Вопрос по факторному анализу Опции

[md416]

Уважаемые коллеги, возник такой вопрос:
При выполнении факторного анализа используется логистическая регрессия.
При однофакторном анализе (и многофакторном) программы позволяют включать или исключать так называемый свободный член.
Нужно ли его включать или нужно исключать для получения более достоверных сведений? А интересует в первую очередь в результате отношение шансов и его ДИ. Соответственно, включение и исключение свободного члена дает в итоге разные результаты и разный p уровень...

P.S. в тех статьях, которые я видел и где используется факторный анализ в описании методов как-то не приводят такие данные о свободном члене.

Как быть?

Заранее спасибо!

[EkaterinaN]

Добрый день. Подскажите, пожалуйста, по статистическим методам. У меня есть группа больных (n=229) с терминальной стадией заболевания, которые прошли успешное лечение по устранению причины этого заболевания (избавились от вируса). После этого, я наблюдаю больных каждые 3-6 месяцев с целью выявления неблагоприятных исходов. Мне необходимо определить какие параметры (факторы) до лечения позволят спрогнозировать развитие неблагоприятного исхода, несмотря на успешную противовирусную терапию. Какой метод точнее: логистическая регрессия или анализ пропорциональных рисков Кокса (последний чаще встречается в работах с аналогичным дизайном исследования)?

[Tihon]

.. я наблюдаю больных каждые 3-6 месяцев.... Какой метод точнее: логистическая регрессия или анализ пропорциональных рисков Кокса (последний чаще встречается в работах с аналогичным дизайном исследования)?

По вашей базе данных как раз и продуктивно использовать сравнения эти периодов. И в этом сравнении можно использовать логистическую регрессию. Но не только один такой метод, а ещё и немало других методов. Чтобы как раз и увидеть все нюансы этих изменений по времени, и получить весьма продуктивный результат исследования. Помню как в прошлом году мы утвердили одну докторскую диссертацию, в которой автор как раз и использовал эту логистическую регрессию, и много других методов. Что ему и сделали в НЦ БИОСТАТИСТКА. На их сайте как раз и выложены 10 статей по этой теме. Более того, при объёме вашей базы данных по n=229 нужно производить и кластерный анализ. Чтобы узнать какие группы были вначале, а какие они стали через 3 месяца, и через 6 месяцев. Надеюсь в вашей базе данных также немало и признаков.