Come interpretare: modello di regressione generalizzato con variabili binarie (categoriali).Stiamo adattando un modello che verifica l'efficacia di un trattamento (ad esempio, un prodotto farmaceutico). Il DV lo è Recuperato , una variabile binaria (0/1), definita come nominale numerica. La domanda della ricerca è se il trattamento influenza l’espressione di una precondizione e quindi migliora il recupero. Ci aspettiamo che le persone con un certo livello di precondizione reagiscano diversamente al trattamento, cioè un effetto di interazione.
Adattiamo un modello di regressione generalizzato con distribuzione binomiale. I predittori sono 1) se la persona ha ricevuto il trattamento ( Trattamento ; binario), 2) la variabile la cui espressione dovrebbe essere influenzata dal trattamento ( Precondizione , continuo), 3-4) due variabili di controllo continuo ( Periodo E Q ), così come un 5) termine di interazione tra Trattamento E Precondizione .
- Per impostazione predefinita, l'equazione di regressione calcola la probabilità di Recupero=0, ma a noi interessa prevedere Recuperato=1. Come modifichiamo l'impostazione predefinita?
- In modo confuso, le stime dei parametri mostrano il parametro del trattamento come “Trattamento[0-1]”. Ciò significa che questo è l'effetto di nessun trattamento o trattamento? Una distinzione molto importante, ovviamente.
- Qual è il modo giusto di interpretare l'effetto di interazione? Nello specifico, cosa significa "-226.24"?
L'output è di seguito. Grazie per l'aiuto!
Regressione generalizzata per i recuperati = 0
Confronto dei modelli
Spettacolo | Distribuzione della risposta | Metodo di stima | Metodo di convalida | Parametri diversi da zero | AICc | BIC | RSquadro generalizzato | |
[X] | Binomiale | Regressione logistica | Nessuno | 5 | 3677.7423 | 3708.3526 | 0,1934902 | |
Lancio del modello
Binomiale
Lazo [ ] Adattivo
AICc
Regressione logistica
Riepilogo del modello
Risposta | Recuperato | |
Distribuzione | Binomiale | |
Metodo di stima | Regressione logistica | |
Metodo di convalida | Nessuno | |
Collegamento al modello di probabilità | Logit | |
Misurare | | |
Numero di righe | 6128 | |
Somma delle frequenze | 3380 | |
-Probabilità del registro | 1833.8622 | |
Numero di parametri | 5 | |
BIC | 3708.3526 | |
AICc | 3677.7423 | |
RSquadro generalizzato | 0,1934902 | |
Stime dei parametri per i predittori originali
Termine | Stima | Errore standard | Wald ChiSquare | Prob > ChiQuadro | Inferiore al 95% | Superiore 95% | |
Intercettare | 0,8755145 | 0.1101971 | 63.122825 | <.0001* | 0,6595322 | 1.0914968 | |
Trattamento[0-1] | 0,0643045 | 0,0696953 | 0,8512868 | 0,3562 | -0,072296 | 0.2009047 | |
Periodo | 0,1015936 | 0,0130748 | 60.375781 | <.0001* | 0,0759675 | 0,1272197 | |
Q | 0,0012641 | 0,0004935 | 6.5606499 | 0,0104* | 0.0002968 | 0,0022314 | |
Precondizione | -0,000095 | 0,0001314 | 0,522411 | 0,4698 | -0,000352 | 0,0001626 | |
(Precondizione-226.24)*Trattamento[0-1] | 0.0009875 | 0,0003172 | 9.6914587 | 0,0019* | 0,0003658 | 0,0016093 | |
(Tutti i nomi delle variabili sono alias per motivi di riservatezza).
Esplorazione e visualizzazione dei datiModellazione predittiva e machine learningRi: Come interpretare: modello di regressione generalizzato con variabili binarie (categoriche).@G_M E @Dan_Obermiller : Attraverso le vostre risposte siamo riusciti a completare l'interpretazione e procedere con la ricerca. Grazie!
Ri: Come interpretare: modello di regressione generalizzato con variabili binarie (categoriche).Per avere il modello per Trattamento = 1 anziché 0, attivare la proprietà Ordinamento valori per la colonna Trattamento. Sposta il livello 1 verso l'alto, in modo che sia in cima all'elenco ed esegui nuovamente il modello.
È possibile utilizzare lo stesso approccio per prevedere la probabilità di 1 per il recupero quando si utilizza un modello lineare generale.
Ri: Come interpretare: modello di regressione generalizzato con variabili binarie (categoriche).1) Forse puoi ricodificare i tuoi dati in modo che Treatment = 0 ed eseguire nuovamente il modello? Oppure potresti essere in grado di lasciarlo così com'è, ma cambiare il tipo di modellazione in continuo.
2) Penso che tu abbia ragione. C'è anche Personalità = Logistica nominale in cui puoi attivare o disattivare il Livello target del risultato.Ri: Come interpretare: modello di regressione generalizzato con variabili binarie (categoriche).Grazie! Stiamo facendo progressi qui.
- Come facciamo a calcolare l'effetto per il file JMP? presenza del trattamento (vale a dire, Trattamento=1). In questo momento, calcola l'effetto del assenza del trattamento (vale a dire, Trattamento=0).
- Giusto per essere chiari, la specifica del livello target è disponibile per la regressione generalizzata ma non per un modello lineare generalizzato, giusto? Almeno non riusciamo a trovare un'opzione del genere.
Ri: Come interpretare: modello di regressione generalizzato con variabili binarie (categoriche).Ok, puoi modificare il risultato target da 0 a 1 nella finestra di dialogo Adatta piattaforma modello. Dopo aver selezionato Personalità = Regressione generalizzata e Distribuzione = Binomiale, è possibile selezionare Livello target = 1 (il valore predefinito è 0). In termini di interpretazione, dovresti guardare il Prediction Profiler sotto il triangolo rosso associato al tuo modello di adattamento. Il Prediction Profiler ti consentirà di visualizzare la variazione in Y per determinate modifiche nella X. Per l'interpretazione quantitativa, nel tuo caso, potresti voler salvare la formula di previsione (un'opzione sotto lo stesso triangolo rosso) dal modello adattato alle colonne nella tabella dei dati. Quindi puoi aprire la formula per l'ispezione che dovrebbe aiutarti nella tua interpretazione.Ri: Come interpretare: modello di regressione generalizzato con variabili binarie (categoriche).Grazie per la risposta. Abbiamo effettuato un'ampia ricerca prima di pubblicare la domanda, anche in questo forum, ma potrebbe esserci sfuggito qualcosa. Potresti indicarci 1) come modificare il livello DV previsto e come interpretare i risultati 2) e 3)? I numeri si riferiscono alle domande originali.
Ri: Come interpretare: modello di regressione generalizzato con variabili binarie (categoriche).Ciao, hai avuto la possibilità di consultare la libreria della documentazione di JMP nel menu Guida in JMP? Gli esempi nella Libreria della documentazione dovrebbero aiutarti a interpretare i risultati.
Cordiali saluti,
MG
