Ciao a tutti,
Sono uno studente che sta lavorando a un progetto di ricerca e ho una domanda / chiarimento su come interpretare l'output del modello adatto per una regressione binomiale negativa. Sto provando a prevedere una variabile di conteggio (variabile A = quanto tempo è occorso perché si verificasse un evento) in base al sesso (M vs F). Sto usando una regressione binomiale negativa perché la mia variabile di conteggio non è normalmente distribuita e i miei dati sono troppo dispersi (penso che questo sia l'approccio giusto ma fatemi sapere anche i vostri pensieri su questo). Il mio piano è quello di ripetere questo con diversi predittori e quindi includere tutti quelli che sono significativi in un singolo modello con più predittori.
Nell'interpretare il rapporto, il mio valore p per il termine Sex [FM] è significativo, dimostrando che il sesso è un predittore della variabile A. Il RSquare generalizzato è molto basso, quindi so che non è adatto.
-> Sto cercando di capire come dirlo per un determinato sesso (es Femmine), la variabile A è superiore (o inferiore) del XX%. Come lo faccio?
-> Come interpretare il preventivo?
Nella stessa relazione, sto anche cercando di esaminare i rapporti sui tassi di incidenza. Se,
Livello 1 = F, Livello 2 = M, IRR = 1.303
-> Ciò significa che per F rispetto a M, c'è un aumento del 30% nella variabile A?
Grazie per tutto l'aiuto e scusate se la mia spiegazione non è chiara! Sto solo iniziando con le statistiche ...
