Odd Ratio คือ
82 เท่า (หมายความว่ากินยาแล้วเป็นน้อยกว่า) ถึง 1. 10 เท่า (หมายความว่ากินยาแล้วดันเป็นมากกว่า) นั่นเองครับ เดี๋ยวตอนหน้าจะมาต่อการ Appraise ข้างใน Paper นะครับ (ถ้าอ่านแล้วสงสัย สามารถเมล์มาได้นะครับ หรือจะทิ้ง Comment ไว้ก็ได้ครับ ขอบคุณครับ)
Answer
Calculator
Odd ratio - อัตราส่วนของความต่าง เนื่องจากอ่านบทความวิชาการต่างประเทศแล้วไม่เข้าใจในค่าทางสถิติบางตัวก็เลยมานั่งค้นข้อมูลใน อ.
Odds (แต้มต่อ)
88 คำสั่งใน STATA คือ cc y x [fw=pop] ซึ่งได้ค่า Odds Ratio =1. 88 และ 95% Conf. Interval 1. 11 to 3. 23 คนอ้วนป่วยมากกว่าคนไม่อ้วน 1. 88 เท่า กลุ่มอายุ gr= 0 และ gr=1 แยกวิเคราะห์โดยใช้ตัวแปรกลุ่มอายุ Stratified analysis โดยตัวแปร "gr" gr_0 อ้วน ไม่อ้วน ป่วย 135 15 ไม่ป่วย 45 5 Odds Ratio = (135 x 5) / (45 x 15) = 1 gr_1 35 105 Odds ratio = (35 x 45) / (105 x 15) = 1 คำสั่งใน STATA คือ cc y x [fw=pop] if gr==0 cc y x [fw=pop] if gr==1 เมือแยกวิเคราะห์แต่ละกลุ่มอายุ odds Ratio เท่ากับ 1 การอ้วนหรือไม่อ้วนไม่ได้ทำให้การป่วยมากขึ้นหรือน้อยลง Odds Ratio เปลี่ยนจาก 1. 88 เป็น 1 เมื่อ Stratified ด้วยกลุ่มอายุ gr_0 ป่วย 150 / 200 gr_1 ป่วย 50 / 200 กลุ่ม gr_0 ป่วยโรค "y" เป็น 3 เท่าของกลุ่ม gr_1 เพื่อให้ STATA วิเคราะห์แบบ Sreatified Analysis คำสังคือ cc y x [fw=pop], by (gr) cc y x [fw=pop], by (gr) M-H Adjusted Odds Ratio จะได้ค่า Odds Ratio =1 ตรงกันกับการแยกวิเคราะห๋ gr =0 และ gr=1 ซึ่ง Odds Ratio =1 แต่ถ้ารวมกันแบบ crude จะได้ค่า Odds Ratio = 1. 88 เหมือนกันกับการวิเคราะห์ที่ไม่ได้แยกกลุ่มอายุ ซึ่งได้ค่า Odds Ratio = 1.
Pawin's Clinical Epidemiology Blog: ธันวาคม 2008
odds Mar 29, 2020 • 2 min read เท้าความจาก probability หรือ ความน่าจะเป็น ยกตัวอย่างเช่น การโยนเหรียญที่เป็น fair coin ซึ่งก็คือ โอกาสในการเกิดเหตุการณ์ 2 เหตุการณ์ใด ๆ มีโอกาสเท่ากันเสมอ (ตรงกันข้ามกับ unfair coin หรือ biased coin) ความน่าจะเป็นในการออก หัว 50% ความน่าจะเป็นในการออก ก้อย 50% พูดอีกอย่างก็คือ ความน่าจะเป็นในการออก หัว มีค่า 0. 5 ความน่าจะเป็นในการออก ก้อย มีค่า 0.
