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A razão de chances compara as chances de dois eventos. As chances de um evento são a probabilidade de que o evento ocorra dividida pela probabilidade de que o evento não ocorra. O Minitab calcula razões de chances quando o modelo usa a função de ligação logit.
Use a razão de chances para compreender o efeito de uma preditora. A interpretação da razão de chances depende se a preditora é categórica ou contínua.
As razões de chances que são maiores do que 1 indicam que o evento tem mais probabilidade de ocorrer conforme a preditora aumenta. As razões de chances que não menos do que 1 indicam que o evento tem menos probabilidade de ocorrer conforme a preditora aumenta.
Nesses resultados, o modelo usa o nível de dosagem de um medicamento para predizer a presença ou ausência de bactéria em adultos. Neste exemplo, a ausência de bactérias é o Evento. Cada comprimido contém uma dose de 0,5 mg, portanto, os pesquisadores usam uma mudança de unidade de 0,5 mg. A razão de chances é de aproximadamente 6. Para cada comprimido adicional que um adulto ingere, as chances de que um paciente não tenha a bactéria aumenta cerca de 6 vezes.
| Unidade de Mudança | Razão de Chances | IC de 95% | |
|---|---|---|---|
| Dose (mg) | 0,5 | 6,1279 | (1,7218; 21,8087) |
Para preditores categóricos, a razão de chances compara as chances de o evento ocorrer em dois níveis diferentes do preditor. O Minitab define a comparação listando os níveis em 2 colunas, Nível A e Nível B. Nível B é o nível de referência para o fator. A razão de chances que for maior que 1 indica que o evento é mais provável no nível A. A razão de chances que for menor do que 1 indica que o evento é menos provável no nível A. Para obter mais informações sobre codificação de preditores categóricos, acesse Esquemas de codificação para preditores categóricos.
Nesses resultados, o preditor categórico é o mês de início de uma estação atarefada do hotel. As resposta é se um hóspede cancela uma reserva ou não. Neste exemplo, um cancelamento é o Evento. A maior razão de chances é de aproximadamente 7,71, quando o nível A é o mês 4 e o nível B é o mês 1. Isso indica que as chances de que um hóspede cancele uma reserva no mês 4 é de aproximadamente 8 vezes mais alta do que as chances de um hóspede cancelar uma reserva no mês 1.
| Nível A | Nível B | Razão de Chances | IC de 95% |
|---|---|---|---|
| Mês | |||
| 2 | 1 | 1,1250 | (0,0600; 21,0834) |
| 3 | 1 | 3,3750 | (0,2897; 39,3165) |
| 4 | 1 | 7,7143 | (0,7461; 79,7592) |
| 5 | 1 | 2,2500 | (0,1107; 45,7172) |
| 6 | 1 | 6,0000 | (0,5322; 67,6397) |
| 3 | 2 | 3,0000 | (0,2547; 35,3325) |
| 4 | 2 | 6,8571 | (0,6556; 71,7169) |
| 5 | 2 | 2,0000 | (0,0976; 41,0019) |
| 6 | 2 | 5,3333 | (0,4679; 60,7946) |
| 4 | 3 | 2,2857 | (0,4103; 12,7323) |
| 5 | 3 | 0,6667 | (0,0514; 8,6389) |
| 6 | 3 | 1,7778 | (0,2842; 11,1200) |
| 5 | 4 | 0,2917 | (0,0252; 3,3719) |
| 6 | 4 | 0,7778 | (0,1464; 4,1326) |
| 6 | 5 | 2,6667 | (0,2124; 33,4861) |
Estes intervalos de confiança (IC) são amplitudes de valores que apresentam a probabilidade de conter os valores verdadeiros das razões de chances. O cálculo dos intervalos de confiança usa a distribuição normal. O intervalo de confiança é exato se o tamanho da amostra for grande o bastante de forma que a distribuição das razões de chances da amostra siga uma distribuição normal.
Como as amostras são aleatórias, é improvável que duas amostras de uma população produzam intervalos de confiança idênticos. No entanto, se você extrair muitas amostras aleatórias, uma determinada porcentagem dos intervalos de confiança resultantes conterá o parâmetro populacional desconhecido. A porcentagem destes intervalos de confiança que contém o parâmetro é o nível de confiança do intervalo.
Use o intervalo de confiança para avaliar a estimativa da razão de chances.
Por exemplo, com um nível de confiança de 95%, é possível ter 95% de certeza de que o intervalo de confiança contém o valor da razão de chances para a população. O intervalo de confiança ajuda a avaliar a significância prática de seus resultados. Use seu conhecimento especializado para determinar se o intervalo de confiança inclui valores que tenham significância prática para a sua situação. Se o intervalo for muito amplo para ser útil, pense em aumentar o tamanho da amostra.
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