The risk ratio is calculated as the

The risk ratio is calculated as the ratio of the attack rates or risks, i.e., 65.4% divided by 11.4%, which equals 5.7. This risk ratio indicates that persons who ate the beef were 5.7 times more likely to become ill than those who did not eat the beef.
Considering the third criterion listed earlier, notice that almost all (53 out of 57) of the cases could be accounted for by the beef. Some investigators use a more quantitative approach and calculate a population attributable risk percent for each food. The population attributable risk percent describes the proportion of illness in the entire study population that could be attributable to a given exposure, assuming that those who became ill in the unexposed group and a similar proportion in the exposed group must be attributable to something else. The population attributable risk percent may actually be an underestimate in many outbreaks, since it does not take into account such common occurrences as cross-contamination of foods or sampling of a spouse’s dish. The population attributable risk percent for beef was 76.7% (see Table 6.8), much higher than that for any other food.
Statistical significance testing. When an exposure is found to have a relative risk different from 1.0, many investigators calculate a chi-square or other test of statistical significance to determine the likelihood of finding an association as large or larger on the basis of chance alone. A detailed description of statistical testing is beyond the scope of this lesson, but the following text presents some key features and formulas.
To test an association for statistical significance, assume first that the exposure is not related to disease, i.e., the relative risk (RR) equals 1.0. This assumption is known as the null hypothesis. The alternative hypothesis, which will be adopted if the null hypothesis proves to be implausible, is that exposure is associated with disease. Next, compute a measure of association, such as a risk ratio or odds ratio. Then calculate a chi-square or other statistical test. This test indicates the probability of finding an association as strong as or stronger than the one you have observed if the null hypothesis were really true, that is, if in reality the exposure being tested was not related to the disease. This probability is called the p-value. A very small p-value means that the observed association occurs only rarely if the null hypothesis is true. If the p-value is smaller than some cutoff that has been specified in advance, commonly 0.05 or 5%, you discard or reject the null hypothesis in favor of the alternative hypothesis.