Regressione logit GLM aggiustata per il terzo e intervalli di confidenzaBuongiorno,
Ho eseguito un modello di regressione logistica, tramite un GLM con distribuzione binomiale e funzione di collegamento logit, con aggiustamento di Firth quando ho ricevuto un avviso sulla quasi-separazione dei dati.
Devo valutare se la mia variabile di interesse (CHIP) è associata al risultato (ho una variabile di risposta binaria), in un modello adattato per altre covariate.
Ora eseguo il modello e ottengo una stima del parametro con un valore p significativo, ma un intervallo di confidenza per la stessa stima sufficientemente ampio da includere il valore 0.
La mia domanda urgente è:
Come dovrei interpretarlo? Posso fare delle deduzioni o devo essere più cauto?
Grazie!
Sal. So che il modello potrebbe non adattarsi bene, ma questo è il massimo che posso fare al momento con i dati in mio possesso
Esplorazione e visualizzazione dei datiRe: Regressione logit GLM aggiustata per Firth e intervalli di confidenzaGrazie Fil, sei stato davvero d'aiuto!Re: Regressione logit GLM aggiustata per Firth e intervalli di confidenzaLa documentazione della guida di JMP ci dice che questi sono intervalli di confidenza di verosimiglianza del profilo. Capisco che puoi aspettarti una certa discrepanza tra questi e i valori p ChiSquare.
In questo caso la discrepanza non è molto grande. Il valore p per questo effetto è molto vicino a 0,05 e gli intervalli di confidenza includono solo 0.
Quindi, mentre potresti usare il valore p <0,05 per dire che CHIP è "significativo", non puoi dire che gli intervalli di confidenza ti dicono qualcosa di completamente diverso!
Re: Regressione logit GLM aggiustata per Firth e intervalli di confidenzaHo dimenticato di allegare uno screenshot. Eccolo (è in italiano)
