医学研究でよく使う「リスク比」「ハザード比」「オッズ比」って何？Rでの使い方も解説！

こんにちは。ほしのはやしです。

今回は、医学研究や臨床試験でよく出てくる3つの比率、

リスク比（Risk Ratio: RR）
ハザード比（Hazard Ratio: HR）
オッズ比（Odds Ratio: OR）

について、初心者でもわかりやすいように解説し、簡単なRでの使い方も紹介します！

✅リスク比（RR: Risk Ratio）とは？

簡単に言うと…

「ある出来事がどれくらい起きやすいか？」を2つのグループで比べる指標です。

主にコホート研究で用いられます！！

研究例：ワクチンの効果を評価した研究

• A群（ワクチンあり）：100人中 5人が感染
• B群（ワクチンなし）：100人中 20人が感染

リスク比 = 5 / 20 = 0.25

ワクチン接種によって、感染のリスクは 75%減少！と解釈します！！

Rでリスク比を計算する

必須パッケージ『epiR』を用いて2×2の表を解析してみます！

install.packages("epiR")
library(epiR)

# 2×2の表（行：曝露、列：発症）
tab <- matrix(c(5, 95, 20, 80), nrow = 2, byrow = TRUE)

# リスク比の計算
epi.2by2(tab, method = "cohort.count", conf.level = 0.95)

結果の『Inc risk ratio』がリスク比の数値となります！

2×2表を作成する際は、以下のように配置するのが基本です

行方向（縦）：
 - 行1：介入あり（たとえばワクチン接種あり）
 - 行2：介入なし（たとえばワクチン接種なし）

列方向（横）：
 - 列1：標的となる結果（たとえば「感染あり」など）
 - 列2：標的以外の結果（たとえば「感染なし」など）

✅オッズ比（OR: Odds Ratio）とは？

ある出来事の起こる「オッズ」を2群で比べたものです。
リスク比と似ていますが、症例対照研究などでよく使われます。

なぜオッズ比が使われるのか？

症例対照研究（case-control study）では、「リスク（発症率）」が直接わからないため、代わりにオッズ比を使う必要があります。

さらに、病気が 非常に稀（発症率が 1%以下など）のとき、リスク比とオッズ比がほとんど同じ値なるため、特にオッズ比がリスク比と同等と考えることができます！

RR≒ORとなる例として、以下の表を考えると…

リスク比 = (1/100) / (0.1/100) = 10
オッズ比 = (1/99) / (0.1/99.9) ≒ 10.1

このように、稀な発生率における症例対照研究で特に効果的に使えます！！

研究例：喫煙における肺癌の発生率

• 喫煙者で肺がん：90人
• 喫煙者で非肺がん：110人
• 非喫煙者で肺がん：30人
• 非喫煙者で非肺がん：270人

→ 喫煙者のオッズ = 90 / 110 = 0.818
→ 非喫煙者のオッズ = 30 / 270 = 0.111

オッズ比 = 0.818 / 0.111 ≈ 7.36

オッズ比が1より大 → 喫煙者は肺がんのリスクが高い

Rでオッズ比を計算する

先ほどと同様にepiRを使って計算しましょう！

library(epiR)

# 2×2表（行：喫煙の有無、列：肺がんの有無）
tab2 <- matrix(c(90, 110, 30, 270), nrow = 2, byrow = TRUE)

# オッズ比の計算
epi.2by2(tab2, method = "cohort.count", conf.level = 0.95)

結果の『Inc odds ratio』がオッズ比の数値となります！

✅ハザード比（HR: Hazard Ratio）とは？

「生存時間」や「時間経過とともに起こるイベントの頻度（ハザード）」を比較するものです。

すなわち生存分析で使います。

例：新薬での死亡率調査

新薬群と従来薬群での「死亡までの時間」を比較。
ハザード比 = 新薬群の死亡率 / 従来薬群の死亡率。

HRが1より小さい → 新薬で死亡の危険が低下
HRが1より大きい → 新薬で死亡の危険が上昇

Rでハザード比を求める

library(tidyverse)

# 仮のデータ作成
# time: 生存時間、status: イベントの有無（1=死亡, 0=生存）、group: 群（1=新薬, 0=従来薬）
data <- data.frame(
  time = c(5, 10, 12, 8, 7, 15, 20, 6, 9, 14),
  status = c(1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0),
  group = c(1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0)
)

# Cox比例ハザードモデル
cox <- coxph(Surv(time, status) ~ group, data = data)
summary(cox)

結果の『exp(coef)』がハザード比の数値となります！

星柴くん

RR、OR、HRについてわかったのだ！

黒星柴くん

似てるからほんまややこいよな

まとめ

リスク比、オッズ比、ハザード比について簡単にご紹介しました！

まとめると以下の表になります！

皆様のお役に立てたなら幸いです。