Referência categoria binário opções

Estou tentando analisar os 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, alternando 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 o 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) na minha variável independente como referência Se sua variável dependente for binária, a 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 doente 1 ou 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 Group é útil em alguns casos, mas provavelmente não é necessária 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 status, 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. Realizando a Regressão Logística no PASW (SPSS) Quando usamos uma regressão logística Quando queremos produzir odds ratios para ver se as nossas variáveis ​​independentes (por exemplo, fumar: nunca fumante, Ex-fumante, fumante atual) prevê maiores probabilidades da variável dependente (por exemplo, depressão: sim ou não). A variável de resultado deve ter 2 categorias. Exemplo de Cenário Calculando o odds ratio de ter depressão com base no comportamento de fumar dos povos. Nesse caso, a nossa variável dependente é a depressão, e tem 2 categorias: 1No (categoria de referência) 2Yes A nossa variável independente é o comportamento do tabagismo, e tem 3 categorias: 1Nunca defumado (categoria de referência) 2Ex-fumante 3Current fumante Nossa pergunta de pesquisa é Etapa 1 Analise-Regressão - Logística Binária Passo 2 Selecione a variável dependente (depressão) e mova-a para a área dependente caixa. Mova a variável independente (smoke3) para a caixa Covariates. Etapa 3 Clique em Categorical. caixa. Mova smoke3 para a caixa de covariáveis ​​categóricas porque smoke3 é uma variável categórica (não precisa desta etapa se sua variável independente for uma variável contínua). Selecione Primeiro como a Categoria de Referência e clique em alterar, porque queremos que o primeiro grupo (nunca fumado) seja a categoria de referência. Passo 4 Clique nas Opções. caixa. Como o 95CI não se sobrepõem, podemos concluir que, em comparação com aqueles que nunca fumaram, os ex-fumantes têm probabilidades 1,14 vezes maiores (95CI1 .05 a 1.24), e os fumadores atuais têm probabilidades 1.79 vezes mais elevadas (95CI1.64 a 1.95) para ser comprimido. Copiar Maths-Statistics-Tutor 2018 equipe de desenvolvimento da Web. Em modelos para dados binários e multinomiais, o pedido de nível de resposta é importante porque reflete o seguinte: qual probabilidade é modelada com dados binários como as categorias são ordenadas para dados ordinais qual 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 assegurar 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 ao 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 de 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, o ordenamento 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 for uma variável de caractere ou tiver um formato, você deve verificar esta tabela cuidadosamente 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 referência.