マーケティングなどの業務をしていると「キャンペーンや広告を複数実施したけど、結局どの施策が最も商品の購入に影響があったのかわからない」ということがあるかと思います。そんなときこの「オッズ比」という統計手法を使うと結果から施策の優先順位をつけることができます。
オッズ比とは
「ある事象が起こる確率」を「ある事象が起こらない確率」で割ったものを「オッズ」と言います。そしてオッズ同士の比を「オッズ比」と言います。
例えば、「広告を見た」という人たちの商品の購入あり／なしの確率の比を「オッズA」とし、「広告を見ていない」人たちの商品の購入あり／なしの比を「オッズB」とすると次のように表せます。
オッズ比の目的は？ 施策の優先度をつける
先ほどのケースをもとに具体値で見ていきましょう。例えば、CMを見た／見ていない、購入あり／なしの結果をクロス集計でまとめると次のようになりました。
この結果をもとにオッズ比を求めると2.67となりました。このオッズ比の値は要因が反応に対して与える影響度を示しており、今回で言うと「要因：CMを見たか」が「影響：購入したか」に対する影響度となります。オッズ比は1からどれだけ離れているかで影響の強さを示しています。
このCMのオッズ比「2.67」だけではあまり意味を為しませんが、次に要因を「DMを見たか」でオッズ比を求めて見ました。
DMのオッズ比は「7.5」となり、CMのオッズ比と比べるとかなり大きい結果となりました。この結果から、商品の購入には、DMを打つ方がつながりやすいということが分かり、マーケティング施策の優先度の評価につなげることができます。（実際にはCMの方が購買効果が高い可能性はありますが、分かりやすい事例として使いました。例えばキャンペーンA、Bの対象かどうかでオッズ比を比較して見ても良いかもしれません。）
このようにオッズ比は各広告施策（要因）が商品の購買（結果）」に影響があったかを定量的に示し、比較することで優先度を付けられるのです。
カイ二乗検定との違い
カイ二乗検定は、その施策（要因）が商品の購買（結果）に影響があったか否かを検証するものです。マーケティングで言うと広告施策のABテストなどをする場合は、カイ二乗検定を使います。
カイ二乗検定を使ったABテストの仕方はこちらの記事で紹介しています。
おまけ：競馬などでも見かける「オッズ」
競馬などギャンブルで耳にすることがある「オッズ」もこの確率の比が使われています。例えば、10回に1回の確率で起きる事象のオッズは、0.1 / （1 − 0.1=0.9） ≒ 0.1となります。オッズが低いほど、事象が起きる（当たる）確率が稀ということになるので賭けに対する儲けが多くなるという仕組みです。