複数の予測変数のオッズ比を計算する私のデータは 2 つの予測因子で構成されており、1 つは 3 つの応答 (曝露時間) を、もう 1 つは 2 つの応答 (性別.
ログ reg を問題なく実行でき、2 つの変数を交差させましたが、OR を解釈する方法がわかりません。
私が知りたいのは: または早期暴露の女性の場合. どうすればそれを取得できますか? それはすでに表に載っていますか、それとも女性の OR に早期暴露の OR を掛ける必要がありますか?
そして、それがすでにテーブルにある場合、どうすれば早期に暴露されたオスを獲得できますか?
私は顧問と話しましたが、彼は公称が進むべき道であると主張しているので、それが私がしたことです
Re: 複数の予測変数のオッズ比を計算するまあ、
ええと、それらのリンクをどうもありがとう、それらはまさに私が必要としているものです!
Re: 複数の予測変数のオッズ比を計算するおっしゃる通りです。JMP は相互作用のオッズ比を提供していないようです。さらに、それらを計算するのはやや複雑に思えますが、実行できます。詳細を提供するために次のことがわかりました。
http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/seminars/interaction_sem/interaction_sem.htm
また、初期のスライドイン
http://www.cantab.net/users/filimon/cursoFCDEF/will/logistic_interact.pdf
何をすべきかを示しているように見えます。
Re: 複数の予測変数のオッズ比を計算するしかし、私はすでにそれをやったと思いますか？ 3 つのモデル効果があります: 性別、露出ステータス、および性別 * 露出ステータスですが、その OR は得られません。 パラメータの推定値と効果の尤度比は得られますが、それを計算できるかもしれないと思ったのはそのためです。 それは、特定の OR の一部である可能性もありますが、私にはわかりません。
これは OR の出力ですが、変更されていない女性に対する後期去勢手術はどこにありますか?
| レベル1 | /レベル2 | オッズ比 | 問題>チスク | 95% 低下 | 上位 95% |
| 後期去勢 | 早期去勢 | 2.8559149 | 0.1924 | 0.5895623 | 13.834415 |
| 変更なし | 早期去勢 | 1.2280227 | 0.7489 | 0.3490645 | 4.3202328 |
| 変更なし | 後期去勢 | 0.4299927 | 0.1203 | 0.1482636 | 1.2470607 |
| 早期去勢 | 後期去勢 | 0.3501505 | 0.1924 | 0.0722835 | 1.6961735 |
| 早期去勢 | 変更なし | 0.8143172 | 0.7489 | 0.231469 | 2.8648004 |
| 後期去勢 | 変更なし | 2.3256207 | 0.1203 | 0.8018856 | 6.744742 |
| | | | | | |
| 性別のオッズ比 | | | | | |
| レベル1 | /レベル2 | オッズ比 | 問題>チスク | 95% 低下 | 上位 95% |
| 男 | 女性 | 1.1581507 | 0.789 | 0.3950657 | 3.3951648 |
| 女性 | 男 | 0.8634455 | 0.789 | 0.2945365 | 2.5312246 |
Re: 複数の予測変数のオッズ比を計算する私は間違っているかもしれませんが、時間と性別の間のクロスを予測因子として含める必要があるようです.それはあなたが探している独自のオッズ比を持っています。2 つの予測子のオッズ比だけからそれを導き出せる可能性は十分にありますが (私はそれを疑っていますが)、私はそれを行う方法を知るほど頭がよくありません。
