Risk Farkı, Risk Oranı ve Oran Oranı – Epidemiyolojide Biyoistatistiksel Yöntemler – Biyoistatistikler – Epidemiyoloji – Biyoistatistikler Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik

0 (312) 276 75 93 @ İletişim İçin Mail Gönderin bestessayhomework@gmail.com - 7/24 hizmet vermekteyiz... @@@ Süreli, online, quiz türü sınavlarda yardımcı olmuyoruz. Teklif etmeyin. - Ödev Yaptırma, Proje Yaptırma, Tez Yaptırma, Makale Yaptırma, Essay Yaptırma, Literatür Taraması Yaptırma, Vaka İncelemesi Yaptırma, Research Paper Yaptırma, Akademik Makale Yaptırma, İntihal Oranı Düşürme, İstatistik Ödev Yaptırma, İstatistik Proje Yaptırma, İstatistik Tez Yaptırma, İstatistik Makale Yaptırma, İstatistik Essay Yaptırma, Edebiyat Ödev Yaptırma, Edebiyat Proje Yaptırma, Edebiyat Tez Yaptırma, İngilizce Ödev Yaptırma, İngilizce Proje Yaptırma, İngilizce Tez Yaptırma, İngilizce Makale Yaptırma, Her Dilde Ödev Yaptırma, Hukuk Ödev Yaptırma, Hukuk Proje Yaptırma, Hukuk Tez Yaptırma, Hukuk Makale Yaptırma, Hukuk Essay Yaptırma, Hukuk Soru Çözümü Yaptırma, Psikoloji Ödev Yaptırma, Psikoloji Proje Yaptırma, Psikoloji Tez Yaptırma, Psikoloji Makale Yaptırma, İnşaat Ödev Yaptırma, İnşaat Proje Yaptırma, İnşaat Tez Yaptırma, İnşaat Çizim Yaptırma, Matlab Yaptırma, Spss Yaptırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Ücretli Spss Analizi, İstatistik Ücretleri, Spss Nedir, Spss Danışmanlık, İstatistik Hizmeti, Spss Analizi ve Sonuçların Yorumlanması, Spss Ücretleri, Tez Yazdırma, Ödev Danışmanlığı, Ücretli Ödev Yaptırma, Endüstri Mühendisliği Ödev Yaptırma, Tez Yazdırma, Matlab Ödev Yaptırma, Tez Danışmanlığı, Makale Danışmanlığı, Dış Ticaret ödev YAPTIRMA, Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

Risk Farkı, Risk Oranı ve Oran Oranı – Epidemiyolojide Biyoistatistiksel Yöntemler – Biyoistatistikler – Epidemiyoloji – Biyoistatistikler Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik

22 Aralık 2020  İstatistiksel Veri Analizi Göreli risk oranı Odds oranı Odds oranı pdf Odds oranı SPSS Odds ratio güven aralığı Rölatif risk nasıl hesaplanır Rölatif risk yorumlama Tahmini Rölatif risk Nedir 0
Risk Farkı, Risk Oranı ve Oran Oranı – Epidemiyolojide Biyoistatistiksel Yöntemler – Biyoistatistikler – Epidemiyoloji – Biyoistatistikler Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik

Risk Farkı, Risk Oranı ve Oran Oranı

Bir maruziyet hastalık riskiyle ilişkili olduğunda, maruz kalmanın bir “etkisi” olduğunu söylüyoruz. Şimdi, kapalı bir kohort çalışmasında maruziyet ve hastalık arasındaki ilişkinin büyüklüğünü ölçen birkaç etki ölçüsü tanımlıyoruz.

RD = π1 −π2 ile tanımlanan risk farkı, sezgisel olarak çekici bir etki ölçüsüdür. Π1 = π2 + RD olduğundan, risk farkı ölçüleri ek bir ölçekte değişir. RD> 0 ise, maruziyet hastalık olasılığındaki bir artışla ilişkilidir; RD <0 ise, maruziyet hastalık olasılığındaki bir azalma ile ilişkilidir; ve RD = 0 ise, maruziyet hastalıkla ilişkili değildir.

