Mungkin banyak yang bertanya-tanya ketika kita sedang coba mempelajari dan memahami analisis regresi rumpun regresi dengan variabel dependen (Y) berupa kategori. Karena istilah tersebut sering sekali muncul dan merupakan salah satu nilai yang penting dalam interpretasi hasil analisis dari analisis regresi dalam rumpun analisis regresi logistik.
Selain itu, bagi para peneliti terutama dalam penelitian medis pun istilah odds atau odds rasio seringkali muncul karena berkaitan dengan pola perbandingan (efektivitas) dan ditemukan dalam penyelesaian kasus dengan menggunakan pendekatan tabel tabulasi silang (cross tabulasi).
Ada baiknya sebelum kita mempelajari lebih lanjut terkait alat analisis yang ada kaitannya dengan nilai odds dan odds rasio, kita coba untuk memahami pengertian dan pemaknaan dari nilai odds dan odds rasio tersebut. Pada kesempatan kali ini kita akan coba ulas dan pelajari bersama kedua nilai dan istilah tersebut.
Odds
Probabilitas (peluang) adalah pernyataan kuantitatif mengenai kemungkinan suatu kejadian akan terjadi. Ukuran probabilitas dikaitkan dengan suatu kejadian Y dan dinyatakan sebagai P(Y) yang bernilai 0 ≤ P(Y) ≤ 1. Odds suatu kejadian Y, dinyatakan sebagai O(Y), adalah rasio probabilitas antara 2 outcome suatu variabel biner, yaitu rasio antara probabilitas terjadinya suatu kejadian Y dengan probabilitas tidak terjadinya kejadian Y tersebut:
Jika peristiwa terjadinya suatu kejadian Y dinyatakan dengan nilai Y = 1 dan peristiwa tidak terjadinya kejadian Y dengan nilai Y = 0, maka odds kejadian Y adalah:
dan odds tidak terjadinya kejadian Y adalah:
Odds Rasio
Pada studi epidemiologi dengan prediktor biner sebagai variabel independen dan respons yang juga biner sebagai variabel dependen, ringkasan data dapat disajikan dalam bentuk tabel 2×2 berikut:
Odds bersyarat Y, yaitu odds Y dengan syarat prediktor X ada ialah:
Sedangkan odds Y dengan syarat prediktor X tidak ada yaitu:
Rasio antara keduanya dinamakan rasio odds (odds ratio), sebagai estimasi untuk nilai rasio odds dalam populasi, yaitu:
Sedangkan, untuk prediktor kontinu, rasio odds dihitung sebagai rasio odds untuk dua keadaan dengan perubahan 1 satuan satuan variabel independen, dengan asumsi rasio ini konstan di sepanjang perubahan nilai variabel independen, yang ringkasan datanya disajikan pada tabel berikut:
Rasio odds untuk prediktor kontinu adalah:
Sebagai gambaran redaksi interpretasi nilai odds rasio yang diperoleh dari hasil perhitungan adalah sebagai berikut : “Odds rasio disini dihitung dengan membandingkan pola makan baik dengan pola makan buruk. Odds rasio untuk hasil diabetes dihitung dengan membandingkan peluang memiliki pola makan baik yang diabetes dengan memiliki pola makan buruk yang diabetes. Odds rasio berdasarkan output SPSS dapat yaitu 0.434. Artinya pola makan baik memiliki resiko untuk diabetes 0.434 kali dibandingkan dengan memiliki pola makan buruk. Hal ini mengindikasikan bahwa dengan pola makan baik akan mengurangi resiko untuk terkena diabetes”
Seperti yang telah kita ketahui bersama bahwa penggunaan odds dan odds rasio sangat berguna dalam membantu menginterpretasikan hasil dari beberapa alat analisis statistik. Beberapa diantaranya adalah penggunaannya pada analisis tabulasi silang dan analisis regresi logistik. Dimana odds dan odds rasio bermanfaat dalam menginterpretasikan besaran nilai peluang suatu kejadian atas kejadian yang lain. Sehingga membantu peneliti atau data master dalam memahami suatu kesimpulan dari analisis data yang telah dilakukan. SEMANGAT MEMAHAMI!!!
Sumber Buku : Johan Harlan, Univ. Gunadarma.
——————————————————————————————————————————————————————————
Jika rekan peneliti memerlukan bantuan Survey Lapangan, Survey Online ataupun Olah Data dapat menghubungi mobilestatistik.com di :
- WhatsApp : 081321709749
- Email : welcome@mobilestatistik.com
Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian.
——————————————————————————————————————————————————————————