A regressão logística binária mostra uma caixa de diálogo para inserir uma variável dependente binária (dummy), bem como uma ou várias variáveis independentes categóricas ou contínuas (Covariates). Para adicionar um termo de interação, selecione duas ou mais variáveis e use o botão ltablt. Por padrão, as variáveis independentes (Covariates) são assumidas como variáveis contínuas, as variáveis categóricas precisam ser declaradas explicitamente: clique no botão Categórico na primeira caixa de diálogo. Por padrão, o software escolhe a última categoria de uma variável categórica como a categoria de referência. Você pode escolher o primeiro em vez disso. Note que quando voltar para o primeiro diálogo Continuar o Covariates mostra as variáveis declaradas como categóricas. SAVE permite que você crie um número de variáveis derivadas que você pode usar para uma análise mais aprofundada, ou seja, probabilidades preditas, muito conveniente para estudar o seu modelo em pormenor, por exemplo, produzindo tabelas de médias com as variáveis dependentes categóricas ou scatterplots para covariáveis escala. Associação prevista do grupo: novamente útil no estudo do seu modelo, comparando sistematicamente os dois grupos. Vários resíduos para diagnosticar problemas com o seu modelo. Finalmente, várias opções permitem obter resultados adicionais ou modificar valores padrão. Usando a linguagem de comando Consulte a documentação do SPSS para mais detalhes. Estou tentando analisar meus dados usando Regressão Logística Multinomial em que minha variável dependente é um resultado clínico (doente versus saudável) e 1 variáveis independentes (Fatores) estão em várias categorias. O problema que tenho é tentar descobrir como posso definir uma categoria como um grupo de referência no SPSS. Eu fiz a análise inversa, alterando variáveis dependentes e fatores para que eu possa definir a referência, mas depois de agora que eu penso sobre isso, percebo que não faz muito sentido. Eu também comparou os valores OR de MLR para a de uma análise 2x2, mas é muito diferente. Eu também tentei regressão logística binária e criou variáveis dummy para cada categoria, mas eu didnt têm valores sensíveis ou. EDIT: Comando SPSS e saída Eu configurei a primeira categoria (1) em minha variável independente como referência Se sua variável dependente for binária, regressão logística binária é o caminho a percorrer. O que você quer dizer com quot1 variáveis independentes (Fatores) quot. Qual variável apresenta um problema com a definição da categoria de referência. O que especificamente não faz muito sentido. Além disso, como mostrar seus comandos e sua saída para que os voluntários aqui possam ajudá-lo a interpretar e solucionar problemas. Ndash rolando2 Jul 14 14 at 21:43 Você pode conseguir o que você está olhando para fazer através do seguinte. Use a regressão logística binária. Atribua a variável Status binário (doente versus saudável) como dependente. Recodifique se necessário para que o doente 1 ou o saudável 1 (eo outro seja 0), dependendo se você está mais interessado em modelar as probabilidades de log de estar doente ou de ser saudável. Atribua uma categoria de referência à variável Grupo usando o comando Contraste. Os arquivos de ajuda ou um guia de sintaxe ajudarão você a escolher dentre opções como Indicador ou Desvio contrastes (Indicador provavelmente será mais conveniente) e na mecânica de atribuir uma categoria como GCA como a referência para que outros serão comparados. A criação de variáveis dummy para representar um preditor como o Grupo é útil em alguns casos, mas provavelmente não é necessário aqui. O SPSS criará esses manequins para você como parte do contraste especificado. Mais tarde, se você precisar usar a saída de regressão para criar uma equação preditiva, há um atalho para fazê-lo sem criar manequins que eu possa compartilhar com você separadamente, se necessário. EDITAR - para atribuir um grupo específico como a categoria de referência: Isto irá mostrar-lhe a ordem das categorias que o SPSS vê. Vamos supor que GTG é o terceiro. Então GTG pode ser atribuído como a categoria de referência, usando este subcomando na regressão: Agora, assumindo saudável é codificado como 1 para a variável de estado, cada coeficiente de grupo na regressão, quando exponenciado, irá dizer-lhe a razão entre os grupos probabilidades de Tendo um resultado saudável e os GTG grupos probabilidades de ter um resultado saudável. Em modelos de dados binários e multinomial, a ordem do nível de resposta é importante porque reflete o seguinte: que probabilidade é modelado com dados binários como as categorias são ordenadas para dados ordinais Que categoria serve como a categoria de referência em modelos nominais de logit generalizado (modelos para dados nominais) Você deve ver a tabela de perfil de resposta para garantir que as categorias estão devidamente organizadas e que o resultado desejado é modelado. Nesta tabela, os níveis de resposta são organizados por Valor Ordenado. O nível de resposta mais baixo é atribuído ao valor ordenado 1, o valor mais baixo seguinte é atribuído valor ordenado 2 e assim por diante. Em modelos binários, a probabilidade modelada é a probabilidade do nível de resposta com o menor valor ordenado. Você pode alterar qual probabilidade é modelada eo Valor Ordenado na tabela Perfil de Resposta com o DESCENDENTE. EVENTO. ORDEM. E opções de variáveis de resposta REF na instrução MODELO. Consulte a seção Ordem de Nível de Resposta no Capítulo 51, O Procedimento LOGÍSTICO, para obter exemplos sobre como usar essas opções para afetar a probabilidade de ser modelado para dados binários. Para modelos multinomiais, a ordenação do nível de resposta afeta dois aspectos importantes. Nos modelos de ligação cumulativa, as categorias são assumidas ordenadas de acordo com o respectivo Valor Ordenado na tabela Perfil de Resposta. Se a variável de resposta é uma variável de caractere ou tem um formato, você deve verificar esta tabela cuidadosamente para saber se os valores ordenados refletem a escala ordinal correta. Em modelos logit generalizados (para dados multinomiais com categorias desordenadas), uma categoria de resposta é escolhida como a categoria de referência na formulação dos logits generalizados. Por padrão, o preditor linear na categoria de referência é definido como 0 ea categoria de referência corresponde à entrada na tabela do perfil de resposta com o maior valor ordenado. Você pode afetar a atribuição de valores ordenados com as opções DESCENDING e ORDER na instrução MODEL. Você pode escolher uma categoria de referência diferente com a opção REF. A escolha da categoria de referência para modelos logit generalizados afeta os resultados. Às vezes recomenda-se que você escolha a categoria com a freqüência mais alta como referência (ver, por exemplo, Brown e Prescott 1999, p.160). Você pode conseguir isso com o procedimento GLIMMIX combinando as opções ORDER e REF, como nas instruções a seguir: A opção ORDERFREQ organiza as categorias por freqüência descendente. A opção REFFIRST seleciona então a categoria de resposta com o menor valor ordenado, a categoria mais freqüente como a referência.
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