SPSS OR 值与 RR 值

  在临床研究中，常常有OR、RR值，表示某因素对病情的影响程度。

那么什么是 OR 值？什么是 RR 值呢？以及他们之间的区别到底是什么呢？
下面学习一下Odds、OR、RR的概念：

Odds: 称为比值、比数，是指某事件发生的可能性(概率)与不发生的可能性（概率）之比。在病例对照研究中病例组的暴露比值为：

odds1 = (a/(a+c))/(c(a+c)) = a/c，

对照组的暴露比值为：

odds2 = (b/(b+d))/(d/(b+d)) = b/d

OR：比值比，为：病例组的暴露比值(odds1)/对照组的暴露比值(odds2) = ad/bc

换一种角度，暴露组的疾病发生比值：

odds1 = (a/(a+b))/(b(a+b)) = a/b

非暴露组的疾病发生比值：

odds2 = (c/(c+d))/(d/(c+d)) = c/d

OR = odds1/odds2 = ad/bc

与之前的结果一致。

OR的含义与相对危险度相同，指暴露组的疾病危险性为非暴露组的多少倍。OR>1说明疾病的危险度因暴露而增加，暴露与疾病之间为“正”关联；OR<1说明疾病的危险度因暴露而减少，暴露与疾病之间为“负”关联。 还应计算OR的置信区间，若区间跨1，一般说明该因素无意义。

RR: 相对危险度（relative risk）的本质为率比（rate ratio）或危险比(risk ratio)，即暴露组与非暴露组发病率之比，或发病的概率之比。但是病例对照研究不能计算发病率，所以病例对照研究中只能计算OR。当人群中疾病的发病率或者患病率很小时，OR近似等于RR，可用OR值代替RR。
不同发病率情况下，OR与RR的关系图如下：

当发病率<10%时，RR与OR很接近。当发病率增大时，两者的差别增大。当OR>1时，OR高估了RR，当OR<1时，OR低估了RR。
设疾病在非暴露人群中的发病为 P0，则可用下列公式对 RR 记性校正：

RR = OR/((1-P0)+(P0*OR))

若P0未知，可以用c/(c+d)估计。

说到这里，可能就会有人疑惑了，OR与RR的区别到底在哪里？好像没什么区别。

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在病例对照研究中，由于不能计算发病率，亦即不能计算发病率比（RR）。暴露和疾病联系强度就用比值比（OR）来近似表示RR。

但有两个条件：

1. 所研究 的疾病发病率率低；

2. 病例和对照的选择要有代表性，特别是对照的选择，即对照必须从产生病例的源人群中并以独立于暴露的方式来抽样。不过这 是理论上的，实际工作中做不到，所以有些变通的方式如教科书所述的一些对照来源。

换句话说，你就记住：队列用 RR ，病例对照用 OR。

SPSS的“交叉表（cross-table）”检验和Logistic回归分析可以直接给出OR值及置信区间。
交叉表检验中，勾选“风险”选项，如图: