ตั้งแต่ปี 2010 · รองรับการใช้งานเครื่องมือกว่า 2 ล้านครั้งต่อเดือน
ตั้งแต่ปี 2010
เพิ่มใน Chrome

กล่องเครื่องมือของฉัน

โหมดอัตโนมัติ

ยังไม่มีเครื่องมือที่บันทึกไว้

อัปเกรดเป็นเวอร์ชันพรีเมียม
เครื่องมือที่เกี่ยวข้อง
เครื่องคำนวณตารางไขว้
หน้าแรก > สุขภาพและการออกกำลังกาย > เครื่องคำนวณทางการแพทย์
 

เครื่องคำนวณความเสี่ยงสัมพัทธ์

คำนวณความเสี่ยงสัมพัทธ์จากตารางไขว้ 2x2 ได้ช่วงความเชื่อมั่น การลดความเสี่ยงสัมบูรณ์ จำนวนที่ต้องรักษาเพื่อป้องกันหนึ่งราย ความเสี่ยงที่เกิดจากปัจจัย และวิธีทำทีละขั้นตอนพร้อมภาพประกอบสำหรับการศึกษาทางคลินิกและระบาดวิทยา

ใช้งานฟรีไม่ต้องสมัครสมาชิกผลลัพธ์ทันที
เครื่องคำนวณความเสี่ยงสัมพัทธ์ลองใช้เลย — ฟรี ▼
ตัวอย่าง:
⊞ ตารางจตุสดมภ์ (2×2 Contingency Table)
เกิดผลลัพธ์ (+)
ไม่เกิดผลลัพธ์ (−)
สัมผัสปัจจัยเสี่ยง
ไม่สัมผัสปัจจัยเสี่ยง
ความเสี่ยงกลุ่มสัมผัส
—
÷
ความเสี่ยงกลุ่มไม่สัมผัส
—
ระดับความเชื่อมั่น:

Embed เครื่องคำนวณความเสี่ยงสัมพัทธ์ Widget

เกี่ยวกับ เครื่องคำนวณความเสี่ยงสัมพัทธ์

เครื่องคำนวณความเสี่ยงสัมพัทธ์ใช้สำหรับคำนวณความเสี่ยงสัมพัทธ์ (Risk Ratio, RR) จากตารางจตุสดมภ์ (2×2 Contingency Table) ซึ่งใช้ในการศึกษาแบบ Cohort Studies, การทดลองแบบสุ่มที่มีกลุ่มควบคุม (Randomized Controlled Trials) และการวิจัยทางระบาดวิทยา เพียงกรอกจำนวนของกลุ่มที่สัมผัสและไม่สัมผัสปัจจัยเสี่ยงทั้งที่มีและไม่มีผลลัพธ์เกิดขึ้น เพื่อหาค่า RR, ช่วงความเชื่อมั่น, การลดความเสี่ยงสัมบูรณ์ (ARR), จำนวนที่ต้องรักษา (NNT), Odds Ratio, Attributable Fraction และวิธีการคำนวณทีละขั้นตอนอย่างละเอียดพร้อมการแสดงผลด้วยภาพประกอบ

ความเสี่ยงสัมพัทธ์คืออะไร?

ความเสี่ยงสัมพัทธ์ (หรือเรียกว่า อัตราส่วนความเสี่ยง, RR) วัดความแข็งแกร่งของความสัมพันธ์ระหว่างการสัมผัสปัจจัย (หรือการรักษา) กับผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น โดยเป็นอัตราส่วนของอุบัติการณ์ในกลุ่มที่สัมผัสปัจจัยเสี่ยงต่ออุบัติการณ์ในกลุ่มที่ไม่สัมผัสปัจจัยเสี่ยง (กลุ่มควบคุม):

$$RR = \frac{p_{\text{exposed}}}{p_{\text{unexposed}}} = \frac{a/(a+b)}{c/(c+d)}$$

