연령 및 성별에 따른 바이오마커 X를 조정하여 그래프 빌더를 사용하여 운동 중증도 점수 Y와 상관도를 만드는 방법우리는 바이오마커 X(DATQUANT: 종속변수)와 운동 중증도 점수 Y(MDS-UPDRS-3: 설명변수) 사이에 선형 관계가 있는지 여부를 명확히 하고자 합니다. 나이와 생물학적 성별이 바이오마커 X에 영향을 미치기 때문에 우리는 이들을 공변량으로 간주했습니다. 우리는 다중 회귀를 수행하고 싶습니다.
[X(DATQUANT: 종속변수)] = a1*Y(MDS-UPDRS-3: 설명변수) + a2*[나이] + a3 + 잔차
a1, a2 : 설명변수별 기울기 계수
a3: 생물학적 성에 대한 상수 용어
이제 [연령과 성별 조정(DATQUANT: 종속변수)]과 Y(MDS-UPDRS-3: 설명변수)의 관계를 시각화하고 싶습니다. 따라서 산점도 조정 X(a1*[X(DATQUANT) : 연속변수)] - a2*[나이] - a3) vs. Y (MDS-UPDRS-3: 종속변수) 의견과 제안을 해주시면 대단히 감사하겠습니다. 미리 감사드립니다.
해석학제도법맥 OS스크립팅Re: 연령 및 성별에 따라 바이오마커 X를 조정하여 그래프 빌더를 사용하여 운동 중증도 점수 Y와 상관도를 표시하는 방법안녕하세요,
모델이 있는 데이터 테이블 버전을 첨부합니다.
전체 모델에는 모든 변수가 포함됩니다. 예측 프로파일러에서 설명 변수와 공변량의 효과를 볼 수 있습니다. 섹스는 큰 영향을 미치지 않습니다.
다음 모델에는 성별과 나이만 있습니다. 이 모델에서 잔차를 저장합니다: 빨간색 삼각형 메뉴 > 열 저장 > 잔차.
그런 다음 이 모델에서 절편을 취하여 잔차에 추가하여 연령과 성별의 영향에 대해 수정된 종속 변수인 새 열을 만듭니다.
마지막으로 이 수정된 종속 변수 대 설명 변수를 플로팅합니다.
이게 도움이 되길 바란다.
필
