| dbpprop:abstract
|
- The odds ratio is a measure of effect size, describing the strength of association or non-independence between two binary data values. It is used as a descriptive statistic, and plays an important role in logistic regression. Unlike other measures of association for paired binary data such as the relative risk, the odds ratio treats the two variables being compared symmetrically, and can be estimated using some types of non-random samples.
- Das Quotenverhältnis, auch Odds Ratio, Odds-Verhältnis, Kreuzproduktverhältnis oder Chancenverhältnis genannt, ist eine statistische Maßzahl, die etwas über die Stärke eines Zusammenhangs von zwei Merkmalen aussagt. Es ist damit ein Assoziationsmaß, bei dem zwei Odds miteinander verglichen werden.
- En estadística la odds (término en inglés de traducción discutida; se ha traducido como disparidad, razón de posibilidades, razón de oportunidades, oportunidad, razón de momios, razón de probabilidades) es el cociente entre la probabilidad de que un evento suceda y la probabilidad de que no suceda. Es una medida de tamaño de efecto Por ejemplo, en la siguiente tabla El cociente a/c es la Odds de exposición observada en el grupo de casos. El cociente b/d es la Odds de exposición en el grupo control La Odds ratio (OR, también término de traducción discutida; se ha traducido como oportunidad relativa, razón de ventaja) es una medida epidemiológica utilizada en los estudios epidemiológicos, (sobre todo en los estudios de cohorte y en los de casos-controles) y en los metaanálisis. En un estudio de casos y controles, es el cociente entre la Odds de exposición observada en los casos (enfermos) y la Odds de exposición del grupo control. En el ejemplo de la tabla, sería : <math>OR = \frac{a/c}{b/d}</math> En un estudios de cohorte, la OR es el cociente entre la oportunidad de enfermedad del grupo expuesto (o en el grupo tratado) y la oportunidad de enfermedad del grupo no expuesto (o no tratado). En el ejemplo de la tabla (los casos serían los enfermos al final del estudio y los controles los no enfermos), sería : <math>OR = \frac{a/b}{c/d}</math> Tanto la fórmula de la OR de un estudios de cohorte como la de uno de casos y controles puede leerse como: <math> OR = \frac {a*d}{b*c}</math> Lo que en definitiva no es más que una forma de expresar la proporción de veces que un suceso ocurra frente a que no ocurra. De tal manera que un OR = 2,5 debemos leerlo como 2,5:1, mejor aún dado que un efecto aparece ante la presencia de otra variable es de 2,5 veces más que si esta variable no está presente. Si se piensa que el OR = 1, esto significa que la cantidad de veces que el evento ocurra ante la presencia de otra variable, vs. las veces que ocurra en ausencia de esa variable, o sea 1:1. Lo que es lo mismo que decir que aparecerá tantas veces cuando la variable esté presente como cuando la variable no se presente. Pensado esto así, no siempre es fácil traducirlo en probabilidades, una forma mucho más fácil de entender para quienes hablamos el castellano. De modo tal que podemos transformar el OR en probabilidades a partir de la fórmula: <math>Probabilidad = \frac{OR}{OR+1}</math> En este caso si el OR fue de 2,5 entonces aplicando la fórmula la probabilidad es de 0,714, o lo que es igual del 71,4%. Mientras que en el caso del OR = 1, la probabilidad es del 50%, es decir que existen en éste último caso las mismas probabilidades que el evento ocurra estando o no la otra variable en estudio presente. Existe cierta confusión al homologarlo con el Riesgo relativo, que se usa en estudios prospectivos o de cohorte, el cual en realidad está comparando dos tasas de incidencia (o probabilidades acumuladas), una con el factor de exposición presente y otra con el factor de exposición ausente.
