Логистическая регрессия - правильный выбор? (медицина), Верно ли я выбрала методику? Опции

[Olga30]

Здравствуйте.
У меня 120 пациентов с сахарным диабетом.
Также все они страдают ИБС.
Изучаю я клинику - ТИА (транзиторной ишемической атаки) - это как осложнение ИБС.
Так вот - у 55 пациентов - не было ни одной ТИА.
А у 65 пациентов - была одна и более.
Могу ли я использовать логистическую регрессию для того, чтобы выявить, какие переменные влияют на исход - ТИА.
Сколько переменных я могу вводить?
Если из расчета 1 к 10 - то у меня 12 переменных может участвовать в модели. Верно?

[Olga30]

Спасибо, хотелось бы еще мнений насчет правильности выбора данного метода (логистическая регрессия) в отношении данной задачи с данной выборкой.
Интересует только данный пример - в целом, грамотно я подхожу или нет?

Ту p2004r - спасибо! + я работаю в стандартных пакетах, среду R освоить уже не успею. Интересует мнение с точки зрения соблюдения мною в данном вопросе статистической грамотности, а не поиск наилучшего способа. Ограничена в способах и других ресурсах.

Ту Larina Tatjana - спасибо! + естественно, все переменные были проверены попарно. Остались значимые. Если их 12 - не многовато-ли для выборки в 120 (а группы - и того меньше(55 и 65)?

[p2004r]

Спасибо, хотелось бы еще мнений насчет правильности выбора данного метода (логистическая регрессия) в отношении данной задачи с данной выборкой.
Интересует только данный пример - в целом, грамотно я подхожу или нет?

Ту p2004r - спасибо! + я работаю в стандартных пакетах, среду R освоить уже не успею. Интересует мнение с точки зрения соблюдения мною в данном вопросе статистической грамотности, а не поиск наилучшего способа. Ограничена в способах и других ресурсах.

И все таки ориентируйтесь на AIC моделей. Для одного и того же набора данных выбирайте модель с наименьшим AIC.

Это есть _во_всех_ пакетах статистического анализа (теми где нет, наверное лучше прекратить пользоваться

[Olga30]

Пакеты у меня самые простые - SPSS и STATISTICA.
Буду искать с AIC - не сталкивалась с этим критерием раньше...
Спасибо!
А по остальному моему набору - подход верный?

[Larina Tatjana]

Ту Larina Tatjana - спасибо! + естественно, все переменные были
проверены попарно. Остались значимые. Если их 12 - не многовато-ли
для выборки в 120 (а группы - и того меньше(55 и 65)?

Пакеты у меня самые простые - SPSS и STATISTICA.
Буду искать с AIC - не сталкивалась с этим критерием раньше...
Спасибо!
А по остальному моему набору - подход верный?

Привет, Olga30!

Относительно попарных связей. Эта проверка не означает, что нужно оставлять в анализе лишь те пары, для которых связи значимы.
Ведь пошаговые алгоритмы логит-регрессии учитывают не только парные, но множественные, фактически цепочечные связи. А проверка
парных связей поможет лишь в интерпретации основных эффектов.

Относительно пакетов. Это действительно "простые - SPSS и STATISTICA", т.е. не для профессионального анализа и оценки логит-уравнений.
Когда мне выполнили заказ по оценке таких уравнений, то я получила несколько десятков разных уравнений, с разными наборами предикторов.
И получены они были также разными алгоритмами. И вот дальше началось самое интересное. Я выбрала из этого множества уравнений наиболее
ценные, и в тоже время самые надёжные и недорогие предикторы. В итоге окончательный набор уравнений включал 5 вариантов, которые далее
и были использованы для оформления патентов.

Если речь идёт о публикации внутри России, то прав наш коллега TheThing, не забивайте голову. Всё равно никому, кроме Вас, это не будет
интересно и понятно. Ну а если всё же хочется докопаться до истины, то обращайтесь к профессионалам, пусть они оценят.

Или можете прочитать упомянутую TheThing книгу Model selection and multimodel inference: A practical information, theoretic approach" by K. Burnham, D. Anderson по адресу

http://books.google.ru/books?id=BQYR6js0CC...p;q&f=false

Раньше она лежала на Гиге, но сейчас её прихлопнули, и увы...

Успехов!

[TheThing]

Привет, Olga30!

Относительно попарных связей. Эта проверка не означает, что нужно оставлять в анализе лишь те пары, для которых связи значимы.
Ведь пошаговые алгоритмы логит-регрессии учитывают не только парные, но множественные, фактически цепочечные связи. А проверка
парных связей поможет лишь в интерпретации основных эффектов.

