将各个组与基线组进行比较你好，
对我来说是一个医学统计问题：
- 一个离散的结果变量 - 活着 - 1/0
- 多个组，我通过按百分位数 (0-25,25-50,50-75,75-100) 合并连续变量创建的
- 对于每个组，我创建了一个特定的列（0-25、25-50、50-75、75-100），这又是 1/0
我的问题：
我想将第 1 组 (0-25) 中的所有患者设置为基线组，并将每个人 (25-50、50-75,75-100) 与基线组 (0-25) 进行比较，然后计算 OR与基线组 (0-25) 的关系 - 示例附后。
| 病人 | 结果 | 0-25% | 25-50% | 50-75% | 75-100% |
| A | 1个 | 0 | 1个 | 0 | 0 |
| 乙 | 1个 | 1个 | 0 | 0 | 0 |
| C | 1个 | 0 | 0 | 1个 | 0 |
| 丁 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1个 |
| 乙 | 0 | 1个 | 0 | 0 | 0 |
非常感谢您的帮助和想法！ 马克
回复：将各个组与基线组进行比较谢谢你们 - 本地数据过滤器让我很容易比较这些组。
事实上，我首先运行具有连续变量（死亡时间）的混合模型，但是由于许多甚至具有高影响力的医学期刊更倾向于对变量进行分箱（我个人不支持），我将其添加为我文章的新功能。
我也运行 cox 比例风险，但我现在将我的分析限制在多变量模型上，这似乎也更适合仅使用名义变量，因为混合（连续变量和名义变量）给我很多次积极的失拟检验。
再次感谢你的帮助 ！
回复：将各个组与基线组进行比较我赞同 txnelson 的建议并补充两点。首先，考虑使用未分组的百分位数 - 您以后可以随时对它们进行分组，但没有理由丢失数据中的细节。 第二，这类数据往往是被删减的数据——换句话说，没死的人没死然而.只有当你有一个治疗期（或你正在使用的任何时间段）结束的上下文时，0/1 响应变量才是正确的查看方式。相反，您可以尝试生存平台（例如，拟合比例风险模型）——但您需要有一个连续的响应变量，通常是死亡发生的时间。
回复：将各个组与基线组进行比较我会以不同的方式设置您的数据表。 3 列，患者、结果、百分位数。 百分位数将具有值“0-25”、“26-50”等。然后，确保所有列都设置为“标称”的建模类型。 然后您可以运行 Fit Y by X 平台，并通过使用本地数据过滤器（您将设置为选择百分位数），然后您可以选择要比较的分组，JMP 将对这些组执行卡方分析.回复：将各个组与基线组进行比较嗨 - 为了清楚起见
A 列代表个体患者 - 大约 3000 - 我只是在这里列出作为示例 (AE)
B 列 - 结果 - 我的结果变量 (Y)
C、D、E、F 列 - 与其百分位数分布相关的组分布，并按百分位数分箱
C 列将是我的参考组
D 至 C 组、E 至 C 组和 F 至 C 组患者的 OR 结果 (B) 是什么？
非常感谢您对此进行调查。 马克
回复：将各个组与基线组进行比较你好，
我不确定我们能否为您提供这一级别的信息。 你能澄清几点吗？
对于每个组 A - E，您的实际死亡频率表示为 1 或 0 是否正确，具体取决于它们所属的四分位数？
结果栏和其他栏（如果有的话）之间的关系是什么？
最重要的是，您需要解决的科学/医学问题是什么？