- Un Odds ratio (OR), également désigné comme rapport des chances, rapport des cotes ou risque relatif rapproché est une mesure statistique, utilisée en épidémiologie, permettant de mesurer le degré de dépendance entre des variables aléatoires qualitatives. Il est utilisé en inférence bayésienne et en régression logistique, et permet de mesurer l'effet d'un facteur. Il se définit comme le rapport des chances qu'un événement arrivant, par exemple une maladie, à un groupe de personnes A arrive également à un autre groupe B. Si la probabilité qu'un évènement arrive dans le groupe A est p et q dans le groupe B, le rapport des chances est : <math>{ p/(1-p) \over q/(1-q)}=\frac{\;p(1-q)\;}{\;q(1-p)\;}. </math> S'il est proche de 1, la maladie est indépendante du groupe, s'il est supérieur à 1 la maladie est plus fréquente dans le groupe A. Un odds ratio est supérieur ou égal à zéro. S'il devient très élevé, la maladie est beaucoup plus fréquente dans le groupe A, s'il tend vers zéro la maladie est beaucoup plus fréquente dans le groupe B. Par exemple supposons que dans un échantillon de 100 individus de sexe masculin ayant bu au moins un verre de vin la semaine en cours, 90 en ont bu également la semaine précédente, tandis que dans un échantillon de 100 individus de sexe féminin dans le même cas, 20 en ont bu également la semaine précédente. L'odds ratio correspondant est de 36 <math>{ 0.9/0.1 \over 0.2/0.8}=\frac{\;0.9\times 0.8\;}{\;0.1\times 0.2\;} ={0.72 \over 0.02} = 36</math> On utilise souvent le logarithme de l'odds ratio
- オッズ比（オッズひ、Odds ratio）は、ある事象の起こりやすさを2つの群で比較して示す統計学的な尺度である。 オッズとは、ある事象の起こる確率をpとして、p/（1−p）の値をいう。確率論のほかギャンブルでも盛んに使われてきた数値である。 オッズ比はある事象の、1つの群ともう1つの群とにおけるオッズの比として定義される。事象の両群における確率をp（第1群）、q（第2群）とすれば、オッズ比は <math>{ p/(1-p) \over q/(1-q)}=\frac{\;p(1-q)\;}{\;(1-p)q\;}</math> オッズ比が1とは、対象とする条件あるいは事象の起こりやすさが両群で同じということであり、1より大きい（小さい）とは、条件あるいは事象が第1群（第2群）でより起こりやすいということである。オッズ比は必ず0以上である。第1群（第2群）のオッズが0に近づけばオッズ比は0（∞）に近づく。 例えば、男女それぞれ100人に先週ビールを飲んだかどうか聞いてみる。男性は80人が、女性は20人が先週ビールを飲んだと答えるとしよう。男性がビールを飲んだオッズは80対20つまり4/1=4で、女性は20対80つまり1/4=0.25である。4 / 0.25 = 16で、オッズ比は16となる。 <math>{ 0.8/0.2 \over 0.2/0.8}=\frac{\;0.8\times 0.8\;}{\;0.2\times 0.2\;}={0.64 \over 0.04}={64 \over 4}=16</math> オッズ比は医学の臨床試験の結果を示す方法としてよく用いられ、ベイズ統計学でも特に重要である。 オッズ比の対数をとると確率のロジットの差に等しい。ロジットはロジスティック関数の逆関数であって、ロジスティック回帰分析でもオッズ比は重要な意味を持つ。
- De odds ratio is de verhouding tussen twee wedverhoudingen of odds. De wedverhouding is de verhouding tussen de waarschijnlijkheid dat een gebeurtenis voorvalt (zal voorvallen) en de waarschijnlijkheid dat ze niet voorvalt (zal voorvallen). Zou bv. bij een positief testresultaat A 1000 keer een ziekte B vastgesteld zijn en 100 keer de afwezigheid van ziekte B dan is de wedverhouding 10 tegen 1. Zou eveneens bij een negatief testresultaat A ziekte B 100 keer vastgesteld zijn en 1000 niet dan is de kansverhouding 1 tegen 10. De odds ratio is nu de verhouding tussen deze twee wedverhoudingen en in dit geval dus 100. Het verband tussen binaire variabelen (vb. tussen positief of negatief testresultaat t.o.v. lijden aan ziekte A of er niet aan lijden) wordt dikwijls in zijn ruwste vorm voorgesteld in een vierveldentabel. De frequentie a wordt ook dikwijls voorgesteld door TP (True Positives), de frequentie b door FP, de frequentie c door FN en de frequentie d door TN (True Negatives). De verhouding tussen a en b (a/b) is de wedverhouding tussen de kans dat de ziekte A bij een positief (test)resultaat zal aanwezig zijn t.o.v. de kans dat deze ziekte bij een positief (test)resultaat niet aanwezig zal zijn. De wedverhouding tussen c en d (c/d) is de wedverhouding tussen de kans dat de ziekte A zal aanwezig zijn bij een negatief (test)resultaat t.o.v. de kans dat ziekte A niet aanwezig zal zijn bij een negatief (test)resultaat. De verhouding tussen deze twee wedverhoudingen (odds) is de Odds Ratio (OR). Mathematisch uitgedrukt: OR = a/b gedeeld door c/d en men kan dus schrijven: <math>OR = \frac{(a \cdot d)}{(b \cdot c)}</math> De OR wordt veel gebruikt in de medische statistiek. Een veel voorkomende interpretatie is dat bv. een ziekte A, indien OR = x, x keer waarschijnlijker is bij een positief (test)resultaat dan bij een negatief (test)resultaat waarbij 'test' zeer breed moet begrepen worden zoals bv. de aanwezigheid of afwezigheid van een milieufactor, een ja of neen antwoord op een vraag, een score van 5 en meer of van minder dan 5 op een test enz, enz... Het is evenwel niet zo dat de kans op ziekte dan bij postief resultaat x keer waarschijnlijker is maar dat de wedverhouding bij positief resultaat x keer groter is dan bij negatief resultaat. Is x > 1 en is de 'test' bv. een omgevingsfactor dan zal die omgevingsfactor als een riscofactor geïnterpreteerd worden voor het ontwikkelen van ziekte A. Bij een vierveldentabel is het mogelijk de rijen om te wisselen waarbij men een eerst positief genoemd resultaat na de omwisseling negatief gaat benoemen en omgekeerd. Een gevolg ervan is dat de tweede OR die we bekomen na de omwisseling de reciproke is van de eerste OR. Een dergelijke mogelijkheid tot dubbelzinnige bepaling lijkt ons in de medische statistiek niet wenselijk en kan vermeden worden door aan a volgende eis te stellen: a >= (a + b) (a + c) / N waarbij N = a + b + c + d. Het gevolg van het voldoen aan deze eis is dat de waarde van OR in de medische statistiek zal variëren tussen 1 en oneindig (zonder deze voorwaarde zal OR variëren van 0 tot oneindig). Dit zeer ruim bereik is voor een maat van associatie (samenhang) zeer ongewoon. De meeste maten van associatie variëren tussen -1 en +1. Teneinde een vlottere vergelijking met andere maten van samenhang mogelijk te maken kan men Soete's (van de odds ratio afgeleide) maat van samenhang berekenen (SODMA): <math>SODMA = 1 - \sqrt{1 / OR }</math> SODMA varieert tussen 0 en 1. Naarmate SODMA nadert tot 1 nadert men tot perfecte samenhang, naarmate SODMA nadert tot 0 is er een tendens tot volledig gebrek aan samenhang. SODMA mag niet berekend worden indien er aan de bovengenoemde voorwaarde aan a gesteld niet voldaan is. De interpretatie vanuit diagnostisch standpunt is als volgt. De OR kan gezien worden als als het ware samengesteld uit de positieve en negatieve LR. Het kan inderdaad bewezen worden dat OR = LR+/LR-. Krachtens onze eis aan a gesteld hierboven kan LR- wel tot zeer dicht bij 1 naderen maar nooit gelijk of groter zijn dan 1. Dit heeft voor gevolg dat LR+ nooit groter kan zijn dan OR. Met een analoge redenering kan gesteld worden dat LR- nooit kleiner of gelijk kan zijn dan 1/OR. Uit deze vaststellingen kan men besluiten dat OR de grenzen bepaalt waartussen LR's kunnen variëren, dus de grenzen bepaalt waarbinnen een test maximaal de posttestwaarschijnlijkheid van ziekte bij een bepaald testresultaat kan wijzigen. Hoe de test in concreto de posttestwaarschijnlijkheid van ziekte wijzigt is op basis van het enkele gegeven, de OR, niet uit te maken. Uit de formule OR = LR+/LR- kan ook afgeleid worden dat naarmate de test in concreto een grotere bijdrage vermag te leveren aan het verhogen van de posttestwaarschijnlijkheid bij positief testresultaat (en dus een grotere bijdrage levert tot het stellen van een diagnose) hij ook minder goed zal zijn om een overwogen diagnose uit te sluiten. Inderdaad LR+ is, krachtens de formule OR=LR+/LR-, altijd gelijk aan OR * LR-, dus LR+ is altijd OR keer groter dan LR-. Dit houdt in dat als LR+ groter is (en daarmee zal toelaten bij positief testresultaat te besluiten tot een hogere posttestwaarschijnlijkheid) ook LR- groter zal zijn (en daarmee bij negatief testresultaat een grotere posttestwaarschijnlijkheid van ziekte zal opleveren en daarmee het uitsluiten van ziekte zal bemoeilijken).
