メニューの場所：Analysis_Exact_Odds比CI。オッズ=確率/(1-確率)したがって、オッズは0と無限の間の任意の値を取ることができますが、確率は0と1の間でのみ変化する可能性があります。
オッズ=確率/(1-確率)したがって、オッズは0と無限 したがって、オッズと対数オッズは、いくつかのタイプの計算に確率よりも適しています。オッズ比（OR）は、リスク比（rr、相対リスク）に関連しています。
Rr=（A/（A+c））/（b/（b+d））
Aがcと比較して小さく、bがdと比較して小さい場合（すなわち、Rr=（A/（A+c））/（b/（b+d））
結果の肯定的な観察の比較的少数または低い有病率）、cはa+cに置換することができ、dは上記のd+bに置換することができる。 少しの再配置で、これはオッズ比（交差比、おおよその相対リスク）を与えます：
または=（a*d）/（b*c）。したがって、ORはRRに関連することができます：
RR=1/(BR+(1-BR)/OR)
。.ここで、ＢＲは、ベースライン（対照）応答率であり；ｂｒは、より大きな研究から知られていない場合には、ｂ／（ｂ＋ｄ）によって推定することができる。
この関数は、正確な方法を使用して、4倍の表のオッズ比の信頼限界を構築します(Martin and Austin,1991)。 Fisher極限は、Fisherの独立性の正確な検定を4倍の表で補完します。 中間P値も与えられます。この方法は、多数の場合には長い時間がかかることに注意してください。
データ入力：
観測された周波数は、標準的な四倍のテーブルとして入力する必要があります。
データ入力：
:
| feature present | feature absent | |
| outcome positive: | a | b |
| outcome negative: | c | d |
sample estimate of the odds ratio = (a*d)/(b*c)
Example
From Thomas (1971).
以下のデータは、犯罪の遺伝性のいくつかを調査するために、双子の犯罪の有罪判決を見ています。tr>
| 一接合体 | 二接合体 | |
| 二接合体 | ||
| 3 | 15 |
StatsDirectでこれらのデータを分析するには、分析メニューの正確なテストセクションからオッズ比信頼区間 既定の95%両側信頼区間を選択します。
この例の場合：
2.5％下裾面積と2.5％上裾面積の信頼限界両側：
観測オッズ比=25
オッズ比の条件付き最尤推定値=21.305318
正確なフィッシャー95％信頼区間=2.753383から301。462338
正確なフィッシャー片側P=0.0005、両側P=0.0005