オッズ比
オッズ比
出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2015/08/31 00:09 UTC 版)
OR:オッズ比 オッズ比は、暴露群の非暴露群に対する発症オッズの比である。発症オッズは、「発症リスク/(1-発症リスク)」であり、「発症するリスクと発症しないリスクの比」である。 オッズ比には対称性があり、症例群の対照群に対する暴露オッズの比を求めても同じ値となる、そのため、コホート研究でも症例対照研究でも横断研究でも「オッズ比」は算出が可能であり、共通した指標として使用できる。また、症例対照研究において発症リスクが小さい場合は、「オッズ比」は「相対危険度」の近似値となる。 OR:修正オッズ比 オッズ比は、確率ではなくオッズを用いるため、オッズの分母が0になる場合(発症しない確率が0の場合)は計算できなくなる。そのため、分割表内に0の度数がある場合は、それぞれの度数(オッズの分子・分母)に0.5を加算して算出した「修正オッズ比」が使用される。 対数オッズ(log Odds=log(P/(1-P))は、確率を変数としたロジット関数(log(P/(1-P)=log P-log(1-P)=logit (P)=log Odds)で表される。 確率は、オッズを変数としたロジスティック関数で表される。 exp (bn):各パラメータの調整オッズ比 ロジスティック回帰モデルでは、「あり/なし」の2値変数における確率を変数としたロジット関数が、オッズの対数(対数オッズ)となることを利用する。これにより確率は、オッズを変数としたロジスティック関数(ロジット関数の逆関数)によって表される。暴露群および非暴露群において、それぞれオッズの対数(対数オッズ)が、複数の説明変数の線形和で表される。説明変数が2値変数の場合は、各説明変数の係数が、その要因の「調整オッズ比」の対数(対数オッズ比)となる。説明変数が連続変数の場合は、各説明変数の係数が、その要因が1増加した場合に増加するオッズの対数(対数オッズ)となる。
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