Nuevo en Estadísticas: ¿Qué pruebas y cómo en JMP?Hola comunidad JMP,
Soy relativamente nuevo en estadísticas y trato de analizar un conjunto de datos en JMP. Tenía algunas preguntas.
Los datos:
- Un valor de paciente medido
- ~6 ecuaciones destinadas a estimar el valor del paciente medido
- Demografía de los pacientes
El objetivo:
- Determinar correlaciones/desempeño entre estimaciones y mediciones
- Determinar cuánta variación existe de una estimación a la siguiente
- Determinar qué ecuación de estimación funciona mejor para ciertos grupos de pacientes/demografía (es decir, pacientes mayores frente a más jóvenes, diferentes comorbilidades, diferente IMC)
Mis preguntas:
- ¿Qué pruebas recomendaría para cada uno de estos objetivos?
- Estaba pensando en hacer y por x para determinar las correlaciones. ¿Simplemente haría y por x y luego por datos demográficos para determinar el rendimiento según ciertas características?
- ¿Cuál es la mejor manera de determinar cuánta variación existe de una estimación a la siguiente para cada persona?
Gracias, y avíseme si tiene alguna otra idea para esto y / o preguntas.
ben
AnalíticaTabla de datosMac OSRe: New to Stats: ¿Qué pruebas y cómo en JMP?Hay bastantes conceptos/técnicas estadísticas para comprender este problema, por lo que puedo decir. Pero también hay cosas que no me quedan claras. Aquí hay algunos pensamientos.
- Reconozco que tiene un problema de predicción entre manos, es decir, desea predecir el valor medido del paciente (Y).
- Mencionaste 6 ecuaciones. No mencionaste "predictores". "Predictor" es una jerga para X, que se usa para predecir Y. Puede tener más de una X. Así que supongo que cada ecuación en tu caso es una fórmula de una o más X.
- El tipo de su Y lo dirige a una dirección, en lugar de a otra. Si su Y es continua, por ejemplo, medidas como el peso, busque herramientas de regresión como mínimos cuadrados. Si su Y es binario, por ejemplo, bueno/malo, busque herramientas como la regresión logística. En JMP, algunos lugares pueden decir automáticamente en qué dirección ir, por ejemplo, "Ajustar Y por X" o "Regresión generalizada", por lo que no tiene que preocuparse demasiado por el tipo de Y. En otros lugares, debe averiguar qué plataformas admiten qué tipo de Y.
- Tus ecuaciones también te dirigen en una dirección, en lugar de otra. Depende de si su ecuación es lineal en parámetros o no. Luego, su camino se bifurca en modelos lineales o modelos no lineales.
- Una vez que haya determinado el tipo de modelo que puede aplicar a sus datos y ajuste el modelo, debe evaluar si el modelo es lo suficientemente adecuado, si hay alguna violación de los supuestos. Busque temas relacionados con el diagnóstico del modelo.
- Suponiendo que el modelo se comporta bien y decide comparar diferentes modelos (ecuaciones), hay algo llamado "criterio de selección de modelo", mediante el cual puede evaluar el rendimiento entre modelos. Hay algunos criterios bastante diferentes: R-cuadrado para regresión, criterio de información para muchas otras situaciones. O como mencionó, use la correlación entre lo medido y lo estimado para determinar. Creo que es un proxy muy cercano a las metodologías formales que mencioné.
- No entiendo tu segunda pregunta. En particular, ¿cuál es su definición de "variación de una estimación a la siguiente"?
- Para su última pregunta, supongo que necesita ajustar el modelo por grupos. Luego compare su desempeño grupo por grupo. Pero en caso de que sus 6 ecuaciones tengan datos demográficos como predictores, entonces probablemente tenga un problema de selección de variables o un problema de prueba de significación. No puedo asegurarlo sin saber más acerca de sus ecuaciones y datos.
