如何计算R中的相对风险？

Question

如何计算R中的相对风险？

在输入中，我有

names(DS)
Tab<-table(DS[,5],DS[,11],DS[,3])

      No Yes
  No   4  16
  Yes  40 168

我是R编程语言的新手。

Answer 1

这是一个相当简单的计算；相对风险是(pos1/total1)/(pos2/total2)，其中pos1是第一组中的病例数，pos2是第二组中的病例数，total变量是组总数

但是，您可能对epitools包的epitab函数感兴趣：

## maybe:
##   install.packages("epitools")
library("epitools")

有关输入格式，请参阅?epicalc，但这应该适用于您的示例：

tab <- matrix(c(4,16,40,168),byrow=TRUE,nrow=2)
epitab(tab,method="riskratio")
## $tab
##           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

当然，您应该仔细检查结果是否合理；例如，第一组的p0为4/20=0.2，第二组为40/208=0.192。风险比为(16/20)/(168/208)=0.8/0.8076=1.009。