![]() |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
![]() |
![]()
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 7 Регистрация: 15.08.2007 Пользователь №: 4262 ![]() |
Решила вынести вопрос в новую тему,
в конце чужой темы он оказался для всех незаметным ![]() У меня вопрос по применению логистической регрессии, пожалуйста, подскажите. Если в модели используются порядковые независимые переменные, не бинарные, напрммер степень выраженности чего либо (1 - нет, 2-слабая, 3- сльная). Зависимая - бинарная, как полагается ( 1 -есть болезнь, 0 -нет), то как интерпретировать результаты? Как правильно оценить риск развития заболевания от этого фактора?. Пользуюсь Statistica 6. Расчетная величина OR=3.5. Это как правильно интерпретировать? Когда независимая бинарная понятно. Или нужно все-таки разбивать независимую на несколько бинарных переменных. Подскажите, пожалуйста, кто сталкивался с этим. |
|
![]() |
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 14 Регистрация: 1.03.2009 Пользователь №: 5873 ![]() |
Спасибо! Да это действительно Statistica 6, и я пытаюсь построить логистическую регрессию. Насчет перекодировки, почему 3? Например вид заболевания: фибриноторакс - 1-есть, 0-нет, пневмоторакс - 1-есть, 0-нет, плеврит - 1-есть, 0-нет, пиоторакс 1-есть, 0-нет, получается 4, или я неправильно поняла? Сразу следующий вопрос: Если из перекодированных переменных например фибриноторакс будет значимым предиктором в модели, а остальные нет, получится что другие виды заболевания отбросятся и не влияют на исход заболевания, никак не учитываются? Признательна за помощь.
|
|
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#3
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1013 Регистрация: 4.10.2006 Пользователь №: 1933 ![]() |
Спасибо! Да это действительно Statistica 6, и я пытаюсь построить логистическую регрессию. Насчет перекодировки, почему 3? Например вид заболевания: фибриноторакс - 1-есть, 0-нет, пневмоторакс - 1-есть, 0-нет, плеврит - 1-есть, 0-нет, пиоторакс 1-есть, 0-нет, получается 4, или я неправильно поняла? Сразу следующий вопрос: Если из перекодированных переменных например фибриноторакс будет значимым предиктором в модели, а остальные нет, получится что другие виды заболевания отбросятся и не влияют на исход заболевания, никак не учитываются? Признательна за помощь. Если ситуация, как у Вас отдельные заболевания, то да, надо четыре, но тогда почему это была общая переменная? П во если у Вас была перменная "заболевание", принимашая значения "фибриноторакс", "плеврит", "пневмоторакс", "пиоторакс" (т.е. обязательно что-то есть), то надо три переменных фибрноторакс, плеврит, пневмоторакс. Если все три переменных имеют значене 0, то это - значит - пиоторакс, который и является группой сравнения (остальные сравниваются с ним). В случае, если у Вас может е быть ...торакса, то тогда у Вас было 5 значений (четыре состояния и отсуствие чего бы то ни было). Ответ на второй вопрос - да, на исход влияет только фибриноторакс. |
|
![]() |
![]() |
![]() ![]() |