マッチドペアと条件付きロジスティック回帰こんにちは、
2つのグループ間でリンパ節サイズの測定値を比較しようとしています。 1つのグループはアフリカ系アメリカ人女性（n = 55）で、年齢によって白人女性（n = 110）と1：2で対応しています。 各患者はまた、左右両方の対応するリンパ節測定を有する。 単純なt検定を実行することはできますが、条件付きロジスティック回帰が一致した患者間の比較を可能にするのに最善であると思います。 私は自分のデータをコード化して、3人のマッチした各グループ（1人のAAと2人の白人女性）に番号を付け、次に各患者の人種をAAまたはCのどちらかにコーディングします。フィットモデルのYの下のノードサイズさらに、同じ患者の左右の測定値をどのように制御できますか？
任意の助けは大歓迎です。
敬具
ラース
一致ペアと条件付きロジスティック回帰ああ、あなたは確かに正しいです。 最初の質問ではっきりしていないことをお詫び申し上げます。
- 私たちの主な仮説はAAとCの平均の間にあります。
- AAとCのレベルで左右の関係はないはずですが、患者固有のレベルであるべきです。 例えば、患者１の左右のリンパ節は大きさが似ている可能性が高い。
- AAの女性の数は限られていましたが、Cの可能性のある女性の数は圧倒的に多かったため、私たちは女性を1：2にしました。 そのため、統計的検出力を高めるために、1：2の比率で1：2の比率を採用しました。
それが物事を一掃することを願っています。
一致ペアと条件付きロジスティック回帰それはあなたが答えようとしている正確な研究問題によります：
- あなたの仮説は左右とどのように関係していますか？
- なぜ女性は1：2と合っているのですか？
- それは、リンパ節間の平均差、または2つのC対AAの平均です。各ペアの左右のC1 / C2比較により、1（全体平均）から4ペアの範囲で、どこでも簡単に実行できます。
データを分析する前にこれを明確に決定する必要があります。あるいは、データを詮索するリスクを冒す必要があります（データを見た後でテストを決定することは、仮説よりもあなたの仮説と一致する結果をもたらす可能性が最も高いテストを選ぶことにつながる）あなたの仮説の検証）
