Hola,
Estoy completando un modelo de regresión logística con múltiples variables independientes. Me está costando mucho determinar cómo interpretar las estimaciones / pruebas producidas por SAS.
Había leído que la "Prueba de probabilidad de efecto" tenía la mejor aproximación para mis valores de P para determinar la importancia (ya que mi conjunto de datos no es lo suficientemente grande para la prueba de Wald) y estaba utilizando los odds ratios para determinar cuál fue el efecto. Sin embargo, para varios valores, la prueba de relación de probabilidad de efecto determinó la significación (Prob> ChiSq fue menor que 0.05), pero el IC del 95% para el Odds Ratio cruza 1 (y, por lo tanto, no es significativo). ¿Cómo interpreto estas diferencias?
Además, me gustaría asegurarme de que el modelo analice si los valores de los predictores son realmente independientes. ¿Cómo evalúa esto y qué hace si las variables "independientes" no son realmente independientes?
Feliz de enviar capturas de pantalla si es necesario. Gracias de antemano
En la tabla de odds ratio, JMP informa los valores p cuadrados de Wald Chi y los límites de confianza de Wald. Sin embargo, en la tabla Pruebas de efecto, las pruebas de relación de probabilidad se informan de forma predeterminada. Por lo tanto, pueden ser diferentes de las pruebas de Wald en la tabla Odds Ratio. Las pruebas de efecto Wald se pueden solicitar en el triángulo rojo.
Existe una prueba llamada prueba de Hausman-Wu para probar la endogeneidad de una variable explicativa.
http://support.sas.com/documentation/cdl/en/etsug/63939/HTML/default/viewer.htm#etsug_model_sect051.htm . Actualmente no está disponible en JMP.
