그래서 저는 랜덤 효과 마이너스 이항 모형에 적합하고 싶습니다. 이러한 모델의 경우 STATA는 지수화 된 계수를 생성 할 수 있습니다. 도움말 파일에 따르면 이러한 계수는 발생률 비율로 해석 될 수 있습니다. 불행히도 나는 영어 원어민이 아니며 발생률 비율이 무엇인지 또는 어떻게 번역 할 수 있는지 이해하지 못합니다.
그래서 제 질문은, 발생률 비율을 어떻게 해석 할 수 있습니까? 예 :
모델이 하나의 var에 대해 발생률 비율이 .7 인 경우. 즉, 종속 변수에 대한 예상 관측치 수 (횟수)를 의미합니다. 독립 변수가 하나의 단위로 변경되면 .7로 변경됩니까?
누구든지 도울 수 있습니까?
답변:
아, 친구 비율 사건 비율.
당신은 맞습니다. 0/1 변수가있는 경우 IRR 0.7은 X = 1 인 경우 X = 0 인 경우보다 사건 이벤트의 0.7 배를 가짐을 의미합니다. 실제 예상 카운트 수를 원하면 백업해야합니다. 지수화되지 않은 모델 계수를 추적합니다. 그렇다면 예상되는 사례는 다음과 같습니다.
counts = exp(B0 + B1*X)여기서 B0은 절편 항이고, B1은 변수의 계수 (이 예에서는 ~ -0.3365와 같음)이고 X는이를 계산하려는 그룹의 X 값입니다. 때로는 모델 자체에서 끔찍한 일을하지 않았는지 확인하는 유용한 위생 검사입니다.
다른 생존 분석 영역의 위험 비율에 대해 더 잘 알고 있다면, 발생률 비율 은 매우 특정한 가정을 가진 위험 비율이며 위험은 비례적이고 일정하다는 점에 유의하십시오. 같은 방식으로 해석 될 수 있습니다.
그렇습니다. 정확하게 말하면, 독립 변수가 1 단위 증가 할 때 예상 카운트 에 0.7 배가 곱해집니다 .
'발생률 비율' exposure()이라는 용어는 일반적으로 각 단위가 관측 된 시간을 지정 하는 (오프셋) 항이 있는 모델을 적합하다고 가정합니다 .이 경우 예상 카운트 대신 단위 시간당 카운트가 예상됩니다. 발병률이라고 부르는 것은 역학의 용어입니다.