JMP オッズ比の計算が私のものと一致しませんJMP (バージョン 16.1) は初めてです。 二項ロジスティック回帰モデルを実行しています。 パラメーター推定値とオッズ比を含むようにモデル出力を設定しました。 オッズ比を取得するためにパラメーター推定値からロゴッズを取得し、Excel で累乗すると、それらは JMP で出力されるオッズ比と一致しません。
私のパラメータ推定値は、信頼限界が Wald ベースであることを示しており、オッズ比の下では検定と信頼区間も Wald ベースであることが示されています。
私の計算が JMP と異なる理由について何か洞察を持っている人はいますか? JMP はオッズ比をどのように計算しますか?
例：
JMP 出力:
| 学期 | 見積もり | 標準エラー | カイ二乗 | Prob>ChiSq | 95%未満 | 上位95% |
| インターセプト | 2.460656 | 1.570863 | 2.45 | 0.1172 | -0.61818 | 5.539491 |
| 年 | -0.03287 | 0.021537 | 2.33 | 0.127 | -0.07508 | 0.009342 |
| 性別[女性] | -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 |
| スピード | -0.01883 | 0.017697 | 1.13 | 0.2874 | -0.05351 | 0.015859 |
| 全て拘束[なし] | -0.43613 | 0.269435 | 2.62 | 0.1055 | -0.96422 | 0.09195 |
私のオッズ比の計算:
| 学期 | 見積もり | オッズ比 |
| インターセプト | 2.460656 | 11.71249 |
| 年 | -0.03287 | 0.967665 |
| 性別[女性] | -0.05266 | 0.948703 |
| BMI | -0.0674 | 0.934823 |
| スピード | -0.01883 | 0.98135 |
| 全て拘束[なし] | -0.43613 | 0.646532 |
JMPのオッズ比
| ユニットオッズ比 | | | | |
| 学期 | オッズ比 | 95%未満 | 上位95% | 相互 |
| 年 | 0.967665 | 0.927669 | 1.009386 | 1.033415 |
| BMI | 0.934823 | 0.860925 | 1.015063 | 1.069722 |
| スピード | 0.98135 | 0.947896 | 1.015985 | 1.019004 |
| 範囲のオッズ比 | | | | |
| 学期 | オッズ比 | 95%未満 | 上位95% | 相互 |
| 年 | 0.235452 | 0.036752 | 1.508409 | 4.247151 |
| BMI | 0.073658 | 0.003042 | 1.783541 | 13.57625 |
| スピード | 0.183722 | 0.008099 | 4.167436 | 5.443015 |
| 性別のオッズ比 | | | | | |
| レベル1 | /レベル2 | オッズ比 | 問題>チスク | 95%未満 | 上位95% |
| 男 | 女性 | 1.111064 | 0.8225 | 0.442791 | 2.787911 |
| 女性 | 男 | 0.900038 | 0.8225 | 0.358692 | 2.2584 |
| すべてを抑制する場合のオッズ比 | | | | | |
| レベル1 | /レベル2 | オッズ比 | 問題>チスク | 95%未満 | 上位95% |
| シートベルト | なし | 2.392325 | 0.1055 | 0.832019 | 6.878711 |
| なし | シートベルト | 0.418004 | 0.1055 | 0.145376 | 1.201896 |
前もって感謝します！
基本的なデータ分析とモデリングRe: JMP オッズ比の計算が私のものと一致しません@ron_horne 、あなたは紳士で学者です。 これは魔法のようにうまくいきました！
ご協力いただきありがとうございます、
グレッグ
Re: JMP オッズ比の計算が私のものと一致しませんこんにちは@GregPeq 、
いいえ、Sex and Restraint All を序数として定義し、同じ計算 (独自の奇数比を含む) を実行するだけで、JMP オッズ比と同じになるはずです。
ロン
Re: JMP オッズ比の計算が私のものと一致しませんお返事をありがとうございます、 @ron_horne 。
私の応答変数は二項です。 JMP でこの変数に順序モデリング タイプを割り当て、多項 (非順序) 変数には名目モデリング タイプを予約する必要があるということですか? これにより、JMP は二項ロジスティック回帰ではなく順序ロジスティック回帰を実行することになるのではないでしょうか?
ありがとう、
グレッグ
Re: JMP オッズ比の計算が私のものと一致しませんこんにちは@GregPeq 、
オッズ比テーブルは、カテゴリ間の正しいコントラストを取得する最も簡単で確実な方法です。
計算が正しくないように見える理由は、カテゴリに「公称」スケールを使用しているためです。 「Ordinal」を使用すると、コントラスト テーブルとまったく同じ値が得られます。これは、公称値が使用される場合、JMP が非加重平均カテゴリからの差として係数を推定するという事実によるものです。カテゴリが多数ある場合、これはより意味があります。変数が順序の場合、係数は前のカテゴリとの差として推定されます。
カテゴリカル変数の定義の詳細については、過去の説明を参照してください。
SAS とのモデル同等性
効果があるかどうかお知らせください。
ロン
