Odds ratio y Q de Yule en el SPSS

En el campo de la observación, es frecuente tener que cuantificar la asociación entre dos evaluadores, como medio de probar el grado de concordancia de sus registros, o bien el análisis secuencial de dos comportamientos.

Frecuentemente la recogida de información se simplifica mediante clasificaciones dicotómicas, de acuerdo al esquema general de la siguiente tabla, para evaluar la concordancia de investigadores:

Frecuencias para datos binarios de observación en dos investigadores

Observador 1	Observador 2
	+	-
+	a	b	a + b
-	c	d	c + d
	a + c	b + d	Total

Mientras en el caso de un análisis secuencial, el formato sería:

Frecuencias para datos binarios de  dos comportamientos secuenciales

Comportamiento 1	Comportamiento 2
	+	-
+	a	b	a + b
-	c	d	c + d
	a + c	b + d	Total

Estimar Odds Ratio y los factores de confusión a través del SPSS

La asociación entre un comportamiento considerado problemático, y la exposición a un factor, es un análisis clásico (Herrero, 2015), y frecuentemente susceptible de confusión (relación espuria).

Supongamos el caso siguiente (estudio en el centro de Villabona dirigido por el doctor F.J.Rodríguez de la Universidad de Oviedo), donde se relaciona la reincidencia (comportamiento objetivo) con la exposición a niveles de ingresos bajos en la familia. Usando el SPSS obtenemos la siguiente tabla de frecuencias y su Odds Ratio (OR):

Como el OR es de 2,5 (Ingresos bajos/Ingresos medios altos), con un intervalo de confianza (IC) entre 1,28 y 4,99 (no contiene el 1), podemos asumir relación entre las dos variables estudiadas. Es decir, los ingresos familiares bajos son un factor de riesgo, a la hora de determinar un comportamiento de recidiva (reincidencia) en los sujetos internados en el centro de Villabona.

Odds Ratio y Riesgo relativo en SPSS

En Metodología, frecuentemente usamos algoritmos para considerar una exposición (factor de riesgo) y determinar su relación al comportamiento problemático (por ejemplo , suicidio) . Son útiles a la hora de expresar una cantidad (magnitud) del riesgo de comportamiento problemático para las personas que son expuestas a determinados agentes (Herrero, 2015).

Supongamos como ejemplo los datos siguientes: 

El riesgo se expresa en modelos de probabilidad, de una exposición dada causando un comportamiento. Es decir, la probabilidad de comportamiento problemático en los expuestos con respecto a la probabilidad de comportamiento problemático en los que no han sido expuestos. A esto, se conoce como el riesgo relativo (RR). En nuestro ejemplo el valor es 3.3