Pruebe si dos predicciones (mediante un modelo de regresión múltiple) son significativamente diferentesEstoy trabajando en un modelo de regresión lineal múltiple en JMP 16 que intenta predecir los resultados clínicos (en forma de una escala numérica llamada " alta mRS ") para pacientes con accidente cerebrovascular según lo siguiente:
- 1 predictor continuo ( NIHSS al ingreso , que es una medida de la gravedad del accidente cerebrovascular al ingreso al hospital)
- 1 predictor categórico ( timing EVT , que es un tratamiento que puede recibir el paciente con ictus), que puede tener cualquiera de los 3 valores siguientes:
- 1 = EVT (el tratamiento) se administró inmediatamente al llegar al hospital
- 2 = EVT se administró después de un retraso
- 0 = NO se administró EVT
- un término de interacción ( NIHSS al momento de la admisión * momento EVT )
Así es como se ve el modelo en JMP ahora mismo:
Mi pregunta/problema es:
Para cualquier valor dado de NIHSS al momento del ingreso , quiero calcular si el resultado medio previsto (basado en este modelo) será significativamente diferente (con valores de p) entre si el paciente recibe EVT inmediatamente (es decir, momento de EVT = 1 ) vs. sin EVT (es decir, sincronización de EVT = 0 ), es decir, entre 2 valores diferentes del predictor categórico.
¿Hay alguna forma de hacer este análisis en JMP?
( Conceptualmente , mi objetivo es poder utilizar los 2 predictores en este modelo de una manera clínicamente útil, por ejemplo, con la esperanza de que el modelo pueda ayudarnos a decidir qué pacientes (en este caso, según la gravedad de su accidente cerebrovascular) deberían recibir o no un tratamiento, habiendo predicho el resultado con dicho tratamiento.)
¡Gracias por tu ayuda!
Análisis y modelado de datos básicosventanasRe: Probar si dos predicciones (mediante un modelo de regresión múltiple) son significativamente diferentesHola @MRB3855 ,
¡Muchas gracias! Creo que funcionó. Obviamente, no hice (no sabía cómo) hacer los cálculos para confirmar los resultados de las pruebas yo mismo, pero los valores predichos de las pruebas personalizadas ahora coinciden con los de mi modelo y los resultados de las pruebas tienen sentido.
¡Realmente aprecio la ayuda!
Re: Probar si dos predicciones (mediante un modelo de regresión múltiple) son significativamente diferentesHola @broccoli : Disculpas, cometí un error. Consulte a continuación para predecir en el momento = 24 (para mis datos). Para el término de interacción debe ingresar (NIHSS al momento de la admisión - 14.7059). Entonces, si desea predecir en NIHSS al momento de la admisión = 20, entonces se debe ingresar allí 20-14.7059 = 5.2941 para la interacción.
Y para el lote que no aparece en la lista (tengo cuatro lotes), hay que parametrizarlo de la siguiente manera.
Parece raro, lo sé; eso se debe a la forma en que JMP parametriza el modelo.
https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/index.shtml#page/jmp/nominal-factors.shtml#
Y un contraste que no se puede probar se refiere a las sumas de cuadrados en la parte inferior de la salida que proporciona una prueba combinada de todos los contrastes (columnas). No tiene sentido en este caso porque los contrastes no son ortogonales (informalmente, esto puede considerarse independiente). Sin embargo, las pruebas de cada uno de los tres contrastes individualmente son válidas y correctas.
Más aquí sobre ortogonalidad. https://stats.stackexchange.com/questions/171324/what-is-the-relationship-between-orthogonal-correlation-and-independence
Re: Probar si dos predicciones (mediante un modelo de regresión múltiple) son significativamente diferentesHola @broccoli. Olvidaste la intersección (pon 1 allí en las dos primeras columnas).
¿Y está seguro de que no importa cuál sea el NIHSS al momento de la admisión?
Editar: Hmmm, no estoy tan seguro de que esté funcionando como esperaba cuando hay términos de interacción que involucran la covariable.
Manténganse al tanto.
Re: Probar si dos predicciones (mediante un modelo de regresión múltiple) son significativamente diferentesHola @MRB3855 . Intenté configurar pruebas personalizadas para este propósito, pero parece que no puedo hacerlo bien.
Por ejemplo, en la imagen siguiente estoy intentando comparar el tiempo EVT = 0 (en la columna 1) con el tiempo EVT = 1 (en la columna 2), con NIHSS al momento de la admisión = 0 .
Los números enumerados en la fila " Valor " en las dos primeras columnas del resultado de la prueba ( 1,467 y 2,100 ) no son iguales a los valores que mi modelo predice en esas dos condiciones ( 0,0563 y 3,568 , respectivamente; consulte el generador de perfiles de predicción a continuación). .
De manera similar, cuando intento repetir esta prueba personalizada con NIHSS al momento de la admisión = 20 (a continuación), las dos primeras columnas de Valor generadas ( 2.329 y 2.962 ) nuevamente no coinciden con las predicciones de mi modelo ( 5.105 y 5.089 , respectivamente).
¿Que me estoy perdiendo aqui? Obviamente, es algo crucial, ya que los " resultados " de la prueba, que, si lo entiendo correctamente, se supone que deben aparecer en la tercera columna generada (diferencia en las predicciones de valor , error estándar , relación t , valor p y SS ) - parecen ser exactamente iguales independientemente de lo que configuré en NIHSS al ingresar (lo cual definitivamente no debería ser el caso).
¡Perdón por la molestia y gracias de nuevo!
PD: como nota al margen, ¿qué significa " ADVERTENCIA: Contraste no comprobable "?
Re: Probar si dos predicciones (mediante un modelo de regresión múltiple) son significativamente diferentesHola @broccoli : Sí, esto se puede hacer. Haga clic en el triángulo rojo en la parte superior del resultado y elija Estimaciones/Prueba personalizada (imagen que se muestra a continuación). Aquí hay un ejemplo.
Ejemplo de prueba personalizada (jmp.com)
Sin embargo, puede ser complicado... Échale un vistazo y luego regresa si necesitas ayuda. Necesitará agregar dos columnas. Luego, escriba 1 para el momento (e interacción) de EVT de interés y elija el valor de NIHSS en el momento de la admisión que le interese para las dos primeras columnas. Luego, la tercera columna es la diferencia entre las dos primeras filas.
A continuación se muestra un ejemplo que compara la predicción del lote 1_11 en el momento = 3,14 (primera columna 101,2) y el lote 3_13 en el momento = 3,14 (segunda columna 101,4). La tercera columna es la diferencia en las predicciones (-0,202, con valor de p 0,6758).
