ORのどれを使うべきかはアプリオリには決められない。手元のデータに照らし、ベースライン・リスク(P_2)が変わっても変動しない指標を選ぶのがよいでしょう。単一の研究じゃなかなか決められないと思うけどね。階層混合モデルで検証すればいいんじゃないですか。(←面倒なことを軽く云うねえ、とちょっと笑ってしまった。Biometrics)というのが挙げられている。要旨を読むと、どうやら生存時間モデルで任意の関数形について尤度を出しますというような話らしい。そんなんよう読みませんわ)統計的データ解析とリスク・コミュニケーションは分けて考えましょう。後者は分析のあとで考えればよい。コミュニケーションはRR、というように使い分ければいいんじゃないですか。assumptionの下での)RRの近似として用いられてきた、といういきさつがあるのだろうと思う。この話に限らず、一般に「どういう指標が良いか」という議論になったときには、(1)ユーザの受け取り方に注目する論点、(2)データの発生メカニズムに注目する論点、(3)指標の統計的性質に注目する論点、の3つが入り乱れるように思う。私は心の中でひそかに、(1)を右翼、(2)を左翼、(3)を小役人と呼んでいる。この分類でいうと、この著者は右翼的な論点を切り離し、小役人的な論点では決着がつかないと主張する左翼で、でも「イベントの生起メカニズムについて実質科学的に熟考しなさい」というようなラディカル左翼ではなく、「安定しているはずの時に安定している指標を選びなさい」というデータ寄りの視点に重きをおく、ということだと思う。実際には判断が難しいという点では五十歩百歩だと思うけど。この論文で一番面白かったのは、解析上の良し悪しとコミュニケーション上の良し悪しは別の問題だ、というくだり。実際には、分析と報告とを綺麗に分けるのが難しいこともあるけれど、考え方としては正しい。いうようなことを書いていて、感心したことがあったのだけど、そういうのも、きっとコミュニケーション上の問題だということになるのだろう。最後に紹介されていたけど、医者が効果指標をどう受け取るかという研究があって、RRRで示すと効果は大きめに受け取られるのだそうだ。