匹配对和条件逻辑回归你好，
我试图比较两组淋巴结大小的测量结果。 其中一组是非裔美国女性（n = 55），按年龄分别与白人女性（n = 110）1：2匹配。 每位患者还具有相应的左侧和右侧淋巴结测量值。 虽然可以进行简单的t检验，但我认为条件logistic回归最好能够在匹配的患者之间进行比较。 我有我的数据编码，每个匹配的3组（1 AA和2高加索女性）有一个数字，然后每个患者的种族编码AA或C.我应该包括组号和种族的模型效果，然后淋巴拟合模型中Y下的节点大小？另外，我如何控制同一患者的左右测量？
任何帮助是极大的赞赏。
此致
拉尔斯
Re：匹配对和条件logistic回归啊，你当然是对的。 我为在初始查询中不清楚而道歉。
- 我们的主要假设是AA和C的平均值之间。
- 在AA和C水平上左右之间应该没有关系，但应该在患者特定水平上。 例如，患者1的左右淋巴结可能大小相似。
- 我们以1：2的比例匹配女性，因为只有极少数的AA女性，但绝大多数潜在的C女性。 因此，为了提高统计功效，我们以1：2的比例进行了1：2的比例调整。
我希望能够解决问题。
Re：匹配对和条件logistic回归这取决于您试图回答的确切研究问题：
- 你的假设与左派和右派有什么关系？
- 为什么女性比例为1：2？
- 它是淋巴结之间的平均差异还是两个C与AA的平均值之间的平均差异。通过每对的左/右C1 / C2比较，您可以从1（总体平均值）到4对明智地进行任何操作。
您需要在尝试分析数据之前明确决定这一点，否则您将面临数据窥探的风险（在查看数据后决定测试可能会导致选择最有可能产生与您的假设一致的结果的测试，而不是对你的假设的检验）。
