Covariabili di regressioneDomanda veloce. Sto usando un modello di regressione di Cox e mi chiedevo se potevo includere variabili che dipendono l'una dall'altra nello stesso modello. Ad esempio, l'aggiunta di altezza, peso e BMI come covariabili influenzerebbe il modello, dato che il BMI dipende direttamente da altezza e peso? Un altro esempio, negli studi sui trapianti voglio sapere come il genere influisce sulla sopravvivenza. Quindi uso sia il sesso del ricevente che quello del donatore come covariabili. Ma voglio anche esaminare la corrispondenza/mancata corrispondenza di genere (M:M, M:F, F:M e F:F). Posso incorporare tutte e tre le variabili, sesso del ricevente, genere del donatore e corrispondenza/disallineamento di genere, nello stesso modello di regressione di Cox? Grazie
AnalisiRe: Covariabili di regressioneFondamentalmente le covariabili interagenti hanno un impatto sul modello di regressione di Cox nel suo insieme?
Re: Covariabili di regressioneNon includerei sia l'IMC che il peso e l'altezza nello stesso modello. I modelli lineari dovrebbero evitare la collinearità, se possibile. Potresti valutare due modelli, uno utilizzando l'IMC e l'altro utilizzando peso e altezza anziché l'IMC.
Dalla tua breve descrizione delle variabili, sembra ragionevole includere anche la mancata corrispondenza. Queste informazioni dovrebbero essere indipendenti dal genere, no?
