Ayuda con regresión mutivariable.Hola,
Estoy intentando hacer una regresión logística multivariable mirando la asociación independiente de variables para un evento adverso, sin embargo, el resultado para mi variable de interés es leer como inestable. Creo que esto se debe a que la variable en realidad tiene una sensibilidad del 100% para mi resultado (evento adverso) en el análisis univariado. Si este es el caso, ¿alguien tiene sugerencias sobre qué hacer?
¡Gracias!
Noelle
Re: Ayuda con regresión mutivariable.Olvidé decir que es posible que tenga un problema debido a eventos raros, es decir, niveles de respuesta que no se observan en algunos de sus niveles de predictores. Está relacionado con el problema de separación. El ajuste de Firth a la estimación ayuda, pero no siempre puede eliminar todos los problemas si el problema de evento raro es grave.
Re: Ayuda con regresión mutivariable.Solo revisando algunos puntos:
- Seleccione Ajustar modelo y cambió la personalidad de ajuste a Modelos lineales generalizados.
- Seleccionó Binomial para la distribución y la función de enlace Logit canónica predeterminada.
- Has seleccionado la opción de ajuste Firth.
Algunos pensamientos son:
- Creo que faltan los elementos de configuración debido a los errores que se informaron y al hecho de que algunas de sus estadísticas de LRT son cero. Además, en los casos en que la función de probabilidad relativa es demasiado plana, no se puede utilizar para el IC.
- Sí. Si elimina esos problemas (por ejemplo, eliminando algunos efectos del modelo), es posible que el IC faltante se deba al problema con la función de probabilidad.
- Puede probar los métodos de regresión generalizada si tiene JMP Pro.
También podría ser un problema con los datos o las suposiciones del modelo y el método de estimación que está utilizando. No puedo decir con seguridad en este punto.
Re: Ayuda con regresión mutivariable.Hola,
Me pregunto si alguien tiene alguna idea de esta pregunta. He utilizado GLM con la distribución binomial y la función de enlace logit y ya no tengo un modelo "inestable". El principal predictor en el que estoy interesado está asociado de forma independiente con mi variable de respuesta (Evento adverso versus Sin evento), sin embargo, ahora no se ha informado ningún IC. Tengo un total de 8 variables predictoras para solo 69 pacientes ... Cuando elimino algunas de las variables predictoras del modelo, aparecen los intervalos de confianza. Mis preguntas son ...
1. ¿No se informa inicialmente el CI porque hay demasiadas variables de predicción en el modelo?
2. ¿Sigue siendo este problema el hecho de tener una sensibilidad del 100% para el resultado (el informe indica "pruebas de ajuste perfecto para algunos puntos de datos detectados, y la matriz de Hesse sugiere una separación casi completa de los datos"? El ajuste y los resultados son de valor cuestionable, proceder con precaución ".
3. ¿Hay otro modelo más apropiado que debería estar usando?
Gracias de nuevo por toda su ayuda.
Re: Ayuda con regresión mutivariable.¡Gracias por esta respuesta!
Tengo algunas preguntas de seguimiento. Cuando se usa GLM con binomio, ¿es correcto que algunas de mis tablas 2x2 tengan celdas con valores <5?
Además, en este modelo, ¿solo informaría la estimación y la SE y no una OR (como lo haría con LR nominal)?
Una pregunta más: ¿tiene jmp una manera de reportar un RR si hay ceros en el 2x2? He visto que algunos programas agregarán 0.5 o 1 a cada celda.
Gracias de nuevo por tu tiempo
Noelle
Re: Ayuda con regresión mutivariable.Tienes una respuesta binaria (evento adverso presente o no). Tienes múltiples predictores en tu modelo. Sus estimaciones son inestables cuando utiliza la regresión logística nominal. En su lugar, podría intentar usar GLM con la distribución binomial y la función de enlace logit. Asegúrese de seleccionar la opción de ajuste Firth ya que esto le ayudará si tiene un problema por separado.
