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Ayuda con regresión múltiple

 

 

Modelado estadístico avanzadoPor favor: Ayuda con regresión múltiple

Hola,

Me gustaría preguntar cómo ajustar un parámetro en la regresión logística: hago investigaciones médicas y analizo el resultado "ataque cardíaco" con un resultado de sí/no y si los parámetros de inflamación tienen impacto en el resultado, pero tengo que ajustarlo por edad. ya que es un factor de riesgo conocido de ataque cardíaco. Pregunta: ¿dónde debo ingresar el ajuste por "edad"?

¡Gracias!

Re: Ayuda con regresión múltiple

La respuesta de Mark es muy buena: ni siquiera había pensado que el nivel de satisfacción podría ser una variable continua que va de 0 a 1 (esa no es una escala que haya visto a menudo).Entonces, si es realmente continuo, entonces se pueden ejecutar modelos de regresión.Sería muy cuidadoso al interpretar los coeficientes en dicho modelo; la tentación de describirlos como causales puede ser incorrecta.Por ejemplo, un coeficiente puede describir el aumento de la satisfacción asociado con cada año de experiencia.Sería tentador, si esto es positivo, interpretarlo como cómo cada año de experiencia contribuye a la satisfacción laboral.Pero sería natural creer que las personas con más experiencia estarían más satisfechas con su trabajo (una especie de sesgo de supervivencia).No está claro qué significa realmente encontrar una asociación significativa.Surgen problemas similares para las otras variables independientes.

Re: Ayuda con regresión múltiple

Si su respuesta es realmente de dos niveles (no satisfecho, satisfecho), entonces utilice un tipo de modelado nominal y trátelo como una respuesta categórica. Esto cambiará su regresión lineal a regresión logística.

Si su respuesta es realmente continua (satisfacción de 0 a 1), entonces la regresión lineal tendrá dificultades. La regresión supone que la respuesta es ilimitada y tiene un rango de infinito negativo a infinito positivo. Puede utilizar una transformación de la respuesta integrada en el cuadro de diálogo de inicio Ajustar modelo que debería remediar la disparidad. La transformación Logit es Log(satisfacción/(1-satisfacción)). (Tenga en cuenta que la función es el logaritmo natural).

Simplemente seleccione la respuesta en el rol Y y luego haga clic en el triángulo rojo cerca de la parte inferior central para Transformaciones y seleccione Logit. Funciona así:

Este ejemplo tiene una respuesta Y que es continua pero limitada entre 0 y 1 como su respuesta. El predictor X tiene una distribución normal. Ahora configure el lanzamiento de Fit Model I según las instrucciones:

Estoy usando un modelo lineal de segundo orden pero ese hecho no es importante. Este enfoque funciona con cualquier predictor lineal como su modelo. Haga clic en Ejecutar:

(Tenga en cuenta que primero cambié la configuración de Énfasis a Informe mínimo).

Puede ver que esta transformación ayuda a la regresión a lidiar con los límites superior e inferior de satisfacción.

Re: Ayuda con regresión múltiple

Parametrización de la función del indicador

 

Término	Estimar	Error estándar	relación t	Problema>|t|
Interceptar	0,6116566	0,001994	306,75	<,0001*
Última evaluación estándar	0,0455447	0,00211	21,58	<,0001*
Número estándar_proyecto	-0,047008	0,002134	-22,03	<,0001*
Tiempo estándar_gasto_empresa	-0,022359	0,002022	-11,06	<,0001*
promoción_últimos_5 años[1-0]	0,0553393	0,013707	4,04	<,0001*

 

Por favor ayúdame a interpretar esto

Re: Ayuda con regresión múltiple

No deberías modelar la variable de respuesta como continua.Es una variable nominal con dos niveles (0 y 1).Como tal, simplemente cambie su tipo a nominal y la plataforma Fit Model realizará una regresión logística.En general, creo que encontrará resultados cualitativos similares (en cuanto a qué variables son factores significativos), aunque los resultados cuantitativos ciertamente diferirán.

Re: Ayuda con regresión múltiple

Gracias por su respuesta. La variable de respuesta es una variable continua y tiene un rango entre 0,0 - 1,0 donde 0,0 es insatisfecho y 1,0 está satisfecho.

Re: Ayuda con regresión múltiple

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Re: Ayuda con regresión múltiple

Tiene muchos números aquí y muchas preguntas; muchas de ellas requieren una comprensión básica de qué es un análisis de regresión múltiple y cómo interpretar coeficientes, ajuste, etc. Pero me centraré en un gran tema.Sus resultados indican una serie de factores importantes que influyen en la satisfacción (aunque podrían estar relacionados, por lo que debe verificar la multicolinealidad del VIF) y, en general, un modelo que es significativamente mejor que el aleatorio (indicado por los muchos valores de p bajos).Pero el ajuste general (indicado por el cuadrado R) es bastante pobre.Supongo que esto se debe a que su variable de respuesta, nivel_satisfacción, está codificada como continua.Dado que su valor medio es 0,61, sospecho que esta variable es realmente ordinal, algo así como calificar su nivel de satisfacción en una escala de 0 a 4. Si bien es posible interpretar esto en una escala continua (siendo 1 mejor que 2, etc.), es algo peligroso hacerlo (las "distancias" de 1 a 2 y de 2 a 3 no son realmente "iguales" en ningún sentido significativo). ).Por lo tanto, es posible que desees considerar modelar esto cambiando la variable Y a ordinal.También verificaría si sus variables independientes realmente miden cosas diferentes, ya que cosas como evaluaciones de trabajo, promociones, experiencia, etc. a menudo están estrechamente relacionadas entre sí.