Test di confronti multipli su un modello lineare generalizzatoCiao,
Mi chiedevo se fosse possibile adeguarsi a confronti multipli (ad esempio con il test di Tukey) dopo aver creato un modello lineare generalizzato utilizzando l'opzione Adatta modello. L'obiettivo sarebbe confrontare un volume di interesse (variabile continua) tra tre gruppi di pazienti (variabile di classe), dopo l'adeguamento per un gruppo di altre covariate.
Quando creo (adatto) il modello, i volumi tra i tre gruppi sembrano essere significativamente diversi l'uno dall'altro (come si può vedere dai valori p riportati sotto le stime dei parametri), ma volevo applicare la correzione per confronti multipli e assicurarsi che le associazioni significative persistano. Ho usato l'opzione "contrasto" sotto il triangolo rosso, ma non ero del tutto chiaro su cosa rappresentassero i risultati riportati.
Grazie in anticipo per qualsiasi aiuto!
Migliore,
Panos
Oggetto: test di confronti multipli su un modello lineare generalizzatoIl metodo Fit Least Squares suona benissimo in questo caso!
Grazie ancora,
Panos
Oggetto: test di confronti multipli su un modello lineare generalizzatoFelice di aiutare. Non avevi menzionato le covariate nel primo post, quindi la tua scelta ora ha perfettamente senso.
A proposito, l'utilizzo di un GLM con la distribuzione normale e la funzione di collegamento dell'identità è uguale alla regressione dei minimi quadrati ordinari con il predittore lineare. Avrai più scelte di metodi, come Tukey HSD, se invece usi Fit Least Squares.
Oggetto: test di confronti multipli su un modello lineare generalizzatoCiao Mark,
Grazie per la vostra tempestiva risposta!
Volevo utilizzare l'opzione Adatta modello piuttosto che Adatta Y per X solo perché ci sono altre covariate per le quali vorrei/dovrei adattarmi. Inoltre, l'unico motivo per cui sto usando il modello lineare generalizzato è perché un revisore lo ha suggerito per questa particolare analisi. La distribuzione che sto usando è "Normale" e la funzione di collegamento è "identità".
Inoltre, grazie per la chiarissima spiegazione sul contrasto! Quindi, per essere chiari, l'opzione di contrasto esegue l'analisi di confronto multiplo, giusto? E dovrei semplicemente segnalarlo come "controllo degli errori di tipo 1 con confronti multipli" o questa particolare correzione applicata qui ha un nome specifico (ad esempio Tukey's, Bonferroni, ecc.).
Grazie ancora per tutto l'aiuto!
Migliore,
Panos
Oggetto: test di confronti multipli su un modello lineare generalizzatoSe la tua risposta è distribuita normalmente, puoi utilizzare la piattaforma Bivariata (Analizza > Stima Y per X) con volume nel ruolo Y e paziente nel ruolo X. Il menu della piattaforma include un sottomenu Confronta medie per più metodi di confronto.
Qual è il motivo per utilizzare un GLM? Quale funzione di distribuzione e collegamento hai utilizzato?
Il rapporto di contrasto non è difficile da capire e da usare. Lo illustro qui utilizzando il set di dati di esempio Grande Classe e un GLM che utilizza la normale funzione di distribuzione e collegamento di identità. Ho provato altezza contro età . Poi ho specificato una serie di confronti tra età=12 e tutte le altre età separatamente. Il risultato è:
La parte inferiore del rapporto è il punto di partenza. Il test del rapporto di verosimiglianza ( LR ChiQuadro ) è per Qualunque contrasto significativo. Questa statistica è il tuo controllo degli errori di tipo I con confronti multipli. Il risultato qui è significativo con alpha=0.05 quindi concludiamo che almeno un contrasto è significativo. I contrasti individuali mostrano che l'altezza media per l'età=12 anni non è significativamente diversa da quella dell'età=13 ma è significativa per le altre età.
NOTA: se si seleziona lo strumento Aiuto ( ? ) e fai clic sul rapporto Contrasto, verrai indirizzato a una descrizione completa del metodo e alla spiegazione dell'interpretazione.
