# Bijvoorbeeld:
# d = 0.60, n1 = 50, n2 = 70
library(effectsize)
d <- 0.60
n1 <- 50
n2 <- 70
d_to_oddsratio(d = d, n1 = n1, n2 = n2)[1] 2.96916217 Converteren naar Odds Ratio
Keywords
samenwerken, betrouwbaarheidsinterval, effect size, open onderwijsbron, open studiebeurs, open wetenschap
17.1 Van Cohen’s \(d\)
We kunnen een oddsratio berekenen op basis van de \(d\) van Cohen (\(d_p\)) tussen groepen:
\[ OR = \exp\left(\frac{d_p \pi}{\sqrt{3}}\right) \]
Waarbij \(exp(\cdot)\) een exponentiële transformatie is (dit inverteert de logaritme). Met de functie d_to_oddsratio in het pakket effectsize kunnen we \(d\) omrekenen naar \(OR\).
17.2 Van een Pearson Correlatie
We kunnen een odds ratio uit een Pearson correlatie berekenen met de volgende formule:
\[ OR = \exp\left(\frac{r\pi \sqrt{\frac{n_1+n_2-2}{n_1} + \frac{n_1+n_2-2}{n_2}}}{\sqrt{3(1-r^2)}}\right) \]
Als de steekproefomvang gelijk is, kan deze vergelijking worden vereenvoudigd tot ongeveer,
\[ OR = \exp\left(\frac{r\pi \sqrt{4}}{\sqrt{3(1-r^2)}}\right) \]
Gebruik de r_to_oddsratio functie in het effectsize pakket om \(d\) naar \(OR\) te converteren.
# Bijvoorbeeld
# r = .50, n1 = 50, n2 = 70
r <- .40
n1 <- 50
n2 <- 70
r_to_oddsratio(r = r, n1 = n1, n2 = n2)[1] 4.870584