作者andrew43 (讨厌有好心推文後删文者)
看板Statistics
标题Re: [问题] 想请问交互作用
时间Mon Sep 7 16:43:49 2020
好像没太多回应,帮点小忙。
※ 引述《marki (marki)》之铭言:
: 抱歉最近问题有点多,想请问交互作用的问题
: 我有想要探讨在两个族群:不同的GA_G (0 or 1)其随着Year_G增加
: AKI的机会是不是都会下降
: 我的logistic regression模型是
: AKI ~ Year_G + factor(GA_G) + 一堆调整变数 + Year_G*factor(GA_G)
: 用R跑出来的结果是
: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
: (Intercept) -2.454804 0.793533 -3.094 0.00198 **
: Year_G -0.163630 0.073466 -2.227 0.02593 *
: factor(GA_G)1 -1.551497 0.566584 -2.738 0.00618 **
: Year_G:factor(GA_G)1 0.173219 0.132713 1.305 0.19182
: ....(调整变数的结果我就不列了)
: 想请问的是
: 1. 虽然交互作用项不显着,可是当GA_G从0变成1的时候,是不是AKI本来随着
: Year_G会逐渐下降会变成会逐渐上升呢?
假设GA_G的二个水准在运算时被coding成0和1
(这是R预设的方式,称treatment coding),
则报表的回归式是:
logit(AKI) = -2.454 + (-0.164)Year_G 当 GA_G = 0
logit(AKI) = -2.454 + (-0.164)Year_G + (-1.551) + (0.173)Year_G 当 GA_G = 1
所以你的猜测,在只看回归线的情况是对的。
: 2. 如果真的是这样,那我还可以说AKI的机会在两组中都会显着地随着Year_G的增加
: 而下降吗?
在保留交互作用时直接解读主效应可能会出错。
建议先做一些自变数选择和模型的诊断。
: 3. 如果不行的话,要怎麽在paper上描述这样的结果呢?我有办法计算出在GA_G=1的这
: 个族群的p value或是判断他有没有显着吗?
如果你已经找到你认为「最好」的模型了仍保有这个不显着的交互作用,
那你可以按GA_G的值分别做模型。
: 4. 如果我想要画出一个Y轴为Probabilitiy,X轴为Year_G的GA_G=1的图,请问下述的程式码有
: 没有问题?
: curve((exp(intercept + Year_G_coef*x + GA_G_coe *1 + 调整变项 + inter_coe2
: *x*1)/(1+exp(intercept + Year_G_coe*x + GA_G_coe *1 + 调整变项 + inter_coe *x*1)))
: 以上
: 非常感谢
不用这麽麻烦。
以R语言来说,建议使用predict和inv.logit,会非常容易。
另外,由於有其它调节变数,你应该在predict时把它们固定在你选用的特定值,
才画得出来(或着说,才有意义)。
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※ 编辑: andrew43 (60.248.222.1 台湾), 09/07/2020 16:57:41
1F:推 marki: 非常感谢 09/10 15:52