Guida all'interpretazione di Logistic Fit Y di XCiao,
Ho già riscontrato questo problema alcune volte e ho gentilmente bisogno di aiuto per interpretare correttamente i miei dati:
Un risultato nominale (ricevuto un farmaco: milrinone) viene confrontato con una variabile continua di Fit Y per X (età in anni). Viene generato un adattamento logistico X:
Mi sembra che con l'età più alta la frequenza dei soggetti che ricevono milrinone sia maggiore.
È vero il contrario, se giro le variabili o uso l'età è una variabile ordinale:
Il grafico nel modello logistico dovrebbe mostrare la stessa direzione del modello ordinale (uso meno proporzionale in età più avanzata), anche l'OR calcolato nel modello logistico dovrebbe essere invertito ?
Posso interpretare erroneamente il modello di adattamento logistico?
O come posso girarlo?
Con molte grazie, Marc
Re: Guida all'interpretazione di Logistic Fit Y di XGrande ! Grazie !
Re: Guida all'interpretazione di Logistic Fit Y di XIl lato destro del grafico logistico indica le probabilità marginali. La probabilità di 0 viene tracciata in corrispondenza del segno di spunta. La probabilità di 1 è 1-Pr(0).La curva logistica indica le probabilità condizionali. La probabilità di 0 è la curva. La probabilità di 1 è 1-Curva. Una curva inclinata verso l'alto significa che la probabilità di 0 risultato è in aumento.
JMP utilizza l'ordinamento naturale. Il primo livello quindi è 0 e il secondo livello è 1. JMP calcola sempre le quote log per il primo livello rispetto al secondo livello. È possibile utilizzare valori diversi o applicare la proprietà della colonna Value Ordering per imporre l'ordine desiderato.
Re: Guida all'interpretazione di Logistic Fit Y di XGrazie !
Ma il grafico sull'adattamento logistico non indica il contrario (1 è su / 0 giù)?
Come posso dire a JMP di invertire l'ordine?
Grazie molto !
Re: Guida all'interpretazione di Logistic Fit Y di XOsserva attentamente l'output della regressione logistica: dice "For log odds of 0/1".Quindi, una curva inclinata verso l'alto significa che le età più anziane sono associate a uno 0 più probabile.Quando esegui la regressione logistica, puoi dire a JMP di invertire l'ordine 0/1 o semplicemente assicurarti di guardare i caratteri piccoli prima di interpretare l'output.
