非統計学者にオッズ比を説明する

20August2019/gianfranco/Regression,ANOVA/0comments

生物統計学者として、統計について何も知らない人にオッズ比を説明するよう求められることがよくあります。 そして、それは簡単な事業ではありません。 この尺度を自分で習得していない多くの同僚がいます。

以下では、”オッズ比とはどういう意味ですか”と尋ねる人々にどのように対応するかを段階的に説明しようとします。,

私の小さなスピーチは、机に座って、このように始まります：

“オッズ比は、露出とイベントとの間の関連の強さの尺度です。 例えば、キャンディーの消費（暴露）は虫歯（事象）の進化に関連していますか？
別の例：女性であること（暴露）と腸がん（イベント）との間に関連がありますか？

関連のこの尺度は、それが正確にオッズ間の関係であるため、”オッズ比”と呼ばれています！”

ここでトラブルが始まります：”オッズ、ジャンフランコ？ オッズはどういう意味ですか？,”;

私は通常このようにそれを扱います：”例えば、女性の腸がんの確率は、罹患した女性の数と健康な女性の数との比率です。 同じことが男性のがんの確率にも当てはまります。 二つの関係の間の関係は、オッズ比です”。

この時点で、私の対話者の表情は無表情になり、彼の額に疑問符が印刷されます。

私はちょっと待ってから、風を切って線量を増やします。

オッズ比はゼロから正の無限大までの値をとります。, それが1に等しい場合、露出とイベントが関連付けられていないことを意味し、1より小さい場合、露出がイベントを防止することを意味し、1より大きい場合、露出がイベントの原因であることを意味します。

この時点で、顧客はさらに進みたいと考えています。

他のケースでは、しかし、顧客は主張している：”だから、私は理解してみましょう：オッズ比が1未満の場合…？”

この時点で、私は彼が終わり、実用的な例を続行させていない：

“はい、女性と男性の間の病気のオッズ比は、例えば、0である場合。,4のそれは0.4の価値が1よりより少しであるのであなたの露出が女性のために保護であることを意味します。 例えば、オッズ比0.4ということは、数値で言えば、腸がんのない女性10人ごとに20人がいるのに対し、男性では腫瘍を持たない10人ごとに50人がいることを意味し、例えばオッズ比が例えば1であれば”

“となる。,25、腫瘍のない10人の女性ごとに50人がいるので、女性であるという事実は癌の危険因子であることを意味しますが、10人の健康な男性ごとに40人しか罹患していないことになります。

多くの非統計学者は、私の経験から、このようにオッズ比を理解しています。

明らかに説明は単純化されており、不完全です。, 私は相対リスクとオッズ比の関係、またはそれが主にケースコントロールの文脈で使用されているという事実について話す必要があり、このため、”病気のオッズ”についてではなく、”暴露のオッズ”について話すことがますます適切です。

しかし、非統計学者にとってはそれで十分です。

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