نسبة الأرجحية

خطوات الاستخدام

الخطوة 1: فهم جدول الطوارئ 2x2. تقارن نسبة الأرجحية (OR) أرجحية حدوث حدث في مجموعتين. نظم بياناتك في جدول 2x2: الصفوف تمثل المجموعات (مثل المعرضين مقابل غير المعرضين)، والأعمدة تمثل النتائج (مثل المرض مقابل عدم المرض). المدخلات a و b و c و d تمثل تكرارات الخلايا: a = معرضون مصابون، b = معرضون غير مصابين، c = غير معرضين مصابين، d = غير معرضين غير مصابين.

الخطوة 2: حساب الأرجحية لكل مجموعة. الأرجحية هي نسبة احتمال الحدث إلى احتمال عدمه. للمجموعة المعرضة، الأرجحية = a/b. للمجموعة غير المعرضة، الأرجحية = c/d. تأكد من أن b و d لا تساويان صفراً، لأن القسمة على صفر غير معرفة.

الخطوة 3: حساب نسبة الأرجحية. نسبة الأرجحية هي نسبة الأرجحيتين: OR = (a/b) / (c/d) = (a * d) / (b * c). هذه الصيغة تبسط إلى حاصل الضرب التقاطعي للجدول. أدخل قيم a و b و c و d في الحاسبة للحصول على OR.

الأسئلة الشائعة

نسبة أرجحية تساوي 1 تشير إلى أن الأرجحية متساوية في المجموعتين اللتين تتم مقارنتهما. بمعنى آخر، لا توجد علاقة بين التعرض والنتيجة. على سبيل المثال، إذا كانت OR = 1 للتدخين وسرطان الرئة، فهذا يعني أن المدخنين وغير المدخنين لديهم نفس أرجحية الإصابة بسرطان الرئة. ومع ذلك، لاحظ أن الأرجحية ليست نفس الاحتمال. الخطر النسبي (RR) هو نسبة الاحتمالات، و RR = 1 يشير أيضًا إلى عدم وجود علاقة. بالنسبة للأمراض النادرة، تكون OR و RR متشابهتين عدديًا، لكن بالنسبة للنتائج الشائعة، يمكن أن تتباعد. عندما يكون الحدث نادرًا (على سبيل المثال، <10%)، تقارب OR نسبة الخطر النسبي؛ بالنسبة للأحداث الشائعة، تميل OR إلى المبالغة في تقدير RR إذا كان RR > 1، أو التقليل إذا كان RR < 1. على سبيل المثال، إذا كان الاحتمال في المجموعة المعرضة 0.5 وفي غير المعرضة 0.4، فإن أرجحية المعرضة = 0.5/0.5=1، أرجحية غير المعرضة = 0.4/0.6=0.6667، OR=1.5، بينما RR=0.5/0.4=1.25. لذا OR > RR. إذا كانت OR=1، فإن كلتا الأرجحيتين متساويتان، مما يعني أن p1/(1-p1) = p2/(1-p2)، مما يؤدي إلى p1 = p2. لذا فإن OR=1 تعني ضمنًا أن RR=1 أيضًا، بغض النظر عن معدل الحدوث. لذلك، بالنسبة لـ OR=1، فهذا يعني مباشرة عدم وجود علاقة من حيث الأرجحية والاحتمال.

توفر فترة الثقة 95% (CI) لنسبة الأرجحية نطاقًا من القيم المعقولة لـ OR الحقيقية للسكان، بناءً على البيانات المرصودة. إنها ضرورية لأن OR من دراسة واحدة هو تقدير نقطي عرضة لتباين العينات. تحدد CI دقة التقدير وتساعد في تقييم الدلالة الإحصائية. لحساب CI، نأخذ أولاً اللوغاريتم الطبيعي لـ OR، والذي يتوزع طبيعيًا تقريبًا. الخطأ المعياري (SE) لـ ln(OR) يُعطى بواسطة صيغة وولف: SE = جذر(1/a + 1/b + 1/c + 1/d). ثم، فترة الثقة 95% لـ ln(OR) هي ln(OR) ± 1.96 * SE. أخيرًا، نرفع e للقوى للحصول على CI لـ OR نفسه. على سبيل المثال، مع OR=2.5، a=30، b=70، c=20، d=80: ln(2.5)=0.9163، SE = جذر(1/30+1/70+1/20+1/80)=جذر(0.03333+0.01429+0.05+0.0125)=جذر(0.11012)=0.3318، CI لـ ln(OR): 0.9163±1.96*0.3318 = (0.2659, 1.5667)، رفع e للقوى: (1.304, 4.790). بما أن CI لا تشمل 1، فإن OR ذات دلالة إحصائية عند مستوى 0.05. إذا كانت CI تشمل 1، تكون النتيجة غير ذات دلالة إحصائية. دائماً أبلغ عن CI جنباً إلى جنب مع OR لتوفير السياق.

نسبة الأرجحية تُستخدم بشكل شائع في دراسات الحالة-الشاهد، حيث لا يمكننا حساب معدل الحدوث بشكل مباشر لأننا نأخذ عينات بناءً على حالة المرض. في هذه التصميمات، الخطر النسبي غير صالح لأن العينات لا تعكس معدلات السكان الحقيقية. ومع ذلك، فإن نسبة الأرجحية صالحة في دراسات الحالة-الشاهد لأنها ثابتة تحت أخذ العينات بناءً على النتيجة. في الدراسات الجماعية أو التجارب العشوائية، يُفضل الخطر النسبي لأنه أكثر قابلية للتفسير. ومع ذلك، غالبًا ما يتم الإبلاغ عن نسبة الأرجحية في نماذج الانحدار اللوجستي بغض النظر عن تصميم الدراسة بسبب خصائصها الرياضية. ينص افتراض المرض النادر على أنه عندما تكون النتيجة نادرة (عادةً انتشار <10%)، تقارب نسبة الأرجحية الخطر النسبي. وذلك لأنه بالنسبة للأحداث النادرة، الأرجحية ≈ الاحتمال (لأن p صغير، 1-p قريب من 1). على سبيل المثال، إذا كان p1=0.01 و p2=0.02، فإن odds1=0.01/0.99≈0.0101، odds2=0.02/0.98≈0.0204، OR=2.02، RR=2.0، قريب جدًا. بالنسبة للنتائج الشائعة، ستكون OR أبعد عن RR. لذلك، إذا كانت النتيجة شائعة، فسر OR بحذر وفكر في التحويل إلى فروق المخاطر أو استخدام مقاييس أخرى.

نسبة الأرجحية

أدخل القيم

خطوات الاستخدام

أمثلة محلولة

أمثلة محسوبة

الأسئلة الشائعة