Statistik-Glossar

Risk Ratio

Relatives Risiko · Risikoquotient · Maximilian Fuchs · 24. April 2026 · 4 Min. Lesezeit

In diesem Beitrag

Was versteht man unter Risk Ratio?
Warum ist Risk Ratio wichtig?
Praxisbeispiel

Was versteht man unter Risk Ratio?

Das Risk Ratio (RR), auch Relatives Risiko genannt, ist ein Maß aus der Epidemiologie und Biostatistik. Es setzt die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses (z. B. Erkrankung, Rückfall, Tod) in einer exponierten Gruppe ins Verhältnis zur Wahrscheinlichkeit desselben Ereignisses in einer nicht exponierten Gruppe. Das Risk Ratio wird wie folgt berechnet:

Formel: Risk Ratio

$\text{RR} = \frac{P(\text{Ereignis} \mid \text{exponiert})}{P(\text{Ereignis} \mid \text{nicht exponiert})}$

Dabei steht $P(\text{Ereignis} \mid \text{exponiert})$ für die Wahrscheinlichkeit des Ereignisses in der exponierten Gruppe und $P(\text{Ereignis} \mid \text{nicht exponiert})$ für die Wahrscheinlichkeit des Ereignisses in der nicht exponierten (Referenz-)Gruppe. Ein RR von 1 bedeutet, dass kein Unterschied zwischen den Gruppen besteht. Ein RR größer als 1 zeigt ein erhöhtes Risiko in der exponierten Gruppe an, ein RR kleiner als 1 ein verringertes Risiko.

Einfach erklärt Stell dir vor, du vergleichst zwei Gruppen von Menschen: eine, die täglich raucht, und eine, die nie geraucht hat. Das Risk Ratio sagt dir, wie viel wahrscheinlicher es ist, dass Raucherinnen und Raucher eine bestimmte Krankheit bekommen – im Vergleich zu Nicht-Rauchenden. Ein RR von 2 bedeutet: Die Rauchenden erkranken doppelt so häufig.

Warum ist Risk Ratio für statistische Analysen wichtig?

Das Risk Ratio ist eines der am häufigsten verwendeten Effektmaße in der medizinischen und epidemiologischen Forschung. Es eignet sich besonders gut für Kohortenstudien, weil dort die Häufigkeit eines Ereignisses in klar definierten Gruppen direkt beobachtet werden kann. Mit dem Risk Ratio lässt sich schnell und intuitiv ablesen, wie stark ein Risikofaktor oder eine Intervention mit einem Ereignis zusammenhängt.

In der Praxis wird das Risk Ratio häufig zusammen mit einem Konfidenzintervall angegeben. Ein 95 %-Konfidenzintervall, das die 1 einschließt, deutet darauf hin, dass der beobachtete Unterschied nicht statistisch signifikant ist.

Häufiger Fehler Das Risk Ratio wird oft mit dem Odds Ratio verwechselt oder gleichgesetzt. Das Odds Ratio beschreibt das Verhältnis von Chancen (Odds), nicht von Wahrscheinlichkeiten. Bei seltenen Ereignissen liefern beide Maße ähnliche Werte – bei häufigen Ereignissen können sie jedoch stark voneinander abweichen. Für Fall-Kontroll-Studien lässt sich kein Risk Ratio direkt berechnen, weil die Gruppengrößen künstlich festgelegt werden. Hier kommt das Odds Ratio zum Einsatz.

Gut zu wissen Das Risk Ratio ist ein relatives Maß. Ein RR von 3 klingt beeindruckend, kann aber wenig praktische Bedeutung haben, wenn das Grundrisiko sehr gering ist. Deshalb sollte das Risk Ratio immer zusammen mit dem absoluten Risiko oder der Risikodifferenz (Risk Difference) betrachtet werden.

Praxisbeispiel zu Risk Ratio

In einer Kohortenstudie wird untersucht, ob der Konsum von zuckerhaltigen Getränken das Risiko für Typ-2-Diabetes erhöht. 1.000 Personen trinken täglich mindestens ein zuckerhaltiges Getränk (exponierte Gruppe), weitere 1.000 Personen trinken keine solchen Getränke (Referenzgruppe). Nach fünf Jahren zeigt sich folgendes Bild:

Tabelle 1. Erkrankungsfälle nach Gruppe über 5 Jahre
Gruppe	Personen gesamt	Erkrankte	Erkrankungsrisiko
Exponiert (tägl. Konsum)	1.000	80	8 %
Nicht exponiert (kein Konsum)	1.000	40	4 %

Das Risk Ratio ergibt sich aus dem Verhältnis der beiden Erkrankungsrisiken:

Berechnung

$\text{RR} = \frac{0{,}08}{0{,}04} = 2{,}0$

Ein RR von 2,0 bedeutet: Personen, die täglich zuckerhaltige Getränke konsumieren, haben ein doppelt so hohes Risiko, innerhalb von fünf Jahren an Typ-2-Diabetes zu erkranken, verglichen mit Personen ohne diesen Konsum. Die Risikodifferenz beträgt dabei 4 Prozentpunkte – das absolute Bild vervollständigt die Interpretation.