- A razão de chances é definida como a razão entre a chance de um evento ocorrer em um grupo e a chance de ocorrer em outro grupo. Chance é a probabilidade de ocorrência deste evento dividida pela probabilidade da não ocorrência do mesmo evento. Esses grupos podem ser, por exemplo, amostras de pessoas com ou sem uma doença, no qual se quer medir a chance dessa pessoa ter sido exposta a um determinado agente ambiental; ou grupos/amostras para análise estatística, como homens e mulheres, tratados e não tratados, etc. Se as probabilidades de um evento em cada um dos grupos forem p (primeiro grupo) e q (segundo grupo, então a razão de chances é: <math>{ p/ \over q/}=\frac{\;p\;}{\;q\;}. </math> Uma razão de chances de 1 indica que a condição ou evento sob estudo é igualmente provável de ocorrer nos dois grupos. Uma razão de chances maior do que 1 indica que a condição ou evento tem maior probabilidade de ocorrer no primeiro grupo. Finalmente, uma razão de chances menor do que 1 indica que a probabilidade é menor no primeiro grupo do que no segundo. A razão de chances precisa ser igual ou maior que zero. Se a chance do primeiro grupo ficar próxima de zero, o O.R. fica próximo de zero. Se a chance do segundo grupo se aproximar de zero, o O.R. tende a aumentar ao infinito positivo. Por exemplo, suponhamos que em uma amostra de 100 homens, 90 beberam vinho na semana anterior, enquanto que em um grupo similar de 100 mulheres, apenas 20 beberam vinho no mesmo período. Portanto, a chance de um homem beber vinho é de 90 para 10, ou 9:1, enquanto que a chance de uma mulher beber vinho é de 20 para 80, ou 1:4 = 0,25:1. Podemos calcular então a razão de chances como sendo 9/0.25, ou 36, mostrando que homens tem muito maior probabilidade de beber vinho do que mulheres. Usando a fórmula acima para este cálculo dá o mesmo resultado, ou seja: <math>{ 0.9/0.1 \over 0.2/0.8}=\frac{\;0.9\times 0.8\;}{\;0.1\times 0.2\;} ={0.72 \over 0.02} = 36. </math> Este exemplo mostra também como a razão de chances é algo sensível para representar posições relativas: nesta amostra, homens são 90/20 = 4.5 vezes mais provável beber vinho, mas têm 36 vezes mais chances. O logaritmo da razão de chances, a diferença do logito das probabilidades, tempera este efeito, e também faz com que a medida seja simétrica em relação ao ordenamento dos grupos. Por exemplo, usando logaritmos naturais, uma razão de chances de 36 para 1 mapeiam para 3.584, e uma razão de chances de 1 para 36 mapena para −3.584. O uso crescente de regressão logística em pesquisas médicas e sociais significa que a razão de chances é usado como uma forma bastante comum de expressar os resultados em alguns tipos de ensaio clínico, em análise de enquetes, e em epidemiologia, tal como em estudos caso-controle. Quando dados de levantamentos múltiplos são combinados, então fala-se de um OR combinado Risco relativo
- Göreceli olasılıklar oranı veya tahmini rölatif risk veya, yaygınca kullanılan İngilizce karşılığıyla "odds ratio", etki büyüklüğünün bir ölçüsüdür, Bayes istatistiğinde ve lojistik regresyonda özellikle önemlidir. Bir olayın bir grup için olasılıklar oranının başka bir grup için olasılıklar oranına olan oranıdır; veya bunun bir örnekleme dayalı bir tahminidir. Bu iki grup örneğin, erkek ve kadın grupları, deneysel ve kontrol grupları veya herhangi başka iki bölümlü bir sınıflama olabilir. Bu gruplar için bir olayın olasılığı p (birinci grup) ve q (ikinci grup) ise, göreceli olasılıklar oranı: <math>{ p/(1-p) \over q/(1-q)}=\frac{\;p(1-q)\;}{\;q(1-p)\;}. </math> Göreceli olasılıklara oranının 1 olması, söz konusu olayın veya durumun her iki grup için de aynı derecede olası olduğu anlamına gelir. Bu oran 1'den büyükse olay veya durum birinci grup için daha olası demektir. Göreceli olasılık oranı sıfırdan küçük olamaz. Birinci grubun olasılık oranı sıfıra yaklaştıkça göreceli olasılık oranı sıfıra yaklaşır; ikinci rubun olasılıklar oranı sıfıra yaklaştıkça, göreceli olasılık oranı artı sonsuza ıraksar. Örneğin, 100 