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อัตราส่วนความเสี่ยงจะคำนวณเป็นอัตราส่วนของอัตราโจมตีหรือความเสี่ยง เช่น 65.4% หาร 11.4% ซึ่งเท่ากับ 5.7 อัตราส่วนความเสี่ยงนี้บ่งชี้ว่า ผู้ที่กินเนื้อได้ 5.7 ครั้งมีแนวโน้มที่จะกลายเป็นป่วยมากกว่าผู้ที่ไม่กินเนื้อพิจารณาเงื่อนไขที่สามแสดงก่อนหน้านี้ พบว่า เกือบทั้งหมด (53 จากทั้งหมด 57) กรณีไม่สามารถจะลงบัญชี โดยเนื้อ นักสืบบางใช้วิธีการเชิงปริมาณมากขึ้น และคำนวณเปอร์เซ็นต์ความเสี่ยงรวมประชากรสำหรับร้านอาหาร เปอร์เซ็นต์ความเสี่ยงรวมประชากรอธิบายสัดส่วนของการเจ็บป่วยในประชากรศึกษาทั้งหมดที่สามารถรวมแสงให้ สมมติว่าผู้ป่วยในกลุ่ม unexposed และสัดส่วนคล้ายกันในกลุ่มสัมผัสเป็นต้องรวมอย่างอื่น เปอร์เซ็นต์ความเสี่ยงรวมประชากรอาจเป็นการดูถูกดูแคลนในหลายระบาดจริง เนื่องจากไม่ใช้ลงในบัญชีดังกล่าวเกิดขึ้นทั่วไปเป็นขนปนเปื้อนอาหารหรือของคู่สมรสเป็นจาน เปอร์เซ็นต์ความเสี่ยงรวมประชากรสำหรับเนื้อ 76.7% (ดูตาราง 6.8) , สูงกว่าอาหารอื่น ๆการทดสอบนัยสำคัญทางสถิติ เมื่อพบแสงที่มีความเสี่ยงสัมพัทธ์ที่แตกต่างจาก 1.0 สืบสวนหลายคำนวณแบบ chi-square หรืออื่น ๆ ทดสอบนัยสำคัญทางสถิติเพื่อกำหนดโอกาสการหาความสัมพันธ์เป็นใหญ่ หรือใหญ่กว่าตามโอกาสเพียงอย่างเดียว คำอธิบายโดยละเอียดของการทดสอบทางสถิติในขอบเขตของบทเรียนนี้ แต่ข้อความต่อไปนี้แสดงลักษณะและสูตรบางอย่างการทดสอบนัยสำคัญทางสถิติความสัมพันธ์ สันนิษฐานก่อนว่า ความเสี่ยงไม่เกี่ยวข้องกับโรค เช่น ความเสี่ยงสัมพัทธ์ (RR) เท่ากับ 1.0 นี้เรียกว่าสมมติฐานว่าง สมมติฐานอื่น ซึ่งจะถูกนำมาใช้ถ้าพิสูจน์สมมติฐานเป็น null จะไม่น่าเชื่อ คือความเสี่ยงที่สัมพันธ์กับโรค คำนวณวัดสมาคม เช่นอัตราส่วนความเสี่ยงหรืออัตราส่วนราคา แล้ว คำนวณเป็น chi-square หรืออื่น ๆ ทางสถิติทดสอบ การทดสอบนี้บ่งชี้ความน่าเป็นการหาความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งเป็น หรือทำไมคุณสังเกตถ้า สมมติฐานเป็น null ถูกจริงจริง คือ ถ้ากำลังทดสอบความเสี่ยงในความเป็นจริง ไม่เกี่ยวข้องกับโรค ค่าเรียกว่าค่า p ค่า p เล็กหมายความ ว่า สมาคมสังเกตเกิดขึ้นเท่านั้นไม่ค่อยถ้าสมมติฐานว่างเป็นจริง ถ้าค่า p มีขนาดเล็กกว่าตัดบางที่ได้ระบุไว้ล่วงหน้า ทั่วไป 0.05 หรือ 5% คุณละทิ้ง หรือปฏิเสธสมมติฐานว่างสามารถสมมติฐานทางเลือก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อัตราส่วนความเสี่ยงที่จะถูกคำนวณเป็นอัตราส่วนของอัตราการโจมตีหรือความเสี่ยงคือ 65.4% โดยแบ่งเป็น 11.4% ซึ่งเท่ากับ 5.7 อัตราส่วนความเสี่ยงนี้บ่งชี้ว่าผู้ที่กินเนื้อเป็น 5.7 ครั้งมีแนวโน้มที่จะกลายเป็นไม่ดีกว่าผู้ที่ไม่ได้กินเนื้อ.
พิจารณาเกณฑ์ที่สามระบุไว้ก่อนหน้าสังเกตว่าเกือบทั้งหมด (53 จาก 57) ในกรณีที่อาจจะมีการคิด โดยเนื้อ นักวิจัยบางคนใช้วิธีการเชิงปริมาณมากขึ้นและการคำนวณประชากรร้อยละส่วนที่มีความเสี่ยงสำหรับอาหารแต่ละ ประชากรร้อยละความเสี่ยงส่วนที่อธิบายถึงสัดส่วนของการเจ็บป่วยของประชากรในการศึกษาทั้งหมดที่อาจจะเนื่องมาจากการสัมผัสรับสมมติว่าผู้ที่เริ่มป่วยในกลุ่มที่ยังไม่ได้ถ่ายและสัดส่วนที่ใกล้เคียงในกลุ่มสัมผัสจะต้องมีส่วนที่เป็นอย่างอื่น ประชากรร้อยละความเสี่ยงส่วนที่จริงอาจจะประมาทในการระบาดจำนวนมากเพราะมันไม่ได้คำนึงถึงการเกิดขึ้นทั่วไปเช่นการปนเปื้อนของอาหารหรือการสุ่มตัวอย่างของจานคู่สมรส ประชากรร้อยละความเสี่ยงส่วนที่เป็นเนื้อวัวเป็น 76.7% (ดูตารางที่ 6.8) สูงกว่าอาหารอื่น ๆ .
การทดสอบอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ เมื่อการสัมผัสจะพบว่ามีความเสี่ยงที่แตกต่างจาก 1.0 นักวิจัยหลายคำนวณการทดสอบไคสแควร์หรืออื่น ๆ อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติในการตรวจสอบความเป็นไปได้ในการหาการเชื่อมโยงที่มีขนาดใหญ่หรือมีขนาดใหญ่บนพื้นฐานของโอกาสเพียงอย่างเดียว คำอธิบายรายละเอียดของการทดสอบทางสถิติที่อยู่นอกเหนือขอบเขตของบทเรียนนี้ แต่ข้อความต่อไปนี้นำเสนอคุณสมบัติที่สำคัญบางและสูตร.