⚠
RR > 1: ความเสี่ยงเพิ่มขึ้น
การสัมผัสปัจจัยมีความสัมพันธ์กับความเสี่ยงที่สูงขึ้น ปัจจัยนั้นเป็นอันตรายหรือเป็นปัจจัยเสี่ยง
=
RR = 1: ไม่มีผล
การสัมผัสปัจจัยไม่มีความสัมพันธ์กับผลลัพธ์ ความเสี่ยงเท่ากันทั้งสองกลุ่ม
✓
RR < 1: ความเสี่ยงลดลง
การสัมผัสปัจจัยมีความสัมพันธ์กับความเสี่ยงที่ต่ำลง ปัจจัยนั้นมีผลป้องกัน (เช่น วัคซีน, การรักษา)

คำอธิบายมาตรวัดที่สำคัญ

มาตรวัดสูตรการคำนวณการตีความ
ความเสี่ยงสัมพัทธ์ (RR)\(p_1 / p_0\)โอกาสเกิดผลลัพธ์ในกลุ่มสัมผัสปัจจัยเป็นกี่เท่าของกลุ่มที่ไม่สัมผัส
การลดความเสี่ยงสัมบูรณ์ (ARR)\(p_1 - p_0\)ผลต่างที่แท้จริงของความเสี่ยงระหว่างกลุ่ม
จำนวนที่ต้องรักษา (NNT)\(1 / |ARR|\)จำนวนผู้ป่วยที่ต้องรักษาเพื่อป้องกัน (หรือก่อให้เกิด) เหตุการณ์ 1 ครั้ง
Odds Ratio (OR)\(ad / bc\)อัตราส่วนของค่าออดส์; มีค่าใกล้เคียง RR เมื่อผลลัพธ์เกิดได้ยาก
Attributable Fraction\((RR-1)/RR\)สัดส่วนของผู้ป่วยในกลุ่มสัมผัสปัจจัยที่มีสาเหตุมาจากการสัมผัสนั้น
ช่วงความเชื่อมั่น (Confidence Interval)\(e^{\ln(RR) \pm z \cdot SE}\)ช่วงที่มีโอกาสครอบคลุมค่า RR ที่แท้จริง

Relative Risk vs. Odds Ratio

ลักษณะเด่นRelative Risk (RR)Odds Ratio (OR)
สิ่งที่วัดอัตราส่วนความน่าจะเป็นอัตราส่วนค่าออดส์
การออกแบบการศึกษาCohort, RCTCase-control, Cohort, RCT
ช่วงค่า0 ถึง ∞0 ถึง ∞
ค่าที่ไร้ผล11
การตีความตรงไปตรงมาและเข้าใจง่ายเข้าใจยากกว่า
โรคที่เกิดได้ยากOR ≈ RR เมื่อผลลัพธ์เกิด < 10%จะประเมินค่าสูงเกินไปเมื่อผลลัพธ์เกิดบ่อย

ตัวอย่างในโลกความเป็นจริง

การศึกษาการสัมผัสปัจจัยผลลัพธ์ค่า RR ทั่วไป
Framingham Heart Studyการสูบบุหรี่โรคหัวใจ1.5 – 3.0
การทดลองวัคซีนวัคซีน mRNAการติดเชื้อ COVID-190.04 – 0.10
การทดลองแอสไพรินแอสไพรินทุกวันการกำเริบของกล้ามเนื้อหัวใจขาดเลือด0.70 – 0.85
Nurses' Health Studyการใช้ HRTมะเร็งเต้านม1.2 – 1.4
การทดลองยากลุ่ม Statinsการใช้ Statinsเหตุการณ์หัวใจรุนแรง0.65 – 0.80

