È un effetto reale? Coppie abbinate - Bivariate - RegressioneCiao,
si prega gentilmente di aiutare un principiante qui - è questo un vero effetto.
Sto testando un nuovo metodo per testare (media 10) un nuovo metodo per un goldstandard (paco2). Sto anche esaminando l'effetto di un'altra variabile per testare un modello migliorato.
Ho iniziato con un'analisi Bland Altman (coppie miste) e i miei metodi mostrano una buona correlazione 0.69 (piccolo CI), ho anche testato la variabile indipendente sul mio gold standard, e anche qui trovo un "effetto".
Così ho iniziato a fare un'analisi bivariata per entrambi (media 10) - non mostrata e SaO2. La media 10 mostra una buona correlazione con paCO2, sebbene r square sia solo 0.48. Anche la mia altra variabile (SaO2) mostra alcuni effetti nell'analisi bivariata con p <0,001.
Non analizzando questi due effetti (immagine a destra) - entrambi sembrano avere un effetto significativo. E il modello è migliorato con r square di 0,67.
Ma è un effetto reale? O sto facendo la mia analisi sbagliata qui?
Qualsiasi commento e supporto molto apprezzato! Molte grazie, Mark
Ri: È un effetto reale? Coppie abbinate - Bivariate - RegressionePeter,
molte grazie per il saggio consiglio. È un risultato fisiologico sorprendente anche per me, ma alla fine ho dovuto fidarmi dei miei calcoli. Molte grazie, Marc
Ri: È un effetto reale? Coppie abbinate - Bivariate - RegressioneMarchio,
molte grazie per il vostro consiglio completo! Questo è stato molto utile
Sì, ho guardato i residui e non ho ottenuto alcun modello di corrispondenza, ma normalmente distribuito. (vedi figura 1)
Ho anche esaminato in modo specifico il nostro database per creare alcune variabili in tempo reale, e in effetti l'adattamento della predizione di paCO2 è migliore con l'implementazione della seconda variabile. In un'analisi grafica la formula di predizione per paCO2 basata su Mean e SpO2 (ho sostituito SaO2 con SpO2) è perfetta e mi dà un coefficiente di correlazione perfetto (figura 2).
Posso salvare le file che si trovano al di fuori dell'ellisse di densità del 90%?
Grazie mille per tutto il tuo aiuto! Marc
Fig. 1 
fig 2
Ri: È un effetto reale? Coppie abbinate - Bivariate - RegressioneChiedi: "... l'effetto è reale?" Il mio collega Mark Bailey ha offerto consigli saggi. Mi baserò sulla sua penultima frase intorno confermando / validando empiricamente con un po 'di prospettiva complementare.
Che cosa ti dice la tua conoscenza del processo per l'esistenza POSSIBILE di un effetto? Uno dei punti che cerco sempre di fare a coloro che sono nuovi nel mondo dell'inferenza statistica è che se i tuoi p-value, valori-t, rapporti F e qualsiasi altra statistica inferenziale ti dicono che ora hai "provato" ', e annota le citazioni, perché l'inferenza statistica non prova veramente nulla (ma questa è un'altra storia per dopo) un effetto simile a "l'acqua scorre in salita". Bene, allora qualcosa non va. Forse c'erano delle variabili in agguato nell'esperimento. Forse c'era il pregiudizio del sistema di misura. Forse c'era (compilare lo spazio vuoto).
Se la tua conoscenza della fisica, della chimica, della biologia o del comportamento socio-economico dice che l'effetto è improbabile o impossibile ... allora nel mio libro che briscola p-valori e i loro fratelli ogni giorno.
Ri: È un effetto reale? Coppie abbinate - Bivariate - RegressioneNon sono sicuro del primo confronto mostrato, paCO2 contro SaO2 , ma la trama rivela che il Coppie abbinate l'analisi è non appropriato . Perché? Questa analisi presuppone che l'unica differenza sia nel livello medio. Cioè, ci può essere una differenza fissa ma non una differenza proporzionale. La trama dovrebbe mostrare una banda orizzontale di dati. Invece puoi vedere che è inclinato verso il basso dall'angolo in alto a sinistra all'angolo in basso a destra. I calcoli sono corretti ma i risultati qui sono privi di significato.
Il secondo confronto è Media 10 contro paCO2 . Questo caso è appropriato per Coppie abbinate perché i punti dati appaiono come una banda orizzontale. L'intervallo di confidenza e il t-test bilaterale per la differenza sono entrambi significativi ad alfa = 0,05. La stima puntuale indica che Media 10 è inferiore di 9 unità.
Il terzo confronto cambia l'attenzione. Ora è paCO2 contro SaO2 . Posso solo vedere la parte superiore del rapporto Analisi della varianza. È molto alto Rapporto F ,> 500, che è probabilmente significativo ad alpha = 0.05. Non riesco a vedere il rapporto sulle stime dei parametri. Queste due variabili sembrano essere correlate linearmente, ignorando altre variabili.
Il quarto confronto è una regressione multipla di paCO2 contro Media 10 e SaO2 . Anche questa analisi è un obiettivo diverso. Stai confrontando Media 10 a paCO2 o no? L'analisi mostra che esiste una forte relazione tra paCO2 ed entrambi i predittori. Il Media 10 e SaO2 non sono abbastanza correlati per influire sul significato, però. Media 10 ha una pendenza di 0,9 (supponendo che tutto sia in errore Media 10 ). SaO2 ha una pendenza di -0,3, indicando un bias negativo paCO2 .
Questo effetto è reale? (Presumo che tu intenda SaO2 pregiudizio quando chiedi "l'effetto"). Vorrei prima continuare l'analisi di regressione con la diagnostica in modo da poterti fidare dei risultati fin dove vanno. Hai mai esaminato i residui? Hai esaminato il fattore di inflazione della varianza per le stime dei parametri? Infine, un modello empirico dovrebbe essere confermato / verificato / validato empiricamente. Puoi fare dei campioni con i livelli desiderati di Media 10 e SaO2 per confermare la previsione del modello per paCO2 ?
