Sas에서 승산비를 계산하는 방법(예제 포함)

통계에서 승산비는 처리 그룹에서 사건이 발생할 확률과 대조 그룹에서 사건이 발생할 확률의 비율을 나타냅니다.

2×2 테이블에서 분석을 수행할 때 승산비를 계산하는 경우가 많으며 다음 형식을 사용합니다.

SAS에서 승산비를 계산하려면 PROC FREQ 문을 사용할 수 있습니다.

다음 예에서는 이 문을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: SAS에서 승산비 계산

50명의 농구 선수가 새로운 훈련 프로그램을 사용하고 있고 50명의 선수가 기존 훈련 프로그램을 사용하고 있다고 가정해 보겠습니다. 프로그램이 끝나면 각 플레이어를 테스트하여 특정 기술 테스트를 통과했는지 확인합니다.

다음 표는 사용한 프로그램에 따라 합격 및 불합격한 플레이어의 수를 보여줍니다.

플레이어가 새 프로그램을 사용하여 기술 테스트를 통과할 확률과 이전 프로그램을 사용하여 기술 테스트를 통과할 확률을 비교하기 위해 승산비를 계산한다고 가정해 보겠습니다.

SAS의 PROC FREQ 에서 chisq 및 relrisk 명령어와 함께 다음 구문을 사용하여 상대 위험 값과 함께 이 승산비를 계산할 수 있습니다.

 /*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 ;

결과의 첫 번째 표에는 범주형 변수의 각 조합 빈도가 표시됩니다.

결과의 마지막 표에는 관심 있는 승산비가 표시됩니다.

승산비는 0.5994 입니다.

우리는 이것을 새로운 프로그램을 사용하여 플레이어가 테스트를 통과할 확률이 이전 프로그램을 사용하여 테스트를 통과할 확률의 0.5994배에 불과하다는 의미로 해석합니다.

즉, 새로운 프로그램을 사용하면 실제로 플레이어가 테스트에 합격할 확률이 약 40.06% 감소합니다.

또한 결과 95% 신뢰 한계 열의 값을 사용하여 승산비에 대한 다음 95% 신뢰 구간을 구성할 수도 있습니다.

승산비에 대한 95% 신뢰구간: [0.2449, 1.4666] .

우리는 새로운 훈련 프로그램과 기존 훈련 프로그램 사이의 실제 승산비가 이 구간 내에 포함되어 있다고 95% 확신합니다.

신뢰구간에는 승산비 값 1이 포함되어 있으므로 승산비가 통계적으로 유의하지 않음을 의미합니다.

즉, 새로운 프로그램을 사용한 플레이어의 성공 확률이 이전 프로그램을 사용한 성공 확률보다 낮다는 것을 승산비를 통해 알 수 있지만 이러한 확률의 차이는 실제로 통계적으로 유의미하지 않습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 승산비에 대한 추가 정보를 제공합니다.

승산비와 상대 위험의 차이
전체 가이드: 승산비 보고 방법
승산비에 대한 신뢰 구간을 계산하는 방법