Điều kiện tiên quyết để chuyển đổi từ tỷ lệ cược sang rủi ro tương đối là hợp lệ

như câu hỏi, vì chúng ta có thể thực hiện chuyển đổi từ tỷ lệ cược (p1/q1)/(p2/q2)sang rủi ro (p1/(p1+q1))/(p2/(p2+q2))tương đối khá dễ dàng, tôi tự hỏi liệu có bất cứ điều gì tôi cần chú ý trước khi làm điều này không?

Rõ ràng là nếu tôi đang thực hiện một nghiên cứu kiểm soát trường hợp, tôi không nên thực hiện chuyển đổi, bởi vì tôi không bao giờ biết rủi ro tương đối từ loại nghiên cứu này, nhưng còn điều gì khác mà tôi cần xem xét?

Cảm ơn.

Theo một nghĩa nào đó, tỷ lệ cược là phổ quát hơn tỷ lệ rủi ro vì vậy chúng ta dành quá nhiều thời gian cho tỷ lệ rủi ro. Tỷ lệ rủi ro không có khả năng là không đổi trong một loạt các rủi ro, trong khi tỷ lệ chênh lệch có khả năng là không đổi. Ví dụ: nếu tỷ lệ rủi ro là 3, mức rủi ro bắt đầu không thể vượt quá 1/3. Do đó, các mô hình được nêu theo tỷ lệ tỷ lệ cược thường chứa ít thuật ngữ tương tác hơn các mô hình cho rủi ro tương đối (hoặc cho chênh lệch rủi ro).

Trả lời, mặc dù câu hỏi này khá cũ.

Nhắc nhở lớn nhất là bạn không thể sử dụng phép đo RR trong nghiên cứu kiểm soát trường hợp, bởi vì nó không thể được tính toán. Nếu bạn có dữ liệu để so sánh giữa chúng, thì không có lý do gì để không - sự khác biệt giữa hai biện pháp thường có thể mang lại một số hiểu biết sâu sắc.

Tuy nhiên, xin lưu ý rằng trong trường hợp các bệnh phổ biến (~> 10%), OR sẽ không gần đúng với RR. Vì những gì hầu hết các nghiên cứu đang tìm kiếm là RR hoặc thứ gì đó gần đúng với nó trong các trường hợp đặc biệt (OR, IDR, v.v.), nếu OR không thể dự kiến ​​gần đúng với RR, thì tốt hơn là nên đi theo thứ gì đó sẽ.

Nói chung, OR là một phép đo thuận tiện để cho phép thiết kế nghiên cứu trường hợp kiểm soát trường hợp và bởi vì các mô hình hồi quy nhị thức thường có các vấn đề hội tụ.