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OR、CI、P とは

例えば、"(n="177"; OR=2.6, 95% CI 1.1 to 6.0; p=0.03)" とある場合、n というのは number(被験者数)のことで、OR は Odds Ratio(オッズ比)、CI は Confidence Interval(信頼区間) のことです。 p は probability の頭文字です。 いずれも統計学の用語です。

OR

"OR=2.6" というのは、比較対照用のグループに比べてリスクなどが2.6倍ということです。 例えば、非喫煙者のグループを基準に、喫煙者のグループの何かの病気のリスクを比較していて "OR=2.6" となっていれば、喫煙者では何かの病気になるリスクが2.6倍になるということです。

逆に、OR の値が1以下であれば、リスクなどが減少しているという意味で、OR=0.5 とあれば、リスクが-50%、すなわち半減しているということになります。
ORの他にHRやRRというのが使われることがあります。 HRは "Hazard Ratio(ハザード比)" の略語です。 RRは "Rerative Risk(相対リスク)" あるいは"Risk Ratio(リスク比)" の略語です。

CI

1をまたぐとダメ

"95% CI 1.1 to 6.0" というのは、OR が95%の確率で 1.1~6.0 という区間に収まるということを示すという意味で、CIの範囲が1をまたいでいないことが重要だそうです。 1をまたぐというのは、リスクが増加する可能性と減少する可能性という2つの矛盾する可能性を示すことになるからでしょう。
「1をまたぐ」というのは、1未満の数字と1以上の数字を範囲としていないということです。 例えば、"0.8~1.1" という範囲は1をまたいでいます。

また、例えばダイエットの効果を調べる試験の結果の報告などで、"-1.49 kg [-2.06, -0.92 kg]" という具合に1(数字はマイナスですが)をまたいでいることがありますが、こういうケースは1をまたいでいても統計学的には有意でしょう。 ダイエットで2.06kg減るというのと0.92kg減るというのは、指し示す方向性が矛盾していない(どちらも減少を示す)ためです。

つまりCIがORやHRなどのパーセンテージではなくて、単純な数字の増減を表している場合には、1をまたいでいるかどうかより、プラスとマイナス(減少と増加)の境目である0をまたいでいるかどうかが問題になるのだと考えられます。

レンジが広すぎるとダメ

論文に目を通していて「今回の結果はCIのレンジが広すぎるのが問題だ」という主旨の記述をちょくちょく目にするので、CIのレンジは狭いほどしっかりした結果ということになるのでしょう。

"p=0.03" の "p" というのは、probability(確率)の頭文字のことで、p の値には0~1が入ります。 そして、一般的には p値が 0.05以下であれば、当該の研究の主張が認められます。

例えば、研究者が「AがBのせいである」と主張したいときには、AがB以外の何かのせいである可能性(帰無仮説)を排除しなくてはなりません。 p値というのは、この「AがB以外の何かのせいである」確率を示しています。

つまり、p値が 0.05以下であれば良いというのは、「AがB以外の何かのせいである」確率、つまり研究者の主張が否定される確率が5%以下であれば良いということです。