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如何在 JMP Pro 中正确计算二项式 Logit 广义线性混合模型 (GLMM) 的优势比？

我正在 JMP Pro 18 中拟合二项式 Logit 广义线性混合模型 (GLMM)，具体参数如下：

• 二元结果（1 = 发生事件，0 = 未发生事件），

• 若干分类预测因子（因素），

• 并为受试者 ID 设置随机截距，以解释重复测量/聚类。

该模型收敛并生成固定效应参数估计表，其中包括：

• 估计值 (β)

• 标准误差

• 置信区间下限/上限（logit尺度）

• p 值

然而，JMP Pro 不提供赔率比率。

我的问题：

1. 在 JMP Pro 的 GLMM（二项式 Logit）中，“固定效应”表中的“估计值”是否代表条件对数比值比？

2. 报告 OR = exp(估计值) 和 CIs = exp(logit 尺度上的 CI) 是否正确且具有统计学意义？

3. 如果不是，那么在 JMP 中从 GLMM 中获得可解释的优势比的推荐方法是什么？

4. 是否有任何官方文档或示例演示如何在 JMP（或等效的 SAS PROC GLIMMIX）中计算 GLMM 的 OR 值？

任何权威的解释或参考资料都将不胜感激。

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