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Coppie abbinate e regressione logistica condizionale

Ciao,

 

Sto cercando di confrontare le misure delle dimensioni dei linfonodi tra due gruppi.  Un gruppo è donne afro-americane (n = 55) che sono state abbinate 1: 2 con donne caucasiche (n = 110) per età.  Ogni paziente ha anche una corrispondente misurazione dei linfonodi sia a sinistra che a destra.  Sebbene possa essere eseguito un semplice test t, credo che una regressione logistica condizionale sarebbe la migliore per consentire il confronto tra pazienti abbinati.  Ho i miei dati codificati in modo tale che ciascun gruppo abbinato di 3 (1 donna AA e 2 donne caucasiche) abbia un numero e quindi la razza di ciascun paziente sia codificata AA o C. Devo includere sia il numero di gruppo che la razza negli effetti del modello e poi linfa dimensione del nodo sotto la Y nel modello di vestibilità? Inoltre, come posso controllare le misure sinistra e destra sullo stesso paziente?

 

Qualsiasi aiuto è molto apprezzato.

 

Cordiali saluti,

Lars

Ri: coppie abbinate e regressione logistica condizionale

Ah, hai certamente ragione.  Mi scuso per non essere stato chiaro nella mia domanda iniziale.

 

• La nostra ipotesi primaria è tra la media di AA e C.  
• Non dovrebbe esserci alcuna relazione tra sinistra e destra su un livello AA vs C, ma dovrebbe esserci al livello specifico del paziente.  Ad esempio, i linfonodi sinistro e destro del paziente 1 sono probabilmente di dimensioni simili.  
• Abbiamo abbinato le donne 1: 2 perché c'erano solo un numero limitato di donne AA ma un numero schiacciante di potenziali donne C.  Quindi per aumentare il potere statistico abbiamo fatto un rapporto 1: 2 di 1: 1.

Spero che chiarisca le cose.

Ri: coppie abbinate e regressione logistica condizionale

Dipende dalla domanda di ricerca esatta a cui stai cercando di rispondere:

• In che modo le tue ipotesi si riferiscono a sinistra e a destra?
• Perché le donne sono abbinate 1: 2?
• È la differenza media tra i linfonodi o la media dei due C rispetto all'AA. Si potrebbe tranquillamente portare ovunque da 1 (media complessiva) a 4 coppie saggi di confronto C1 / C2 sinistra / destra per ogni coppia.

Devi decidere chiaramente questo prima di provare ad analizzare i dati o correre il rischio di snooping dei dati (decidere il test dopo aver esaminato i dati può portare a scegliere un test che è più probabile che dia un risultato coerente con la tua ipotesi piuttosto che essere una prova della tua ipotesi).