ForHosting KIT · أدوات المطورين

حاسبة لوغاريتم نسبة الأرجحية والخطأ المعياري

تأخذ حاسبة لوغاريتم نسبة الأرجحية التكرارات الأربعة من جدول توافق ثنائي في ثنائي، ثم تُرجع اللوغاريتم الطبيعي لنسبة الأرجحية مع خطئه المعياري التقاربي للعينات الكبيرة.

● Betaمجاني · داخل متصفحك

شغّل الأداة مجانًا اطّلع على الـAPI

استخدمها من الويبAPIالبريدTelegramالتطبيق قريبًا

أدخلوا الخلايا بترتيب الصفوف على هيئة a وb وc وd. الحساب حتمي ويستخدم التعريف التقليدي القائم على الضرب التبادلي، ولذلك يصلح للتحقق من تحليلات علم الوبائيات والبحوث السريرية والتجارب والبيانات الفئوية. يجب أن تكون كل خلية عدداً صحيحاً موجباً؛ وتؤدي أي خلية صفرية إلى خطأ لأن اللوغاريتم والخطأ المعياري من دون تصحيح لا يكونان محدودين.

رتبوا الجدول الثنائي في ثنائي ترتيباً صحيحاً

يتكون الجدول الثنائي في ثنائي من صفين وعمودين. أدخلوا تكرار الخلية العلوية اليسرى في a، والعلوية اليمنى في b، والسفلية اليسرى في c، والسفلية اليمنى في d. تحسب الأداة نسبة الأرجحية من خلال الضربين التبادليين، فتقارن حاصل ضرب a في d بحاصل ضرب b في c، ثم تأخذ اللوغاريتم الطبيعي. ولأن تبديل صف واحد أو عمود واحد يعكس اتجاه المقارنة، فإن إشارة لوغاريتم نسبة الأرجحية تعتمد على ترتيب الفئات. تعني النتيجة الموجبة أن الأرجحية التي يمثلها الصف الأول أعلى وفق هذا الترتيب، وتعني النتيجة السالبة أنها أدنى، أما الصفر فيعني تساوي الأرجحيتين في العينة. سجّلوا ترتيب الفئات بجوار النتيجة حتى يستطيع قارئ آخر إعادة إنتاج اتجاه المقارنة. المدخلات تكرارات وليست نسباً مئوية أو احتمالات أو معدلات أو مجاميع هامشية. ويجب أن يكون كل تكرار عدداً صحيحاً موجباً. يزيل إدخال التكرارات المشتركة الأربعة المرصودة مباشرةً الالتباس الذي قد ينشأ عند إعادة بناء الجدول من نسب مئوية مقربة.

فسروا التقدير والخطأ المعياري

القيمة log_odds_ratio التي تُرجعها الأداة هي ln((a × d) / (b × c)) على مقياس اللوغاريتم الطبيعي. تكون القيم على هذا المقياس متناظرة حول الصفر، مما يجعل التقدير مناسباً للانحدار والتحليل التلوي وبناء فترات Wald. إذا احتجتم إلى نسبة الأرجحية العادية، فخذوا الدالة الأسية للوغاريتم الناتج. أما standard_error فهو التقدير التقاربي التقليدي sqrt(1/a + 1/b + 1/c + 1/d). وهو يصف عدم اليقين الناتج عن أخذ العينات على المقياس اللوغاريتمي، لا على مقياس نسبة الأرجحية العادي. تُبنى فترة ثقة تقريبية شائعة بإضافة قيمة حرجة مختارة مضروبة في الخطأ المعياري إلى لوغاريتم نسبة الأرجحية وطرحها منه، ثم أخذ الدالة الأسية للطرفين إذا كانت فترة نسبة الأرجحية مطلوبة. تعيد الحاسبة المقدارين الأساسيين عمداً من دون اختيار مستوى ثقة أو الادعاء بوجود دلالة إحصائية. ويظل التفسير معتمداً على تصميم الدراسة وافتراضات أخذ العينات والعوامل المربكة والاعتماد بين المشاهدات ومدى ملاءمة نسبة الأرجحية مقياساً للأثر في السؤال محل الدراسة.

راعوا الخلايا الصفرية والحدود العملية

يجب أن تكون جميع الخلايا أكبر من الصفر. فإذا كانت أي خلية صفراً، انعدم أحد الضربين التبادليين أو أصبح أحد الحدود المقلوبة غير متناهٍ؛ وعندئذ يكون لوغاريتم نسبة الأرجحية غير المصحح وخطؤه المعياري غير معرفين أو غير متناهيين. لذلك تعيد الحاسبة خطأ في الإدخال بدلاً من تطبيق تصحيح الاستمرارية خفيةً. فالتصحيحات، مثل إضافة نصف إلى كل خلية، تغير الكمية المستهدفة بالتقدير ويجب اختيارها صراحةً وفق خطة التحليل، لا إخفاؤها داخل حاسبة عامة. كما تستدعي الجداول قليلة البيانات الحذر حتى إن لم تكن أي خلية صفراً تماماً؛ فالخطأ المعياري المعروض يستخدم تقريب العينات الكبيرة، وقد لا يكون أداؤه جيداً مع التكرارات الصغيرة جداً أو الجداول شديدة الاختلال. في التحليل التوكيدي، فكروا في طريقة دقيقة أو نموذج جزائي أو استشارة إحصائية متخصصة. يحسب التنفيذ لوغاريتم كل خلية على حدة بدلاً من ضرب القيم التبادلية أولاً، مما يقلل تجاوز المجال العددي الممكن تفاديه مع التكرارات الصحيحة الكبيرة. وهو حتمي، ولا يجري طلبات شبكية، ولا يخزن الجدول، ويعيد النتيجة العددية نفسها للمدخلات الأربعة نفسها في المتصفح وعبر API.

