안녕하세요 여러분,
우리는 세 가지 다른 분석법(A, B, C)을 비교하여 질병 상태를 얼마나 잘 감지하는지 확인합니다. 1 = 질병 및 2, 3, 4 = 다른 양성 상태인 4개의 그룹이 있습니다.
질문은 이중적이다
- 대조군(= 질병) 그룹과의 차이를 감지할 수 있는지 확인하기 위해 분석 내에서 어떤 테스트를 사용하시겠습니까?
- 데이터가 비정규 분포
- 데이터에 0이 포함되어 있어 로그 변환이 작동하지 않으므로 변환이 어렵습니다.
- 어떤 분석이 가장 잘 수행되었는지 결정하기 위해 어떤 지표 또는 숫자를 사용할 수 있습니까?
미리 감사합니다
질병 클래스가 Y이고 분석이 X인 로지스틱 회귀를 사용할 수 있습니다. 레이블 1-4는 그대로 두겠지만 JMP는 순서가 2, 3, 4, 1이라고 JMP에 알릴 것입니다. 왜냐하면 JMP는 마지막 레벨(현재 1)이 대상 클래스( 질병). Y 대 X를 별도로 회귀할 때의 모습은 다음과 같습니다.
ROC 곡선은 도움이 될 수 있는 차별(민감도 대 1 특이도)을 평가하는 진단 도구입니다. 세 가지 분석을 모두 예측 변수로 동시에 사용하여 하나가 더 나은지 확인하는 것도 도움이 될 수 있습니다. 다음은 명목 로지스틱 회귀입니다.
따라서 분석 C가 다른 두 분석보다 더 나은 것으로 보입니다. 이제 최고의 모델은 무엇입니까? 관계가 선형입니까? 다음은 3차 모델의 적합도와 검정입니다.
선형 예측 변수로 충분할 것 같습니다.
다른 클래스(2-4)는 무엇을 나타냅니까? 정말 3개의 정상 클래스와 1개의 비정상 클래스가 있습니까? 또한 이 연구는 탐색적입니까 아니면 확증적입니까?
여기에 표시된 분석을 반복하기 위해 스크립트를 저장한 후 JMP 데이터 테이블을 첨부했습니다.