erkekten oluşan bir örnekte, 90 tanesi geçen hafta sigara içmiş, 100 kadından oluşan bir örnekte ise aynı süre zarfında 20'si sigara içmiş olsun. Bir erkeğin sigara içmesinin olasılık oranı 90'a 10, yani 9:1'dir, kadınlar için ise olasılık oranı 20'ye 80, veya 1:4 = 0,25:1'dir. Göreceli olasılık oranı dolayısıyla 9/0,25, yani 36'dır. Bu rakam erkeklerin kadınlardan çok daha sigara içme olasılığına sahip olduğunu ifade eder. Yukarıda verilen formülü kullanarak da aynı sonuç elde edilir: <math>{ 0.9/0.1 \over 0.2/0.8}=\frac{\;0.9\times 0.8\;}{\;0.1\times 0.2\;} ={0.72 \over 0.02} = 36. </math> Yukarıdaki örnek, göreceli olasılıklar oranının belli konumlara olan duyarlılığını gösterir: bu örnekte erkekler kadınlara göre 90/20=4,5 kat daha fazla sigara içmektedirler ama sigara içme olasılıklar oranı 36 katıdır. Göreceli olasılık oranının logaritması, yani olasılıkların logit değerlerinin farkı, bu etkiyi yumuşatır ve grupların sıralamasına göre simetrik olmasını sağlar. Örneğin doğal logaritma kullanınca 36 değerinde bir göreceli olasılıklar oranı 3.584'e kaşılık gelir, 1/36'lık bir oran ise -3.584'e. Tibbî ve sosyal bilimlerde lojistik regresyonun gittikçe yaygınlaşan kullanımı yüzünden göreceli olasılık oranı klinik denemeler, anket çalışmaları, ve epidemiyolojide sonuçların sunulmasında sıkça kullanılır olmuştur. Raporlarda çoğu zaman "OR" ("odds ratio") olarak kısaltılır.
|
| rdfs:comment
|
- The odds ratio is a measure of effect size, describing the strength of association or non-independence between two binary data values. It is used as a descriptive statistic, and plays an important role in logistic regression. Unlike other measures of association for paired binary data such as the relative risk, the odds ratio treats the two variables being compared symmetrically, and can be estimated using some types of non-random samples.
- Das Quotenverhältnis, auch Odds Ratio, Odds-Verhältnis, Kreuzproduktverhältnis oder Chancenverhältnis genannt, ist eine statistische Maßzahl, die etwas über die Stärke eines Zusammenhangs von zwei Merkmalen aussagt. Es ist damit ein Assoziationsmaß, bei dem zwei Odds miteinander verglichen werden.
- En estadística la odds (término en inglés de traducción discutida; se ha traducido como disparidad, razón de posibilidades, razón de oportunidades, oportunidad, razón de momios, razón de probabilidades) es el cociente entre la probabilidad de que un evento suceda y la probabilidad de que no suceda. Es una medida de tamaño de efecto Por ejemplo, en la siguiente tabla El cociente a/c es la Odds de exposición observada en el grupo de casos.
- Un Odds ratio (OR), également désigné comme rapport des chances, rapport des cotes ou risque relatif rapproché est une mesure statistique, utilisée en épidémiologie, permettant de mesurer le degré de dépendance entre des variables aléatoires qualitatives. Il est utilisé en inférence bayésienne et en régression logistique, et permet de mesurer l'effet d'un facteur.
- De odds ratio is de verhouding tussen twee wedverhoudingen of odds. De wedverhouding is de verhouding tussen de waarschijnlijkheid dat een gebeurtenis voorvalt (zal voorvallen) en de waarschijnlijkheid dat ze niet voorvalt (zal voorvallen). Zou bv. bij een positief testresultaat A 1000 keer een ziekte B vastgesteld zijn en 100 keer de afwezigheid van ziekte B dan is de wedverhouding 10 tegen 1.
- A razão de chances é definida como a razão entre a chance de um evento ocorrer em um grupo e a chance de ocorrer em outro grupo. Chance é a probabilidade de ocorrência deste evento dividida pela probabilidade da não ocorrência do mesmo evento.
- Göreceli olasılıklar oranı veya tahmini rölatif risk veya, yaygınca kullanılan İngilizce karşılığıyla "odds ratio", etki büyüklüğünün bir ölçüsüdür, Bayes istatistiğinde ve lojistik regresyonda özellikle önemlidir. Bir olayın bir grup için olasılıklar oranının başka bir grup için olasılıklar oranına olan oranıdır; veya bunun bir örnekleme dayalı bir tahminidir.
|
![[RDF Data]](/statics/sw-cube.png)
