Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
TEORIE ROZHODOVÁNÍ A TEORIE HER
Advertisements

Testování neparametrických hypotéz
Analýza kvantitativních dat I./II. Typy dat Jiří Šafr jiri.safr(AT)seznam.cz Poslední aktualizace 26/2/2012 UK FHS Historická sociologie, Řízení a supervize.
Kvantitativní metody výzkumu v praxi
Kvantitativní metody výzkumu v praxi PRAKTIKUM 4b. část Jiří Šafr UK FHS Řízení a supervize v sociálních a zdravotnických organizacích.
Test dobré shody 2 test.
F-test a dvouvýběrový t-test (oba testy předpokládají normalitu dat)
Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz
Analýza kvantitativních dat: 1. úvod do SPSS Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz vytvořeno , poslední aktualizace UK FHS Historická.
4IZ 229 – Cvičení 3 Práce s neurčitostí Vladimír Laš.
HISTORICKÁ DATA Jsou k dispozici: vyrovnání nejvhodnějším typem rozdělení (Batch Fit) Nejsou k dispozici: využití expertních názorů (subjektivní pravděpodobnosti)
Analýza variance (Analysis of variance)
Výpočet a interpretace ukazatelů asociace v epidemiologických studiích
Statistická chyba a hladina statistické významnosti
t-rozdělení, jeho použití
Regresní analýza a korelační analýza
Orbis pictus 21. století Tato prezentace byla vytvořena v rámci projektu.
Kvantitativní metody výzkumu v praxi PRAKTIKUM
Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz
Analýza kvantitativních dat I.
Kvantitativní metody výzkumu v praxi (KMVP) 0. Poučení z minulých ročníků a novinky od ZS 2013 (2011) poslední aktualizace Jiří Šafr jiri.safr(at)seznam.cz.
Analýza kvantitativních dat II. Standardizace intenzitních ukazatelů Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz poslední aktualizace UK FHS Historická.
Řízení a supervize v sociálních a zdravotnických organizacích
Analýza kvantitativních dat II. Analýza chybějících hodnot (missing values) Jiří Šafr jiri.safr(AT)seznam.cz Poslední aktualizace 23/5/2012 UK FHS Historická.
Kontingenční tabulky Závislost dvou kvalitativních proměnných.
Analýza kvantitativních dat II. / Praktikum Vícenásobné výběrové otázky (Multiple response) Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz poslední aktualizace.
Odhady odhady bodové a intervalové odhady
Jiří Šafr FHS UK jiri.safrATseznam.cz poslední aktualizace 23/5/2014
Ringier ČR - Výzkumné oddělení
PSY252 Statistická analýza dat v psychologii II Seminář 5-6 Logistická regrese Logistic regression.
Úvod: Vytvoření datové matice a pořízení dat Výzkum TV & knihy Jiří Šafr FHS UK, HiSo a ŘS Analýza kvantitativních dat AKD I. (II.) / Praktikum LS 2011,
Test dobré shody Fisherův přesný test McNemar test
ODDS RATIO Relationships between categorical variables in contingency table Jiří Šafr jiri.safr(AT)seznam.cz updated 29/12/2014 Quantitative Data Analysis.
Základy zpracování geologických dat
ADDS cviceni Pavlina Kuranova. Fischerův exaktní test.
Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz
Design kvantitativního výzkumu 0. Poučení z minulých ročníků a novinky od ZS 2011 poslední aktualizace Jiří Šafr jiri.safr(at)seznam.cz UK FHS.
Analýza kvantitativních dat I. Vztahy mezi 3 znaky v kontingenční tabulce - úvod Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz poslední aktualizace
Analýza kvantitativních dat II. TEST 1 (v LS 2012) Aktualizované verze jsou k dispozici na Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz.
Jiří Šafr jiri.safr(AT)seznam.cz Poslední aktualizace 11/3/2014
Praktikum elementární analýzy dat Třídění 2. a 3. stupně UK FHS Řízení a supervize (LS 2012) Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz poslední aktualizace.
8. Kontingenční tabulky a χ2 test
Pearsonův test dobré shody chí kvadrát
Třídění 2. a 3. stupně: orientační mapa možností bivariátních analýz
Jak statistika dokazuje závislost
Analýza kvantitativních dat AKD I. Vstupní test 22/2/2011 Jiří Šafr, FHS UK, HiSo.
Kurz SPSS: Jednoduchá analýza dat 3. úvod do SPSS Jiří Šafr vytvořeno
Úvod: Vytvoření datové matice a pořízení dat Výzkum TV & knihy Jiří Šafr FHS UK, HiSo a ŘS Analýza kvantitativních dat AKD I. (II.) / Praktikum LS 2011,
Analýza kvantitativních dat I. Vstupní test ze znalostí designu kvantitativního sociologického výzkumu Jiří Šafr jiri.safr(at)seznam.cz poslední aktualizace.
Statistika v SAS (SAS STUDIO)
Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz
Ústav lékařské informatiky, 2. LF UK 2008 STATISTIKA II.
Odhady odhady bodové a intervalové odhady
INDUKTIVNÍ STATISTIKA
Test dobré shody Fisherův přesný test McNemar test
Jiří Šafr jiri.safr(AT)seznam.cz Poslední aktualizace 22/2/2017
Historická sociologie, Řízení a supervize
- váhy jednotlivých studií
Neparametrické testy parametrické a neparametrické testy
Induktivní statistika
Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky
Kvantitativní metody výzkumu v praxi PRAKTIKUM
Hodnocení závislosti STAT metody pro posouzení závislosti – jiné pro:
ORDINÁLNÍ VELIČINY Měření variability ordinálních proměnných
Metody sociologického výzkumu kvantitativní. MSV-KVANT Výuka v LS 2018
Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz
Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz
Třídění 2. a 3. stupně: orientační mapa možností bivariátních analýz
Výpočet a interpretace ukazatelů asociace v epidemiologických studiích
NOMINÁLNÍ VELIČINY Odhad hodnoty pravděpodobnosti určitého jevu v základním souboru Test hodnoty pravděpodobnosti určitého jevu v základním souboru Srovnání.
Transkript prezentace:

Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz UK FHS Historická sociologie (LS 2012) Analýza kvantitativních dat II. Poměr šancí - ODDS RATIO Vztahy mezi kategorizovanými znaky v kontingenční tabulce Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz poslední aktualizace 10.5. 2013

Poměr šancí - ODDS RATIO

Poměr šancí - ODDS RATIO (OR) OR ukazuje asociaci v kontingenčních tabulkách šance (O) = poměr pravděpodobnosti jedné možnosti p1 (událost nastala) ke druhé p2(událost nenastala) (šance nebo také riziko) OR = poměr dvou šancí (odds) OR = f11*f22 / f12*f21 =

Vlastnosti poměru šancí (OR) OR - podíl šancí výskytu (rizika výskytu) pro dvě různé hodnoty dvou proměnných. OR: A k B a B k A jsou komplementární, vždy však s opačným směrem 1:3 =0,33 a 1/0,33 =3 OR je kladné číslo, kdy: >1 vyšší šance a <1 nižší šance, ale pozor rozpětí je nesymetrické: 0 až 1 a 1 až ∞ Proto se také používá přirozený logaritmus poměru šance LOR <∞;∞> OR není citlivé na marginální distribuce (změníme-li velikost n o konstantu, OR zůstávají stejné) Pomocí OR můžeme vyjádřit vztahy mezi kategoriemi v kontingenční tabulce (a to nejen ve čtyřpolní 2 x 2)

Příklad ODDS RATIO: vztah dvou proměnných „šance na účast u voleb podle vzdělání (VŠ)“ OR = f11 f22 / f12 f21 = OR = (424*68)/(19*674) = 2,25 U vysokoškoláků je v porovnání s ostatními 2,25x vyšší šance, že půjdou volit. V CROSSTABS v SPSS pozor na kódování kategorií (nelze nastavit, pouze překódovat).

Vlastnosti ODDS RATIO (příklad) Šance nabývá hodnoty 0 – nekonečno, kdy: 0 – 1 menší šance jevu A (oproti jevu B) >1 větší šance na jev A (oproti jevu B) 1 je stejný výskyt jevu A i B, tj. stejná šance obou konkurenčních možností, tj. nezávislost Šance jsou inverzní Odds-Ratio p1<->p2: 2,25 Inverse p2<->p1: 0,44

Interval spolehlivosti a standardní chyba ODDS RATIO Pro Odds-Ratio na výběrových datech lze odhadnout standardní chybu a interval spolehlivosti p1↔p2: 2,25 (~SE: 0,600) 95,0% CI: 1,33 ← 2,25 →3,798 (Wald's) Inverzně p2 ↔ p1: 0,44 (~SE: 0,118) 95,0% CI: 0,263 ← 0,44 → 0,749 (Wald's)

Kde spočítat ODDS RATIO CROSSTAB v SPSS pro mikrodata i tabelární (viz komplikované načtení frekvencí pomocí vah). Pozor, pouze pro dichotomické proměnné. v SPSS pozor na kódování kategorií. CROSSTABS volil BY Praha /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=CMH(1). Nebo lépe v Excelu, kde zadáme vzoreček do buňky viz http://metodykv.wz.cz/odds_ratio_volil.xls SPSS zároveň testuje, zda je OR statisticky významně odlišné od 1 (tj. stejné šance), nebo jiné zvolené hodnoty.

