변수에 대한 조정(연령, 체중, 성별, BMI 등)단방향 ANOVA를 실행 중이며 인구통계학적 변수(연령, 체중 등)를 기반으로 분석을 일치/조정하는 솔루션을 찾고 있습니다.
이에 대한 해결책이 있습니까?
최상의,
JD
Re: 변수 조정(나이, 체중, 성별, BMI 등)안녕
답을 찾으셨나요?
연령과 성별로 변수를 조정해야 하는데 SPSS와 R로 작업하고 있습니다.
방법을 공유해 주시겠습니까?
티엔엑스
응급실
Re: 변수 조정(나이, 체중, 성별, BMI 등)첨부된 사진이 없어서 레버리지 플롯에서 무엇을 얻고 있는지 모르겠습니다.
Re: 변수 조정(나이, 체중, 성별, BMI 등)안녕하세요,
이것이 레버리지 플롯에서 얻은 것입니다. 귀하가 언급한 것은 다음과 같습니다.
회색으로 표시됩니다. 어떤 생각?
Re: 변수 조정(나이, 체중, 성별, BMI 등)나는 최소 제곱 평균이 당신이 찾고 있는 것이라고 믿습니다. 그들은 Leverage Plots와 함께 있습니다. 그것들은 Actual by Predicted 플롯의 오른쪽에 있거나 빨간색 팝업 메뉴에서 요청해야 할 수도 있습니다.
Re: 변수 조정(나이, 체중, 성별, BMI 등)피팅 모델을 이용하여 연령 조정을 하고 있습니다.
조정된 결과의 평균과 표준을 얻을 수 있는지 알 수 있습니까? 설명하신 프로세스를 수행할 때 조정된 변수의 p 값을 볼 수 있지만 분포는 볼 수 없습니다. SPSS에서 이것이 출력 중 하나라는 것을 알고 있습니다.
감사해요Re: 변수 조정(나이, 체중, 성별, BMI 등)조정된 결과의 평균과 표준을 얻을 수 있는지 알 수 있습니까? 설명하신 프로세스를 수행할 때 조정된 변수의 p 값을 볼 수 있지만 분포는 볼 수 없습니다. SPSS에서 이것이 출력 중 하나라는 것을 알고 있습니다.Re: 변수 조정(나이, 체중, 성별, BMI 등)연속 변수가 불연속형(더 나은 이진법)으로 변환되는 경우 "Analyze > Fit Y by X"를 사용할 수 있다고 생각합니다. 예를 들어 나이는 60세 이하/60세 이상, 체중은 인구를 정상 체중과 비만으로 나누는 특정 숫자 등입니다. 어쨌든: Glucagon을 Y로 선택합니다.
Re: 변수 조정(나이, 체중, 성별, BMI 등)- 선택하다 분석하다 > 적합 모델 .
- 선택하다 유전자형 그리고 클릭 와이 .
- 선택하다 글루카곤 그리고 모든 공변량 .
- 당신은 기대합니까 상호 작용 효과 ?
- 그렇다면 클릭 매크로 그리고 선택 계승 대 차수 (2).
- 그렇지 않은 경우 클릭 추가하다 .
- 딸깍 하는 소리 달리다 .
Re: 변수 조정(나이, 체중, 성별, BMI 등)테드,
저는 3가지 하위 유형(1:1, 1:2, 2:2)이 있는 유전자형을 보고 글루카곤과의 관계를 관찰하고 있습니다.
내 유전자형은 명목형이고 내 글루카곤은 연속형입니다.
체중, 연령, 성별과 같은 몇 가지 다른 연속 변수(공변량)가 있습니다.
응답 변수로 글루카곤을 사용하고 요인으로 유전자형을 사용하여 ANCOVA를 실행하고 싶습니다. 내 공변량은 이전에 말했듯이입니다.
그것이 해결됩니까?
Re: 변수 조정(나이, 체중, 성별, BMI 등)연구의 목적과 대상 변수(엔드포인트)를 정의하는 것으로 시작하겠습니다.
Re: 변수 조정(나이, 체중, 성별, BMI 등)온라인 JMP 설명서: 선형 모델 피팅을 참조하십시오. 기울기가 같지 않은 공분산 분석 예는 214페이지를 참조하십시오. 귀하의 상황이 더 복잡하게 들리므로 귀하의 예와 동일하지 않습니다. 그러나 이렇게 하면 모델을 지정하는 방법과 출력 결과의 작은 부분에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다. 전체 결과는 JMP에 적합한 거의 모든 표준 최소 제곱 다중 회귀 모델에서 볼 수 있습니다.
귀하의 질문은 간단하게 기술할 수 있지만 분석은 그리 쉽지 않을 수 있습니다. 쉬웠다면 여기서 논의할 필요가 없었을 것입니다. 다음과 같이 고려해야 할 많은 문제가 있습니다. 데이터에 공선성이 있습니까? 데이터가 완전합니까, 아니면 "간격"이 있습니까? 시간과 관련된 효과가 있습니까? 효과가 고정되어 있습니까 아니면 무작위입니까? 상호 작용을 고려해야 합니까? 악마는 항상 세부 사항에 있습니다. 적절한 조언이 제공되는지 확인하려면 훨씬 더 많은 정보가 필요합니다. Kutner, Neter 등의 Applied Linear Statistical Models와 같은 선형 모델에 대한 텍스트를 참조할 수 있습니다. 알.
Re: 변수 조정(나이, 체중, 성별, BMI 등)단,
해당 프로세스의 결과가 있습니까? 아니면 단계별로? 함정에 관계없이 몇 가지 변수에 대해 조정된 간단한 분석을 수행하려고 합니다.
Re: 변수 조정(나이, 체중, 성별, BMI 등)연령, 체중 등은 일반적으로 공변량으로 간주됩니다. 따라서 일반적으로 Fit Y by X가 아닌 Fit Model을 사용하여 분석을 수행합니다. 가능한 다른 모든 인구 통계 변수와 함께 기본 예측 변수를 모델에 추가합니다. 이 포럼에서 논의하기에는 너무 길어질 수 있는 몇 가지 잠재적 함정이 있습니다. 선형 모델 텍스트를 보는 것이 좋습니다. JMP는 또한 다음 유형의 모델을 피팅하는 방법에 대한 수업을 제공합니다. https://support.sas.com/edu/schedules.html?ctry=us&crs=JANR
