วิธีตีความความเสี่ยงสัมพัทธ์: พร้อมตัวอย่าง

ในสถิติ ความเสี่ยงสัมพัทธ์ หมายถึงความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในกลุ่มที่ได้รับการรักษา เปรียบเทียบกับความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในกลุ่มควบคุม

มีการคำนวณดังนี้:

ความเสี่ยงสัมพัทธ์ = (ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ในกลุ่มบำบัด) / (ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ในกลุ่มควบคุม)

โดยทั่วไป ต่อไปนี้เป็นวิธีการตีความค่าความเสี่ยงสัมพัทธ์:

• ความเสี่ยงสัมพัทธ์ < 1 : เหตุการณ์มีโอกาสน้อยที่จะเกิดขึ้นในกลุ่มบำบัด
• ความเสี่ยงสัมพัทธ์ = 1 : เหตุการณ์มีความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้นในแต่ละกลุ่มเท่ากัน
• ความเสี่ยงสัมพัทธ์ > 1 : เหตุการณ์นี้มีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นในกลุ่มบำบัดมากกว่า

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีตีความค่าความเสี่ยงสัมพัทธ์ในทางปฏิบัติ

ตัวอย่างที่ 1: ความเสี่ยงสัมพัทธ์ < 1

สมมติว่าเราต้องการทราบว่าการออกกำลังกายส่งผลต่อความเสี่ยงในการเกิดโรคหรือไม่

เรารวบรวมข้อมูลและพบว่า 28% ของผู้ที่ออกกำลังกายเป็นประจำจะเป็นโรคนี้ ในขณะที่ 50% ของผู้ที่ไม่ออกกำลังกายเป็นประจำจะเป็นโรคนี้

ในสถานการณ์นี้ เราจะคำนวณความเสี่ยงสัมพัทธ์ดังนี้:

• ความเสี่ยงสัมพัทธ์ = P (เหตุการณ์ในกลุ่มบำบัด) / P (เหตุการณ์ในกลุ่มควบคุม)
• ความเสี่ยงสัมพัทธ์ = P (โรคที่เกิดจากการออกกำลังกาย) / P (โรคที่ไม่ได้ออกกำลังกาย)
• ความเสี่ยงสัมพัทธ์ = 0.28 / 0.50
• ความเสี่ยงสัมพัทธ์ = 0.56

เนื่องจากความเสี่ยงสัมพัทธ์น้อยกว่า 1 จึงบอกเราว่าโรคนี้มีโอกาสน้อยที่จะพัฒนาในผู้ที่ออกกำลังกาย

แม่นยำยิ่งขึ้น เราสามารถพูดได้ว่าบุคคลมีโอกาสน้อยที่จะเป็นโรคนี้ถึง 44% (1 – 0.56 = 0.44) หากพวกเขาออกกำลังกายเป็นประจำ

ตัวอย่างที่ 2: ความเสี่ยงสัมพัทธ์ = 1

สมมติว่าเราต้องการทราบว่าหลักสูตรการศึกษาใหม่ส่งผลต่อความสามารถของนักเรียนในการสอบผ่านหรือไม่

เรารวบรวมข้อมูลและพบว่านักเรียน 40% ที่ใช้หลักสูตรใหม่ผ่านการสอบ ในขณะที่นักเรียน 40% ที่ไม่ได้ใช้หลักสูตรก็สอบผ่านเช่นกัน

ในสถานการณ์นี้ เราจะคำนวณความเสี่ยงสัมพัทธ์ดังนี้:

• ความเสี่ยงสัมพัทธ์ = P (เหตุการณ์ในกลุ่มบำบัด) / P (เหตุการณ์ในกลุ่มควบคุม)
• ความเสี่ยงสัมพัทธ์ = P (ความสำเร็จกับโปรแกรมใหม่) / P (ความสำเร็จโดยไม่มีโปรแกรมใหม่)
• ความเสี่ยงสัมพัทธ์ = 0.40 / 0.40
• ความเสี่ยงสัมพัทธ์ = 1

