Alasan mummile

Apa itu mumi?

Itu Alasan mummile Ini adalah operasi statistik dimana tingkat hubungan antara dua peristiwa A dan B diukur. Hasil bagi ini sering digunakan dalam bidang ilmu kesehatan, untuk mengukur tingkat hubungan antara faktor risiko A dan A B Aoning.

The Mummium Reason (RM) adalah hasil bagi antara dua probabilitas dan namanya berasal dari dunia taruhan dan hipisme, di mana Anda ingin mengetahui hubungan antara kuda favorit dan kuda pemenang.

Contoh bidang ilmu kedokteran adalah penentuan hasil bagi antara kemungkinan penderitaan diabetes pada mereka yang lebih dari tiga puluh tahun dibandingkan dengan anak -anak pada usia ini.

Artinya, ia berupaya memverifikasi apakah ada hubungan antara faktor risiko (usia) dan kondisi (diabetes) atau tidak.

Dalam hal rasio mumi (RM) adalah nilai yang dekat dengan unit, maka dapat dikatakan bahwa, kemungkinan besar, tidak ada hubungan antara faktor risiko A dan kasih sayang B.

Bagaimana itu dihitung?

Untuk perhitungan rasio RM, lebih mudah untuk mengatur data dalam tabel seperti yang ditunjukkan di bawah ini: 

• Di baris pertama itu menunjukkan apakah ada perkembangan penyakit atau tidak, menunjukkan pasien dengan E dan non -sick dengan S, sehat.
• Di kolom pertama ditempatkan jika itu milik kelompok yang terpapar dengan dugaan faktor risiko yang menunjukkan dengan huruf (e) atau jika itu bukan milik kelompok ini (n). 

Dengan cara ini data dibagi dalam empat kasus, menurut kombinasi:

Itu dapat melayani Anda: apa hubungan antara area belah ketupat dan persegi panjang?

Ee, se, di sn

Sejauh mungkin, angka -angka ini harus dirujuk ke total populasi atau, setidaknya, ke sampel acak yang representatif, untuk meminimalkan kesalahan dan karenanya menghindari mencapai kesimpulan palsu.

	(E) sakit	(S) Sehat
(e) terbuka	Ee	DIA	Ne = ee+se
(n) tidak terbuka	Di dalam	Sn	Nn = in+sn
	Ee+in	SE+Sn	Tot

Baris total menunjukkan total yang terpapar (NE) dan total yang tidak terpapar (NN). Demikian pula, kolom untuk menunjukkan jumlah total pasien dan jumlah total sehat. Variabel (TOT) mewakili total populasi.

Kemungkinan memiliki penyakit ketika orang tersebut memenuhi syarat sebagai terbuka, Itu dihitung dengan hasil bagi:

EE/SE

Sementara kemungkinan tidak mendapatkan penyakit, jika itu bukan milik kelompok yang terpapar (kelompok Tidak terbuka) adalah:

Di/sn

Jadi, rasio mumi RM adalah hasil bagi antara dua proporsi ini:

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

Operasi sebelumnya setara dengan mengalikan diagonal utama tabel dan membagi antara produk diagonal sekunder, seperti yang ditunjukkan di bawah ini:

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

Risiko relatif

Alasan mumi tidak boleh bingung dengan Risiko relatif, yang dilambangkan dengan RR dan didefinisikan sebagai:

RR = Probabilitas sakit jika diekspos / probabilitas sakit jika tidak terpapar

Rr = [ee / (ee + se)] / [di / (dalam + sn)]

Contoh

Contoh 1

Dari populasi 780 orang dari kedua jenis kelamin ditemukan bahwa 380 adalah perokok. Dari kelompok perokok, ditentukan bahwa 60 dari mereka menderita kanker paru -paru, sementara dalam kelompok yang tidak merokok hanya 4 yang menderita penyakit tersebut ditemukan.

Itu dapat melayani Anda: properti aljabar kunci: demonstrasi, contoh

Tentukan alasan mumi, atau rasio dominasi (Rasio Odds dalam bahasa Inggris) untuk data yang disediakan.

Larutan

Tabel yang sesuai dibangun sebagaimana ditunjukkan pada bagian sebelumnya:

	(E) Kanker	(S) Sehat
(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

Menurut definisi, alasan mumi adalah hasil bagi kemungkinan menderita kanker jika Itu perokok, dibagi dengan kemungkinan memilikinya jika Itu bukan perokok.

RM = Kemungkinan yang terpapar / kemungkinan yang tidak terpapar.

• Kemungkinan perokok = [a / (a+ b)] / [b / (a+ b)]]
• Probabilitas tidak merokok = [c / (c +d)] / [d / (c +d)]]

Untuk data dalam contoh ini, berikut ini adalah:

• Kemungkinan merokok kanker = (60 /380) /(320/380) = 60/320 = 0,19
• Probabilitas kanker pada non-formator = (4/400) /(396/400) = 4/396 = 0,01

Seperti yang terlihat dari hasil, kemungkinan kanker rendah pada kedua kelompok, tetapi secara signifikan lebih besar dalam kasus perokok.

Saat menghitung hasil bagi antara kedua probabilitas, rasio mumi RM diperoleh:

RM = 0,19 / 0,01 = 19

Hasil ini ditafsirkan sebagai berikut:

Kemungkinan kanker pada perokok dalam kaitannya dengan non-pembentuk adalah 19 kali lebih tinggi. 

Alasan mumi adalah perbandingan kemungkinan memiliki penyakit jika telah terpapar faktor risiko, dibandingkan dengan mereka yang belum terpapar dengan faktor yang sama.

Dapat melayani Anda: Kuota Pengambilan Sampel: Metode, Keuntungan, Kekurangan, Contoh

Contoh 2

Dalam populasi 1.350 orang, 750 saat ini menyajikan obesitas dan, dari kelompok ini, 450 menderita diabetes.

Di sisi lain, dari 600 non-objek, hanya 150 yang penderita diabetes. Angka -angka ini mencurigai bahwa ada hubungan tertentu antara obesitas morbid dan diabetes, jadi ia meminta untuk menghitung rasio hasil bagi atau mumi.

Larutan

Hal pertama adalah menaikkan tabel ukuran frekuensi:

	Penderita diabetes	Sehat
Obesitas morbid	450	750-450 = 300	750
Tidak - obesitas	150	600-150 = 450	600
	600	750	1350

Prevalensi diabetes pada obesitas morbid adalah:

R₁= 450/750 = 0,64

Sementara di non-objek itu adalah:

R₂ = 150/600 = 0,25

Artinya prevalensi diabetes pada obesitas morbid adalah 64% sedangkan di non-objek adalah 25%.

Untuk perhitungan rasio mumi, Anda memiliki produk diagonal utama dibagi dengan produk diagonal sekunder, sehingga diperoleh:

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

Sedangkan risiko relatif dicapai dengan membuat rasio r₁ antara r₂:

RR = 0,64 / 0,25 = 2,56

Dari data kelompok orang ini disimpulkan bahwa orang dengan obesitas yang tidak wajar memiliki 4,5 kemungkinan lebih banyak untuk menghadirkan diabetes daripada orang non -obese.

Sebaliknya, risiko relatif diabetes obesitas, sehubungan dengan non -Obese, adalah 2,56 kali.