こんにちは皆さん、
私は研究プロジェクトに取り組んでいる学生で、負の二項回帰のフィットモデルの出力を解釈する方法に関する質問/説明があります。性別（M対F）に基づいてカウント変数（変数A =イベントが発生するのにかかった時間）を予測しようとしています。カウント変数が通常は分散されておらず、データが過度に分散しているため、負の二項回帰を使用しています（これは正しいアプローチだと思いますが、これについてのあなたの考えも教えてください）。私の計画は、これを異なる予測子で繰り返し、複数の予測子を持つ単一のモデルで重要なものをすべて含めることです。
レポートを解釈するとき、Sex [FM]項の私のp値は有意であり、セックスが変数Aの予測因子であることを示しています。一般化されたRSquareは非常に低いため、あまり適合していません。
->私は、特定のセックス（つまり、女性）、変数AはXX％高い（または低い）。それ、どうやったら出来るの？
->見積もりをどのように解釈しますか？
同じレポートで、私はまた、発生率比を調べようとしています。もし
レベル1 = F、レベル2 = M、IRR = 1.303
->それは、Mと比較してFの場合、変数Aが30％増加するということですか？
すべての助けに感謝し、私の説明が明確でない場合は申し訳ありません！統計を始めたばかりです...
