Hallo alle,
Ich bin ein Student, der an einem Forschungsprojekt arbeitet, und habe eine Frage / Klarstellung zur Interpretation der Fit Model-Ausgabe für eine negative binomiale Regression. Ich versuche, eine Zählvariable (Variable A = wie lange es gedauert hat, bis ein Ereignis eingetreten ist) basierend auf dem Geschlecht (M vs F) vorherzusagen. Ich verwende eine negative binomiale Regression, da meine Zählvariable nicht normal verteilt ist und meine Daten überstreut sind (ich denke, dies ist der richtige Ansatz, aber lassen Sie mich auch Ihre Gedanken dazu wissen). Mein Plan ist es, dies mit verschiedenen Prädiktoren zu wiederholen und dann alle diejenigen, die in einem einzigen Modell mit mehreren Prädiktoren von Bedeutung sind, einzubeziehen.
Bei der Interpretation des Berichts ist mein p-Wert für den Begriff Geschlecht [FM] signifikant, was zeigt, dass das Geschlecht ein Prädiktor für Variable A ist. Das verallgemeinerte RS-Quadrat ist sehr niedrig, daher weiß ich, dass es nicht gut passt.
-> Ich versuche zu verstehen, wie man das für ein bestimmtes Geschlecht sagt (dh Frauen), Variable A ist XX% höher (oder niedriger). Wie mache ich das?
-> Wie interpretiere ich die Schätzung?
Im selben Bericht versuche ich auch, die Inzidenzraten zu betrachten. Wenn,
Stufe 1 = F, Stufe 2 = M, IRR = 1,303
-> Bedeutet das, dass für F im Vergleich zu M die Variable A um 30% zunimmt?
Vielen Dank für all die Hilfe und Entschuldigung, wenn meine Erklärung nicht klar ist! Ich fange gerade erst mit Statistiken an ...
