Alasan mummile

Apa itu Mummium?

The Alasan mummile Ia adalah operasi statistik yang mana tahap hubungan antara dua peristiwa a dan b diukur. Kota ini sering digunakan dalam bidang sains kesihatan, untuk mengukur tahap hubungan antara faktor risiko a dan b covely.

Alasan Mummium (RM) adalah kuota antara dua kebarangkalian dan namanya berasal dari dunia pertaruhan dan hipisme, di mana anda ingin mengetahui hubungan antara kuda kegemaran dan kuda yang menang.

Contoh bidang sains perubatan adalah penentuan kuota antara kemungkinan menderita diabetes pada mereka lebih dari tiga puluh tahun berbanding dengan kanak -kanak pada usia ini.

Iaitu, ia bertujuan untuk mengesahkan sama ada ada hubungan antara faktor risiko (umur) dan keadaan yang mungkin (diabetes).

Sekiranya nisbah Mummium (RM) adalah nilai yang dekat dengan unit, maka boleh dikatakan bahawa, kemungkinan besar, tidak ada hubungan antara faktor risiko A dan B kasih sayang.

Bagaimana ia dikira?

Untuk pengiraan nisbah RM, mudah untuk mengatur data dalam jadual seperti yang ditunjukkan di bawah: 

• Pada baris pertama ia menunjukkan sama ada atau tidak terdapat perkembangan penyakit, menandakan pesakit dengan E dan bukan -sick dengan s, sihat.
• Dalam lajur pertama ia diletakkan jika ia tergolong dalam kumpulan yang terdedah kepada faktor risiko yang dituduh menandakan dengan huruf (e) atau jika ia tidak tergolong dalam kumpulan ini (n). 

Dengan cara ini data dibahagikan dalam empat kes, menurut kombinasi:

Ia dapat melayani anda: apakah hubungan antara kawasan rhombus dan segi empat tepat?

Ee, se, di sn

Sejauh mungkin, angka -angka ini harus dirujuk kepada jumlah penduduk atau, sekurang -kurangnya, kepada sampel rawak wakil, untuk meminimumkan kesilapan dan oleh itu mengelakkan mencapai kesimpulan palsu.

	(E) sakit	(S) sihat
(e) terdedah	Ee	Dia	Ne = ee+se
(n) tidak terdedah	Dalam	Sn	Nn = in+sn
	Ee+dalam	Se+sn	Tot

Baris -baris berjumlah menunjukkan jumlah terdedah (NE) dan jumlah yang tidak terkena (NN). Begitu juga, lajur untuk menunjukkan jumlah pesakit dan jumlah yang sihat. Pembolehubah (TOT) mewakili jumlah penduduk.

Kemungkinan mempunyai penyakit ketika orang itu layak terdedah, Ia dikira oleh kuota:

Ee/se

Walaupun kemungkinan tidak mendapat penyakit ini, jika ia tidak tergolong dalam kumpulan yang terdedah (kumpulan Tidak terdedah) adalah:

Dalam/sn

Oleh itu, nisbah RM Mummium adalah kuota antara kedua -dua perkadaran ini:

Rm = (ee/se)/(dalam/sn)

Operasi sebelumnya bersamaan dengan mendarabkan pepenjuru utama jadual dan membahagikan antara produk pepenjuru sekunder, seperti yang ditunjukkan di bawah:

Rm = (ee * sn) / (dalam * se)

Risiko relatif

Alasan mumiam tidak boleh dikelirukan dengan Risiko relatif, yang dilambangkan oleh RR dan ditakrifkan sebagai:

RR = kebarangkalian sakit jika terdedah / kebarangkalian sakit jika tidak terdedah

Rr = [ee / (ee + se)] / [in / (in + sn)]

Contoh

Contoh 1

Dari populasi 780 orang dari kedua -dua jantina didapati bahawa 380 adalah perokok. Dari kumpulan perokok, ditentukan bahawa 60 daripadanya mengalami kanser paru -paru, sementara dalam kumpulan yang tidak merokok hanya 4 yang dialami penyakit tersebut dijumpai.

