R에서의 브랜트 테스트 [닫기]

순서 형 로지스틱 회귀 분석에서 병렬 회귀 가정을 테스트 할 때 몇 가지 방법이 있습니다. 나는 그래픽 방식 (Harrell의 책에 자세히 나와 있음)과 R 의 서수 패키지 를 사용하여 자세히 설명한 방법을 모두 사용 했습니다.

그러나 개별 변수와 전체 모델 모두에 대해 Brant 테스트 (Stata의)를 실행하고 싶습니다. 주변을 둘러 보았지만 R로 구현 된 것을 찾을 수 없습니다.

R에 Brant 테스트가 구현되어 있습니까?

R에서 브랜트 테스트를 구현했습니다. 패키지 및 기능을 브랜트라고하며 CRAN에서 사용할 수 있습니다.

Brant 테스트는 병렬 회귀 가정을 테스트하기 위해 Rollin Brant에 의해 정의되었습니다 (Brant, R. (1990) 순서 로지스틱 회귀에 대한 비례 승산 모델의 비례 성 평가 Biometrics , 46 , 1171-1178).

코드 예제는 다음과 같습니다.

data = MASS::survey
data$Smoke = ordered(MASS::survey$Smoke, levels=c("Never","Occas","Regul","Heavy"))
model1 = MASS::polr(Smoke ~ Sex + Height, data=data, Hess=TRUE)
brant(model1)

이 예에서는 모든 p- 값이 0.05보다 높으므로 병렬 회귀 가정이 유지됩니다. 옴니버스는 전체 모델을위한 것이고 나머지는 개인을위한 것입니다.

예. 실제로 연결 한 서수 패키지로 수행 할 수 있습니다 (Brant 테스트라고 부르지는 않지만). 링크의 6 페이지와 7 페이지를 살펴보십시오.이 링크는 "동일 기울기 또는 비례 배당 가정의 우도 비 테스트"를 보여줍니다.

주제에 대한 몇 가지 메모

는 R 패키지 VGAM의 Cumulative명령 (누적 확률로 회귀 서수)는 옵션으로, 비례 확률 가정을 변경할 수 parallel=FALSE.

일반적인 문제로 알려져 있습니다 (책 : Stata를 사용한 범주 형 종속 변수에 대한 회귀 모델, 제 2 판, J. Scott Long, Jeremy Freese).

"병렬 회귀 가정에 관한주의 사항 : 우리는 병렬 회귀 가정 (PRA)이 자주 위반되는 것을 발견합니다. 이것이 거부 될 때 평행 회귀의 구속 조건을 부과하지 않는 대안 모델이 고려되어야합니다. LRM을 서수 데이터에 적용한 것으로 가정 한 가정을 바탕으로 OLS 회귀 분석을 사용하십시오. 연속 비율 모델은 대안입니다 "(221 페이지)

이 논문은 명확하고 잘 쓰여진이 주제에 대해 깊이 있지만, VGAM 패키지 또는 "누적"명령은 고려하지 않습니다 : 역학 연구에서 순서 로지스틱 회귀

R의 순서 로지스틱 회귀 분석에 대한 이 학습 에서는 비례 승산 가정 테스트를 다룹니다.