เพื่อทดสอบการเชื่อมโยงสำหรับนัยสำคัญทางสถิติสมมติแรกที่เปิดรับไม่ได้เกี่ยวข้องกับการเกิดโรคเช่นความเสี่ยง ( RR) เท่ากับ 1.0 สมมติฐานนี้เป็นที่รู้จักกันเป็นสมมติฐาน สมมติฐานทางเลือกซึ่งจะถูกนำมาใช้ถ้าสมมติฐานพิสูจน์ให้เป็นที่ไม่น่าเชื่อคือการสัมผัสที่เกี่ยวข้องกับโรค ถัดไปคำนวณตัวชี้วัดของสมาคมเช่นอัตราส่วนความเสี่ยงหรืออัตราการต่อรอง แล้วคำนวณไคสแควร์หรืออื่น ๆ ที่ทดสอบทางสถิติ การทดสอบนี้แสดงให้เห็นความน่าจะเป็นในการหาสมาคมเป็นที่แข็งแกร่งเป็นหรือแข็งแรงกว่าคนที่คุณได้สังเกตถ้าสมมติฐานเป็นจริงจริงๆคือว่าถ้าในความเป็นจริงการเปิดรับการทดสอบไม่ได้เกี่ยวข้องกับการเกิดโรค น่าจะเป็นแบบนี้เรียกว่า p-value ขนาดเล็กมาก p-value หมายความว่าสังเกตความสัมพันธ์ที่ไม่ค่อยเกิดขึ้นเฉพาะถ้าสมมติฐานเป็นจริง ถ้า p-value มีขนาดเล็กกว่าการตัดบางส่วนที่ได้รับการระบุไว้ล่วงหน้าปกติ 0.05 หรือ 5% คุณทิ้งหรือปฏิเสธสมมติฐานในความโปรดปรานของสมมติฐานทางเลือก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

อัตราส่วนความเสี่ยงถูกคำนวณเป็นอัตราส่วนของการโจมตีหรือความเสี่ยงที่อัตรา 1 , 400 % แบ่ง 11.4% ซึ่งเท่ากับ 5.7 นี้บ่งชี้ว่า ความเสี่ยงต่อผู้กินเนื้อเป็น 5.7 ครั้งมีแนวโน้มที่จะกลายเป็นป่วยน้อยกว่าผู้ที่ไม่ได้กินเนื้อ เมื่อพิจารณาจากเกณฑ์ที่ระบุก่อนหน้านี้
3 สังเกตว่าเกือบทั้งหมด ( 53 57 ) กรณีอาจจะคิดโดยเนื้อนักวิจัยใช้แนวคิดเชิงปริมาณเพิ่มเติมบางอย่าง และคำนวณจากประชากรเปอร์เซ็นต์ความเสี่ยงในอาหาร ประชากรจากความเสี่ยงอธิบายถึงสัดส่วนของโรคในประชากรทั้งหมดที่อาจจะมีส่วนที่ได้รับแสงสมมติว่าผู้ป่วยในกลุ่มที่อิ่มและสัดส่วนที่คล้ายคลึงกันในกลุ่มจะต้องเปิดเผยข้อมูลบางอย่าง ประชากรจากความเสี่ยงที่อาจจะประมาทหลายระบาด เนื่องจากมันไม่เข้าบัญชีดังกล่าวเกิดการปนเปื้อนของอาหารทั่วไป เช่น หรือ จานของคู่สมรสประชากรจากความเสี่ยงร้อยละ 76.7 เนื้อได้ ( ดูจากตาราง 6.8 ) มาก ขึ้น กว่า ที่ สำหรับอาหารอื่น ๆ .
การทดสอบนัยสำคัญทางสถิติ เมื่อมีการพบว่ามีญาติความเสี่ยงแตกต่างจาก 1.0 ,นักวิจัยหลายคนคำนวณไคสแควร์หรือการทดสอบอื่น ๆอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ เพื่อหาโอกาสในการหาความสัมพันธ์ที่มีขนาดใหญ่หรือขนาดใหญ่บนพื้นฐานของโอกาสอยู่คนเดียว รายละเอียดของการทดสอบทางสถิติอยู่นอกเหนือขอบเขตของบทนี้ แต่ต่อไปนี้ข้อความแสดงบางคุณสมบัติที่สําคัญ และสูตร
ทดสอบสมาคมความมีนัยสําคัญทางสถิติสมมติก่อนว่าแสงมีความสัมพันธ์กับโรค เช่น ความเสี่ยงสัมพัทธ์ ( RR ) มีค่าเท่ากับ 1.0 สมมติฐานนี้เรียกว่าสมมติฐานโมฆะ . สมมติฐานทางเลือกซึ่งจะประกาศใช้ ถ้าสมมติฐานโมฆะพิสูจน์ได้อย่างไม่น่าเชื่อ นั่นคือความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับโรค ถัดไป ค่าวัดของสมาคม เช่น ความเสี่ยงอัตราส่วนหรือสัดส่วนราคาแล้วคำนวณสถิติทดสอบไคสแควร์ หรืออื่น ๆ การทดสอบนี้แสดงให้เห็นความเป็นไปได้ของการหาความสัมพันธ์แข็งแรงเท่าหรือกว่าหนึ่งคุณได้สังเกตถ้าสมมติฐานโมฆะจริง ๆนั่นคือ ถ้าในความเป็นจริงการถูกทดสอบไม่ได้เกี่ยวข้องกับโรค ความน่าจะเป็นนี้เรียกว่าระดับ .ร้อยละขนาดเล็กมาก หมายถึง สังเกต สมาคมเกิดขึ้นน้อยมากถ้าสมมติฐานโมฆะจริง ถ้า p-value น้อยกว่าบางตัวที่ได้รับการระบุไว้ล่วงหน้า ที่ 0.05 หรือ 5% , คุณทิ้งหรือปฏิเสธสมมติฐานว่างในความโปรดปรานของสมมติฐานทางเลือก