एसएएस में विषम अनुपात की गणना कैसे करें (उदाहरण के साथ)

आँकड़ों में, एक विषम अनुपात हमें एक उपचार समूह में घटित होने वाली किसी घटना की संभावना और एक नियंत्रण समूह में घटित होने वाली घटना की संभावना का अनुपात बताता है।

2 बाय 2 तालिका पर विश्लेषण करते समय हम अक्सर विषम अनुपात की गणना करते हैं, जो निम्नलिखित प्रारूप में होता है:

एसएएस में विषम अनुपात की गणना करने के लिए, हम PROC FREQ कथन का उपयोग कर सकते हैं।

निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि व्यवहार में इस कथन का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण: एसएएस में विषम अनुपात की गणना

मान लीजिए कि 50 बास्केटबॉल खिलाड़ी एक नए प्रशिक्षण कार्यक्रम का उपयोग कर रहे हैं और 50 खिलाड़ी पुराने प्रशिक्षण कार्यक्रम का उपयोग कर रहे हैं। कार्यक्रम के अंत में, हम यह देखने के लिए प्रत्येक खिलाड़ी का परीक्षण करते हैं कि क्या वे एक निश्चित कौशल परीक्षण पास करते हैं।

निम्न तालिका उनके द्वारा उपयोग किए गए प्रोग्राम के आधार पर उत्तीर्ण और अनुत्तीर्ण होने वाले खिलाड़ियों की संख्या दर्शाती है:

मान लीजिए कि हम नए प्रोग्राम का उपयोग करके पुराने प्रोग्राम का उपयोग करके कौशल परीक्षण पास करने वाले खिलाड़ी की संभावनाओं की तुलना करने के लिए एक विषम अनुपात की गणना करना चाहते हैं।

हम सापेक्ष जोखिम मूल्यों के साथ इस विषम अनुपात की गणना करने के लिए एसएएस में प्रोक फ्रीक के साथ निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं ।

 /*create dataset*/
data my_data;
    input result $program $count;
    datalines ;
Passed New 34
Passed Old 39
_Failed New 16
_Failed Old 11
;
run ;
/*calculate odds ratio*/
proc freq data =my_data;
    weightcount ;
    tables program * result / chisq relrisk ;
run ;

परिणाम की पहली तालिका श्रेणीबद्ध चर के प्रत्येक संयोजन की आवृत्ति को दर्शाती है:

परिणाम की अंतिम तालिका उस अंतर अनुपात को दर्शाती है जिसमें हमारी रुचि है:

संभावना अनुपात 0.5994 निकला।

हम इसका मतलब यह निकालते हैं कि नए प्रोग्राम का उपयोग करके किसी खिलाड़ी द्वारा टेस्ट पास करने की संभावना पुराने प्रोग्राम का उपयोग करके टेस्ट पास करने वाले खिलाड़ी की संभावना से केवल 0.5994 गुना है।

दूसरे शब्दों में, नए प्रोग्राम के उपयोग से किसी खिलाड़ी के टेस्ट पास करने की संभावना वास्तव में लगभग 40.06% कम हो जाती है।

हम विषम अनुपात के लिए निम्नलिखित 95% विश्वास अंतराल के निर्माण के लिए परिणाम 95% विश्वास सीमा कॉलम में मूल्यों का भी उपयोग कर सकते हैं:

विषम अनुपात के लिए 95% विश्वास अंतराल: [0.2449, 1.4666] ।

हम 95% आश्वस्त हैं कि नए और पुराने प्रशिक्षण कार्यक्रम के बीच वास्तविक अंतर अनुपात इस अंतराल के भीतर समाहित है।

चूंकि कॉन्फिडेंस इंटरवल में ऑड्स रेशियो मान 1 होता है, इसका मतलब है कि ऑड्स रेशियो सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं है।

दूसरे शब्दों में, हम बाधाओं के अनुपात से जानते हैं कि नए कार्यक्रम का उपयोग करके एक खिलाड़ी की सफलता की संभावना पुराने कार्यक्रम का उपयोग करके सफलता की संभावना से कम है, लेकिन इन अवसरों के बीच का अंतर वास्तव में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं है।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल अंतर अनुपात के बारे में अतिरिक्त जानकारी प्रदान करते हैं:

विषम अनुपात और सापेक्ष जोखिम के बीच अंतर
संपूर्ण मार्गदर्शिका: विषम अनुपात की रिपोर्ट कैसे करें
विषम अनुपात के लिए विश्वास अंतराल की गणना कैसे करें