Adjusted
- Crude odd ratio คือ
- Pawin's Clinical Epidemiology Blog: ธันวาคม 2008
- เว็บ สร้าง โลโก้ ฟรี
- Odd ratio คือ test
- Adjusted odd ratio คือ
01 0. 010101 0. 2 0. 25 0. 5 1 0. 6 1. 5 0. 75 3 0. 8 4 0. 9 9 0. 999 999 0. 9999 9999 0. 99999 99999...... ยิ่งค่า probability ของเราเข้าใกล้ค่า 1. 0 มากเท่าไหร่ ก็จะส่งผลให้ค่า odds ของเราเข้าใกล้ค่า $\infty$ มากขึ้น Ratio (อัตราส่วน) โดยทั่วไปแล้วหลักการของอัตราส่วนจะมีช่วงที่น่าสนใจด้วยกัน 3 ช่วง นั่นคือ ช่วง I: ตัวเศษ < ตัวส่วน ส่งผลให้อัตราส่วนมีค่าอยู่ในช่วง 0 ถึง 1 ช่วง II: ตัวเศษ = ตัวส่วน ส่งผลให้อัตราส่วนมีค่าเดียวคือ 1 ช่วง III: ตัวเศษ > ตัวส่วน ส่งผลให้อัตราส่วนมีค่าอยู่ในช่วง $(1, +\infty)$ และก็เนื่องจากว่า odds ใช้หลักการของ ratio เหมือนกัน ดังนั้นจึงมีจุดสังเกตเหมือนกัน 3 ช่วงเช่นเดียวกัน โดยให้ดูตารางด้านบนประกอบ ได้แก่ ช่วง I: ตัวเศษ < ตัวส่วน คือ $p < 1-p$ ค่าของ $p$ ในช่วงนี้จะเป็น $p < 0. 5$ หาก $p = 0$ จะได้ว่า $1-p=1$ นั่นคือ $p < 1-p$ 💚 หาก $p = 0. 1$ จะได้ว่า $1-p=0. 9$ นั่นคือ $p < 1-p$ 💚 หาก $p = 0. 4$ จะได้ว่า $1-p=0. 6$ นั่นคือ $p < 1-p$ 💚 หาก $p = 0. 499$ จะได้ว่า $1-p=0. 501$ นั่นคือ $p < 1-p$ 💚 หาก $p = 0. 5$ จะได้ว่า $1-p=0. 5$ นั่นคือ $p \nless 1-p$ 💔 probability มีค่า 0 จนเกือบถึง 0.
เอา Odds ของคนอ้วน / Odds คนไม่อ้วนเลยครับ Odds ratio = Odds (A) / Odds (B) = (30/10) / (20/40) = 6 เมื่อกลับข้างกันเรียบร้อยจะสังเกตได้ว่า มันก็คือการคูณไขว้แนวทแยง แล้วหารกันนั้นเอง! (30*40 / 20*10) ซึ่งหลายคนชอบใช้สูตรนี้ แต่ผมว่าจริงๆ ถ้าเข้าใจได้แบบที่เขียนไว้ก็ไม่น่ามีปัญหา ถามว่าแปลผลอย่างไร จะบอกว่าแปลผลเป็นแบบเดียวกันกับ Relative Risk ได้เลยครับ คือคนอ้วนมีโอกาสกรนเป็น 6 เท่าของคนไม่อ้วน จะเห็นได้ว่ามันค่ามันต่างจาก Relative Risk พอควร เพราะตัวอย่างที่ผมให้ดูนี้คนที่นอนกรนมันเย๊อะๆๆ ครับ ถ้าผมลองให้ตารางใหม่ดู จากตารางนี้ลองคิด RR และ OR ดูก่อนเฉลยนะครับ เฉลย Relative Risk = Risk (อ้วน) / Risk (ไม่อ้วน) = (10/510) / (5/605) = 2. 37 Odds Ratio = Odds (อ้วน) / Odds (ไม่อ้วน) = (10/500) / (5/600) = 2. 4 เห็นไหมครับ พอการนอนกรนเป็นสิ่งที่ไม่ค่อยมีคนเป็น (ภาษาระบาดเรียกว่า prevalence มันน้อย) แล้ว OR กับ RR เกือบเท่ากันเลย! การใช้ Odds Ratio นี้จึงนิยมในเหตุการณ์ที่เราไม่รู้ว่าจริงๆ แล้วในช่อง "ทั้งหมด" นั้นเป็นซักเท่าไหร่กันแน่ แต่เรารู้ว่าไอ้ช่อง ไม่เป็นโรคนั้นมันเยอะๆ เช่นการศึกษาแบบ Case Control เป็นต้นครับ 3.