Relative-Risk
您如何解釋相對風險和絕對風險之間的區別？
前幾天，我諮詢了一位流行病學家。她是一名擁有流行病學公共衛生學位的醫學博士，並且精通統計學。她指導她的研究員和居民，並幫助他們解決統計問題。她非常了解假設檢驗。她有一個典型的問題是比較兩組，看看與充血性心力衰竭 (CHF) 相關的風險是否存在差異。她測試了獲得 CHF 的受試者比例的平均差異。p 值為 0.08。然後她還決定查看相對風險並得到 0.027 的 p 值。所以她問為什麼一個重要而另一個不重要。查看差異和比率的 95% 雙邊置信區間，她發現平均差異區間包含 0，但比率的置信上限小於 1。那麼為什麼我們會得到不一致的結果。我的回答雖然在技術上是正確的，但並不是很令人滿意。我說“這些是不同的統計數據，可以給出不同的結果。p 值都在邊緣顯著的區域。這很容易發生。” 我認為必須有更好的方法以通俗易懂的方式向醫生回答這個問題，以幫助他們了解測試相對風險與絕對風險之間的區別。在 Epi 研究中，這個問題經常出現，因為他們經常關注罕見事件，其中兩組的發病率都非常小，樣本量也不是很大。我一直在思考這個問題，並有一些想法要分享。但首先我想听聽你們中的一些人會如何處理這個問題。我知道你們中的許多人在醫療領域工作或諮詢，並且可能遇到過這個問題。你會怎麼做？
好吧，從你已經說過的內容來看，我認為你已經涵蓋了大部分內容，但只需要用她的語言表達：一個是風險差異，一個是比率。因此，一項假設檢驗詢問是否而另一個問是否. 有時這些是“接近”的，有時不是。（用引號括起來，因為顯然它們在通常的算術意義上並不接近）。如果風險很少，則這些風險通常“相距甚遠”。例如（遠離 1）而（接近 0）；但如果風險很高，那麼這些是“接近”的：（遠非 0）和（也遠非 0，至少與罕見的情況相比。