「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---030

4706.　オッズ比と罹患率比　鈴木　2004/10/25 (月) 16:50
└4708.　Re: オッズ比と罹患率比　鈴木　2004/10/25 (月) 18:13

4706.　オッズ比と罹患率比　鈴木　　2004/10/25 (月) 16:50

オッズ比と罹患率比の問題で苦しんでます。
2×3の場合

ロジスティック回帰分析でダミー変数をつくって解析した場合。

　　　　　　　発症あり　人数　　　オッズ比　95%信頼区間要因の回答1　　14　　　 460　　　　1.00　　　　　　　回答2　　 9　　　 332 　0.88 0.38-2.08 　　　　回答3　　13　　　 142 　 3.21 1.47-7.00
なんですがこれを罹患率比を出す場合2×3では罹患率比及び95％信頼区間が出ないので，一つ一つで2×2表で罹患率比をだすと以下のようになります。要因 1　に対する要因2，要因3の罹患率比なので要因2もしくは3のデータをすてて2×2の表で罹患率比とその信頼区間を出したんですけれど・・

　　　　　　　発症あり　人数　　　罹患率比　95%信頼区間要因の回答1　　14　　　 460　　　　1.00　　　　　　　回答2　　 9　　　 332 　 0.89 0.39-2.03 　　　　回答3　　13　　　 142 　 3.21 1.45-6.25
これでよいですよね？微妙に違いがあるのはオッズ比の式と罹患率比の式の違いがあり，コホートの場合罹患率比を出すほうがよいですよね・・・どなたか自信をつけさせてください！！

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4708.　Re: オッズ比と罹患率比　鈴木　　2004/10/25 (月) 18:13

4707は私への青木先生からのお返事だと思いますが
タイトルが違うのでここに書かせていただきます。
さまざまなご助言により明確になりましたので，学んだことを書かせていただきます。

ロジスティック回帰分析で出てくるオッズ比の信頼区間とデータを集計した2×2分割表から計算される罹患率比は同じものではない（近い値になることもあるかもしれないが）コホートの時は罹患率比を用いたほうがよい。

SASで計算する場合
ロジスティック回帰分析は，
proc logistic ;
model byoki=sex / RL;run;でできるがこれはオッズ比であり罹患率比ではない。

罹患率比は
proc freq;tables sex*byoki/CHISQ NOCOL NOPERCENT RELRISK;run;
ででる。
しかし，セルに0がある場合は，
proc freq;tables sex*byoki/CMH RELRISK;run;
とすると2×2表のそれぞれに0.5を加えてLOGIT推計というのをしてくれる。

2×2表にならない場合は，ダミー変数をつくって以下のようにする。
proc logistic des ;
model yameru=ddami1 ddami2 ddami3 / RL;run;
しかし，これもオッズ比で罹患率比ではない。

このばあい

proc freq ;where gakureki=3 or gakureki=1;
tables gakureki*byoki/ cmh RELRISK;
run;
として罹患率比を出す。この場合比較するものを取り出して
罹患率比をだす。ただし， Estimates of the Common Relative Risk (Row1/Row2)なのでセルの位置は若い順番になるので基準にするセルの位置には注意が必要。

以上が皆さんの助言から明らかになったことです。

・・・でこれから以上の変数で有意になったものを説明変数として多変量は多重ロジスティック回帰分析をしようと思います。
ありがとうございました。

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