Ok, już chyba wiem o co chodzi. Wracając do końcowego testu ze strony:
Kod: Zaznacz cały
sphweb.bumc.bu.edu/otlt/mph-modules/ep/ep713_randomerror/EP713_RandomError6.html
Relative Risk
\(\displaystyle{ = 0.68}\);
\(\displaystyle{ 95\%}\) confidence_interval
\(\displaystyle{ = (0.27,1.01)}\).
\(\displaystyle{ 95 \% }\) przedział ufności oznacza, że na
\(\displaystyle{ 95\%}\) szacowana wartość jest w przedziale
\(\displaystyle{ (0.27,1.01)}\) (innymi słowy szanse, że się mylimy są jak
\(\displaystyle{ 1:20}\)). Wartość
\(\displaystyle{ 0.68}\) to zdaje się mediana, choć pewnie może być to też średnia. Względne ryzyko jest niekonkluzywne, jeżeli będzie wynosić
\(\displaystyle{ 1}\), a przedział ufności wskazuje, że może to być równie dobrze
\(\displaystyle{ 1}\). Dlatego nie są to wyniki istotne statystycznie.
Relative Difference
\(\displaystyle{ = 0.75}\);
\(\displaystyle{ 95\%}\) confidence interval
\(\displaystyle{ = (0.41,1.16)}\). Ten wynik jest istotny statystycznie. Nieistotny byłby, gdyby przedział ufności obejmował relatywną różnice wynoszącą zero (o ile dobrze rozumiem, że oblicza się to jako różnicę, a nie stosunek dwóch wielkości).
Relative Risk
\(\displaystyle{ = 0.45}\);
\(\displaystyle{ 95\%}\) confidence interval
\(\displaystyle{ = (0.27,0.63)}\). Ten wynik jest istotny statystycznie, bo nie obejmuje
\(\displaystyle{ 1}\).
Relative Ratio
\(\displaystyle{ = 2.51}\);
\(\displaystyle{ 95\%}\) confidence interval
\(\displaystyle{ = (1.04,3.28)}\). Ten wynik jest istotny statystycznie, bo również nie obejmuje
\(\displaystyle{ 1}\).
Risk Ratio
\(\displaystyle{ = 3.43}\);
\(\displaystyle{ 95\%}\) confidence interval
\(\displaystyle{ = (0.98,5.92)}\). Ten wynik jest nieistotny statystycznie, bo stosunek ryzyka może wynosić jeden, wówczas efekt byłby zerowy, a wnioski niekonkluzywne.
I wracając do publikacji:
Ponieważ mówimy o risk ratio, wszystkie wyniki są nieistotne statystycznie, bo przedziały ufności zawierają jedynkę, a risk ratio równy jeden nie daje żadnego efektu, więc nie da się tu wyciągnąć konkluzywnych wniosków. To samo tyczy się fixed effect model i wyniku
\(\displaystyle{ 0.78}\).