Wie man ein Korrelationsdiagramm mit dem motorischen Schweregrad Y mit einem Graph-Builder erstellt, indem man den Biomarker X nach Alter und Geschlecht anpasstWir möchten klären, ob ein linearer Zusammenhang zwischen Biomarker X (DATQUANT: abhängige Variable) und motorischem Schweregrad Y (MDS-UPDRS-3: erklärende Variable) besteht. Da Alter und biologisches Geschlecht den Biomarker X beeinflussen, betrachteten wir sie als Kovariaten. Wir möchten eine multiple Regression durchführen.
[X (DATQUANT: abhängige Variable)] = a1*Y (MDS-UPDRS-3: erklärende Variable) + a2*[Alter] + a3 + Residuen
a1, a2 : Steigungskoeffizienten für jede erklärende Variable
a3: konstanter Begriff für biologisches Geschlecht
Nun möchten wir die Beziehung zwischen [alters- und geschlechtsbereinigt (DATQUANT: abhängige Variable)] und Y (MDS-UPDRS-3: erklärende Variable) visualisieren. Dazu möchten wir ein Streudiagramm adjustiert X (a1*[X(DATQUANT : kontinuierliche Variable)] - a2*[Alter] - a3) vs. Y (MDS-UPDRS-3: abhängige Variable) Über Kommentare und Anregungen würden wir uns sehr freuen. Vielen Dank im Voraus.
AnalytikGrafikMac OSSkriptingBetreff: Wie man ein Korrelationsdiagramm mit dem motorischen Schweregrad Y mit einem Graph-Builder erstellt, indem man den Biomarker X nach Alter und Geschlecht anpasstHi,
Ich hänge eine Version Ihrer Datentabelle mit Modellen an.
Das vollständige Modell enthält alle Variablen. Im Vorhersageprofiler können Sie die Wirkung Ihrer erklärenden Variablen und der Kovariaten sehen. Sex ist kein großer Effekt.
Das nächste Model hat nur Geschlecht und Alter. Aus diesem Modell speichern wir die Residuen: Rotes Dreieck-Menü > Spalten speichern > Residuen.
Dann nehmen wir den Achsenabschnitt aus diesem Modell und fügen ihn zu den Residuen hinzu, um eine neue Spalte zu erstellen, die die abhängige Variable ist, die um den Effekt von Alter und Geschlecht korrigiert wurde.
Schließlich tragen wir diese korrigierte abhängige Variable gegen die erklärende Variable:
Ich hoffe das hilft.
Phil
