Як розрахувати співвідношення шансів у r (з прикладом)

У статистиці співвідношення шансів говорить нам про відношення шансів події, що відбудеться в групі лікування, до шансів події, що відбудеться в контрольній групі.

Ми часто обчислюємо співвідношення шансів, коли виконуємо аналіз таблиці 2 на 2, яка має такий формат:

Щоб обчислити коефіцієнт шансів у R, ми можемо використати функцію oddsratio() із пакета epitools .

У наступному прикладі показано, як використовувати цей синтаксис на практиці.

Приклад: обчисліть коефіцієнт шансів у R

Припустимо, 50 баскетболістів використовують нову програму тренувань, а 50 гравців використовують стару програму тренувань. Наприкінці програми ми перевіряємо кожного гравця, щоб побачити, чи він проходить певний тест на вміння.

У наступній таблиці показано кількість гравців, які пройшли та провалили, залежно від програми, яку вони використовували:

Припустімо, ми хочемо обчислити коефіцієнт шансів, щоб порівняти шанси гравця пройти тестування навичок за новою програмою з використанням старої програми.

Ось як створити цю матрицю в R:

 #create matrix
program <- c(' New Program ', ' Old Program ')
outcome <- c(' Pass ', ' Fail ')
data <- matrix(c(34, 16, 39, 11), nrow= 2 , ncol= 2 , byrow= TRUE )
dimnames(data) <- list(' Program '=program, ' Outcome '=outcome)

#view matrix
data

             Outcome
Program Pass Fail
  New Program 34 16
  Old Program 39 11

А ось як обчислити коефіцієнт шансів за допомогою функції oddsratio() з пакету epitools :

 install. packages (' epitools ')

library (epitools)

#calculate odds ratio
oddsratio(data)

$measure
             odds ratio with 95% CI
Program estimate lower upper
  New Program 1.0000000 NA NA
  Old Program 0.6045506 0.2395879 1.480143

$p.value
             two-sided
Program midp.exact fisher.exact chi.square
  New Program NA NA NA
  Old Program 0.271899 0.3678219 0.2600686

$correction
[1] FALSE

attr(,"method")
[1] “median-unbiased estimate & mid-p exact CI”

Коефіцієнт шансів виявляється 0,6045506 .

Ми інтерпретуємо це так, що шанси гравця пройти тест за допомогою нової програми лише в 0,6045506 разів перевищують шанси гравця пройти тест за допомогою старої програми.

Іншими словами, завдяки використанню нової програми шанси гравця пройти тест фактично зменшуються приблизно на 39,6%.

Ми також можемо використовувати значення в нижній і верхній колонках результату, щоб побудувати наступний 95% довірчий інтервал для співвідношення шансів:

95% довірчий інтервал для співвідношення шансів: [0,24, 1,48] .

Ми на 95% впевнені, що справжнє співвідношення шансів між новою та старою програмою навчання міститься в цьому інтервалі.

Стовпець midp.exact у вихідних даних також відображає значення p, пов’язане з коефіцієнтом шансів.

Це p-значення виявляється рівним 0,271899 . Оскільки це значення не менше 0,05, можна зробити висновок, що співвідношення шансів не є статистично значущим.

Іншими словами, із співвідношення шансів ми знаємо, що шанси гравця на успіх за допомогою нової програми нижчі, ніж шанси на успіх за допомогою старої програми, але різниця між цими шансами насправді не є статистично значущою.

Додаткові ресурси

Наступні посібники надають додаткову інформацію про співвідношення шансів:

Співвідношення шансів проти відносного ризику: у чому різниця?
Повний посібник: як звітувати про співвідношення шансів
Як розрахувати довірчий інтервал для співвідношення шансів