Adeguamento per variabile (età, peso, sesso, BMI, ecc.)Sto eseguendo un'ANOVA unidirezionale e sto cercando una soluzione per abbinare/regolare l'analisi in base alle mie variabili demografiche (età, peso, ecc.).
Qualche soluzione a questo?
Migliore,
JD
Re: Regolazione per variabile (età, peso, sesso, BMI, ecc.)Ciao
Hai trovato la tua risposta?
Ho bisogno di aggiustare una variabile con età e sesso, sto lavorando con SPSS e R.
Condivideresti per favore il tuo metodo?
Tnx
E.R.
Re: Regolazione per variabile (età, peso, sesso, BMI, ecc.)Non c'è un'immagine allegata, quindi non so cosa stai ottenendo dalla trama della leva.
Re: Regolazione per variabile (età, peso, sesso, BMI, ecc.)Ciao,
Questo è ciò che ottengo dal diagramma della leva - quello a cui penso tu ti riferisca
in grigio. Qualche idea?
Re: Regolazione per variabile (età, peso, sesso, BMI, ecc.)Credo che i minimi quadrati siano quello che stai cercando. Sono con i complotti di leva. Sarebbero a destra della trama Actual by Predicted o potresti aver bisogno di richiederli dal menu a comparsa rosso.
Re: Regolazione per variabile (età, peso, sesso, BMI, ecc.)Sto facendo una regolazione dell'età usando il modello di raccordo.
per caso sapresti se posso ottenere i mezzi e lo std dei risultati aggiustati? Quando eseguo il processo che hai descritto, posso vedere il valore p delle variabili aggiustate, ma non vedo la loro distribuzione. So che in SPSS questo è uno degli output.
GrazieRe: Regolazione per variabile (età, peso, sesso, BMI, ecc.)per caso sapresti se posso ottenere i mezzi e lo std dei risultati aggiustati? Quando eseguo il processo che hai descritto, posso vedere il valore p delle variabili aggiustate, ma non vedo la loro distribuzione. So che in SPSS questo è uno degli output.Re: Regolazione per variabile (età, peso, sesso, BMI, ecc.)Penso che sia possibile usare "Analyze> Fit Y by X", se le variabili continue da trasformare in discrete (meglio binarie). Ad esempio, per l'età prendi meno/più di 60 anni, per il peso un certo numero che divide la popolazione in peso normale e obeso, ecc. Comunque: seleziona Glucagone come Y.
Re: Regolazione per variabile (età, peso, sesso, BMI, ecc.)- Selezionare Analizzare > Modello in forma .
- Selezionare Genotipo e fare clic Y .
- Selezionare Glucagone e tutto il covariate .
- Ti aspetti effetti di interazione ?
- In tal caso, fare clic Macro e seleziona Fattoriale a Grado (2).
- In caso contrario, fare clic Aggiungere .
- Clic Correre .
Re: Regolazione per variabile (età, peso, sesso, BMI, ecc.)Ted,
Sto guardando un genotipo che ha 3 sottotipi (1:1, 1:2, 2:2) e sto osservando la loro relazione con il glucagone.
Il mio genotipo è nominale e il mio glucagone è continuo.
Ho diverse altre variabili continue (covariate) come: peso corporeo, età e sesso.
Voglio eseguire un ANCOVA con il glucagone come variabile di risposta e il mio genotipo come fattore. Le mie covariate sono come ho detto prima.
Questo lo chiarisce?
Re: Regolazione per variabile (età, peso, sesso, BMI, ecc.)Inizierei definendo l'obiettivo dello studio e la variabile target (endpoint).
Re: Regolazione per variabile (età, peso, sesso, BMI, ecc.)Consulta il manuale JMP online: Fitting Linear Models. Guarda a pagina 214 per l'analisi della covarianza con l'esempio di pendenze disuguali. Questo non è lo stesso del tuo esempio, poiché la tua situazione sembra più complessa. Ma questo ti darà un'idea di come specificare il modello e di come potrebbe apparire una piccola parte dell'output. L'output completo può essere visualizzato in quasi tutti i modelli di regressione multipla standard dei minimi quadrati che si adattano a JMP.
Sebbene la tua domanda possa essere formulata semplicemente, l'analisi potrebbe non essere così facile. Se fosse facile, non ci sarebbe bisogno della discussione qui. Ci sono molti problemi da considerare come: C'è collinearità nei dati? I dati sono completi o ci sono "lacune"? Ci sono effetti legati al tempo? Gli effetti sono fissi o casuali? Dovrebbero essere considerate le interazioni? Il diavolo è sempre nei dettagli. Sarebbero necessarie molte più informazioni per essere certi che venga fornito un consiglio adeguato. Potresti fare riferimento a un testo su modelli lineari come Applied Linear Statistical Models di Kutner, Neter, et. al.
Re: Regolazione per variabile (età, peso, sesso, BMI, ecc.)Dan,
Per caso hai un output di quel processo? O un passo dopo l'altro? Indipendentemente dalle insidie, solo cercando di fare una semplice analisi adattata per alcune variabili.
Re: Regolazione per variabile (età, peso, sesso, BMI, ecc.)L'età, il peso, ecc. sono generalmente considerati covariate. Quindi di solito condurrai l'analisi usando Fit Model invece di Fit Y by X. Aggiungeresti la tua variabile predittiva principale insieme a tutte le altre possibili variabili demografiche nel modello. Ci sono alcune potenziali insidie che sarebbe troppo lungo da discutere in questo forum. Consiglierei di guardare un testo di modelli lineari. JMP offre anche lezioni sull'adattamento di questi tipi di modelli: https://support.sas.com/edu/schedules.html?ctry=us&crs=JANR
