Предсказание ухода пациента из исследования Опции

[medmonitor]

Здравствуйте. Никак не могу разобраться со своим исследованием. Стояла задача предсказать вероятность ухода пациента из исследования. Использовал логистическую регрессию. (собственно эту идею тут на форуме и прочел, очень частый вопрос)
Получил такую таблицу классификаций.
Pred. 1 Pred. 0 Percent
1,000000| 13 | 169 | 7,14286
0,000000| 16 | 485 | 96,80639

1-ушел из исследования добровольно , 0 остался
как видите тех кто остался программа классифицировало относительно верно,а вот 169 выбывших неверно записала в нули

у меня отношение шансов составило 2,3317
Как мне в таком случае проинтерпретировать значения OR?

[p2004r]

Здравствуйте. Никак не могу разобраться со своим исследованием. Стояла задача предсказать вероятность ухода пациента из исследования. Использовал логистическую регрессию. (собственно эту идею тут на форуме и прочел, очень частый вопрос)
Получил такую таблицу классификаций.
Pred. 1 Pred. 0 Percent
1,000000| 13 | 169 | 7,14286
0,000000| 16 | 485 | 96,80639

1-ушел из исследования добровольно , 0 остался
как видите тех кто остался программа классифицировало относительно верно,а вот 169 выбывших неверно записала в нули

у меня отношение шансов составило 2,3317
Как мне в таком случае проинтерпретировать значения OR?

У Вас перекос в численности между группами и это регрессия автоматом учитывает. Надо смотреть на ROC для оценки качества модели независимого от размера групп (может оказаться что модель вообще ничтожна). Для коррекции коэфициентов модели посмотрите, может есть параметр веса который можно задать для исхода, тогда сделайте его обратно пропорциональным размеру групп. У Вас все таки задача сделать оценку риска, а не лучший прогноз для данных частот встречаемости.