步比（odds

ratio）在统计学中的意义是统计学统计学的多因素分析里有一个叫“OR”值的是什么意思。大小说明什么odds

ratio.就是优势比的意思.具体可以到任何一本流行病学书中查“病例对照

【转载】 odds、OR和RR的计算公式和实际意义

1. Odds

Odds 的意思为机率、可能性，是指某事件发生的可能性(概率)与不发生的可能性（概率）之比。假如某药物有疗效的比例为p1，则无效的比为1-p1，则odds的计算公式为：

对于如下表所示的四格表，患病组的中暴露的概率（以实测频率估计）p1=a/C1，非暴露的概率为1-p1=b/C1,故患病组的odds计算公式为：

同理，健康组的odds计算公式为：odds2=p1/(1-p1)=c/d

2. Odds rate（OR）

Odds ratio 的意思为风险比，在有些参考资料上也叫优势比、比值比。其计算公式为患病组与健康组两个odds之比，即：

OR常用于流行病学中病例-对照研究资料，表示病例组和对照组的暴露比例与非暴露比例之比。

可通过计算OR的置信区间来表示疾病与暴露的关联强度。由于ln(OR)近似服从正态分布：

故OR的95%置信区间可近似的表示为：

OR置信区间与关联强度的关系可用下表表示：

3. 相对危险度（RR）

相对危险度（relative risk）是流行病学前瞻性研究的常用指标，其本质为率比（rate ratio）或危险比(risk ratio)，即暴露组与非暴露组发病率之比，或发病的概率之比。RR的含义可表示为暴露组的疾病危险性为非暴露组的多少倍。

由于病例-对照研究不能计算发病率，所以病例-对照研究中只能计算OR。当人群中疾病的发病率或者患病率很小时，OR近似等于RR，可用OR值代替RR。

不同发病率情况下，OR与RR的关系图如下：

由上图可知，当发病率10%时，RR与OR很接近。当发病率增大时，两者的差别增大。当OR1时，OR高估了RR，当OR1时，OR低估了RR。

读医学文献的时候发现有一个词叫odds ratio,

OR值的全称是odds ratio、比值比,对于发病率很低的疾病来说,它是OR值即是相对危险度的精确估计值.OR值的意义：

OR值等于1,表示该因素对疾病的发生不起作用；

OR值大于1,表示该因素是危险因素；

OR值小于1,表示该因素是保护因素.

危险度的三种说法

相对危险度(relativerisk),危险差(riskdifference)和比值比(oddsratio)

相对危险度(relativerisk),危险差(riskdifference)和比值比(oddsratio)是最常用的三种比较不同群体之间疾病风险的方法.虽然它们在生物医学和社会心理学研究中广泛流行,但是尚无文献明确这三种方法之间的关系.许多研究人员误以为它们之间的关系是单调变化的,即某种测量方式中较高(或较低)的值与其它测量方式中的较高(或较低)的值相关.本文中,我们讨论了三个定理,并提供例子解释之前大部分研究人员所认为这三种方法之间的关系是不对的;这些测量方法相互之间并没有逻辑关系.研究人员在说明不同种测量方法之间的相关性时或结合使用不同种风险测量方法所得的研究结果时必须非常谨慎.

让步比（odds ratio）在统计学中的意义是什么？最好有举例说明。

意义：用以衡量一个特定群体中，属性A的出现与否和属性B的出现与否的关联性大小。

举例：某医生怀疑吸烟与肺癌有关，因为他发现自己经手的很多肺癌患者都有吸烟史。于是他在 2015 年找了 100 名肺癌患者和 100 名健康对照，回溯了他们的过去 30 年的吸烟史，结果发现：100 名肺癌患者中 90 名患者有吸烟史，100 名健康个体中仅有20人有吸烟史。如表所示：

在本案例中，肺癌组暴露人数与非暴露人数的比值为 9（90/10），而在健康个体中，暴露人数与非暴露人数的比值为 0.25（20/80）。因此，OR 为：9/0.25=36。

在统计学中，让步比是一种用以衡量一个特定群体中，属性A（如高血压）的出现与否和属性B（如酒精摄入）的出现与否的关联性大小的特征值。可用以下方法计算：

（1）对于具有B属性的个体，计算A出现的几率p1。

（2）对于不具有B属性的个体，计算A出现的几率p2。

（3）p1/p2即让步比，也就是OR值。

如果OR值比1大，说明B的出现增大了A出现的几率，即属性A和属性B相关。但这并不足以说明B是A出现的原因，因为A,B也可能是由于同一种原因C而同时出现的。

以上内容参考 百度百科——让步比