Aiuto richiesto ! - Regressione logistica multinominale in JMP (reporting RRR e correzione clustering)Saluti,
Sto cercando di eseguire una regressione logistica mutinominale (prevedendo un risultato con più di 2 categorie). Scelgo (ref) utilizzando l'ordinamento dei valori, quindi vado a (analizza> modello di adattamento), quindi specifico la variabile di risultato e le variabili di previsione. Mantengo l'opzione di regressione nominale predefinita e faccio clic su Esegui.
Le mie domande sono:
1- Come ottengo gli odds ratio (OR) oi relativi risk ratio (RRR)? Ho notato che l'odds ratio è un'opzione nella regressione logistica binaria usando il triangolo rosso ma non è disponibile qui. Leggo ancora pubblicazioni in cui riportano RRR in regressione multinominale ma non riesco a trovarlo in JMP
2- Come posso regolare il clustering nel mio modello? Ho un grande database con molti pazienti che provengono dallo stesso tipo di ospedale o struttura e voglio adattarlo al mio modello di regressione.
insieme alla risposta per favore fatemi sapere se ce n'è disponibile tutorial video.
Apprezzo qualsiasi aiuto. Grazie
Re: Serve aiuto! - Regressione logistica multinominale in JMP (reporting RRR e correzione clusteringGrazie per la risposta, non deve essere GEE. Va bene anche qualsiasi metodo in JMP che possa aiutare ad adattare il clustering nei miei modelli di regressione logistica. In SPSS, ad esempio, esiste GEE e anche l'opzione campioni complessi. Preferisco usare JMP solo se possibile. Sono più a mio agio con esso e di solito ha più del necessario poiché non sono uno statistico.Spero ancora che qualcuno possa indicarmi soultion in JMP se fattibile. Grazie
Re: Serve aiuto! - Regressione logistica multinominale in JMP (reporting RRR e correzione clustering- Non useresti mai le formule Lin[Y] per il tuo scopo. Inizieresti sempre con le formule Prob[Y]. Riassumi il raggruppamento di interesse in modo che la media rappresenti l'aspettativa (probabilità). Quindi calcoli le probabilità e infine il rapporto di probabilità. Questo calcolo viene eseguito manualmente, ma ottieni tutte le probabilità di cui hai bisogno da JMP, quindi ci sono solo altri due calcoli manuali.
- GEE sono un'ulteriore generalizzazione del GLM. Hai ragione sul fatto che JMP non fornisce modelli GEE, ma SAS lo fa. Per quanto riguarda la loro popolarità o vantaggio in questo tipo di studio, non posso dirlo. Non sono un esperto di GEE. Forse qualcun altro può commentare il loro vantaggio o l'adeguatezza dei tipi di modelli disponibili in JMP e JMP Pro.
Re: Serve aiuto! - Regressione logistica multinominale in JMP (reporting RRR e correzione clusteringGrazie per il tuo riposo. Ho ancora bisogno di alcuni dettagli per favore
1- Ho fatto quello che hai detto e in effetti ho ottenuto colonne Prob, una per ogni categoria della variabile risultato (sembra che questa sia la probabilità che si verifichi quel risultato), ho anche colonne Lin per ogni risultato (eccetto ref outcome) non sono sicuro di quanto Lin sia utile. Table> summery mi dà davvero la media, ma come faccio a calcolare la razione di probabilità da essa?. anche se lo capisco, mi sembra che questo guarderebbe tutti i predittori insieme. Nella regressione logistica binaria, JMP mi fornisce il rapporto di probabilità per ciascun predittore con il suo valore P e l'intervallo di confidenza. come posso ottenere questo nella regressione multinominale?
2- Vedo altre persone che lavorano su database uguali / simili utilizzando Equazioni di stima generiche (GEE) per adattarsi al clustering nei loro modelli di regressione. Correggimi se sbaglio, ma so che JMP non esegue GEE. l'aggiunta di variabili sospettate di raggruppamento (come il tipo di struttura o l'ospedale ..) al modello ha la stessa funzione/effetto di GEE qui? se sì, perché molti altri si preoccupano di GEE allora? c'è anche qualcos'altro che posso fare in JMP che ha una funzione simile a GEE nella correzione del clustering?
Sto usando è JMP Pro 13.2.0. Grazie ancora. Lo apprezzo molto !
Re: Serve aiuto! - Regressione logistica multinominale in JMP (reporting RRR e correzione clustering- I rapporti di probabilità e i rapporti di rischio relativo non sono disponibili direttamente ma è possibile calcolarli facilmente dai parametri del modello adattato. Fare clic sul triangolo rosso e selezionare Salva formule di probabilità. Ora hai una serie di nuove colonne di dati con le formule di cui hai bisogno per calcolare le quote dalle probabilità. Le formule Lin[Y] sono il predittore lineare per il logit (log odds). Le formule Prob[Y] sono la conversione del logit in probabilità. È ora possibile utilizzare il comando Tabella > Riepilogo per ottenere la probabilità (media) per i gruppi di interesse e quindi calcolare qualsiasi rapporto di probabilità desiderato.
- Puoi aggiungere le variabili di "raggruppamento" come covariate al predittore lineare proprio come hai fatto con le variabili predittore.
