Nguy cơ tương đối là gì? Cách đọc và phân tích trong SPSS

Nguy cơ tương đối là gì

Nguy cơ tương đối, thường viết là Relative Risk, Risk Ratio hoặc viết tắt là RR, là tỷ số giữa nguy cơ xảy ra một biến cố ở nhóm có phơi nhiễm và nguy cơ xảy ra biến cố ở nhóm không phơi nhiễm. Trong luận văn định lượng, RR thường xuất hiện khi cả biến độc lập và biến kết quả đều là biến phân loại, chẳng hạn có hoặc không tiếp xúc với một yếu tố, có hoặc không xảy ra một kết quả.

Công thức tổng quát là:

RR = nguy cơ xảy ra biến cố ở nhóm phơi nhiễm / nguy cơ xảy ra biến cố ở nhóm không phơi nhiễm

Với bảng 2 x 2, bạn có thể sắp xếp dữ liệu như sau:

Khi đó, RR được tính bằng:

RR = [a / (a + b)] / [c / (c + d)]

Tử số của mỗi phân số là số người có biến cố. Mẫu số là tổng số người trong nhóm tương ứng. Điểm cần giữ trong đầu là RR so sánh xác suất hoặc nguy cơ, không phải chỉ so sánh số ca giữa hai nhóm.

Ví dụ, nếu 20 trong 100 người thuộc nhóm phơi nhiễm có biến cố, còn 10 trong 100 người thuộc nhóm không phơi nhiễm có biến cố, RR = 0,20 / 0,10 = 2. Nhóm phơi nhiễm có nguy cơ xảy ra biến cố cao gấp 2 lần nhóm đối chiếu trong bộ dữ liệu đó.

Ý nghĩa của nguy cơ tương đối trong nghiên cứu định lượng

RR trả lời một câu hỏi cụ thể: biến cố xảy ra ở nhóm phơi nhiễm thường xuyên hơn hay ít thường xuyên hơn bao nhiêu lần so với nhóm tham chiếu. Vì vậy, chỉ số này hữu ích khi bạn nghiên cứu mối liên hệ giữa một yếu tố nhị phân và một kết quả nhị phân.

Nếu RR = 1, nguy cơ ở hai nhóm bằng nhau theo cách tính của mẫu. Nếu RR lớn hơn 1, nhóm phơi nhiễm có nguy cơ cao hơn nhóm tham chiếu. Nếu RR nhỏ hơn 1, nhóm phơi nhiễm có nguy cơ thấp hơn. Tuy nhiên, RR khác 1 chưa đủ để kết luận mối liên hệ có ý nghĩa thống kê. Bạn còn phải xem khoảng tin cậy và p-value.

RR = 2 không có nghĩa là yếu tố phơi nhiễm chắc chắn gây ra biến cố. Đây là chỉ số liên hệ trong dữ liệu quan sát hoặc dữ liệu phân tích, còn kết luận về nguyên nhân cần dựa vào thiết kế nghiên cứu, thời điểm đo lường, các biến gây nhiễu và mô hình phân tích. Khi viết chương kết quả, bạn nên dùng các cụm như “có nguy cơ cao hơn” hoặc “có liên quan đến nguy cơ”, thay vì khẳng định “gây ra”.

RR cũng khác với các chỉ số cỡ ảnh hưởng như Cohen’s d hoặc eta bình phương. Cohen’s d thường dùng để biểu thị chênh lệch trung bình theo độ lệch chuẩn, còn eta bình phương biểu thị tỷ lệ phương sai được giải thích trong một số phân tích so sánh trung bình. Bạn cần chọn chỉ số theo loại biến và câu hỏi nghiên cứu, không chọn chỉ số chỉ vì con số trông lớn hơn.

Trong báo cáo, RR nên đi cùng số ca, tổng số quan sát của mỗi nhóm, khoảng tin cậy 95% và kiểm định phù hợp. Nếu bảng dữ liệu được tạo từ nghiên cứu bệnh chứng, bạn cần thận trọng vì nguy cơ thực tế thường không tính trực tiếp được từ cách lấy mẫu đó. Trong tình huống ấy, Odds Ratio có thể phù hợp hơn, tùy thiết kế và mô hình.

