１）母比率の差(Risk difference)

治療法	生存	死亡
ｺﾝﾄﾛｰﾙ	30	38
Ａ	43	24

検定では、χ2検定が用いられる（P=0.02）。

推定では有効率の差について、点推定と区間推定を求める。
この比率の差は,リスク差（risk difference)とか寄与リスク(attributable risk)と呼ばれる。

生存率はコントロールが44%、Ａ群が64%なので
点推定(最もありそうな値）は、　64 - 44=20%
95%信頼区間　4% 〜 36%
この場合、95%信頼区間が０をまたがなければ、P<0.05で有意差があることと同じ意味になる。
推定では、差の程度が具体的に理解できる点で検定より優れているといえるかもしれない。

χ2検定のＰ値は、症例数によって変化してくる。症例数が増加すれば、有意になることが多いが、それが臨床的に有意であるかどうかが問題である。臨床的に有意かどうかは、どの程度の差を有意と考えるかで決まる。もし20％と考えた場合、統計学的に有意であっても、95%CIが20%以下であれば臨床的には有効とは考えられない。逆に統計学的に有意でなくても、点推定が20%以上で95%CIが20%を含んでいれば、症例数を増やせば有意になる可能性があり、臨床的にも有効な可能性を含んでいる。
区間推定の求め方はこちら


２) リスク比とオッズ比の信頼区間

�	疾患	非疾患	合計
Ｐ群	A	B	A+B
Ｓ群	C	D	C+D

Relative risk（相対危険度）またはRisk ratio（リスク比）は

（A/(A+B))／(C(C+D)で求められる。

また、Odds比は

　(A/B)／(C/D)

９５％信頼区間の計算は、ちょっと難しい。統計ソフトを使用した方がよい。

非常に稀な疾患の場合には、相対危険度とオッズ比はほぼ等しくなる。

なお、リスク比 をretrospective studyに使用するのは好ましくない。prospective studyに使用するべきである。
retrospective studyでは、オッズ比を使用する。逆にprostective studyやcross sectional studyでオッズ比を用いるメリットはほとんどない。ただし、prospective studyでもロジスティック回帰分析ではオッズ比を用いることが多い。

リスク比は、発生率の比と考えれば理解できるが、オッズ比を理解するのはちょっと難しい。
リスク比およびオッズ比は因果関係を調べる場合に有用であり、リスク差は薬物の有効率の差をみるような場合に有用となる。

*1 retrospective study(またはcase control study):ある時点で、疾患のあった者と疾患のなかった者（対照）を何例か選び、危険因子について比較する方法。たとえば、乳幼児突然死症候群で死亡した50例と対照100例について人工栄養が危険因子となりうるか検討するような場合。

*2 prospective study:ある時点から危険因子のある群とない群についてフォローし、目的の疾患の原因となるかどうか検討する場合。あまり稀な発生率の疾患では、対象が多すぎて困難なことがある。

*3 cross sectional study(横断研究）:ある時点においてまず、対象を選択し、その対象について危険因子のある群とない群で、疾患の発生率について検討する場合。
例えば、ある地域で１年間に出生した児全例について乳幼児突然死症候群で死亡した群とそれ以外について危険因子について検討する場合。

３）リスク比とリスク差

ある薬物の副作用のリスク比が０．５に減らせた場合、５０％の発生率減少であり非常に有用かと思われるが、もともとの発生率が0.2%だったとすると、たかだか0.1%の発生率が減少しただけで実際あまり意味がないことになる。このようにリスク比では、もともとの発生率がどの程度かが重要な情報となる。この場合には、リスク差0.1%で表した方が誤解を招かない。

以上のように、２ｘ２分割表のまとめ方として比率の差、リスク比、オッズ比がありそれぞれに95%信頼区間が求められる。それぞれの使い方をまちがえないように。
また、２ｘ２分割表の検定としてはχ2検定があり、それは別項で述べる。

２つの比率やリスク比、オッズ比の９５％信頼区間の計算は、InStatなどで計算できる。