Ciao a tutti,
Sono uno studente che lavora a un progetto di ricerca e ho una domanda/chiarimento su come interpretare l'output del Fit Model per una regressione binomiale negativa. Sto cercando di prevedere una variabile di conteggio (Variabile A = quanto tempo ci è voluto perché un evento si verificasse) in base al sesso (M vs F). Sto usando una regressione binomiale negativa perché la mia variabile di conteggio non è normalmente distribuita e i miei dati sono eccessivamente dispersi (penso che questo sia l'approccio giusto ma fammi sapere anche i tuoi pensieri su questo). Il mio piano è ripeterlo con diversi predittori e quindi includere tutti quelli significativi in un unico modello con più predittori.
Durante l'interpretazione del rapporto, il mio valore p per il termine Sex[FM] è significativo, a dimostrazione del fatto che il sesso è un predittore della variabile A. L'RSquare generalizzato è molto basso, quindi so che non è un ottimo adattamento.
--> Sto cercando di capire come dire che per un dato sesso (es. Femmine), la Variabile A è del XX % superiore (o inferiore). Come lo faccio?
--> Come interpreto il Preventivo?
Nello stesso rapporto, sto anche cercando di esaminare i rapporti dei tassi di incidenza. Se,
Livello 1 = F, Livello 2 = M, IRR = 1.303
--> Significa che per F rispetto a M, c'è un aumento del 30% nella variabile A?
Grazie per tutto l'aiuto e scusa se la mia spiegazione non è chiara! Ho appena iniziato con le statistiche...