วิธีใช้งาน เครื่องคำนวณความเสี่ยงสัมพัทธ์

  1. กรอกข้อมูลกลุ่มที่สัมผัสปัจจัยเสี่ยง: ในตาราง 2×2 ให้กรอกจำนวนผู้สัมผัสปัจจัยที่มีผลลัพธ์เกิดขึ้น (ช่อง a) และผู้ที่ไม่มีผลลัพธ์เกิดขึ้น (ช่อง b) เช่น ในการศึกษาการสูบบุหรี่ a = คนสูบบุหรี่ที่เป็นมะเร็งปอด, b = คนสูบบุหรี่ที่ไม่เป็น
  2. กรอกข้อมูลกลุ่มที่ไม่สัมผัสปัจจัยเสี่ยง: กรอกจำนวนผู้ที่ไม่สัมผัสปัจจัย (กลุ่มควบคุม) ที่มีผลลัพธ์เกิดขึ้น (ช่อง c) และผู้ที่ไม่มีผลลัพธ์เกิดขึ้น (ช่อง d) เช่น c = คนไม่สูบบุหรี่ที่เป็นมะเร็งปอด, d = คนไม่สูบบุหรี่ที่ไม่เป็น
  3. เลือกระดับความเชื่อมั่น: เลือก 90%, 95% หรือ 99% สำหรับช่วงความเชื่อมั่น มาตรฐานที่ใช้ในการวิจัยทางการแพทย์ส่วนใหญ่คือ 95%
  4. คลิกคำนวณ: เครื่องมือจะคำนวณค่า RR, ช่วงความเชื่อมั่น, ARR, NNT, Odds Ratio, Attributable Fraction, ค่า p-value พร้อมแสดงวิธีการคำนวณทีละขั้นตอน แผนภูมิเปรียบเทียบความเสี่ยง และ Forest Plot
  5. แปลผลลัพธ์: หากช่วงความเชื่อมั่นไม่ครอบคลุม 1.0 แสดงว่าผลลัพธ์นั้นมีนัยสำคัญทางสถิติ การแสดงภาพ NNT จะช่วยให้เห็นว่าต้องรักษาผู้ป่วยกี่รายเพื่อป้องกันการเกิดเหตุการณ์ 1 ครั้ง

