ロジスティック回帰の結果の質問: 大きな OR、小さな Chisq、CI なしこんにちは、
ロジスティック回帰からのデータの解釈に問題があります。 症例対照研究において、さまざまな薬物が転帰に関連しているかどうかを判断しようとしています。 2 つの共変量 (年齢と発症部位) を制御したいので、ロジスティック回帰を使用します。 1 つの薬物について、名目上のロジスティックは、巨大な OR、小さな Chisq を吐き出し、CI はありません (写真を参照)。各共変量でモデルを個別に実行すると、この問題は発生しません。
ここで何がうまくいかなかったのか、誰にもわかりませんか？ 私が分析した他の薬物では、同じ問題はありませんでした。
ありがとう、
ダン
Re: ロジスティック回帰の結果 質問: 大きな OR、小さな Chisq、CI なし方向性を示すことはできますが、それだけです。 これで確率の式ができました。 一般に、オッズは単純に Pr( 結果 ) / Pr( 結果ではない ) です。 オッズ比は、オッズ (条件 A の場合) / オッズ (条件 B の場合) です。 選択するヘルプ> JMPヘルプ、次に「オッズ比」を検索します。 上位の結果の 1 つがロジスティック回帰モデル>統計の詳細>オッズ比詳細については。
これらの結果の信頼区間や p 値についてはお答えできません。 次のようなロジスティック回帰リファレンスを参照する必要があります。
- アグレスティ、アラン (2013)カテゴリーデータ分析、第 3 版、John Wiley & Sons。
- ホスマー、デビッド W.、 スタンリー・レメショー、ロドニー・X・スターディバント (2013)応用ロジスティック回帰、第 3 版、John Wiley & Sons。
または他のソース。
Re: ロジスティック回帰の結果 質問: 大きな OR、小さな Chisq、CI なしありがとう、マーク！ モデルを予測式 ([列の保存] > [予測式]) として保存することはできましたが、オッズと OR を計算するためにここからどこに移動すればよいかわかりませんでした。 この手順を明確にしていただけますか?
最終的には、CI と OR の p 値も計算する必要があります。 分析のこの部分で実行する必要がある追加の手順がある場合はお知らせください。
Re: ロジスティック回帰の結果 質問: 大きな OR、小さな Chisq、CI なしノミナル ロジスティック プラットフォームを使用しているように、GLM を使用してオッズ比を使用することはできません。 モデルを予測式として保存し、この式を使用してオッズを計算し、最後にオッズ比を計算できます。
Re: ロジスティック回帰の結果 質問: 大きな OR、小さな Chisq、CI なしハイマーク、
ご協力いただきありがとうございます！ GLM を使用すると、不安定なパラメーター推定の問題が解決されます。
ここからどこへ行こうかちょっと迷う。 このモデルを使用して、独立変数と共変量のオッズ比を計算することはまだ可能ですか? もしそうなら、これはどのように行われますか？
支援に感謝します！
一番、
ダン
Re: ロジスティック回帰の結果 質問: 大きな OR、小さな Chisq、CI なし推定には収束の問題があります。 JMP の報告によると、推定値のほとんどは不安定.
それは職場での「分離の問題」かもしれません。 から性格を変えてみてください。公称ロジスティックに一般化線形モデル、 選択する二項ディストリビューションについては、デフォルトを受け入れますロジットリンク機能を選択し、両方のオプションを選択します。ファース調整。 この GLM は本質的にロジスティック回帰と同じです。 その方法で問題が解決する場合は、分離が原因である可能性があります。
