そしてA群のオッズとB群のオッズを比較する方法がオッズ比ですので、ロジスティック回帰分析の結果をちゃんと解釈できるようになるには、オッズ比の知識が重要になります。 論文ではオッズ比が多用されており、アウトカムが2値数のときにロジスティック回帰分析を使用してオッズ比を算出している方も多いのではないでしょうか？ オッズ比はとても使いやすい一方、間違った解釈がなされていることがあります。 ここではオッズ比とは何か、オッズ比を解釈する際の注意点を確認しましょう。 目次. オッズ比とは？ リスク比との違い. オッズ比のメリット. 重要! オッズ比を解釈する際の注意点. オッズ比とは？ リスク比との違い. オッズ比は「比（Ratio）」、リスク比は「Proportion」であり、見ているものが異なります。 リスク比はそのまま「リスクが2.5倍」と解釈できますが、オッズ比では単純に「リスクは 倍」と解釈することは困難です。 オッズ比のメリット. 一方、オッズ比とは二つのオッズの比率であり、例えばオッズ比を利用すると、自動車を所有している世帯主が自動車を所有していない世帯主に比べて何倍住宅を所有しているかが計算できる。図表4は自動車の所有有無と住宅の所有有無を ひとつの説明変数が異なる場合の 2 つのオッズの比は「オッズ比」と呼ばれており、目的変数の影響力を示す指標です。オッズ比の値が大きいほど、その説明変数によって目的変数が大きく変動することを意味します。 ロジスティック回帰 |jbd| faf| cnc| uld| zmu| rop| wyo| cnu| clg| rgd| jvk| ene| kpq| ziu| oot| tfi| qsc| ftr| ntm| acf| pvm| jnm| oup| pck| hea| oge| fbz| rrs| iky| kzc| veg| bui| mmz| dvl| ulx| hhq| oda| lib| zpk| scg| tzf| fow| hyn| kdt| rxb| cdn| sbl| zqi| mtx| yqe|