如何解释相对风险：举例

在统计学中，相对风险是指与对照组中事件发生的概率相比，治疗组中事件发生的概率。

计算方法如下：

相对风险 =（治疗组发生事件的概率）/（对照组发生事件的概率）

一般来说，以下是如何解释相对风险值：

• 相对风险<1 ：该事件在治疗组中发生的可能性较小
• 相对风险 = 1 ：该事件在各组中发生的概率相同
• 相对风险> 1 ：该事件更有可能发生在治疗组中

以下示例展示了如何在实践中解释相对风险值。

示例 1：相对风险 < 1

假设我们想知道体育锻炼是否会影响患疾病的风险。

我们收集数据发现，经常锻炼的人中有 28% 会患上这种疾病，而不经常锻炼的人中有 50% 会患上这种疾病。

在这种情况下，我们将计算相对风险如下：

• 相对风险 = P（治疗组中的事件）/P（对照组中的事件）
• 相对风险 = P（运动时患病）/P（不运动时患病）
• 相对风险 = 0.28 / 0.50
• 相对风险 = 0.56

由于相对风险小于 1，这告诉我们运动的人患这种疾病的可能性较小。

更准确地说，我们可以说，如果经常锻炼，个体患这种疾病的可能性会降低 44% (1 – 0.56 = 0.44)。

示例 2：相对风险 = 1

假设我们想知道新的学习课程是否会影响学生通过特定考试的能力。

我们收集数据发现，使用新课程的学生有40%通过了考试，而没有使用新课程的学生也有40%通过了考试。

在这种情况下，我们将计算相对风险如下：

• 相对风险 = P（治疗组中的事件）/P（对照组中的事件）
• 相对风险 = P（新计划成功）/P（无新计划成功）
• 相对风险 = 0.40 / 0.40
• 相对风险 = 1

由于相对风险等于 1，这告诉我们，无论是否使用新课程，个人通过考试的概率都是相同的。

示例 3：相对风险 > 1

假设我们想知道吸烟是否会影响患肺癌的风险。

我们收集数据发现，70%的吸烟者会患上肺癌，而5%的不吸烟者会患上肺癌。

在这种情况下，我们将计算相对风险如下：

• 相对风险 = P（治疗组中的事件）/P（对照组中的事件）
• 相对风险 = P（吸烟肺癌）/ P（不吸烟肺癌）
• 相对风险 = 0.70 / 0.05
• 相对风险 = 14

由于相对风险大于 1，这告诉我们，吸烟的人更有可能患上肺癌。

更准确地说，我们可以说，如果吸烟，患肺癌的可能性会增加 14 倍。

解释列联表中的相对风险

通常，您可能需要使用 2×2 表来计算和解释相对风险，该表采用以下格式：

我们可以使用以下公式来计算 2×2 表中的相对风险：

相对风险= [A/(A+B)] / [C/(C+D)]

例如，假设 50 名篮球运动员正在使用新的训练计划，而 50 名篮球运动员正在使用旧的训练计划。在节目结束时，我们会测试每个玩家，看看他们是否通过了特定的技能测试。

下面的 2×2 表格显示了结果：

我们将计算相对风险如下：

• 相对风险 = [A/(A+B)] / [C/(C+D)]
• 相对风险 = [34/(34+16)] / [39/(39+11)]
• 相对风险 = 0.68 / 0.78
• 相对风险 = 0.872

由于相对风险小于 1，这表明新计划的成功概率低于旧计划。

更准确地说，我们可以说，如果使用新程序，个人通过技能测试的可能性会降低 12.8% (1 – 0.872 = 0.128)。

其他资源

以下教程提供了有关优势比和相对风险的更多信息：

如何解释优势比
如何在 Excel 中计算优势比和相对风险