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

ความเสี่ยงสัมพัทธ์คืออะไร?
ความเสี่ยงสัมพัทธ์ (Relative Risk: RR) คืออัตราส่วนของความน่าจะเป็นที่จะเกิดผลลัพธ์ในกลุ่มที่สัมผัสปัจจัยเสี่ยงต่อความน่าจะเป็นในกลุ่มที่ไม่สัมผัสปัจจัยเสี่ยง ค่า RR = 1 หมายถึงไม่มีความแตกต่างของความเสี่ยงระหว่างกลุ่ม ค่า RR มากกว่า 1 หมายถึงการสัมผัสปัจจัยนั้นเพิ่มความเสี่ยง (เป็นอันตราย) และค่า RR น้อยกว่า 1 หมายถึงการสัมผัสปัจจัยนั้นลดความเสี่ยง (มีผลป้องกัน เช่น วัคซีนหรือการรักษา)
ความเสี่ยงสัมพัทธ์แตกต่างจาก Odds Ratio อย่างไร?
ความเสี่ยงสัมพัทธ์เปรียบเทียบความน่าจะเป็น (ความเสี่ยง) โดยตรง และใช้ในการศึกษาแบบ Cohort Studies และการทดลองแบบสุ่มที่มีกลุ่มควบคุมที่สามารถสังเกตอัตราการเกิดโรคได้โดยตรง ส่วน Odds Ratio เปรียบเทียบค่าออดส์และเป็นมาตรวัดหลักในการศึกษาแบบ Case-control เมื่อผลลัพธ์เกิดขึ้นได้ยาก (ความชุกต่ำกว่า 10%) ค่า Odds Ratio จะใกล้เคียงกับความเสี่ยงสัมพัทธ์มาก แต่หากผลลัพธ์เกิดขึ้นบ่อย ค่า Odds Ratio จะแสดงความแข็งแกร่งของความสัมพันธ์ที่สูงเกินจริงเมื่อเทียบกับความเสี่ยงสัมพัทธ์
จำนวนที่ต้องรักษา (NNT) คืออะไร?
NNT คือจำนวนผู้ป่วยที่ต้องได้รับการรักษาด้วยวิธีการนั้นๆ เพื่อป้องกันไม่ให้เกิดผลเสียเพิ่มขึ้นหนึ่งรายเมื่อเทียบกับกลุ่มควบคุม คำนวณได้จาก 1 หารด้วยการลดความเสี่ยงสัมบูรณ์ (ARR) ค่า NNT ที่ต่ำแสดงถึงการรักษาที่มีประสิทธิภาพสูง หากการสัมผัสปัจจัยนั้นเป็นการเพิ่มความเสี่ยง จะเรียกว่า Number Needed to Harm (NNH)
จะตีความช่วงความเชื่อมั่นสำหรับ RR อย่างไร?
หากช่วงความเชื่อมั่น (Confidence Interval) ครอบคลุมค่า 1.0 แสดงว่าผลลัพธ์ไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ ณ ระดับความเชื่อมั่นที่เลือก ซึ่งหมายความว่าความแตกต่างที่สังเกตได้อาจเกิดจากความบังเอิญ หากช่วงทั้งหมดอยู่เหนือ 1 แสดงว่ามีความเสี่ยงเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ และหากช่วงทั้งหมดอยู่ต่ำกว่า 1 แสดงว่ามีความเสี่ยงลดลง (มีผลป้องกัน) อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ
ควรใช้ความเสี่ยงสัมพัทธ์หรือการลดความเสี่ยงสัมบูรณ์เมื่อใด?
ความเสี่ยงสัมพัทธ์แสดงการเปลี่ยนแปลงของความเสี่ยงในเชิงสัดส่วนและมีประโยชน์ในการทำความเข้าใจความแรงของความสัมพันธ์ ส่วนการลดความเสี่ยงสัมบูรณ์ (ARR) แสดงความแตกต่างที่แท้จริงของอัตราการเกิดเหตุการณ์และมีความหมายทางคลินิกมากกว่าในการตัดสินใจรักษาเพราะคำนึงถึงความเสี่ยงพื้นฐาน ตัวอย่างเช่น การลดความเสี่ยงจาก 2% เป็น 1% (RR = 0.5, ARR = 1%) แตกต่างอย่างมากจากการลดความเสี่ยงจาก 80% เป็น 40% (RR = 0.5 เท่าเดิม แต่ ARR = 40%) แม้ว่าความเสี่ยงสัมพัทธ์จะเท่ากันก็ตาม

อ้างอิงเนื้อหา หน้าหรือเครื่องมือนี้ว่า:

"เครื่องคำนวณความเสี่ยงสัมพัทธ์" ที่ https://MiniWebtool.com/th/เครื่องคำนวณความเสี่ยงสัมพัทธ์/ จาก MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/

โดยทีมงาน miniwebtool อัปเดตเมื่อ: 2026-04-15

มี Developer API ให้ใช้งาน: เรียกใช้เครื่องมือนี้จากแอป ระบบอัตโนมัติ หรือเอเจนต์ของคุณด้วยคำขอ JSON HTTP หนึ่งครั้ง ดูเอกสาร API

เครื่องคำนวณทางการแพทย์:

เครื่องมือยอดนิยมและอัปเดตล่าสุด:

ตัวแปลงหน่วยที่ดินอินเดียเครื่องคำนวณความเร็วสุดท้ายเครื่องคำนวณการเพิ่มขึ้นของจุดเดือดดูทั้งหมด →
หน้าแรก > สุขภาพและการออกกำลังกาย > เครื่องคำนวณทางการแพทย์ > เครื่องคำนวณความเสี่ยงสัมพัทธ์