Nguy cơ tương đối bao nhiêu là đạt

Không có một ngưỡng RR cố định để kết luận “đạt” cho mọi đề tài. Giá trị RR chủ yếu cho biết hướng và độ lớn của mối liên hệ, còn việc kết quả có thuyết phục hay không phụ thuộc vào khoảng tin cậy, p-value, thiết kế nghiên cứu và ý nghĩa thực tiễn.

Bạn có thể dùng bảng dưới đây như khung đọc ban đầu. Các mốc trong bảng là quy tắc diễn giải theo giá trị trung tâm của RR, không thay thế kiểm định thống kê.

Dòng “RR > 1” không đồng nghĩa với “đạt”. Chẳng hạn RR = 1,40 nhưng khoảng tin cậy 95% từ 0,80 đến 2,45 vẫn chứa 1. Khi đó, dữ liệu chưa cho thấy sự khác biệt rõ ràng giữa hai nhóm theo tiêu chí khoảng tin cậy.

Ngược lại, RR = 1,10 có thể có khoảng tin cậy không chứa 1 nếu cỡ mẫu lớn. Kết quả ấy có thể có ý nghĩa thống kê nhưng mức chênh lệch thực tế nhỏ. Vì vậy, bạn nên trả lời hai câu hỏi riêng: kết quả có bằng chứng thống kê không, và mức chênh lệch có đáng kể trong bối cảnh nghiên cứu không.

Cách đọc nguy cơ tương đối trên output

Trong SPSS, bạn thường bắt đầu từ bảng chéo bằng đường dẫn Analyze > Descriptive Statistics > Crosstabs. Đưa biến phơi nhiễm vào Rows, biến kết quả vào Columns, sau đó mở Statistics để chọn kiểm định cần thiết. Với bảng 2 x 2, SPSS có thể hiển thị các ước lượng rủi ro trong bảng Risk Estimate, cùng với khoảng tin cậy.

Ví dụ dưới đây là số liệu minh họa, không phải kết quả của một nghiên cứu thật. Giả sử biến phơi nhiễm có hai nhóm “Có” và “Không”, còn biến kết quả là “Có biến cố” và “Không biến cố”.

Đây là số liệu minh họa để bạn nhận diện cấu trúc output. Dòng bạn cần tập trung là Relative Risk for.... Trong ví dụ, RR = 2,000 và khoảng tin cậy 95% từ 1,050 đến 3,810. Khoảng này không chứa 1, nên nhóm được đặt ở dòng phơi nhiễm có nguy cơ xảy ra biến cố cao hơn nhóm tham chiếu theo kết quả minh họa.

Bạn vẫn phải kiểm tra bảng Crosstabulation để biết SPSS đã đặt nhóm nào ở hàng nào, cột nào. Nếu đổi thứ tự nhóm hoặc đổi cách mã hóa 0 và 1, RR có thể đảo chiều. Một con số 0,50 có thể chỉ là nghịch đảo của 2,00 do nhóm tham chiếu bị đổi, chứ không nhất thiết dữ liệu đã thay đổi.

Trong bảng Chi-Square Tests, bạn có thể xem Pearson Chi-Square và Asymptotic Significance (2-sided) khi điều kiện áp dụng phù hợp. Nếu có ô kỳ vọng quá nhỏ, hãy xem cảnh báo trong output và cân nhắc kiểm định chính xác phù hợp thay vì chỉ đọc p-value của Pearson Chi-Square. RR và kiểm định Chi-Square cung cấp các mảnh thông tin khác nhau: RR cho biết mức độ liên hệ, còn kiểm định giúp đánh giá bằng chứng thống kê.

Trước khi chạy, bạn nên kiểm tra Value Labels, số lượng giá trị thiếu và tần số của từng nhóm. Nếu một nhóm chỉ có vài quan sát, khoảng tin cậy có thể rất rộng. Khi đó, việc diễn giải RR cần dè dặt dù giá trị trung tâm có vẻ lớn.

Khi nguy cơ tương đối không đạt thì xử lý thế nào

Trước hết, xác định “không đạt” đang nói đến điều gì. Nếu RR gần 1, đó là kết quả cho thấy chênh lệch nguy cơ nhỏ, không phải lỗi phần mềm. Nếu khoảng tin cậy chứa 1, bằng chứng thống kê chưa đủ rõ. Nếu output không có RR hoặc cho kết quả bất thường, nguyên nhân có thể nằm ở thiết kế biến, bảng chéo hoặc điều kiện của phép phân tích.

