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Aiuto con la regressione multipla

 

 

Modellazione statistica avanzataPer favore: aiuto con la regressione multipla

Ciao,

Vorrei chiedere come aggiustare un parametro nella regressione logistica: faccio ricerca medica e analizzo l'esito "infarto" con esito sì/no e se i parametri dell'infiammazione hanno un impatto sull'esito, ma devo aggiustare per età, poiché è un noto fattore di rischio per l'infarto. Domanda: dove devo inserire la regolazione per "età"?

Grazie!

Re: Aiuto con la regressione multipla

La risposta di Mark è molto buona: non avevo nemmeno pensato che il livello di soddisfazione potesse essere una variabile continua che va da 0 a 1 (non è una scala che ho visto spesso).Quindi, se è effettivamente continuo, è possibile eseguire modelli di regressione.Farei molta attenzione nell'interpretare i coefficienti in un modello del genere: la tentazione di descriverli come causali potrebbe essere errata.Ad esempio, un coefficiente può descrivere l'aumento della soddisfazione associata ad ogni anno di esperienza.Sarebbe forte la tentazione, se ciò fosse positivo, di interpretarlo come il modo in cui ogni anno di esperienza contribuisce alla soddisfazione lavorativa.Ma sarebbe naturale credere che le persone con più esperienza sarebbero più soddisfatte del proprio lavoro (una sorta di bias di sopravvivenza).Non è chiaro cosa significhi realmente trovare un'associazione significativa.Problemi simili si pongono per le altre variabili indipendenti.

Re: Aiuto con la regressione multipla

Se la tua risposta è realmente a due livelli (non soddisfatto, soddisfatto), utilizza a tipo di modellazione nominale e trattatela come una risposta categorica. Ciò cambierà la tua regressione lineare in regressione logistica.

Se la tua risposta è realmente continua (soddisfazione da 0 a 1), la regressione lineare avrà difficoltà. La regressione presuppone che la risposta sia illimitata e abbia un intervallo compreso tra infinito negativo e infinito positivo. È possibile utilizzare una trasformazione della risposta incorporata nella finestra di dialogo di avvio Adatta modello che dovrebbe porre rimedio alla disparità. La trasformazione Logit è Log(soddisfazione / (1-soddisfazione)). (Nota che la funzione è il logaritmo naturale).

Seleziona semplicemente la risposta nel ruolo Y, quindi fai clic sul triangolo rosso in basso al centro per Trasformazioni e seleziona Logit. Funziona così:

Questo esempio ha una risposta Y continua ma limitata tra 0 e 1 come la tua risposta. Il predittore X è distribuito normalmente. Ora imposta il lancio Fit Model I come indicato:

Sto usando un modello lineare del secondo ordine ma questo fatto non è importante. Questo approccio funziona con qualsiasi predittore lineare come il tuo modello. Fare clic su Esegui:

(Nota che per prima cosa ho modificato l'impostazione Enfasi su Rapporto minimo.)

Puoi vedere che questa trasformazione aiuta la regressione a gestire i limiti inferiore e superiore della soddisfazione.

Re: Aiuto con la regressione multipla

Parametrizzazione della funzione dell'indicatore

 

Termine	Stima	Errore standard	Rapporto t	Problema>|t|
Intercettare	0,6116566	0,001994	306,75	<,0001*
Std ultima_valutazione	0,0455447	0,00211	21,58	<,0001*
Numero standard_progetto	-0,047008	0,002134	-22,03	<,0001*
Tempo standard_spend_company	-0,022359	0,002022	-11,06	<,0001*
promozione_ultimi_5anni[1-0]	0,0553393	0,013707	4,04	<,0001*

 

Per favore aiutami a interpretarlo

Re: Aiuto con la regressione multipla

Non dovresti modellare la variabile di risposta come continua.È una variabile nominale con due livelli (0 e 1).Pertanto, è sufficiente modificarne il tipo in nominale e la piattaforma Stima modello eseguirà una regressione logistica.In generale, penso che troverete risultati qualitativi simili (per quanto riguarda quali variabili siano fattori significativi), anche se i risultati quantitativi saranno sicuramente diversi.

Re: Aiuto con la regressione multipla

La ringrazio per la risposta. La variabile di risposta è una variabile continua e ha un intervallo compreso tra 0,0 e 1,0 dove 0,0 significa non soddisfatto e 1,0 è soddisfatto.

Re: Aiuto con la regressione multipla

Hai visto Aiuto > Libri > Adattamento di modelli lineari ?

Re: Aiuto con la regressione multipla

Ci sono molti numeri qui e molte domande: molte di queste richiedono una comprensione di base di cosa sia un'analisi di regressione multipla e di come interpretare coefficienti, adattamento, ecc. Ma mi concentrerò su un grosso problema.I risultati indicano una serie di fattori significativi che influenzano la soddisfazione (anche se potrebbero essere correlati, quindi dovresti controllare la multicollinearità del VIF) e nel complesso un modello che è significativamente migliore di quello casuale (indicato dai numerosi valori p bassi).Ma l’adattamento complessivo (indicato dal quadrato R) è piuttosto scarso.Immagino che ciò sia dovuto al fatto che la tua variabile di risposta, Satisfaction_level, è codificata come continua.Poiché il suo valore medio è 0,61, sospetto che questa variabile sia realmente ordinale, qualcosa come valutare il tuo livello di soddisfazione su una scala da 0 a 4. Sebbene sia possibile interpretarlo su una scala continua (1 è migliore di 2, ecc.), ciò è alquanto pericoloso da fare (le "distanze" da 1 a 2 e da 2 a 3 non sono realmente "uguali" in alcun senso significativo ).Quindi, potresti prendere in considerazione l'idea di modellarlo modificando la variabile Y in ordinale.Vorrei anche verificare se le tue variabili indipendenti misurano davvero cose diverse, poiché cose come valutazioni del lavoro, promozioni, esperienza, ecc. sono spesso strettamente correlate tra loro.