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Hilfe benötigt ! - Multinominale logistische Regression in JMP (Reporting RRR und Clustering-Korrektur)

Grüße,
Ich versuche, eine mutinominale logistische Regression durchzuführen (die ein Ergebnis mit mehr als 2 Kategorien vorhersagt). Ich wähle (ref) mithilfe der Wertereihenfolge aus, gehe dann zu (analyze > fit model) und gebe dann die Ergebnisvariable und die Vorhersagevariablen an. Ich behalte die standardmäßige nominelle Regressionsoption bei und klicke auf „Ausführen“.

Meine Fragen sind:

1- Wie erhalte ich Quotenverhältnisse (OR) oder relative Risikoverhältnisse (RRR)? Mir ist aufgefallen, dass das Quotenverhältnis eine Option bei der binären logistischen Regression mit dem roten Dreieck ist, aber hier nicht verfügbar ist. Ich lese immer noch Veröffentlichungen, in denen RRR in multinominaler Regression angegeben wird, aber ich kann sie nicht in JMP finden
2- Wie passe ich das Clustering in meinem Modell an? Ich habe eine große Datenbank mit vielen Patienten, die aus demselben Krankenhaus- oder Einrichtungstyp stammen, und ich möchte dies in meinem Regressionsmodell anpassen.
Lassen Sie mich zusammen mit der Antwort bitte wissen, ob es welche gibt verfügbar Videoanleitung.
Ich freue mich über jede Hilfe. Danke

Re: Hilfe benötigt! - Multinominale logistische Regression in JMP (Reporting RRR und Clustering Correctio

Danke für deine Antwort, es muss nicht GEE sein. Jede Methode in JMP, die bei der Anpassung an das Clustering in meinen logistischen Regressionsmodellen helfen kann, ist ebenfalls in Ordnung. In SPSS gibt es zum Beispiel GEE und auch die Option für komplexe Stichproben. Ich ziehe es vor, nur JMP zu verwenden, wenn möglich. Ich fühle mich damit wohler und es hat normalerweise mehr als ich brauche, da ich kein Statistiker bin.Ich hoffe immer noch, dass mich jemand auf soultion in JMP hinweisen könnte, wenn dies machbar ist. Danke

Re: Hilfe benötigt! - Multinominale logistische Regression in JMP (Reporting RRR und Clustering Correctio

1. Sie würden niemals die Lin[Y]-Formeln für Ihren Zweck verwenden. Sie würden immer mit den Formeln Prob[Y] beginnen. Sie fassen über die Gruppierung von Interesse zusammen, sodass der Mittelwert die Erwartung (Wahrscheinlichkeit) darstellt. Dann berechnen Sie die Quoten und schließlich das Quotenverhältnis. Diese Berechnung wird manuell durchgeführt, aber Sie erhalten alle benötigten Wahrscheinlichkeiten von JMP, sodass nur zwei weitere manuelle Berechnungen erforderlich sind.
2. GEE sind eine weitere Verallgemeinerung des GLM. Sie haben Recht, dass JMP keine GEE-Modelle bereitstellt, SAS jedoch. Über ihre Popularität oder ihren Vorteil bei dieser Art von Studium kann ich nichts sagen. Ich bin kein GEE-Experte. Vielleicht kann jemand anderes etwas über ihren Vorteil oder die Angemessenheit der in JMP und JMP Pro verfügbaren Modelltypen sagen.

Re: Hilfe benötigt! - Multinominale logistische Regression in JMP (Reporting RRR und Clustering Correctio

Danke für deine Ruhe. Ich brauche noch ein paar Details, bitte

1- Ich habe getan, was Sie gesagt haben, und tatsächlich habe ich Prob-Spalten erhalten, eine für jede Kategorie der Ergebnisvariablen (es scheint, dass dies die Wahrscheinlichkeit ist, dass dieses Ergebnis eintritt), ich habe auch Lin-Spalten für jedes Ergebnis (außer ref-Ergebnis) nicht sicher, wie Lin hilfreich ist. Tabelle> Summery gibt mir zwar den Mittelwert, aber wie berechne ich daraus das Quotenverhältnis? Selbst wenn ich es verstehe, scheint es mir, dass dies alle Prädiktoren zusammen betrachten würde. Bei der binären logistischen Regression gibt mir JMP das Quotenverhältnis für jeden Prädiktor mit dem P-Wert und dem Konfidenzintervall. Wie bekomme ich das in der multinominalen Regression?

2- Ich sehe andere Leute, die an gleichen/ähnlichen Datenbanken arbeiten und dabei Generlized Estimating Equations (GEE) verwenden, um die Clusterbildung in ihren Regressionsmodellen anzupassen. Bitte korrigieren Sie mich, wenn ich falsch liege, aber ich weiß, dass JMP GEE nicht ausführt. Hat das Hinzufügen von Variablen, bei denen der Verdacht auf Clustering besteht (wie Einrichtungstyp oder Krankenhaus ...), zum Modell die gleiche Funktion / Wirkung von GEE hier? Wenn ja, warum beschäftigen sich dann viele andere mit GEE? Gibt es noch etwas, das ich in JMP tun kann, das eine ähnliche Funktion wie GEE bei der Clustering-Korrektur hat?

Ich verwende JMP Pro 13.2.0. Danke noch einmal. Ich schätze es wirklich!

Re: Hilfe benötigt! - Multinominale logistische Regression in JMP (Reporting RRR und Clustering Correctio

1. Die Quotenverhältnisse und relativen Risikoverhältnisse sind nicht direkt verfügbar, aber Sie können sie leicht aus den angepassten Modellparametern berechnen. Klicken Sie auf das rote Dreieck und wählen Sie Wahrscheinlichkeitsformeln speichern aus. Jetzt haben Sie eine Reihe neuer Datenspalten mit den Formeln, die Sie benötigen, um die Quoten aus den Wahrscheinlichkeiten zu berechnen. Die Lin[Y]-Formeln sind der lineare Prädiktor für den Logit (Log Odds). Die Prob[Y]-Formeln sind die Umwandlung des Logits zurück in die Wahrscheinlichkeit. Sie können jetzt den Befehl „Tabelle“ > „Zusammenfassung“ verwenden, um die (mittlere) Wahrscheinlichkeit für Interessengruppen zu erhalten, und dann jedes gewünschte Quotenverhältnis berechnen.
2. Sie können die 'Clustering'-Variablen als Kovariaten zum linearen Prädiktor hinzufügen, genau wie Sie es mit den Prädiktorvariablen getan haben.