Kiểm tra lại mã hóa và nhóm tham chiếu

Mở Variable View, kiểm tra Values, Missing và nhãn của biến. Sau đó chạy Analyze > Descriptive Statistics > Frequencies để xem biến có đúng hai nhóm như dự kiến không. Một giá trị 99 dùng để chỉ “không trả lời” nhưng chưa khai báo là missing có thể bị tính như một nhóm thật.

Kiểm tra bảng 2 x 2 trước khi diễn giải

Trong Crosstabs, đọc số đếm thực tế ở từng ô. Không dùng phần trăm hàng để thay thế cho nguy cơ nếu bạn chưa xác định đúng mẫu số. Với RR, mẫu số phải là tổng số người trong từng nhóm phơi nhiễm. Nếu dữ liệu không thể hiện nguy cơ theo cách này, hãy trao đổi lại với người hướng dẫn về chỉ số phù hợp.

Báo cáo khoảng tin cậy thay vì chỉ báo cáo RR

Nếu khoảng tin cậy rất rộng, hãy giữ nguyên kết quả và nêu hạn chế về độ chính xác của ước lượng. Bạn không nên loại quan sát chỉ vì nó làm RR giảm, cũng không nên đổi nhóm tham chiếu để tạo ra con số “đẹp”. Việc loại dữ liệu chỉ có thể giải trình khi có căn cứ về dữ liệu không hợp lệ hoặc sai quy trình thu thập.

Chọn mô hình khác khi có biến gây nhiễu

Nếu nghiên cứu có nhiều yếu tố đồng thời liên quan đến biến kết quả, RR thô từ bảng 2 x 2 có thể chưa phản ánh mối liên hệ sau khi kiểm soát các biến khác. Khi ấy, bạn cần cân nhắc mô hình hồi quy phù hợp với thiết kế và loại biến. SPSS có thể hỗ trợ nhiều thủ tục, còn SmartPLS thường được dùng cho mô hình biến tiềm ẩn, không phải lựa chọn mặc định cho mọi bảng 2 x 2.

Phân biệt nguy cơ tương đối với Odds Ratio

RR so sánh hai xác suất xảy ra biến cố. Odds Ratio so sánh odds, tức tỷ số giữa xác suất xảy ra và xác suất không xảy ra. Hai chỉ số có thể gần nhau khi biến cố hiếm, nhưng có thể khác đáng kể khi biến cố phổ biến.

Ví dụ, nếu nhóm phơi nhiễm có 40 người xảy ra biến cố và 60 người không xảy ra, nguy cơ là 0,40 và odds là 0,40 / 0,60. Bạn không nên lấy một con số OR rồi gọi là RR trong chương kết quả. Hãy nhìn đúng tên chỉ số trong output và mô tả đúng mẫu số.

RR thường dễ diễn giải hơn trong nghiên cứu đoàn hệ hoặc nghiên cứu theo dõi, nơi bạn biết số người có nguy cơ ban đầu và quan sát kết quả phát sinh. OR thường xuất hiện trong hồi quy Logistic và nghiên cứu bệnh chứng. Nếu mục tiêu của bạn là trình bày tác động của biến liên tục hoặc biến phân loại lên một biến liên tục, hãy xem các chỉ số khác như hệ số phi, omega bình phương hoặc partial eta bình phương chỉ khi chúng phù hợp với phép phân tích đang dùng.

Cách viết vào luận văn: “Kết quả phân tích cho thấy nhóm [tên nhóm phơi nhiễm] có nguy cơ xảy ra [tên biến cố] cao/thấp hơn [số lần hoặc phần trăm] so với nhóm [tên nhóm tham chiếu], với RR = [giá trị], KTC 95% = [cận dưới; cận trên]. Do khoảng tin cậy [có/không] chứa 1, mối liên hệ này [có/chưa có] bằng chứng thống kê theo tiêu chí đã chọn.” Bạn thay toàn bộ phần trong ngoặc vuông bằng số liệu thật trong file, không dùng số minh họa ở bài này.

Lỗi thường gặp

Gọi RR là phần trăm tăng nguy cơ mà không quy đổi. RR = 1,50 có thể diễn giải là nguy cơ cao hơn 50% so với nhóm tham chiếu, nhưng vẫn phải ghi giá trị RR và khoảng tin cậy để người đọc kiểm tra.

Chỉ nhìn p-value. p-value không cho biết mức độ liên hệ. Một mẫu lớn có thể tạo p-value nhỏ cho chênh lệch rất nhỏ, còn mẫu nhỏ có thể cho khoảng tin cậy rộng dù RR khá lớn.

