Hola a todos,
Soy un estudiante que trabaja en un proyecto de investigación y tengo una pregunta / aclaración sobre cómo interpretar el resultado del Modelo de ajuste para una regresión binomial negativa. Estoy tratando de predecir una variable de conteo (Variable A = cuánto tiempo tardó en ocurrir un evento) en función del sexo (M vs F). Estoy usando una regresión binomial negativa porque mi variable de recuento no está normalmente distribuida y mis datos están demasiado dispersos (creo que este es el enfoque correcto, pero hágame saber sus pensamientos sobre esto también). Mi plan es repetir esto con diferentes predictores y luego incluir todos los que son significativos en un solo modelo con múltiples predictores.
Al interpretar el informe, mi valor p para el término Sexo [FM] es significativo, lo que demuestra que el sexo es un predictor de la Variable A. El RSquare generalizado es muy bajo, así que sé que no encaja bien.
-> Estoy tratando de entender cómo decir eso para un sexo determinado (es decir Mujeres), la Variable A es XX% más alta (o más baja). ¿Cómo puedo hacer eso?
-> ¿Cómo interpreto la estimación?
En el mismo informe, también estoy tratando de ver las tasas de incidencia. Si,
Nivel 1 = F, Nivel 2 = M, TIR = 1.303
-> ¿Eso significa que para F en comparación con M, hay un aumento del 30% en la Variable A?
¡Gracias por toda la ayuda y lo siento si mi explicación no es clara! Estoy empezando con las estadísticas ...
