1.相對危險度（relative risk，RR）。指暴露於某因素發生某事件的風險，即A/(A+B)，除以未暴露人群發生的該事件的風險，即C/(C+D)，所得的比值，即RR=［A/(A+B)］/［C/(C+D)］，RR適用於隊列研究或隨機對照試驗。
2.OR(odds ratio) 比值比。OR=(A/B)÷(C/D)=AD/BC。RR和OR兩個公式的區別，A/(A+B) 指暴露於某因素發生某事件的風險；A/B 指暴露人群中病例的比例，C/D指非暴露人群中病例的比例，所以OR也被稱為優勢比。當疾病非常罕見時，OR常可作為RR的近似值。OR通常適用於病例對照研究，也可以運用於前瞻性的研究（當觀察時間相等時）。Logsitic回歸模型可以得到OR值。
3.HR（hazard ratio）風險比［HR=暴露組的風險函數h1(t)/非暴露組的風險函數h2(t),t指在相同的時間點上］。而風險函數指危險率函數、條件死亡率、瞬時死亡率。Cox比例風險模型可以得到HR。資料的類型通常是臨床治療性研究，也可以是流行病學的隊列觀察性研究。
1.RR
相對危險度RR（Relative Risk）是前瞻性研究（隊列研究）中常用的指標，它是暴露組的發病率與非暴露組的發病率之比，用於說明前者是后者的多少倍，是用來表示暴露與疾病聯系強度的指標。
前瞻性研究（隊列研究）
|
|
暴露 |
非暴露 |
合計 |
| 病例 |
a |
b |
a+b |
| 非病例 |
c |
d |
c+d |
| 合計 |
a+c |
b+d |
N |
如上表所示
暴露組的發病率為 p1=a/(a+c)
非暴露組的發病率為 p0=b/(b+d)
相對危險度 RR = =
若總體RR大於或小於1，表示暴露因素對疾病有影響。
當其大於1時，表示暴露因素是疾病有害因素，且RR越大，暴露因素對疾病的影響就越大。
當總體RR小於1時，表示暴露因素是疾病的保護性因素，且RR越小，暴露因素對疾病的保護作用就越大。
當總體RR等於1時，表示暴露因素與疾病無關。
在回顧性研究（病例對照研究）中，由於無法計算發病率、死亡率等指標，也就無法計算RR。如下表所示
回顧性研究（病例對照研究）
|
|
暴露 |
非暴露 |
合計 |
| 病例 |
a |
b |
a+b |
| 對照 |
c |
d |
c+d |
| 合計 |
a+c |
b+d |
N |
從表中數據可見，在回顧性研究（病例對照研究）中，顯然缺乏計算RR的需的基本數據，但是可計算病例組的暴露率和非暴露率之比，即odds1 = P1/(1-P1) = ；可以計算對照組的暴露率和非暴露率之比，即odds0 = P0/(1-P0) = 。而這兩個比數之比即為比值比（Odds Ratio、機會比、優勢比）。
OR = = =
當所研究疾病的發病率較低時OR近似於RR，故在回顧性研究中可用OR估計RR。OR值的解釋與RR相同。
2.OR比值比（OR——病例對照研究中 暴露因素與疾病的關聯強度
比值比（Odds ratio, OR）：也稱優勢比、比數比、交叉乘積比，是病例對照研究中表示暴露與疾病之間關聯強度的指標，比值（odds）是指某事物發生的概率與不發生的概率之比。比值比指病例組中暴露人數與非暴露人數的比值除以對照組中暴露人數與非暴露人數的比值。
>1 暴露與疾病的危險度增加 正相關
<1 暴露與疾病的危險度減少 負相關
=1 暴露與疾病的危險度無關 無相關
成組病例對照研究資料整理表
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暴露或特征 病例 對照 合計
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
有 a b a+b=n1
無 c d c+d=n0
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
合計 a+c=m1 b+d=m0 a+b+c+d=N
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病例組暴露比值為：(a/m1)/(c/m1)=a/c
對照組暴露比值為：(b/m0)/(d/m0)=b/d
病例組暴露比值a/c
對照組暴露比值b/d
比值比OR= ad/bc
相對危險度（relative risk，RR）是暴露組與非暴露組發病率之比。但在病例對照研究中不能計算發病率，只能計算OR，OR的含義與RR相同，是兩個概率的比值，指暴露組的疾病危險度為非暴露組的多少倍，取值在0 - ∞之間。當OR>1時，說明暴露使疾病的危險度增加，是疾病的危險因素，叫做“正關聯”；當OR<1時，說明暴露使疾病的危險度減少，叫做“負關聯”，暴露因素對疾病有保護作用；當OR=1時，表示暴露與疾病無關聯。
計算OR的可信限
由於比值比是對暴露和疾病聯系強度的一個點估計值，此估計值未考慮抽樣誤差，有其變異性，計算出這個變異區間有助於進一步了解聯系的性質和強度，即按一定的概率（可信度）來估計本次研究總體的比值比在什么范圍內，這個范圍稱比值比的的可信區間，其上下限的數值為可信限。一般采用95%的可信限。計算OR值可信區間除了有助於估計變異范圍的大小外，還有助於檢驗OR值的判斷意義，如區間跨越1，則暴露與疾病無關聯。
3.風險比（hazard ratio,HR）［HR=暴露組的風險函數h1(t)/非暴露組的風險函數h2(t),t指在相同的時間點上］。而風險函數指危險率函數、條件死亡率、瞬時死亡率。Cox比例風險模型可以得到HR。資料的類型通常是臨床治療性研究，也可以是流行病學的隊列觀察性研究。
風險比和危害比。
1、多數認為HR與RR意思一樣，但HR有時間因素在內，換句話說，包含了時間效應的RR就是HR；
2、可以這樣理解，生存資料中，RR考慮了終點事件的差異，而HR不僅考慮了終點事件的有無，還考慮了到達終點所用的時間及截尾數據；
3、根據Parmar的文章，HR＝（Or/Oe）/(Cr/Ce)，O和C分別代表對照組和試驗組，r代表實際發生事件的人數，e代表按log rank test中計算得出的理論上應該發生事件的人數。其實HR的計算還有一種方法就是
*** this is assumed based on the constancy of the ratio over time, as above.
對於提供生存率的文獻，可以根據公式HR=[p0/(1-p0)]/[p1/(1-p1)],其中p0為對照組的5年生存率，p1為暴露組的5年生存率。
*** Hazard is an instaneous rate of a given outcome, which indeed factors time in. Hazard ratio is a raio of two hazards (Exp/Ctl) at that given time. By using hazard ratio as a summary estimate of the treatment effects in suvival data, we assume the hazard ratio is constant over time, which is a strong assumption and a basis for cox regression. This doesn't mean hazard would not change (actually, hazard always change over time), though - we just require the ratio of the hazards is constant.
3、根據Parmar的文章，HR＝（Or/Oe）/(Cr/Ce)，O和C分別代表對照組和試驗組，r代表實際發生事件的人數，e代表按log rank test中計算得出的理論上應該發生事件的人數。