Относительно пакетов. Это действительно "простые - SPSS и STATISTICA", т.е. не для профессионального анализа и оценки логит-уравнений.
Когда мне выполнили заказ по оценке таких уравнений, то я получила несколько десятков разных уравнений, с разными наборами предикторов.
И получены они были также разными алгоритмами. И вот дальше началось самое интересное. Я выбрала из этого множества уравнений наиболее
ценные, и в тоже время самые надёжные и недорогие предикторы. В итоге окончательный набор уравнений включал 5 вариантов, которые далее
и были использованы для оформления патентов.

Если речь идёт о публикации внутри России, то прав наш коллега TheThing, не забивайте голову. Всё равно никому, кроме Вас, это не будет
интересно и понятно. Ну а если всё же хочется докопаться до истины, то обращайтесь к профессионалам, пусть они оценят.

Или можете прочитать упомянутую TheThing книгу Model selection and multimodel inference: A practical information, theoretic approach" by K. Burnham, D. Anderson по адресу

http://books.google.ru/books?id=BQYR6js0CC...p;q&f=false

Раньше она лежала на Гиге, но сейчас её прихлопнули, и увы...

Успехов!

Здравствуйте, Татьяна!

Я интуитивно догадываюсь, что Ваша работа была выполнена в пакете SAS. Вы могли бы сказать (или спросить у того человека, который проводил анализ), что может SAS и чего не может SPSS в плане логистической регрессии. Например, алгоритмов построения модели, упомянутые Вами, в SPSS версии 17.0 (в 20 кажется не прибавилось) - 7, насколько больше их в SAS? Да и сложно найти у нас кандидатскую/докторскую, в которой бы применялись хотя бы 3 разных алгоритма включения предикторов, в основном используется метод Enter / Block. К тому же в литературе существуют противоречивые данные относительно того, стоит ли применять forward / backward selection алгоритм, некоторые - за, другие - критикуют. Мне бы хотелось найти в иНете авторитетную статью (не заказную), которая бы провела сравнительный анализ пакетов SPSS и SAS, и, как вывод, заявила, что SPSS - игрушка для детей, а SAS - для профи. Увы, пока не нашел. В компании "Боинг" стоит R, мне кажется, что там хватает профессионалов

Вы бы могли еще объяснить, что имеете ввиду под недорогими предикторами?

Спасибо!

[Larina Tatjana]

Здравствуйте, Татьяна!

Я интуитивно догадываюсь, что Ваша работа была выполнена в пакете SAS. Вы могли бы сказать (или спросить у того человека, который проводил анализ), что может SAS и чего не может SPSS в плане логистической регрессии. Например, алгоритмов построения модели, упомянутые Вами, в SPSS версии 17.0 (в 20 кажется не прибавилось) - 7, насколько больше их в SAS? Да и сложно найти у нас кандидатскую/докторскую, в которой бы применялись хотя бы 3 разных алгоритма включения предикторов, в основном используется метод Enter / Block. К тому же в литературе существуют противоречивые данные относительно того, стоит ли применять forward / backward selection алгоритм, некоторые - за, другие - критикуют. Мне бы хотелось найти в иНете авторитетную статью (не заказную), которая бы провела сравнительный анализ пакетов SPSS и SAS, и, как вывод, заявила, что SPSS - игрушка для детей, а SAS - для профи. Увы, пока не нашел. В компании "Боинг" стоит R, мне кажется, что там хватает профессионалов

Вы бы могли еще объяснить, что имеете ввиду под недорогими предикторами?

Спасибо!

Здравствуйте, уважаемый TheThing!

Я списалась с исполнителем моего заказа. Он действительно выполнял расчёты в пакете SAS. Относительно SPSS он сказал, что для оценки уравнения логистической регрессии этот пакет содержит немало возможностей. Просто в нём расчёты требуют гораздо больше времени. Мне же больше всего понравилось то, что в результатах по логистической регрессии, как и по многим другим методам, а всего их было более 10, я получила очень много детальной информации. А вот в SPSS такой детализации нет. Или я не умею эти детали получать. Ведь в любом случае чтобы овладеть всеми тонкостями в любом пакете, надо его изучать. А у меня другая работа. Вот почему я и решила заказать эти расчёты профессионалу. Даже ту книжку, адрес которой в сети я указала в предыдущем посте, тоже ведь надо прочитать, и понять что в ней написано. А я ведь не математик, не статистик.

Относительно статьи о сравнении пакетов. Лет 5 назад, когда я обсуждала с исполнителем мой заказ, я тоже спрашивала примерно об этом же. Помнится он тогда сказал что есть даже книга о сравнении разных пакетов. Автора, правда, я уже не помню

Недорогие предикторы. В медицине всякий анализ стоит деньги. И стоимость их разная. Например, МРТ стоит гораздо дороже чем УЗИ и т.п. Вот почему и требовалось получить очень большое количество вариантов уравнений, чтобы потом можно было сравнить себестоимость их реализации для пациентов, и выбрать оптимальные варианты.

Успехов!