Ayuda en la interpretación de Logistic Fit Y por XHola,
Ya observé este problema unas cuantas veces y necesito ayuda para interpretar mis datos correctamente:
Un resultado nominal (recibido un medicamento: milrinona) se compara con una variable continua por Fit Y por X (edad en años). Se genera un ajuste logístico X:
Me parece que con mayor edad la frecuencia de sujetos que reciben milrinona es mayor.
Todo lo contrario es cierto, si cambio las variables o uso age es una variable ordinal:
La gráfica en el modelo logístico debe mostrar la misma dirección que en el modelo ordinal (menos uso proporcional en edades más altas), la OR calculada en el modelo logístico también debe invertirse.
¿Puedo interpretar completamente erróneamente el modelo de ajuste logístico?
¿O cómo puedo darle la vuelta?
Con muchas gracias, Marc.
Re: Ayuda en la interpretación de Logistic Fit Y por XExcelente ! Gracias !
Re: Ayuda en la interpretación de Logistic Fit Y por XEl lado derecho de la trama logística indica las probabilidades marginales. La probanilidad de 0 se representa en la marca de verificación. La probabilidad de 1 es 1-Pr (0). La curva logística indica las probabilidades condicionales. La probabilidad de 0 es la curva. La probabilidad de 1 es 1-curva. Una curva con pendiente ascendente significa que la probabilidad de un resultado de 0 está aumentando.
JMP utiliza el orden natural. El primer nivel por lo tanto es 0 y el segundo nivel es 1. JMP siempre calcula las probabilidades de registro para el primer nivel frente al segundo nivel. Puede usar valores diferentes o aplicar la propiedad de columna Orden de valor para imponer el orden que desee.
Re: Ayuda en la interpretación de Logistic Fit Y por XGracias !
Pero, ¿el gráfico en el ajuste logístico no indica lo contrario (1 es arriba / 0 abajo)?
¿Cómo podría decirle a JMP que revierta el orden?
Muchas gracias !
Re: Ayuda en la interpretación de Logistic Fit Y por XMire detenidamente la salida de la regresión logística, que dice "Para las probabilidades de registro de 0/1". Por lo tanto, una curva con pendiente ascendente significa que las edades mayores se asocian con un 0 que es más probable. Cuando ejecute la regresión logística, puede decirle a JMP que invierta el orden 0/1, o simplemente asegúrese de mirar la letra pequeña antes de interpretar la salida.