حالات الاستخدام

تحققوا من جدول وبائي

احسبوا التقدير اللوغاريتمي للأثر وخطأه المعياري من تكرارات الحالات والشواهد المعرضة وغير المعرضة قبل إدخالهما في نموذج أو تقرير.

جهزوا مدخلات التحليل التلوي

حوّلوا التكرارات الموجبة في الجدول الثنائي لكل دراسة إلى لوغاريتم نسبة الأرجحية والخطأ المعياري للعينة اللذين تتطلبهما مسارات كثيرة لتجميع الأدلة.

راجعوا مخرجات برنامج إحصائي

أعيدوا حساب المقدارين الأساسيين من جدول توافق منشور لاكتشاف الخلايا المتبادلة أو الفئات المعكوسة أو أخطاء إدخال البيانات.

الأسئلة الشائعة

ما الصيغة التي تستخدمها الحاسبة؟

تعيد الحاسبة ln((a × d) / (b × c)) والخطأ المعياري sqrt(1/a + 1/b + 1/c + 1/d).

لماذا تؤدي الخلية الصفرية إلى خطأ؟

عند وجود خلية صفرية، لا يكون اللوغاريتم غير المصحح أو أحد الحدود المقلوبة على الأقل محدوداً. ولا تضيف الحاسبة تصحيح الاستمرارية خفيةً.

هل تعيد الحاسبة نسبة الأرجحية العادية؟

لا. إنها تعيد اللوغاريتم الطبيعي لنسبة الأرجحية وخطأه المعياري. خذوا الدالة الأسية للقيمة log_odds_ratio عند الحاجة إلى النسبة العادية.

هل يمكن إدخال نسب مئوية أو تكرارات عشرية؟

لا. يجب أن تكون المدخلات الأربعة تكرارات صحيحة موجبة من الجدول الثنائي في ثنائي المرصود.

ما تكلفة الحساب عبر API؟

تكلف كل مطالبة إلى API مقدار $0.002. تعمل حاسبة المتصفح محلياً ولا ترسل الجدول عبر الشبكة.

للمطوّرين — الوصول عبر API

كل ما في هذه الصفحة متاح برمجيًا. هذا القسم موجّه للفرق التقنية التي تريد ربط الأداة بأنظمتها الخاصة؛ بقية المستخدمين يمكنهم استخدام الأداة أعلاه مباشرة دون الحاجة لقراءة ما يلي.

الـEndpoint

POSThttps://api.kit.forhosting.com/stat/log-odds-ratio

صادِق على طلبك بترويسة Bearer، وأرسل طلب POST واحدًا لتدخل مهمتك قائمة التنفيذ فورًا؛ ثم تستلم النتيجة عبر webhook أو رابط موقّع.

استدعِ الخدمة من بيئتك

curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/stat/log-odds-ratio \
  -H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"a":12,"b":5,"c":3,"d":10}'

const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/stat/log-odds-ratio", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    "a": 12,
    "b": 5,
    "c": 3,
    "d": 10
  })
});
const { task_id } = await res.json();

import os, requests

res = requests.post(
    "https://api.kit.forhosting.com/stat/log-odds-ratio",
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
    json={
    "a": 12,
    "b": 5,
    "c": 3,
    "d": 10
},
)
task_id = res.json()["task_id"]

<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/stat/log-odds-ratio", false, stream_context_create([
  "http" => [
    "method"  => "POST",
    "header"  => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
    "content" => '{"a":12,"b":5,"c":3,"d":10}',
  ],
]));
$task = json_decode($res, true);

body := bytes.NewBufferString(`{"a":12,"b":5,"c":3,"d":10}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/stat/log-odds-ratio", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

مثال على الطلب

{
  "a": 12,
  "b": 5,
  "c": 3,
  "d": 10
}

مثال على الاستجابة

{
  "task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
  "type": "stat.log_odds_ratio",
  "status": "queued",
  "_links": {
    "result": "/tasks/tsk_…/result"
  }
}

الواجهة غير متزامنة: تستلم task_id فور الإرسال، ويمكنك الاستعلام عن الحالة بمعدل طلب واحد في الثانية.

الأسعار

لكل طلب$0.002

السعر معلن كما تراه: لا tokens ولا نظام نقاط؛ وإن فشلت المهمة فلن تُحاسَب عليها.

الأخطاء

HTTP	الرمز	المعنى
`401`	`unauthorized`	مفتاح الوصول مفقود أو غير صالح؛ تحقق من ترويسة Bearer في طلبك.
`402`	`insufficient_balance`	رصيدك لا يكفي لتنفيذ هذه المهمة؛ أعد شحن الرصيد ثم أعد المحاولة.
`404`	`unknown_type`	نوع المهمة المطلوب غير موجود في الكتالوج — راجع الاسم المرسل في الطلب.
`429`	`rate_limited`	تجاوزت الحد المسموح من الطلبات؛ انتظر قليلًا ثم أعد المحاولة.

اطّلع على توثيق KIT الكامل ←