데이터에 두 가지 일반 추정 방정식 (GEE) 모델을 적용했습니다.
1) 모형 1 : 결과는 1,2,3,4,5 년 동안 종 방향 연속 예측 변수 (B)를 갖는 세로 방향 예 / 아니오 변수 (A) (연도 1,2,3,4,5)입니다.
2) 모델 2 : 결과는 동일한 세로 방향 예 / 아니요 변수 (A)이지만 이제 예측 변수가 1 년 값으로 고정되었습니다. 즉, 시간이 변하지 않아야합니다 (B).
여러 경우에 대해 몇 가지 시점에서 종 방향 예측 변수의 측정 값이 누락되어 모델 2의 데이터 포인트 수가 모델 1보다 높습니다.
나는 두 모델의 승산 비, p- 값 및 적합 사이에서 어떤 비교를 유효하게 만들 수 있는지 알고 싶습니다.
모형 1에서 예측 변수 B에 대한 OR이 더 큰 경우 모형 1에서 A와 B의 연관성이 더 강하다고 말할 수 있습니까?
내 데이터에 더 적합한 모델을 어떻게 평가할 수 있습니까? 관찰 수가 동일하지 않은 경우 QIC / AIC 의사 R 제곱을 모델간에 비교해서는 안된다고 생각하는 것이 맞습니까?
도움을 주시면 감사하겠습니다.
모델 2는 실제로 모델 1에서 "중첩 된"것으로 간주되지 않기 때문에 QIC를 사용하여 비교 적합성을 평가하는 것이 얼마나 효과적인지 잘 모르겠습니다. 한 가지 생각은 여러 대치 기술을 사용하여 관측 수를 균등화 한 다음 해당 모델의 QIC 값을 비교할 수 있다는 것입니다. 그러나 Twisk의 "역학에 대한 응용 종 방향 데이터 분석"과 같은 일부 문헌은 이분법 반응 변수가있는 모델에서 MI 기법을 사용하여 실제로 일치하지 않는 결과를 보여주었습니다. 더 도움이 되길 바랍니다.
—
아이리스 추이
값이 누락 된 이유는 무엇입니까? 결 측값이 결 측값과 비결 측값을 근본적으로 다르게 만드는 방식으로 결측이 체계적입니까?
—
매크로