RR = π1 / π2 ile tanımlanan risk oranı, sezgisel olarak çekici bir başka etki ölçüsüdür. Bazı epidemiyolojik literatürde risk oranı göreceli risk olarak adlandırılır, ancak bu terminoloji bu kitapta kullanılmayacaktır. Π1 = RRπ2 olduğundan, risk oranı çarpımsal bir ölçekte değişimi ölçer.

Teorik olarak mümkün olan ancak epidemiyolojik açıdan pek ilgi çekici olmayan bir durum olan π2 = 0 olduğunda RR’nin tanımsız olduğuna dikkat edin. RR> 1 ise, maruziyet hastalık olasılığındaki bir artışla ilişkilidir; RR <1 ise, maruziyet hastalık olasılığındaki bir azalma ile ilişkilidir; ve RR = 1 ise, maruziyet hastalıkla ilişkili değildir.

Hem ilave hem de çok yönlü bir özelliktir (1 − π2) / π2 = RR – 1, aşırı bağıl risk olarak adlandırılır (Preston, 2000). İlişkili bir etki ölçüsü, atfedilebilir risk yüzdesi olarak adlandırılan (π1 – π2) / is1 = 1 – (1 / RR) ‘dir (Cole ve MacMahon, 1971). Bu etki ölçüleri, risk oranı ile yakından ilgilidir ve daha fazla değerlendirilmeyecektir.
Verilen bir olasılık π ̸ = 1 için, olasılık ω şu şekilde tanımlanır:

Π verir ve dolayısıyla olasılık ve olasılık aynı bilgiyi ifade etmenin eşdeğer yollarıdır. Sağlıkla ilgili çalışmalar bağlamında bir şekilde yerinde görünmese de, şans oyunları ortamında olasılık terminolojisi iyice yerleşmiştir. Örnek olarak, bir kart destesinden rastgele bir as seçme olasılığı π = 4/52 = 1 / 13’tür.

Dolayısıyla oran therefore = (4/52) / (48/52) = 1/12’dir ve 1:12 olarak yazılabilir ve “1’den 12’ye” olarak okunabilir. Nominal eşdeğerliklerine rağmen, olasılık ve olasılıklar büyük ölçüde farklılık gösterir: π 0 ile 1 arasındaki aralıkta olmalıdır, oysa ω negatif olmayan herhangi bir sayı olabilir.

Oranların önemli bir özelliği, karşılıklı bir özelliği karşılamasıdır: Eğer ω = π / (1 – π) belirli bir sonucun olasılığıysa, (1 – π) / [1 – (1 – π)] = 1 / ω ters sonucun olasılıklarıdır. Örneğin, as seçmeme olasılığı (48/52) / (4/52) = 12, yani “12’ye 1” dir.

Kapalı kohort çalışmalarının tartışmasına dönersek, sırasıyla maruz kalan ve maruz kalmayan kohortlar için ω1 = π1 / (1 – π1) ve ω2 = π2 / (1 – π2) olsun. İhtimal oranı şu şekilde tanımlanır:

Ω1 = ORω2 olduğundan, olasılık oranı, bu değişikliğin çarpımsal bir ölçekte ölçülmesindeki risk oranına benzer. Bununla birlikte, olasılık oranıyla ölçek, olasılık cinsinden değil, olasılık cinsinden kalibre edilir. OR> 1 ise, maruziyet hastalık olasılığındaki artışla ilişkilidir; OR <1 ise, maruziyet, hastalık olasılıklarında bir azalma ile ilişkilidir; ve OR = 1 ise, maruziyet hastalıkla ilişkili değildir.

Sırasıyla ω1> ω2, ω1 <ω2, ω1 = ω2’nin π1> π2, π1 <π2, π1 = π2’ye eşit olduğu kolayca gösterilebilir ve bu nedenle olasılıklar açısından yapılan ifadeler, ilgili ifadelere kolayca çevrilir.

