이게 진짜 효과인가? 일치 쌍 - 이변 형 - 회귀 분석여보세요,
친절하게 초보자를 도와주세요 - 이것이 진정한 효과입니까?
나는 goldstandard (paco2)에 새로운 방법을 테스트 (평균 10)하는 새로운 방법을 테스트 중이다. 또한 개선 된 모델을 테스트하기 위해 다른 변수가 미치는 영향을 조사하고 있습니다.
나는 Bland Altman Analysis (혼합 쌍)로 시작했고 나의 방법은 좋은 상관 관계 0.69 (작은 CI)를 보여 주었고, 또한 독립 변수를 내 금본위 표에 테스트하고 여기서도 "효과"를 찾습니다.
그래서 저는 두 가지 (평균 10)에 대한 2 변수 분석을 시작했습니다 - 표시되지 않고 SaO2입니다. 평균 10은 paCO2에 대한 좋은 상관 관계를 보여 주지만, r square는 0.48에 불과하다. 또한 나의 다른 변수 (SaO2)는 p <0.001 인 bivariate 분석에 약간의 효과를 나타냅니다.
이 두 가지 효과를 분석하지 않으면 (오른쪽 그림) 두 가지 모두 상당한 효과가있는 것으로 보입니다. 그리고 모델은 r square 0.67로 개선되었습니다.
그러나 이것이 진정한 효과입니까? 아니면 여기서 분석을 잘못하고있는 것입니까?
모든 의견과 많은 도움을 주셨습니다! 많은 감사 마크
Re :이게 진짜 영향인가요? 일치 쌍 - 이변 형 - 회귀 분석베드로,
많은 현명한 조언에 감사드립니다. 그것은 나를위한 놀라운 생리 학적 결과이기도하지만, 결국 나는 계산을 신뢰해야만했다. 많은 감사, 마크
Re :이게 진짜 영향인가요? 일치 쌍 - 이변 형 - 회귀 분석표,
귀하의 포괄적 인 조언에 많은 감사드립니다! 이것은 매우 유용했습니다.
네, 잔차를 살펴 봤는데 일치하는 패턴이 없지만 정상적으로 배포되었습니다. (그림 1 참조)
필자는 실제 데이터베이스를 작성하여 실시간 변수를 만들었습니다. 실제로 paCO2 예측의 적합성은 두 번째 변수를 구현할 때 더 좋습니다. 그래픽 분석에서 Mean과 SpO2 (SaO2를 SpO2로 대체)를 기반으로 한 paCO2의 예측 공식은 완벽하며 완벽한 상관 계수를 제공합니다 (그림 2).
90 % 밀도 타원 외부에있는 행을 저장할 수 있습니까?
모든 도움을 주셔서 다시 한 번 감사드립니다! 마크
도 1 
도 2
Re :이게 진짜 영향인가요? 일치 쌍 - 이변 형 - 회귀 분석당신은 묻습니다, "... 진짜 효과가 있니?" 제 동료 인 마크 베일리는 현명한 조언을했습니다. 약간의 상호 보완적인 관점을 통해 경험적으로 확인 / 검증하는 것에 대한 그의 마지막 두 번째 문장을 쌓을 것입니다.
그 과정에 대한 당신의 지식은 당신에게 효과의 가능한 존재에 대해 알려주는 것은 무엇입니까? 내가 통계적 추론의 세계에 처음으로 도전하려고하는 점 중 하나는 p 값, t 값, F 비율 및 기타 추론 통계를 통해 현재 입증 된 경우 통계적 추론은 '물이 오르막 뛰기'와 비슷한 효과를 실제로는 증명하지 못하기 때문에 (그러나 나중에는 다른 이야기입니다) 인용문을 주목하십시오. 그럼 뭔가 어리 석다. 어쩌면 실험에 숨어있는 변수가있을 수 있습니다. 어쩌면 측정 시스템 편차가 있었을 것입니다. 어쩌면 (공백을 채우십시오).
물리학, 화학, 생물학 또는 사회 경제적 인 행동에 대한 지식이 그 효과가있을 것 같지 않거나 불가능하다고 말하면 ... 내 책에서 매일 p- 값과 형제를 능가합니다.
Re :이게 진짜 영향인가요? 일치 쌍 - 이변 형 - 회귀 분석나는 첫 번째 비교에 대해 확신 할 수 없다. paCO2 대 SaO2 , 음모는 일치하는 쌍 분석은 적당하지 않은, 알맞지 않은 . 왜? 이 분석은 유일한 차이점은 평균 수준에 있다고 가정합니다. 즉, 고정 된 차이가있을 수 있지만 비례 차이가있을 수는 없습니다. 플롯에는 수평 데이터 밴드가 표시되어야합니다. 대신 왼쪽 상단에서 오른쪽 하단으로 기울어 진 것을 볼 수 있습니다. 계산은 정확하지만 여기의 결과는 의미가 없습니다.
두 번째 비교는 평균 10 대 paCO2 . 이 경우는 일치하는 쌍 데이터 포인트가 수평 밴드로 나타나기 때문입니다. 차이에 대한 신뢰 구간과 양측 t- 검정은 모두 alpha = 0.05에서 유의미합니다. 예상 포인트는 평균 10 9 단위 낮습니다.
세 번째 비교는 초점을 바꿉니다. 지금이야 paCO2 대 SaO2 . 차이 분석 보고서 상단 만 볼 수 있습니다. 그것은 최고를 가지고있다. F 비율 ,> 500, 이는 아마도 alpha = 0.05에서 유의미 할 것이다. Parameter Estimates 보고서를 볼 수 없습니다. 이 두 변수는 다른 변수를 무시하고 선형 적으로 관련되어있는 것처럼 보입니다.
네 번째 비교는 paCO2 대 평균 10 및 SaO2 . 이 분석은 또한 다른 초점입니다. 당신이 비교하고 있습니까? 평균 10 에 paCO2 안 그래? 분석 결과에 따르면 다음과 같은 강력한 관계가 있음을 알 수 있습니다. paCO2 두 예측 자. 그만큼 평균 10 과 SaO2 그래도 의미에 영향을 미치기에는 충분히 상관 관계가 없습니다. 평균 10 0.9의 기울기를 갖는다 (모든 에러가 평균 10 ). SaO2 -0.3의 기울기를 가지며, 이는 paCO2 .
이 효과가 실제로 있습니까? (나는 당신이 SaO2 '효과'에 대해 질문 할 때 바이어스). 먼저 진단 결과를 사용하여 회귀 분석을 계속 수행하여 결과를 최대한 신뢰할 수있게합니다. 잔류 물을 전혀 조사하지 않았습니까? 매개 변수 견적에 대한 분산 인플레이션 계수를 조사 했습니까? 마지막으로, 경험적 모델은 경험적으로 확인 / 검증 / 검증되어야합니다. 원하는 수준으로 샘플을 만들 수 있습니까? 평균 10 과 SaO2 에 대한 모델 예측을 확인하는 paCO2 ?
