极客教程adjusted rr如何计算
在统计学中，相对风险（RR）是比较两组人群中某种疾病或事件发生率的一种指标。当进行统计分析时，我们通常会对数据进行调整以控制潜在的混杂变量的影响。调整RR是为了消除混杂变量的影响，以便更准确地评估不同暴露组之间的风险比例。在本文中，我们将详细介绍如何通过R语言计算调整后的RR。
相对风险（RR）的计算公式
首先，让我们来回顾一下相对风险的计算公式：
RR = (a / (a + b)) / (c / (c + d))
其中，a代表 暴露组中发生事件的个体数，b代表暴露组中未发生事件的个体数，c代表非暴露组中发生事件的个体数，d代表非暴露组中未发生事件的个体数。
使用R语言计算未调整的RR
首先，让我们看一下如何使用R语言计算未调整的RR。假设我们有以下的数据：
# 创建一个包含事件（疾病）和暴露（因素）的二维表格
data <- matrix(c(50, 200, 30, 250), nrow=2, byrow=TRUE)
colnames(data) <- c("疾病", "健康")
rownames(data) <- c("暴露组", "非暴露组")
# 计算未调整的RR
a <- data[1,1]
b <- data[1,2]
c <- data[2,1]
d <- data[2,2]
RR_unadjusted <- (a / (a + b)) / (c / (c + d))
RR_unadjusted
上面的代码中，我们使用了一个包含事件和暴露数据的二维表格，并且计算出了未调整的RR。接着我们可以通过运行代码来得到未调整的RR值。
使用R语言计算调整后的RR
为了计算调整后的RR，我们可以使用逻辑回归模型（Logistic Regression）来控制一些混杂变量。假设我们有一个关于性别的混杂变量，我们希望在计算RR时进行调整。
# 创建一个包含事件（疾病）、暴露（因素）和混杂变量（性别）的二维表格
data <- matrix(c(50, 200, 30, 250, 100, 350), nrow=3, byrow=TRUE)
colnames(data) <- c("疾病", "健康")
rownames(data) <- c("暴露组", "非暴露组", "混杂因素")
# 计算调整后的RR
a <- data[1,1]
b <- data[1,2]
c <- data[2,1]
d <- data[2,2]
# 控制混杂变量（性别）进行逻辑回归
model <- glm(data ~ data, family=binomial)
# 获取调整后的RR
RR_adjusted <- exp(coef(model)[1])
RR_adjusted
在上面的代码中，我们创建了一个包含事件、暴露和混杂变量的二维表格，并使用逻辑回归模型来对混杂变量（性别）进行调整。然后，我们计算出了调整后的RR值。通过运行上面的代码，我们可以得到调整后的RR值。
综上所述，通过使用R语言，我们可以计算出未调整和调整后的相对风险。调整后的RR通常能更准确地反映不同暴露组之间的风险差异，从而帮助我们更好地理解疾病发生的风险因素。