Hastalık “nadir” olduğunda, 1 – π1 ve 1 – π2 1’e yakın olduğundan, (2.1) ‘den OR yaklaşık olarak RR’ye eşittir. Bazı eski epidemiyolojik literatürde, olasılık oranı, risk oranına bir yaklaşımdan biraz daha fazlası olarak görülüyordu. Daha yakın zamanlarda, bazı yazarlar olasılık oranının klinik olarak daha anlamlı risk farkı ve risk oranının yerini alamayacağı gerekçesiyle klinik çalışmalarda bir etki ölçütü olarak kullanılmasına karşı çıkmışlardır.

Bu çalışmada, olasılık oranını kendi başına dikkate alınmaya değer bir etki ölçüsü olarak görüyoruz ve sadece risk oranına karşı daha az istenen bir alternatif olarak değil. Kısaca görüleceği gibi, olasılık oranı, risk farkı veya risk oranı ile paylaşılmayan bir dizi çekici ölçüm özelliğine sahiptir.

Tahmini Rölatif risk Nedir
Rölatif risk nasıl hesaplanır
Rölatif risk yorumlama
Odds oranı
Odds oranı SPSS
Göreli risk oranı
Odds oranı pdf
Odds ratio güven aralığı

Bir Etki Ölçüsü Seçme

Şimdi, kapalı kohort çalışmaları için risk farkı, risk oranı veya olasılık oranından hangisinin en çok arzu edilen etki ölçüsü olduğunu düşünüyoruz. En tartışmalı konulardan biri, bir yandan etiyoloji (nedensellik) ölçütleri olarak RD ve RR’nin faydası ve diğer yandan nüfus (halk sağlığı) etkisinin ölçüleri etrafında döner.

Bu en iyi şekilde bazı örneklerle açıklanmaktadır. İlk olarak, maruziyet olsun ya da olmasın, hastalığı geliştirme olasılığının küçük olduğunu varsayalım; örneğin, π1 = .0003 ve π2 = .0001. O zaman RD = .0002 ve bu nedenle maruziyet, hastalık olasılığındaki küçük bir artışla ilişkilidir.

Nüfusun büyük bir bölümü maruz kalmadıkça, hastalığın etkisi küçük olacaktır ve bu nedenle, halk sağlığı açısından bakıldığında, bu özel maruziyet büyük bir endişe kaynağı değildir. Öte yandan, RR = 3 ve olağan epidemiyolojik uygulamaya göre bu, hastalığın olası bir nedeni olarak maruziyetin daha fazla araştırılmasını gerektirecek kadar büyüktür.

Şimdi, 1 = .06 veπ2 = .05 olduğunu varsayalım, bu yüzdenRD = .01 veRR = 1.2. Bu örnekte, risk farkı, risk oranı özellikle seyrek olmadıkça halk sağlığı açısından önemli olacaktır, risk oranı ise görünüm açısından farklıdır.

Yukarıdaki argümanlar, risk farkı ve risk oranı açısından ifade edilmiştir, ancak özünde, çarpımsal bir ölçeğin aksine bir katkı maddesi üzerindeki etkiyi ölçmenin yararları üzerine bir tartışmadır. Bu konu epidemiyolojik literatürde uzun süreli bir tartışma yaratmıştır, bazı yazarlar eklemeli modelleri tercih ederken diğerleri çarpımsal yaklaşımı tercih etmektedir.

Eklemeli veya çarpımsal bir modelin çalışma verileri için daha uygun olup olmadığına karar vermek için istatistiksel yöntemler önerilmiştir. Bir yaklaşım, olasılıkları en uygun toplamalı ve çarpımsal modellere göre karşılaştırmaktır.

Alternatif bir yöntem, özel durumlar olarak toplamalı ve çarpımsal modellere sahip genel bir modele uymak ve ardından bir veya diğerinin veya belki de bir ara modelin verilere en iyi uyup uymadığına karar vermektir.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir