SPSS詳細教程:相對危險度(RR)的計算

一、問題與數據

研究者想探索吸煙與肺癌間的關聯，即吸煙者患肺癌的風險是否比不吸煙者高以及高多少。研究者從一般人群中隨機抽樣700名調查對象建立前瞻性隊列研究。調查對象的吸煙狀態為吸煙或不吸煙。在研究開始時，所有調查對象均未患肺癌。研究者隨訪10年記錄調查對象是否患肺癌。

因此，研究者可以分別得到患肺癌的吸煙者、未患肺癌的吸煙者、患肺癌的不吸煙者和未患肺癌的不吸煙者的人數，據此可以計算吸煙組與不吸煙組的風險差異。

本例中代表吸煙狀態的變量為smoking_status，吸煙賦值為1，不吸煙賦值為2；代表隨訪期肺癌發病與否的變量為lung_cancer，患肺癌賦值為1，未患肺癌賦值為2。

部分數據截圖如下，左側為原始數據，右側為按不同吸煙狀態和患肺癌與否統計的匯總數據。

二、對問題的分析

為計算相對危險度(RR)，需要滿足以下假設：

假設1：因變量和自變量均為二分類變量。

假設2：各觀測間相互獨立。

接下來將詳細介紹如何計算相對危險度。

三、SPSS操作

1. 數據準備

如果研究者使用原始數據，則跳過數據準備步驟，直接計算相對危險度；如果使用按不同吸煙狀態和患肺癌與否來統計得到匯總數據，則需要添加權重，步驟如下。

(1)點擊主菜單Data > Weight Cases，如下圖：

點擊后出現Weight Cases對話框，如下圖：

(2)勾選Weight cases by選項，激活 鍵和Frequency Variable: 框，如下圖：

(3)將變量freq選入Frequency Variable框，如下圖：

(4)點擊OK鍵，為數據加權。

2. 相對危險度的SPSS操作

(1)點擊主菜單Analyze > Descriptive Statistics > Crosstabs，如下圖：

點擊后出現Crosstabs對話框，如下圖：

注意：如果使用頻數統計的數據文件，Crosstabs對話框如下圖：

(2)將自變量smoking_status選入Row(s)框，因變量lung_cancer選入Column(s)框，如下圖：

注意：如果使用頻數統計的數據文件，Crosstabs對話框如下圖：

(3)點擊Statistics鍵，出現Crosstabs：Statistics對話框，如下圖：

(4)勾選Risk，如下圖：

(5)點擊Continue鍵，返回Crosstabs對話框。

(6)點擊Cells鍵，出現Crosstabs：Cell Display對話框，如下圖：

(7)勾選Percentanges區域的Row，如下圖：

(8)點擊Continue鍵，返回Crosstabs對話框。

(9)點擊OK鍵，生成結果。

四、結果解釋

1. 描述性統計分析

在報告相對危險度前，研究者應該先查看基本的一些統計量，了解數據特征。本例中在smoking_status*lung_cancer Crosstabulation表，如下圖：

首先，表中可看到在350名吸煙者中患肺癌的人數，如下圖高亮：

隨訪期間29名吸煙者患肺癌，即8.3%（29÷350*100%=8.3%）的吸煙者患肺癌。

注意：表中僅保留了一位小數，SPSS會自動計算相對危險度；如果研究者想得到更多小數位數手動計算的相對危險度，則雙擊smoking_status*lung_cancer Crosstabulation表，如下圖?？捎^察到8.3%變為8.285714%。

其次，還能看到350名不吸煙者中患肺癌的人數，如下圖：

隨訪期間9名不吸煙者患肺癌，即2.6%（9÷350*100%=2.6%）的不吸煙者患肺癌。研究者想得到更多小數位數手動計算的相對危險度，也可以如上操作，2.6%變為2.571429%，如下圖：

從smoking_status*lung_cancer Crosstabulation表中可以得到初步結論：與不吸煙者相比，吸煙者患肺癌的風險更高。

研究者可以匯報：本研究隨機抽樣700名調查對象，吸煙者和不吸煙者各350名，吸煙者患肺癌的比例（8.3%）高于不吸煙者（2.6%）。

當然，研究者也可以選擇分別匯報患肺癌的吸煙者、未患肺癌的吸煙者、患肺癌的不吸煙者和未患肺癌的不吸煙者的人數。

2. 相對危險度

相對危險度結果可以在Risk Table表中查看，如下圖高亮顯示。

注意：表中高亮顯示的為“For cohort lung_cancer=Yes”行，不是“For cohort lung_cancer=No”，因為研究者感興趣的是吸煙對患肺癌的影響。

吸煙者患肺癌的相對危險度是3.222，95%置信區間為1.548到6.707。95%置信區間說明研究者有95%的把握說明人群中真實的相對危險度在1.548和6.707間。

如果研究者手動計算相對危險度，則需要吸煙者患肺癌的比例即0.08285714和不吸煙者患肺癌的比例即0.02571429。將兩個比例輸入到相對危險度計算公式，如下圖：

如果相對危險度大于1且95%置信區間不包括1，說明暴露組發生疾病的風險高于非暴露組，是結局的危險因素。本例中相對危險度3.222說明吸煙者患肺癌的風險高出不吸煙者222%。研究者還可以計算超額危險度，公式如下，其中RR為相對危險度。

本例中，超額危險度則為：

如果相對危險度小于1且95%置信區間不包括1，則意味著暴露組患病風險降低，是結局的保護因素。例如，相對危險度為0.34，代表與非暴露組相比，暴露組研究對象發生疾病的風險降低66%，計算如下。負號代表發生疾病的風險降低。

如果相對危險度的95%置信區間包括1，說明暴露組與非暴露組發生疾病的風險差異無統計學意義。

提示：研究者必須把自變量smoking_status選入Row(s)，因變量lung_cancer選入Column(s)。如果選反，則會出現如下結果。

上表中相對危險度為1.574，95%置信區間上下限也分別變為1.297和1.910。因此，研究者需注意選對自變量和因變量。

綜上，研究者可以匯報：本研究隨機抽樣700名調查對象，吸煙者和不吸煙者各350名，吸煙者患肺癌的比例（8.3%）高于不吸煙者（2.6%）。與不吸煙者相比，吸煙者患肺癌的相對危險度為3.222（95%置信區間為1.548-6.707）。

五、撰寫結論

如果相對危險度95%置信區間不包括1，可以匯報：

本研究隨機抽樣700名調查對象，吸煙者和不吸煙者各350名，吸煙者患肺癌的比例（8.3%）高于不吸煙者（2.6%）。與不吸煙者相比，吸煙者患肺癌的相對危險度為3.222（95%置信區間為1.548-6.707），且有統計學意義。

如果相對危險度95%置信區間包括1，可以匯報(另外列舉一個例子)：

有900名永久性房顫病人隨機分配至兩組，每組450名，一組使用降低腦卒中風險的新藥，另外一組使用常規藥物。使用新藥的房顫病人中11人（2.4%）患腦卒中，使用常規藥物病人24人（4.7%）患腦卒中。與使用常規藥物的房顫病人相比，使用新藥的病人患腦卒中的相對危險度為0.524（95%置信區間為0.256-1.074），沒有統計學意義。

推薦學習書籍
《CDA一級教材》適合CDA一級考生備考，也適合業務及數據分析崗位的從業者提升自我。完整電子版已上線CDA網校，累計已有10萬+在讀~

免費加入閱讀：https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0