JMP를 사용하여 조건부 로지스틱 회귀를 수행하는 방법은 무엇입니까?안녕하세요!
JMP에서 조건부 로지스틱 회귀를 수행하는 데 관심이 있지만 모델 선택 시나리오 유형. 아무도 조언 할 수 있습니까?
간단히 말해서, 여기 내가 하려는 일이 있습니다.
나는 각각 통제 그룹과 치료 그룹으로 나뉘는 세 가지 범주의 명목 그룹을 가지고 있습니다. 내 결과는 5개의 정렬되지 않은 범주로 나뉩니다. 각 그룹 내에서 대조군과 치료를 비교한 다음 치료가 그룹 간에 유사한 효과가 있는지 확인하는 데 관심이 있습니다. 내 표본 크기는 초기 그룹당 작으며(14-30) 전체 70명(35명 처리, 35명 대조군)과 같습니다.
다양한 유형의 로지스틱 회귀를 연구한 결과, 조건부 로지스틱 접근이 가장 좋은 것 같습니다. 일치하는 쌍도 경쟁자가 될 수 있지만 개인 그룹의 전반적인 특성만큼 반드시 일치하는 것은 아닙니다.
이와 같은 분석을 수행하는 방법에 대한 권장 사항이 있습니까?
기술(또는 대체 권장 사항)의 적절성과 JMP 플랫폼 사용 방법에 대한 논의에 모두 관심이 있습니다. JSL을 사용한 경험이 없습니다.
도와주셔서 정말 감사합니다!
제니퍼
Re: JMP를 사용하여 조건부 로지스틱 회귀를 수행하는 방법은 무엇입니까?친애하는 마크,
나는 해마다 성별을 바꿀 수있는 나무와 함께 일하고 있습니다. 그래서 실험의 나무는 수컷(M), 암컷(F), 또는 양가성(A)으로 시작했습니다. 치료 후 그 동일한 나무는 다음과 같이 끝났습니다. 남성(M), 여성(F), 비생식(N), 양가성(A) 또는 사망. 우리는 아직 이 종의 성이 정상적으로 어떻게 변하는지 이해하지 못하기 때문에 명목상 범주형 응답입니다. 그들은 사실 더 많은 정보를 가지고 있는 것으로 판명될 수 있습니다.
Re: JMP를 사용하여 조건부 로지스틱 회귀를 수행하는 방법은 무엇입니까?이해했다! 도와주셔서 감사합니다!
Re: JMP를 사용하여 조건부 로지스틱 회귀를 수행하는 방법은 무엇입니까?A, DEAD, F, M 및 N의 다섯 가지 명목 응답 수준의 의미는 무엇입니까?
Re: JMP를 사용하여 조건부 로지스틱 회귀를 수행하는 방법은 무엇입니까?유일한 권장 사항은 다음과 같습니다. 1) 현재 하고 있는 작업을 수행합니다. 범주형 변수의 일부 수준을 결합할 수 있습니까? 더 적은 수준은 모델의 더 적은 수의 매개변수를 의미합니다. 2) 몇 가지 질문에 대답하지 않고 살 수 있습니까? 예를 들어, 치료 효과가 각 그룹에 대해 동일한지 알아야 합니까? 그렇지 않은 경우 모델에서 상호 작용 항을 제거할 수 있으며 이는 아마도 엄청난 도움이 될 것입니다.
훌륭한 옵션은 아니지만 더 많은 데이터를 얻는 것이 옵션이 아니기 때문에 그것이 내가 보는 전부입니다.
Re: JMP를 사용하여 조건부 로지스틱 회귀를 수행하는 방법은 무엇입니까?나는 그것이 두려웠다! 나는 결합된 그룹에서 표본 크기를 늘릴 수 있는지 확인하기 위해 일부 범주를 압축하면서 놀아볼 것입니다.
나는 결합된 그룹에서 표본 크기를 강화할 수 있는지 보기 위해 일부 범주를 압축하면서 놀아볼 것입니다. 더 많은 데이터를 얻는 것 외에(슬프게도 이 시점에서 실제로 이 실험에 대한 옵션이 아님) 다른 권장 사항이 있습니까?
도와 주셔서 정말 감사합니다!
Re: JMP를 사용하여 조건부 로지스틱 회귀를 수행하는 방법은 무엇입니까?어 그래. 이것은 내가 두려워했던 것입니다. 데이터가 많지 않습니다. 단지 70개의 관찰. 적합한 결과를 얻으려면 다양한 조합을 통해 70개의 관측치를 적절하게 분포시켜야 합니다. 데이터 부족으로 인해 매개변수 추정치가 매우 신뢰할 수 없다는 JMP의 방식인 "불안정한" 메시지가 표시됩니다. 전체 수준에서 각 항에 대한 유의성을 고려할 만큼 충분하지만 각 모델 내에서(실제로 응답 변수의 각 수준에 대한 모델이 있음을 기억하십시오) 모수를 정확하게 추정하기 위한 데이터가 충분하지 않습니다.
Re: JMP를 사용하여 조건부 로지스틱 회귀를 수행하는 방법은 무엇입니까?친애하는 댄,
매우 감사합니다! 귀하의 지침은 명확했고 효과 가능성은 치료와 그룹화가 모두 유의했지만 둘의 상호 작용이 아닌 것으로 나타났습니다.
그러나 놀랍게도 매개변수 추정치를 보면 모두 P 값으로 ~.99를 갖습니다. 많은 매개변수 추정값이 모두 중요하지 않으면서도 모델에서 치료 및 그룹화의 전체 효과에 대한 유의성을 얻을 수 있는 방법은 무엇입니까?
(아래에 출력의 스크린샷을 포함했습니다.
그룹화 = sex_2015; Trt/대조군 = 치료; 결과 = 섹스_2016)
다시 한번 감사합니다!
제니퍼
Re: JMP를 사용하여 조건부 로지스틱 회귀를 수행하는 방법은 무엇입니까?이 접근 방식은 효과가 있지만 몇 가지 어려움이 있습니다. 다른 길을 제안하겠습니다.
3개의 모델(각 그룹당 하나씩)을 만든 다음 그룹 간에 치료 효과가 동일한지 파악하려고 하기보다 하나의 모델을 만드십시오.
Grouping, Trt/Control 및 Outcome의 세 가지 열이 있는 데이터 테이블이 표시됩니다. 모든 열은 명목상입니다.
Fit Model에서 Grouping, Trt/Control 및 Grouping*Trt/Control의 모델을 지정합니다. 결과는 Y입니다. 이것은 명목 로지스틱 회귀 모델을 제공합니다. 치료와 결과 사이에 연관성이 있는지 확인하려면 효과 가능성 비율 테스트 보고서의 Trt/Control 부분을 확인하십시오. 그룹화에 차이가 있는지 확인하려면 해당 보고서의 그룹화 행을 확인하십시오. 치료 효과는 그룹 간에 동일합니까? 그것은 상호 작용 용어에 의해 대답됩니다. 유의미한 상호작용은 치료 효과가 그룹 간에 다르다는 것을 말합니다. 다른 많은 좋은 것들을 볼 수 있지만 이것들은 당신이 묻는 질문에 대한 기본 사항입니다.
각 그룹에 대해 별도의 분석을 원하는 경우 결과를 Y로 사용하여 모델을 Trt/Control로만 지정하고 그룹화 변수를 BY 역할에 넣습니다. 치료 효과가 그룹 간에 동일한지 결정하는 것이 더 어렵습니다. 각 분석이 분리되어 손으로 분석하거나 내가 처음에 설명한 것과 같은 작업을 수행해야 하기 때문입니다.
