help анализ частоты осложнений, логистическая регрессия и все, все, все, анализ данных Опции

[DrgLena]

Уважаемые, форумчане!
В ваших статистических изысканиях, не встречалась ли вам информация о использовании формулы Ферстера для сравнения числа осложнений возникающих после двух медицинских вмешательств. При этом используется понятие неопределенность системы, снижение неопределенности. Описано, как делали, есть формула, но нет ссылки на используемую литературу. Диссертация в которой это используется уже защищена и я повторила расчет для своих данных, но не могу работать без ссылки на математический источник. Может быть подскажете другие статистические форумы, где это могут знать.

[DrgLena]

Безусловно вы правы. Автор решил, вернее не автор, а тот кто помогал в анализе данных, сразить всех наповал малознакомыми формулами. И он сразил, поскольку работа проголосована ученым советом (не у нас в институте, а в другом совете, поэтому я работу не слушала) и никто не возразил, поскольку обсуждалась, я думаю, только хирургия. А сегодня она на рассмотрении и возникли вопросы. К сожалению, организованного сообщества специальстов, которые могли бы давать оценку качеству статистического анализа медицинских исследований, на сегодняшний день нет. Ссылку на форум дать нельзя.
По поводу логистической регресси, я имею в виду левую часть уравнения, когда прогнозируется только два альтернативных состояния, а в правой части могут быть и бинарные и количественные переменные и даже ранговые, но это уже труднее реализовать (в SPSS, но не в Statistica). Для прогноза трех состояний все еще сложнее, по моему только Stata позволяет это сделать. Но сама я не делала, там много ручками надо ваять.

[плав]

По поводу логистической регресси, я имею в виду левую часть уравнения, когда прогнозируется только два альтернативных состояния, а в правой части могут быть и бинарные и количественные переменные и даже ранговые, но это уже труднее реализовать (в SPSS, но не в Statistica). Для прогноза трех состояний все еще сложнее, по моему только Stata позволяет это сделать. Но сама я не делала, там много ручками надо ваять.

Я тоже имел в виду левую часть уравнения. Существуют варианты логистической регрессии для ординальных переменных отклика (модель пропорциональных шансов) и для номинальных с несколькими уровнями (генерализованная логит модель). Модель пропорциональных шансов была описана McCullagh (1980), и затем стала очень популярной для ординальных исходов. Про это проосто не очень известно, хотя в приличной программе расчетно все достаточно просто. Очень подробно методология расписана в главе 9 Categorical Data Analysis Using SAS System (Stokes M., Davis C., Koch G., SAS Institutes Inc., 2000). На самом деле одна из лучших книжек по анализу качественных переменных. Есть описание и здесь (http://www.stat.psu.edu/~jglenn/stat504/08_multilog/40_multilog_proportion.htm). Версия 9 SAS поддерживает эту модель в процедуре LOGISTIC.
Нечто подобное можно сделать в R, Stata вообще считается более мощной с точки зрения анализа качественных переменных (например, процедура glogit), SPSS также это делает достаточно просто (http://www.ats.ucla.edu/STAT/SPSS/dae/ologit.htm и http://www.ats.ucla.edu/stat/spss/dae/mlogit.htm для мультиноминальной модели).