Spesso calcoliamo un rapporto probabilit\u00e0 quando eseguiamo l’analisi su una tabella 2 per 2, che assume il seguente formato:<\/span> <\/p>\n Per calcolare un rapporto odd in R, possiamo utilizzare la funzione oddsratio()<\/strong> dal pacchetto epitools<\/strong> .<\/span><\/p>\n L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n Diciamo che 50 giocatori di basket utilizzano un nuovo programma di allenamento e 50 giocatori utilizzano un vecchio programma di allenamento. Alla fine del programma, testiamo ogni giocatore per vedere se supera un determinato test di abilit\u00e0.<\/span><\/p>\n La tabella seguente mostra il numero di giocatori che hanno superato e fallito, in base al programma utilizzato:<\/span> <\/p>\n Diciamo che vogliamo calcolare un rapporto probabilit\u00e0 per confrontare le possibilit\u00e0 che un giocatore superi il test di abilit\u00e0 utilizzando il nuovo programma rispetto a quelle che utilizzano il vecchio programma.<\/span><\/p>\n Ecco come creare questa matrice in R:<\/span><\/p>\n Ed ecco come calcolare l’odds ratio utilizzando la funzione oddsratio()<\/strong> dal pacchetto epitools<\/strong> :<\/span><\/p>\n L’odds ratio risulta essere 0.6045506<\/strong> .<\/span><\/p>\n Interpretiamo questo nel senso che le probabilit\u00e0 che un giocatore superi il test utilizzando il nuovo programma sono solo 0,6045506 volte le probabilit\u00e0<\/strong> che un giocatore superi il test utilizzando il vecchio programma.<\/span><\/p>\n In altre parole, le possibilit\u00e0 che un giocatore superi il test vengono effettivamente ridotte di circa il 39,6% grazie all’utilizzo del nuovo programma.<\/span><\/p>\n Possiamo anche utilizzare i valori nelle colonne inferiore<\/strong> e superiore<\/strong> del risultato per costruire il seguente intervallo di confidenza al 95% per l’odds ratio:<\/span><\/p>\n Intervallo di confidenza al 95% per l’odds ratio: [0,24, 1,48]<\/strong> .<\/span><\/p>\n Siamo sicuri al 95% che il vero odds ratio tra il nuovo e il vecchio programma di allenamento sia contenuto in questo intervallo.<\/span><\/p>\n La colonna midp.exact<\/strong> nell’output mostra anche il valore p associato al rapporto odd.<\/span><\/p>\n Questo valore p risulta essere 0,271899<\/strong> . Poich\u00e9 questo valore non \u00e8 inferiore a 0,05, concluderemmo che l’odds ratio non \u00e8 statisticamente significativo.<\/span><\/p>\n In altre parole, sappiamo dall’odds ratio che le possibilit\u00e0 di successo di un giocatore utilizzando il nuovo programma sono inferiori rispetto alle possibilit\u00e0 di successo utilizzando il vecchio programma, ma la differenza tra queste possibilit\u00e0 non \u00e8 in realt\u00e0 statisticamente significativa.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial forniscono ulteriori informazioni sui rapporti di probabilit\u00e0:<\/span><\/p>\n Odds ratio e rischio relativo: qual \u00e8 la differenza?<\/a> In statistica, un odds ratio ci dice il rapporto tra le probabilit\u00e0 che un evento si verifichi in un gruppo di trattamento e le probabilit\u00e0 che un evento si verifichi in un gruppo di controllo. Spesso calcoliamo un rapporto probabilit\u00e0 quando eseguiamo l’analisi su una tabella 2 per 2, che assume il seguente formato: Per […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/cotesratioexcel0.png\")
<\/p>\n Esempio: calcolare un rapporto odd in R<\/strong><\/span><\/h2>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/cotes1.png\")
<\/p>\n #create matrix<\/span>\nprogram <- c(' New Program<\/span> ', ' Old Program<\/span> ')\noutcome <- c(' Pass<\/span> ', ' Fail<\/span> ')\ndata <- matrix(c(34, 16, 39, 11), nrow= 2<\/span> , ncol= 2<\/span> , byrow= TRUE<\/span> )\ndimnames(data) <- list(' Program<\/span> '=program, ' Outcome<\/span> '=outcome)\n\n#view matrix\n<\/span>data\n\n Outcome\nProgram Pass Fail\n New Program 34 16\n Old Program 39 11<\/strong><\/pre>\n install. packages<\/span> (' epitools<\/span> ')<\/span>\n\n<\/span>library<\/span> (epitools)\n\n#calculate odds ratio<\/span>\noddsratio(data)\n\n$measure\n odds ratio with 95% CI\nProgram estimate lower upper\n New Program 1.0000000 NA NA\n Old Program 0.6045506 0.2395879 1.480143\n\n$p.value\n two-sided\nProgram midp.exact fisher.exact chi.square\n New Program NA NA NA\n Old Program 0.271899 0.3678219 0.2600686\n\n$correction\n[1] FALSE\n\nattr(,\"method\")\n[1] \u201cmedian-unbiased estimate & mid-p exact CI\u201d\n<\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
La guida completa: come riportare i rapporti di probabilit\u00e0<\/a>
Come calcolare un intervallo di confidenza per un odds ratio<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"