I calcoli dell'odds ratio di JMP non corrispondono ai mieiSono nuovo di JMP (versione 16.1). Sto eseguendo un modello di regressione logistica binomiale. Ho impostato l'output del modello per includere le stime dei parametri e i rapporti di probabilità. Quando prendo i logodd dalle stime dei parametri e li espongo a potenza in Excel per ottenere i rapporti di probabilità, non corrispondono all'output del rapporto di probabilità in JMP.
Le mie stime dei parametri mostrano che i limiti di confidenza sono basati su Wald e in Odds Ratios dice che anche i test e gli intervalli di confidenza sono basati su Wald.
Qualcuno ha idea del motivo per cui i miei calcoli differiscono dai JMP? In che modo JMP calcola gli odds ratio?
Esempio:
Uscita JMP:
| Termine | Stima | Errore standard | ChiSquare | Prob>ChiSq | Inferiore 95% | Superiore 95% |
| Intercettare | 2.460656 | 1.570863 | 2.45 | 0,1172 | -0.61818 | 5.539491 |
| Età | -0.03287 | 0,021537 | 2.33 | 0,127 | -0.07508 | 0.009342 |
| Sesso[Femmina] | -0.05266 | 0.234692 | 0.05 | 0,8225 | -0.51265 | 0,407328 |
| BMI | -0.0674 | 0.042016 | 2.57 | 0.1087 | -0,14975 | 0,014951 |
| Velocità | -0.01883 | 0,017697 | 1.13 | 0.2874 | -0.05351 | 0,015859 |
| Restrizione tutto[Nessuno] | -0.43613 | 0.269435 | 2.62 | 0.1055 | -0.96422 | 0,09195 |
I miei calcoli del rapporto di probabilità:
| Termine | Stima | Rapporto di probabilità |
| Intercettare | 2.460656 | 11.71249 |
| Età | -0.03287 | 0.967665 |
| Sesso[Femmina] | -0.05266 | 0.948703 |
| BMI | -0.0674 | 0.934823 |
| Velocità | -0.01883 | 0,98135 |
| Restrizione tutto[Nessuno] | -0.43613 | 0.646532 |
Odds ratio di JMP
| Rapporto quote unità | | | | |
| Termine | Rapporto di probabilità | Inferiore 95% | Superiore 95% | Reciproco |
| Età | 0.967665 | 0.927669 | 1.009386 | 1.033415 |
| BMI | 0.934823 | 0.860925 | 1.015063 | 1.069722 |
| Velocità | 0,98135 | 0.947896 | 1.015985 | 1.019004 |
| Intervallo odd ratio | | | | |
| Termine | Rapporto di probabilità | Inferiore 95% | Superiore 95% | Reciproco |
| Età | 0.235452 | 0.036752 | 1.508409 | 4.247151 |
| BMI | 0.073658 | 0.003042 | 1.783541 | 13.57625 |
| Velocità | 0,183722 | 0.008099 | 4.167436 | 5.443015 |
| Rapporto di probabilità per il sesso | | | | | |
| Livello 1 | /Livello 2 | Rapporto di probabilità | Prob>Chisq | Inferiore 95% | Superiore 95% |
| Maschio | Femmina | 1.111064 | 0,8225 | 0.442791 | 2.787911 |
| Femmina | Maschio | 0,900038 | 0,8225 | 0.358692 | 2.2584 |
| Odds ratio per Restraint All | | | | | |
| Livello 1 | /Livello 2 | Rapporto di probabilità | Prob>Chisq | Inferiore 95% | Superiore 95% |
| Cintura di sicurezza | Nessuno | 2.392325 | 0.1055 | 0.832019 | 6.878711 |
| Nessuno | Cintura di sicurezza | 0.418004 | 0.1055 | 0.145376 | 1.201896 |
Grazie in anticipo!
AnalisiRe: I calcoli dell'odds ratio di JMP non corrispondono ai mieiCiao @GregPeq ,
la tabella odds ratio è il modo più semplice e garantito per ottenere i corretti contrasti tra le categorie.
il motivo per cui il tuo calcolo sembra errato è che hai utilizzato la scala "Nominale" per la categoriale. se usi "Ordinale" otterresti esattamente lo stesso valore della tabella dei contrasti. ciò è dovuto al fatto che quando vengono utilizzati valori nominali JMP stima i coefficienti come differenza da una categoria di media non ponderata. questo ha molto più senso quando ci sono molte categorie. quando una variabile è ordinale, i coefficienti sono stimati come differenza dalla categoria precedente.
per ulteriori informazioni sulle definizioni delle variabili categoriali puoi seguire questa discussione del passato:
https://community.jmp.com/t5/Discussions/model-equivalency-with-SAS/mp/231383/highlight/true#M45887
Facci sapere se funziona per te,
Ron
Re: I calcoli dell'odds ratio di JMP non corrispondono ai mieiGrazie per la tua risposta, @ron_horne .
La mia variabile di risposta è binomiale. Stai dicendo che dovrei assegnare un tipo di modellazione ordinale a questa variabile in JMP e riservare il tipo di modellazione nominale per le variabili multinomiali (non ordinali)? Questo non farebbe sì che JMP esegua una regressione logistica ordinale piuttosto che una regressione logistica binomiale?
Grazie,
Greg
Re: I calcoli del rapporto di probabilità di JMP non corrispondono al mioCiao @GregPeq ,
no, definisci semplicemente Sex and Restraint All come ordinale ed esegui lo stesso calcolo (inclusi i tuoi rapporti dispari) questo dovrebbe portarti allo stesso rapporto di probabilità di JMP.
ron
