Odds Ratio berechnen in SPSS

Das Odds Ratio (abgekürzt OR) ist eine bekannte statistische Kennzahl, die insbesondere in der medizinischen Statistik verwendet wird. In diesem Artikel lernen Sie, wie man das Odds Ratio in SPSS berechnet und sinnvoll interpretiert. Wir demonstrieren ihnen die Funktionsweise des Odds Ratio anhand des folgenden Beispiels:

 

Stellen Sie sich vor, Sie sind Mediziner(in) und haben eine neue Behandlung gegen Krebs entwickelt. Nehmen wir weiterhin an, Sie möchten untersuchen ob die Erfolgschance der Behandlung bei Patienten mit einem bestimmten RIsikofaktor, z.B. Bluthochdruck, geringer ist als bei Personen mit normalem Blutdruck. 

 

Um dies zu untersuchen, haben Sie 100 Probanden rekrutiert und an diesen Ihre Behandlung angewandt. Für jeden Probanden haben Sie sodann notiert ob er überlebt hat sowie ob er Bluthochdruck hatte. In Ihrem SPSS-Datensatz sieht dies folgendermaßen aus:

 

 

Die Spalte ID enthält eine Patienten-ID. Die Variable Bluthoch nimmt den Wert 1 an, wenn der Patient Bluthochdruck hat und den Wert 0 bei normalem Blutdruck. Die Variable Tod ist 1 wenn ein Proband verstorben ist und 0 wenn er überlebt hat.

 

Wir berechnen nun für die zwei Variablen Bluthoch und Tod das Odds Ratio mit SPSS. Hierzu gehen Sie in das Menü Analysieren -> Deskriptive Statistiken -> Kreuztabellen. In diesem Menü wählen wir links die Variable Bluthoch aus und fügen Sie rechts oben bei Zeile(n) ein, während wir die Variable Tod rechts unten bei Spalten einfügen. Dieser Schritt ist in folgender Abbildung dargestellt:

 

 

Klicken Sie nun rechts oben auf den Button Statistiken. Setzen Sie hier rechts unten einen Haken bei Risiko. Mit diesem Schritt fordern wir an, dass SPSS das Odds Ratio für den Zusammenhang von Bluthochdruck und Tod berechnet. Dieser Schritt ist in folgender Abbildung dargestellt:

 

 

Klicken Sie nun auf Weiter und dann auf OK. Wir erhalten nun im SPSS-Output-Fenster das folgende Ergebnis:

 

 

Der Output wird folgendermaßen interpretiert:

  • Die obere Tabelle ist die Kreuztabelle von Bluthochdruck und Tod. In dieser Tabelle ist ersichtlich, dass insgesamt 51 Personen keinen Bluthochdruck hatten. Von diesen sind 14 Personen verstorben. Ein Bluthochdruck lag bei 49 Personen vor. Von diesen sind 22 verstorben. 
  • In der Tabelle Risikoschätzer ist das Odds-Ratio enthalten. Das Odds-Ratio ergibt sich hier zu OR=2.153. Dieser Wert ist so zu verstehen, dass bei Personen mit Bluthochdruck die Chance zu versterben 2.153 mal so hoch ist wie bei Personen mit normalem Blutdruck.

Sie haben weitere Fragen zum Thema Odds Ratio oder zur medizinischen Statistik im Allgemeinen? Die medizinische Statistik sowie die statistische Beratung im Rahmen medizinischer Doktorarbeiten stellt einen der Schwerpunkte unser Beratungstätigkeit dar. Nehmen Sie Kontakt zu uns auf und schildern Sie uns Ihr Thema in einem kostenlosen Erstgespräch.

 

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Kommentare: 3
  • #1

    Torsten Lau (Montag, 20 November 2023 09:31)

    Guten Tag!
    Ich beschäftige mich aktuell mit der statistischen Auswertung meiner Daten für meine Masterarbeit.
    Die Daten sind nominalverteilt und die Auswertung habe ich mittels SPSS durchgeführt.
    Dazu habe ich über die Kreuztabellen das CHI² berechnet und anschließend Cramers V berechnet. Cramers V ist jedoch nur zu betrachten, wenn der Wert vom CHI², in maximal zwanzig Prozent der Fälle, kleiner fünf ist. Für den Fall, dass ich dies der Fall ist, habe ich den exakten Test nach Fisher berechnet. Dieser sagt im Vergleich zu Cramers V nur aus, ob ein Zusammenhang besteht, aber nicht in welcher Stärke. Gibt es eine Möglichkeit, dass ich mithilfe des Fisher Tests auch eine Aussage über die Stärke des Zusammenhangs treffen kann? Oder eine andere Alternative für diese Art der Daten den Zusammenhang mit deren Stärke zu bestimmen?

    Für weitere Rückfragen stehe ich gerne zur Verfügung!

    Viele Grüße
    Torsten Lau

  • #2

    Martin (Montag, 11 Dezember 2023 13:21)

    Hallo,

    Kann ich die Odds-Ratio auch berechnen wenn im Fischer-Test keine Signifikanz vorliegt (p = 0.12 < 0.05)

  • #3

    J. Smigierski (Montag, 11 Dezember 2023 20:33)

    @Martin:
    Ja, Sie können ein OR berechnen unabhängig davon ob eine Signifikanz vorliegt. Aber Ihre Schreibweise für die Signifikanz ist falsch: Sie schreiben (p = 0.12 < 0.05), aber p = 0.12 ist größer als 0.05.