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如何在 JMP Pro 中正確計算二項式 Logit 廣義線性混合模型 (GLMM) 的優勢比？

我正在 JMP Pro 18 中擬合二項式 Logit 廣義線性混合模型 (GLMM)，具體參數如下：

• 二元結果（1 = 發生事件，0 = 未發生事件），

• 若干分類預測因子（因子），

• 並為受試者 ID 設定隨機截距，以解釋重複測量/聚類。

此模型收斂並產生固定效應參數估計表，其中包括：

• 估計值 (β)

• 標準誤差

• 信賴區間下限/上限（logit尺度）

• p 值

然而，JMP Pro 不提供賠率比率。

我的問題：

1. 在 JMP Pro 的 GLMM（二項式 Logit）中，「固定效應」表中的「估計值」是否代表條件對數比值比？

2. 報告 OR = exp(估計值) 和 CIs = exp(logit 尺度上的 CI) 是否正確且具有統計意義？

3. 如果不是，那麼在 JMP 中從 GLMM 中獲得可解釋的優勢比的建議方法是什麼？

4. 是否有任何官方文件或範例示範如何在 JMP（或等效的 SAS PROC GLIMMIX）中計算 GLMM 的 OR 值？

任何權威的解釋或參考資料都將不勝感激。

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