Cuando un modelo tiene un resultado binario, un tamaño de efecto común es una relación de riesgo. Como recordatorio, una relación de riesgo es simplemente una relación de dos probabilidades. (La relación de riesgo también se denomina riesgo relativo.)
Los coeficientes de riesgo son un poco más difíciles de interpretar cuando son inferiores a uno.
Una variable predictora con una relación de riesgo inferior a una a menudo se etiqueta como «factor protector» (al menos en epidemiología). Esto puede ser confuso porque en nuestra comprensión típica de esos términos, no tiene sentido que un riesgo sea protector.
Entonces, ¿cómo puede un RIESGO ser protector?
Bien, indicando menor riesgo.
Por ejemplo, supongamos que está ejecutando un modelo en el que el resultado es una Condena por un Delito Grave (sí/no) y entre sus predictores se encuentran la Actividad Criminal Previa (sí/no) y la Graduación de la Escuela Secundaria (sí/no).
Esperaríamos que un Sí a una Actividad Criminal Anterior esté relacionado con un aumento en el riesgo de cometer un delito grave. Del mismo modo, esperaríamos que un Sí al graduarse de la Escuela Secundaria esté relacionado con una disminución en el riesgo de cometer un delito grave.
En otras palabras, la Actividad Criminal anterior sería un factor de riesgo y la graduación de la escuela secundaria sería un factor de protección. Sin embargo, el efecto de ambos factores se mediría con una relación de riesgo.
La relación de riesgo se define siempre como la relación entre la probabilidad de la categoría de comparación y la probabilidad de la categoría de referencia.
Una relación de riesgo superior a uno significa que la categoría de comparación indica un aumento del riesgo.
Una relación de riesgo inferior a uno significa que la categoría de comparación es protectora (es decir, menor riesgo).
Digamos que tenemos los siguientes datos para un grupo de acusados:
|
La Condena Por Delito Mayor |
|||
|
Graduación |
Sí |
No |
Total |
|
No |
300 |
100 |
400 |
|
Sí |
225 |
175 |
400 |
|
Total |
525 |
275 |
800 |
A partir de esta tabla, podemos calcular la probabilidad de que un graduado o un desertor sean condenados por un delito grave.
P(Condena por delito grave|abandono escolar) = 300/400 = .75
P (Condena por delito grave / Graduado) = 225/400 = .5625
Y a partir de ellos, podemos calcular la relación de riesgo para los graduados en comparación con los que abandonan los estudios.
RR: Graduados/Desertores =.5625/.75 = .75
Como puede ver, la probabilidad de una condena por delito grave es menor para los graduados (.5625) de lo que es para los que abandonan los estudios (.75). Del mismo modo, la proporción de riesgo de condenas por delitos graves para los graduados en comparación con los que abandonaron los estudios es inferior a uno (.75).
Así que una interpretación es que la graduación es protectora-se asocia con un menor riesgo de condena.
¿Cuánto más bajo? Por un factor de .75, o 25% menos de riesgo.
Ahora bien, si invertimos esta comparación, podríamos decir que el abandono de la escuela secundaria aumenta el riesgo y, por lo tanto, es un factor de riesgo. Lo haríamos intercambiando la comparación y recalculando la relación de riesgo:
RR Desertores / Graduados = .75/.56 = 1.33
Aquí concluimos que los desertores escolares tienen un 33% más de probabilidades que los graduados de ser condenados por un delito grave.
Algunas referencias aconsejarán volver a codificar los datos para que el riesgo relativo sea siempre mayor que 1. Sin embargo, es importante tener en cuenta el mensaje que desea transmitir. En el ejemplo anterior, puede tener sentido transmitir el mensaje de que los graduados tienen un 25% menos de probabilidades de ser condenados.
Si, después de su análisis inicial, encuentra que los ratios de riesgo son contradictorios, puede recodificar el grupo de referencia para que la interpretación tenga sentido.
