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Come calcolare correttamente i rapporti di probabilità da un modello lineare misto generalizzato logit binomiale (GLMM) in JMP Pro?

Sto adattando un modello misto lineare generalizzato binomiale logit (GLMM) in JMP Pro 18, con:

• risultato binario (1 = evento, 0 = nessun evento),

• diversi predittori categoriali (fattori),

• e un'intercetta casuale per l'ID del soggetto per tenere conto delle misure ripetute/clustering.

Il modello converge e produce una tabella di stime dei parametri degli effetti fissi, che include:

• Stima (β)

• Errore standard

• Limiti di confidenza inferiore/superiore (sulla scala logit)

• valori p

Tuttavia, JMP Pro non fornisce rapporti di probabilità.

Le mie domande:

1. Nel GLMM (Binomial Logit) di JMP Pro, la voce "Stima" nella tabella Effetti fissi rappresenta il rapporto logaritmo-odds condizionale?

2. È corretto e statisticamente valido riportare OR = exp(Stima) e CIs = exp(CI sulla scala logit)?

3. In caso contrario, qual è il metodo consigliato per ottenere Odds Ratio interpretabili da un GLMM in JMP?

4. Esiste qualche documentazione ufficiale o esempio che dimostri come dovrebbero essere calcolati gli OR per i GLMM in JMP (o, in modo equivalente, in SAS PROC GLIMMIX)?

Qualsiasi spiegazione o riferimento autorevole sarebbe molto apprezzato.

Modellazione statistica avanzata