奇数比率を計算するためのデータを準備する方法こんにちは、
私は2つのグループの患者についての大規模なゲノミクスデータベースを持っています（連続変数）。あるグループはある観察時点で合併症を発症した、このグループは集められた遺伝子退縮の4つの繰り返し測定値を持つ。対照群は、３つの時点しか収集されていない。ベースライン（0週目）でのいくつかの遺伝子の発現が転帰を予測するかどうかを知りたいのです。分析用にデータをどのように準備しますか、またどのモデルを選択しますか？サブグループごとにLSmeansを比較する必要がありますか？このデータでは、列に遺伝子、行に患者IDがあります。
再：どのように奇数比の計算のためのデータを準備するのですか？JMPでは、マルチレベルロジスティック回帰を実行できます
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Logistic-regression-with-multiple-outcome-variables/td-p/4901
しかし、私は2つのレベルから集計データから始めます（そして何が起こるか見てみましょう）。
1。合併症はい（ 早期と後期の合併症）
2。合併症
再：どのように奇数比の計算のためのデータを準備するのですか？私は3種類の役割変数、つまり治療の合併症があります。早期の合併症、2。晩期合併症と3。問題ありません。そのため、ロジスティック回帰はおそらくうまくいかないでしょう。治療の種類は両方のグループで同じです。誰かが病気の結果のバイオマーカー予測に部分最小二乗法を使ったことがありますか？再：どのように奇数比の計算のためのデータを準備するのですか？本学はJMP Genomicsを購読していませんが、この記事をありがとうございます。再：どのように奇数比の計算のためのデータを準備するのですか？こんにちは、
あなたが大規模なゲノミクスデータベースを持っているならば、私はあなたが遺伝子の10,000の、そしてそれ故に列の10,000のを持っているかもしれないと思います。 もしそうなら、あなたはJMP Genomicsを見てみるとよいでしょう。
https://www.jmp.com/en_us/software/jmp-genomics.html
また、同様のユースケースを見ることができます。マシューJ ウォンチェンコら。彼らは異なる治療グループと無増悪生存期間を調べました。下の紙にリンクしてください。
http://clincancerres.aacrjournals.org/content/early/2017/05/23/1078-0432.CCR-17-0172
これまでにJMP Genomicsを使用したことがない場合は、この短いビデオをご覧ください。
https://www.youtube.com/watch?v=DmaKz4NOURk
あなたがもっと知りたいのなら私に教えてください。
ベスト、
クリス・キルヒベルク
再：どのように奇数比の計算のためのデータを準備するのですか？ロジスティック回帰から始めることができます。データは、合併症および死亡の欄（1/0またはY / Nのいずれかとしてモデル化タイプを名目として設定）を有する患者の横断面、治療/対照群の指標（1/0としてコード）、ベースラインおよびその他の時点での遺伝子発現の列、および患者の人口統計など、利用可能なその他の変数。
その後、これらの列をモデル効果として使用して、名目上の転帰である合併症（および死亡）に名目ロジスティック回帰を当てはめることができます。ベースラインでの治療/管理*遺伝子発現などの相互作用を検討することをお勧めします。
ロジスティック回帰からのオッズ比に関するJMP文書
http://www.jmp.com/support/help/13/Odds_Ratios_Nominal_Responses_Only.shtml#65579
