Cz\u0119sto obliczamy iloraz szans podczas przeprowadzania analizy tabeli 2 na 2, kt\u00f3ra ma nast\u0119puj\u0105cy format:<\/span> <\/p>\n Aby obliczy\u0107 iloraz szans w R, mo\u017cemy u\u017cy\u0107 funkcji oddsratio()<\/strong> z pakietu epitools<\/strong> .<\/span><\/p>\n Poni\u017cszy przyk\u0142ad pokazuje, jak zastosowa\u0107 t\u0119 sk\u0142adni\u0119 w praktyce.<\/span><\/p>\n Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce 50 koszykarzy korzysta z nowego programu treningowego, a 50 zawodnik\u00f3w korzysta ze starego programu treningowego. Na koniec programu testujemy ka\u017cdego gracza, aby sprawdzi\u0107, czy zda\u0142 okre\u015blony test umiej\u0119tno\u015bci.<\/span><\/p>\n Poni\u017csza tabela przedstawia liczb\u0119 graczy, kt\u00f3rzy przeszli i nie, w oparciu o program, kt\u00f3rego u\u017cywali:<\/span> <\/p>\n Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce chcemy obliczy\u0107 iloraz szans, aby por\u00f3wna\u0107 szanse, \u017ce gracz przejdzie test umiej\u0119tno\u015bci przy u\u017cyciu nowego programu w por\u00f3wnaniu ze starym programem.<\/span><\/p>\n Oto jak utworzy\u0107 t\u0119 macierz w R:<\/span><\/p>\n A oto jak obliczy\u0107 iloraz szans za pomoc\u0105 funkcji oddsratio()<\/strong> z pakietu epitools<\/strong> :<\/span><\/p>\n Okazuje si\u0119, \u017ce iloraz szans wynosi 0,6045506<\/strong> .<\/span><\/p>\n Interpretujemy to w ten spos\u00f3b, \u017ce szanse, \u017ce gracz zda test przy u\u017cyciu nowego programu, s\u0105 tylko 0,6045506 razy wi\u0119ksze od szans<\/strong> , \u017ce gracz zda test przy u\u017cyciu starego programu.<\/span><\/p>\n Innymi s\u0142owy, dzi\u0119ki zastosowaniu nowego programu szanse na zdanie testu przez gracza faktycznie zmniejszaj\u0105 si\u0119 o oko\u0142o 39,6%.<\/span><\/p>\n Mo\u017cemy r\u00f3wnie\u017c u\u017cy\u0107 warto\u015bci w dolnej<\/strong> i g\u00f3rnej<\/strong> kolumnie wyniku, aby skonstruowa\u0107 nast\u0119puj\u0105cy 95% przedzia\u0142 ufno\u015bci dla ilorazu szans:<\/span><\/p>\n 95% przedzia\u0142 ufno\u015bci dla ilorazu szans: [0,24, 1,48]<\/strong> .<\/span><\/p>\n Jeste\u015bmy w 95% pewni, \u017ce prawdziwy iloraz szans pomi\u0119dzy nowym i starym programem treningowym mie\u015bci si\u0119 w tym przedziale.<\/span><\/p>\n Kolumna midp.exact<\/strong> w wynikach wy\u015bwietla r\u00f3wnie\u017c warto\u015b\u0107 p powi\u0105zan\u0105 z ilorazem szans.<\/span><\/p>\n Okazuje si\u0119, \u017ce ta warto\u015b\u0107 p wynosi 0,271899<\/strong> . Poniewa\u017c warto\u015b\u0107 ta jest nie mniejsza ni\u017c 0,05, mo\u017cna stwierdzi\u0107, \u017ce iloraz szans nie jest istotny statystycznie.<\/span><\/p>\n Innymi s\u0142owy, z ilorazu szans wiemy, \u017ce szansa gracza na sukces przy u\u017cyciu nowego programu jest mniejsza ni\u017c szansa na sukces przy u\u017cyciu starego programu, ale r\u00f3\u017cnica mi\u0119dzy tymi szansami nie jest w rzeczywisto\u015bci istotna statystycznie.<\/span><\/p>\n Poni\u017csze samouczki dostarczaj\u0105 dodatkowych informacji na temat iloraz\u00f3w szans:<\/span><\/p>\n Iloraz szans a ryzyko wzgl\u0119dne: jaka jest r\u00f3\u017cnica?<\/a> W statystyce iloraz szans informuje nas o stosunku szans na wyst\u0105pienie zdarzenia w grupie badanej do szans na wyst\u0105pienie zdarzenia w grupie kontrolnej. Cz\u0119sto obliczamy iloraz szans podczas przeprowadzania analizy tabeli 2 na 2, kt\u00f3ra ma nast\u0119puj\u0105cy format: Aby obliczy\u0107 iloraz szans w R, mo\u017cemy u\u017cy\u0107 funkcji oddsratio() z pakietu epitools . Poni\u017cszy przyk\u0142ad pokazuje, […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-3586","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/cotesratioexcel0.png\")
<\/p>\n Przyk\u0142ad: Oblicz iloraz szans w 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 Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h2>\n
Kompletny przewodnik: jak zg\u0142asza\u0107 iloraz szans<\/a>
Jak obliczy\u0107 przedzia\u0142 ufno\u015bci dla ilorazu szans<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"