Альтернативное, дополнительное, неэкологичное пространство для рассказов о доказательной медицине, статистике, эпидемиологии и прочим ужасам 👀
Клоун, автор и организатор журнального клуба @Nik_Burlov
База: https://instagram.com/ebm_base
Post #379
1.87K
ОТНОСИТЕЛЬНОСТЬ ОТНОСИТЕЛЬНА
Пора вернутся к постам🙋🏻♂️
Мы рассматривали, что можно посчитать исходы в виде рисков и шансов (отдельное спасибо за замечания), и как всегда есть "но" - как сравнить 2 группы между собой❓
Мы снова будет использовать нашу таблицу 2х2 (рис.1)
1️⃣ Если мы рассчитывали риски (т.е. вероятность исхода), то можно посчитать разницу рисков (risk difference - RD, absolutely risk - AR)
Формула на рис.2, как видим это обычная разница, которая показывает нам на сколько риск в первой группе отличает от второй.
📍Если он выше в контрольной, то обычно используют термин снижение абсолютного риска (absolutely risk reduction - ARR) и знак положительный (обычно из контроля вычитают эксперимент) 📉
📍Если в экспериментальной, то повышение (absolutely risk increase - ARI) и знак отрицательный 📈
📍Но если мы получаем 0, то значит риски в группах равны (0,5 - 0,5 = 0) 📊
2️⃣ Если у нас снова риски, то можно рассчитать относительный риск (relative risk, risk ratio - RR)
Формула на рис.2, где мы видим во сколько раз риски различаются в группах (обычно делится риск экспериментальной группы на риск контрольной).
📍Если он меньше 1, то говорят, что риск в группе эксперимента ниже, чем в контроле (тогда можно посчитать снижение относительного риска (relative risk reduction - RRR) = 1 - RR, т.е. на сколько % риск снижается) ⬇️
📍Если выше 1, то в группе эксперимента риск выше, чем в контроле ⬆️
📍Если равен 1, то риски равны (0,5/0,5 = 1) 🟰
Лучше указывать RD и RR вместе, чтобы не складывалась иллюзия, что мы получили очень сильное влияние 🙈
⚠️Например, риск в контроле = 2 на 1000 = 0,002, а риск в эксперименте = 1 на 1000 = 0,001. Тогда RR = 0,001/0,002 = 0,5 (очень классный результат, в целых 2 раза!), но RD = 0,002 - 0,001 = 0,001 (всего лишь на 0,1%, что уже не так круто смотрится) 🙀
3️⃣ Если у вас шансы, то можно рассчитать отношение шансов (odds ratio - OR)
Формула на рис.3, по которой можно сделать вывод во сколько шансы в эксперименте отличаются от контроля.
Интерпретация такая же как и при относительном риске (больше/меньше/равно 1) 🫡
Разницы шансов нет) т.к. это не вероятности, то и рассчитывать такой показатель не имеет смысла (интерпретации нет, по крайней мере я не нашел) 🙇🏻♂️
4️⃣ если у вас риски (hazard), то можно рассчитать отношение рисков (hazard ratio - HR, устоявшегося перевода на русский нет), но здесь есть определенное количество ограничений (опустим пока этот вопрос) 🥸
Суть и формула как и при RR (рис.4), с той лишь разницей, что это относится не к общему количеству событий на конец наблюдения, а к их "скорости" возникновения в течение определенного времени 🤬
Здесь может быть такой же подвох с большим HR, как и при RR, т.е. надо внимательно посмотреть на количество событий и размер групп, чтобы понять действительно ли в абсолютных числах произошло много событий😶🌫️
Эти показатели часто используют в статьях для демонстрации сравнений групп. Вроде все не так сложно, но "дьявал кроется в деталях", а наша задача эти детали изучить😈
#ebm_statistica
@ebm_base
Пора вернутся к постам🙋🏻♂️
Мы рассматривали, что можно посчитать исходы в виде рисков и шансов (отдельное спасибо за замечания), и как всегда есть "но" - как сравнить 2 группы между собой❓
Мы снова будет использовать нашу таблицу 2х2 (рис.1)
1️⃣ Если мы рассчитывали риски (т.е. вероятность исхода), то можно посчитать разницу рисков (risk difference - RD, absolutely risk - AR)
Формула на рис.2, как видим это обычная разница, которая показывает нам на сколько риск в первой группе отличает от второй.
📍Если он выше в контрольной, то обычно используют термин снижение абсолютного риска (absolutely risk reduction - ARR) и знак положительный (обычно из контроля вычитают эксперимент) 📉
📍Если в экспериментальной, то повышение (absolutely risk increase - ARI) и знак отрицательный 📈
📍Но если мы получаем 0, то значит риски в группах равны (0,5 - 0,5 = 0) 📊
2️⃣ Если у нас снова риски, то можно рассчитать относительный риск (relative risk, risk ratio - RR)
Формула на рис.2, где мы видим во сколько раз риски различаются в группах (обычно делится риск экспериментальной группы на риск контрольной).
📍Если он меньше 1, то говорят, что риск в группе эксперимента ниже, чем в контроле (тогда можно посчитать снижение относительного риска (relative risk reduction - RRR) = 1 - RR, т.е. на сколько % риск снижается) ⬇️
📍Если выше 1, то в группе эксперимента риск выше, чем в контроле ⬆️
📍Если равен 1, то риски равны (0,5/0,5 = 1) 🟰
Лучше указывать RD и RR вместе, чтобы не складывалась иллюзия, что мы получили очень сильное влияние 🙈
⚠️Например, риск в контроле = 2 на 1000 = 0,002, а риск в эксперименте = 1 на 1000 = 0,001. Тогда RR = 0,001/0,002 = 0,5 (очень классный результат, в целых 2 раза!), но RD = 0,002 - 0,001 = 0,001 (всего лишь на 0,1%, что уже не так круто смотрится) 🙀
3️⃣ Если у вас шансы, то можно рассчитать отношение шансов (odds ratio - OR)
Формула на рис.3, по которой можно сделать вывод во сколько шансы в эксперименте отличаются от контроля.
Интерпретация такая же как и при относительном риске (больше/меньше/равно 1) 🫡
Разницы шансов нет) т.к. это не вероятности, то и рассчитывать такой показатель не имеет смысла (интерпретации нет, по крайней мере я не нашел) 🙇🏻♂️
4️⃣ если у вас риски (hazard), то можно рассчитать отношение рисков (hazard ratio - HR, устоявшегося перевода на русский нет), но здесь есть определенное количество ограничений (опустим пока этот вопрос) 🥸
Суть и формула как и при RR (рис.4), с той лишь разницей, что это относится не к общему количеству событий на конец наблюдения, а к их "скорости" возникновения в течение определенного времени 🤬
Здесь может быть такой же подвох с большим HR, как и при RR, т.е. надо внимательно посмотреть на количество событий и размер групп, чтобы понять действительно ли в абсолютных числах произошло много событий😶🌫️
Эти показатели часто используют в статьях для демонстрации сравнений групп. Вроде все не так сложно, но "дьявал кроется в деталях", а наша задача эти детали изучить😈
#ebm_statistica
@ebm_base
- ❤ 8
- 🔥 5
- 👍 4