Ia boleh melayani anda: harta algebra kunci: demonstrasi, contoh

Tentukan sebab mumia, atau nisbah dominasi (Nisbah odds dalam bahasa Inggeris) untuk data yang disediakan.

Penyelesaian

Jadual yang sepadan dibina seperti yang ditunjukkan dalam bahagian sebelumnya:

	(E) barah	(S) sihat
(e) perokok	A = 60	B = 320	(A + b) = 380
(n) bukan perokok	C = 4	D = 396	(C + d) = 400
	(A + c) = 64	(B + d) = 716	(A+B+C+D) = 780

Secara definisi, alasan mummy adalah kuota kemungkinan mempunyai kanser jika Ia adalah perokok, dibahagikan dengan kemungkinan memilikinya jika Itu bukan perokok.

Rm = kemungkinan yang terdedah / kemungkinan tidak terkena.

• Kemungkinan perokok = [a / (a+ b)] / [b / (a+ b)]
• Kebarangkalian tidak menembak = [c / (c +d)] / [d / (c +d)]

Untuk data dalam contoh ini, berikut adalah:

• Kemungkinan kanser merokok = (60/380) /(320/380) = 60/320 = 0.19
• Kebarangkalian kanser dalam bukan formator = (4/400) /(396/400) = 4/396 = 0.01

Seperti yang dilihat dari hasilnya, kemungkinan kanser adalah rendah dalam kedua -dua kumpulan, tetapi jauh lebih besar dalam hal perokok.

Apabila mengira kuota antara kedua -dua kebarangkalian, nisbah mumia RM diperolehi:

RM = 0.19 / 0.01 = 19

Hasil ini ditafsirkan seperti berikut:

Kemungkinan kanser dalam perokok berhubung dengan bukan formator adalah 19 kali lebih tinggi. 

Sebab mumia adalah perbandingan kemungkinan mempunyai penyakit jika ia telah terdedah kepada faktor risiko, berbanding dengan mereka yang belum terdedah kepada faktor yang sama.

Boleh melayani anda: persampelan kuota: kaedah, kelebihan, kekurangan, contoh

Contoh 2

Dalam populasi 1350 orang, 750 obesiti yang mengerikan dan, dari kumpulan ini, 450 menderita diabetes.

Sebaliknya, daripada 600 bukan objek, hanya 150 diabetes. Angka -angka ini menjadikannya mengesyaki bahawa terdapat hubungan tertentu antara obesiti dan diabetes yang mengerikan, jadi ia meminta untuk mengira nisbah quotient atau mummy.

Penyelesaian

Perkara pertama ialah menaikkan jadual langkah kekerapan:

	Diabetes	Sihat
Obesiti Morbid	450	750-450 = 300	750
Tidak - gemuk	150	600-150 = 450	600
	600	750	1350

Kelaziman diabetes dalam obes yang mengerikan adalah:

R₁= 450/750 = 0.64

Semasa dalam objek bukan:

R₂ = 150/600 = 0.25

Iaitu kelaziman diabetes dalam obes yang mengerikan adalah 64% manakala dalam bukan objek ia adalah 25%.

Untuk pengiraan nisbah mummy, anda mempunyai produk pepenjuru utama yang dibahagikan dengan produk pepenjuru sekunder, dengan itu diperoleh:

Rm = (450*450) / (150*300) = 4.5

Walaupun risiko relatif dicapai dengan membuat nisbah r₁ antara r₂:

RR = 0.64 / 0.25 = 2.56

Dari data kumpulan orang ini disimpulkan bahawa orang yang mempunyai obesiti yang mengerikan mempunyai 4.5 lebih banyak kemungkinan untuk menyampaikan diabetes daripada orang bukan.

Sebaliknya, risiko relatif diabetes gemuk, berkenaan dengan orang bukan, adalah 2.56 kali.