Kde spočítat ODDS RATIO V různých apletech/aplikacích, např. SISA Odds-Ratio p1<->p2: 0,697649 (~SE: 0,140196) 95,0% CI: 0,470523<O.R.<1,034411 (Wald's) Inverse p2<->p1: 1,433386 (~SE: 0,288046) 95,0% CI: 0,966734<O.R.<2,125296 (Wald's) Log-odds: -0,360040; s.e=0,200955 Umí i LOGIT (Log-odds) a obrácené OR http://www.quantitativeskills.com/manuals/tablesman.htm

Úkol Procvičit v SPSS 2 x 2 tabulky Pohlaví a volil v 2006 Pohlaví a Vzdělání n x n Velikost bydliště x Vzdělání → sloučení nebo vybraná pole tabulky

ODDS RATIO v mobilitní tabulce

ODDS RATIO v mobilitní tabulce Vzdělanostní mobilita (otec → syn/dcera) Data ISSP 2007, ČR

ODDS RATIO v mobilitní tabulce mobilitní šance potomků vysokoškoláků získat rovněž VŠ vzdělání oproti tomu, že skončí nanejvýše s výučním listem v porovnání s šancí potomků rodičů s nanejvýše vyučením skončit s VŠ vzděláním: OR = (40/23)/(31/305), nebo (40*305)/(23*31) = 17,1 Dtto ale pro potomky rodičů s maturitou: OR = (40/59)/(60/197), nebo (40*305)/(23*31) = 2,3 Šance na VŠ pro SŠ oproti VYUČ: (60/126)/(31/305) = 4,7 Data: Distinkce a hodnoty 2008 (kohorta 30-34 let) ČR [Šafr a kol. 2012]

OR nyní pro sloučené kategorie (např. VŠ vs. zbytek) Vzdělání potomka ZŠ+VY SŠ VŠ Total Vzdělání rodičů 305 156 31 492 126 197 60 383 23 59 40 122 454 412 131 997 Šance potomků vysokoškoláků, že vystudují VŠ oproti šancím potomků nejvýše vyučených na VŠ diplom. pro VŠ OR VŠ/VY 7,25 VŠ/SŠ 2,63 SŠ/VY 2,76 pro min. SŠ OR VŠ/VY 7,02 VŠ/SŠ 2,11 SŠ/VY 3,33 Data: Distinkce a hodnoty 2008 (kohorta 30-34 let) ČR Zdroj: [Šafr a kol. 2012: 30-31]

Mobilitní tabulka (absolutní četnosti) [Katrňák 2006: 139]

Mobilitní tabulka. A – mobilitní šance pouze v rámci jedné třídy (kategorie) původu Šance VM dostat se do VN /oproti do NN: 1043 / 587 = 1,78 [Katrňák 2006: 139, 160]

Mobilitní tabulka. B – porovnání tj Mobilitní tabulka. B – porovnání tj. poměr šancí dvou tříd (kategorií) původu mobilitní šance potomků z třídy vyšších nemanuálů (VN) zůstat v této třídě (VN) oproti tomu, že skončí ve třídě nižších nemanuálů (NN) v porovnání s šancí potomků z třídy nižších nemanuálů (NN) skončit ve stejných třídách (VN resp. NN): OR = (VN=VN / VN→NN) / (NN→VN / NN=NN) OR = (1275/364)/(1055/597), nebo (1275*597)/(1055*364) = 1,98 [Katrňák 2006: 139, 161]

Odds Ratio v mobilitní tabulce Obecně můžeme vyjádřit OR pro kterákoliv políčka tabulky (větší než 2x2): Fi*Fj / Gi*Gj , kde i = řádky, j= sloupce

ODDS RATIO v mobilitní tabulce → relativní mobilita Vlastností poměru šancí je, že jsou invariantní k marginálním četnostem v mobilitní tabulce. → Vyjadřují relativní mobilitu, nejsou tedy ovlivněny strukturní mobilitou (změna ve struktuře vzdělanostních/ profesních kategorií mezi generacemi).