Novità per le statistiche: quali test e come eseguire in JMP?Ciao Comunità JMP,
Sono relativamente nuovo alle statistiche e sto cercando di analizzare un set di dati su JMP. Avevo alcune domande.
I dati:
- Un valore paziente misurato
- ~6 equazioni volte a stimare il valore misurato del paziente
- Demografia dei pazienti
Lo scopo:
- Determinare correlazioni/prestazioni tra stime e misurate
- Determina quanta variazione esiste da una stima all'altra
- Determinare quale equazione di stima funziona meglio per determinati gruppi di pazienti/dati demografici (ovvero pazienti più anziani vs pazienti più giovani, comorbidità diverse, BMI diverso)
Le mie domande:
- Quali test consiglieresti per ciascuno di questi obiettivi?
- Stavo pensando di fare solo y per x per determinare le correlazioni. Farei semplicemente y per x e poi per dati demografici per determinare le prestazioni in base a determinate caratteristiche?
- Qual è il modo migliore per determinare quanta variazione esiste da una stima all'altra per ogni persona?
Grazie, e fammi sapere se hai altre idee per questo e/o domande.
Ben
AnaliticaTabella datiMac OSRe: Novità per le statistiche: quali test e come in JMP?Ci sono alcuni concetti/tecniche statistiche da afferrare per questo problema, da quello che posso dire. Ma ci sono anche cose che non mi sono chiare. Ecco alcuni pensieri.
- Riconosco che hai un problema di previsione in mano, cioè vuoi prevedere il valore misurato del paziente (Y).
- Hai menzionato 6 equazioni. Non hai menzionato i "predittori". "Predictor" è un gergo per X, usato per predire Y. Potresti avere più di una X. Quindi immagino che ogni equazione nel tuo caso sia una formula di una o più X.
- Il tipo della tua Y ti indirizza in una direzione, invece che in un'altra. Se la tua Y è continua, ad esempio misura come il peso, cerca strumenti di regressione come i minimi quadrati. Se la tua Y è binaria, ad esempio buono/cattivo, cerca strumenti come la regressione logistica. In JMP, alcuni luoghi possono dire automaticamente in quale direzione andare, ad esempio "Adatta Y per X" o "Regressione generalizzata", quindi non devi preoccuparti troppo del tipo di Y. In altri posti, devi capire quali piattaforme supportano quale tipo di Y.
- Le tue equazioni ti indirizzano anche in una direzione, invece che in un'altra. Dipende dal fatto che l'equazione sia lineare nei parametri o meno. Quindi il tuo percorso viene biforcato in modelli lineari o non lineari.
- Dopo aver determinato il tipo di modello che puoi applicare ai tuoi dati e aver adattato il modello, devi valutare se il modello è sufficientemente adeguato, se ci sono violazioni delle ipotesi. Cerca argomenti relativi alla diagnostica del modello.
- Supponendo che il modello si comporti bene e tu decida di confrontare diversi modelli (equazioni), c'è qualcosa chiamato "criterio di selezione del modello", utilizzando il quale puoi valutare le prestazioni tra i modelli. Ci sono alcuni criteri abbastanza diversi: R-quadrato per la regressione, criterio di informazione per molte altre situazioni. O come hai detto, usa la correlazione tra misurato e stimato per determinare. Credo che sia un proxy molto vicino alle metodologie formali che ho menzionato.
- Non capisco la tua seconda domanda. In particolare, qual è la tua definizione di "variazione da una stima all'altra"?
- Per la tua ultima domanda, suppongo che tu debba adattare il modello ai gruppi. Quindi confronta le loro prestazioni gruppo per gruppo. Ma nel caso in cui le tue 6 equazioni abbiano dati demografici come predittori, allora probabilmente hai un problema di selezione delle variabili o un problema di test di significatività. Non posso dirlo con certezza senza sapere di più sulle tue equazioni e dati.
