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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の代わりにHRというのが使われることがあります。 HRは Hazard Ratio の略語で日本語では「ハザード比」と言います。
CI
"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(あるいは-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大切になるのだと思います。

"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。