같은 기간에 가상 포장 A의 주문 40건 중 20건이 반품되고, 포장 B의 주문 40건 중 10건이 반품됐다고 해 볼까요? 주문마다 반품 또는 미반품 중 하나로 완전히 분류하고, 다른 사유나 배송 조건이 같았다고는 가정하지 않아요. 이 기록만으로 포장이 반품의 원인이라고 판정할 수는 없어요.
반품률은 반품 수를 전체 주문 수로 나눈 값이에요. A는 20/40=1/2, B는 10/40=1/4이므로 A의 반품률은 B의 두 배예요. 반면 반품 오즈는 반품 수를 미반품 수로 나눈 값이에요. A의 미반품은 20건, B의 미반품은 30건이에요.
두 오즈의 비 OR은 A의 오즈를 B의 오즈로 나눈 값이에요.
따라서 오즈비는 3이지만 반품률의 비는 2입니다. A에서 반품이 미반품에 비해 상대적으로 얼마나 많은가를 비교한 값과, 주문 한 건이 반품될 비율을 비교한 값이 다르기 때문이에요. 숫자를 읽을 때 분모가 전체인지 미반품인지부터 확인하면, 같은 기록에서 나온 두 표현을 섞지 않을 수 있어요.
참고한 수학 개념: Plus · Maths in a minute: Odds ratios.
이 글의 생활 상황과 계산 예시는 수학 이야기에서 새로 구성했습니다.