Übereinstimmende Paare und bedingte logistische RegressionHallo,
Ich versuche, Messungen der Lymphknotengröße zwischen zwei Gruppen zu vergleichen. Eine Gruppe sind afroamerikanische Frauen (n = 55), die 1: 2 mit kaukasischen Frauen (n = 110) nach Alter abgeglichen wurden. Jeder Patient hat auch eine entsprechende Lymphknotenmessung mit links und rechts. Obwohl ein einfacher T-Test durchgeführt werden könnte, halte ich eine bedingte logistische Regression für das Beste, um einen Vergleich zwischen übereinstimmenden Patienten zu ermöglichen. Ich habe meine Daten so codiert, dass jede übereinstimmende Gruppe von 3 (1 AA und 2 kaukasische Frauen) eine Nummer hat, und dann ist die Rasse jeder Patientin entweder mit AA oder C codiert. Sollte ich sowohl die Gruppennummer als auch die Rasse in die Modelleffekte und dann die Lymphe einbeziehen Knotengröße unter dem Y im Anpassungsmodell? Wie kann ich außerdem die linke und rechte Messung am gleichen Patienten steuern?
Jede Hilfe wird sehr geschätzt.
Mit freundlichen Grüßen,
Lars
Betreff: Matched Pair und bedingte logistische RegressionAh, du hast sicherlich recht. Ich entschuldige mich für die Unklarheit bei meiner ersten Anfrage.
- Unsere primäre Hypothese liegt zwischen dem Durchschnitt von AA und C.
- Es sollte keine Beziehung zwischen links und rechts auf einer AA vs C Ebene geben, aber es sollte auf der patientenspezifischen Ebene geben. Beispielsweise haben die linken und rechten Lymphknoten von Patient 1 wahrscheinlich eine ähnliche Größe.
- Wir haben die Frauen 1: 2 verglichen, weil es nur eine begrenzte Anzahl AA-Frauen gab, aber eine überwältigende Anzahl potenzieller C-Frauen. Um die statistische Leistung zu erhöhen, haben wir ein Verhältnis von 1: 2 von nur 1: 1 angewendet.
Ich hoffe das klärt die Dinge auf.
Betreff: Matched Pair und bedingte logistische RegressionDies hängt von der genauen Forschungsfrage ab, die Sie beantworten möchten:
- Wie verhält sich Ihre Hypothese zu links und rechts?
- Warum stehen die Frauen 1: 2?
- Ist es der durchschnittliche Unterschied zwischen Lymphknoten oder der Durchschnitt der beiden C gegen die AA. Durch Links / Rechts-C1 / C2-Vergleiche für jedes Paar können Sie problemlos 1 (Gesamtdurchschnitt) bis 4 Paare durchführen.
Sie müssen dies eindeutig entscheiden, bevor Sie versuchen, die Daten zu analysieren, oder Sie laufen Gefahr, Daten zu beschnüffeln (wenn Sie den Test nach dem Betrachten der Daten entscheiden, kann dies dazu führen, dass Sie einen Test auswählen, der mit größter Wahrscheinlichkeit ein Ergebnis liefert, das mit Ihrer Hypothese übereinstimmt, anstatt zu sein ein Test Ihrer Hypothese).