เนื่องจากความเสี่ยงสัมพัทธ์เท่ากับ 1 สิ่งนี้บอกเราว่าบุคคลนั้นมีความน่าจะเป็นเท่ากันที่จะสอบผ่านไม่ว่าจะใช้หลักสูตรใหม่หรือไม่ก็ตาม

ตัวอย่างที่ 3: ความเสี่ยงสัมพัทธ์ > 1

สมมติว่าเราต้องการทราบว่าการสูบบุหรี่ส่งผลต่อความเสี่ยงในการเป็นมะเร็งปอดหรือไม่

เรารวบรวมข้อมูลและพบว่า 70% ของผู้สูบบุหรี่เป็นมะเร็งปอด ในขณะที่ 5% ของผู้ไม่สูบบุหรี่เป็นมะเร็งปอด

ในสถานการณ์นี้ เราจะคำนวณความเสี่ยงสัมพัทธ์ดังนี้:

• ความเสี่ยงสัมพัทธ์ = P (เหตุการณ์ในกลุ่มบำบัด) / P (เหตุการณ์ในกลุ่มควบคุม)
• ความเสี่ยงสัมพัทธ์ = P (มะเร็งปอดเมื่อสูบบุหรี่) / P (มะเร็งปอดเมื่อไม่สูบบุหรี่)
• ความเสี่ยงสัมพัทธ์ = 0.70 / 0.05
• ความเสี่ยงสัมพัทธ์ = 14

เนื่องจากความเสี่ยงสัมพัทธ์มากกว่า 1 จึงบอกเราว่าบุคคลนั้นมีแนวโน้มที่จะเป็นมะเร็งปอดมากขึ้นหากสูบบุหรี่

พูดให้เจาะจงกว่านั้นคือ เราสามารถพูดได้ว่าบุคคลนั้นมีโอกาสเป็นมะเร็งปอดมากกว่าคนทั่วไปถึง 14 เท่าหากสูบบุหรี่

การตีความความเสี่ยงสัมพัทธ์ในตารางฉุกเฉิน

บ่อยครั้ง คุณอาจต้องคำนวณและตีความความเสี่ยงสัมพัทธ์โดยใช้ตาราง 2×2 ซึ่งอยู่ในรูปแบบต่อไปนี้:

เราสามารถใช้สูตรต่อไปนี้เพื่อคำนวณความเสี่ยงสัมพัทธ์ในตาราง 2×2:

ความเสี่ยงสัมพัทธ์ = [A/(A+B)] / [C/(C+D)]

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าผู้เล่นบาสเก็ตบอล 50 คนกำลังใช้โปรแกรมการฝึกแบบใหม่ และผู้เล่น 50 คนกำลังใช้โปรแกรมการฝึกแบบเก่า ในตอนท้ายของโปรแกรม เราจะทดสอบผู้เล่นแต่ละคนเพื่อดูว่าพวกเขาผ่านการทดสอบทักษะบางอย่างหรือไม่

ตาราง 2×2 ต่อไปนี้แสดงผลลัพธ์:

เราจะคำนวณความเสี่ยงสัมพัทธ์ดังนี้:

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

เนื่องจากความเสี่ยงสัมพัทธ์น้อยกว่า 1 แสดงว่าความน่าจะเป็นของความสำเร็จในโปรแกรมใหม่ต่ำกว่าในโปรแกรมเก่า

แม่นยำยิ่งขึ้น เราสามารถพูดได้ว่าบุคคลมีโอกาสน้อยกว่า 12.8% (1 – 0.872 = 0.128) ที่จะผ่านการทดสอบทักษะหากพวกเขาใช้โปรแกรมใหม่

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้นำเสนอข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับอัตราส่วนอัตราต่อรองและความเสี่ยงที่เกี่ยวข้อง:

วิธีการตีความอัตราส่วนอัตราต่อรอง
วิธีการคำนวณอัตราส่วนอัตราต่อรองและความเสี่ยงสัมพัทธ์ใน Excel