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相対リスクは、2つのグループのリスクを比較します。
相対的なリスクを使用して、予測変数の異なる値間のリスクを評価します。Minitabには、カテゴリ変数と連続変数に対する相対的リスクの別の表が表示されます。
カテゴリ予測変数の相対リスク表で、レベルAとレベルBの2列にレベルをリストして比較を設定します。相対リスクは、レベル B に対してイベントが発生する可能性の程度を示します。例えば、次の結果では、ステージIVの患者に対する事象を経験するリスクは、ステージIの患者に対するリスクよりも5.5倍高い。
連続予測変数の相対リスク表には、変化の単位と相対的リスクが表示されます。相対リスクは、1 つの変更単位に対してイベントが発生する可能性の変化を示します。オッズ比が1より大きい場合、予測変数が増加するにつれて事象が発生する可能性が高くなることを示します。オッズ比が1未満の場合、予測変数が増加するにつれて事象が発生する可能性が低くなることを示します。例えば、次の結果では、患者は年齢に対して1年の増加ごとに事象を経験する可能性が1.02倍高い。
| 変更ユニット | 相対的リスク | 95%信頼区間 | |
|---|---|---|---|
| 年齢 | 1 | 1.0192 | (0.9911, 1.0481) |
| 水準A | 水準B | 相対的リスク | 95%信頼区間 |
|---|---|---|---|
| ステージ | |||
| II | I | 1.1503 | (0.4647, 2.8477) |
| III | I | 1.9010 | (0.9459, 3.8204) |
| IV | I | 5.5068 | (2.4086, 12.5901) |
| III | II | 1.6526 | (0.6819, 4.0049) |
| IV | II | 4.7872 | (1.7825, 12.8566) |
| IV | III | 2.8968 | (1.2952, 6.4788) |
信頼区間（CI）は、オッズ比の真の値が含まれている可能性のある値の範囲です。
データのサンプルはランダムであるため、2つの母集団サンプルの信頼区間が同一である可能性は低くなります。しかし、ランダムなサンプルを何度も繰り返して測定すると、得られた信頼区間の特定の割合に未知の母集団パラメータが含まれることになります。このようなパラメータを含む信頼区間の割合（%）を区間の信頼水準と言います。
信頼区間を使用すると、母数の推定値を評価できます。たとえば、信頼水準が95%の場合、信頼区間に母集団の分散成分の値が含まれていることが95％信頼できます。1 を含む信頼区間は、変数が指定された信頼度レベルに対して効果があることを判断できないことを示します。信頼区間により、結果の実質的な有意性を評価しやすくなります。状況に応じた専門知識を利用して、信頼区間に実質的に有意な値が含まれているかどうかを判断します。信頼区間が広すぎて役に立たない場合、サンプルサイズを増加させることを検討します。
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