Sas でオッズ比を計算する方法 (例付き)

統計学では、オッズ比は、治療グループで発生する事象のオッズと、対照グループで発生する事象のオッズとの比を示します。

2 x 2 のテーブルで分析を実行するときにオッズ比を計算することがよくありますが、これは次の形式になります。

SAS でオッズ比を計算するには、 PROC FREQステートメントを使用できます。

次の例は、このステートメントを実際に使用する方法を示しています。

例: SAS でのオッズ比の計算

50 人のバスケットボール選手が新しいトレーニング プログラムを使用し、50 人の選手が古いトレーニング プログラムを使用しているとします。プログラムの最後に、各プレーヤーが特定のスキル テストに合格するかどうかをテストします。

次の表は、使用したプログラムに基づいて、合格したプレーヤーと不合格になったプレーヤーの数を示しています。

新しいプログラムを使用した場合と古いプログラムを使用した場合とで、プレーヤーがスキル テストに合格する可能性を比較するためにオッズ比を計算したいとします。

SAS のPROC FREQで次の構文をchisqおよびrelrisk命令とともに使用して、相対リスク値とともにこのオッズ比を計算できます。

 /*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 ;

結果の最初の表は、カテゴリ変数の各組み合わせの頻度を示しています。

結果の最後の表は、興味深いオッズ比を示しています。

オッズ比は0.5994であることがわかります。

これは、プレーヤーが新しいプログラムを使用してテストに合格する確率は、プレーヤーが古いプログラムを使用してテストに合格する確率の 0.5994 倍しかないことを意味すると解釈します。

言い換えれば、新しいプログラムの使用により、プレーヤーがテストに合格する可能性は実際に約 40.06% 減少します。

また、「結果の95% 信頼限界」列の値を使用して、オッズ比の次の 95% 信頼区間を構築することもできます。

オッズ比の 95% 信頼区間: [0.2449, 1.4666] 。

新しいトレーニング プログラムと古いトレーニング プログラムの間の真のオッズ比がこの間隔内に収まることを 95% 確信しています。

信頼区間にはオッズ比値 1 が含まれているため、オッズ比が統計的に有意ではないことを意味します。

言い換えれば、オッズ比から、プレーヤーが新しいプログラムを使用して成功する確率は、古いプログラムを使用して成功する確率よりも低いことがわかりますが、これらの確率の差は実際には統計的に有意ではありません。

追加リソース

次のチュートリアルでは、オッズ比に関する追加情報を提供します。

オッズ比と相対リスクの違い
完全ガイド: オッズ比を報告する方法
オッズ比の信頼区間を計算する方法