Đảo nhóm tham chiếu mà không ghi chú. Khi thay đổi nhóm tham chiếu, RR có thể trở thành nghịch đảo. Trong bảng và phần diễn giải, hãy nêu rõ nhóm nào là phơi nhiễm và nhóm nào là tham chiếu.

Dùng RR cho dữ liệu không phù hợp. Nếu thiết kế lấy mẫu không cho phép tính nguy cơ, hoặc biến kết quả không phải biến nhị phân, RR có thể không phải chỉ số đúng. Bạn nên kiểm tra lại câu hỏi nghiên cứu trước khi tìm cách sửa output.

Kết luận nguyên nhân từ một bảng chéo. Một RR lớn chỉ cho thấy mối liên hệ quan sát được. Các biến gây nhiễu, sai lệch chọn mẫu và cách đo lường đều có thể ảnh hưởng đến kết quả.

Câu hỏi thường gặp

Nguy cơ tương đối bao nhiêu là tốt

RR không có mức “tốt” chung. RR bằng 1 cho thấy hai nhóm có nguy cơ như nhau, RR lớn hơn 1 cho thấy nguy cơ cao hơn, còn RR nhỏ hơn 1 cho thấy nguy cơ thấp hơn. Bạn cần đọc cùng khoảng tin cậy 95% và bối cảnh nghiên cứu.

Nếu khoảng tin cậy chứa 1, chưa nên kết luận rằng hai nhóm khác nhau có ý nghĩa thống kê. Một RR rất lớn nhưng khoảng tin cậy cực rộng cũng cần được trình bày thận trọng vì ước lượng chưa chính xác.

Nguy cơ tương đối trong SPSS nằm ở đâu

Sau khi vào Analyze > Descriptive Statistics > Crosstabs, đưa hai biến nhị phân vào Rows và Columns, chọn các tùy chọn cần thiết rồi chạy phân tích. Với bảng 2 x 2, hãy tìm bảng Risk Estimate và dòng Relative Risk.

Bạn cần đọc thêm Crosstabulation để xác định nhóm tham chiếu, đồng thời xem khoảng tin cậy trong bảng Risk Estimate. Không nên lấy một con số từ bảng khác rồi gắn nhãn RR nếu SPSS không gọi nó là Relative Risk.

RR có giống Odds Ratio không

Hai chỉ số đều mô tả mối liên hệ giữa hai biến phân loại nhưng dùng mẫu số khác nhau. RR so sánh nguy cơ, còn OR so sánh odds. Khi biến cố không hiếm, OR có thể xa RR và thường làm mức liên hệ trông lớn hơn.

Trong hồi quy Logistic, output thường tập trung vào OR hoặc Exp(B). Bạn không nên tự đổi Exp(B) thành RR nếu chưa có công thức và điều kiện phù hợp cho thiết kế nghiên cứu.

Vì sao RR nhỏ hơn 1 nhưng tôi muốn nói nguy cơ tăng

Có thể nhóm tham chiếu đang được đặt ngược với cách bạn nghĩ, hoặc biến kết quả được mã hóa ngược. Hãy kiểm tra lại nhãn giá trị, bảng Crosstabulation và thứ tự nhóm. Nếu đổi cách so sánh, giá trị có thể được biểu diễn bằng nghịch đảo của RR, nhưng bạn phải ghi rõ nhóm tham chiếu mới.

Có cần báo cáo p-value khi đã có khoảng tin cậy không

Bạn nên báo cáo khoảng tin cậy và p-value khi cả hai có sẵn, nhưng phải bảo đảm chúng thuộc cùng kiểm định và cách tính. Khoảng tin cậy cho thấy độ chính xác của RR, còn p-value hỗ trợ quyết định về bằng chứng thống kê. Nếu hai kết quả có vẻ mâu thuẫn, hãy kiểm tra phương pháp tính, loại kiểm định và cách xử lý ô có tần số nhỏ.

Bạn có thể mở lại file .sav, chạy Analyze > Descriptive Statistics > Crosstabs, kiểm tra mã hóa, bảng Risk Estimate, khoảng tin cậy và nhóm tham chiếu trước khi sửa chương kết quả. Nếu cần chạy phân tích trên chính file dữ liệu của bạn bằng SPSS hoặc SmartPLS, xem M4 phân tích của DoThesis.