大家知道，我很喜歡在這個專頁講數據，做數據圖。最近有很多人談數據，但說得東西卻是完全相反的。其實數據只是工具，你本身明不明白那件事才是關鍵。畢竟同一件事，可以有一百種研究方法，產生一百組數據，總會有一組數據是乎合你的主觀願望的。但這研究方法和你目前要處理的問題是否對得上呢？見到有數字便覺得有故事，會誤己誤人。
這兒難得有人從新解讀早兩天被瘋傳的數據分析，就說明了要讀好數據有多難了。
【更新：有關研究内寫用odds ratio，但我呢幅圖用relative risk既問題，請參考我下面用英文打既回應。簡單來講，就係test-negative design係近期先開始常用既研究方法，希望用case-referent study呢個方法，減少以前用其他研究方法時會出現既偏頗情況（bias），同時突破case-referent study只能計算OR既限制，令OR同RR相等。所以，研究結果就可以應用係vaccine efficacy既公式入面。如果唔明我講咩，我可以將下面留言翻譯做中文，不過呢個大工程如果有讀者request我先做啦。】
對付長輩圖既方法就係製造更多長輩圖。
呢個post簡直害人不淺，剩係英譯中已經譯錯曬。
請大家幫我proof-read下我既資料是否正確，謝謝！
（原圖傳送門：https://www.facebook.com/photo.php…，不過我comment唔到）
（研究全文：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29409570）
odds ratio中文 在 [問題] adjusted Odds ratio - 看板Statistics - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
請問一下
跑 Logistic regression 時
常會看到文章寫 "odds ratios are adjusted by gender and age"
問題如下
1. 若回歸式中 , 已經包含 Gender and Age , 且兩者都顯著
是不是就已經 adjusted 過了?
不需要額外處理
2. 若回歸式中不包含這兩項因子
且兩者處於顯著的邊緣
才要進行 adjust?
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 140.113.239.247
所以只要把這兩項放進 model
就代表已經初步完成 adjusted by gender & age (不排除還有很多更好的調整方式)
是這個意思嗎?
※ 編輯: gsuper 來自: 140.113.239.247 (10/21 19:11)
※ 編輯: gsuper 來自: 140.113.239.247 (10/21 19:12)
之前看過一些 adjust OR 的概念
是為了降低 exaggerate OR 而行使
而根據盛行率,年齡,性別的 adjusted OR
似乎是另一種流行病學常用的概念
兩者不一樣 , 但陳述起來都是 "adjusted OR"
我說的 better way 是指同時包含這兩種概念的 adjusted OR 方法
※ 編輯: gsuper 來自: 140.113.239.247 (10/21 19:54)
我現在的 case 是醫生讓我計算 系統性紅斑性狼瘡 的case/control study
他要求 OR 必須 adjusted by sex and age
但這兩項因子本身就非常顯著
所以我在想是不是只要很基本的把這兩項因子加入回歸式
就能直接解決他的問題
※ 編輯: gsuper 來自: 140.113.239.247 (10/21 19:56)
第一種概念是將 OR 調整為 RR (relative risk)
※ 編輯: gsuper 來自: 140.113.239.247 (10/21 20:03)
OK 那我知道了
還以為他是要我做很難的事情 (OR -> adjusting -> RR)
※ 編輯: gsuper 來自: 140.113.239.247 (10/21 20:04)
恩恩
對這塊很不熟
不好意思
※ 編輯: gsuper 來自: 140.113.239.247 (10/21 20:09)
恩 我大致懂了
就是即便硬要加入 age 和 gender 變項做調整
也是要挑過的
比方說跟各變項的交互作用之類
仍是盡量找出讓餵進來的變項顯著的 model
Thnak you~
※ 編輯: gsuper 來自: 140.113.239.247 (10/24 13:48)
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