Razón de probabilidades ajustada

Actualizado por ultima vez el 11 de junio de 2022, por Luis Benites.

Es posible que desee leer este artículo primero: ¿Qué es una razón de probabilidades?

¿Qué es una razón de probabilidades ajustada?

Una razón de probabilidades ajustada (AOR) es una razón de probabilidades que controla otras variables predictoras en un modelo. Le da una idea de la dinámica entre los predictores. La regresión múltiple, que trabaja con varias variables independientes , produce AOR.

AOR a veces se denomina razón de probabilidades condicional . En epidemiología, a veces se denomina Razón de probabilidades de enfermedad ajustada (ADOR).

Razones de probabilidades ajustadas y no ajustadas

Los cocientes de probabilidades pueden ajustarse o no ajustarse (también llamados brutos ).

En epidemiología, un OR no ajustado estimará el riesgo relativo entre un determinado evento en un grupo expuesto con un determinado evento en un grupo no expuesto.

Los OR ajustados se utilizan para controlar el sesgo de confusión . El AOR mide la asociación entre una variable de confusión y el resultado, y controla ese valor.

Ejemplo de razón de probabilidades ajustada

En la vida real, es raro tener una relación muy clara entre una variable y un resultado. Como ejemplo, supongamos que está realizando un experimento sobre cómo el sexo se relaciona con el desempeño en los exámenes de la escuela secundaria. Aunque el sexo puede tener un efecto, es probable que entren en juego muchos otros factores.

Además del sexo (masculino/femenino), es posible que desee controlar el «estímulo familiar» o los «ingresos familiares», ya que ciertamente tendrían un fuerte efecto. Puede ajustar el OR bruto controlando el estímulo familiar o el ingreso familiar, lo que da como resultado una razón de probabilidad ajustada para cada variable. Puede reportarlos como razones de probabilidades ajustadas por sexo o razones de probabilidades ajustadas por el estímulo familiar .

El ajuste de múltiples variables puede ser complejo, por lo que es mejor probar y controlar las variables antes de que comience el experimento. En el ejemplo anterior, es posible que desee seleccionar participantes con antecedentes familiares similares y, por lo tanto, realizar el «ajuste» antes de que comience la recopilación de datos. Esto es de particular importancia en los ensayos clínicos , donde los grupos a menudo se eligen por edades o estados de salud similares.

Referencias

Andresen, E. y Bouldin, E. (2010). Fundamentos de Salud Pública: Conceptos y Prácticas . John Wiley & Sons.
Kotz, S.; et al., editores. (2006), Enciclopedia de Ciencias Estadísticas , Wiley.
Meyers, L. et al. (2013). Realización de análisis de datos con IBM SPSS . John Wiley & Sons.
Szumilas, M. Explicando las razones de probabilidades. J Can Acad Child Adolesc Psychiatry. 2010 agosto; 19(3): 227–229.

Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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