Analiza statystyczna (cz. 2) - obliczanie ryzyka względnego za pomocą R

Analiza statystyczna (cz. 2) - obliczanie ryzyka względnego za pomocą R

W poprzednim artykule omawialiśmy ryzyko względne, które jest wygodną wielkością stosowaną w statystyce medycznej informującą w jaki sposób czynnik ryzyka wpływa na szeroko pojmowane wystąpienie zmian patologicznych. W sieci znajdziemy bogate oprogramowanie online pozwalające liczyć interesujące relacje np.  relativeriskcalculatordostępny pod adresem:

https://www.medcalc.org/calc/relative_risk.php.

 

Jednak najczęściej istnieje potrzeba obliczenia szeregu wielkości stosowanych w badaniach klinicznych, czy medycznej analizie statystycznej - wtedy z pomocą przychodzi środowisko programistyczno-obliczeniowe R. Sam program R nie dysponuje wbudowanymi funkcjami pozwalającymi na przeprowadzanie różnorakich klinicznych testów statystycznych: należy ściągnąć odpowiedni pakiet, w tym przypadku najlepszym wyborem jest epitools dostępny między innymi na stronie https://cran.r-project.org/web/packages/epitools/index.html warto zaznaczyć, że epitools znajdziemy również w wersji mobilnej (android):

https://play.google.com/store/apps/details?id=com.epi.function

 

I. Szacowanie ryzyka względnego bez użycia pakietów.

 

1. Należy utworzyć macierz danych. W przypadku szpiczaka mnogiego i promieniowania kod będzie następujący:

 

Proba<- matrix(c(130, 1870, 70, 8000), nrow = 2)

 

2. Aby kod był przejrzysty- warto nadać nazwy wierszom i kolumnom:

 

dimnames(Proba) <- list("Grupa" = c("Myelomamultiplex","Kontrolna"), "MI" = c("Nar.naprom.","Nie nar. na prom."))

 

Grupa               Nar.na prom. Nie nar. na prom.

Myelomamultiplex          130                70

Kontrolna                 1870              8000

 

3. Kolejnym krokiem jest utworzenie tabeli procentowej (np. 130 przypadków szpiczaka dla 200 obserwcji ogółem stanowi 65% -> 0,65):

 

prob.nazw<- prop.table(Proba, margin = 1)

 

Grupa               Nar.na prom. Nie nar. na prom.

Myelomamultiplex     0.650000          0.350000

Kontrolna             0.189463          0.810537

 

4. Ostatnim z kroków pozwalających ocenić ryzykow względne jest zastosowanie poniższej procedury:

 

ryzyko.wg<- prob.nazw[1,1]/prob.nazw[2,1]

 

3.430749

 

II. Ocena ryzyka względnego za pomocą pakietu epitools:

 

1. Instalacja i uruchomienie pakietu epitools

>install.packages("epitools")

>library("epitools")

 

W tym przypadku rozważane będą inne dane

 

2. Utworzenie macierzy danych:

dane <- matrix(c(4,16,40,168),byrow=TRUE,nrow=2)

 

3. Wywołanie instrukcji epitab(dane_badane,metoda):

epitab (dane,method="riskratio")

 

4. Wynik:

## $dane

##   Outcome

## Predictor Disease1 p0 Disease2 p1 riskratio lower upper

##  Exposed1        4 0.2000000       16 0.8000000  1.000000        NA       NA

##  Exposed2       40 0.1923077      168 0.8076923  1.009615 0.8030206 1.269361

##   Outcome

## Predictor p.value

##   Exposed1 NA

##   Exposed2       1

 

RR odczytujemy z kolumny riskratio (1.009615).

 

Dodatkowo można oliczyć logarytm z RR:

 

RR <- prob.nazw[1,1]/prob.nazw[2,1]

log(RR)

 

1.232779

 

III. Obliczenie ryzyka względnego w programie MS Excel 2010

Mając tabelę:

 

Narażony na promieniowanie jonizujące

Nie narażony na promieniowanie

jonizujące

Ogółem

Wystąpienie szpiczaka mnogiego (Myelomamultiplex)

130

70

200

Grupa kontrolna

1870

7930

9800

 

2000

8000

1000

 

Należy najpierw przekonwertować ją do postaci procentowej - pytamy np. ile procent zachorowań jest zależne od promieniowania.

 

Obliczenia przeprowadza się wg następującego wzorca:

 

X=130*1/200, oraz Y=1870*1/9800

 

Następnie dzieląc X/Y otrzymujemy ryzyko względne = 3,406.

 

Autor opracowania: Jeremiasz Pilarz (BioStat)

Biostat. More than statistics.

ul. Kowalczyka 17
44-206 Rybnik

Tel: (+48) 32 42 21 707
Tel. kom.: (+48) 668 300 664
e-mail: biuro@biostat.com.pl

24h Sondaż Profesjonalne analizy statystyczne