로지스틱 회귀 결과 질문: 큰 OR, 작은 Chisq, CI 없음안녕하세요,
로지스틱 회귀에서 데이터를 해석하는 데 문제가 있습니다. 케이스 컨트롤 연구에서 다양한 약물이 결과와 관련이 있는지 확인하려고 합니다. 2개의 공변량(연령 및 발병 부위)을 제어하기 위해 로지스틱 회귀를 사용합니다. 한 약물의 경우 명목 로지스틱은 큰 OR, 작은 Chisq 및 CI 없음을 내뱉습니다(사진 참조).각 공변량으로 모델을 개별적으로 실행하면 이 문제가 발생하지 않습니다.
여기서 무엇이 잘못되었을 수 있는지 아는 사람이 있습니까? 내가 분석한 다른 약물과 동일한 문제가 없었습니다.
감사해요,
단
Re: 로지스틱 회귀 결과 질문: 큰 OR, 작은 Chisq, CI 없음방향을 제시할 수 있지만 그게 전부입니다. 이제 확률에 대한 공식이 있습니다. 일반적으로 배당률은 단순히 Pr( 결과 ) / Pr( 결과 아님 )입니다. 승산비는 승산(조건 A 하에서) / 승산(조건 B 하에서)입니다. 선택하다 돕다 > JMP 도움말 , '배당률'을 검색하세요. 최고의 결과 중 하나는 로지스틱 회귀 모델 > 통계적 세부사항 > 배당률 자세한 내용은.
이 결과에 대한 신뢰 구간이나 p-값에 대해서는 도움을 드릴 수 없습니다. 다음과 같은 로지스틱 회귀 참조를 참조해야 합니다.
- 아그레스티, 앨런 (2013) 범주형 데이터 분석 , 제3판, John Wiley & Sons.
- 호스머, 데이비드 W., 스탠리 레미쇼, 로드니 X. 스터디반트 (2013) 적용된 로지스틱 회귀 , 제3판, John Wiley & Sons.
또는 다른 소스.
Re: 로지스틱 회귀 결과 질문: 큰 OR, 작은 Chisq, CI 없음다시 한 번 감사드립니다, 마크! 모델을 예측 수식(열 저장>예측 수식)으로 저장할 수 있었지만 여기에서 배당률과 OR을 계산하기 위해 어디로 가야 하는지 알 수 없었습니다. 이 단계를 설명해 주시겠습니까?
결국 OR에 대한 CI와 p-값도 계산해야 합니다. 분석의 이 부분에 대해 수행해야 할 추가 단계가 있으면 알려주십시오!
Re: 로지스틱 회귀 결과 질문: 큰 OR, 작은 Chisq, CI 없음Nominal Logistic 플랫폼을 사용하는 것처럼 GLM을 사용하면 배당률을 사용할 수 없습니다. 모델을 예측 수식으로 저장한 다음 이 수식을 사용하여 오즈 및 최종적으로 오즈비를 계산할 수 있습니다.
Re: 로지스틱 회귀 결과 질문: 큰 OR, 작은 Chisq, CI 없음안녕 마크,
도와 주셔서 감사합니다! GLM을 사용하면 불안정한 매개변수 추정 문제가 해결됩니다.
여기서 어디로 가야할지 약간 혼란 스럽습니다. 이 모델을 사용하여 독립 변수 및 공변량에 대한 승산비를 계산하는 것이 여전히 가능합니까? 그렇다면 어떻게 이루어 집니까?
도움을 주셔서 감사합니다!
최상의,
단
Re: 로지스틱 회귀 결과 질문: 큰 OR, 작은 Chisq, CI 없음추정에 수렴 문제가 있습니다. JMP는 대부분의 추정치가 다음과 같다고 보고합니다. 불안정한 .
직장에서의 '분리 문제'일 수도 있습니다. 에서 성격을 변경해보십시오. 명목 물류 에게 일반화 선형 모델 , 선택하다 이항식 배포의 경우 기본값을 수락합니다. 로짓 링크 기능을 포함하여 두 옵션을 모두 선택하십시오. 후미 조정. 이 GLM은 본질적으로 로지스틱 회귀와 동일합니다. 그 방법으로 문제가 해결된다면 분리 때문일 가능성이 높습니다.
