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表示两种情况下发病密度或者说发病概率之比
P~t~：实验组人群反应阳性概率
P~c~：对照组人群反应阳性概率
如果RR > 1，说明相应的自变量取值增加，会导致个体发病/死亡风险增加若干倍，例如：吸烟者的发病概率是非吸烟者的5倍
RR在医学中得到了极为广泛的应用
RR的计算条件比较苛刻（观察周期长）
为下列两种比例之比
例如：某疾病病例中吸烟/非吸烟者的比例是非病例中吸烟/非吸烟者比例的3倍
OR可以间接反映关联强度，但是理解上比较困难
发病概率较低时，OR往往近似的在按照RR的含义进行解释和使用
scipy.stats.fisher_exact()中可以计算OR值，相应的检验P值则是确切概率法的P值
xxxxxxxxxxOR, P = ss.fisher_exact(pd.crosstab(home.Ts9, home.O1))xxxxxxxxxximport numpy as npimport statsmodels.stats.contingency_tables as tbl# 这里必须使用np.array函数进行数组转换，否则后续计算会出问题table = tbl.Table2x2(np.array(pd.crosstab(home.Ts9, home.O1)))print(table.oddsratio) # OR值print(table.summary()) # 汇总信息1. 关于RR与OR，下列说法正确的是:
A RR的计算很容易
B 如果RR > 1，说明相应的自变量取值增加，会导致个体发病/死亡风险减少若干倍
C OR可以间接反映关联强度
D 以上说法均不正确
2.scipy计算OR值的代码是：
A scipy.stats.fisher_exact()
B scipy.stats.pearsonr(a, b)
C scipy.stats.kendalltau(a, b)
D 以上说法均不正确
1=>C 2=>A