こんにちは、
複数の独立変数を含むロジスティック回帰モデルを完成させています。SASが作成した見積もり/テストの解釈方法を判断するのに苦労しています。
私は「効果尤度検定」が有意性を決定するために私のP値に最も近い近似を持っていたことを読み（私のデータセットはWald検定に対して十分に大きくないので）、オッズ比を使ってその効果を決定しました。ただし、いくつかの値について、効果尤度比検定で有意性が決定されました（Prob> ChiSqは0.05未満）が、オッズ比cross 1の95％CI（したがって有意ではありません）。これらの違いをどのように解釈しますか？
さらに、モデルが予測値が実際に独立しているかどうかを確認するようにします。どのようにこれをテストしますか？そして、"独立した"変数が実際に独立していない場合はどうしますか？
必要に応じてスクリーンショットを送って幸せです。前もって感謝します
オッズ比の表では、JMPはWald Chiの二乗p値とWald信頼限界を報告しています。ただし、[効果テスト]テーブルでは、[尤度比]テストがデフォルトで報告されています。 そのため、オッズ比テーブルのWald検定とは異なる場合があります。 効果のワルドテストは赤い三角形で要求することができます。
説明変数の内生性をテストするためのHausman-Wuテストと呼ばれるテストがあります。
http://support.sas.com/documentation/cdl/en/etsug/63939/HTML/default/viewer.htm#etsug_model_sect051.htm 。現在JMPでは利用できません。
